
La creciente influencia de la tecnología en diversos aspectos de nuestra vida es innegable. Diversas jurisdicciones vienen haciendo uso de las herramientas tecnológicas en diversos campos, tal es caso de la tributación. Estados Unidos viene, por ejemplo, liderando la práctica y es seguido por diversos países de la Unión Europea.
Sin embargo, tal uso creciente de la tecnología ha dado lugar a diversas discusiones a nivel internacional respecto de las garantías mínimas que debieran existir y ser objeto de regulación en las jurisdicciones que la apliquen. Esto con el objetivo de evitar y/o mitigar potenciales afectaciones a los individuos y/o empresas que se vean obligados a interactuar con las nuevas herramientas tecnológicas.
La Comisión Europea y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) han emitido diversos pronunciamientos en los que, si bien se reconocen los diversos beneficios de la tecnología, se establece un marco mínimo de garantías y principios que cada estado debiera implementar para garantizar la aplicación de herramientas tecnológicas “fiables”.
En el campo tributario, los beneficios que el uso de las aplicaciones de la tecnología puede representar para las administraciones tributarias son diversos (p.ej. rapidez en la recolección de datos; la reducción en el tiempo de las auditorías; la facilitación en la determinación de los impuestos por pagar; detección de casos de fraude, evasión; etc.). Sin embargo, de cara a los contribuyentes, tal uso podría generar una serie de efectos adversos que, si son ignorados por los agentes responsables de las aplicaciones de las herramientas tecnológicas, podrían suponer una afectación grave a los derechos y garantías de los contribuyentes.
La administración tributaria peruana viene mostrando una tendencia a migrar hacia una realidad digital. Si bien a la fecha no ha hecho un uso masivo de las herramientas de la tecnología más sofisticadas y complejas (sistemas de inteligencia artificial), lo cierto es que, gradualmente, ha hecho uso de ciertas aplicaciones. Tal es el caso de la herramienta de Big Data que la administración usó en 2018 para detectar incrementos patrimoniales no justificados, entre otros aspectos.
No obstante, el contexto actual de pandemia, causada por el Covid-19, ha impuesto el uso de ciertas aplicaciones tecnológicas para permitir, por ejemplo, la fluidez y continuidad de las fiscalizaciones tributarias. Así, por ejemplo, se ha puesto a disposición de los contribuyentes una mesa de partes virtual; se plantea un incremento en las fiscalizaciones electrónicas; se plantea nuevamente el uso de la herramienta de Big Data para mejorar el cumplimiento de las obligaciones tributarias; y se digitalizarán las solicitudes y declaraciones juradas para el 2021, entre otras medidas.
Bajo dicho contexto, la pregunta es: ¿está preparada nuestra actual legislación tributaria para hacer frente a tal realidad digital? En línea con los pronunciamientos por parte de la Comisión Europea y de la OCDE, ¿ofrece nuestra actual legislación tributaria un marco mínimo de garantías y principios que aseguren la aplicación de herramientas tecnológicas fiables y que mitiguen o eviten un potencial impacto negativo en los derechos de los contribuyentes? La respuesta es no por los diversos retos que el uso de las herramientas de la tecnología plantea, según explicaremos a continuación.
Primero, pasemos a describir brevemente las herramientas de la tecnología que pueden ser usadas en el campo de la tributación. ¿Qué es un sistema de inteligencia artificial? Es un sistema basado en una máquina que puede hacer predicciones, recomendaciones o tomar decisiones, influyendo en entornos reales o virtuales, sobre ciertos objetivos definidos por los humanos[1].
La inteligencia artificial tiene diversas ramas de aplicación, que pueden ser utilizadas de manera individual o conjunta, dependiendo de los resultados que se busque obtener. Dentro de estas ramas, se encuentran, por ejemplo, la tecnología de Machine Learning y Deep Learning. La primera consiste en el uso de algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y, posteriormente, hacer una determinación o predicción[2]. Aquí, la máquina es entrenada utilizando grandes volúmenes de datos y algoritmos que la dotan la capacidad para aprender cómo resolver una tarea específica. En la segunda, las máquinas se enseñan a sí mismas a mejorar en la resolución de problemas complejos al procesar grandes volúmenes de datos utilizando algoritmos sofisticados y redes neuronales que se parecen cada vez más al cerebro humano[3].
Por su parte, la tecnología de Big Data permite el procesamiento de un gran volumen de datos (estructurados y no estructurados) provenientes de distintas fuentes. El tamaño de la base de datos está más allá de la capacidad de las populares herramientas de software[4]. Sus características están basadas en las cinco V’s: Volumen, Velocidad, Variedad, Valor y Veracidad[5].
¿está preparada nuestra actual legislación tributaria para hacer frente a tal realidad digital? En línea con los pronunciamientos por parte de la Comisión Europea y de la OCDE, ¿ofrece nuestra actual legislación tributaria un marco mínimo de garantías y principios que aseguren la aplicación de herramientas tecnológicas fiables y que mitiguen o eviten un potencial impacto negativo en los derechos de los contribuyentes? La respuesta es no (...)
Retos
Es turno ahora de hacer la siguiente pregunta: ¿qué retos plantea la aplicación de la tecnología en el campo de la tributación?A continuación, una breve mención de algunos de los potenciales retos que deben ser considerados por los agentes responsables de su uso (en este caso, la administración tributaria).
Un primer reto que aparece es el black box problem (el problema de la caja negra).Fenómeno inverso a la mecánica de la caja negra utilizada en los aviones (i.e. registro de las actividades de los dispositivos activados y de las conversiones sostenidas en cabina). En el mundo tecnológico, este problema se refiere a la existencia de un lado opaco (desconocido) de los algoritmos usados. Ni los propios agentes responsables son capaces de conocer los procesos internos llevados a cabo en ese lado opaco de los algoritmos para llegar al resultado final.
Luego surge el problema de los sesgos. Los seres humanos tienen sesgos que pueden ser trasladados a las herramientas de la tecnología y son humanos quienes crean, diseñan y aplican las herramientas de la tecnología. Por tal motivo, es imposible hablar de la existencia de un sistema de inteligencia artificial objetivo y cuyo resultado sea infalible.
Otro reto es la calidad de los datos. Para la aplicación de las herramientas de la tecnología resulta vital tener datos razonables y suficientes, ya que el resultado dependerá de esos datos (p.ej. datos estructurados, no estructurados, complejos, etc.) que se utilicen. En simple, si los datos son malos, el resultado será malo también. Un tema ligado a la calidad de los datos es el uso de la serie histórica. ¿Qué pasa si los datos recolectados son usados por la administración muchos años después en una aplicación tecnológica específica? Aquí surgen otras interrogantes: ¿datos de cuántos años de antigüedad pueden ser utilizados?, ¿debería establecerse una suerte de prescripción de la data? Es claro que tal uso posterior puede tener un impacto negativo en los resultados de cara a los contribuyentes.
Y ¿qué hay del entrenamiento de los responsables de la aplicación de las herramientas de la tecnología? Debe tenerse pues un equipo debidamente entrenado. Esto involucra, además, un cambio a nivel cultural y de mentalidad de los agentes responsables que los ayude justamente a su adaptación y al manejo de estas herramientas.
Finalmente, uno de los temas más relevantes es la violación de datos. Esta ocurre cuando datos confidenciales o protegidos son copiados, transferidos, robados o simplemente utilizados por terceros no autorizados. En este punto, es preciso distinguir que tal violación de datos puede ocurrir tanto en el contexto de una situación legal como en el de una situación ilegal. Una situación ilegal es el robo de datos; mientras que las situaciones legales pueden ser varias, por ejemplo, el re-uso de los datos (i.e. los datos recolectados para cierto propósito son utilizados, posteriormente, para otros fines incompatibles con el propósito inicial).
En base a lo expuesto en los párrafos precedentes, queda claro que, si bien los beneficios de la tecnología pueden ser muchos en el campo tributario, existen diversos retos que su uso plantea y que podrían gatillar una grave afectación a los derechos y garantías de los contribuyentes si es que no son debidamente considerados. Como se ha advertido en los párrafos precedentes, por ejemplo, es importante mitigar el impacto del problema de la caja negra; que la administración tributaria –en base a parámetros de precaución y cautela– use datos de calidad y considerando el tiempo de los mismos; el establecimiento de un marco normativo que proteja a los contribuyentes ante un escenario de violación de datos[6]; entre otros retos.
Dicho esto, el tema es pues que nuestra actual legislación tributaria no se encuentra preparada para hacer frente a un uso masivo de las herramientas tecnológicas y más aún de aquellas que revisten un carácter más sofisticado y complejo. Migrar hacia una realidad completamente tecnológica/digital en el campo tributario implica pues –tal y como lo sostiene la Comisión Europea y la OCDE– que el uso de las herramientas de la tecnología vaya estrechamente de la mano con la regulación de ciertas garantías y derechos para evitar y/o mitigar cualquier potencial afectación a los contribuyentes y para garantizarles la fiabilidad de las aplicaciones tecnológicas con las que se vean obligados a interactuar.
[1] OECD. Artificial Intelligence in Society. 2019, p. 22. En: https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/artificial-intelligence-in-society_eedfee77-en
[2] COPELAND, M. What’s the Difference Between AI, Machine Learning, and Deep Learning?. 2016. En: https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/
[3] OECD. Big data: Bringing competition policy to the digital era. 2016, p. 6, 7. En: https://one.oecd.org/document/DAF/COMP(2016)14/en/pdf
[4] VIJAYARANI and SHARMILA. Research in Big Data – An Overview. Informatics Engineering, an International Journal (IEIJ), Vol. 4, No. 3, 2016, p. 1. En: https://pdfs.semanticscholar.org/cdcd/a20d0dc3538b0fcc6999f02481649a829742.pdf
[5] MALASZCZYK, Karl; PURCELL, Bernice. Big data analytics in tax fraud detection. Journal of Finance and Accountancy, p. 2. En: http://www.aabri.com/manuscripts/172770.pdf
[6] En 2017, una fuga de datos fue detectada por la autoridad tributaria de los Países Bajos. Esto como consecuencia de una protección insuficiente de la data personal recolectada de millones de contribuyentes correspondientes a los ejercicios fiscales 2013 al 2016. Esta data fue transferida a terceros, transferida por los propios trabajadores a sus dispositivos de almacenamiento personal, etc. En: https://nltimes.nl/2017/10/19/tax-authority-data-mismanagement-details-thousands-dutch-leaked