El Semáforo Aduanal prioriza inspecciones con base en información histórica, criterios institucionales y la capacidad operativa de cada aduana, con el objetivo de dirigir las revisiones hacia los casos con mayor probabilidad de incidencia y evitar inspecciones indiscriminadas. El sistema también generará información analítica para identificar patrones recurrentes, zonas de vulnerabilidad y áreas de mejora en los procesos aduanales, según el documento de la Secretaría de la Presidencia. En paralelo, la ANAM ya entrena un modelo de IA con un banco de imágenes que supera los 60,000 registros del Centro de Procesamiento Electrónico de Datos (CPED) para interpretar irregularidades en el despacho aduanero y multiplicar las capacidades de combate al contrabando, de acuerdo con La Jornada del 27 de julio de 2026.
El Modelo de Grafos contra Factureras está diseñado para identificar redes de riesgo y patrones de operación vinculados a facturación simulada (EFOS/EDOS), con el fin de fortalecer los procesos de auditoría del SAT. El Plan establece que la IA debe entenderse como una capacidad estratégica para mejorar servicios públicos, optimizar recursos, apoyar la toma de decisiones y anticipar riesgos. La herramienta complementa los avances que la ANAM ya tiene en selección automatizada: sus sistemas analizan patrones históricos de riesgo, comportamientos atípicos y perfiles de cumplimiento para determinar qué cargamentos deben revisarse, según la consultoría Vanguardia Tecnologías.