Unidad de IA de la ZRA — El modelo de aprendizaje automático de la Autoridad Tributaria de Zambia para el riesgo aduanero

Desde alrededor de 2023, la Zambia Revenue Authority (ZRA) opera una 'Unidad de IA' interna encargada de modernizar la administración tributaria y aduanera mediante aprendizaje automático. En colaboración con el Center for Effective Global Action (CEGA) de UC Berkeley, la unidad adaptó un modelo Random Forest — previamente probado con datos aduaneros de Paraguay — para señalar declaraciones de importación de alto riesgo para inspección física.

Abordar una brecha fiscal aduanera estimada en 47-56% en aproximadamente medio millón de envíos comerciales procesados anualmente, dirigiendo las inspecciones hacia las declaraciones de mayor riesgo en lugar de depender de controles generales o puramente manuales.

El piloto de puntuación de riesgo aduanero comenzó alrededor de noviembre de 2025 y, según CEGA, se está evaluando mediante un diseño aleatorizado. La Unidad de IA gestiona también herramientas adyacentes, incluido un chatbot para contribuyentes, un asistente de búsqueda de códigos SA y 'avisos' automatizados de cumplimiento.

Los resultados cuantitativos sobre la precisión de detección o los ingresos recuperados específicamente atribuibles al modelo Random Forest aún no se habían publicado al inicio del piloto. La ZRA y el Ministerio de Tecnología y Ciencia de Zambia han declarado por separado que la modernización impulsada por IA en las operaciones de la autoridad tributaria contribuyó a un aumento del 60% en la recaudación de ingresos en dos años, pero esa cifra describe el programa de IA más amplio, no este modelo específico.

La cifra de crecimiento de ingresos del 60% no ha sido auditada de forma independiente y debe interpretarse como una afirmación institucional sobre el programa de IA más amplio, no como un resultado causal verificado específicamente del modelo de riesgo aduanero; los resultados del piloto aleatorizado para el propio modelo siguen pendientes.