La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más disruptivas y transformadoras en la economía y la sociedad contemporánea. Específicamente, la IA generativa, que posee la capacidad de crear contenidos variados como textos, imágenes, sonidos o vídeos mediante el uso de datos y algoritmos, tiene un potencial considerable para elevar la productividad, fomentar la innovación y mejorar la personalización de los servicios ofrecidos.
A continuación, se abordan los retos y las oportunidades que esta tecnología plantea para las finanzas públicas y, en consecuencia, para el marco normativo tributario, así como para las administraciones tributarias y los contribuyentes, especialmente de las grandes corporaciones.
IA generativa: una cuestión de escala y velocidad
La IA generativa emplea técnicas de aprendizaje automático para producir información en forma de contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones a partir de datos.
Desde el lanzamiento de ChatGPT hace un año y medio, estudios muestran que aproximadamente un tercio de las empresas utilizan esta tecnología de manera regular. Además, según la 27ª Encuesta Global Anual de Presidentes PwC el 40 % afirma que sus organizaciones aumentarán la inversión en IA debido a los avances en IA generativa.
Mirando hacia el futuro, es crucial destacar que la capacidad de la informática para potenciar el rendimiento de las redes neuronales Una red neuronal es un método de IA que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que está inspirada en la forma en que lo hace el cerebro humano. se está duplicando cada tres meses. Esto implica que en un lapso de cinco a seis años, el rendimiento de estas redes habrá mejorado significativamente, con una mejora estimada de hasta 300,000 veces y continuará progresando.
Un ejemplo notable en la literatura académica ilustra este avance: mientras que GPT-3.5 no logró superar el riguroso examen de acceso a la abogacía Multi-Estatal (MBE) requerido para ejercer en Estados Unidos, ChatGPT-4 ha demostrado capacidades superiores, obteniendo resultados incluso mejores que el promedio de los candidatos humanos.
Considerando esto, es intrigante imaginar lo que podrán lograr versiones como ChatGPT-6 o 7 hacia finales de esta década.
Impacto de la IA en las finanzas públicas y política tributaria
Dado que la premisa fundamental de la fiscalidad es la generación de riqueza, es pertinente explorar el impacto socioeconómico que la IA generativa tendrá en los próximos años y cómo el marco normativo tributario debe ajustarse para enfrentar estos cambios.
Por un lado, la IA generativa es una innovación tecnológica que puede contribuir al crecimiento económico de forma notable. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) prevé que la IA podría aportar hasta 15,7 billones de dólares a la economía mundial en 2030, más que el producto interior bruto actual de China e India juntos.
Por otro lado, la IA generativa también plantea riesgos y desafíos significativos para la sociedad, tales como la transformación del empleo, la desigualdad, la discriminación, la privacidad, la seguridad, la responsabilidad ética y la gobernabilidad.
Desde la perspectiva fiscal, el Fondo Monetario Internacional (FMI) advierte que la IA podría socavar las bases imponibles Las bases imponibles son los valores o cantidades sobre los cuales se calculan los impuestos. de los países en varias formas de impuestos, al reducir los ingresos provenientes de impuestos sobre la renta, consumo y cotizaciones sociales, lo cual podría alterar significativamente la composición de los ingresos fiscales en diferentes países, donde estos impuestos juegan un papel crucial.
En cuanto al gasto público, la disrupción en el mercado laboral podría exigir un aumento significativo en los subsidios por desempleo para mitigar los impactos negativos durante la transición.
Este desafío llega en un momento en el que las finanzas públicas podrían enfrentar una considerable presión, dado que los niveles de deuda nacional son excepcionalmente altos. En consecuencia, los Estados necesitarán desarrollar nuevos mecanismos para aumentar los ingresos públicos, ya sea ajustando las estructuras impositivas existentes o introduciendo nuevos gravámenes sobre los beneficios derivados de la IA generativa
Retos para las administraciones tributarias
Existen numerosos casos en los que la IA generativa puede ser utilizada por las administraciones tributarias para aumentar la recaudación y mejorar la eficiencia de sus operaciones internas.
En la actualidad, la Agencia Tributaria en España ya está utilizando sistemas como chatbots para mejorar la asistencia al contribuyente. Sin embargo, el potencial de la IA generativa se extiende a otros ámbitos como la evaluación del riesgo, la detección de patrones de fraude, la mejora de los controles tributarios mediante análisis en tiempo real y la optimización de procesos administrativos, especialmente en la resolución de disputas tributarias antes de llegar a instancias judiciales. Estos son solo algunos ejemplos donde el impacto de la IA generativa podría ser verdaderamente transformador.
Retos para la gestión fiscal en grupos empresariales
La adopción de sistemas de IA generativa representa una gran oportunidad para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en la gestión fiscal de grandes grupos multinacionales. Sin embargo, esta adopción también conlleva riesgos.
Para empezar, es crucial capacitar a los equipos fiscales en el entendimiento y manejo de esta tecnología para asegurar una implementación exitosa.
Por otro lado, es necesario establecer un modelo de gobernanza sólido que garantice el uso adecuado de los datos y evite resultados imprecisos o sesgados. Así mismo, la elección de la herramienta adecuada también es fundamental. Existen modelos de IA generativa específicamente entrenados para aplicaciones fiscales y legales, como el caso de Harvey, que mejoran significativamente la calidad de los resultados. Además, desarrollar una estrategia de datos orientada a maximizar el rendimiento del sistema es esencial al adoptar esta tecnología.
Es importante identificar casos de uso para priorizarlos mediante un análisis de rentabilidad. Por ejemplo, se podría comenzar trabajando en la automatización del proceso de recepción y respuesta de notificaciones electrónicas masivas de los contribuyentes, la elaboración de documentación de precios de transferencia, la realización de revisiones fiscales y la creación de informes de asesoramiento para el negocio, entre otros.
En conclusión, hay razones claras para afirmar que la IA generativa transformará profundamente la operación y la interacción de los diferentes actores dentro del sistema tributario.
Este artículo está basado en el artículo “IA y fiscalidad: eficiencia a corto e incertidumbre a largo” en Ideas de PwC España. Esta versión es organizada y revisada por PwC Colombia.
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