Inteligencia Artificial y el deber de profesionalización de las aduanas: la valorización del capital humano mediante la técnica y digital

1.Introducción

En los últimos años se ha observado un creciente interés de la comunidad aduanera por la temática tecnológica, que ha sido evaluada tanto desde la perspectiva del Estado-Aduana, que tiene la prerrogativa y el deber de implementar dichas tecnologías, considerando todos los acuerdos internacionales celebrados con este fin (1), como desde la perspectiva de los administrados, que experimentan sus beneficios, pero también nuevas formas de sometimiento a las ya conocidas potestades aduaneras (2). Sin embargo, se considera que el fenómeno no debe ser observado exclusivamente bajo estos dos prismas, como si el hecho aduanero (3) estuviera constituido únicamente por las relaciones jurídicas establecidas entre la Aduana y los agentes económicos.

Los agentes aduaneros, en calidad de representantes de la Administración, también deberán estar preparados para actuar e interactuar con las tecnologías inteligentes; aprender a pensar con ellas y a contrarrestar los resultados que de ellas se derivan (4). Sin agentes profesionalizados y capacitados digitalmente, las administraciones aduaneras no podrán alcanzar los objetivos de eficiencia, eficacia, integridad y transparencia, que son las promesas de la revolución digital en curso.

Se pretende, por lo tanto, en estas breves reflexiones, analizar, desde el punto de vista jurídico, algunos de los impactos que el uso de la inteligencia artificial impone a las actividades aduaneras y cuáles serán las competencias y habilidades requeridas de los funcionarios aduaneros en estas nuevas interacciones. Para ello, se ilustrará cómo puede ser arriesgado el uso de la inteligencia artificial generativa, así como del aprendizaje automático para la clasificación fiscal de mercancías, y las razones por las cuales dichas herramientas deben servir únicamente como un apoyo a las decisiones humanas, tanto para los administrados, pero especialmente para los agentes aduaneros. Es deber del Estado-Aduana profesionalizar a sus agentes, no solo mediante la capacitación digital, sino, sobre todo, combinando esos conocimientos con el necesario perfeccionamiento técnico en materias esencialmente aduaneras, en beneficio del interés de toda la colectividad.

2. Algunos desafíos relacionados con el uso de la IA en las actividades aduaneras: el ejemplo de la clasificación fiscal de mercancías

Una de las finalidades más relevantes de la clasificación fiscal consiste en la posibilidad de identificar la tarifa aduanera que deberá pagarse por una mercancía que se pretende ingresar a un país, además de verificar si esta se encuentra sujeta a algún tipo de restricción o prohibición para la importación.

Para ello, es indispensable conocer las características de la mercancía, con el fin de determinar su materia constitutiva, función o finalidad. Luego, deberán verificarse, en el Sistema Armonizado (S.A.), las secciones probables en las que podría estar incluida; los posibles capítulos o el capítulo que la agrupe, para poder identificar posteriormente las partidas y subpartidas definitivas. Dependiendo del tipo de tarifa —si es nacional, regional o multilateral— la clasificación podrá contar con ocho, diez, doce o más dígitos, según el tipo de desglose aplicado, por país o región.

Considerando la complejidad que le es característica, desde hace algún tiempo los importadores han recurrido a software de gestión de comercio exterior que les ayude en la tarea de clasificar correctamente sus mercancías. No son infrecuentes los desacuerdos prolongados —en ocasiones interminables— entre las autoridades aduaneras y los importadores sobre la definición de determinados encuadres en el Sistema Armonizado.

Sucede que ahora los importadores, así como las administraciones aduaneras, tienen la esperanza de superar tal complejidad con la incorporación de tecnologías digitales (especialmente la inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático), tanto para la clasificación de mercancías como para la identificación de errores y fraudes de esta naturaleza, lo cual ha sido visto con diversas reservas por los especialistas en merceología.

Álvaro Fernández-Acebes y Osiris Ramírez Ponce de León llevaron a cabo un minucioso estudio sobre el uso de la inteligencia artificial en las actividades de clasificación de mercancías (5) Los autores enumeraron los diez principales problemas de la actividad de merceología y, a partir de ellos, analizaron cómo las IAs desarrolladas por las aduanas de algunos países (6), así como algunas herramientas privadas (7) pudieron (o intentaron) resolverlos.

Iniciadas las pruebas en los sistemas, el primer aspecto que pueden verificar los investigadores es que tales herramientas se nutren de múltiples fuentes, incluyendo las soluciones de consulta y los datos históricos de declaraciones aduaneras. Es decir, se consideran las mismas fuentes de datos que están disponibles para los seres humanos, pero buscando correlaciones que quizá no estuvieran al alcance de la mente humana (8).

Esto, por cierto, es una característica muy presente en los algoritmos dotados de inteligencia artificial: la correlación (9).Modelados bajo una lógica llamada fuzzy (difusa) (10), los algoritmos de IA se caracterizan por correlaciones y predicciones que les permiten tomar decisiones anticipando comportamientos futuros. La forma más sencilla de caracterizar la lógica difusa, según Mazzarese, es decir que se trata de una lógica de razonamiento aproximado. Es una lógica cuyas razones utilizan: i) valores de verdad difusos; ii) tablas de verdad imprecisas; y iii) reglas de inferencia cuya validez es más aproximada que exacta (11). La lógica del razonamiento aproximado no pretende garantizar la certeza de los resultados obtenidos, sino únicamente una solución justificable, una decisión plausible. Por lo tanto, tales correlaciones no están exentas de riesgos, especialmente cuando la tarea que deben ejecutar implica la interpretación de normas jurídicas, como es el caso de la clasificación de mercancías.

Continuando con las pruebas, Fernández-Acebes y Ponce de León confirmaron la primera de las inquietudes que motivó su estudio: a pesar de las múltiples fuentes de datos, algunos de los sistemas examinados no se estaban alimentando de fuentes legales primarias de clasificación, como las notas explicativas, criterios de la OMA, sentencias, etc., sino únicamente de soluciones de consulta basadas en estas fuentes primarias, lo que ciertamente podría generar distorsiones en los resultados de la máquina, considerando la calidad de los datos utilizados y las posibles correlaciones imprecisa (12).

Además, confirmaron otra limitación de la IA generativa, tal como se verificó en las pruebas con ChatGPT: la herramienta no presenta la base legal utilizada para llegar a sus resultados (13). Considerando que la actividad de clasificar mercancías debe obligatoriamente cumplir las etapas de (i) descripción de la mercancía; (ii) asignación del código correspondiente; y (iii) señalamiento de la fundamentación legal, la indicación de un código sin hacer referencia a la base legal (Reglas Generales de Interpretación, Notas de Capítulo o Sección) significa proporcionar una clasificación incompleta (14).

Otra preocupación señalada en la investigación de Fernández-Acebes y Ponce de León sobre el uso de los chats inteligentes es que no siempre proporcionan la misma respuesta cuando se consulta a distintos chats un caso idéntico (15). Los autores confirmaron un problema de reproducibilidad al utilizar IA generativa para la clasificación de mercancías, ya que no siempre se obtienen las mismas conclusiones ante cuestiones similares o incluso idénticas.

Y sobre este punto son necesarios algunos esclarecimientos. Como en todos los modelos de inteligencia artificial, la IA generativa también necesita ser entrenada. Sin embargo, a diferencia de la inteligencia artificial estrecha, la IA generativa no utiliza datos específicos ni está diseñada para resultados predeterminados. Contrariamente a lo que se suele imaginar, la inteligencia artificial generativa no “piensa”, no “escribe”, “lee” ni “dibuja”. En realidad, no tiene la menor idea del significado intrínseco del contenido que produce.

La Organización Mundial de Aduanas publicó a finales del año 2023 una nota sobre las investigaciones en IA generativa y su uso por parte de las aduanas (16). En este estudio, la OMA señaló que los chats inteligentes utilizan fuentes ilimitadas de lenguaje en toda su extensión. Por lo tanto, lo que sucede es que las IA generativas aprenden cómo funciona el lenguaje, especialmente a partir de dos principios básicos: la distancia entre las palabras y la relación entre ellas.

Por lo tanto, mientras que en la inteligencia artificial estrecha se enfrentan los problemas de los data bias, o sesgos algorítmicos, en la inteligencia artificial generativa esta limitación se denomina hallucination, o alucinación, en la que se cometen errores debido al uso de referencias inexistentes. La naturaleza impredecible de estos errores, así como sus posibles impactos, requiere una revisión rigurosa por parte de los administrados y de los agentes aduaneros, tanto para confirmar los resultados como, especialmente, para refutarlos.

Existen, por supuesto, diversos otros problemas relacionados con el uso de la inteligencia artificial en las actividades de clasificación fiscal; algunos, incluso, ni siquiera son conocidos en este momento (17).

Pero más allá de las herramientas creadas con el propósito de auxiliar a los agentes económicos bien intencionados (18) en la asignación de una clasificación, existen aquellas que han sido desarrolladas por las aduanas para gestionar riesgos, identificando errores y fraudes en el curso del despacho aduanero y, a partir de sus resultados, aplicar sanciones y penalidades. La aduana brasileña es un ejemplo de ello.

Como ya hemos destacado en otra ocasión (19), la Receita Federal de Brasil viene utilizando inteligencia artificial mediante aprendizaje automático en sus actividades de control desde hace al menos diez años, con la promesa de reducir la carga de trabajo repetitiva y valorar a los agentes aduaneros. Dicho sistema ha sufrido recientes modificaciones, tales como la inclusión de las notificaciones de infracción y las soluciones de consulta en su base de datos, de modo que, a partir de ellas, la máquina pueda inferir las nomenclaturas que deberán asignarse a las mercancías objeto de futuras declaraciones aduaneras.Esta mejora del dataset es, sin duda, positiva, pero aún nos parece insuficiente frente a los riesgos que su inadecuada aplicación puede acarrear a los administrados. Esto se debe a que existen datos estructurados, es decir, información disponible de evidente relevancia que ha sido ignorada en la retroalimentación del SISAM: son las declaraciones aduaneras sometidas al contencioso administrativo o judicial. Si el sistema considerara el resultado de esos juicios, en los que la disputa pasó por el control del contradictorio y por la decisión de una autoridad imparcial e independiente, mayores serían las probabilidades de que la herramienta estuviera mejor entrenada, además de contribuir a la reducción de la litigiosidad aduanera (20). El sistema también ha sido recientemente modificado y entrenado para realizar correlaciones entre la presencia o ausencia de errores en los atributos de la declaración, aprovechando todas las declaraciones aduaneras rectificadas por determinación de la autoridad aduanera debido a supuestas discrepancias (21).

Sin embargo, debido a la dinámica del comercio exterior, siempre marcada por la urgencia en la liberación de las mercancías, muchos importadores aceptan las reclasificaciones fiscales durante el procedimiento de despacho, porque el perjuicio sufrido por gastos logísticos y el incumplimiento de obligaciones contractuales comerciales puede ser significativamente mayor que la diferencia tributaria y la multa aduanera correspondiente.

El factor tiempo no siempre permite que el interviniente en el comercio exterior solicite una consulta de clasificación fiscal con antelación, o incluso un dictamen técnico que respalde y ratifique la elección de la NCM utilizada en sus documentos de importación. Debido a este carácter emergencial, muchas declaraciones terminan siendo rectificadas y despachadas usando nomenclaturas sabidamente incorrectas. Y, en este caso, la herramienta que está diseñada para aprender e indicar errores históricos puede estar neutralizando y repitiendo errores cometidos por los propios agentes aduaneros en el pasado, y no únicamente errores cometidos por los importadores, como se supone.

Es evidente que los problemas aquí señalados no pretenden sugerir la abolición o la prohibición del uso de tales herramientas. Lo que se busca con estas reflexiones es demostrar que los sistemas operados por inteligencia artificial, en cualquier ámbito del conocimiento, deben ser únicamente instrumentales; un apoyo para la toma de decisiones de los seres humanos, los verdaderos agentes de transformación.

3.Inteligencia artificial y el deber de profesionalización de las aduanas: la valorización del capital humano mediante la capacitación técnica y digital

La implementación de las tecnologías digitales ha sido señalada desde finales del siglo pasado como una de las estrategias cruciales para la modernización de las aduanas, tanto para conferir eficiencia al servicio aduanero como para limitar la discrecionalidad e incluso elevar los niveles de confianza en la institución.

Históricamente, los agentes aduaneros que desempeñaban actividades de control, especialmente las de inspección de carga, las realizaban mediante un trabajo manual, cuyos registros en grandes libros también se llevaban a cabo manualmente, lo que podía demorar muchos días desde la llegada de la mercancía hasta su entrega en el destino final. Con el paso del tiempo, las aduanas fueron implementando nuevas estrategias operativas para reducir estos plazos, con el fin de ofrecer a la sociedad servicios aduaneros que promuevan la seguridad, pero que también faciliten el intercambio internacional de mercancías.

Y en este proceso de introducción de tecnologías, es cierto que las administraciones aduaneras han enfrentado resistencias de toda índole, sobre todo por parte de aquellos agentes aduaneros que se han acostumbrado a trabajar de la misma manera durante largos períodos de tiempo. Problemas como la falta de adaptabilidad, el miedo a la reducción de ingresos, la pérdida del empleo e incluso la pérdida de control o poder por parte de grupos específicos dentro de la organización son solo algunos ejemplos de estos obstáculos (22).

Por otro lado, los agentes aduaneros señalan que la falta de reconocimiento de los profesionales y la asignación inadecuada de perfiles para las funciones internas de la administración aduanera también ha contribuido a este ambiente incierto y negativo, lo que termina generando tales temores e incluso desinterés por estas innovaciones tecnológicas.

Aunque la OMA sea el principal organismo internacional en establecer directrices para las administraciones aduaneras, la entidad no cuenta con un documento específico que explique detalladamente los requisitos para la contratación y la conformación de los cuadros funcionales. Sin embargo, a través de guidelines, recomendaciones y estándares, la Organización ha establecido principios generales que deben guiar a los países miembros, como es el caso de la Declaración de Arusha, una referencia de buena gobernanza e integridad para las aduanas de todo el mundo (23). Los principios mencionados en la Declaración de Arusha se centran principalmente en la ética, la integridad, la transparencia, la imparcialidad y la confidencialidad en las conductas. En este sentido, la Declaración recomienda a las aduanas el establecimiento de estándares claros y vinculantes para el comportamiento esperado de los agentes aduaneros.

Pero más allá de estas directrices de carácter principista, las administraciones aduaneras también deben instituir y mantener actualizado un sistema de gestión de recursos humanos, denominado por Lopez como el conjunto de políticas, procesos y prácticas diseñadas para maximizar el desempeño de los agentes aduaneros y alinear sus esfuerzos con los objetivos estratégicos de la institución. Este sistema incluye la contratación y selección, capacitación, evaluación del desempeño, compensación y beneficios (24).

En el año 2019, la Organización Mundial de Aduanas creó el proyecto denominado BACUDA – Band of Customs Data Analysts (25), que tiene como finalidad concienciar y capacitar a los miembros de las administraciones aduaneras en materia de análisis de datos, uno de los temas más relevantes cuando se desea implementar tecnologías inteligentes en las actividades de control aduanero. El equipo del proyecto trabaja en estrecha colaboración con grupos de investigadores del ámbito académico e institutos de investigación para desarrollar metodologías y difundir buenas prácticas en materia de análisis de datos, incluyendo la provisión a las aduanas de algoritmos diseñados específicamente para la detección de fraudes en el valor aduanero, así como para la detección de errores en la clasificación fiscal.

El gobierno brasileño también instituyó un programa de capacitación digital dirigido a todos los servidores públicos, de cualquier ámbito y poder, con el objetivo de formar nuevos científicos de datos. La plataforma desarrollada por la Escuela Nacional de Administración Pública (ENAP) ofrece más de cincuenta cursos, algunos de los cuales enseñan desde los fundamentos de la visión computacional (26) hasta cómo ser más productivo utilizando minería de datos (27) e IA generativa (28).

Por lo tanto, en términos de capacitación digital, se constata que no faltan iniciativas nacionales e internacionales dirigidas a mejorar la interacción hombre-máquina de la que hablamos anteriormente. Sin embargo, la necesaria profesionalización a la que nos referimos no se limita al dominio para manejar dichos recursos y herramientas tecnológicas.

Hemos demostrado algunos de los riesgos que el uso de la inteligencia artificial en materia de clasificación fiscal puede acarrear tanto para los administrados como para los propios agentes aduaneros. Para que los profesionales de la aduana puedan extraer los mejores resultados de estas herramientas, es necesario el desarrollo de un pensamiento crítico, lo cual solo se alcanza si estos agentes han sido entrenados —adecuada y suficientemente— en las disciplinas esencialmente aduaneras. Solo así podrán criticar y eventualmente refutar los resultados erróneos e incluso inexistentes de los chatbots y de las máquinas de aprendizaje automático, especialmente cuando tales decisiones automatizadas impacten directamente en los derechos de los administrados, usuarios de los servicios aduaneros.

Al examinar la convocatoria para el último Curso de Formación de auditores fiscales que ingresarán a los cuadros de las carreras tributaria y aduanera de la Receita Federal de Brasil (29), se verificó que los servidores recibieron únicamente 48 horas de capacitación relacionadas con la temática aduanera. Y de estas 48 horas, se constató que no se trataba de disciplinas técnicas, como clasificación fiscal de mercancías, valoración aduanera y reglas de origen, sino únicamente de contenidos procesales o procedimentales (30).

En este punto, son valiosas las contribuciones de Regina Maria Macedo Nery Ferrari al destacar que, cuando se habla de eficiencia de la función pública mediante la profesionalización del servidor, se debe entender como objetivo de la profesionalización la mejora efectiva de la acción estatal. Esta depende de la conjunción de los factores economía y celeridad, abarcando tanto la productividad como la perfección del trabajo, su adecuación técnica para alcanzar los fines perseguidos por el Estado, con evaluación de los resultados. Esto significa que el Estado, al exigir eficiencia del servidor, debe proporcionarle todos los medios e incentivos necesarios para su perfeccionamiento y crecimiento en la carrera profesional (31). Considerando que la inteligencia artificial es una herramienta potenciadora, pero únicamente complementaria de las tareas encomendadas al servicio aduanero, la valorización del capital humano es una medida imperiosa para la modernización justa y sostenible de las aduanas de hoy y del mañana. La obligación del Estado-Aduana de profesionalizar a los agentes aduaneros también emana del deber que tiene de velar por la protección del orden jurídico que él mismo emana, con fundamento en el interés de la sociedad, impidiendo el retroceso social de los derechos asegurados a los ciudadanos.

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1.A Convenção de Quioto Revisada, assim como o Acordo sobre a Facilitação do Comércio são os
principais acordos internacionais que prestigiam a implementação de tecnologias nas atividades de controle aduaneiro.

2.Estes aspectos foram abordados por nós em obra recentemente publicada. Reis, Raquel Segalla. Gestão de riscos no despacho aduaneiro de importação: inteligência artificial como instrumento e agente de controle. São Paulo, SP. NSM Editora/Caput Libris, 2024.

3.Segundo Andrés Rohde Ponce “fato aduaneiro” é a expressão que consigna o ingresso de um objeto em um determinado espaço que se encontra submetido a uma determinada ordem jurídica. In: ROHDE PONCE, Andrés. Los elementos fundamentales del Derecho Aduanero. In: PARDO CARRERO, Germán (Dir.); MARSILLA, Santiago Ibáñez; YEBRA, Felipe Moreno (Coord). Derecho Aduanero Tomo I. Bogotá: Universidad del Rosário; Tirant lo Blanch, 2019, p. 119. Para José Lence Carluci , trata-se o “fato aduaneiro” de um complexo de fatos jurídicos e econômicos de variada natureza de onde deriva a relação aduaneira e o complexo de órgãos, atividades e estrutura administrativa que, juntos, compõem a realidade aduaneira. In: CARLUCI, José Lence. Uma introdução ao direito aduaneiro. São Paulo: Aduaneiras, 1997. p. 20. 4 World Customs Organization.

4.World Customs Organization. Research & Policy Note on Generative Artificial Intelligence for Customs.Disponível em: chrome extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.wcoomd.org/-
/media/wco/public/global/pdf/topics/research/papers/researchpolicynote_genai_en_06122023.pdf?la=fi

5.FERNÁNDEZ-ACEBES, Álvaro; PONCE DE LEÓN, Osiris Ramírez. Ensayos Aduaneros: 10
problemas de clasificacion merceológica-arancelaria en los que la inteligencia artificial no te puede ayudar. Fundación para la Difusión del Conocimiento y el Derecho Aduanero. Arola Editors: Tarragona, 2024.

6.Estados Unidos, com o seu “Census Bureau Schedule B Search Engine”, disponível em:
https://uscensus.prod.3ceonline.com/ Acesso em: 10 fev. 2025; México, Bahamas foram algumas das aduanas cujos softwares foram analisados. A ferramenta gratuita fornecida pela OMA também foi explorada pelos pesquisadores.

7. Primordialmente o Chatpgt, a inteligência artificial generativa do Google, além de ferramentas como o Experta, do México, Smart HS, dos Estados Unidos.

8.FERNÁNDEZ-ACEBES, Álvaro; PONCE DE LEÓN, Osiris Ramírez. Ensayos Aduaneros: 10
problemas de clasificacion merceológica-arancelaria en los que la inteligencia artificial no te puede ayudar. Fundación para la Difusión del Conocimiento y el Derecho Aduanero. Arola Editors: Tarragona, 2024, p. 150.

9.Tratamos com maiores detalhes dessas questões em obra recentemente publicada. Reis, Raquel Segalla.Gestão de riscos no despacho aduaneiro de importação: inteligência artificial como instrumento e agente de controle. São Paulo, SP. NSM Editora/Caput Libris, 2024.

10. ponto de vista matemático, a lógica fuzzy consiste na capacidade de se aproximar do mundo real, nas situações onde não existe somente respostas extremas. A lógica fuzzy dá espaço ao meio termo, apresentando a possibilidade de mensurar o grau de aproximação da solução exata e assim inferir algo que seja necessário. Diferentemente da lógica clássica, que atribui apenas valores verdadeiro ou falso, a lógica fuzzy consiste num range que propõe que isso seja apenas uma questão de grau. In: MARRO, Alessandro Assi et al. Lógica fuzzy: conceitos e aplicações. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), 2010. p. 2.

11.MAZZARESE, Tecla. Lógica borrosa y decisiones judiciales: el peligro de una falacia racionalista. 1996, p. 210. Disponível em: < https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/10475/1/doxa19_12.pdf>.
Acesso em: 08 fev. 2025.

12.Para este propósito a aduana brasileira desenvolveu um novo sistema chamado CLASSIF. Segundo seus representantes, ele analisa a classificação de mercadorias usando códigos NCM, que são baseados em códigos do Sistema Harmonizado de Descrição e Codificação de Mercadorias (HS), com dois dígitos adicionais. Importadores e exportadores podem inserir a descrição de uma mercadoria no sistema, que então mostrará a eles informações, tais como os códigos NCM que contêm as palavras fornecidas e as notas legais relacionadas a esses códigos, bem como as Notas Explicativas da OMA para o Sistema Harmonizado da OMA, soluções de consulta emitidas para esses códigos e sugestões de classificação que vêm diretamente do SISAM. In: JAMBEIRO FILHO, Jorge; COUTINHO, Gustavo Lacerda; MORGERO, Kelly. How Brazil transformed Customs control through artificial intelligence and other Technologies. WCO News 105 – Issue 3 / 2024 > Dossier: Illicit Trade.

14.É preciso registrar, porém, que nos testes mencionados pelos autores o ChatGPT recomenda que seja revisada a legislação nacional ou regional, conforme o caso, além da consulta a um especialista aduaneiro com todas as informações sobre o produto.

15.Além do ChatGPT, espécie de IA generativa testada pelos autores, estão disponíveis no mercado diversos produtos análogos, a exemplo do ChatSonic, JasperChat, Youchat, Elicit, AnonChatGPT, Socratic, etc. Cada um possui suas peculiaridades, mas são todos baseados no mesmo princípio de IA. In: FERNÁNDEZ-ACEBES, Álvaro; PONCE DE LEÓN, Osiris Ramírez. Ensayos Aduaneros: 10 problemas de clasificacion merceológica-arancelaria en los que la inteligencia artificial no te puede ayudar. Fundación para la Difusión del Conocimiento y el Derecho Aduanero. Arola Editors:Tarragona, 2024, p. 154.

16. World Customs Organization. Research & Policy Note on Generative Artificial Intelligence for Customs. Disponível em: chrome-
extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.wcoomd.org/-
/media/wco/public/global/pdf/topics/research/papers/researchpolicynote_genai_en_06122023.pdf?la=fi

17.Optou-se pela análise do tema da classificação fiscal, mas é certo que as novas tecnologias estão sendo utilizadas para a verificação de fraudes de valor, para a confirmação da origem de mercadorias, entre outras temas objeto de controle.

18.Expressão usada pelo criador do CLASSIF para diferencia-la do SISAM – Sistema de Seleção
Aduaneira por Aprendizado de Máquina, implementado pela aduana brasileira para a identificação deerros e fraudes no curso do despacho aduaneiro. In: JAMBEIRO FILHO, Jorge; COUTINHO, Gustavo Lacerda; MORGERO, Kelly. How Brazil transformed Customs control through artificial intelligence and other Technologies. WCO News 105 – Issue 3 / 2024 > Dossier: Illicit Trade.

19.Reis, Raquel Segalla. Big Data e inteligência artificial no controle aduaneiro: convergência entre estratégia, direito e ética. Aduana News. Disponível em: https://aduananews.com/pt/big-data-e-
inteligencia-artificial-en-el-control-aduanero-convergencia-entre-estrategia-derecho-y-etica/

20.Reis, Raquel Segalla. Gestão de riscos no despacho aduaneiro de importação: inteligência artificial como instrumento e agente de controle. São Paulo, SP. NSM Editora/Caput Libris, 2024, p. 193.

21.In: JAMBEIRO FILHO, Jorge; COUTINHO, Gustavo Lacerda; MORGERO, Kelly. How Brazil
transformed Customs control through artificial intelligence and other Technologies. WCO News 105 –
Issue 3 / 2024 > Dossier: Illicit Trade.

22.JULIUS, Kugonza; CHRISTABEL, Mugalula. Effectiveness and efficiency of artificial intelligence inboosting customs performance: a case study of RECTS at Uganda customs administration. World Customs Journal, v. 14, n. 2, p. 177-192, 2020.

23.A versão em língua portuguesa da Declaração de Arusha está disponível em: chrome-
extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.wcoomd.org/-
/media/wco/public/pt/pdf/topics/integrity/instruments-and-tools/compila%C3%A7ao-de-praticas-de-
integridade.pdf?la=em

24.LÓPEZ, Ivonne Stephany Rodríguez. Elementos que deben tenerse en cuenta y retos en el proceso de modernización de la autoridad aduanera colombiana. Maestría en tributación internacional, comercio exterior y aduanas. Universidad Externado de Colombia. Setembro 2024. Disponível em:
https://bdigital.uexternado.edu.co/entities/publication/fd3eb1d1-74a1-4839-b8bb-ce5d21eafbfd

25.World Customs Organization. BACUDA Project – Band of Customs for Data Analysis. Disponível em: https://bacuda.wcoomd.org/#bacuda

26.Governo Federal. Escola Virtual. ENAP. Disponível em: Fundamentos da Visão Computacional – IA do Azure

27.Governo Federal. Escola Virtual. ENAP. Disponível em: Informação de Documentos e Mineração de Conhecimentos

28. Governo Federal. Escola Virtual. ENAP. Disponível em: https://www.escolavirtual.gov.br/curso/1093

29.Ministério da Economia. Secretaria Especial da Receita Federal do Brasil. Concurso Público para provimento de vagas nos quadros da carreira tributária e aduaneira da Receita Federal do Brasil. Edital de Convocação para o Curso de Formação Profissional n. 1/2022. Disponível em: chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://conhecimento.fgv.br/sites/default/files/concursos/convocacao-curso-de-formacao-auditor_v3_semrevisoes.pdf Acesso em: 08 fev. 2025.

30. Disciplinas oferecidas no curso de formação que contemplam temas aduaneiros: Regras e Fundamentos o Comércio Internacional – RCI*: 4 horas; Administração Aduaneira e Modelo de Controle: 6 horas; Gestão de Intervenientes: 2 horas; Controle de Carga, Fluxo de Informações e Gestão de Fronteiras: 4 horas; Despacho Aduaneiro Operacional: 8 horas; Gestão de Riscos e Fiscalização Aduaneira: 10 horas; Processos Aduaneiros Diferenciados: 4 horas; Operador Econômico Autorizado: 2 horas; Vigilância e Repressão Aduaneira: 8 horas.

31.Ibidem, p. 34.