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Empresas mexicanas avanzan con IA en la clasificación arancelaria

En el Primer Concurso de Proveedores de Clasificación Arancelaria No Humana, organizado por la Asociación de Agentes Aduanales de Aduanas Metropolitanas (AAADAM), varias empresas mexicanas presentaron sus plataformas de Inteligencia Artificial (IA) para automatizar y agilizar el proceso de clasificación arancelaria. Este evento, realizado el 13 de noviembre de 2024, permitió a las empresas mostrar cómo sus tecnologías pueden mejorar la eficiencia y precisión en la clasificación de mercancías, una tarea fundamental en el comercio internacional.

Las empresas que participaron fueron Taxer, Moco AI, Aduanapp y Experta, las cuales demostraron el uso de IA para realizar clasificaciones arancelarias. Durante el evento, se clasificaron productos como un multiconector USB, una pulsera de cuerno de toro, un cuaderno con acuarelas y un pincel, unos lentes inteligentes y una cinta adhesiva con base textil.

Las plataformas presentadas mostraron aciertos y errores en la clasificación, lo que destacó la importancia de reentrenar la IA para mejorar los resultados y la precisión. Las herramientas presentadas tuvieron variaciones en sus resultados, lo que demuestra que aún se están ajustando los prompts (instrucciones dadas a la IA) para obtener respuestas más precisas.

  1. Aduanapp:
    a. Tiempo de clasificación: Entre 7 y 13 segundos por producto.
    b. Precisión: Hasta 95% en la clasificación.
    c. Permite ajustes según políticas específicas y ofrece reglas de riesgos basadas en la mercancía.
    d. Utiliza la estructura del Sistema Armonizado de Designación y Codificación de Mercancías y se alinea con la Tarifa de la Ley de los
    Impuestos Generales de Importación y Exportación.
  2. Taxer:
    a. Optimiza el flujo de trabajo de los profesionales en clasificación arancelaria.
    b. Ahorra hasta un 56% en el tiempo de flujo de trabajo al usar IA.
    c.Incluye herramientas como un buscador, un chat y un identificador de imagen.
  3. Moco AI:
    a. Aunque originalmente no está diseñado para clasificación arancelaria, Moco AI mostró su capacidad de detectar daños en vehículos y camiones, y realizar análisis de video, lo que podría aplicarse en otros ámbitos logísticos.

Aunque los equipos presentaron diversas capacidades, hubo fallos y diferencias en los resultados. Los organizadores señalaron la necesidad de reentrenar la IA y mejorar los prompts para que la clasificación arancelaria sea más precisa. Además, Antonio Pascal, presidente de la AAADAM, explicó que el secreto para mejorar la clasificación arancelaria radica en hacer las preguntas correctas a la IA.

Pascal también destacó que, aunque las plataformas de IA son muy prometedoras, faltan muchos años para que la inteligencia artificial reemplace completamente a los agentes aduanales en el proceso de clasificación, ya que menos del 10% de los agentes en México podrían estar utilizando estas herramientas en la actualidad.

  • Mayor rapidez y eficiencia: Las plataformas con IA pueden reducir significativamente los tiempos de clasificación, lo que acelera el proceso de importación y exportación.
  • Reducción de errores: Una IA bien entrenada puede ayudar a mejorar la precisión de las clasificaciones arancelarias, minimizando errores humanos.
  • Mejora en la toma de decisiones: Con herramientas avanzadas, los agentes aduanales pueden tomar decisiones más informadas y rápidas, reduciendo retrasos en el comercio internacional.

En paralelo, Antonio Pascal mencionó que las recientes fallas en el sistema aduanero mexicano causaron retrasos en algunos cruces fronterizos. Estas fallas, que afectaron a varias aduanas debido a la baja simultánea de firmas electrónicas, generaron demoras en
los procesos, especialmente en aduanas con un alto volumen de tráfico, como Nuevo Laredo. Aunque las fallas se resolvieron en horas, esto destacó la necesidad de mejorar la infraestructura tecnológica del Servicio de Administración Tributaria (SAT) para evitar futuros inconvenientes.

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