La inteligencia artificial en las administraciones tributarias

Por Rodrígo González Cao, CEAT - UBA. 4 de julio de 2024

La Inteligencia Artificial es el campo dentro de la informática que tiene como objetivo desarrollar máquinas y sistemas capaces de realizar tareas como percepción, interacción con el lenguaje o resolución de problemas basado en algoritmos, que se traducen en códigos informáticos que contienen instrucciones para el análisis rápido y la transformación de datos en conclusiones, información u otros resultados.

Podemos englobar en el concepto de “inteligencia artificial” a todo proceso informático diseñado para realizar determinadas operaciones lógicas emulando a las que se consideran propias de las funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje o el razonamiento.

No es posible impulsar la potencial aplicación de tecnologías de inteligencia artificial en el ámbito público si no existe previamente un marco más amplio de esfuerzos de digitalización para impulsar la participación ciudadana en un contexto de gobierno abierto.

Por eso enfatizamos que la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial en las administraciones tributarias no puede ser una imposición de una moda, sino que debe realizarse dentro de un compromiso de gobierno abierto.

Por otra parte, la potencial aplicación de tecnologías de inteligencia artificial no es algo exclusivo de grandes organizaciones, sino que es factible en las administraciones tributarias de cualquier nivel (nacional, subnacional, local).

Avanzar en la implementación de tecnologías de inteligencia artificial en un marco de gobierno abierto requiere un trabajoso y extenso itinerario de revisión de procesos, mejora de la calidad de los datos y revisión de la arquitectura de la información de cada organización.

Dicho proceso de revisión no puede estar desconectado de la gestión estratégica de los planes institucionales ni del impulso de una cultura organizacional ética y responsable comprometida con la transparencia y la rendición de cuentas a la ciudadanía para dar cada día un mejor servicio público que se concrete en bienes públicos de mejor calidad.

Antes de invertir costosos presupuestos en hardware y software analítico, debemos comprender que, para garantizar una implementación exitosa, se debe prestar atención prioritaria a mejorar la calidad de los datos y a revisar la arquitectura de la información de cada organización.

En este sentido, las tecnologías heredadas y los sistemas "legacy" que no son interoperables son un escollo que debe franquearse antes de avanzar en la explotación masiva de datos.

En el caso particular de las administraciones tributarias, debemos considerar que se trabaja con datos sensibles que afectan las garantías constitucionales de la inviolabilidad de los papeles y el derecho a la intimidad y que se encuentran protegidos legalmente por el instituto de secreto fiscal.

Cuando se trabaja con datos sensibles protegidos por el instituto de secreto fiscal, el entrenamiento de modelos debe observar ciertos principios éticos y de responsabilidad que garanticen tanto la seguridad y la transparencia de las tecnologías aplicadas como la explicabilidad de los procesos que se automaticen.

Puedes encontrar más publicaciones mías y de otros colegas sobre el tema en el sitio del CEAT (Centro de Estudios en Administración Tributaria) de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires: https://www.economicas.uba.ar/extension_centros/ceat/

Si te interesa lo que publico, te agradeceré que visites el blog: https://trabajodecenteinclusionsocial.blogspot.com/