1. Introducción a la Inteligencia Artificial en el Contexto Tributario

La forma de recaudar los impuestos en Argentina ha sido históricamente un aspecto a tener en cuenta por parte de los gobiernos. La complejidad del sistema tributario y los avances en la nuevas tecnologías renuevan la presión sobre la forma de implementar un mejor cauce que conlleve a una eficiencia en la recaudación tributaria.

La adopción cada vez más común de las tecnologías, y específicamente de las denominadas tecnologías disruptivas, plantea múltiples desafíos y oportunidades para las organizaciones y, en particular, para los fiscos. El reciente avance en inteligencia artificial, automatización de procesos, plataformas digitales y economía en red –entre otros–, representan esas tecnologías con el potencial de cambiar sustancialmente el modo en que los fiscos pueden llevar adelante la labor recaudadora, especialmente vinculadas con el control y fiscalización, además de -claro está- simplificar al gestión administrativa. Este escenario implica la necesidad de casos pilotos, propuestas, marcos normativos y estratégicos en torno a estas tecnologías para comprender e impulsar, más allá de la frontera de lo actual, el poder explotar en su plenitud sus ventajas.

2. Aplicaciones Prácticas de la Inteligencia Artificial en la Recaudación Tributaria.

La inteligencia artificial (IA), por ejemplo, constituye una de las tecnologías disruptivas por excelencia. Existen casos de aplicación prácticos de IA sustancialmente en el entorno comercial privado. Alguna de las más ampliamente conocida es el uso de asistentes virtuales como Siri, Alexa o Google Assistant, que logran cada vez más en forma exitosa procesar grandes volúmenes de datos, reconocer patrones de lenguaje y actuar a través del aprendizaje automático.

Sin embargo, en el marco público, esto se ha comenzado a explorar hace relativamente poco tiempo, en mayor medida dentro de grandes economías y sistemas fiscales más avanzados. En el sector publico argentino, se observa la utilización de las tecnologías de vanguardia, que incluyen la inteligencia artificial y el big data. Estas tecnologías incluyen herramientas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) que permiten a los sistemas leer y analizar documentos, el procesamiento de imágenes, el machine learning que posibilita el autoaprendizaje del sistema y el deep learning que es un aprendizaje algo más sofisticado, logrando que la máquina sea capaz de procesar elementos no tan evidentes. Un ejemplo claro se puede ver en la Dirección Nacional de Migraciones quien ha implementado sistemas de IA para mejorar el control y la seguridad de las fronteras, tal como el Sistema de Reconocimiento Facial en los Aeropuertos.

Sin embargo, en lo que hace al ambito tributario, si bien la Administración Federal de Ingresos Públicos (AFIP) cuenta con diferentes sistemas informáticos de gestion de información tributaria como el Sistema Informático Maria (SIM, en adelante), el Sistema de Cuentas Tributarias (SICT), el Sistema Informático Percepciones (SIPER) y el Sistema de Cálculo de Obligaciones de la Seguridad Social (SICOSS), lo cierto es que en ellos no se evidencia el uso de la IA.

La implementación de aplicaciones tecnológicas en el sector público ayuda a la mejora de la eficiencia de las Administraciones Públicas, al permitir ahorrar recursos, mejorar la toma de decisiones y, en consecuencia, impactar en el cumplimiento de los objetivos trazados. Por tal razón, esto debe necesariamente aplicarse a nivel tributario, pues la utilización de nuevas tecnologías como la IA, no solo optimiza el sistema recaudatorio al simplificar la gestión administrativa, sino que también fortalece el control, previniendo delitos y fraudes financieros. No debe pasarse por alto que, al respecto, el Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI) realizó algunas referencias en su estudio sobre el uso de las nuevas tecnologías en la lucha contra el crimen financiero, centrando la conversación en «tecnologías emergentes» como inteligencia artificial, blockchain, servicios en la nube, «y otras», las cuales -resalta- podrían ser usadas por los países para mejorar el cumplimiento tributario.(Arango & Perdomo, 2024) y (Almeida-Blacio et al.2024)

3. Consideraciones Éticas y Legales en el Uso de la Inteligencia Artificial en la Recaudación Tributaria

Los aspectos éticos en el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial forman parte de un amplio y denso debate en el que convergen diferentes posturas. A pesar de ello, que refieren a la ponderación de derechos, valores e intereses enfrentados, los principios éticos que subyacen a tal tecnología encuentran miras comunes a la hora de ponderar su diseño, desarrollo y uso. Entre los aspectos más señalados al respecto se encuentran: privacidad, transparencia, justicia, rendición de cuentas, seguridad, no daño y responsabilidad. De acuerdo con su cumplimiento, por ende, se pueden establecer parámetros de legitimidad del conjunto que, a su turno, puedan racionalizarse conforme a los alcances del debate ético en que se inscriben.

Este nuevo contexto cognitivo supone desafíos a nivel ético, ya que a partir del uso de información de titularidades de una pluralidad de fuentes que utiliza la IA, surgen interesantes problemas éticos relacionados con la vigilancia en masa, así como el seguimiento en tiempo real de conductas individuales y colectivas. El uso de las tecnologías de IA en recaudación hace que salte nuevamente un debate, este es el tanto gramsciano sobre el uso del momento tecnológico de la administración sobre la sociedad para alinearse a los intereses liberales. A nivel legal, la utilización de sistemas de IA debe cumplir con la regulación específica, incluida la ley de protección de datos, y no infringir los principios expresos del derecho: legalidad, proporcionalidad y finalidad. Por lo tanto, la utilización de la IA conlleva una responsabilidad jurídica del Estado.

4. Recomendaciones y Perspectivas Futuras para la Implementación de AI en la Administración Tributaria en Argentina

Para poder aprovechar el potencial de AI en la gestión pública y específicamente en materia de fiscalización de tributos, es recomendable llevar adelante acciones en tres campos: planificación integral, recursos humanos y legales. En primer lugar, se sugiere la elaboración de un plan estratégico que incluya específicamente los proyectos de AI. Esto permitirá no sólo mejorar la proyección de ingresos, explotar las bases de datos de los contribuyentes con tecnología Big Data, sino también brindar una experiencia de excelencia al contribuyente. Por otro lado, será necesario adaptar el organigrama de las áreas de administración tributaria a las necesidades derivadas del uso de tecnologías AI, con enfoques específicos.

Desde el punto de vista de las personas, un cambio de paradigma necesario sería pasar de un enfoque «reactivo» a uno de inteligencia proactiva, en el que se les brinde apoyo para realizar evaluaciones menos subjetivas, especialmente en una era donde AI puede contribuir con tecnologías como Machine Learning.

Referencias:

Arango, J. M. C. & Perdomo, A. F. (2024). Tributación en la era digital. uexternado.edu.co

Almeida-Blacio, J. H., Naranjo-Armijo, F. G., Maldonado-Pazmiño, H. O., & Rodríguez-Lara, A. D. (2024). Inteligencia artificial como mecanismo eficiente de la contabilidad. Código Científico Revista de Investigación, 5(E3), 334-364. itslosandes.net