Administración de una IA Tributaria

Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) tienen un gran potencial para modernizar y optimizar operaciones, mejorar la eficiencia y precisión de los procesos fiscales, y ofrecer mejores servicios a la ciudadanía por parte de las administraciones tributarias. Sin embargo, además de estas interesantes oportunidades también se plantean preguntas y desafíos sobre su implementación, como la necesidad de definir marcos de gobernanza, integrar principios éticos, fomentar la transparencia y proteger los derechos de la ciudadanía.

Por Rodrigo González Cao, Contador, Investigador del CEAT, Marzo de 2025

Planteo del Problema

Esta investigación aborda los desafíos y oportunidades de la implementación de las tecnologías de inteligencia artificial en las administraciones tributarias. A lo largo de la presente investigación se plantean varias preguntas y desafíos.

Primero, es necesario definir marcos de gobernanza para supervisar su uso, garantizando rendición de cuentas y transparencia. En esa búsqueda es fundamental encontrar un equilibrio entre la autonomía de los sistemas de inteligencia artificial y la supervisión humana (COLLOSA, Inteligencia Artificial en las administraciones tributarias, 2021).

También es esencial integrar principios éticos y valores en su diseño y desarrollo para asegurar su uso en beneficio común y generar confianza en la ciudadanía, divulgando información sobre los algoritmos utilizados y los procesos basados en decisiones automatizadas (OSSANDÓN CERDÁ, 2021).

Además, es de crucial importancia el asegurar la calidad, integridad y seguridad de los datos utilizados, mejorando la arquitectura de información y garantizando la interoperabilidad de sistemas (GINER, 2023).

Asimismo, se debe equilibrar la eficiencia y reducción de costos con la protección de derechos de los contribuyentes, considerando la privacidad y la protección de datos, implementando, para ello medidas que aseguren que no se vulneren dichas garantías. A su vez, para evitar sesgos discriminatorios en los algoritmos, se deben diseñar mecanismos de transparencia y explicabilidad (XAI) que garanticen equidad y justicia en la automatización (SECO, 2023).

Por último, se debe fomentar la colaboración entre administraciones públicas, academia, sector privado, consejos profesionales y sociedad civil para desarrollar soluciones de inteligencia artificial responsables, protegiendo datos sensibles frente a ataques cibernéticos y accesos no autorizados

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