Abstract:
The present study examines in detail the existing complexities within the Ecuadorian tax
system, specifically as they apply to a company whose core business is manufacturing. This
project explains the development of a solution based on cutting-edge technology that
improves tax administration and reduces the risk of penalties arising from tax obligations
that are not fulfilled within the deadlines established by the regulatory authority, the Internal
Revenue Service (SRI). The primary objective is the creation of a virtual tax assistant that,
through the use of digital tools, is capable of timely interpreting current tax regulations and
automating pending tax obligations. Throughout this project, a mixed methodology was
employed, with an exploratory–experimental approach aligned with the DCOR study model.
To implement each of the three virtual tax assistants, two types of language models are
used—OpenAI and Gemini—along with a vector database, the n8n platform, and the
regulations of the Income Tax Law (LRTI). The results obtained show a significant reduction
in response time, with an average response time of 5.63 seconds, and each batch of 100
electronic documents being processed in 28 minutes. Likewise, a 100% accuracy rate was
achieved in identifying tax obligations that are overdue or approaching their due date
through the documentary upload of the RUC certificate. Implementing automation (RPA) and
artificial intelligence is a key strategy, as it not only helps reduce expenses related to external
advisors and operational workload, but also enables the development of a more organized,
efficient, and, above all, preventive tax management system.
Keywords: Tax Assistant, Taxpayer, Artificial Intelligence, Obligations
Description:
El presente trabajo examina de manera detallada cuáles son las complejidades existentes en el
sistema tributario ecuatoriano, en específico para una empresa cuyo giro de negocio es la
manufactura. Este proyecto explica la creación de una solución con tecnología de vanguardia
que permite la mejora en la administración fiscal y se reducen los riesgos para sanciones de
obligaciones tributarias que no están siendo cumplidas en el tiempo establecido por el ente de
control, el SRI. El objetivo primordial es el de la creación de un asistente tributario virtual
que, mediante el uso de instrumentos digitales, tenga la capacidad de interpretar de manera
oportuna las normativas tributarias vigentes y que automatice las obligaciones tributarias
pendientes. A lo largo de este proyecto, se hizo uso de una metodología mixta, con un
enfoque exploratorio-experimental, que va de la mano con el modelo de estudio DCOR. Para
poner en uso cada uno de los tres asistentes tributarios virtuales, se están empleando dos tipos
de modelos de lenguaje, como lo son OpenAI y Gemini, una base de datos vectorial, la
plataforma n8n y la reglamentación de la LRTI. Las respuestas obtenidas muestran una
disminución significativa con respecto al tiempo; las respuestas están en un tiempo promedio
de 5.63 segundos y cada uno de los lotes de 100 documentos electrónicos fueron procesados
en 28 minutos. A su vez, se consiguió un 100% con respecto a la exactitud al momento de
identificar las obligaciones vencidas o por vencer, con la carga documental del certificado del
RUC. Implementar la automatización (RPA) y la inteligencia artificial es una estrategia clave,
ya que no solo nos ayuda a reducir los gastos en asesores externos y la carga de trabajo, sino
que también permite construir una gestión fiscal más organizada, eficiente y, sobre todo,
preventiva.