Leonardo Manzan, Professor e Doutor, evidencia que a transformação digital dos sistemas de fiscalização tributária tem como ponto central a aplicação da inteligência artificial em análises de dados fiscais e contábeis. O uso da IA nas auditorias fiscais representa um salto de eficiência para as administrações tributárias, mas também impõe novos desafios jurídicos, éticos e técnicos. A automatização amplia a capacidade de cruzamento de informações e reduz o tempo de resposta do fisco, exigindo das empresas controles internos mais rigorosos e documentação fiscal à prova de inconsistências.
A IA é capaz de identificar padrões de comportamento, desvios estatísticos e possíveis indícios de irregularidades com base em grandes volumes de dados. Essa mudança eleva o nível de previsibilidade das fiscalizações e aumenta a transparência dos processos, mas também exige regras claras sobre a utilização e a responsabilização pelos algoritmos.
A aplicação prática da IA nas fiscalizações segundo Leonardo Manzan
Como destaca Leonardo Manzan, a Receita Federal e as secretarias estaduais de fazenda vêm investindo em modelos de machine learning capazes de correlacionar informações de notas fiscais eletrônicas, declarações de tributos e registros contábeis. O objetivo é antecipar autuações e evitar fraudes mediante análise preditiva.
Esse avanço permite que o fisco atue de maneira preventiva, notificando o contribuinte antes da ocorrência de infrações mais graves. No entanto, o mesmo nível de automação que torna a fiscalização mais eficaz também pode aumentar o risco de autuações automáticas baseadas em correlações incorretas. Por isso, é fundamental que os algoritmos utilizados sejam auditáveis e sigam critérios de transparência e proporcionalidade.
A integração entre IA e compliance fiscal corporativo pode reduzir significativamente o risco de penalidades. Sistemas internos de auditoria automatizada, quando alinhados aos parâmetros oficiais, permitem detectar inconsistências antes da ação do fisco, criando uma linha de defesa eficiente e preventiva.
Desafios jurídicos e éticos no uso da inteligência artificial
Leonardo Manzan elucida que o uso intensivo de IA em auditorias fiscais deve observar princípios constitucionais como legalidade, proporcionalidade e ampla defesa. A ausência de explicabilidade dos algoritmos pode comprometer o direito de contestação do contribuinte, já que decisões baseadas em sistemas opacos dificultam a identificação de erros.
Outro ponto de atenção é o tratamento de dados sensíveis. As informações fiscais e contábeis contêm registros financeiros e empresariais de alto valor estratégico, o que exige compatibilidade plena com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). O equilíbrio entre eficiência arrecadatória e privacidade é uma fronteira ainda em consolidação no Brasil.
Além disso, é necessário definir responsabilidades jurídicas em caso de falhas algorítmicas. Se uma autuação for originada de um erro técnico, deve haver mecanismos legais que garantam correção imediata e reparação de eventuais danos.
A automação no compliance e na governança tributária das empresas
Sob o entendimento de Leonardo Manzan, a inteligência artificial pode se tornar aliada estratégica do contribuinte. Sistemas de análise contínua de dados fiscais, integrados a plataformas de emissão e escrituração, permitem verificar aderência às normas em tempo real. Essa automatização facilita o controle de créditos, a conciliação de documentos e a detecção de divergências antes que se convertam em passivos tributários.
A incorporação de algoritmos de auditoria internos também eleva a governança corporativa. Ao estabelecer trilhas de auditoria digital e relatórios automáticos de conformidade, as empresas demonstram diligência e boa-fé, fatores relevantes em eventuais litígios administrativos.
A criação de departamentos fiscais inteligentes, com cruzamento de dados estruturados e não estruturados, redefine o papel do compliance tributário, que deixa de ser reativo para se tornar preditivo.
Perspectivas regulatórias e o futuro das auditorias inteligentes
Conforme ressalta Leonardo Manzan, o avanço da IA em auditorias fiscais exigirá regulação específica. A definição de critérios técnicos para validação de algoritmos, auditoria independente de modelos e certificação de fornecedores será indispensável para garantir imparcialidade e segurança.
O futuro das fiscalizações passa pela integração entre humanos e sistemas inteligentes, em que o papel do auditor se desloca para a interpretação jurídica e a supervisão ética dos resultados automatizados. Com governança sólida, transparência e segurança de dados, a inteligência artificial tem potencial para transformar a relação entre fisco e contribuinte em uma interação mais colaborativa, eficiente e baseada em evidências objetivas.
Autor: Gennady Sorokin
