La inteligencia artificial (IA) ha trascendido la promesa futurista para convertirse en un elemento central de las operaciones empresariales y gubernamentales actuales. En Estados Unidos, el entorno regulatorio de la IA es dinámico y complejo, marcado por un intenso debate entre la autoridad federal y la capacidad de los estados para promulgar sus propias normativas. A su vez, la IA está transformando profundamente la administración fiscal y las interacciones de los contribuyentes.
El Debate Federal vs. Estatal en la Regulación de la IA
En el corazón de la discusión regulatoria se encuentra la tensión entre la búsqueda de un estándar nacional y la autonomía de los estados para legislar. Casi 40 fiscales generales estadounidenses pidieron al Congreso del país rechazar un cambio legislativo que puede impedir a los estados aprobar o hacer cumplir regulaciones en materia de inteligencia artificial (IA).
Los fiscales de 36 de los 50 estados de EE.UU., de ambos lados del espectro político, enviaron una carta a los líderes del Congreso en la que reclaman mantener la capacidad para «aplicar las leyes existentes y formular nuevos enfoques» ante los desafíos de la IA. La fiscal de Nueva York, Letitia James, que encabeza el grupo, explicó que el Congreso estudia añadir unas provisiones a la Ley de Autorización de Defensa Nacional (NDAA, en inglés) que pueden «impedir a los estados regular la IA» en sus territorios, lo que supone un «serio riesgo a los niños, la salud pública, la economía y la defensa nacional».
El grupo de fiscales reivindica que los estados están «mejor equipados para responder a esta tecnología rápidamente cambiante porque los gobiernos estatales son más ágiles». Advierten del potencial daño de impedírselo «en ausencia de regulaciones federales fuertes» y urgen al Congreso «permitir a los estados formular sus propias leyes sobre IA mientras se adoptan regulaciones federales». También tendieron la mano a la colaboración si «el Congreso es serio en el abordaje de cómo la emergencia de la IA crea oportunidades y retos para nuestra seguridad y bienestar».
La Postura Federal y la Orden Ejecutiva de Trump
La semana pasada, el presidente Donald Trump arremetió contra la «sobreregulación de los estados» en materia de IA, que adujo «socava este motor de crecimiento», y abogó por «un estándar federal en lugar de parches de 50 regímenes estatales regulatorios».
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El presidente Donald Trump firmó una orden ejecutiva muy esperada que pone en marcha un plan para establecer un marco regulador nacional para la inteligencia artificial, al tiempo que socava la capacidad de los estados para promulgar sus propias normas. La orden, titulada “Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence” (Garantizando un marco de política nacional para la inteligencia artificial), crea un grupo de trabajo de litigios de IA dentro del Departamento de Justicia para desafiar directamente las leyes estatales de IA que la administración considere que entran en conflicto con la política federal. También ordena al Departamento de Comercio que elabore directrices para que los estados no puedan optar a futuras subvenciones de banda ancha si aprueban leyes de IA "onerosas".
La presión a favor de una amplia competencia federal sobre las leyes estatales de IA ha sido impulsada en gran medida por los inversionistas en IA, los círculos políticos conservadores y los grupos comerciales de la industria tecnológica. Estos grupos han argumentado que un enfoque desigual de la regulación de la IA podría frenar el auge de la IA en Silicon Valley y reducir la competitividad de Estados Unidos en la escena mundial. El asesor de la Casa Blanca en inteligencia artificial y criptografía, David Sacks, ha sido uno de los defensores más acérrimos de un enfoque poco agresivo de la regulación de la inteligencia artificial. "La orden ejecutiva le da a su administración herramientas para hacer retroceder las regulaciones estatales más onerosas y excesivas", expresó Sacks a Trump durante la ceremonia de firma. "No vamos a rechazarlas todas. Por ejemplo, vamos a proteger la seguridad de los niños".
La orden encarga a Sacks y a Michael Kratsios, asistente del presidente para ciencia y tecnología, que preparen una recomendación legislativa que establezca un marco político federal para la IA. Una de las novedades es la inclusión en esta recomendación legislativa de un apartado en el que se pide al Congreso que no se oponga a las leyes estatales sobre IA destinadas a proteger a los niños, promover la infraestructura de centros de datos y animar a los gobiernos estatales a adquirir herramientas de IA. "Queremos una fuente central de aprobación, y contamos con un gran apoyo republicano. Creo que probablemente también tengamos apoyo demócrata, porque es de sentido común", dijo Trump durante la ceremonia de firma. "Cada vez que haces un cambio, y podría ser un cambio muy razonable, aun así no conseguirás que lo aprueben si tienes que ir a 50 estados. Esto lo centraliza".
Iniciativas Estatales y la Respuesta a la Orden Ejecutiva
En ausencia de regulaciones federales, los funcionarios de los estados de todo el país han impulsado sus propias investigaciones y legislaciones para regular el uso y desarrollo de la IA. La orden ejecutiva de Trump llama específicamente a ciertas leyes estatales de IA -como la SB24-205 de Colorado, que tiene como objetivo limitar la "discriminación algorítmica" en los modelos de IA- como un intento de “incrustar el sesgo ideológico”.
Varias otras leyes estatales sobre IA también pueden caer en el punto de mira de esta orden ejecutiva. A finales de septiembre, California promulgó una ley pionera que obliga a las mayores empresas de IA a divulgar públicamente sus protocolos de seguridad, lo que se traducirá en una mayor rendición de cuentas de la industria. En junio, la asamblea legislativa de Nueva York aprobó un proyecto de ley que facultaría al fiscal general del estado a imponer sanciones civiles de hasta 30 millones de dólares a los desarrolladores de IA que no cumplan las normas de seguridad. Ese proyecto de ley está actualmente sobre la mesa de la gobernadora de Nueva York, Kathy Hochul, a la espera de su firma o veto, aunque al parecer está estudiando enmiendas que podrían debilitarlo considerablemente.
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Poco antes de que se firmara la orden, varios fiscales generales estatales se apresuraron a criticar el intento de la administración Trump de frenar el poder estatal. "Ahora no es el momento de dejar que esta nueva tecnología avance sin control. El desarrollo y el despliegue de la IA están ocurriendo rápidamente, y los fiscales generales estatales son los reguladores más ágiles que tenemos históricamente", indicó la fiscal general de Nueva York, Letitia James. "Siempre ha sido la colaboración, no el conflicto, entre las legislaturas estatales y el Congreso lo que ha dado lugar a algunas de las legislaciones federales más críticas en la historia de nuestro país".
Si bien la orden puede establecer un tono nacional para la regulación de la IA, Trump no tiene la autoridad para prohibir que los estados continúen aprobando sus propias leyes. Los grupos de derechos civiles, incluida la Unión Americana de Libertades Civiles, han calificado la orden de "inconstitucional", y es probable que sea impugnada en los tribunales.
Anteriormente, el Senado de EE.UU. había tumbado unas disposiciones de la ley de financiación de Trump, aprobada en julio pasado, que habrían impedido a los estados promulgar regulaciones de IA.
La Coalición de Fiscales Generales contra la Injerencia de la FCC
Más de una veintena de fiscales generales de Estados Unidos se oponen a que la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC, por sus siglas en inglés) suprima las leyes estatales de Inteligencia Artificial (IA), con el fin de que prevalezca la política federal en la materia. A través de una carta, al menos 23 fiscales advirtieron que la agencia carece de autoridad para prelacionar las regulaciones estatales y que intentar hacerlo perjudicaría los intereses de cada entidad para proteger a sus residentes. Los estados firmantes incluyen: Arizona, California, Colorado, Connecticut, Delaware, Distrito de Columbia, Hawái, Illinois, Maryland, Massachusetts, Minnesota, Nevada, Nueva Jersey, Nuevo México, Utah, Vermont, Washington y Wisconsin.
El documento señala que la regulación federal de la FCC no debe desplazar ni limitar la capacidad de los estados para implementar sus propias normas más estrictas, si así lo consideran necesario para proteger a la ciudadanía. Los estados enviaron su carta a propósito de un proceso de consulta abierto por la agencia sobre barreras regulatorias estatales y locales que podrían retrasar, encarecer o impedir la expansión de redes de telecomunicaciones. Respecto al procedimiento, los estados argumentan que la FCC no ha definido claramente qué entiende por IA ni cómo sus posibles decisiones afectarían el universo de regulaciones que existen a nivel local y estatal.
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Según el documento, el uso del término “Inteligencia Artificial” es demasiado amplio y podría abarcar tecnologías y actividades que no están directamente relacionadas con comunicaciones o telecomunicaciones, el ámbito de autoridad de la FCC. Además, los procuradores generales subrayan que el federalismo permite que los estados experimenten con distintas aproximaciones regulatorias y que la innovación en políticas tecnológicas frecuentemente surge a nivel local. Por ello, los firmantes se oponen a una anulación automática de normas locales por la autoridad federal que pueda extenderse más allá del ámbito estricto de las telecomunicaciones. Los estados, dice la carta, deben conservar la capacidad de abordar problemáticas tecnológicas que trascienden los servicios de comunicaciones, incluso si estos aspectos están vinculados de manera indirecta a redes o servicios regulados por la FCC. En lugar de que la ley federal sea la única autoridad, proponen que la FCC y los estados trabajen en conjunto bajo un modelo de federalismo cooperativo.
El Enfoque Regulatorio de EE. UU. en Contraste con el de la UE
En EE. UU., el enfoque es una combinación de normas sectoriales y leyes estatales, sin una única ley federal de IA. En contraste, la Ley de IA de la UE es una ley integral basada en el riesgo que crea un conjunto único de normas para todo el mercado de la UE. Clasifica los sistemas de IA en niveles de riesgo (inaceptable, alto, limitado y mínimo) e impone obligaciones en función de dicho nivel. La Ley de IA de la UE tiene un importante alcance extraterritorial.
La Inteligencia Artificial en las Administraciones Fiscales
¿Es posible que en el futuro todas las dudas fiscales de los contribuyentes se resuelvan por asistentes virtuales? ¿Veremos un mundo en el que los contribuyentes no tengan que presentar declaraciones de impuestos, que serán elaboradas por máquinas inteligentes? ¿Se resolverá un procedimiento de comprobación sin la intervención de funcionarios? Son estas algunas de las posibilidades que plantea el uso de la inteligencia artificial, a la que debemos prestar atención desde ya. Las posibilidades son enormes, pero también existen riesgos. Por ello, es necesaria una reflexión sobre la IA desde diversas perspectivas (tecnológica, económica, sociológica, jurídica y ética).
Desde la perspectiva tributaria, la IA puede desempeñar un papel clave en la transformación de las Administraciones tributarias y del sistema fiscal de los países. El uso de estas técnicas encuentra un ámbito especialmente idóneo y de extraordinario potencial, dado que el éxito de los resultados que se pueden alcanzar con ella se encuentra fundamentalmente en el volumen de datos que se posean. Dicha posición de privilegio exige a las Administraciones el uso de la IA al servicio, no solo de la lucha directa contra el fraude fiscal, sino sobre todo con la finalidad de ofrecer un mejor servicio a los contribuyentes, facilitándoles el cumplimiento de sus obligaciones fiscales.
En la era de la transparencia que atravesamos, las Administraciones fiscales poseen cada vez más datos, que en muchos casos se obtienen gracias a obligaciones de información. En el ámbito de la prevención, numerosos países ya están avanzando con la IA de diversas formas:
- Asistencia a los contribuyentes: Informándoles de sus obligaciones tributarias o resolviendo dudas a través de asistentes virtuales o chatbots que, a diferencia de los programas tradicionales de información, pueden asistir de manera dinámica. De acuerdo con la información contenida en Tax Administrations 2019, en el año 2017, 10 países contaban ya con chatbots, 7 los estaban implementando y 23 estaban planeando hacerlo. En España, la Agencia Tributaria colaboró con IBM Watson para resolver dudas relacionadas con el Suministro Inmediato de Información del IVA, creando un asistente virtual basado en IA cuyo funcionamiento ha reducido en un 80% el número de correos electrónicos recibidos, llegando a multiplicarse por diez las consultas al asistente virtual en la primera semana.
- Incentivo al cumplimiento tributario: Disuadiendo a los contribuyentes de llevar a cabo situaciones irregulares detectadas.
En el futuro, la IA podría llegar a todos los ámbitos y procedimientos tributarios, a todas las funciones y competencias de las Administraciones fiscales. Pensemos en todo el recorrido que plantea la automatización de funciones administrativas. Por lo que se refiere a los procedimientos tributarios, en el ámbito de la gestión también hay un campo importante para incluir la IA y mejorar la eficiencia del procedimiento, siguiendo el ejemplo del valor de referencia para bienes inmuebles que la Dirección General del Catastro ha elaborado con redes neuronales en España.
En el procedimiento de recaudación, algunas Administraciones ya realizan predicciones de insolvencias con el fin de priorizar la recaudación ejecutiva (Finlandia, Irlanda, Singapur o Suecia). Es posible imaginarse que la IA se use para otros fines en el ámbito de la función recaudatoria; así, por ejemplo, podría servir para la adopción de medidas cautelares o para la derivación de procedimientos de responsabilidad tributaria. También un procedimiento de revisión tributaria podría resolverse a través de estas técnicas.
En definitiva, los beneficios que se pueden alcanzar a través del uso de la IA son muchos y en nuestro ámbito debería favorecer un mejor cumplimiento tributario, en el sentido de un cumplimiento más fácil para los contribuyentes y a su vez más justo, en un mundo con menores errores por parte de las Administraciones. Esto es una visión optimista.
Principios y Desafíos en el Uso de la IA en Contextos Fiscales
Para construir un plan sólido de cumplimiento de la IA se requiere compromiso, experiencia y las herramientas adecuadas para gestionar el ciclo de vida de sus sistemas de IA. La IA generativa aún no hace bien las operaciones matemáticas, y asegurarse de que los resultados del código fiscal sean precisos es la prioridad número uno para empresas como Intuit, que colabora con Microsoft y aprovecha la tecnología de inteligencia artificial generativa de Microsoft, Azure OpenAI. "El cliente recibe una respuesta que ha sido revisada [y está] basada en contenido seleccionado por profesionales [de impuestos]", dice Keela Robison, vicepresidenta de Gestión de productos del grupo de consumidores de Intuit. "Al interactuar con los clientes vemos mucha información personal privada", dice. "Una de las respuestas [de la IA] debería ser 'no lo sé'. Si estamos haciendo bien nuestro trabajo y no tenemos el contenido correcto o una imagen completa de ese contenido, la IA debe decir 'lo siento, aún no estoy entrenada en ese contenido'".
La IA no automatizará completamente la preparación de los impuestos. Un futuro en el que se pueda tomar una foto de todos los datos fiscales, que una IA digiera los números y luego envíe la declaración a las agencias fiscales federales y estatales, todavía está muy lejos. La responsabilidad final por cualquier error en la declaración de impuestos recae en el contribuyente. Sin embargo, en 2023, el IRS anunció su intención de usar inteligencia artificial para perseguir a los evasores fiscales.
Para abordar los desafíos y garantizar un uso responsable de la IA, se deben considerar varios principios fundamentales:
- Principio de prudencia: A través del cual se evite la complejidad de los algoritmos o del ámbito de los proyectos en los que se utiliza, adoptándose los avances conforme los resultados sean seguros, o instaurándose programas piloto que permitan probar los resultados de forma concreta y provisional, y que introduzcan cautela antes de su aplicación generalizada. El empleo de estas técnicas implica un coste económico relevante, por lo que es importante valorar los medios que se emplean en función de los resultados que pueden obtenerse.
- Principio de no discriminación: Los algoritmos se nutren de hipótesis elaboradas por los científicos, lo que implica el riesgo de que los errores humanos o sus sesgos puedan trasladarse al propio algoritmo, condicionando la validez de las nuevas hipótesis y sus resultados.
- Principio de proporcionalidad: En virtud del cual deberá valorarse el grado de injerencia que se produce en los derechos y garantías de los contribuyentes con las decisiones que derivan de programas que utilizan IA. Hay que distinguir entre el impacto de un aviso para incentivar el cumplimiento voluntario y el inicio de una inspección, especialmente cuando se pueden ver afectados derechos fundamentales.
- Principio de transparencia: Implica la adopción de medidas que permitan a los contribuyentes conocer por qué se ha tomado una decisión, sin limitar su derecho de defensa. Una solución sería exigir la auditoría externa de los algoritmos que garanticen su adecuado funcionamiento o incluso una certificación a posteriori como condición para la validez de las decisiones.
- Gobernanza de los datos: Que permita velar por su seguridad, de la que son responsables las Administraciones fiscales, respetándose la privacidad y confidencialidad.
Además, en Estados Unidos, las agencias federales, especialmente la Comisión Federal de Comercio (FTC) y la Comisión para la Igualdad de Oportunidades en el Empleo (EEOC), están aplicando activamente su autoridad existente al ámbito de la IA. La FTC está utilizando sus competencias en virtud de la Sección 5 de la Ley de la FTC para vigilar prácticas desleales o engañosas, centrándose en afirmaciones exageradas o sin fundamento sobre las capacidades de la IA. El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (AI RMF) sigue siendo un marco voluntario de gran influencia, proporcionando un enfoque estructurado para que las empresas gobiernen, identifiquen, midan y gestionen los riesgos de la IA.
En este variado panorama, varios principios fundamentales constituyen la base de los esfuerzos de cumplimiento en materia de IA:
- Privacidad y seguridad de los datos: Los sistemas de IA consumen grandes cantidades de datos, lo que hace que la privacidad y la seguridad de los mismos sean fundamentales para el cumplimiento.
- Sesgo algorítmico y discriminación: Garantizar la equidad y prevenir la discriminación constituye una de las principales prioridades regulatorias. Los modelos de IA entrenados con datos sesgados pueden perpetuar y amplificar los sesgos sociales en áreas críticas como la contratación, los préstamos y la vivienda.
- Transparencia y explicabilidad: Los reguladores y los consumidores exigen una mayor transparencia sobre cómo funcionan los sistemas de IA. Las organizaciones deben ser capaces de explicar cómo sus modelos de IA toman decisiones, especialmente en aplicaciones de alto riesgo.
- Supervisión humana y responsabilidad: Mantener una supervisión humana significativa constituye una salvaguardia fundamental. La IA debe ser una herramienta para ayudar, no para reemplazar, el juicio humano.
- Seguridad: Los propios sistemas de IA presentan nuevas vulnerabilidades de seguridad, desde el envenenamiento de datos hasta los ataques de inversión de modelo.
Las decisiones que pueden derivarse de algoritmos de IA bien diseñados y alimentados con datos de los contribuyentes deberían permitir una mejor aplicación del sistema tributario, y la existencia de actos tributarios de mayor calidad, que fomenten la unidad de criterio administrativo, más seguridad jurídica para los contribuyentes, una reducción de los plazos de resolución y una menor conflictividad. Además, deberían conseguir una disminución de las posibilidades de fraude fiscal, lo que sin duda beneficia a la sociedad en su conjunto.
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