Inteligência artificial e rastreabilidade de criptoativos na fiscalização tributária: eficiência, segurança jurídica e limites institucionais

Resumo

A transformação digital ampliou a capacidade do Estado de observar fluxos econômicos, organizar informações fiscais e monitorar o comportamento dos contribuintes. Nesse ambiente, a inteligência artificial passou a compor a engrenagem da fiscalização do imposto de renda, influenciando a triagem de declarações, o cruzamento automatizado de dados e a identificação de situações de risco. A partir desse cenário, o presente artigo tem como objetivo discutir os efeitos jurídico-econômicos da utilização de inteligência artificial na fiscalização do IRPF, compreendendo como esses sistemas modificam a dinâmica arrecadatória, influenciam o comportamento dos contribuintes e impõem novos parâmetros para a atuação da Receita Federal. Para tanto, a pesquisa adota abordagem qualitativa, combinando doutrina tributária, literatura sobre automação fiscal, estudos econômicos a respeito de conformidade e análise das normas que regem o lançamento, o processo administrativo e o tratamento de dados pessoais. O percurso analítico inicia com fundamentos históricos e conceituais da fiscalização, passa pela descrição do ambiente tecnológico que sustenta o processamento do IRPF e discute como modelos de risco, malhas eletrônicas e procedimentos automatizados reorganizam a atividade fiscal. Na sequência, discute-se de que modo a automação afeta a capacidade arrecadatória, a probabilidade de detecção de inconsistências e o comportamento dos contribuintes. Ao final, o texto analisa os limites jurídicos da atuação algorítmica, destacando exigências de legalidade, motivação, proporcionalidade, governança de dados e transparência mínima quanto aos critérios de seleção. Assim sendo, o resultado é uma leitura que mostra que a eficiência proporcionada pela IA só se sustenta quando acompanhada de salvaguardas que preservem os direitos envolvidos e garantam a legitimidade da atuação estatal.