La IA en el cumplimiento fiscal: Beneficios, riesgos e integración inteligente

El artículo anterior sobre IA y cumplimiento fiscal, La IA en el cumplimiento fiscal: Comprender la pila y los casos de uso, proporcionó una visión de lo que incluye la pila de cumplimiento tributario y cómo se puede aplicar la IA en diferentes etapas del cumplimiento tributario. Sin embargo, al tomar cualquier decisión estratégica, incluida la implementación de la IA en el cumplimiento tributario, es esencial considerar todos los factores, incluidas las ventajas y los desafíos.

Para aprovechar realmente el potencial de la IA, las empresas deben encontrar un cuidadoso equilibrio entre el aprovechamiento de la inteligencia de las máquinas y el mantenimiento de la supervisión humana. Como complemento del artículo anterior sobre la IA, este artículo profundiza en los beneficios clave que la IA aporta al cumplimiento fiscal, el riesgo que plantea y las estrategias para implementar eficazmente la IA dentro de un marco humano-máquina.

Las ventajas de la IA en el cumplimiento de las obligaciones fiscales

Teniendo en cuenta los casos de uso mencionados en el artículo anterior, incluida la recopilación y validación de datos, la determinación de impuestos indirectos, la elaboración de informes, la presentación de declaraciones y la gestión de riesgos, puede que no sea difícil concluir qué beneficios pueden esperar las empresas de forma realista de la integración de la IA en su pila de cumplimiento fiscal. Sin embargo, no está de más destacar los más relevantes.

Mejora de la precisión

Una de las fuentes más comunes de riesgo de cumplimiento es el error humano. Los humanos son generalmente propensos a cometer errores, y el hecho de que la pila de cumplimiento fiscal incluya la entrada de datos, la transcripción de facturas, la asignación de códigos fiscales y la preparación de declaraciones de impuestos crea un entorno perfecto para que se manifieste la imperfección humana.

Por otro lado, la IA, con su extracción, clasificación, comprobación y validación automatizadas de datos, combinadas con capacidades de aprendizaje, puede reducir los errores de transcripción, aplicar una lógica coherente en todas las transacciones e identificar las discrepancias en una fase temprana. Como resultado, es probable que las declaraciones de impuestos cumplimentadas sean más precisas, fiables y conformes. Otra ventaja notable de la IA sobre los humanos es su capacidad para identificar errores o elementos sospechosos que los revisores humanos podrían pasar por alto. Esto es especialmente cierto en grandes conjuntos de datos, donde los ojos humanos pueden pasar por alto datos específicos.

Mayor eficiencia y ahorro de costes

La automatización de tareas repetitivas reduce significativamente el tiempo y los recursos humanos necesarios para llevarlas a cabo. Por ejemplo, al reducir el tiempo necesario para preparar y presentar las declaraciones de impuestos, la IA disminuye el riesgo de que se incumplan los plazos o de que se produzcan errores causados por el trabajo manual de última hora. Además, al dedicar menos tiempo a estas tareas repetitivas, el personal puede pasar de las tareas rutinarias de cumplimiento a actividades más estratégicas, como la planificación fiscal, la estrategia de cumplimiento, la evaluación de riesgos y el trabajo de asesoramiento.

Detección y prevención de riesgos mejoradas

La detección de riesgos es uno de los mayores puntos fuertes de la IA en el cumplimiento fiscal. Los modelos de IA entrenados en datos históricos pueden detectar patrones indicativos de fraude, evasión o incumplimiento. Además, el aprendizaje automático puede utilizar datos históricos para detectar comportamientos inusuales de proveedores, pagos no coincidentes, transacciones pequeñas repetidas o picos de gastos anómalos, que pueden activar las alarmas y ayudar a garantizar que las empresas no solo cumplan, sino que también sean a prueba de fraude.

Identificar el riesgo en una fase temprana también da tiempo a las empresas para tomar medidas correctivas antes de que las autoridades fiscales detecten estos problemas, lo que, a largo plazo, ayuda a establecer la confianza entre los sujetos pasivos y las autoridades fiscales y reduce la probabilidad de sanciones, daños a la reputación y exposición financiera.

Escalabilidad y estandarización global

La escalabilidad y la estandarización global son dos de las cuestiones más desafiantes para las empresas multinacionales o transfronterizas, que se enfrentan a diferentes regímenes fiscales, idiomas y monedas en otros países y mercados. La IA ofrece una promesa de escalabilidad, ya que los modelos de clasificación definidos, los procesos de validación y la automatización de informes pueden aplicarse a un gran número de transacciones, independientemente de su origen, moneda o idioma. Sin embargo, se requiere una formación y localización adecuadas.

Además, la IA puede ser entrenada para aplicar la misma lógica o razonamiento a transacciones similares entre entidades, reduciendo significativamente la interpretación subjetiva y la variación, permitiendo un marco de cumplimiento más estandarizado entre jurisdicciones. En este caso, la IA apoya las operaciones globales, reduce el riesgo de aplicación incorrecta y simplifica el cumplimiento internacional.

Los riesgos y retos que plantea la IA

Todos los casos de aplicabilidad y beneficios mencionados podrían llevar a concluir que la IA ha llegado para sustituir a los humanos y es una solución para todos los problemas de cumplimiento fiscal. Sin embargo, a pesar de todas las ventajas aparentes, la IA no está exenta de límites y riesgos. La dependencia excesiva de la IA puede ser contraproducente y dar lugar a nuevos retos y problemas.

Dependencia de la calidad de los datos

Para que una IA sea eficaz, la calidad, integridad y exactitud de los datos son de suma importancia. Por consiguiente, si los datos proporcionados son defectuosos o están dañados, los resultados de la IA pueden ser poco fiables. El llamado problema de "basura entrante, basura saliente" es especialmente crítico cuando los datos se combinan a partir de múltiples fuentes, como sistemas ERP, software de contabilidad, proveedores externos, documentos escaneados y hojas de cálculo heredadas.

Por lo tanto, sin una base de datos sólida y precisa, los modelos de IA pueden proporcionar clasificaciones incorrectas, puntuaciones de riesgo imprecisas o no detectar anomalías significativas. Además, la limpieza inadecuada de los datos, la gobernanza de los datos y la entrada estructurada se encuentran entre los obstáculos citados con más frecuencia para la adopción eficaz de la IA en el cumplimiento fiscal.

Riesgos de cumplimiento y privacidad

Los datos fiscales son altamente sensibles y pueden incluir datos personales, datos financieros corporativos, información de proveedores o clientes, detalles bancarios y mucho más. Cuando se utiliza un sistema de IA, especialmente basado en la nube o aquellos que dependen de terceros proveedores, la privacidad y la seguridad de los datos se vuelven esenciales. Algunos de los problemas más comunes y más críticos son el acceso no autorizado a los datos, las fugas de datos o el uso indebido. Todos ellos pueden tener graves consecuencias jurídicas, financieras y para la reputación.

Estos asuntos pueden ser excepcionalmente desafiantes para las empresas que operan en regímenes estrictamente regulados, como el GDPR en la UE. La implementación de IA en la pila de cumplimiento tributario requiere un almacenamiento seguro de datos, acceso controlado, encriptación y cumplimiento de las leyes locales de privacidad.

Incertidumbre normativa

El cumplimiento tributario es más que una cuestión puramente técnica y requiere profundos conocimientos jurídicos e interpretación normativa, y también implica ciertas áreas grises. La lógica de la IA no suele ser fácil de explicar, y mucho menos de auditar. Por lo tanto, debido a esta falta de transparencia, confiar únicamente en la IA puede afectar negativamente a la capacidad de las empresas para seguir cumpliendo la normativa o, en algunos casos graves, para impugnar o recurrir las decisiones de las autoridades fiscales o los tribunales.

Para mayor complejidad, las normas y reglamentos sobre el IVA y el impuesto sobre bienes y servicios cambian a menudo y no son uniformes en todas las jurisdicciones. Por lo tanto, si la IA interpreta erróneamente la normativa y la aplica de forma incorrecta, las consecuencias para las empresas son inseguridad jurídica, responsabilidad potencial por errores provocados por la IA o dificultades para explicar o defender las decisiones fiscales automatizadas ante las autoridades o los tribunales.

Cómo implantar la IA en la fiscalidad: equilibrio hombre-máquina

Teniendo en cuenta todos los beneficios y riesgos que aporta la IA, una integración satisfactoria en una pila de cumplimiento fiscal requiere un enfoque equilibrado entre la aportación y supervisión humanas, por un lado, y la arquitectura y los resultados de la IA, por otro.

En primer lugar, debe darse prioridad a la gobernanza de los datos. Las empresas deben estandarizar las prácticas de recopilación de datos, implementar flujos de trabajo de validación y limpieza de datos y mantener un almacenamiento de datos seguro y auditado. Para que un modelo basado en IA funcione eficazmente, los datos heredados deben estar limpios, estandarizados y curados antes de su despliegue.

En segundo lugar, el toque humano debe incorporarse en cada paso del proceso. La IA está aquí para ayudar a los humanos, no para sustituirlos. Ejemplos notables de flujos de trabajo equilibrados entre humanos e IA incluyen la revisión por parte de un experto fiscal de las sugerencias de clasificación generadas por la IA o que las partes interesadas clave sean alertadas por la IA de asuntos críticos de auditoría o riesgo antes de que el sistema tome cualquier medida de cumplimiento o ejecución. El juicio humano es esencial para garantizar la responsabilidad y mitigar los riesgos de sesgo algorítmico o clasificación errónea.

Además, las principales partes interesadas deben ser conscientes de cómo toma decisiones la IA. Por lo tanto, los modelos de IA deben proporcionar un rastro documentado, versionado e, idealmente, interpretable. Por ejemplo, cuando la IA se utiliza para el llenado o la evaluación de riesgos, la lógica y los criterios deben ser transparentes. Además, debe existir un mecanismo para anular o modificar un resultado obtenido mediante IA cuando éste sea incorrecto o poco claro.

Aunque la IA pueda realizar la mayoría de las tareas de cumplimiento fiscal, las empresas deben invertir en capacidad técnica e infraestructura. Contar con marcos adecuados de gobernanza de TI, protecciones de ciberseguridad y personal capacitado, ya sea interno o subcontratado, que entienda tanto la legislación fiscal como los sistemas de IA, es vital para utilizar eficazmente la IA y garantizar una coexistencia productiva entre los seres humanos y la IA.

Conclusión

En última instancia, la IA debe verse como una herramienta para mejorar el cumplimiento, reducir el riesgo y permitir a los profesionales centrarse en tareas estratégicas de alto valor. Si se hace correctamente, la decisión de adoptar la IA no será sólo una mejora técnica, sino también una transformación estratégica, que afectará a los flujos de trabajo organizativos, los controles internos y la cultura de cumplimiento. No obstante, independientemente de las posibilidades que ofrece la IA, la supervisión humana sigue siendo fundamental para el cumplimiento de las obligaciones fiscales.

Fuente: OCDE - Gobernar con Inteligencia Artificial, Bloomberg, VATabout - Cómo construir un marco de control de los impuestos indirectos, FMI, PwC, VATabout - Transformación digital y cumplimiento del IVA: Estrategias para el éxito en la era digital, AI in Tax Compliance: Comprender la pila y los casos de uso