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Recibir newsletterEscribe: María Julia Sáenz, socia líder de Tax & Legal de KPMG en Perú.
El avance vertiginoso de la inteligencia artificial (IA) en diversos campos, tiende a generar mucho entusiasmo en los gestores fiscales por la promesa de sus capacidades analíticas, predictivas de patrones y velocidad, entre otras. Sin embargo, es importante también tomar en cuenta los riesgos. Entenderlos ayuda a estructurar las responsabilidades entre los actores humanos y mejora la confianza de los contribuyentes en el uso de la IA.
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Hemos podido advertir que los tipos de riesgos que surgen del uso de IA en la gestión fiscal pueden ser dos. El primero es el riesgo de impacto negativo en los derechos de los contribuyentes. La categorización coercitiva (como evaluación de riesgos para auditorías fiscales) y no coercitiva (como los chatbots) de las herramientas de IA se basa en el potencial de impacto negativo en los derechos de los contribuyentes. La clasificación de la Ley de IA de la UE por niveles de riesgo de IA y el Plan de EE. UU. para una Carta de Derechos de la IA se basan en los impactos en el público, el usuario final y la sociedad.
El segundo tipo de riesgo es aquel inherente a las herramientas de IA. Estos riesgos varían según la clase de IA e incluyen sesgos incorporados en los datos de entrada, la precisión, la solidez, la explicabilidad y la seguridad, todos buscando generar confianza en su eficacia.
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Los procedimientos de control fiscal son siempre complejos, por lo que agregar el uso de herramientas de IA genera además el reto de asegurar que no se vulneren los principios fundamentales del sistema tributario. Abordando estos dos tipos de riesgos, resulta clave establecer quién puede mitigarlos o controlarlos. La responsabilidad de los primeros riesgos, recae predominantemente en el funcionario público participante, mientras que la de los riesgos inherentes recae en los científicos de datos, diseñadores, desarrolladores y empleados usuarios de la herramienta de IA.
Otra consideración clave es el alcance del cumplimiento. Existe una variedad de herramientas y técnicas de IA que forman parte de diferentes procesos fiscales. Tomando en cuenta el escaso número de funcionarios públicos en la administración tributaria, el auditor responsable con experiencia ahora tendrá que evaluar la relevancia y precisión de los resultados de la IA. Nos preguntamos si estará hoy en capacidad de hacerlo o las expectativas están sobrevaloradas.
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Esta preocupación debe servir para estructurar la gobernanza de la IA. Su uso y viabilidad en la Administración Tributaria deben considerarse junto con los riesgos y beneficios de las herramientas de IA.
Un enfoque a mediano plazo para abordar estos desafíos es comenzar con herramientas de IA en procesos positivos o neutrales para los usuarios. Se puede alentar a las administraciones tributarias a que busquen usos de la IA de bajo riesgo y mayores beneficios. Algunos ejemplos son los procesos de verificación de datos y la asistencia al servicio de atención al contribuyente (como SOFIA), o los relativos a analítica destinados a la detección de patrones y relaciones entre los agentes económicos en el conjunto de datos y la recopilación de información usada para profundizar en el conocimiento del contribuyente.
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