- El estudio del SAT reveló que alrededor de 20,000 patrones al año forman redes para fraccionar el salario de los trabajadores.
- Esta investigación fue comisionada a la Universidad Autónoma Chapingo, quien calculó que ese tipo de evasión sumó 60,000 mdp entre 2017 y 2019.
- Para identificar a estas redes se utilizaron métodos estadísticos de aprendizaje de maquina, que es la base de la inteligencia artificial.
Alrededor de 20,000 patrones en México se coluden para incurrir en evasión de impuestos fraccionando el salario del trabajador, reveló un estudio comisionado por el Servicio de Administración Tributaria (SAT) a la Universidad Autónoma Chapingo (UACh).
El número de patrones que incurren en este tipo de prácticas se ha incrementado entre 2017 y 2019, los ejercicios que fueron analizados en esta investigación.
En 2017, se contabilizaron 19,594 patrones que posiblemente participaron en redes de evasión fiscal. En el siguiente año, en 2018, se calculó que este número subió a 21,361 patrones. Y el año posterior, en 2019, al menos 23,528 patrones presuntamente incurrieron en esta práctica.
Durante estos tres años, se habrían evadido cerca de 60,000 millones de pesos en impuestos debido a estas redes que forman algunos empresarios.
| Año | Número de patrones | Evasión en millones de pesos |
| 2017 | 19,594 | 17,681 |
| 2018 | 21,361 | 20,268 |
| 2019 | 23,528 | 22,017 |
| Total | 59,966 |
Fuente: UACh
¿Pero qué son estas redes de evasión que identificó el estudio del SAT?
El SAT, que encabeza Raquel Buenrostro, ya contaba con un precedente de trabajadores que reciben pagos provenientes de dos o más patrones en un mismo ejercicio fiscal. Aunque esto no es raro, ya que mucha gente tiene dos trabajos, el SAT sabe que algunos patrones forman redes para contratar a un mismo trabajador con el fin de fraccionar su sueldo y prestaciones para evadir impuestos.
De esta forma, un empleado registrado en dos empresas puede recibir parte de su salario en una razón social y recibir prestaciones en otra con el objetivo de «atomizar» sus ingresos. Esto le permite al patrón evadir impuestos y reducir la carga fiscal.
En este esquema los patrones pueden también simular que los trabajadores cambian de empresas para no generar antigüedad en detrimento de sus derechos laborales.
La UACh utilizó métodos estadísticos de aprendizaje de maquina —métodos que son la base de la inteligencia artificial, como árboles de decisión y bosques aleatorios. De esta forma, fue como logró separar a los patrones que forman redes de evasión, de los trabajadores que suelen tener más de dos empleadores en el mismo ejercicio fiscal.
Para identificar a estas redes de evasión, la UACh utilizó datos del SAT, pero anónimos. Es decir, no se revelaron los nombres o razones sociales de los patrones, solo se utilizaron datos pertinentes de facturas electrónicas, así como pagos y retenciones del Impuesto Sobre la Renta (ISR) que ayudarían a identificar un patrón de evasión.
Durante la administración de Andrés Manuel López Obrador (AMLO) se han endurecido las medidas para prevenir la evasión fiscal y aumentar el cobro a los grandes contribuyentes.
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