Desafíos actuales de la Inteligencia Artificial

214 Desafíos actuales de la Inteligencia Artificial 1. INTRODUCCIÓN La IA es hoy, antes que un desiderátum , un dato de la realidad. Todas los individuos e instituciones se sirven, cada vez más, de las herramientas que componen el « universo IA »: sistemas generativos, discriminativos o explicativos, reactivos, de memoria limitada, de apren- dizaje con distintos niveles de supervisión 2 o por refuerzo, procesadores de lenguaje natural, «visión» por ordenador, 3 sistemas «expertos», 4 sistemas de recomendación y robótica; basa- dos en reglas, redes neuronales y aprendizaje profundo o evolutivo (RUSSELL y NORWIG, 2010). Naturalmente, la organización estatal no escapa a esta tendencia. En nuestra disciplina, el uso de IA en las administraciones tributarias (AATT) es -de hecho- cada vez más relevante. Según el Foro de Administración Tributaria de la OCDE, “muchas administraciones se han embarcado en un viaje de transformación digital” (OCDE, 2021). Por ejemplo, en mayo de 2024 la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT) ha apostado de manera “decidida” por el uso de IA como tecnología esencial para la mejora de la eficiencia en la consecución de sus objetivos, particularmente en lo relativo a la asistencia al contribuyente y en la prevención y lucha contra el fraude fiscal y aduanero (AEAT, 2024). Los avances en la capacidad de los sistemas de cómputo basados en redes neuronales para «aprendizaje» ( machine learning ), el aumento de los datos disponibles y el desarrollo de nuevos algoritmos han catalizado la tendencia alcista. Para 2022 el 53% de las Administra- ciones Tributarias de la OCDE utilizaban modelos predictivos basados en IA para anticipar riesgos de incumplimiento y tomar las medidas respectivas (OCDE, 2022). En efecto, las posibilidades de optimización de los procesos de organizaciones públicas son infinitas, abarcando no sólo la actividad administrativa, sino todas las formas de la ac- tividad estatal en materia tributaria. En un apretado resumen, estas posibilidades pueden enumerarse del siguiente modo: 1.1.La IA en la política fiscal La política fiscal, entendida como el conjunto de medidas tendientes al diseño de un siste- ma tributario capaz de sufragar el nivel necesario de gasto público en la forma más eficiente e igualitaria posible (TANZI Y SEE, 2000), es potenciada por la IA a través de la identificación de los patrones «anormales» de conducta, potencialmente tendientes al incumplimiento de las obligaciones tributarias. Sobre la base de esta alerta temprana , es posible la modificación 2 En función del nivel de «etiquetado» de los datos previos, para facilitar su clasificación y el hallazgo de patrones. 3 El que sirve de base a sistemas como los de reconocimiento facial o de diagnóstico médico por imágenes. 4 Particularmente interesantes para nuestra disciplina, en la medida en las que su especificidad les permite dar soluciones concretas y justificadas a problemas en un campo acotado, de modo similar al del juicio humano.