Instituto de Estudios de las Finanzas Públicas Americanas

  • Inteligencia Artificial Responsable y Gestión de Riesgos

Sobre Inteligencia Artificial Responsable y Gestión de Riesgos – Fundamentos e Impactos en las Administraciones Tributarias.


Por Antonio Seco, Blog del CIAT, 27 marzo, 2023

  

La utilización de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) crece en la sociedad, aplicada en los más distintos campos de actividad, con potencial de transformar la colectividad y la vida de las personas. El reciente lanzamiento del producto ChatGPT y la expectativa por el todavía más poderoso GPT-4 [1] lograron involucrar distintos segmentos de la sociedad, con más de 100 millones de cuentas activas hasta enero, publicación de miles de artículos y aumento impresionante de actividades en foros de discusiones sobre el tema. En esta gran participación sobresalieron discusiones, antes reservadas a grupos de especialistas y científicos sociales, sobre el rol de los humanos en la sociedad del futuro y los riesgos asociados al uso de estas tecnologías. Al final, la utilización cada vez más ampliada de IA impacta individuos, grupos, organizaciones, comunidades, sociedad, el medio ambiente y el planeta. Asociados a estos impactos están los riesgos, que pueden presentarse  bajo varias formas.

Las administraciones tributarias, insertadas en estos ambientes, rápidamente identificaron aplicaciones de IA importantes para promocionar mejoras, algunas posiblemente disruptivas, en sus distintos segmentos de actuación, tales como atención a los contribuyentes, auditorías, cobranza, etc., partiendo para evaluar y probar estos usos.

Como toda nueva tecnología, las técnicas de IA no poseerán un avance uniforme. La empresa de consultoría Gartner propuso un modelo para evaluar el nacimiento y propagación de tecnologías, denominado “Hype Cycle for Emerging Technologies” [2], por el cual la tendencia de uso de una nueva tecnología puede pasar por 5 fases durante su ciclo de adopción: (1) Disparador de innovación, cuando una tecnología surge y las expectativas de su aplicabilidad comienzan a crecer; (2) Pico de las expectativas infladas, cuando las expectativas de aplicabilidad alcanzan su apogeo; (3) Valle de la desilusión, cuando muchas expectativas de uso decepcionan; (4) Pendiente de la iluminación, cuando las expectativas más bien fundadas son identificadas y trabajadas; (5) Meseta de la productividad, cuando las expectativas se transforman en productos de uso solidificado. La Figura a continuación presenta el Hype Cycle para IA referida al año 2022, con el comportamiento de varias tecnologías potencialmente aplicables a las administraciones tributarias. Para detalles, véase [3].

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