Según la Cámara de los Comunes, había aproximadamente 5,6 millones de empresas del sector privado en el Reino Unido a 1 de enero de 2023, un 0,8% más que en 2022. Mientras tanto, el número de trabajadores autónomos en el Reino Unido ha aumentado constantemente durante el pasado. 20 años (salvo una caída en 2020-2022, debido al impacto económico de Covid) a más de cuatro millones.
Todas estas empresas y trabajadores autónomos deben completar sus declaraciones de impuestos de cada ejercicio financiero, que son supervisadas por la oficina tributaria del Reino Unido, HM Revenue & Customs (HMRC).
Desafortunadamente, HMRC ha tenido dificultades para responder a las consultas debido a la falta de personal. Esto ha resultado en largos tiempos de espera para las llamadas: 47 minutos en promedio.
En el discurso sobre el presupuesto de 2015 de George Osborne, el ex Ministro de Hacienda anunció el plan del gobierno para actualizar los impuestos, declarando que sería “una simplificación revolucionaria de la recaudación de impuestos”. Más tarde se convirtió en el programa Making Tax Digital.
Su objetivo es facilitar que las personas y las empresas garanticen 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 contratando 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 enorme potencial y estamos explorando una variedad de formas posibles de utilizarlo, al mismo tiempo que tenemos cuidado de gestionar los riesgos para la confianza del público derivados de tecnologías nuevas y en rápida evolución”, dice un portavoz de HMRC.
“Cuando el uso de la IA podría afectar a nuestros clientes, nos aseguramos de que el resultado sea explicable, tenga un ser humano al tanto y cumpla con los estándares éticos, de seguridad y de protección de datos”.
Hay dos formas en que se podría utilizar la IA generativa 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 el ingreso de datos básicos, para que puedan concentrar su tiempo y energía en los aspectos más desafiantes de su función.
Reconocemos que la GenAI tiene un enorme potencial y estamos explorando una variedad de formas posibles de utilizarla, al mismo tiempo que tenemos cuidado de gestionar los riesgos para la confianza del público derivados de tecnologías nuevas y en rápida evolución.
portavoz de HMRC
“HMRC simplemente no tiene la gente para contestar los teléfonos. Nadie dice que están holgazaneando, pero simplemente no tienen los recursos para hacerlo”, dice Chris Thorpe, asesor fiscal colegiado y funcionario 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 funciona o la gente no podrá acceder a él, y solo necesitarán hablar. a alguien. Al confiar en la automatización, es necesario contar con el soporte al mismo tiempo y, lamentablemente, ahí es donde no han podido mantenerse al día”.
La IA también podría usarse para revisar los registros de autoevaluación de impuestos a medida que se envían y buscar anomalías. Estas discrepancias pueden ser simples errores, pero también pueden ser signos de prácticas potencialmente fraudulentas. Las anomalías pueden ocurrir por diversas razones, ya que la vida real puede ser inherentemente caótica y sucederán eventos inesperados. En consecuencia, las finanzas de una persona o empresa pueden verse influenciadas por una serie 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 utilizar para entrenar sistemas de IA. Sin embargo, muchos de estos registros se almacenan en sistemas heredados, lo que significa que sería difícil extraer y formatear los datos concretos para entrenar la IA de forma utilizable.
“Los sistemas antiguos no se llevan bien juntos”, dice Alison Kerrey, socia de Moore Kingston Smith y presidenta del Comité conjunto del Chartered Institute of Taxation y la Association of Taxation Technicians Digitalization and Agent Services Committee. “Pueden ser datos precisos, pero puede que no estén en el lugar correcto o no comuniquen lo correcto para que usted pueda utilizar la tecnología de manera efectiva”.
Los complejos desafíos que enfrenta GenAI
La legislación fiscal también es increíblemente compleja. Hay leyes básicas que actúan como fundamento, pero también hay mucha jurisprudencia que puede estar abierta a interpretación. A esto se suma el hecho de que la legislación fiscal evoluciona constantemente.
Con cada presupuesto y declaración de otoño que anuncia el gobierno, el enfoque fiscal del Reino Unido cambia para adaptarse a la política gubernamental. Por tanto, lo que era aceptable hace unos años puede que ya no lo sea.
“Hay mucha legislación, pero también hay muchas interpretaciones que es necesario agregar”, dice Kerrey. “Las reglas te llevarán tan lejos en algunos casos, pero luego hay que agregar tal vez 40 años de jurisprudencia y diferentes interpretaciones, además de tomar las cosas en equilibrio, 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 autorizados, la legislación tributaria 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).
Se desaconseja confiar en GenAI para obtener asesoramiento sobre legislación tributaria, debido a la forma en que a veces puede proporcionar respuestas convincentes que son objetivamente incorrectas. Si la IA generativa no puede encontrar una respuesta, puede combinar ejemplos históricos similares para alucinar una respuesta que parece correcta pero que en realidad no tiene base.
“Había un abogado que utilizó ChatGPT para presentar un montón de casos ante el tribunal, y se descubrió que el software los había inventado por completo, y el juez desestimó todo el caso”, dice Thorpe. “Ese es un ejemplo bastante extremo, pero es un ejemplo de profesionales que potencialmente no lo analizan adecuadamente y asumen que todas las cifras son correctas”.
La IA será mejor que cualquier cosa que hayamos tenido antes, pero al final del día será simplemente una herramienta que deberá gestionarse adecuadamente. Será necesario establecer alguna regulación para exigir responsabilidades a los profesionales y garantizar que utilicen la IA de manera responsable.
Chris Thorpe, Instituto Colegiado de Impuestos
La naturaleza impredecible de GenAI significa que siempre será necesaria la supervisión humana para garantizar que la información proporcionada sea justa y precisa. Aunque no se trataba de IA generativa, la falta de supervisión del software Post Office Horizon IT, combinada con un análisis crítico insuficiente de los datos que proporcionaba, llevó a que cientos de subadministradores de correos fueran acusados de robo, fraude y contabilidad falsa.
“Ya hemos visto lo que sucede, con todo el asunto de Horizon y Post Office, cuando uno depende servilmente de las computadoras”, dice Thorpe. “Mientras la gente acepte que se cometerán errores en ambas partes y que se pueden abordar esos errores y la gente no se verá afectada negativamente, entonces no creo que haya ningún problema”.
Además, la IA generativa funciona mejor cuando se utilizan datos concretos y absolutos, pero tiene dificultades con los matices que los humanos pueden aportar a una ecuación. Por ejemplo, las personas pueden trabajar por cuenta propia o ser empleados, pero también pueden ser empleados a tiempo parcial y ser dueños de 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. Es posible que operen en ubicaciones remotas donde Internet no está disponible o simplemente no deseen utilizar herramientas digitales. Por ejemplo, hay un comerciante de madera cerca de Derby que utiliza pizarra y tiza para calcular los pagos y sólo 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 legislación fiscal y en los casos marginales con los que la IA tendría dificultades.
“La IA será mejor que cualquier cosa que hayamos tenido antes, pero al final del día será simplemente una herramienta que deberá gestionarse adecuadamente”, afirma Thorpe. “Será necesario que exista alguna regulación para exigir responsabilidades a los profesionales y garantizar que utilicen la IA de manera responsable”.
En última instancia, HMRC no tiene intención de reemplazar a los asesores fiscales con 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 impuestas a HMRC al automatizar tareas más simples y proporcionar detección de anomalías básicas, pero siempre será necesario un elemento humano para mantener la supervisión.
“La IA puede pasar por alto complejidades y, a veces, puede devolver cosas que están mal”, dice Kerrey. “Cualquier uso futuro de la IA tiene que ser capaz de encontrar la manera de evitar esa alucinación”.
