Según la Cámara de los Comunes, a 1 de enero de 2023 había aproximadamente 5,6 millones de empresas del sector privado en el Reino Unido, un 0,8% más que en 2022. Mientras tanto, el número de autónomos en el Reino Unido ha ido aumentando de forma constante durante los últimos 20 años (salvo una caída en 2020-2022, debido al impacto económico de la COVID) hasta superar los cuatro millones. Todas estas empresas y autónomos deben completar sus declaraciones de impuestos para cada ejercicio fiscal, que supervisa la oficina tributaria del Reino Unido, HM Revenue & Customs (HMRC). Lamentablemente, HMRC ha tenido dificultades para responder a las consultas debido a la falta de personal. Esto ha provocado largos tiempos de espera para las llamadas: 47 minutos de media. En el discurso de George Osborne sobre el Presupuesto de 2015, el ex ministro de Hacienda anunció el plan del gobierno para actualizar la tributación, declarando que sería «una simplificación revolucionaria de la recaudación de impuestos». Esto más tarde se convirtió en el programa Making Tax Digital. Su objetivo es facilitar que las personas y las empresas se aseguren de que sus declaraciones de impuestos sean precisas y estén actualizadas, y actualmente se espera que el plan se implemente a partir de 2025. IA generativa y científicos de datos Para abordar algunos de los desafíos que enfrenta actualmente HMRC, ha estado reclutando científicos de datos para desarrollar herramientas de inteligencia artificial generativa (GenAI) que ayudarán a los asesores fiscales con su carga de trabajo. «Reconocemos que GenAI tiene un potencial enorme y estamos explorando una variedad de formas posibles de usarlo, al mismo tiempo que tenemos cuidado de gestionar los riesgos para la confianza pública de la tecnología nueva y de rápida evolución», dice un portavoz de HMRC. «Cuando el uso de IA podría afectar a nuestros clientes, nos aseguramos de que el resultado sea explicable, tenga un humano en el circuito y cumpla con la protección de datos, la seguridad y los estándares éticos». Hay dos formas en que la IA generativa podría usarse para ayudar a HMRC. La primera es a través de la automatización mediante el uso de GenAI para automatizar las tareas más simples de los asesores fiscales, como la entrada de datos básicos, para que puedan concentrar su tiempo y energía en los aspectos más desafiantes de su función. Reconocemos que GenAI tiene un potencial enorme y estamos explorando una variedad de formas posibles de utilizarlo, al tiempo que tenemos cuidado de gestionar los riesgos para la confianza pública de la tecnología nueva y en rápida evolución. Portavoz de HMRC «HMRC simplemente no tiene gente para responder a los teléfonos. Nadie está diciendo que estén holgazaneando, pero simplemente no tienen los recursos para hacerlo», dice Chris Thorpe, asesor fiscal colegiado y oficial técnico del Chartered Institute of Taxation. «Si dependes cada vez más de la automatización, necesitarás que la gente levante el teléfono porque muchas veces el software no funcionará o la gente no podrá acceder a él, y solo necesitarán hablar con alguien. Al confiar en la automatización, necesitas tener el apoyo allí al mismo tiempo, y ahí es donde lamentablemente no han podido seguir el ritmo». La IA también podría usarse para revisar los registros de autoevaluación de impuestos a medida que se envían y escanearlos en busca de anomalías. Estas discrepancias pueden ser errores simples, pero también podrían ser signos de prácticas potencialmente fraudulentas. Las anomalías pueden ocurrir por varias razones, ya que la vida real puede ser inherentemente caótica y pueden suceder eventos inesperados. En consecuencia, las finanzas de una persona o empresa pueden verse influenciadas por una cantidad de factores externos que no se pueden predecir y, por lo tanto, aparecen como una anomalía en sus declaraciones de impuestos. HMRC tiene un archivo histórico de todos los registros fiscales del Reino Unido, que podría usar para entrenar sistemas de IA. Sin embargo, muchos de estos registros se almacenan en sistemas heredados, lo que significa que los datos duros para entrenar a la IA serían difíciles de extraer y formatear de una manera utilizable. «Los sistemas antiguos no se comunican bien entre sí», dice Alison Kerrey, socia de Moore Kingston Smith y presidenta del Comité conjunto de Digitalización y Servicios de Agentes del Chartered Institute of Taxation y la Association of Taxation Technicians. «Pueden ser datos precisos, pero es posible que no estén en el lugar correcto o no se comuniquen con lo correcto para que usted pueda usar la tecnología de manera efectiva». Los complejos desafíos a los que se enfrenta la legislación fiscal de GenAI también son increíblemente complejos. Existen leyes de base que actúan como base, pero también hay mucha jurisprudencia que puede estar abierta a la interpretación. Esto se ve agravado por el hecho de que la legislación fiscal está en constante evolución. Con cada presupuesto y declaración de otoño que anuncia el gobierno, el enfoque del Reino Unido en materia de impuestos cambia para cumplir con la política gubernamental. Por lo tanto, lo que era aceptable hace unos años puede que ya no sea viable. “Hay mucha legislación, pero también mucha interpretación que hay que añadir a eso”, dice Kerrey. “Las reglas te llevarán hasta cierto punto en algunos casos, pero luego tienes que añadir quizás 40 años de jurisprudencia y diferentes interpretaciones, así como hacer un balance, y eso no se automatiza muy bien. Es bastante difícil crear herramientas para lidiar con eso”. Vale la pena señalar que, aunque los profesionales pueden estar colegiados, el derecho fiscal no es una industria regulada. Por lo tanto, cualquiera puede llamarse asesor fiscal, siempre que no afirme falsamente ser miembro colegiado del Instituto de Contadores Públicos de Inglaterra y Gales (ICAEW) o del Instituto de Contadores Públicos de Escocia (ICAS). No se recomienda confiar en GenAI para obtener asesoramiento sobre legislación fiscal, debido a que a veces puede proporcionar respuestas convincentes que son incorrectas en los hechos. Si la IA generativa no puede encontrar una respuesta, puede combinar ejemplos históricos similares para alucinar una respuesta que parece correcta pero que no tiene base en los hechos. “Hubo un abogado que utilizó ChatGPT para producir un montón de casos en el tribunal, y se descubrió que el software los había inventado por completo, y el juez desestimó todo el caso”, dice Thorpe. “Es un ejemplo bastante extremo, pero es un ejemplo de profesionales que posiblemente no lo analizan adecuadamente y dan por sentado que todas las cifras son correctas”. La IA será mejor que todo lo que hemos tenido antes, pero al final del día solo será una herramienta que deberá gestionarse adecuadamente. Será necesario que exista algún tipo de regulación para exigir cuentas a los profesionales y garantizar que utilicen la IA de forma responsable Chris Thorpe, Chartered Institute of Taxation La naturaleza impredecible de la GenAI significa que siempre será necesaria la supervisión humana para garantizar que la información proporcionada sea justa y precisa. Aunque no se trataba de una IA generativa, la falta de supervisión del software informático Horizon de Post Office, combinada con un análisis crítico insuficiente de los datos que proporcionaba, llevó a que cientos de subdirectores de correos fueran acusados ​​de robo, fraude y contabilidad falsa. «Ya hemos visto lo que ocurre, con todo el asunto de Horizon y Post Office, cuando se confía servilmente en las computadoras», dice Thorpe. «Mientras la gente acepte que se cometerán errores en ambos lados, y que se pueden abordar esos errores y que la gente no se verá afectada negativamente, entonces no creo que haya un problema». Además, la IA generativa funciona mejor cuando se utilizan datos duros y absolutos, pero tiene dificultades con los matices que los humanos pueden aportar a una ecuación. Por ejemplo, las personas pueden ser autónomas o empleadas, pero también pueden ser empleadas a tiempo parcial que también poseen una pequeña empresa; casos como este pueden hacer que GenAI tenga dificultades para racionalizar la situación. Otro problema es que algunas empresas no están conectadas digitalmente. Pueden operar en lugares remotos donde no hay Internet disponible, o simplemente no desean utilizar herramientas digitales. Por ejemplo, hay un comerciante de madera cerca de Derby que usa una pizarra y tiza para calcular los pagos y solo acepta efectivo. Automatizar tareas, pero con supervisión humana Lo importante es que el uso cuidadoso de la IA generativa puede reducir la carga de trabajo mediante la automatización de tareas simples. Esto permitirá a los asesores fiscales centrarse en los elementos complejos de la ley fiscal y los casos marginales con los que la IA tendría dificultades. «La IA será mejor que todo lo que hemos tenido antes, pero al final del día será solo una herramienta que deberá gestionarse adecuadamente», dice Thorpe. «Será necesario que haya alguna regulación para exigir cuentas a los profesionales y garantizar que utilicen la IA de manera responsable». En definitiva, HMRC no tiene intención de sustituir a los asesores fiscales por una IA generativa. Siempre se necesitarán personas con experiencia y conocimiento de las leyes fiscales del Reino Unido para resolver consultas, ya sea por teléfono, correo electrónico o mensajería instantánea. GenAI puede ayudar con las demandas que se le imponen a HMRC automatizando tareas más sencillas y proporcionando detección básica de anomalías, pero siempre será necesario un elemento humano para mantener la supervisión. “La IA puede pasar por alto complejidades y, a veces, puede devolver datos erróneos”, afirma Kerrey. “Cualquier uso futuro de la IA tiene que ser capaz de encontrar la manera de evitar esa alucinación”.