Inteligencia artificial, análisis de datos e impacto en el sistema fiscal.

Abstract

Se presenta un capítulo científico en una obra científica muy conocida en el sector, disponible en todas las bibliotecas de todas las universidades públicas y privadas que imparten los estudios de Derecho, así como en la biblioteca del Instituto de Estudios Fiscales, y los diversos Ministerios de nuestro país, por lo que entra dentro de las aportaciones preferentes. La inteligencia artificial y el uso de la analítica de datos por parte de las Administraciones tributarias han supuesto una verdadera revolución en los procedimientos tributarios. El presente trabajo es fruto de la investigación desarrollada en el proyecto DER2017-87238-R Fiscalidad y robótica: Los retos de las Administraciones Tributarias frente a los procesos de robotización de la sociedad actual y la supervivencia del Estado de Bienestar. Proyecto de investigación financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a través del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades - Agencia Estatal de Investigación. Esta investigación aborda el impacto de la inteligencia artificial y la analítica de datos en el sistema fiscal, centrándose en como su aplicación influye en la generación de resultados idóneos, atendiendo a su autonomía, con las estrategias de aprendizaje automático, produce información de salida útil para los que interactúan con ella. Los hallazgos del estudio sugieren que la adopción de este sistema impacta en el seguimiento, la trazabilidad y soporte para las auditorías, el cribaje, análisis y detección de riesgos, ciberseguridad y protección de datos. Analizando los casos de uso en la Agencia Tributaria. En el contexto de la inteligencia del negocio es percibido como un valor estratégico, atendiendo a la incorporación que se lleva a cabo en el software de gestión empresarial, con la optimización de los recursos, y como medio de control del fraude fiscal. Esta aportación analiza con detalle y de forma crítica los distintos posicionamientos de la doctrina. La aportación fundamental del estudio es el análisis sistemático de todas las diferentes posturas doctrinales desde las más antiguas a las más recientes, enfatizando lo que de válido tienen para el autor o no, concluyendo con la importancia y la necesidad del Derecho, frente a las injerencias del avance tecnológico, como producto y cómo fenómeno, para evitar que sea el sistema utilizado, desposeído de su legitimidad y efectividad, frente al contribuyente. El trabajo es original y novedoso en este campo, en tanto que ofrece un estudio completo y sistemático sobre el tema estudiado. El presente capítulo es una investigación original que introduce propuestas relevantes de perfeccionamiento de las normas tributarias en relación con la aplicación del Derecho, analizando las pautas, atendiendo y ofreciendo a las Administraciones Tributarias en cuanto a la aplicación de la Inteligencia Artificial, del aprendizaje automático y de la analítica de los grandes datos, frente a los contribuyentes que afrontan procedimientos basados en algoritmos, con sesgo, en el uso de datos. Las conclusiones obtenidas en el trabajo aportan un gran valor social, ya que en el ámbito de las Administraciones tributarias se ha constatado un uso intensivo de datos en las funciones de control e inspección fiscal, desarrollando distintas técnicas, y métodos basados en la información. Es, por ello, que en el necesario equilibrio entre eficiencia administrativa y respeto a los derechos y garantías de los contribuyentes se analizan los derechos fundamentales y los principios de transparencia, publicidad e intimidad, como límites al empleo de inteligencia artificial en los procedimientos tributarios. Este capítulo establece las líneas maestras en lo que se refiere a la gobernanza de la información, como materia prima de las técnicas de IA por las Administraciones tributarias, que deben redundar, entre otras consecuencias, en la depuración de los datos a utilizar, y en la eliminación de las cajas negras y de los sesgos discriminatorios. Tengamos en cuenta que, muchas formas de aprendizaje automático se consideran cajas negras porque la lógica interna suele ser opaca. Dada la creciente confianza de la sociedad en el aprendizaje automático, sirva este capítulo, para abrir la caja negra proporcionando explicaciones de los resultados, un reto conocido como IA explicable. Aunque el interés predominante se centra en cómo abrir la caja negra de la IA, hacerlo puede llevar a abrir una caja de Pandora al revelar datos o diseños de modelos defectuosos, procesos organizativos opacos o mal definidos, secretos o información sensible y que afectan a la propia organización, si el aprendizaje automático se hace transparente, es evidente por ello, la necesidad de abordar el problema de la caja de Pandora para aprovechar todo el potencial de la tecnología de aprendizaje automático, a medida que respondemos a los complejos problemas de la sociedad actual. Otros procedimientos también se han visto muy afectados por las nuevas técnicas de la gestión de riesgos, por ejemplo, en cuanto afecta a la mejora del cumplimiento tributario, y los procedimientos de recaudación y de resolución de reclamaciones. En conclusión, con este capítulo he pretendido cubrir la experiencia, determinar la tendencia e identificar los derechos y las garantías de los contribuyentes en este ámbito, y las fórmulas para su mejor defensa.