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La digitalización de las relaciones tributarias en el desarrollo de un sistema tributario inteligente

CONSEJO EDITORIAL Miguel Ángel Collado Yurrita Joan Egea Fernández Isabel Fernández Torres José Ignacio García Ninet Javier Lopéz García de la Serrana Belén Noguera de la Muela Luis Prieto Sanchís Francisco Ramos Méndez Ricardo Robles Planas Sixto Sánchez Lorenzo Jesús-María Silva Sánchez Joan Manuel Trayter Jiménez Juan José Trigás Rodríguez Director de publicaciones

La digitalización de las relaciones tributarias en el desarrollo de un sistema tributario inteligente José Ángel Gómez Requena Profesor Titular de Derecho Financiero y Tributario Centro Internacional de Estudios Fiscales Universidad de Castilla-La Mancha

Ayuda PID2022-139650OB-100 “Administración electrónica, inteligencia artificial y tributos” financiado por:

Colección: Atelier Fiscal Director: Miguel Ángel Collado Yurrita (Catedrático de Derecho financiero y tributario de la UCLM)

Esta monografía está financiada y es parte del Proyecto de I+D+i PID2022-139650OB-100 “Administración electrónica, inteligencia artificial y tributos”, financiado por MICIU/ AEI/10.13039/501100011033/ y por “FEDER/UE”

La publicación es también resultado de los siguientes proyectos de I+D+i • Cátedra Jean Monnet EUTAXRIGHTS “The protection of taxpayers’ rights in the EU Law” (Project: 101175282: ERASMUS-JMO-2024-HEI-TCH-RSCH).

• “Desafíos y oportunidades de la economía digital en los sistemas tributarios: de la fiscalidad internacional a la autonómica” con referencia SBPLY/23180225000077, cofinanciado por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional y por la Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha”.

• “Gestión tributaria y nuevos modelos de negocio” (2022-GRIN-3476), cofinanciado por la UCLM y FEDER.

Reservados todos los derechos. De conformidad con lo dispuesto en los arts. 270, 271 y 272 del Código Penal vigente, podrá ser castigado con pena de multa y privación de libertad quien reprodujere, plagiare, distribuyere o comunicare públicamente, en todo o en parte, una obra literaria, artística o científica, fijada en cualquier tipo de soporte, sin la autorización de los titulares de los correspondientes derechos de propiedad intelectual o de sus cesionarios.

Este libro ha sido sometido a un riguroso proceso de revisión por pares. © 2025 José Ángel Gómez Requena © 2025 Atelier Santa Dorotea 8, 08004 Barcelona e-mail: editorial@atelierlibros.es www.atelierlibrosjuridicos.com Tel. 93 295 45 60 I.S.B.N.: 979-13-87543-88-4 Depósito legal: B 10692-2025 Impresión: Podiprint

A mi familia “El espíritu humano debe prevalecer sobre la tecnología” (Albert Einstein)

Índice Nota del autor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Prólogo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

A breviaturas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

C apítulo I L a administración tributaria 3.0: Entre el presente y el futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I. LA DIGITALIZACIÓN DE LAS RELACIONES TRIBUTARIAS . . . . . . . . . 1. La relación electrónica con la Administración tributaria . . . . . . . 1.1. Marco normativo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. La extensión de la relación electrónica obligatoria con la Administración tributaria en la presentación de autoliquidaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. El avance hacia una Administración tributaria 3.0 . . . . . . . . . . . . II. UN NUEVO MODELO DE RELACIÓN TRIBUTARIA: LA ADMINISTRACIÓN DE ASISTENCIA DIGITAL INTEGRAL (ADI) . . . III. LA IRRUPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS RELACIONES TRIBUTARIAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. La Inteligencia Artificial en la Administración tributaria: mucho más allá de la asistencia a los obligados tributarios . . . . . . . . . . 2. ¿Es preciso humanizar los sistemas de Inteligencia Artificial empleados en materia tributaria? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV. ¿ES POSIBLE HABLAR DE UNA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA ALGORÍTMICA? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Índice

C apítulo II L a aplicación de un sistema tributario inteligente . . . . . . . . . . . . I. PLANTEAMIENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II. APROXIMACIÓN AL CONCEPTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU RELACIÓN CON EL BIG DATA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III. EL SISTEMA TRIBUTARIO INTELIGENTE: DEL CUMPLIMENTO VOLUNTARIO AL CUMPLIMIENTO AUTOMÁTICO DE LAS OBLIGACIONES TRIBUTARIAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. La integración de la Administración tributaria en el ecosistema personal y profesional del obligado tributario . . . . . . . . . . . . . . . 2. Oportunidades y desafíos del cumplimiento tributario automático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. El sistema VERI*FACTU como avance en el cumplimiento tributario automático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV. TRIBUTOS INTELIGENTES Y CIUDADES INTELIGENTES . . . . . . . . . . . 1. Los tributos inteligentes contextualizados en las ciudades inteligentes: cuestiones presentes y futuras . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1. Aproximación al concepto de ciudad inteligente . . . . . . . . . . 1.2. Aproximación al concepto de tributo inteligente . . . . . . . . . . 2. Tributos inteligentes en el sistema tributario local: gestión tributaria automatizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1. Las nuevas tasas o prestaciones patrimoniales de carácter público no tributarias por la gestión de residuos locales . . . 2.2. Las futuras tasas locales por circulación de vehículos en zonas de bajas emisiones y por congestión de tráfico . . . C apítulo III Principales desafíos en el uso de la Inteligencia A rtificial para la prevención y lucha del fraude fiscal . . . . . . . . . . . . . . . . . I. LA OPACIDAD Y LOS POTENCIALES SESGOS COMO EJES VERTEBRADORES DE LOS DESAFÍOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II. EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREDICTIVA EN EL PERFILADO Y SELECCIÓN DE OBLIGADOS TRIBUTARIOS CON FINES COMPROBATORIOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. La Inteligencia Artificial predictiva al servicio de la lucha contra el fraude fiscal: análisis de riesgos fiscales . . . . . . . . . . . . 2. La herramienta HERMES para el análisis de riesgos fiscales . . . . 3. Reflexiones acerca de la utilización de sistemas de Inteligencia Artificial predictivos para perfilar y seleccionar a los obligados tributarios en procedimientos de comprobación e inspección . . . III. LA OPERATIVIDAD DE LOS PRINCIPIOS DE TRANSPARENCIA Y DE NO DISCRIMINACIÓN PARA POTENCIAR LOS DERECHOS Y GARANTIAS DE LOS OBLIGADOS TRIBUTARIOS . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Sistemas de Inteligencia Artificial a efectos comprobatorios y derechos fundamentales de los contribuyentes . . . . . . . . . . . . .

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Índice

El incremento de la transparencia en la actividad algorítmica de la Administración tributaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV. HACIA UN NUEVO DERECHO A LA EXPLICABILIDAD DENTRO DEL PRINCIPIO DE BUENA ADMINISTRACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C apítulo IV El cumplimiento tributario en la era de la Inteligencia A rtificial: la relación cooperativa y el cumplimiento tributario por diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I. PLANTEAMIENTO: CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO AUTOMÁTICO, RELACIÓN COOPERATIVA Y CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO POR DISEÑO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II. OPORTUNIDADES DE LA RELACIÓN COOPERATIVA EN UN SISTEMA TRIBUTARIO INTELIGENTE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Fundamentos de la relación cooperativa en materia tributaria . . . 2. La autogestión de los riesgos fiscales en el marco de una relación cooperativa instrumentalizada por la Inteligencia Artificial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III. EL CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO POR DISEÑO PARA UN SISTEMA TRIBUTARIO INTELIGENTE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C apítulo V Propuestas para un sistema tributario inteligente . . . . . . . . . . . . I. PLANTEAMIENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II. NUEVOS DERECHOS Y GARANTÍAS DE LOS OBLIGADOS TRIBUTARIOS FRENTE A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL . . . . . . . . . . III. REGULACIÓN ESPECÍFICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ÁMBITO TRIBUTARIO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV. EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICAL PARA EL CONTROL DE LAS POLÍTICAS DE PRECIOS DE TRANSFERENCIA . . . . . . . . . . . . V. INSPECCIÓN TRIBUTARIA VIRTUAL Y ALGORÍTMICA: OPORTUNIDADES Y DESAFÍOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Nota del autor La presente monografía contiene los resultados expuestos en el acto de presentación del concurso de acceso a la plaza de Profesor Titular de Universidad de Derecho Financiero y Tributario de la Universidad de Castilla-La Mancha, celebrado el 3 de marzo de 2025 en la Facultad de Ciencias Sociales de Cuenca. La Comisión evaluadora estuvo constituida por los Profesores/as Doctores/as Pedro Manuel Herrera Molina (Presidente), Francisco Alfredo García Prats (Vocal 1ª), Pablo Chico de la Cámara (Vocal 2º), Luz María Ruibal Pereira (Vocal 3ª) y Aurora Ribes Ribes (Secretaria). Todos los comentarios recibidos por los miembros de la Comisión han servido para enriquecer el presente trabajo. A todos ellos les estamos agradecidos por el gran afecto mostrado. Asimismo, los agradecimientos se extienden también a la Profesora Saturnina Moreno González, al Profesor Miguel Ángel Collado Yurrita y al Profesor Pedro José Carrasco Parrilla, así como a todos los integrantes del área de Derecho Financiero y Tributario y del Centro Internacional de Estudios Fiscales de la Universidad de Castilla-La Mancha. Hemos de agradecer que la edición de esta monografía se encuentre financiada a través de la AEI, la UE y el MICIU como resultado del proyecto de investigación estatal: PID2022-139650OB-100 - Administración electrónica, inteligencia artificial y tributos, cuyo IP es el Profesor Collado Yurrita y su Co-IP el Profesor Nocete Correa. Finalmente, nuestro agradecimiento particular a la editorial Atelier y a su Consejo editorial por estimar de interés la publicación de este trabajo y por su compromiso por una ciencia abierta.

Prólogo El término “prólogo” alude a un breve texto preliminar que sirve de introducción a un libro para orientar en la lectura y en su disfrute, a la vez que ofrece una presentación de su autor. Combina el prefijo griego pro, que significa “hacia adelante” o “delante de”, y logos, que significa “palabra”. Ciertamente, resulta un placer prologar la obra del Profesor José Ángel Gómez Requena, para lo cual, ajustándome a los cánones clásicos, trataré de preparar el terreno para lo que está por venir, efectuando tan solo un primer acercamiento a la materia —pero sin revelar su contenido—, que brinde a la par una perspectiva adicional susceptible de enriquecer la experiencia del lector. Confío en poder cumplir adecuadamente el encargo y lograr con éxito el objetivo marcado, si bien ya adelanto que la propia redacción de este Prólogo constituye en sí un verdadero deleite en atención tanto a la materia abordada como al perfil de su autor. La obra lleva por título “La digitalización de las relaciones tributarias en el desarrollo de un sistema tributario inteligente”, lo que motiva que el Profesor Gómez Requena tome como premisa el concepto mismo de “relación jurídicotributaria” que, si bien en la actualidad ha pasado a desarrollarse en un entorno eminentemente digital, no deja de estar presidida por el principio de igualdad y, en todo caso, con pleno sometimiento de ambas partes a la ley en lo que respecta a su cumplimiento. No obstante, el desarrollo de un sistema tributario inteligente, tal y como apunta el autor, trasciende el simple marco de la relación electrónica entre la Administración y los contribuyentes —centrado básicamente en la vertiente asistencial—, ya que presupone la irrupción de la IA tanto en el plano de la gestión como en el ámbito decisional. Y es precisamente en este punto donde se abren ante el estudioso escenarios novedosos nunca antes explorados, que constituyen auténticos desafíos que es necesario afrontar. Una de las múltiples aplicaciones de estos softwares inteligentes conduce, sin duda, al denominado “cumplimiento automático” de las obligaciones tributarias. Ahora bien, conviene subrayar que en un entorno caracterizado por la gestión tributaria automatizada, en la que el uso masivo de datos (Big Data) dará paso 15

Prólogo

a las smart cities y a los tributos inteligentes, debe prevalecer siempre la concepción de una Administración ciudadano-céntrica. No en vano la Organización de las Naciones Unidas ha definido este e-government centrado en los ciudadanos como una herramienta fundamental para la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) fijados en su Agenda 2030. El avance imparable de la IA se constata, asimismo, en las actuaciones para prevenir y combatir el fraude fiscal, donde las políticas de profiling taxpayers, esto es, el uso de métodos predictivos de análisis de datos para determinar el riesgo fiscal de los contribuyentes, es ya una constante desde hace años. De hecho, según la OCDE, 35 países miembros del Forum on Tax Administration utilizaban en 2019 mecanismos de data analytics para la aplicación de sistemas de gestión de riesgos fiscales y segmentación de contribuyentes. Siendo incuestionables las ventajas que en pro del cumplimiento tributario reporta el uso de la IA por parte de la Administración con fines legítimos de control fiscal, también ha de advertirse, como hace el autor, acerca del necesario equilibrio que debe existir entre dicho empleo y el respeto a los derechos y garantías de los contribuyentes. Especial relevancia cobra en este contexto la vigencia de los principios de transparencia y no discriminación, al objeto de evitar la opacidad y los eventuales sesgos que pudieran llevar a un resultado injusto o a una vulneración de los derechos fundamentales. Sobre todo ello reflexiona ampliamente el Profesor Gómez Requena, que reivindica el establecimiento de un derecho a la explicabilidad algorítmica, como lógica exigencia derivada del principio de buena administración, a fin de proveer al ciudadano de una explicación comprensible y evitar la indefensión. En relación con este extremo y, ante el riesgo que puede implicar el uso de la IA en los distintos ámbitos de la Administración Tributaria, especialmente en el decisional, merece una valoración favorable la expresa declaración contenida en el Plan Anual de Control Tributario y Aduanero de 2025 (Resolución de 27 de febrero de 2025), en el sentido de no permitir “en ningún caso que la IA sea la última instancia de toma de decisiones ya que, en todo caso, cualquier actuación va a estar sujeta a supervisión humana”. Tras este certero análisis de la proyección de la IA en el triple campo asistencial, de gestión y decisional, retorna el autor al punto de partida para preguntarse cómo pueden las soluciones inteligentes aliarse con la relación jurídicotributaria o, lo que es igual, ¿en qué se traduce el binomio IA & Tax Compliance? La respuesta, cuando menos sugerente, la encontrará el lector en las siguientes páginas, donde se apuesta por un futuro sistema tributario basado no ya en un binomio, sino en el trinomio: cumplimiento tributario voluntario (automático), relación cooperativa y cumplimiento tributario por diseño (compliance by design), lo que vaticina un nuevo cambio de paradigma. Sobre la base de todo lo expuesto (que evidencia el dominio del autor al aunar dos de sus líneas de investigación previas: Fiscalidad de la economía digital y Cumplimiento cooperativo de las obligaciones tributarias) y, desde un prisma proactivo, el Profesor Gómez Requena elabora su propia construcción 16

Prólogo

acerca de un “sistema tributario inteligente”, en el que considera como piezas clave, entre otras, cuatro aspectos determinantes: la necesidad de contar con una regulación específica de la IA en la esfera tributaria; el reconocimiento de nuevos derechos y garantías de los contribuyentes en este marco; el posible empleo de los softwares inteligentes para prevenir y resolver conflictos en materia de precios de transferencia; y, el potencial que encierra la IA con vistas a realizar visitas virtuales en determinados procedimientos tributarios, previa conformidad del contribuyente y con el debido respeto a sus derechos y garantías. Huelga decir que estamos ante un tema trascendental, de innegable actualidad y acreedor de importantes consecuencias prácticas, que marcará el devenir de la relación jurídico-tributaria en los próximos años, afectando a todas las Administraciones tributarias de los Estados y, en su condición de contribuyentes, a la sociedad en su conjunto. La magnitud del tema revela, a la inversa, el carácter insatisfactorio de su regulación actual, y ello pese a la reciente aprobación del Reglamento europeo de IA —en vigor desde el 1 de agosto de 2024—, norma sin duda pionera, pero a la vez insuficiente, al no ofrecer adecuada respuesta al empleo de la IA en la órbita tributaria, por no considerar su uso de “alto riesgo” para los contribuyentes. El reto sigue, pues, vigente, y consiste en lograr una aplicación estratégica de la IA en el ámbito tributario que mejore la eficacia de las actuaciones administrativas tendentes a asegurar el cumplimiento tributario, pero sin efecto regresivo en términos de derechos y garantías de los contribuyentes. Y es, precisamente, a este debate, al que se suma la brillante aportación del Profesor Gómez Requena, que encuentra su origen en el trabajo de investigación presentado para concurrir a la provisión de una plaza de Profesor Titular de Derecho Financiero y Tributario en la Universidad de Castilla La Mancha (Sede Cuenca) el 3 de marzo de 2025. Quienes le conocemos y hemos seguido su trayectoria académica admiramos el rigor, la dedicación y el buen hacer que demuestra en todas sus contribuciones científicas. Dicha solvencia en el tratamiento de los temas queda patente, una vez más, en este excelente trabajo, que a buen seguro coadyuvará al progreso de la Ciencia jurídico-financiera. Aurora Ribes Ribes Catedrática de Derecho Financiero y Tributario Universidad de Alicante En Alicante, a 16 de abril de 2025

A breviaturas ADI

Administración de Asistencia Digital Integral

AEAT

Agencia Estatal de Administración Tributaria

AEPD

Agencia Española de Protección de Datos

APA

Advanced Pricing Agreements - Acuerdos Previos de Valoración en materia de precios de transferencia

Constitución Española de 1978

CEDH

Convenio Europeo de Derechos Humanos

CIAT

Centro Interamericano de Administraciones Tributarias

DEMPE

Funciones de desarrollo, mejora, mantenimiento, protección y explotación

DPT OCDE

Directrices de la OCDE aplicables en materia de precios de transferencia a empresas multinacionales y Administraciones tributarias

GIS

Sistemas de Información Geográfica

Inteligencia Artificial

IAE

Impuesto sobre Actividades Económicas

IBI

Impuesto sobre Bienes Inmuebles

ICIO

Impuesto sobre Construcciones, Instalaciones y Obras

IRNR

Impuesto sobre la Renta de no Residentes

IRPF

Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas

Impuesto sobre Sociedades

IVA

Impuesto sobre el Valor Añadido

LGT

Ley 58/2003, de 17 de diciembre, General Tributaria

LIRPF

Ley 35/2006, de 28 de noviembre, del Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas

Abreviaturas

LIS

Ley 27/2014, de 27 de noviembre, del Impuesto sobre Sociedades

LPAC

Ley 39/2015, de 1 de octubre, del Procedimiento Administrativo Común de las Administraciones Públicas

LRJSP

Ley 40/2015, de 1 de octubre, de Régimen Jurídico del Sector Público

LTBG

Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de transparencia, acceso a la información pública y buen gobierno

OCDE

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico

PYME

Pequeñas y Medianas Empresas

Reglamento de IA

Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de Inteligencia Artificial

RGGI

Real Decreto 1065/2007, de 27 de julio, por el que se aprueba el Reglamento General de las actuaciones y los procedimientos de Gestión e Inspección y de desarrollo de las normas comunes de los procedimientos de aplicación de los tributos

RGPD

Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos y por el que se deroga la Directiva 95/46/CE.

RIFA

Sistema de Recuperación de Información de Fuentes Abiertas

SII

Suministro Inmediato de Información IVA

SyRI

System Risk Indication

TAXUD

Dirección General de Fiscalidad y Unión Aduanera de la Comisión Europea

TIC

Tecnologías de la Información y de la Comunicación

TPV

Terminales Punto de Venta

TRLRHL

Real Decreto Legislativo 2/2004, de 5 de marzo, por el que se aprueba el texto refundido de la Ley Reguladora de las Haciendas Locales

Unión Europea

VIVI

Sistema de Visita Virtual

XAI

Explainable Artificial Intelligence

Introducción La continua evolución de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TIC) es un reflejo de la demanda de nuestro modelo de sociedad y economía. El ámbito tributario no puede ser una excepción a este postulado de sociedad y economía digital por dos motivos principalmente. En primer lugar, porque el sistema tributario no puede permitirse ignorar la evolución de los modelos de negocio y de las diversas formas en que pueden manifestarse los hechos imponibles a través de la explotación o la simple utilización de las nuevas tecnologías por parte de los obligados tributarios. La digitalización trae consigo un afloramiento de problemas tradicionales en la fiscalidad, como por ejemplo los problemas de calificación de rentas dimanadas de modelos de negocio altamente digitalizados o la necesaria actualización del concepto de establecimiento permanente en los Convenios de Doble Imposición, entre otros. Sin embargo, también trae consigo ventajas como por ejemplo la mayor transparencia y trazabilidad que puede realizarse sobre la realización de operaciones sujetas y la cuantificación de las bases imponibles, entre otros. Por lo tanto, es incuestionable que el sistema tributario se esté actualizando para lograr un cumplimiento íntegro del deber de contribuir a la luz del art. 31 de la Constitución Española (CE). En segundo lugar, porque las propias Administraciones tributarias pueden explotar eficazmente diversas herramientas informáticas y nuevas tecnologías disruptivas que ayudan en el ejercicio de las funciones que le son propias así como en el desempeño de las potestades que tienen atribuidas. La incorporación y constante desarrollo de una Administración tributaria electrónica permite agilizar procesos, asignar recursos financieros y humanos internamente de manera más eficiente y, más importante aún, mejorar el cumplimiento tributario a través de la información y asistencia a los obligados tributarios y luchar contra el fraude fiscal previniendo incluso posibles incumplimientos. Todo esto es gracias a la conjunción de toda una serie de tecnologías, pero sin ninguna duda la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) y las herramientas de Big Data y de analítica de datos han supuesto un salto cualitativo en las estrategias de las Administraciones tributarias. En este sentido, la Administración 21

José Ángel Gómez Requena

tributaria española también está empleando con buenos resultados las tecnologías disruptivas para aplicar el sistema tributario facilitando el cumplimiento tributario a los contribuyentes y empleándola para prevenir incumplimientos y luchar contra el fraude fiscal. En este contexto, nace una relación tributaria digitalizada, la cual en algunas ocasiones más que una posibilidad, es una obligación que impone a los obligados tributarios. La digitalización de las relaciones tributarias, aparte de las ventajas evidentes que presenta gracias a la agilización y automatización de algunos procesos, el ahorro de costes indirectos o de desplazamientos a las oficinas públicas, entre otros, presenta algunos desafíos. El más importante de ellos es la afectación a los derechos y garantías de los contribuyentes, especialmente cuando son empujados a entablar una relación jurídico-tributaria digital y son objeto de tratamiento y decisiones automatizadas a través de sistemas de IA. Por ello, se detecta que la digitalización, en algunas ocasiones, es un componente que debilita aún más una relación jurídico-tributaria en la que la Administración tributaria opera en una posición más favorable que los contribuyentes y acrecienta su desigualdad en esa relación y tensiona diversos derechos y garantías. La Administración tributaria electrónica está adentrándose en una nueva etapa que puede designarse como “Administración tributaria 3.0”. Con el advenimiento de la IA, el Big Data, o el blockchain, entre otras tecnologías disruptivas, se produce una mayor simbiosis o penetración de la Administración tributaria en los ecosistemas personal y profesional de los contribuyentes, aflorando más desafíos sobre los derechos de los contribuyentes, especialmente en su derecho a la igualdad y a no sufrir discriminación, a la intimidad personal y familiar, a la protección de los datos de carácter personal, o a la protección del domicilio, entre otros. Por todos son conocidas algunas aplicaciones de la Administración tributaria que emplean IA para facilitar el cumplimiento tributario, como por ejemplo los asistentes virtuales, o en la lucha contra el fraude fiscal, como la herramienta HERMES de la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT), o la utilización de perfilados de contribuyentes en función del riesgo fiscal que presentan. Igualmente, estas herramientas tecnológicas al servicio del cumplimiento tributario y de la lucha contra el fraude fiscal van a seguir desarrollándose en los próximos años y cada vez la afectación a los derechos de los contribuyentes será mayor y más problemática. Por ello, estimamos que se está evolucionando hacia un sistema tributario inteligente, entendiendo por este aquel que emplea herramientas tecnológicas disruptivas, entre ellas la IA y el Big Data, para automatizar la gestión tributaria, las actuaciones de comprobación e inspección, y la recaudación tributaria, sin ninguna intervención humana en la toma de decisiones o predicciones. En mayor o menor medida existen ya actuaciones de este tipo, como por ejemplo las resoluciones automatizadas tributarias que avala el art. 100.2 Ley 58/2003, de 17 de diciembre, General Tributaria (LGT). Igualmente, la IA se está convirtiendo en un importante instrumento de apoyo a las decisiones que adopta la Administración tributaria, como por ejemplo la apertura de un procedimiento de com22

Introducción

probación o inspección. En estos escenarios se detecta la ausencia de regulación normativa tributaria que dé la suficiente cobertura al empleo de estas herramientas tecnológicas. Asimismo, tampoco existe regulación que ofrezca garantías de transparencia en su uso ni en la gobernanza de los datos que analizan los algoritmos, ni tampoco se aprecian mecanismos protectores para los derechos y garantías de los contribuyentes en la era de la IA tributaria. El presente trabajo tiene por objeto analizar las oportunidades y desafíos de la digitalización de las relaciones tributarias en una era marcada por el desarrollo constante de lo que denominaríamos como sistema tributario inteligente. El enfoque de la Administración tributaria en los últimos años consistente en fomentar el cumplimiento voluntario de las obligaciones tributarias se canaliza en la nueva era como el principio de cumplimiento tributario automático gracias a la aplicación de nuevas tecnologías que van a disciplinar y conectar los ecosistemas de los contribuyentes con las herramientas tecnológicas de la Administración tributaria. Este nuevo enfoque se sustenta en el avance, por un lado, de la relación cooperativa a través de estas nuevas TIC y, por otro lado, del cumplimiento tributario por diseño. A tenor de lo expuesto, el presente trabajo se divide en cinco capítulos conectados entre sí y siguiendo una línea troncal que parte del estado actual de la digitalización de las relaciones tributarias y finaliza con una serie de propuestas de lege ferenda para un sistema tributario inteligente que garantice los derechos y garantías de los contribuyentes a la par que es eficiente en su aplicación. En el primer capítulo se analiza el estado presente de la digitalización de las relaciones tributarias y la aplicación de una Administración tributaria 3.0. En él se realiza un estudio sobre el impacto y alcance de las tecnologías disruptivas en las relaciones tributarias, especialmente el impacto de la IA en la Administración tributaria española. En este sentido, se reflexionará sobre la oportunidad de añadir algún componente humano al empleo de la IA y de las actuaciones automatizadas en materia tributaria y cómo impacta en los derechos y garantías de los contribuyentes una Administración tributaria algorítmica. En el segundo capítulo se aborda un estudio crítico de la aplicación de un sistema tributario inteligente. Este capítulo analiza, entre otras cuestiones, las oportunidades que presenta la transición desde el cumplimiento tributario voluntario hacia el cumplimiento tributario automático. Asimismo, se reflexiona sobre la viabilidad de crear tributos inteligentes (smart taxes), especialmente en el ámbito de las Administraciones locales, como por ejemplo en las futuras tasas sobre gestión de residuos o los tributos que graven el tráfico de vehículos y la congestión del tráfico en las ciudades. En el tercer capítulo se realiza un estudio crítico del empleo de la IA en la prevención y lucha del fraude fiscal, destacando especialmente el problema de la opacidad de los algoritmos. Tras realizar en él un exhaustivo análisis del uso de la IA predictiva, tanto en la creación de perfiles de riesgo sobre los contribuyentes y en la detección de escenarios de fraude fiscal, se reflexionará sobre la reformulación y creación de nuevos derechos para los obligados tributarios que

José Ángel Gómez Requena

son objeto de tratamiento por sistemas de IA predictiva antes del inicio de un procedimiento de comprobación o inspección. Por su parte, en el capítulo cuarto se analizan las oportunidades que presenta la IA y el Big Data en la consecución de una relación cooperativa y en el cumplimiento tributario por diseño. Ambas figuras están interconectadas a su vez con el enfoque de cumplimiento tributario automático que se defiende a lo largo del trabajo. Finalmente, en el apartado quinto se ofrecen una serie de propuestas de lege ferenda para un sistema tributario inteligente, poniendo el foco en la necesidad de ofrecer transparencia y seguridad jurídica a los contribuyentes en el empleo de la IA por la Administración tributaria. Todo ello con el fin de lograr una óptima tutela de los derechos y garantías de los obligados tributarios frente al empleo de la IA.

Capítulo I

L a administración tributaria 3.0: Entre el presente y el futuro

I. LA DIGITALIZACIÓN DE LAS RELACIONES TRIBUTARIAS Las relaciones tributarias viven en los últimos tiempos una constante evolución hacia las exigencias de la sociedad y economía digital en las cuales impactan algunos de los avances derivados de las TIC. Define el Diccionario de la Real Academia de la Lengua Española el término relación, entre sus múltiples acepciones, como la “conexión, correspondencia de algo con otra cosa”. Desde este punto de vista, cuando el componente digital, vertebrado a través de cualquier tecnología derivada de las TIC, vectorice, una relación automáticamente se produciría una mutación hacia un escenario desmaterializado o intangible. En este sentido, cualquier relación jurídica que se halle digitalizada o virtualizada contendrá un grado de intangibilidad que influirá de alguna manera en el haz de derechos y obligaciones de las dos partes conectadas por esta relación. Partiendo de la tradicional premisa a tenor de la cual las relaciones jurídicotributarias se encuentran vertebradas por un elenco de derechos y deberes entre un sujeto activo, como es la Administración tributaria, y un sujeto pasivo, como son los obligados tributarios, la incorporación del componente digital, como consecuencia de una habilitación previa del legislador tributario y su consiguiente desarrollo reglamentario por parte del poder ejecutivo, va a potenciar la creación de una relación tributaria que se instrumentalizará a través de dispositivos electrónicos, interfaces, software y, en algunos casos algoritmos. La introducción de asistentes virtuales o chatbots como herramienta de apoyo a los obligados tributarios, la introducción de la sede electrónica en el ámbito

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tributario, la aplicación de sistemas IA y Big Data por parte de la Administración tributaria en la gestión de los riesgos fiscales o la propia automatización de actuaciones por parte de la Administración tributaria son un ejemplo de la introducción del componente digital en las relaciones tributarias. Esta digitalización progresiva de la propia Administración tributaria, no solo internamente sino también en perspectiva externa cuando se relaciona con los obligados tributarios, busca alcanzar de manera más eficiente los objetivos de la misma y ser eficaz en el ejercicio de sus potestades y así cumplir con los principios consagrados en el art 103.1 de la Constitución Española (CE). Las relaciones tributarias están presentes en cualquiera de los tres niveles de la Administración tributaria española: el nivel estatal, el nivel autonómico y el nivel local. Sin embargo, es en el ámbito estatal donde destaca notablemente el uso de las TIC por parte de la AEAT. Los dos últimos Planes Estratégicos de la AEAT, el de 2020-2023 y el reciente de 2024-2027, inciden notablemente en la incorporación de las TIC para asistir a los obligados tributarios en el cumplimiento de sus obligaciones tributarias y en la lucha contra el fraude fiscal. En lo que atañe a la lucha contra el fraude fiscal se concentran los esfuerzos también en el escenario de prevención, de tal forma que se utilizan herramientas tecnológicas, como por ejemplo la IA, para detectar situaciones germinales de incumplimientos tributarios como para detectar escenarios de defraudación que ya han acaecido. El art. 17.1 LGT señala que la relación jurídico-tributaria abarca “el conjunto de obligaciones y deberes, derechos y potestades originados por la aplicación de los tributos”. De esta relación jurídico-tributaria se derivarán las respectivas obligaciones de tipo material o formal. La aplicación de los tributos comprende el Título III de la LGT y en ella se incluyen actuaciones de información y asistencia a los obligados tributarios, gestión tributaria, actuaciones de control e inspección, recaudación, así como las obligaciones derivadas de la asistencia mutua. Por lo tanto, comprende un amplio abanico de supuestos en los cuales se va a producir una sujeción de la Administración tributaria y de los obligados tributarios a la Ley. Ambos sujetos van a contar con un haz de derechos y deberes, en cada caso. De la relación jurídico-tributaria surgen dos tipos de obligaciones para los obligados tributarios. Por un lado, se encuentran las obligaciones tributarias materiales, las cuales consisten en obligaciones de dar, si se comparan con la teoría de las obligaciones civiles. Estas obligaciones materiales consisten, principalmente, en satisfacer el pago de la cuota tributaria correspondiente. Son obligaciones ex lege con cobertura en el deber de contribuir al sostenimiento de los gastos públicos del art. 31 CE. Entre otras obligaciones se hallan, además de las de carácter principal consistente en el pago de la cuota tributaria, las de realizar pagos a cuenta, las establecidas entre particulares resultantes del tributo y las de carácter accesorio. Por otro lado, se encuentran las obligaciones tributarias formales, las cuales consisten en obligaciones de hacer, trazando un paralelismo con la teoría de las obligaciones civiles. Sus principales características son, en primer lugar, que no 26

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tienen carácter pecuniario; en segundo término, que son obligaciones establecidas por la normativa tributaria o aduanera; y, en tercer lugar, que su ejecución y cumplimiento se depuran en el seno de las actuaciones y procedimientos tributarios o aduaneros. En muchos casos, estas obligaciones aparecen en el ordenamiento tributario con autonomía y sin una clara conexión. Como bien señala Soler Roch, “el propio sistema hace prevalecer, en el régimen jurídico de exigibilidad de estas obligaciones, un criterio de autonomía en lugar de un criterio de interdependencia”1. Este fenómeno no hace más que incidir negativamente en la esfera de los obligados tributarios que se encuentran en la relación jurídico-tributaria añadiéndoles una serie de costes indirectos para el cumplimiento de sus obligaciones. Esta relación tributaria debe articularse en un clima de plena igualdad de armas. El principio de igualdad, ampliamente reconocido en nuestra Carta Magna y con carácter particular para las obligaciones tributarias en el art. 31.1, exige un plano de igualdad en una relación tributaria bilateral. De lo contrario, estaríamos en presencia de una relación de poder, en la cual el obligado tributario quedaría sometido a las exigencias de la Administración tributaria. En este sentido, la Declaración de Granada, de 18 de mayo de 2018, alertó con extraordinario acierto sobre la involución que está sufriendo la relación jurídico-tributaria en los últimos tiempos2. Pese a que el principio de igualdad y el reconocimiento de una serie de derechos y garantías a los contribuyentes, conformados tanto por los derechos y libertades fundamentales constitucionales como por los reconocidos en el art. 34 LGT, abogan por una relación jurídico-tributaria equitativa, no podemos obviar que la Administración tributaria ostenta una posición de privilegio respecto a los obligados tributarios fruto de su propia idiosincrasia, funcionamiento y potestades. El reconocimiento de unos derechos y garantías para los contribuyentes ha permitido reforzar a éstos en sus relaciones con la Administración tributaria, si bien son esfuerzos orientados a equilibrar esa relación jurídico-tributaria hacia un mayor respeto hacia los derechos y libertades de los obligados tributarios. Esta asimetría en la relación tributaria es también consecuencia de la denominada “privatización de la gestión tributaria”3. Este fenómeno consiste en tras-

1. SOLER ROCH, Mª T., “Las obligaciones tributarias: autonomía versus dependencia” en ARRIETA MARTÍNEZ DE PISÓN, J., COLLADO YURRITA, M.A. y ZORNOZA PÉREZ, J. (Dirs.), Tratado sobre la Ley General Tributaria. Homenaje a Álvaro Rodríguez Bereijo, Tomo I, Thomson-Reuters Aranzadi, Cizur Menor, 2010, pág. 627. 2. La Declaración de Granada puede ser consultada en https://www.aedaf.es/Plataforma/ DOC20180521_Documento%20Granada%20(18%20mayo%202018).pdf (último acceso: 19.09.2024). 3. Sobre esta cuestión, Vid. CUBERO TRUYO, A., La simplificación del ordenamiento tributario (desde la perspectiva constitucional), Marcial Pons, Madrid, 1997, págs. 94-96. GARCÍA NOVOA, C. y CABALLERO PERDOMO, R., “El compliance tributario, la relación cooperativa y las nuevas relaciones fiscales. Su implantación en España y en América Latina”, Revista de Fiscalidad Internacional y Negocios Transnacionales, BIB 2019\9530, núm. 12, 2019 (consultado en Proview: 19.09.2024). RAMALLO

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ladar sobre los obligados tributarios y otros sujetos conexos a la relación tributaria, que se les convierte en sujetos obligados a colaborar, toda una serie de obligaciones tributarias de carácter formal que facilitan el trabajo a la Administración tributaria. La Administración tributaria contemporánea ya no recibe únicamente las declaraciones tributarias o los correspondientes datos y posteriormente realiza la correspondiente liquidación tributaria, sino que son los obligados tributarios, en la gran mayoría de tributos, los encargados de realizar la correspondiente autoliquidación, previa interpretación de las complejas normas tributarias y los respectivos criterios administrativos. Esta situación es un fenómeno que debilita más, desde nuestro punto de vista, la posición de los contribuyentes en la relación jurídico-tributaria. A mayor abundamiento, la aplicación de medios electrónicos en las relaciones tributarias está incidiendo negativamente en la ya deteriorada posición de igualdad entre la Administración tributaria y los obligados tributarios ante las barreras que implica en muchas situaciones que los contribuyentes ejerciten sus derechos a través de estas herramientas tecnológicas4. A pesar de las múltiples ventajas que presentan las TIC en el ámbito tributario para conseguir unas relaciones tributarias más fluidas, en otras ocasiones suponen una brecha para el ejercicio de los derechos y garantías de los obligados tributarios ante una Administración tributaria que ejercita sus potestades. Por lo tanto, la digitalización de las relaciones tributarias supone un gran riesgo que produce desigualdad en una relación jurídico-tributaria que debería estar presidida por el principio de igualdad y con pleno sometimiento a la Ley para la Administración y los obligados tributarios.

1. La relación electrónica con la Administración tributaria Pese la inexistencia de una disposición normativa que dote de contenido al fenómeno “Administración tributaria electrónica”, por todos es conocida la ambiciosa estrategia de digitalización que ha sufrido la Administración tributaria, especialmente en lo que atañe a sus relaciones con los obligados tributarios. Por ello, puede afirmarse que la Administración tributaria electrónica es probablemente una de las más desarrolladas entre el conjunto de las Administraciones públicas en España, e incluso también en Derecho comparado. Esta relación electrónica en materia tributaria debe ser analizada, en primer lugar, desde la óptica del marco normativo específico, así como, con carácter supletorio, por la normativa administrativa en materia de implementación de un sistema de relación electrónica entre los ciudadanos y la Administración Pública.

MASSANET, J., “Modificaciones de la Ley General Tributaria por la Ley anual de Presupuesto Generales del Estado (STC 76/1992, de 14 de mayo)”, Crónica Tributaria, núm. 64, 1992, pág. 136. 4. Cfr. NAVARRO EGEA, M., Hacia un entorno digital más garantista: las relaciones tributarias electrónicas, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, pág. 18.

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En segundo lugar, deben traerse a colación algunas cuestiones conflictivas a raíz de extender en el ámbito tributario una relación electrónica obligatoria, como ha sucedido con la presentación de la autoliquidación del IRPF recientemente con el consiguiente pronunciamiento del Tribunal Supremo y la réplica ofrecida por la Administración a través de un Real Decreto-Ley.

1.1. Marco normativo La LGT fue pionera en el año 2003 al introducir cuestiones relativas al uso de las TIC en el ámbito tributario, si bien en la actualidad, ante el gran avance de las nuevas tecnologías, especialmente las de carácter disruptivo, es precisa una mayor especificación del contenido y, especialmente, de los límites del empleo de herramientas tecnologías en pro de garantizar y respetar correctamente los derechos y garantías de los contribuyentes. En primer lugar, debemos comenzar señalando que entre el extenso catálogo de derechos y garantías de los obligados tributarios del art. 34 LGT no se incluye un específico derecho a relacionarse con la Administración tributaria a través de instrumentos electrónicos. Únicamente se establece una sección cuarta, titulada “tecnologías informáticas y telemáticas”, dentro del Capítulo I del Título III de la LGT que está dedicado a la aplicación de los tributos. Por lo tanto, el legislador tributario ubicó esta regulación con intención de que se empleasen estos medios electrónicos y nuevas tecnologías en el ámbito específico de la aplicación de los tributos. Es decir, en un área que resulta algo más dilatada que la estricta gestión tributaria, influyendo, por lo tanto, en fases previas como puede ser el deber de la Administración tributaria de informar y asistir a los obligados tributarios. Como anteriormente se ha señalado, el verdadero fundamento que habilita la introducción de las TIC en la Administración tributaria es cumplir con el principio de eficacia en las actuaciones administrativas señalado en el art. 103 de la Carta Magna. Este principio también encuentra encaje en el art. 3 de la Ley 40/2015, de 1 de octubre, de Régimen Jurídico del Sector Público (LRJSP) o, en materia tributaria, en el art. 3.2 de la LGT, concibiéndose, así como uno de los principios basilares de la aplicación del sistema tributario. El principio de eficacia administrativa implica la consecución de los objetivos propuestos de acuerdo con los intereses generales y con sometimiento a los principios constitucionales y al ordenamiento jurídico. El ejercicio de la potestad tributaria, por lo tanto, debe hacerse desde la objetividad y conciliando la eficacia en la actuación administrativa con el resto de los principios que rigen la actividad administrativa. No solo debe primar la protección de los intereses recaudatorias, sino también la Administración tributaria debe proteger los intereses generales y los derechos y garantías de los contribuyentes5.

5. Cfr. MALVÁREZ PASCUAL, L.A., “Los principios que rigen la aplicación del sistema tributario que se enuncian en el artículo 3.2. de la LGT”, en MERINO JARA, I. (Dir.), Doctrina jurisprudencial

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El art. 96 LGT, titulado “utilización de tecnologías informáticas y telemáticas”, no recoge en ningún momento el carácter obligatorio de la relacionarse electrónicamente con la Administración tributaria. Su configuración está alineada con la idea de que la Administración tributaria promueva y estimule las herramientas tecnológicas y que dicha relación tributaria se lleve a cabo cuando exista compatibilidad entre los medios técnicos disponibles en la Administración tributaria y el correcto ejercicio de los derechos de los obligados tributarios. Señala el art. 96.1 LGT un mandato a la Administración tributaria para promover “la utilización de las técnicas y medios electrónicos, informáticos y telemáticos necesarios para el desarrollo de su actividad y el ejercicio de sus competencias, con las limitaciones que la Constitución y las leyes establezcan”. Asimismo, el apartado segundo establece la posibilidad de que los ciudadanos se relacionen electrónicamente con la Administración tributaria para ejercer sus derechos y cumplir sus obligaciones a través de técnicas y medios electrónicos, informáticos o telemáticos con las garantías correspondientes, “cuando sea compatible con los medios técnicos de que disponga la Administración tributaria”. Como bien señala Oliver Cuello6, se configura un deber genérico hacia la Administración tributaria para promover la utilización de las TIC en las relaciones tributarias, sin llegar a precisar la intensidad, el modo, ni los límites más allá de los que puedan extraerse de la Constitución y las leyes, con el que debe cumplirse este deber y la forma de extender esta relación tributaria. En cierta medida, este establecimiento tan genérico de la utilización de las TIC en las relaciones tributarias responde la idea ser flexibles con la evolución que puedan ir sufriendo (y que han sufrido desde 2003) las nuevas tecnologías para así ir valorando la intensidad con la que se pueden ir aplicando en las relaciones tributarias. No obstante, lo que sí que queda claro en este punto es que, en ningún caso, el legislador tributario ha establecido, hasta el momento, una obligación de relacionarse electrónicamente con la Administración tributaria. Los apartados tercero, cuarto y quinto del art. 96 LGT finalizan con una serie de garantías ante el potencial uso de programas y aplicaciones electrónicas, informáticas o telemáticas, destacando la necesidad de garantizar la identificación de los órganos competentes para la programación y supervisión del sistema de información y de los órganos competentes para resolver los recursos y la aprobación vía reglamentaria de estas herramientas7.

aplicable tras 20 años de la Ley General Tributaria, Aranzadi-La Ley, Madrid, 2024, págs. 81-83. 6. OLIVER CUELLO, R., Administración electrónica tributaria en el ámbito tributario, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, págs. 23-24. 7. Señalan estos apartados del art. 96 LGT: 3. Los procedimientos y actuaciones en los que se utilicen técnicas y medios electrónicos, informáticos y telemáticos garantizarán la identificación de la Administración tributaria actuante y el ejercicio de su competencia. Además, cuando la Administración tributaria actúe de forma automatizada se garantizará la identificación de los órganos competentes para la programación y supervisión del sistema de información y de los órganos competentes para resolver los recursos que puedan interponerse.

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Por otra parte, también debe destacarse la mención a la resolución automatizada como forma de terminación de los procedimientos tributarios en que esté prevista esta forma de terminación que incorpora el art. 100.2 LGT. Una vez analizado el marco normativo tributario en materia de empleo de TIC en las relaciones tributarias, es preciso también traer a colación el marco normativo, algo más desarrollado, que existe en Derecho administrativo. Esta normativa tendrá carácter supletorio tal y como establecen las fuentes del ordenamiento tributario del art. 7 LGT. La Ley 39/2015, de 1 de octubre, del Procedimiento Administrativo Común de las Administraciones Públicas (LPAC) reconoce, en primera instancia, un derecho a elegir por parte de las personas físicas que sus relaciones con las Administraciones Públicas puedan ejercitarse a través de medios electrónicas. Este reconocimiento se halla en el art. 14.1 LPAC. En su segundo apartado, establece un deber de relación electrónica con las Administraciones Públicas para ciertos sujetos expresamente recogidos en la norma de rango legal. Estos sujetos son: a) Las personas jurídicas b) Las entidades sin personalidad jurídica. c) Quienes ejerzan una actividad profesional para la que se requiera colegiación obligatoria, para los trámites y actuaciones que realicen con las Administraciones Públicas en ejercicio de dicha actividad profesional. También están incluidos los notarios y registradores de la propiedad y mercantiles. d) Quienes representen a un interesado que esté obligado a relacionarse electrónicamente con la Administración. e) Los empleados de las Administraciones Públicas para los trámites y actuaciones relacionadas con su empleo público. El art. 14.1 LPAC, por lo tanto, reconoce un derecho y a la par un deber de relacionarse electrónicamente con la Administración. En lo que respecta a las personas físicas se consagra ese derecho a relacionarse por vías electrónicas, estableciéndose que este derecho decaería en el caso en el que la persona física quedase sujeta obligatoriamente a relacionarse a través de medios electrónicos. Sin embargo, en el apartado tercero del art. 14 LPAC se determina la posibilidad de establecer, en ciertos casos, la obligación de relacionarse electrónica-

4. Los programas y aplicaciones electrónicos, informáticos y telemáticos que vayan a ser utilizados por la Administración tributaria para el ejercicio de sus potestades habrán de ser previamente aprobados por ésta en la forma que se determine reglamentariamente. 5. Los documentos emitidos, cualquiera que sea su soporte, por medios electrónicos, informáticos o telemáticos por la Administración tributaria, o los que ésta emita como copias de originales almacenados por estos mismos medios, así como las imágenes electrónicas de los documentos originales o sus copias, tendrán la misma validez y eficacia que los documentos originales, siempre que quede garantizada su autenticidad, integridad y conservación y, en su caso, la recepción por el interesado, así como el cumplimiento de las garantías y requisitos exigidos por la normativa aplicable.

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mente cuando así se disponga reglamentariamente para determinados procedimientos y para ciertos colectivos de personas físicas que, por razón de su capacidad económica, técnica, dedicación profesional u otros motivos quedase acreditado que tienen acceso y disponibilidad de los medios electrónicos necesarios. Tal y como ha señalado la doctrina administrativista, esta posibilidad de obligar reglamentariamente a ciertas personas físicas a relacionarse electrónicamente con la Administración Pública debe justificar las razones por las cuales se eliminaría este derecho de elección, motivando y acreditando en la propia norma por qué se entiende acreditado que ese colectivo de personas físicas tienen capacidad económica, técnica, dedicación profesional por las que se les considera en condiciones de acceder y disponer de los recursos electrónicos necesarios8. Sin embargo, se está extendiendo la obligación de relacionarse electrónicamente a través de disposiciones reglamentarias a colectivos que, por ejemplo, sufren la brecha digital, lo cual puede llegar a tensionar derechos fundamentales de los ciudadanos, especialmente el derecho a la no discriminación del art. 14 CE, ante el obstáculo que se les impone para poder ejercitar sus derechos ante la Administración Pública9. El art. 14.3 LPAC establece la posibilidad de convertir este derecho mediante la vía reglamentaria en una obligación, pero en ningún caso debería tratarse de una remisión en blanco para que el reglamento expanda, sin claridad y concreción, qué procedimientos o qué colectivos de personas físicas, debidamente motivados, van a estar obligados a relacionarse electrónicamente.10 No obstante, existe un avance constante en la imposición de la obligación de relacionarse

8. Cfr. BELTRÁN CASTELLANOS, J.M., La brecha digital en las relaciones de la ciudadanía con las Administraciones Públicas, Tirant lo Blanch, Valencia, 2024, pág. 63; MARTÍNEZ GUTIÉRREZ, R., “Administración electrónica e inclusión digital en las entidades locales medianas y pequeñas: brecha digital, servicios públicos y nuevos modelos de atención a la ciudadanía” en FONDEVILA ANTOLÍN, J. (Dir.), Transformación digital en las medianas y pequeñas entidades locales: retos en clave de eficiencia y sostenibilidad, Wolters Kluwer, Madrid, 2022, pág. 112. 9. En este sentido, González Ríos señala que esta obligación de relacionarse electrónicamente que se impone vía reglamento es “el caballo de Troya” en la actualidad. Cfr. GONZÁLEZ RÍOS, I., “Servicios públicos digitales: naturaleza jurídica y garantías para el ciudadano”, Revista de Administración Pública, núm. 21, 2023, pág. 41. Por ejemplo, se ha llegado a extender esta obligación en el ámbito de la solicitud de subvenciones públicas, como por ejemplo en el Real Decreto 210/2022, de 22 de marzo, que regula el Bono Cultural Joven. Por su parte, Beltrán Castellanos remarca que “el abuso de posición dominante en este caso de los poderes públicos es manifiesto, mostrándose insensibles a esta necesaria relación entre Administración Pública y ciudadanía, encuadrando toda esa relación en un afán de digitalización extensiva, pero sin ser conscientes del salto cualitativo que implica el abandonar el papel central que la ciudadanía tiene en el funcionamiento de la Administración Pública”. Cfr. BELTRÁN CASTELLANOS, J.M., La brecha digital en las relaciones de la ciudadanía con las Administraciones Públicas, op. cit., pág. 67. 10. Cfr. COTINO HUESO, L., “El derecho y el deber de relacionarse por medios electrónicos (art. 14 LAPC). Asistencia en el uso de medios electrónicos a los interesados (art. 12)” en GAMERO CASADO, E. (Dir.), Tratado de procedimiento administrativo común y régimen jurídico básico del sector público, Tirant lo Blanch, Valencia, 2017, pág. 502-503.

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electrónicamente con la Administración Pública gracias al uso flexible que se hace de la correspondiente vía reglamentaria ex art. 14.3 LPAC. Por último, es preciso destacar que el art. 13.b) LPAC reconoce el derecho de las personas a ser asistidos en el uso de medios electrónicos en sus relaciones con las Administraciones Públicas. Es interesante el alcance y efectos que las Administraciones Públicas puedan dar al derecho reconocido en el art. 13.b), pues puede ser una herramienta potente para reducir la posible brecha digital y como instrumento que garantice una tutela en el acceso a los medios electrónicos. Asimismo, los sujetos obligados a recibir notificaciones tributarias electrónicas ex art. 4 del Real Decreto 1363/2010, de 29 de octubre, por el que se regulan supuestos de notificaciones y comunicaciones administrativas obligatorias por medios electrónicos en el ámbito de la Agencia Estatal de Administración Tributaria, como por ejemplo las entidades con forma jurídica de sociedad anónima, sociedad de responsabilidad limitada o personas jurídicas y entidades sin personalidad jurídica sin nacionalidad española, entre otras, se entiende que quedan también cubiertos por el art. 14.2 LPAC. Sin embargo, el apartado tercero del art. 14 LPAC deja abierta la posibilidad a que mediante una norma reglamentaria se introdujese la obligación de relación electrónica obligatoria a ciertos colectivos que actualmente no están incluidos como sujetos obligados a recibir notificaciones tributarias electrónicas. Como señala la Moreno González, esta falta de sintonía entre el listado de obligados establecido reglamentariamente y el existente en el art. 14.2 LPAC, “obliga a realizar un esfuerzo integrado que despeje la incertidumbre generada en la concreción de los sujetos obligados”11. En este sentido, tal y como señala la autora, debería aprobarse una nueva disposición reglamentaria adaptada a la legislación administrativa general. Tras analizar el marco normativo vigente sobre las relaciones electrónicas con la Administración tributaria concluimos que, en materia tributaria, la regulación es muy genérica sin llegar a reconocer expresamente un derecho de relación electrónica, si bien se garantiza una promoción y consiguiente extensión de TIC en materia tributaria. Con carácter supletorio, la normativa administrativa reconoce indistintamente el derecho de relacionarse electrónicamente con la Administración y a la par la obligación de relacionarse por estos medios para ciertos sujetos. No obstante, resulta criticable que mediante la vía reglamentaria se pueda hacer un uso abusivo de esta obligación limitando los derechos y garantías de los ciudadanos, especialmente de aquellos colectivos menos familiarizados con la Administración Pública electrónica.

11. MORENO GONZÁLEZ, S., “Las notificaciones en materia tributaria ante la realidad digital” en MERINO JARA, I. (Dir.), Doctrina jurisprudencial aplicable tras 20 años de la Ley General Tributaria, Aranzadi-La Ley, Madrid, 2024, pág. 517.

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1.2. La extensión de la relación electrónica obligatoria con la Administración tributaria en la presentación de autoliquidaciones El establecimiento de una auténtica Administración tributaria electrónica debe cumplir con dos aspectos básicos. En primer lugar, la aprobación de un marco normativo que establezca firmemente los límites de la aplicación de las TIC en ciertas actuaciones y que se respeten todos los derechos y garantías de los obligados tributarios. En tanto que no todos los ciudadanos cuentan con las competencias digitales oportunas para ejercitar sus derechos por medios electrónicos frente a las Administraciones Públicas, estimamos que es preciso un escenario de transición en el cual no se convierta en obligatoria la relación electrónica con nuestras Administraciones. En segundo lugar, es preciso un componente sociológico como es el de la aceptación y eficacia de las relaciones tributarias a través de herramientas electrónicas, de tal manera que los ciudadanos vean más ventajoso y garantista este instrumento de relación con la Administración tributaria12. Por ello, como han señalado algunos autores, es importante que esta relación con la Administración no acabe desnaturalizando su carácter de derecho y se acabe convirtiendo en una obligación13, la cual puede provocar mayores reticencias en sectores sociales para aceptarla. Como ya se ha señalado con anterioridad, el marco normativo en materia tributaria sobre el empleo de instrumentos electrónicos en las relaciones tributarias encuentra su cobertura legal en el art. 96, apartados 1 y 2 de la LGT. Uno de los escenarios de mayor importancia en el cumplimiento de las obligaciones tributarias es cuándo se deben presentar las correspondientes declaraciones, comunicaciones o autoliquidaciones por parte del obligado tributario. Pues bien, señala el art. 98.4 LGT que “el Ministro de Hacienda podrá determinar los supuestos y condiciones en los que los obligados tributarios deberán presentar por medios telemáticos sus declaraciones, autoliquidaciones, comunicaciones, solicitudes y cualquier otro documento con trascendencia tributaria”. Esta norma tributaria remite a una posible Orden Ministerial (disposición reglamentaria, por lo tanto) para determinar los supuestos y condiciones en que esas declaraciones deberían realizarse a través de medios telemáticos. A diferen-

12. Como indica Martín Delgado, “El error que puede conllevar un enfoque excesivamente centrado en la propia organización administrativa a la hora de transformar digitalmente la Administración es el olvido del ciudadano y la introducción de rigideces innecesarias en las relaciones entre éste y el poder público”. Cfr. MARTÍN DELGADO, I., “El acceso electrónico a los servicios públicos: hacia un modelo de administración digital auténticamente innovador” en DE LA QUADRA-SALCEDO, T. y PIÑAR MAÑAS, J.L. (Dirs.), Sociedad Digital y Derecho, BOE, Madrid, 2018, págs. 186-187. 13. Cfr. MORIES JIMÉNEZ, Mª T., “La Administración tributaria y el uso de medios telemáticos como canal de asistencia e información a los ciudadanos: ¿todo son ventajas?” en BERTRÁN GIRÓN, M. y JIMÉNEZ ESCOBAR, J. (Dirs.), El sistema jurídico ante la digitalización: estudios de Derecho tributario, Tirant lo Blanch, Valencia, 2021, pág. 393; OLIVER CUELLO, R., “Análisis de los derechos de los contribuyentes en la Administración electrónica”, Quincena Fiscal, BIB 2018\12479, núm. 18, 2018 (consultado en Aranzadi Digital el 28.09.2024).

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cia del art. 14.3 LPAC, el art. 98.4 LGT no contempla ninguna circunstancia o condición bajo la cual una norma reglamentaria podría convertir la presentación de declaraciones tributarias a través de medios electrónicos de un derecho a una obligación. En este sentido, la comparativa entre la norma administrativa, art. 14.3 LPAC, y la norma tributaria, art. 98.4 LGT, conduce indefectiblemente a sostener que la norma tributaria que daría cobertura a una posible imposición de relación tributaria electrónica obligatoria en el caso de presentación de declaraciones o autoliquidaciones es menos garantista que la norma administrativa14, pese a que ésta última también ha sido criticada por permitir la deslegalización del derecho a la relación electrónica con la Administración Pública y que se pueda convertir en obligación vía reglamento. Atendiendo a este aspecto concreto de la presentación de declaraciones o autoliquidaciones utilizando medios electrónicos, la Orden HAC/277/2019, de 4 de marzo, por la que se aprueban los modelos de declaración del Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas y del Impuesto sobre el Patrimonio para el ejercicio 2018 adoptó por primera vez en nuestro ordenamiento tributario la obligación de todos los contribuyentes del IRPF a presentar su autoliquidación por medios telemáticos o telefónicos. De esta manera, se suprimió la posibilidad existente hasta ese momento de presentar también la declaración del IRPF a través de los modelos correspondientes en papel impreso. Ante esta situación, la norma reglamentaria fue recurrida y acabó llegando el caso hasta el Tribunal Supremo, cuya Sala Tercera se pronunció en una importante sentencia de 11 de julio de 2023, en el recurso de casación núm. 6391/2021. La Sala de lo Contencioso-Administrativo entendió que concurría interés casacional objetivo para la formación de la jurisprudencia consistente en determinar si la exigencia de que la declaración del IRPF sea presentada con carácter obligatorio por medios electrónicos a través de Internet, contenida en la Orden HAC/277/2019, de 4 de marzo, resulta ajustada a Derecho. El objeto de la controversia, por lo tanto, es analizar si existe suficiente habilitación legal para que una norma reglamentaria, como es una orden ministerial, pudiese establecer obligatoriamente la presentación de la declaración del IRPF por vía electrónica. Por ello, la sentencia, en primer lugar, analizó el carácter supletorio de la normativa administrativa respecto a la normativa tributaria. La sentencia establece que la regulación el art. 14.2 LPAC, el cual reconoce el derecho a la relación electrónica con la Administración Pública, se aplicaría en defecto de regulación en la normativa tributaria específica, tanto de rango legal como reglamentario. Asimismo, en lo que respecta a la posible aplicación del art. 14.3 LPAC, se concluye en la sentencia que la Orden HAC/277/2019 po-

14. Cfr. GIL RODRÍGUEZ, I., “La brecha digital, un reto pendiente para la Administración tributaria”, Nueva Fiscalidad, núm. 2, 2023, pág. 116; NOCETE CORREA, F.J., “Administración electrónica y brecha digital: un desafío para la aplicación de los tributos” en COLLADO YURRITA, M.A, ROMERO FLOR, L.M. y NOCETE CORREA, F.J. (Dirs.), La digitalización tributaria. Problemas y oportunidades, Atelier, Barcelona, 2024, pág. 109.

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dría ser de aplicación preferente a esa norma siempre y cuando sus previsiones encuentren sustento en las normas tributarias de rango legal. La Sala Tercera determina que el legislador ha establecido en el art. 96.2 LGT el derecho de los ciudadanos a utilizar los medios electrónicos, pero no está configurado como una obligación. Por lo tanto, analizando conjuntamente el art. 96.2 LGT y el art. 98.4 LGT, no cabe interpretarse que la habilitación legal del art. 98.4 LGT permita al Ministro de Hacienda establecer con carácter general una obligación allí donde el art. 96.2 LGT establece un derecho. Por otro lado, la sentencia declara la nulidad de la mencionada Orden Ministerial, en lo atinente al establecimiento de esta obligación genérica a todas las personas físicas contribuyentes del IRPF a presentar la declaración vía Internet, remarcando que “resulta indispensable que la disposición reglamentaria recurrida hubiera establecido las características y condiciones de determinados colectivas de personas físicas que, como establece el art. 14.3 LPAC, por su capacidad económica, técnica, dedicación profesional u otros motivos deban relacionarse obligatoriamente por medios electrónicos con la Administración, delimitando así los supuestos y condiciones del alcance de esa obligación”. En este sentido, da la impresión de que nuestro Alto Tribunal está empleando la norma administrativa del art. 14.3 LPAC como espejo para fijar una doctrina clara en materia de relación electrónica obligatoria con la Administración tributaria. Concretamente, a los efectos de establecerse vía legal o reglamentaria (como ha sido en este caso) una obligación de presentar vía telemática la declaración del IRPF, resultaría indispensable que se delimitasen los supuestos y condiciones por las que se impone a un determinado colectivo de personas físicas la obligación de relacionarse electrónicamente con la Administración tributaria. La doctrina que se fija con esta sentencia es, en resumidas cuentas, la siguiente: “No es ajustada a Derecho la imposición a los obligados tributarios de relacionarse electrónicamente con la Administración recogida en la Orden HAC/277/2019, de 4 de marzo, pues se establece de manera general para todos los obligados tributarios sin determinar los supuestos y condiciones que justifiquen, en atención a razones de capacidad económica, técnica, dedicación profesional u otros motivos, que se imponga tal obligación, que constituye una excepción al derecho de los ciudadanos a ejercer sus derechos y cumplir con sus obligaciones a través de técnicas y medios electrónicos, informáticos o telemáticos con las garantías y requisitos previsto en cada procedimiento, reconocido en el art. 96.2 LGT”.

Desde nuestro punto de vista, la valoración de la sentencia es muy positiva, dada la congruencia de sus argumentos con el marco jurídico en vigor en dicho momento, así como por su posicionamiento a favor de los derechos y garantías de los obligados tributarios que decidan optar por presentar su declaración del IRPF en papel. No obstante, la sentencia en ningún momento prohíbe que se canalice esa obligación de presentar telemáticamente la declaración del IRPF, 36

La administración tributaria 3.0: Entre el presente y el futuro

sino que ha marcado una serie de pautas para que la normativa cumpla una serie de estándares que motiven las causas por las que se adopta esa imposición y delimite correctamente a las personas sujetas a la misma15. Tras el varapalo de la Sala de lo Contencioso-Administrativo del Tribunal Supremo a la intención del poder ejecutivo de establecer mediante una orden ministerial la obligación de presentar electrónicamente la declaración del IRPF a todos los contribuyentes, no se hizo esperar la réplica. A través del Real Decreto-ley 8/2023, de 27 de diciembre, por el que se adoptan medidas para afrontar las consecuencias económicas y sociales derivadas de los conflictos en Ucrania y Oriente Próximo, así como para paliar los efectos de la sequía, se modificaron, entre otras normas tributarias, el apartado quinto del art. 96 de la Ley 35/2006, de 28 de noviembre, del Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas (LIRPF). El art. 96.5 en su redacción vigente tras esta reforma establece que: “Los modelos de declaración se aprobarán por la persona titular del Ministerio de Hacienda y Función Pública, que establecerá la forma y plazos de su presentación. A estos efectos, podrá establecerse la obligación de presentación por medios electrónicos siempre que la Administración tributaria asegure la atención personalizada a los contribuyentes que precisen de asistencia para el cumplimiento de la obligación”.

El legislador tributario ha establecido, por lo tanto, en una norma tributaria específica, como es la normativa del IRPF, la posibilidad de que se imponga la presentación de la declaración del IRPF por medios electrónicos, siempre y cuando se asegure la atención personalizada para aquellos contribuyentes que la precisen. Desde nuestro punto de vista, esta normativa camufla un imposición nuevamente general y extensible a todos los contribuyentes del IRPF bajo la excusa de ofrecer una asistencia personalizada. Esa asistencia personalizada se materializa sustancialmente también telemáticamente a través de herramientas de información y asistencia a los obligados tributarios, como por ejemplo el programa “Le llamamos”. Por lo tanto, este precepto, ahora de rango legal, sigue incidiendo en la conversión de un derecho a la utilización de los medios electrónicos en las relaciones con la Administración tributaria en una estricta obligación para la presentación de la declaración del IRPF, la cual afecta a un elevado número de ciudadanos, con muy dispares competencias digitales16.

15. Sobre las consecuencias de la doctrina emanada de la Sentencia del Tribunal Supremo de 11 de julio de 2023, vid. ALARCÓN GARCÍA, E., “La obligación de presentar declaraciones tributarias de forma electrónica (Análisis de la STS de 11 de julio de 2023, rec. núm. 6391/2021)”, Revista de Contabilidad y Tributación, núm. 488, núm. 2023, págs. 149-162. 16. Una vez finalice la campaña de declaración del IRPF 2023 está previsto que el Consejo para la Defensa del Contribuyente evalúe las medidas de asistencia ofrecidas a los obligados tributarios y sus consideraciones al respecto. Información extraída de: https://cincodias.elpais.com/econo-

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Establecido lo anterior, estimamos que el nuevo marco normativo sigue sin justificar, tal y como estableció la sentencia de 11 julio de 2023 del Tribunal Supremo, los “supuestos y condiciones que justifiquen, en atención a razones de capacidad económica, técnica, dedicación profesional u otros motivos” el establecimiento de la obligación de presentar el IRPF vía Internet. Sigue estableciéndose un deber general. A nuestro modo de ver, esa obligación debería circunscribirse a determinados colectivos de personas físicas contribuyentes del IRPF, excluyendo de la obligación de presentar esta declaración tributaria vía telemática a las personas físicas que más sufren esta brecha digital, como son aquellas de mayor edad o residentes en zonas despobladas. En ciertos casos, la imposición de una relación obligatoriamente electrónica con la Administración tributaria puede acarrear escenarios de incumplimiento tributario ante la ausencia de competencias digitales y recursos electrónicos para ello. Por lo tanto, abogamos encarecidamente por que la normativa tributaria y la práctica de la Administración tributaria sea sensible hacia los colectivos más vulnerables en pro de lograr un mejor cumplimiento de las obligaciones tributarias.

2. El avance hacia una Administración tributaria 3.0 La digitalización de las Administraciones tributarias es una constante, si bien la intensidad con la que se van introduciendo en las respectivas Administraciones tributarias los componentes TIC varían entre cada jurisdicción. La propia eclosión de una economía digital y un modelo de sociedad en el cual han penetrado con fuerza las nuevas tecnologías de carácter han acelerado en los últimos años la sistemática digitalización de las Administraciones tributarias a la hora de prestar los servicios a los ciudadanos y mejorar los procesos de cumplimiento tributario, así como la prevención y lucha contra el fraude fiscal17. Por lo tanto, se puede argumentar que la introducción del componente TIC en las Administraciones tributarias, tanto a nivel interno como externo, responden a la necesidad de que éstas se hallen alineadas con la realidad socioeconómica digital18.

mia/2024-01-23/hacienda-mantiene-la-obligacion-de-presentar-la-declaracion-de-irpf-de-manera-telematica.html (último acceso: 21.09.2024). 17. Ineludiblemente, también ha tenido mucho impacto los efectos sufridos en la pandemia por COVID-19 para acelerar este proceso de digitalización de algunas Administraciones tributarias. Cfr. CARBAJO VASCO, D. y COLLOSA, A., La digitalización en las Administraciones Tributarias, Tirant lo Blanch, Valencia, 2022, pág. 32. 18. Cfr. MORENO GONZÁLEZ, S. y GÓMEZ REQUENA, J.A, “La digitalización de la sociedad y el impacto sobre los sistemas tributarios” en MORENO GONZÁLEZ, S. (Dir.), Nuevas tecnologías disruptivas y tributación, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, pág. 16; STRAUSS, H., “Tax Administration in a post-digital era: a tax authority perspective”, OWENS, J. & RISSE, R. (Eds.), Tax Law and digitalization: the new frontier for government and business, Wolters Kluwer, Alphen aan den Rijn, 2021, págs. 187-188.

La administración tributaria 3.0: Entre el presente y el futuro

La promulgación de una Administración tributaria 3.0 implica que han debido existir previamente dos versiones de este modelo de Administración. En primer lugar, la Administración tributaria en su versión original “1.0” estuvo caracterizada por una mínima digitalización, más allá de leves procesos de introducción de dispositivos electrónicos, que se caracterizaba por su gran dependencia del papel, así como de los datos suministrados físicamente por los obligados tributarios y los obligados a remitir información con trascendencia tributaria. En segundo lugar, se produjo una ampliación de los servicios digitales y la irrupción de nuevas tecnologías que dinamizaron los procesos y actos de las Administraciones tributarias. Ahí nacería la Administración tributaria 2.0. Por su parte, el concepto de Administración tributaria 3.0 surge recientemente y aboga por intensificar la digitalización de la Administración tributaria con el fin de integrar los procesos fiscales en los sistemas utilizados por los contribuyentes en su vida día y en sus modelos de negocio. Incluso, existe algún planteamiento doctrinal que apuesta por la aplicación generalizada de la tecnología blockchain y los registros distribuidos (Distributed Ledger Technology) y así adentrarnos en la Administración tributaria 4.019. Este nuevo planteamiento nace con la publicación del documento elaborado por el Foro de Administración Tributaria de la OCDE, titulado Tax Administration 3.0: The Digital Transformation of Tax Administration, de 8 de diciembre de 202020. La idea de avanzar en una mayor integración digital en materia tributaria y desembocar en ese escenario de Administración tributaria 3.0 es consecuencia de algunas limitaciones estructurales que se detectan en el modelo de Administración tributaria 2.0, las cuales siguen mermando la efectiva recaudación tributaria y la lucha contra el fraude fiscal, pese a los beneficios loables que ha traído consigo para las Administraciones tributarias. Entre otras, las principales limitaciones son las siguientes21: 1. La existencia de una gran dependencia del cumplimento voluntario. Este enfoque está implicando que existe un margen sobre los contribuyentes para tomar las decisiones sobre presentar la declaración, cómo calcularla y cuándo pagar sus tributos, por lo que si sigue existiendo este margen de apreciación, inevitablemente existirán conductas de contribuyentes que produzcan incumplimientos tributarios, bien de manera fraudulenta o bien por falta de diligencia o comisión de errores. 2. Un elevado coste para cumplir ciertas obligaciones fiscales. El informe pone de manifiesto los costes administrativos derivados de los sistemas

19. Vid. POST, D., “Digital Tax Administration 4.0”, OWENS, J. & RISSE, R. (Eds.), Tax Law and digitalization: the new frontier for government and business, Wolters Kluwer, Alphen aan den Rijn, 2021, págs. 41-43. 20. Documento disponible en https://www.oecd-ilibrary.org/taxation/tax-administration-3-0-thedigital-transformation-of-tax-administration_ca274cc5-en (último acceso: 23.09.2024). 21. Cfr. OCDE, Tax Administration 3.0: The Digital Transformation of Tax Administration, OECD Publishing, Paris, 2020, págs. 13-14.

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de retención a cuenta como ejemplo de este fenómeno. En general, ante el aumento de las obligaciones tributarias formales se detecta la obligación de muchos obligados tributarios a adoptar medidas adicionales para comprender, procesar, calcular y declarar las obligaciones tributarias. 3. En el sistema actual, la mayoría de tributos se calculan, declaran y pagan cuando finaliza el periodo impositivo, como por ejemplo en el IVA, en el Impuesto sobre Sociedades o en el Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas. A posteriori, esa información es revisada por la Administración tributaria y en caso de detectarse algún riesgo o inconsistencia se realizaría una actuación comprobatoria. Por lo tanto, el actual sistema descansa, principalmente, en una idea de control posterior a la finalización del periodo impositivo. Posiblemente, se podrían reducir los incumplimientos tributarios y la conflictividad si se fuese verificando en tiempo real el periodo impositivo. 4. La actividad de la Administración tributaria se considera independiente y no está integrada en el marco de una estrategia común entre el resto de Administraciones Públicas, nacionales o internacionales. Señala el Foro de Administración Tributaria de la OCDE que los diversos sistemas utilizados por los organismos públicos dificultan el intercambio de datos o el uso de procesos comunes, generando descontento entre los contribuyentes. Se señala como ejemplos la utilización de diferentes mecanismos de identificación digital entre diferentes Administraciones o los diferentes requisitos para cada modelo de declaración. Ante esta tesitura, el nuevo enfoque para una Administración tributaria 3.0 aboga por una mayor presencia del componente digital tanto en las relaciones de las Administraciones tributarias con los contribuyentes como en los procesos internos y en la aplicación de los tributos. Esta nueva visión está muy conectada con las estrategias de cumplimiento tributario por diseño o compliance by design. El tránsito desde una Administración tributaria 2.0 hacia la 3.0 se produce con la integración de los procedimientos tributarios en la vida cotidiana y en los modelos de negocio de los contribuyentes, de tal forma que el cumplimiento tributario prácticamente sea automático ya que va a existir un flujo de información en tiempo real entre los modelos de negocio y las actividades de los contribuyentes con la Administración tributaria. Actualmente, en algunos aspectos la Administración tributaria española se encuentra muy cercana a esa visión 3.0, al igual que otras jurisdicciones22. Asi-

22. En este sentido es muy ilustrativo el último informe sobre Administraciones tributarias de la OCDE, Tax Administration 2023. Comparative Information on OECD and other Advanced and Emerging Economies, OECD Publishing, Paris, 2023 (disponible en: https://www.oecd-ilibrary.org/taxation/ tax-administration-2023_900b6382-en último acceso: 23.09.2024), en el que se señala el uso de sistemas de control de riesgos fiscales que emplean modelos predictivos, como por ejemplo en las Administraciones tributarias Canadiense y sueca, o el uso de herramientas digitales para procesar los datos suministrados por los contribuyentes y terceros, como las Administraciones tributarias chilena, finlan-

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mismo, la idea que se desprende de los últimos planes estratégicos de la AEAT van, por supuesto, en la línea de reforzar el enfoque de la Administración tributaria 2.0. y también transitar en el corto y medio plazo hacia proceso de la Administración 3.0. Como ejemplo de integración de los procesos fiscales en los sistemas utilizados por los contribuyentes podemos destacar el programa VERI*FACTU y la adopción de un sistema de facturación electrónica obligatoria para todos los empresarios y profesionales a través de un software homologado y conectado con la Administración tributaria en tiempo real23. En definitiva, el Foro de Administración tributaria propone en su publicación de agosto de 2020 un nuevo enfoque de tributación automática en una visión 3.0. Entre los principales elementos de la Administración tributaria 3.0 podemos destacar los siguientes24: 1. Integración con los sistemas naturales de los contribuyentes, convirtiendo el pago de impuestos en una experiencia fluida e integrada en la vida cotidiana y las actividades empresariales. 2. La transformación de muchas plataformas digitales en agentes de la Administración tributaria que llevarán a cabo procesos de forma integrada con los sistemas de las Administraciones tributarias. 3. Seguridad jurídica en materia tributaria en tiempo real. 4. Mayor transparencia y credibilidad 5. Integración de la tributación con otros servicios y funciones de los organismos gubernamentales.

desa o polaca, entre otras. Asimismo, de los 52 países analizados en este informe se señala que en más del 50% de ellos emplearon la inteligencia artificial para detectar posibles riesgos fiscales y casi la mitad de ellos la usaron para detectar escenarios de elusión o evasión fiscal en 2022. También se detecta el uso de herramientas digitales para la asistencia de los contribuyentes, como el sistema de información integrada para grandes empresas en China y Georgia. 23. Está prevista la entrada en funcionamiento de estos sistemas informáticos estandarizados para los procesos de facturación el 1 de julio de 2026, para contribuyentes del Impuesto sobre Sociedades, y el 1 de enero de 2026 para el resto de obligados tributarios, según la modificación operada por el Real Decreto 254/2025, de 1 de abril, por el que se modifica el Real Decreto 1007/2023, de 5 de diciembre, por el que se aprueba el Reglamento que establece los requisitos que deben adoptar los sistemas y programas informáticos o electrónicos que soporten los procesos de facturación de empresarios y profesionales, y la estandarización de formatos de los registros de facturación. Estos procesos de digitalización de la facturación son habituales en otras jurisdicciones, bien a través de proyectos piloto o ya plenamente implantados, como por ejemplo en China, India o Corea del Sur. En el caso de China destaca el proyecto “The Golden Tax System” que incluye, desde agosto de 2018, la aplicación de tecnología blockchain para la facturación a efectos de las declaraciones del IVA. Cfr. OLOWSKA, M., PESHORI, P. & LAN, S., “The digitalization of Tax administration in China (People´s Rep.), India and Kore (Rep.) in the fourth industrial revolution”, Bulletin for International Taxation, vol. 74, núm. 8, 2020, págs. 465-480. 24. Cfr. OCDE, Tax Administration 3.0: The Digital Transformation of Tax Administration, op. cit., págs. 15-18.

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6. Interrelación del personal y las competencias humanas con las herramientas avanzadas de análisis y apoyo en la toma de decisiones, como la Inteligencia Artificial. Podemos colegir que la Administración tributaria 3.0 es una nueva versión de la Administración tributaria electrónica bastante inespecífica, si bien nada obsta para entender que sus pilares fundamentales van a ser las herramientas de IA y la automatización de proceso. Esta automatización de los procesos tributarios y de los cumplimientos tributarios es lo que vaticina un salto cualitativo más allá de la tradicional Administración tributaria electrónica y que nos adentremos en un escenario, aun prematuro, pero que quiere avanzar con paso firme en la Administración tributaria española, como es la Administración tributaria 3.025. Asimismo, en esta filosofía de Administración tributaria 3.0 es crucial la protección de los derechos y garantías de los obligados tributarios, especialmente a través de mecanismos de supervisión de estas tecnologías, especialmente de la IA, pues, como bien ha alertado Grau Ruiz el nivel de automatización extrema va a desencadenar que algoritmos adopten decisiones que puedan ser ejecutadas automática y acríticamente por los funcionarios de la Administración tributaria26. Por otra parte, el grado de implantación de esta visión 3.0 para la Administración tributaria española en su conjunto va a ser desigual, tal y como viene sucediendo. Es en la AEAT donde mayores esfuerzos se están realizando a diferencia de las Administraciones tributarias autonómicas y las locales27. La digitalización de las Administraciones tributarias, pese a las importantes ventajas que presenta, también tiene ciertos desafíos que pueden impactar negativamente sobre los contribuyentes. Carbajo Vasco y Collosa señalan estos desafíos, entre los que podemos destacar los siguientes28. En primer lugar, las elevadas inversiones que se requieren para la implantación de los sistemas e infraestructuras tecnológicas. En segundo lugar, la concepción del dataísmo a tenor de la cual se aceptan los resultados de un determinado algoritmo sin ningún tiempo de reflexión o pensamiento crítico. En tercer lugar, las brechas que se abren entre los tejidos sociales menos capacitados tecnológicamente para relacionarse electrónicamente con las Administraciones tributarias. En cuarto lugar, los problemas de compatibilidad e interoperabilidad entre los sistemas de las Administraciones tributarias con el resto de los sistemas TIC usados por otras Administraciones Públicas. Finalmente, también es un problema por la posible inter-

25. Cfr. SÁNCHEZ HUETE, M.A., “La contestación automatizada de procedimientos tributarios”, Revista Española de Derecho Financiero, BIB 2023\1104, núm. 198, 2023, ap. I. Consultado a través de Proview (último acceso: 23.09.2024). 26. Sobre estos desafíos, vid. GRAU RUIZ, Mª A., “Riesgos y oportunidades en la creciente digitalización fiscal”, Revista Técnica Tributaria, núm. 130, 2020, pág. 11. 27. Cfr. OLIVER CUELLO, R., Administración electrónica tributaria en el ámbito tributario, op. cit., pág. 218. 28. Cfr. CARBAJO VASCO, D. y COLLOSA, A., La digitalización en las Administraciones Tributarias, op. cit., págs. 54-57.

La administración tributaria 3.0: Entre el presente y el futuro

pretación automatizada de una legislación tributaria que admite diversas interpretaciones, provocándose situaciones de inseguridad jurídica ante la incertidumbre del resultado que pueda arrojar un sistema de IA predictivo o decisorio. En definitiva, tras lo expuesto con anterioridad, podemos concluir que las relaciones tributarias se están integrando cada vez más en una filosofía de Administración tributaria 3.0 que se expande a diversas velocidades entre las diferentes Administraciones tributarias del mundo. En el caso español, nos hallamos en una situación de transición entre un escenario de Administración 2.0 hacia un modelo 3.0 en algunos casos. Por lo tanto, los documentos de la OCDE y de su Foro de Administraciones Tributarias sobre esta visión 3.0 no son tan futuristas como podríamos imaginar, resultando que el futuro 3.0 en la Administración tributaria, con una integración plena entre los contribuyentes y los procesos de la Administración en tiempo real, son cada día más presente. Todo ello, sin perjuicio del debido respeto a los derechos y garantías de los contribuyentes que debe presidir esta nueva Administración tributaria electrónica.

II. U N NUEVO MODELO DE RELACIÓN TRIBUTARIA: LA ADMINISTRACIÓN DE ASISTENCIA DIGITAL INTEGRAL (ADI) La digitalización de las Administraciones tributarias conlleva, entre otras consecuencias, una digitalización de las relaciones tributarias, tal y como hemos visto anteriormente. Este nivel de digitalización de la relación tributaria varía entre cada Administración tributaria, tanto en Derecho comparado como a nivel doméstico. La creciente complejidad del sistema tributario y la imposición de un mayor número de obligaciones tributarias formales a ciertos colectivos de obligados tributarios debe compensarse con una Administración tributaria que ofrezca la debida asistencia e información a los contribuyentes, especialmente cuando esa relación tributaria sea electrónica y afecte a colectivos menos familiarizados con esta idea. La digitalización va a impactar en la Administración tributaria española en la prestación de un servicio interesante como es la asistencia digital integral. En definitiva, el objetivo de esta filosofía digital en la AEAT es, por un lado, alcanzar un cumplimiento tributario lo más íntegro y completo posible, para lo cual será imprescindible desplegar una buena estrategia de asistencia e información a los contribuyentes y, por otro lado, luchar contra potenciales incumplimientos y contra el fraude fiscal. Como contrapartida al deber de contribuir que tienen los obligados tributarios ex art. 31 CE, se regula un expreso deber de información y asistencia a los obligados tributarios que debe prestar la Administración tributaria. Su fundamento constitucional puede reconocerse en los principios de seguridad jurídica (art.

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9.3 CE) y eficacia de la actuación administrativa (art. 103.1 CE)29. La sección 2ª del Capítulo I del Título III de la LGT regula el deber de la Administración tributaria de prestar información y asistencia a los obligados tributarios. Ese deber se concreta en el art. 85.1 LGT y se mecaniza con una serie de cauces regulados en el art. 85.2 LGT que no tienen carácter cerrado; es decir, pueden establecerse otros mecanismos diferentes a los allí recogidos para prestar a los obligados tributarios la necesaria información y asistencia acerca de sus derechos y obligaciones. Entre los instrumentos contemplados en el listado del art. 85.2 LGT se encuentran la publicación de texto actualizados de las normas tributarias y de la doctrina administrativa de mayor trascendencia; las comunicaciones y actuaciones de información efectuadas por los servicios destinados a tal efecto en los órganos de la Administración tributaria; las contestaciones a consultas escritas; las actuaciones previas de valoración y la asistencia a los obligados en la realización de declaraciones, autoliquidaciones y comunicaciones tributarias. Con la irrupción de las nuevas tecnologías, la AEAT fue progresivamente introduciendo mecanismos de asistencia a los obligados tributarios, como por ejemplo el ya extinto Programa Padre en la declaración del IRPF de 1988, la creación de una sede electrónica o el propio programa Renta Web del IRPF. La asistencia e información a los obligados tributarios es un deber que la ley impone a la Administración tributaria y en él se ha encontrado un terreno fértil para el desarrollo e implantación de TIC con el fin de lograr una mayor eficacia y calidad en el cumplimiento de este deber. La LGT no se pronuncia de forma expresa en el mencionado artículo 85 sobre la aplicación de las TIC para cumplir con este deber. Recordemos que el art. 96 LGT es un precepto que desprende sus efectos en todo el Título III referente a la aplicación de los tributos y su contenido no va más allá de una habilitación a que se empleen las herramientas tecnológicas precisas en el marco de la actividad administrativa. Sin embargo, a nivel reglamentario encontramos el art. 78 del Real Decreto 1065/2007, de 27 de julio, por el que se aprueba el Reglamento General de las actuaciones y los procedimientos de gestión e inspección tributaria y de desarrollo de las normas comunes de los procedimientos de aplicación de los tributos (RGGI), el cual está dedicado a los programas y uso de medios telemáticos en la asistencia a los obligados tributarios. Señala el art. 78.1 RGGI que “la Administración tributaria podrá facilitar a los obligados tributarios programas informáticos de asistencia para la confección y presentación de declaraciones, autoliquidaciones y comunicaciones de datos”. También contempla este artículo la posibilidad de que la asistencia para el cum-

29. Cfr. CARRASCO PARRILLA, P.J., “Información y asistencia a los obligados tributarios como mecanismo para prevenir el fraude fiscal” en COLLADO YURRITA, M.A., ROMERO FLOR, L.M. y NOCETE CORREA, F.J. (Dirs.), La digitalización tributaria. Problemas y oportunidades, Atelier, Barcelona, 2024, pág. 67.

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plimiento de las obligaciones tributarias se ofrezca por vía telemática, debiéndose procurar alcanzar al mayor número de obligados tributarios. Por otro lado, también es preciso destacar el art. 84.3 RGGI el cual reconoce la aplicación de actuaciones automatizadas en las actuaciones de asistencia a los obligados tributarios. Señala este precepto que “para el desarrollo de las actividades de asistencia a los obligados tributarios, la Administración tributaria podrá establecer servicios automatizados, tales como la identificación telemática ante las entidades colaboradoras en la recaudación, la participación en procedimientos de enajenación forzosa o la puesta a su disposición de registros electrónicos de apoderamiento o representación”. Mas allá de los ejemplos de escenarios en los que podrían aplicarse estas actuaciones automatizadas, la habilitación de esta norma reglamentaria es general, quedando así cubierta por el ordenamiento tributario la creación de las denominadas Administraciones de asistencia Digital Integral o ADI. La AEAT viene priorizando el uso de las nuevas tecnologías para asistir a los contribuyentes desde hace varios años. En este sentido el anterior Plan Estratégico de la AEAT 2020-2023 ya señalaba el propósito firme “en la implementación de una nueva relación con los obligados tributarios, basada en la utilización de nuevas vías de información, asistencia y tramitación por canales telemáticos, de manera que estos puedan realizar todas las gestiones que demanden sin necesidad de desplazarse presencialmente a las oficinas”30. Este documento señaló extensamente toda una estrategia de asistencia integral digital que ha ido desarrollándose progresivamente a lo largo de los años posteriores. Esa asistencia integral consiste en el uso conjunto de todos los canales para la prestación del servicio de información y asistencia, si bien priorizando los canales telefónico y electrónico. Esta estrategia de asistencia digital integral encuentra entre sus exponentes el desarrollo de los asistentes virtuales, con el fin de resolver dudas, los localizadores de entregas de bienes y prestaciones de servicios en el IVA, las calculadoras de plazos para el sistema de Suministro Inmediato de Información en el IVA o la potenciación del programa INFORMA +, con posibilidad de contactar telemáticamente por chat o videollamada con el personal de la Administración tributaria, entre otros servicios. En algunas de estas herramientas, como por ejemplo en los asistentes virtuales, está presente la IA. Asimismo, la creación de las ADI son una forma de servir 24 horas a los contribuyentes de manera telemática31.

30. AEAT, Plan Estratégico de la Agencia Tributaria 2020-2023, 2020, pág. 73, disponible en https://sede.agenciatributaria.gob.es/Sede/planificacion/plan-estrategico-agencia-tributaria/planes-estrategicos-anteriores.html (último acceso: 25.09.2024). 31. Como ha señalado Sánchez-Archidona Hidalgo, se puede hablar de una “Administración tributaria en casa”. Cfr. SÁNCHEZ-ARCHIDONA HIDALGO, G., El sistema de relaciones entre la Administración tributaria y los contribuyentes en la era de la inteligencia artificial y del cumplimiento voluntario, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, pág. 55.

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Por su parte, el Plan Estratégico 2024-2027 incide en el desarrollo de este modelo de información y asistencia integral para facilitar el cumplimiento voluntario de las obligaciones tributarias y aduaneras32. El actual Plan Estratégico hace una declaración de intenciones para mantener y reforzar la atención presencial en las oficinas para acto seguido señalar que se pretende ampliar de forma progresiva la oferta de servicios por vías no presenciales. Por otro lado, se pronostica la creación de una nueva aplicación de citas que contará con una cita especializada para los profesionales tributarios. También se mejorarán las herramientas de asistencia virtual ya disponibles en la sede electrónica, como los informadores de renta, buscadores de actividades y obligaciones tributarias, localizadores de operaciones sujetas al IVA, calculadoras y ayuda para cumplimentar modelos de autoliquidación, así como la mejora del servicio de INFORMA +. Respecto al servicio INFORMA + debe destacarse la evolución del proyecto de creación de la Base Única de Conocimiento Tributario, a tenor de la cual los contribuyentes que usen este servicio y formulen sus dudas tributarias pueden recibir una contestación a tenor de la doctrina establecida por el Tribunal Económico-Administrativo Central, las consultas de la Dirección General de Tributos, así como los criterios interpretativos existentes en la Agencia Tributaria. Las contestaciones más complejas pueden ser recibidas por escrito con un Código Seguro de Verificación, previa acreditación de la identidad por medio de un certificado electrónico o Clave Pin. De esta manera, si el contribuyente actúa conforme a la respuesta, se entenderá que no podrá ser sancionado por haber actuado con la diligencia debida, tal y como indica el art. 179.2. d) LGT. No obstante, nunca tendrán la consideración de consultas vinculantes este tipo de contestaciones que se den a través de asistentes virtuales o del programa INFORMA +. Es loable esta estrategia constante de digitalización de la asistencia e información a los obligados tributarios. Sin embargo, no debe perderse nunca el foco en la posible atención presencial en las oficinas de cualquier Administración tributaria. Coincidimos con Mories Jiménez en que “sería conveniente que se precisara aún más la necesidad de garantizar a todos los ciudadanos la asistencia, y no dar por supuesto que todos los obligados tributarios tienen a su alcance los medios técnicos necesarios para utilizar las vías de información y asistencia telemáticas”33. La brecha digital no solo se detecta entre ciudadanos con bajos conocimientos digitales, sino que también puede afectar a nativos digitales que encuentran una barrera al no saber utilizar correctamente los instrumentos electrónicos a su disposición. Según las últimas estadísticas del sistema estatal de indicadores para la educación 2024 del Ministerio de Educación, Formación Profesional y Depor-

32. Cfr. AEAT, Plan Estratégico de la Agencia Tributaria 2024-2027, 2024, págs. 19-21. 33. MORIES JIMÉNEZ, Mª T., “La Administración tributaria y el uso de medios telemáticos como canal de asistencia e información a los ciudadanos: ¿todo son ventajas?”, op. cit., p. 415.

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tes, solo el 66,2 % de la población española de 16 a 74 años tiene, al menos, competencias digitales básicas. En el ámbito europeo, la media está situada en el 56% de la población, si bien ahí la estadística abarca la posesión de competencias digitales básicas o avanzadas. Estimamos que este detalle, por pequeño que parezca, es altamente significativo porque el estudio habla de competencias digitales básicas, las cuales, en muchos casos, no son suficientes para hacer frente al estado actual de nuestra Administración tributaria electrónica. Por otro lado, la comparativa con la estadística europea también debe ser analizada con cautela dado que en ella se habla de población en edad adulta con competencias digitales básicas o avanzadas, mientras que la española solo se centra en las de tipo básico34. De un modo u otro, nuestra lectura particular de esta estadística que anualmente se publica es que existe una palmaria brecha digital y una gran parte de la población española no tiene competencias digitales avanzadas, como son las que se necesitan en muchas ocasiones para la relación electrónica con la Administración Pública. Estas competencias digitales básicas que ostenta más de la mitad de la población adulta española podrían ser suficientes para usar herramientas de asistencia digital integral muy básicas como un chatbot o el acceso a trámites electrónicos muy sencillos, pero son insuficientes para buena parte de actuaciones a realizar electrónicamente para cumplir con sus obligaciones tributarias En este sentido, estimamos que las herramientas de asistencia virtual de la AEAT son bastante intuitivas y fáciles de usar; sin embargo, debe garantizarse esta asistencia virtual a la par que se siga prestando el mismo servicio de manera presencial y personalizada para cada contribuyente para evitar que los contribuyentes sin competencias digitales suficientes pierdan su derecho a la información y asistencia en el cumplimiento de sus obligaciones tributarias. De lo contrario, se estará imponiendo subrepticiamente una obligación de relación electrónica con la Administración tributaria. Las ADI han ido progresivamente implantándose tras la prueba piloto de una oficina ADI en Valencia, ampliándose hasta Vigo, Madrid-Getafe y Granada. Los servicios van dirigidos a cualquier tipo de contribuyente y se pueden clasificar en tres: información, asistencia en el cumplimiento y asistencia en la tramitación de procedimientos35. En definitiva, estas nuevas oficinas pretenden actuar como un mostrador virtual multicanal, con posibilidad de contacto directo con su personal vía chat, teléfono o videollamada, dentro del horario previsto de 9:00 a 19:00. Evitan el desplazamiento físico de los contribuyentes, agilizando ciertos trámites y produciendo un ahorro de costes, especialmente para la Administra-

34. MINISTERIO DE EDUCACIÓN, FORMACIÓN PROFESIONAL Y DEPORTES, Sistema Estatal de Indicadores de la Evaluación, 2024, págs. 60-63, disponible en: https://www.educacionfpydeportes.gob.es/inee/indicadores/sistema-estatal/ultima-edicion.html (último acceso: 28.09.2024). 35. Cfr. GARCÍA DE CASTRO, G.D. y JUAN LOZANO, A.M., La Administración tributaria digital integral: la evolución de la gestión tributaria en el marco de la LGT, Lefebvre, Madrid, 2021 (documento consultado en Lefebvre: último acceso: 26.09.2024).

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ción tributaria. Asimismo, su ámbito de aplicación, por el momento, se focaliza en la gestión tributaria con el fin de asistir al contribuyente en la elaboración de sus autoliquidaciones o declaraciones, no abarcando a los procedimientos de comprobación, recaudación, ni mucho menos a los procedimientos sancionadores. Por el momento, está focalizada especialmente en trámites de información en materia de IRPF, IVA y censos36. Estas actuaciones se llevan a cabo a través del sistema de chat, cita previa telefónica y contestación por escrito a las preguntas formuladas. Asimismo, estas ADI no dictan actos administrativos que resuelvan procedimientos. La relación tributaria encuentra un nuevo modelo de relación para cumplir con las obligaciones tributarias a través de la denominada asistencia digital integral y en las propias ADI. Está previsto que las ADI vayan extendiéndose. Si bien son la máxima expresión de una asistencia digital completa, no debe pasarse por alto los posibles riesgos de falta de acceso al derecho de asistencia de los contribuyentes por la brecha digital que afecta a algunos sectores de la población. Por ello, debería mantenerse siempre el mismo servicio, en su mayor calidad posible, a través de la atención presencial en las delegaciones de la AEAT37. Por otra parte, la asistencia digital integral conformada por toda una serie de herramientas tecnológicas disponibles en la sede electrónica de la AEAT son una realidad que afecta a cualquier contribuyente. Permiten informar y asistir a los obligados tributarios antes de presentar sus declaraciones o autoliquidaciones. Facilita el cumplimiento tributario, si bien es preciso que los algoritmos de los asistentes virtuales continúen alimentándose y desarrollando respuestas cada día más efectivas y que satisfagan completamente la pregunta realizada por el contribuyente. Toda la estrategia de implantación de una asistencia digital integral responde a una pretensión de mejorar el cumplimiento voluntario de las obligaciones tributarias y así evitar escenarios de incumplimiento o fraudulentos.

36. Según los datos de la última Memoria de la AEAT publicada a la fecha de redacción de este trabajo correspondiente al año 2022, las ADI en funcionamiento realizaron 101.214 asistencias a través del chat y 88.813 mediante citas previas telefónicas. Vid. AEAT, Memoria 2022 Agencia Tributaria, 2024, pág. 31. 37. De igual manera, resulta criticable que el deber de información y asistencia de la Administración tributaria se supedite al cumplimiento de un deber del contribuyente como es el de la obtención de una cita previa, la cual habría que obtenerla a través de medios electrónicos. Siguiendo a Sánchez Huete, “hacer depender el deber administrativo de asistencia e información tributaria a conseguir ciertos niveles de alfabetización o de disponibilidad de medios o conocimientos puede suponer postergar sine die su cumplimiento”. Vid. SÁNCHEZ HUETE, M.A., “Impacto del COVID-19 en la aplicación virtual de los tributos”, Quincena Fiscal, núm. 1-2, 2024, ap. II.3 (Consultado a través de Proview el 9.10.2024). Asimismo, la cita previa obligatoria carece de cobertura normativa y ya no existen las circunstancias que motivaron su aplicación durante la pandemia por COVID-19. Como indica Beltrán Castellanos, podría mantenerse una cita previa voluntaria, con el fin de racionalizar el acceso a las oficinas y registros públicos y evitar largas esperas, pero garantizando que esa cita se pueda obtener no solo por medios electrónicos, sino también presencialmente. Vid. BELTRÁN CASTELLANOS, J.M., La brecha digital en las relaciones de la ciudadanía con las Administraciones Públicas, op. cit., págs. 140-146.

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No obstante, esta idea de cumplimiento voluntario aun no debe confundirse con el anhelado cumplimiento automático de las obligaciones tributarios. Las herramientas tecnológicas de la Administración tributaria aún deben penetrar más en la fase de gestión tributaria para que los obligados tributarios prácticamente ya reciban un borrador de su declaración o autoliquidación completamente correcto y con todos los datos. De esta manera, el cumplimiento tributario se realizará conforme dicta el criterio de la Administración tributaria, lo cual puede suponer una merma en la contratación de los servicios de profesionales tributarios por parte de los contribuyentes38. Por ello, estimamos que debe salvaguardarse un límite de actuación y colaboración de los profesionales tributarios dentro de las herramientas de asistencia digital integral con el fin de defender el criterio más acorde con la legalidad tributaria.

III. L A IRRUPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS RELACIONES TRIBUTARIAS 1. La Inteligencia Artificial en la Administración tributaria: mucho más allá de la asistencia a los obligados tributarios Las Administraciones tributarias están integrando con fuerza diversos sistemas de análisis de grandes paquetes de datos, conocido como minería de datos o Big Data, así como herramientas y aplicaciones de IA con el fin de lograr una mayor eficacia en sus actuaciones. En la lucha contra el fraude fiscal los datos son importantes, siendo las Administraciones tributarias poseedoras de grandes paquetes de datos procedentes de diversas fuentes, por lo que los sistemas de IA van a ser instrumentos potentes para el análisis de los riesgos fiscales39. Los sistemas de inteligencia artificial están formados por algoritmos y programas informáticos que son capaces de analizar su entorno y llevar a cabo actividades y resultados comparables al razonamiento humano40. Quizás el matiz

38. Cfr. BILBAO ESTRADA, I., “Disrupción tecnológica y Administración tributaria: deber de contribuir, lucha contra el fraude, y derechos y garantías del contribuyente” en ANTÓN ANTÓN, A. y BILBAO ESTRADA, I. (Dirs.), Retos y oportunidades de la Administración tributaria en la era digital, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2019, pág. 137. 39. Cfr. SERRANO ANTÓN, F., “Artificial Intelligence and tax Administration: strategy, applications and implications, with special reference to the tax inspection procedure”, World Tax Journal, vol. 13, núm. 4, 2021, pág. 576. 40. Cfr. COMISIÓN EUROPEA, Comunicación de la Comisión Inteligencia Artificial para Europa, SWD (2018) 137 final, de 25 de abril de 2018, pág. 1; SERRANO ANTÓN, F., “Fiscalidad y robótica: funcionalidades disruptivas en el Derecho tributario” en SERRANO ANTÓN, F. (Dir.), Fiscalidad e Inteligencia Artificial: Administración tributaria y contribuyentes en la era digital, Thomson ReutersAranzadi, Cizur Menor, 2020, pág. 22; VILLAR EZCURRA, M., “Regulatory challenges of the use of Arti-

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importante es el adjetivo “artificial” ya que, pese a que intentan emular al pensamiento humano, no deja de ser un artificio que nunca actúa poseído por los sentimientos y emociones humanas, sino con la objetividad de los análisis que realizan de los datos introducidos en sus sistemas. Los sistemas de IA están enfocados, desde la óptica de la Administración tributaria española, principalmente, para la información y asistencia a los obligados tributarios y la prevención e investigación del fraude fiscal. Sin embargo, también puede añadirse un tercer ámbito de aplicación como es la automatización de ciertos procedimientos y actuaciones tributarias41, derivándose hacia la informática decisional la toma de decisiones o la preparación de otras actuaciones que llevarán a cabo el personal de la AEAT. La IA al servicio de la Administración tributaria pone de relieve los dos modelos de Administración tributaria digital que pueden darse siguiendo a autores como Bilbao Estrada42 y Antón Antón43: reactivo o proactivo. En virtud del modelo reactivo, la captación y análisis de datos con trascendencia fiscal podría canalizarse gracias a algoritmos y herramientas de aprendizaje automático o machine learning para así detectar conductas fraudulentas que no han podido detectarse por otras vías. Por su parte, a tenor del modelo proactivo, la IA puede ser un instrumento potente para facilitar el cumplimiento tributario a través de la puesta en marcha de servicios de atención e información personalizada para el contribuyente. Por lo tanto, estimamos que la IA puede cohabitar entre esos dos modelos, si bien deben evaluarse previamente los beneficios y riesgos de un determinado sistema de IA concreto en la Administración tributaria44.

ficial Intelligence by tax Administrations”, ANTÓN ANTÓN, A. & GARCÍA-HERRERA BLANCO, C. (Eds.), Digital Transformation of tax Administrarions in the European Union, Instituto de Estudios Fiscales, Madrid, 2023, pág. 33. 41. Vid. MALVÁREZ PASCUAL, L.A., “El uso del Big Data y la inteligencia artificial en la planificación de las actuaciones inspectoras” en PITA GRANDAL, A. Mª, MALVÁREZ PASCUAL, L.A. y RUIZ HIDALGO, C. (Dirs.), La digitalización en los procedimientos tributarios y el intercambio automático de información, Aranzadi, Cizur Menor, 2023, págs. 116-118. 42. Cfr. BILBAO ESTRADA, I., “Disrupción tecnológica y Administración tributaria: deber de contribuir, lucha contra el fraude, y derechos y garantías del contribuyente”, op. cit., págs. 115-119. 43. ANTÓN ANTÓN, A. “Digitalización de la Administración tributaria: ¿un paso hacia un modelo de cumplimiento voluntario o un nuevo foco de conflictividad?” en MORENO GONZÁLEZ, S. y CARRASCO PARRILLA, P.J. (Dirs.), Cumplimiento cooperativo y reducción de la conflictividad: hacia un nuevo modelo de relación entre la Administración tributaria y los contribuyentes, Thomson ReutersAranzadi, Cizur Menor, 2021, págs. 648-649. 44. Los riesgos más importantes van a recaer sobre los derechos y garantías de los contribuyentes. Como vaticina Eseverri Martínez, “el contribuyente se verá sumido en procedimientos tributarios desarbolado de las garantías que rodean su condición, no ya de obligado tributario, sino de ciudadano”. Cfr. ESEVERRI MARTÍNEZ, E., “Garantías del contribuyente e inteligencia artificial” en MALVÁREZ PASCUAL, L.A., PITA GRANDAL, A. Mª y MARTOS GARCÍA, J.J. (Dirs.), Los modelos de negocio en la era digital. Tratamiento contable y fiscal e implicaciones en el procedimiento tributario y las garantías de los contribuyentes, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2023, pág. 545.

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Las Directrices Generales del Plan de Control Tributario y Aduanero de 202545 han reconocido el impulso de diversos proyectos de utilización de la IA en los diferentes ámbitos de la Agencia Tributaria para conseguir mayor eficiencia en las actuaciones, haciendo una declaración de intenciones en torno a la existencia de una supervisión humana en la toma de decisiones, en consonancia con el principio de centralidad humana46. Por un lado, hay que indicar que no mayor precisión ni desarrollo normativo acerca de los límites en el uso de la IA por parte de la AEAT, ni tampoco hay una regulación específica que garantice fehacientemente la predicada supervisión humana de cualquier decisión tomada por la IA. En este sentido, el Plan del Control Tributario y Aduanero de 2025 aboga por estudiar en el marco de la información y asistencia a los contribuyentes la implantación de un sistema ayudado por la IA que permita prever la demanda de asistencia que los contribuyentes puedan requerir de la Agencia Tributaria, con el fin de adaptar a la demanda real diaria existente el personal como la apertura de citas disponibles en los servicios ofrecidos. En lo que respecta al uso de la IA en el ámbito de las actuaciones de información y asistencia a los obligados tributarios ya hemos señalado anteriormente algunos ejemplos como los asistentes virtuales o chatbots. Se trata del empleo de algoritmos al pleno servicio del contribuyente, a diferencia de lo que sucederá en el ámbito de la lucha contra el fraude fiscal, la gestión de los riesgos fiscales y la prevención de potenciales incumplimientos en donde el clima es bien contrario. Los algoritmos ahí están más al servicio de los intereses de la Administración tributaria con ciertas quiebras en los principios de transparencia e igualdad, así como en los derechos y garantías de los contribuyentes. Actualmente las principales herramientas de asistencia virtual se encuentran en el IRPF, en Censos e IAE, en el IVA, en el Suministro Inmediato de Información en el IVA (SII), en el IRNR y en Aduanas e Impuestos Especiales47. Estos asistentes virtuales alimentados por la IA responden de manera personalizada las preguntas formuladas por el contribuyente. Por ejemplo, en los asistentes virtuales en SII, IVA y Renta son en los que se detecta mayor utilización48. Estos asistentes virtuales, junto a otras herramientas de ayudas como las ayudas a la

45. Resolución de 27 de febrero de 2025, de la Dirección General de la Agencia Estatal de Administración Tributaria. Disponible en https://www.boe.es/buscar/act.php?id=BOE-A-2025-5323 (último acceso: 17.03.2025). 46. Vid. AEAT, Compromiso ético en el diseño y uso de la Inteligencia Artificial en la Agencia Tributaria, 2025. 47. Puede accederse al elenco de herramientas, entre ellas los asistentes virtuales, en el siguiente enlace: https://sede.agenciatributaria.gob.es/Sede/ayuda/herramientas-asistencia-virtual.html (último acceso: 29.09.2024). 48. Según las últimas estadísticas publicadas referentes al año 2022, se produjeron un total de 1.572.634 accesos a las diferentes herramientas de asistencia virtual. Entre ellas, 285.865 accesos fueron al asistente virtual del IVA, 337.005 al informador de Renta y 178.844 al informador de Aduanas. Cfr. AEAT, Memoria 2022 Agencia Tributaria, op. cit., pág. 68.

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cumplimentación de los modelos 303 y 390 del IVA o las calculadoras de plazos están enfocadas a mejorar el cumplimiento tributario. En el ámbito de la lucha contra el fraude fiscal la IA está aportando a las Administraciones tributarias unas herramientas muy provechosas, tanto en un escenario previo de incumplimiento sobre predicciones realizadas sobre contribuyentes, como en la detección de conductas defraudatorias. En la AEAT destacan un elenco de herramientas, aplicaciones y programas que se nutren entre sí de potentes bases de datos para analizar los riegos fiscales, la elaboración de perfiles y la clasificación de obligados tributarios en función de los riesgos detectados. La herramienta más conocida es HERMES, la cual se nutre de los denominados zújares de la AEAT consistentes en diversas bases de datos con información con relevancia fiscal. Asimismo, existen otras herramientas como TESEO, PROMETEO, DÉDALO, PANDATA o NIDEL, focalizada esta última en la detección de redes de blanqueo de capitales49. HERMES destaca por elaborar informes estandarizados de riesgos fiscales para ayudar al personal de la AEAT para actuaciones comprobatorias. De igual forma, son interesantes las herramientas de IA que aprovechando el cruce de datos entre las declaraciones fiscales de los contribuyentes y los datos obrantes en las bases de datos detectan incoherencias variadas que potencialmente serían incumplimientos tributarios, ayudando también, por lo tanto, en la apertura de procedimientos de verificación o comprobación. La aplicación de la informática decisional en el ámbito tributario, entendida como la sustitución de la inteligencia humana en la toma de decisiones que se pueden canalizar a través de actos automatizados y actuaciones automatizadas, es un componente híbrido que sirve a los intereses de las tareas de asistencia a los obligados tributarios y también en la prevención y lucha contra el fraude fiscal. El art. 100.2 LGT considera como una forma de resolución de los procedimientos tributarios a la contestación efectuada de forma automatizada por la Administración tributaria, cuando esté prevista esta forma de terminación. Actualmente existen más de un centenar de actuaciones automatizadas en la Administración tributaria, incorporadas a través de Resoluciones de la Dirección General de la AEAT. Estas actuaciones automatizadas buscan agilizar los procedimientos de gestión y recaudación sobre solicitudes que suelen ser rutinarias. Algunos ejemplos son la generación y emisión de diligencias de embargo de créditos derivados del cobro mediante terminales de punto de venta; generación y emisión de requerimiento de verificación de datos cuando se detecten

49. Cfr. MALVÁREZ PASCUAL, L.A., “El uso del Big Data y la inteligencia artificial en la planificación de las actuaciones inspectoras”, op. cit., pág. 131 y ss.; OLIVER CUELLO, R., “Big data e inteligencia artificial en la Administración tributaria”, Revista de Internet, Derecho y Política, núm. 33, 2021, pág. 4; SOTO BERNABEU, L., “La inteligencia artificial y la gestión del riesgo fiscal de los contribuyentes en la aplicación del sistema tributario” en SÁNCHEZ-ARCHIDONA HIDALGO, G. (Coord.), La tributación del comercio electrónico. Modelos de negocio altamente digitalizados, La Ley, Madrid, 2022, págs. 452-454.

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incidencias en las que se advierta que un contribuyente no ha cumplimentado debidamente alguna información contenida en sus autoliquidaciones o declaraciones que, sin ser determinante en el cálculo del resultado de las mismas, sea esencial para la correcta gestión del impuesto por la Agencia Tributaria, pudiendo anticipar incluso el cobro de devoluciones, en su caso; obtención de certificados, como por ejemplo el certificado de encontrarse al corrientes de las obligaciones tributarias; la generación y emisión de las providencias de apremio de las deudas; y la generación y emisión de diligencias de embargo de dinero en cuentas abiertas en entidades de crédito, entre otras. Existe también un elenco de actuaciones automatizadas en materia de lucha contra el fraude fiscal, como ya hemos tenido ocasión de señalar anteriormente. Se trata de actuaciones que se producen a través de algoritmos y sin una intervención sustancial humana. Entre los diversos ejemplos de actuaciones automatizadas podemos reseñar además el programa de Recuperación de Información de Fuentes Abiertas (RIFA) o los mensajes conductuales que se envían a los obligados tributarios para estimular su cumplimiento tributario correcto y evitar errores indeseados, inspirados en técnicas behavioural insights50. Por lo tanto, existen, por un lado, los actos administrativos automatizados que pueden resolver procedimientos tributarios e incidir sobre la esfera de los derechos y garantías de los obligados tributarios, y, por otro lado, una serie de actuaciones que, sin resolver un procedimiento tributario, actúan como instrumentos de apoyo y predicción que indefectiblemente se estima que condicionan el futuro procedimiento en el que se pueda ver envuelto el obligado tributario y la resolución del mismo51. No obstante, las diferencias entre estos actos automatizadas que resuelven procedimientos y las actuaciones automatizadas son difusas52, entremezclándose en ocasiones. Las garantías existentes sobre la aprobación de estos algoritmos que van a afectar a la esfera jurídica del contribuyente no son las deseables ante el silencio existente en la normativa tributaria, más allá del deber de identificación previa del órgano responsable de la especificación, programación mantenimiento, supervisión y control de calidad del sistema automatizado, así como algunas su-

50. Cfr. OLIVARES OLIVARES, B.D., “La teoría de las garantías adecuadas en materia de protección de datos y sus implicaciones respecto de la toma decisiones automatizadas en la Administración tributaria” en OLIVARES OLIVARES, B.D. (Dir.), La inteligencia artificial en la relación entre los obligados y la Administración tributaria, CISS, Madrid, 2022, pág. 241. 51. Siguiendo a Sánchez Huete, la contestación automatizada tiene dos componentes. Por un lado, es un acto de un programa de IA que no tiene relación directa con la acción de una persona. Y, por otro lado, es un acto que se equipara normativamente al acto humano decisorio en un procedimiento tributario como es la resolución. Este autor defiende que la contestación automatizada del art. 100.2 LGT no es en puridad una resolución administrativa, sino una ficción jurídica que la equipara y por tanto puede ser una forma de terminación del procedimiento. Cfr. SÁNCHEZ HUETE, M.A., “La contestación automatizada de procedimientos tributarios”, op. cit. ap. II.1. 52. Cfr. OLIVER CUELLO, R., “Análisis de los derechos de los contribuyentes en la Administración electrónica”, Quincena Fiscal, op. cit., pág. 6. Consultado a través de Aranzadi Digital (último acceso: 29.09.2024).

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perficiales garantías de autenticidad de la actuación, o el deber de aprobación a través de una resolución las aplicaciones informáticas que vayan a efectuar tratamiento de información. Este deber se entiende cumplido con la simple aprobación y publicación de la resolución correspondiente, sin que exista una explicación del contenido y alcance que el posible sistema de IA vaya a tener53. Esta cuestión será analizada con mayor detenimiento más adelante, pues es uno de los desafíos de la IA sobre los derechos y garantías de los contribuyentes. A tenor de todo lo expuesto, podemos concluir que las herramientas de IA en la Administración tributaria española van más allá de la simple asistencia a los obligados tributarios en el correcto cumplimiento de sus obligaciones tributarias. Las actuaciones automatizadas, entendidas como aquellas en las que no hay intervención directa de un empleado público y se realizan íntegramente por medios electrónicos (art. 41.1 LRJSP), afectan a la posición jurídica de los contribuyentes notoriamente, sirviendo en algunos casos como referencias importantes para la apertura de procedimientos de inspección. En algunos casos, estos sistemas, con la intención de facilitar el cumplimiento tributario, restringen el libre ejercicio de las opciones fiscales que los contribuyentes tienen a su disposición, viéndose compelidos a cumplir sus obligaciones tributarias en la forma y con la interpretación de la norma tributaria que la AEAT y el algoritmo han establecido54. Por lo tanto, estimamos necesario una regulación específica en ma-

53. En este sentido, el art. 96.3 LGT determina que en “Los procedimientos y actuaciones en los que se utilicen técnicas y medios electrónicos, informáticos y telemáticos garantizarán la identificación de la Administración tributaria actuante y el ejercicio de su competencia. Además, cuando la Administración tributaria actúe de forma automatizada se garantizará la identificación de los órganos competentes para la programación y supervisión del sistema de información y de los órganos competentes para resolver los recursos que puedan interponerse”. A nivel reglamentario, el art. 84.1 RGGI señala que “En caso de actuación automatizada deberá establecerse previamente el órgano u órganos competentes según los casos, para la definición de especificaciones, programación, mantenimiento, supervisión y control de calidad del sistema de información. Asimismo, se indicará el órgano que debe ser considerado responsable a efectos de impugnación”. Por su parte, la autenticidad del correspondiente acto deberá garantizarse, ex art. 84.2 RGGI, mediante el sello electrónico de Administración Pública o un Código Seguro de Verificación. Por su parte, el art. 85.1 RGGI, sobre el deber de aprobación previa, indica que “en los supuestos de actuación automatizada a que se refiere el artículo anterior, las aplicaciones informáticas que efectúen tratamientos de información cuyo resultado sea utilizado por la Administración tributaria para el ejercicio de sus potestades y por las que se determine directamente el contenido de las actuaciones administrativas, habrán de ser previamente aprobadas mediante resolución del órgano que debe ser considerado responsable a efectos de la impugnación de los correspondientes actos administrativos”. 54. En anteriores campañas de declaración del IRPF, el programa Renta Web ha estado configurado de tal manera que se impedía a los contribuyentes aplicar una deducción autonómica en su declaración individual, obligándoles a presentar la declaración con la casilla de tributación conjunta para que se activase la casilla de la deducción correspondiente. Asimismo, el algoritmo recogía en otra campaña el estricto criterio de la Administración tributaria que impedía la posibilidad de aplicar la amortización sobre el 3% del coste de adquisición de un bien inmueble adquirido a título lucrativo a la hora de cuantificar los rendimientos netos del capital inmobiliario. La sentencia del Tribunal Supremo de 15 de septiembre de 2021, recurso de casación núm. 5664/2019, determinó incorrecta esa doctrina de la Administración; sin embargo, el algoritmo había impedido durante varias campañas que

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teria tributaria sobre el empleo de las decisiones automatizadas con el fin de que se reconozca al contribuyente un derecho a no verse sometidas a las mismas y, al menos, que no se usen los algoritmos como herramientas que compelen al contribuyente a cumplir sus obligaciones tributarias con la interpretación que defiende la Administración tributaria, la cual puede no ser siempre la alineada con una interpretación razonable de la norma tributaria.

2. ¿Es preciso humanizar los sistemas de Inteligencia Artificial empleados en materia tributaria? Ante los desafíos que se van detectando en la práctica por el empleo de sistemas de IA en aspectos que inciden de manera importante sobre los derechos y garantías de los obligados tributarios, nos preguntamos sobre la necesidad de añadir un componente de inteligencia humana a la IA. Dicho en otras palabras, ¿sería preciso revisar por parte de una persona los resultados que arroja un sistema de IA en materia tributaria? ¿Conviene asumir acríticamente las predicciones o señalamientos de fraude que realice un algoritmo? La clave de bóveda de estos interrogantes radica en el marco normativo, el cual debe ser el encargado de adoptar las garantías y cautelas oportunas para el uso de la IA en las relaciones tributarias y en las potestades de la Administración tributaria. Por todos son conocidos los problemas de sesgos que pueden derivar en sistemas de IA de caja negra o black boxes, en los cuales, el aprendizaje automático caso tras caso puede desvariar en alguna conducta discriminatoria sobre perfiles concretos de contribuyentes55. Estos sesgos pueden ser entendidos como resultados no deseados o perjudiciales para la sociedad o el individuo, alejados de lo ético56. Por lo tanto, sería conveniente que no se descargara sobre los sistemas de IA toda la confianza a la hora de predecir un resultado o señalar una posible conducta fraudulenta, sino que sería oportuno añadir elementos de control y supervisión humana, tanto en la fase previa al

los contribuyentes aplicasen en el programa Renta Web su criterio alejado del de la AEAT. Cfr. ALARCÓN GARCIA, E., “Algoritmos tributarios”, FiscalBlog, 2020, disponible en https://fiscalblog.es/algoritmos-tributarios/ (último acceso: 29.09.2024); CAMPOS MARTÍNEZ, Y.A., “¿Quién teme a los algoritmos tributarios? Un problema que va más allá de la tecnología” en SÁNCHEZ-ARCHIDONA HIDALGO, G. (Coord.), La tributación del comercio electrónico. Modelos de negocio altamente digitalizados, La Ley, Madrid, 2022, págs. 414-416; GARCÍA-TORRES FERNÁNDEZ, Mª J., “Contribuyente vs. Administración tributaria ¿nos rendimos ante el algoritmo?” en NAVARRO FAURE, A. (Dir.), Retos del Derecho Financiero y Tributario ante los desafíos de la economía digital y la Inteligencia Artificial, Tirant lo Blanch, Valencia, 2021, págs. 463-465. 55. En ocasiones estos sesgos pueden haber sido introducidos, consciente o inconscientemente, por los creadores. Como indica O´Neil, los algoritmos no dejan de ser “una opinión incrustada en matemáticas”. Cfr. O´NEIL, C., Armas de destrucción matemática. Cómo el Big Data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia, Capitán Swing, Madrid, 2017, pág. 20. 56. Cfr. REBOLLO DELGADO, L., Inteligencia Artificial y Derechos fundamentales, Dykinson, Madrid, 2023, págs. 27-28

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resultado como también en un escenario posterior a través de una motivación comprensible y entendible para el contribuyente que ve afectada su posición jurídica por culpa del algoritmo. Por su parte, el Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Reglamento de IA) no contribuye a aplicar el factor humano en lo que respecta al uso de la IA en los procedimientos tributarios y aduaneros, más allá de leves consideraciones sobre la transparencia. En este sentido, el Considerado 59 del Reglamento de IA excluye de la calificación de sistemas de IA de alto riesgo a los empleados por las Administraciones tributarias. Por lo tanto, se pierde una gran oportunidad a nivel de Derecho europeo para exigir la evaluación previa del impacto de estos sistemas sobre los derechos fundamentales de los contribuyentes. Recientemente, la AEAT, al hilo de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 202457, la cual señala entre sus objetivos estratégicos el empleo de la IA como herramienta de mejora de la productividad y la eficacia en la Administración Pública, ha publicado una Estrategia de IA58. Este documento, que recoge también la posición estratégica cuatrienal de la AEAT para 2024-2027, aboga por que la AEAT siga aprovechando las oportunidades que brinda la IA, a la par que se hacen genéricas declaraciones de intenciones como “el deber de abordar los desafíos asociados al uso de la IA”, o que se promueva el uso de una IA responsable, ética, confiable y respetuosa con los derechos fundamentales. Recordemos que este es un documento sin efecto jurídico vinculante alguno. Señala como principios rectores que informarán la actividad de la AEAT en el uso de la IA los siguientes: 1. Principio de responsabilidad. 2. Enfoque centrado en la persona. 3. Seguridad y Gobierno de la IA. Nos cuestionamos que estos principios sean suficientes para la aplicación de una IA respetuosa con los derechos y garantías de los obligados tributarios59. Es la mera exposición de una postura de la AEAT y un posicionamiento técnico que, como bien señala, restringirá el empleo de la IA según la limitación “[…] que venga determinada por el marco jurídico-normativo de aplicación en cada momento, por los principios éticos y de buen uso de la IA y los valores de

57. MINISTERIO DE ECONOMÍA, COMERCIO Y EMPRESA, Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, 2024, disponible en https://portal.mineco.gob.es/es-es/digitalizacionIA/Documents/Estrategia_IA_2024.pdf (último acceso: 30.09.2024). 58. AEAT, Estrategia de Inteligencia Artificial, 2024, disponible en https://sede.agenciatributaria. gob.es/static_files/AEAT_Intranet/Gabinete/Estrategia_IA.pdf (último acceso: 30.09.2024). 59. García-Herrera Blanco aboga por un catálogo mayor de principios que deben regir la aplicación de los sistemas de IA en la Administración tributario. Desde nuestro punto de vista, estos principios son más completos para tutelar los derechos y garantías de los contribuyentes: principio de prudencia, no discriminación, proporcionalidad, transparencia y gobernanza de datos. Cfr. GARCÍA-HERRERA BLANCO, C., “Principles in the use of Artificial Intelligence by tax Administrations: the need to build trust to enhance its use”, ANTÓN ANTÓN, A. & GARCÍA-HERRERA BLANCO, C. (Eds.), Digital transformation of tax Administrations in the European Union, Instituto de Estudios Fiscales, Madrid, 2023, págs. 269-275.

La administración tributaria 3.0: Entre el presente y el futuro

la Agencia Tributaria […]”60. Como ya hemos visto anteriormente, el marco normativo es bastante reducido sobre esta materia, más allá del art. 96 y 100.2 LGT, y algunas disposiciones del RGGI como el art. 84 y 85 que no aportan ninguna garantía adicional a los contribuyentes para luchar contra los problemas de discriminación y sesgos o la falta de motivación de las decisiones alcanzadas mediante algoritmos. Estimamos que tampoco tiene mayor recorrido el compromiso que manifiesta la AEAT en este documento cuando señala su voluntad “[…] de aplicar principios de transparencia en el uso de la IA con las limitaciones que puedan derivarse de la viabilidad técnica para hacerlo, o del carácter reservado de ciertos datos y actuaciones de conformidad con lo previsto en el artículo 95 de la Ley General Tributaria y normas de desarrollo”61. Encontramos un límite importante en el art. 170.7 RGGI, el cual señala el carácter reservado de los medios informáticos de tratamiento y selección de contribuyente que vayan a ser objeto de actuaciones inspectoras. Por lo tanto, este compromiso queda también muy debilitado y no añade ninguna garantía adicional a los contribuyentes. Sin embargo, pese a que insistimos en que el documento es un instrumento de soft law, es interesante que, por primera vez, haya un tímido posicionamiento sobre la cuestión que estamos tratando en este apartado referente a la acción humana en las actuaciones administrativas automatizadas. En este sentido, se predica en este documento que “se garantiza siempre la intervención humana que habrá de supervisar las decisiones que hayan podido ser propuestas por el sistema, validándolas o modificándolas”62. Desde nuestro punto de vista, este enfoque es muy positivo, si bien estimamos que debe ser una norma vinculante, como la LGT, la que deba establecer esta y otras garantías para los contribuyentes ante la era algorítmica.

IV. ¿ ES POSIBLE HABLAR DE UNA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA ALGORÍTMICA? Tal y como hemos expuesto al comienzo de este capítulo, es innegable que la IA va a ser la tecnología predominante en la configuración de una Administración tributaria 3.0 que conecte en tiempo real los hechos imponibles y las consiguientes obligaciones tributarias con la Administración tributaria, de tal forma que, en el futuro, el cumplimiento tributario sea prácticamente algo automático y que se produzca en el mismo instante en que se realice el hecho imponible. Por supuesto, tampoco debe infravalorase el potencial de otras tecnologías disruptivas como el blockchain o el Internet of Things o el Internet de las Cosas. Este augurio siempre deberá ser tomado con cautela, especialmente en

60. AEAT, Estrategia de Inteligencia Artificial, op. cit., pág. 13. 61. Ult. op. cit., pág. 8. 62. Ult. op. cit., pág. 13.

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los tributos periódicos, como el IRPF o el IS; sin embargo, la conjunción entre los entornos naturales de los contribuyentes y las aplicaciones informáticas de la Administración tributaria van a ser una realidad cada día más acuciante. En este escenario no podemos esconder la preocupación por la ausencia de un verdadero catálogo de derechos y garantías de los obligados tributarios ante los desafíos que proyectan los sistemas de IA, especialmente aquellos de caja negra cuya explicación en lo que atañe al iter lógico por el que alcanzan un resultado o una decisión es desconocido para las personas. Como también ha señalado el Collado Yurrita “no puede relegarse tanto por el legislador como por los operadores jurídicos la adecuación a esta realidad derivada de la inteligencia artificial, la adecuación de los clásicos institutos a las nuevas situaciones” 63. El art. 23.1 de la Ley 15/2022, de 12 de julio, integral para la igualdad de trato y la no discriminación, recoge que las Administraciones Públicas “favorecerán la puesta en marcha de mecanismos para que los algoritmos involucrados en la toma de decisiones que se utilicen en las Administraciones Públicas tengan en cuenta criterios de minimización de sesgos, transparencia y rendición de cuentas, siempre que sea factible técnicamente”. En su apartado segundo, establece la priorización de la transparencia en el diseño, la implementación y la capacidad de interpretación de las decisiones adoptadas por sistemas de IA. Asimismo, se aboga por promover una IA ética, confiable y respetuosa con los derechos fundamentales, siguiendo las recomendaciones de la UE. Esta modesta regulación sobre el uso de la IA por parte de las Administraciones Públicas es inconcreta y se depura en una mera declaración de intenciones como demuestran los verbos utilizados: “favorecerán” o “priorizarán”, entre otros. Además, esta iniciativa para tener en cuenta los criterios de minimización de sesgos, transparencia y rendición de cuentas se halla conectada al marco adoptado por la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, de la Carta de Derechos Digitales y de las iniciativas europeas en torno a la Inteligencia Artificial, tal y como recoge expresamente el art. 23.1 de la Ley 15/2022. Estos documentos son soft law; por lo tanto, se está vinculando la “promoción” de una serie de criterios en el uso de la IA por nuestra Administración Pública remitiéndose a instrumentos que no son jurídicamente vinculantes. Este hecho, junto a la vaguedad e imprecisión en la ejecución de los criterios contenidos en este art. 23 nos permiten concluir que su eficacia sobre los derechos de los ciudadanos afectados por algoritmos y decisiones automatizadas es prácticamente inapreciable. Por lo tanto, es precisa una doble adaptación. Por un lado, mediante la regulación de expresos derechos y garantías por la utilización de la Administración de la IA como, por otro lado, la adaptación de normas y principios clásicos del ordenamiento tributario a la realidad algorítmica mediante una interpretación

63. Cfr. COLLADO YURRITA, M.A., “La efectividad del derecho de buena administración, responsabilidad de la administración, del legislador y de la jurisprudencia”, BIB 2024\537, Revista Española de Derecho Financiero, núm. 202, 2024, pág. 21 (documento consultado a través de Aranzadi Digital el 30.09.2024).

La administración tributaria 3.0: Entre el presente y el futuro

flexible de esos institutos. El objetivo de estas dos perspectivas es común: proteger y tutelar los derechos y garantías de los contribuyentes frente a un uso desmedido y lesivo de la IA. Ante el avance de la IA en nuestra Administración tributaria y la irrefrenable digitalización de la economía, va a ser incuestionable que cada día se pueda sostener la existencia de una verdadera Administración tributaria algorítmica, como una especie dentro del gran género que siempre será la Administración digital64 o Administración electrónica. Ante una Administración tributaria que aplica en sus procedimientos tributarios la IA, ¿cómo entender motivada debidamente una decisión que afecta a la esfera particular del obligado tributario? De nuevo, nos surgen dudas sobre la aceptación sin fisuras del resultado que ha aportado un algoritmo, como ya hemos expuesto anteriormente. ¿Cómo explicar la decisión que ha adoptado el algoritmo si éste es de caja negra y no existen criterios técnicos, menos todavía humanos, para su explicación?65 Al hilo de estos desafíos sobre el deber de motivación de las decisiones administrativas, Gamero Casado66 propone que el proceso cumpla, al menos, cuatro condiciones para entender cumplido el deber de motivación:

64. Cfr. SIMONCINI, A., “Amministrazioine digitale algoritmica. Il quadro costituzionale”, CAVALLO PERIN, R. y GALLETA, D.U. (Dirs.), Il Diritto dell´Amministrazione Pubblica digitale, Giapichelli, Torino, 2020, pág. 115, citado por COLLADO YURRITA, M.A., “La efectividad del derecho de buena administración, responsabilidad de la administración, del legislador y de la jurisprudencia”, op. cit., p. 19. 65. También es interesante el papel de los algoritmos en las decisiones administrativas discrecionales dada la ausencia de empatía. Como señala Ponce Solé, “Cuando se ejerce discrecionalidad administrativa y se toman en consideración hechos, intereses y derechos de personas, esa empatía debería estar presente, y parece que sólo podría ejercerla un ser humano”. Cfr. PONCE SOLÉ, J., “Inteligencia artificial, Derecho administrativo y reserva de humanidad: algoritmos y procedimiento administrativo debido tecnológico”, Revista General de Derecho Administrativo, núm. 50, 2019, consultado desde https://laadministracionaldia.inap.es/noticia.asp?id=1509505 (último acceso:30.09.2024). Por su parte, Cerrillo i Martínez señala la dificultad de usar la IA cuanto mayor sea el grado de discrecionalidad “por la dificultad de reproducir a través de la inteligencia artificial los procesos cognitivos y volitivos que desarrolla el empleado público”. Cfr. CERRILLO i MARTÍNEZ, A., “El impacto de la inteligencia artificial en el Derecho administrativo ¿nuevos conceptos para nuevas realidades técnicas?, Revista General de Derecho Administrativo, núm. 50, 2019, consultado desde https://laadministracionaldia.inap.es/noticia.asp?id=1509574 (último acceso: 01.10.2024). También señala Miranzo Díaz que la decisión algorítmica “difumina el procedimiento como garantía y dificulta el ejercicio del control de discrecionalidad sobre el fondo debido a las dificultades para crear una motivación tal y como venía entendiéndose hasta ahora. Cfr. MIRANZO DIAZ, J., Inteligencia artificial y Derecho administrativo, Tecnos, Madrid, 2023, pág. 136. 66. GAMERO CASADO, E., “as garantías de régimen jurídico del sector público y del procedimiento administrativo común frente a la actividad automatizada y la inteligencia artificial” en GAMERO CASADO, E. (Dir.), Inteligencia artificial y sector público. Retos, límites y medios, Tirant lo Blanch, Valencia, 2023, pág. 447.

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1. Que se preserve la adecuada selección y depuración de los datos con los que se nutra el sistema. 2. Una explicación con transparencia de qué tipo de tecnología se está usando. 3. Acreditar la realización de los medios de control, supervisión y auditoria de los sistemas. 4. Aceptar el resultado por asentarse en esas premisas predeterminadas. A modo de conclusión, la Administración tributaria puede y debe usar las ventajas que le brindan las TIC, en este caso a través de una tecnología disruptiva como es la IA. Pero la IA debe de estar al servicio objetivo de los intereses generales, así como para garantizar la eficacia de la potestad administrativa ex art. 103.1 CE. En materia tributaria, esta IA debe estar al servicio de facilitar el cumplimiento tributario reduciendo considerablemente las cargas indirectas derivadas del cumplimiento tributario, pero sin que por ella se deba pagar un coste más elevado como es el de la pérdida de garantías en los procedimientos tributarios. Confiamos en que el empleo de la IA en materia tributaria puede legitimarse ante los ojos de la sociedad con un adecuado equilibrio entre el respeto a los derechos y garantías de los contribuyentes y las potestades administrativas encaminadas a asegurar y fiscalizar el cumplimiento de las obligaciones tributarias con el fin de recaudar los ingresos tributarios.

Capítulo II

L a aplicación de un sistema tributario inteligente

I. PLANTEAMIENTO Define el Diccionario de la Real Academia de la Lengua Española la palabra “sistema”, entre diversas acepciones, como un “conjunto de reglas o principios sobre una materia racionalmente enlazados entre sí”. Un sistema tributario está conformado por una serie de principios y reglas que vertebran toda una serie de tributos exigidos por los distintos niveles de la Hacienda pública a través de los correspondientes procedimientos establecidos por el ordenamiento tributario. Este sistema tiene por objetivo regular los diversos tributos con los que hacer efectivo el deber de contribuir al sostenimiento de los gastos públicos y así obtener los denominados ingresos tributarios que, junto a otros ingresos, irán destinados a cubrir las necesidades del gasto público a través de los correspondientes presupuestos. El sistema tributario español está ordenado por una serie de principios recogidos en el art. 31 de la Carta Magna: capacidad económica, generalidad, igualdad, progresividad, no confiscatoriedad y reserva de ley. No se podría hablar de “sistema” si no hay unos principios que vayan a disciplinar la articulación de unos tributos que van a ser exigidos por mandato de la ley. Por lo tanto, el binomio principios-tributos es imprescindible para defender la existencia de un sistema tributario moderno y sometido al principio de legalidad. Tal y como se ha expuesto anteriormente, el sistema tributario está incorporando toda una serie de recursos electrónicos derivados de los recientes avances de las TIC, entre los que destaca una tecnología capacitada con funciones cognitivas que emulan el razonamiento humano, como es la IA y, como estudiaremos a continuación, en ocasiones asociada a la tecnología Big Data. Esta moder-

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nización del sistema tributario encuentra diferentes grados de evolución en el escenario global. El principal avance viene acompañado de una nueva filosofía de Administración tributaria electrónica o 3.0, a tenor de la cual, en el ámbito de la Administración tributaria española, se están incorporando las TIC en las relaciones tributarias para asistir e informar a los contribuyentes en el cumplimiento de sus obligaciones tributarias. Asimismo, las tecnologías disruptivas están siendo empleadas para prevenir incumplimientos tributarios67, a través de mecanismos de IA predictivos con la segmentación y perfilado de contribuyentes en función del riesgo fiscal, y para luchar contra el fraude fiscal. Por su parte, la Real Academia de la Lengua Española define el adjetivo “inteligente”, en una de sus acepciones, como “Dicho de un sistema, de un edificio, de un mecanismo, etc.: Que están controlados por computadora y son capaces de responder a cambios del entorno para establecer las condiciones óptimas de funcionamiento sin intervención humana”. Es decir, la incorporación de elementos procedentes de nuevas tecnologías en estructuras, objetos o sistemas, físicos o intangibles, con el fin de que puedan ejecutar parte o la totalidad de sus funciones de manera automatizada y sin intervención humana es la característica precisa para poder entender que estamos en presencia de una inteligencia (computacional). Podemos concebir como sistema tributario inteligente aquel que para la aplicación de los correspondientes tributos emplea herramientas tecnológicas que automatizan la gestión, comprobación y recaudación tributaria, sin intervención humana en la toma de decisiones o predicciones. Es un concepto extremo que tiene cierto componente de ciencia ficción; sin embargo, esta delimitación tan amplia nos permite sentar un punto de partida para analizar las situaciones presentes y futuras de incorporación de técnicas de IA, acompañadas en ocasiones de Big Data, por parte de la Administración tributaria para facilitar el cumplimiento tributario, automatizar decisiones administrativas y luchar contra el fraude fiscal. Esta visión smart o inteligente de la aplicación del sistema tributario, en su sentido más amplio, suele ir asociada a pensamientos de avance científico, especialmente en la ingeniería informática y la ciencia computacional, de racionalidad, de eficiencia y de objetividad en el ejercicio de las potestades de la Administración tributaria68. Sin embargo, todas estas posibles ventajas no deben ocultar los importantes desafíos que pueden producirse sobre los derechos fundamentales y las garantías de los contribuyentes en su interacción con sistemas

67. El uso de la IA como herramienta para predecir riesgos fiscales se emplea en Administraciones tributarias como la australiana, la canadiense, la noruega, la británica o la finlandesa, entre otras. Cfr. KOIVULA, K., SHAMSUZZOHA, A. & SHAMSUZZAMAN, M., “Application of artificial intelligence as a knowledge creation instrument in tax procedures”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 133, part. E, 2024, disponible en https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108417 (último acceso: 3.10.2024). 68. Cfr. SÁNCHEZ HUETE, M.A., “La contestación automatizada de procedimientos tributarios”, op. cit., ap. I.

La aplicación de un sistema tributario inteligente

de IA. Igualmente, estos sistemas deben ser respetuosos con principios basilares de nuestro ordenamiento jurídico como la seguridad jurídica, la no discriminación, la interdicción de la arbitrariedad y la proporcionalidad, entre otros, y, por supuesto, servir con eficacia para la aplicación efectiva de los principios materiales del ordenamiento tributario. Esta visualización inteligente sobre las relaciones tributarias, la aplicación de los tributos o las herramientas de comprobación tributaria se ha visto especialmente potenciada por la irrupción de la IA. En décadas pasadas se asociaba el avance de las TIC con la evolución de una Administración tributaria electrónica. Desde nuestro punto de vista, el enfoque inteligente del sistema tributario hunde sus raíces en la incorporación de cualquier herramienta TIC que modestamente haya podido incorporarse, como por ejemplo la simple creación de una página web para la AEAT o de su sede electrónica, pasando por la automatización de diversos procedimientos tributarios, hasta la aplicación de algoritmos para informar y asistir a los obligados tributarios en su cumplimiento tributario. Asimismo, desde nuestro punto de vista, este enfoque tiene todavía mucho recorrido en las Administraciones tributarias. Un claro ejemplo de ello es el avance hacia la denominada Administración tributaria 3.0, descrita en el capítulo anterior, a través de la integración de la Administración tributaria en los ecosistemas naturales de los contribuyentes y de las localizaciones de los hechos imponibles, con el fin de automatizar el cumplimiento tributario. De otro lado, en la construcción de un sistema tributario inteligente también se encuentra un vector interesante para su aplicación como es la creación de smart cities o ciudades inteligentes. En este sentido, en el ámbito de las Administraciones tributarias locales pueden explorarse, gracias a estas tecnologías disruptivas, la creación de smart taxes o tributos inteligentes.

II. APROXIMACIÓN AL CONCEPTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU RELACIÓN CON EL BIG DATA Como hemos señalado anteriormente, el auge de un sistema tributario inteligente viene impulsado por la aplicación de la IA y del análisis de grandes paquetes de datos a través de técnicas de minería. Por ello, es importante ofrecer una conceptualización de la IA y del Big Data, así como la pertinente explicación de las relaciones entre ambas tecnologías. En primer lugar, es preciso señalar que no existe una definición unívoca y aceptada ampliamente en el sector científico y cultural sobre la IA. Esto conlleva a que en ocasiones se etiqueten ciertos sistemas o comportamientos computacionales o análisis de datos como IA, o que el propio Big Data sea tratado indistintamente como parte de sistemas inteligentes. Tampoco se encuentra una definición precisa y con efectos generales en el ámbito jurídico sobre qué es un sistema de IA, lo cual provoca un cierto clima de inseguridad y discrecionalidad a la hora de categorizar por parte de las Administraciones Públicas como IA y distinguirlo de aquello que no lo es. En definitiva, esta situación de ausencia de 63

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un concepto claro y una categorización precisa de la IA merece ser tratada en este apartado con el fin de mostrar algo de luz y homogeneidad sobre qué es la IA cuando nos referimos a ella en estas páginas. La IA surge en la década de los años 1950 a través de los estudios publicados por Alan Turing (artículo científico titulado Computing machinery and intelligence) y por los ensayos que se llevaron a cabo en diversas jornadas científicas. En su origen radica la idea de la posibilidad de que las máquinas puedan pensar y adoptar el pensamiento humano, si bien no sería hasta décadas más tarde y ya entrado el siglo xxi cuando esta tecnología se ha desarrollado exponencialmente con resultados aplicables en la sociedad y en los operadores económicos69. En una aproximación, la IA puede definirse como la capacidad de un software para desarrollar procesos de razonamiento que imitan al razonamiento del cerebro humano70. Los sistemas de IA tienen características como el aprendizaje, la adaptación o el razonamiento. La IA se sistematiza en dos tipologías. Por un lado, la IA débil, la cual se refiere a la capacidad del sistema para replicar una función cognitiva específica de un humano y, por otro lado, la IA fuerte, la cual va un paso más allá y es capaz de aprender por sí misma y de imitar la capacidad del cerebro humano71. Estimamos que esta IA fuerte, en la cual convergen otras características como el machine learning o aprendizaje automático, así como el deep learning o aprendizaje profundo a través de complejas redes neuronales es la que mayores desafíos proyecta sobre los derechos de los ciudadanos cuando son empleados estos sistemas por las Administraciones Públicas. La IA, en su modalidad fuerte, es también capaz de generar contenido a través de técnicas de aprendizaje automático de tal forma que se generan videos, textos, fotografías, entre otros elementos. Los sistemas que piensan y actúan racionalmente son los que caracterizan a la IA fuerte. Un mero sistema informático que replica una acción cuando detecte una entrada o input, pese a demostrar un componente inteligente, no tiene comparación con un sistema que, a partir de los datos de entrenamiento que tiene y de los estímulos externos que recibe es capaz de aprender autónomamente y alcanzar un resultado racional imitando al pensamiento humano. Como señalan Russell & Norving, un sistema de IA debe actuar con el enfoque de un agente racional (the rational-agent approach), el cual se define como aquel que

69. Sobre la evolución de la IA desde sus orígenes, vid. LÓPEZ DE MÁNTARAS BADIA, R. y MESEGUER GONZÁLEZ, P., Inteligencia Artificial, CSIS, Madrid, 2017, págs. 17-34; RUSSELL, S.J. & NORVING, P.N., Artificial intelligence: a modern approach, 4ª ed., Prentice Hall Series, 2021, págs. 27-27. 70. Cfr. OBERSON, X., Taxing Artificial Intelligence, Edward Elgar Publishing, Cheltenham, 2024, pág. 15. 71. Cfr. BARFIEL, W. & PAGALO, U., Law and Artificial Intelligence, Edward Elgar Publishing, Cheltenham, 2020, págs. 5 y ss.

La aplicación de un sistema tributario inteligente

actúa para conseguir el mejor resultado o, cuando exista incertidumbre, el mejor resultado esperable72. La IA ha evolucionado gracias a las técnicas de machine learning y deep learning hacia modelos de sistemas que son entrenados previamente con datos (training data) para que den respuestas o resultados (outputs) a través de nuevos razonamientos a partir de los datos, estímulos o experiencias que reciben (inputs data)73. De esta manera, cuanto más se entrena y se hace uso del sistema, el sistema va generando patrones avanzados para generar nuevos resultados. Por lo tanto, los sistemas expertos de IA están en constante evolución. Los sistemas de IA que desarrollan el potencial del aprendizaje automático cuentan con algoritmos capaces de aprender a partir de una serie de datos. Se pueden clasificar en tres modelos: 1. Aprendizaje supervisado; 2. Aprendizaje no supervisado; y, 3. Aprendizaje de refuerzo74. En el sistema de aprendizaje supervisado, los algoritmos aprenden a través de ejemplos previamente introducidos en el sistema. En el sistema de aprendizaje no supervisado, a los algoritmos no se les ofrecen ejemplos, sino que van aprendiendo de los propios inputs data o estímulos que reciben. Por su parte, en el aprendizaje de refuerzo, los algoritmos aprenden a través de la interacción con el entorno y no a través de los datos suministrados. Tras aportar una aproximación técnica al concepto de IA, a continuación, conviene señalar las relaciones existentes entre esta tecnología con las técnicas de Big Data. Desde principios del siglo xxi, el auge de la World Wide Web ha propiciado la creación de infinidad de contenidos que se estructuran en grandes paquetes de datos, sobre los cuales se han desarrollado algoritmos que pueden extraer el valor preciso sobre estas cadenas gigantes de datos, desarrollándose así la tecnología Big Data75. Esta tecnología abarca el análisis de datos (data analytics) a través del cual se usan ampliamente datos, se realizan análisis estadísticos y cuantitativos y se combinan modelos explicativos o predictivos para adoptar posibles predicciones y resultados76.

72. Cfr. RUSSELL, S.J. & NORVING, P.N., Artificial intelligence: a modern approach, op. cit., págs. 3-4. 73. Cfr. GIL GARCÍA, E., “Hacia el diseño de una Inteligencia Artificial garantista en el contexto tributario” en OLIVARES OLIVARES, B.D. (Dir.), La inteligencia artificial en la relación entre los obligados y la Administración tributaria, CISS, Madrid, 2022, pág. 79. 74. Cfr. THE ALAN TURING INSTITUTE, Explaining decisions made with AI, Information Commissioner´s Office, UK, 2020. 75. Cfr. RUSSELL, S.J. & NORVING, P.N., Artificial intelligence: a modern approach, op. cit., pág. 26. 76. Cfr. DAVENPORT, T., “Competing on analytics”, Harvard Business Review, vol. 84, núm. 1, 2006, pág. 3. La OCDE señala en uno de sus informes sobre el uso de herramientas tecnológicas por las Administraciones tributarias que: “Big Data represents large and complex, often unstructured, datasets that are difficult to work with using conventional tools and techniques. Big data is not a “data base”. It is data that has been collected from a large variety of sources including the Internet, social media, sensors, text messages, video, images and audio files as well as other often unstructured sources”. Cfr. OCDE, Technologies for better tax Administration. A Practical Guide for Revenue Bodies, OECD Pub-

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El análisis de los datos a través de variadas técnicas que pueden emplear algoritmos no implica per se que estemos en presencia de un sistema experto de IA; sin embargo, sí que todo sistema de IA se nutre en primera instancia de un análisis previo de la tecnología Big Data para poder extraer sus resultados77. Por lo tanto, podemos distinguir entre un sistema de IA y otros sistemas analíticos de datos que extraen conclusiones o resultados gracias a técnicas de minería de datos, sin que esto sea en puridad IA. Por su parte, cualquier sistema de IA estará nutriéndose previamente de la tecnología Big Data, la cual es la base de cualquier análisis de datos en el que pudiese emplearse la IA78. De esta manera, la relación del Big Data con la IA es de complemento y permite ahondar en las técnicas de aprendizaje automático, quedando fuera del concepto técnico de IA el resto de técnicas que se empleen en el Big Data. Por ello, es interesante esta matización pues la tecnología Big Data y la IA son empleadas indistintamente por las Administraciones tributarias, pero no en todos los casos de manera conjunta o, dicho de otra manera, no siempre se está usando la minería de datos con las técnicas de analítica de datos como herramienta de soporte previo de un sistema de IA. En este sentido, tampoco existe una información clara por parte de las Administraciones tributarias. La AEAT ha mencionado en diversos Planes anuales de control tributario y aduanero el empleo del Big Data. Por ejemplo, en las Directrices generales del Plan Anual de Control Tributario y Aduanero de 2022 se mencionó, por un lado, el fomento del “uso de técnicas de big data para análisis masivo de alta cantidad de información, a título complementario a los análisis tradicionalmente realizados por la Agencia Tributaria”, en materia aduanera. Por otro lado, se señaló el uso del Big Data “en el ámbito del IRPF […] para aumentar, utilizando la experiencia obtenida, la eficiencia en las selecciones de control, en línea con las estrategias internacionales basadas en el enfoque «behavioural insights» (enfoque hacia una mejor comprensión del comportamiento del contribuyente que favorezca la mejora espontánea de cumplimiento)”. Como puede observarse, no se especifica el alcance del empleo de esta tecnología, más allá de un mero enunciado de que se está empleando. Sin lugar a dudas, estimamos que se exprime el máximo potencial de la recopilación y análisis de datos masivos acompañándolo de sistemas de IA. Sin embargo, esta utilización tan difusa y sin concretarse verdaderamente a nivel tecnológico qué

lishing, Paris, 2016, pág. 48, disponible en https://doi.org/10.1787/9789264256439-en (último acceso: 5.10.2024). 77. Cfr. LESLIE, D., BURR, C., AITKEN, M. et al., Artificial Intelligence, human rights, democracy, and the rule of law: a primer, Council of Europe´s ad hoc Committee on Artificial Intelligence and The Alan Turing Institute, 2021, pág. 8, disponible en https://edoc.coe.int/en/artificial-intelligence/10206-artificial-intelligence-human-rights-democracy-and-the-rule-of-law-a-primer.html (último acceso: 5.10.2024); MIRANZO DÍAZ, J., Inteligencia artificial y Derecho administrative, op. cit., págs. 59-60. 78. Cfr. SERRANO ANTÓN, F., “Desafíos de la Inteligencia Artificial en el Derecho tributario moderno” en VARELA BARRAZA, Y. (Coord.), Memorias de las XXXII Jornadas Latinoamericanas de Derecho Tributario, Tirant lo Blanch, Valencia, 2024, pág. 1642.

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es IA y cuando procede la utilización del Big Data no ayuda a que estas tecnologías disruptivas empleadas por las Administraciones Públicas acaben gozando de una buena aceptación por la ciudadanía ante el temor de que se estén realizando presuntas prácticas ocultas que están lesionando la privacidad de los datos y la intimidad personal de los contribuyentes, entre otros desafíos a otros derechos fundamentales. De las características técnicas analizadas hasta este momento sobre la IA y sus relaciones con la tecnología Big Data, se puede señalar que la clave para que estemos ante un sistema o software que se califique como IA es que actúe racionalmente, intentado emular el raciocinio humano, adoptando soluciones, resultados, decisiones, predicciones o generando contenidos, como sucede con las últimas aplicaciones de IA que generan audios, textos o videos. Por ello, ante la ausencia de un marco conceptual común que certifique a un sistema como IA y dada la importancia que esto tendría para nuestra materia objeto de estudio en perspectiva estrictamente tributaria, podemos calificar un sistema de IA como aquel que actúa de manera inteligente y racional imitando el razonamiento humano y adoptando, de forma autónoma y con un proceso intelectivo propio y auspiciado por algoritmos, soluciones, contenidos y predicciones, sirviéndose para ello de un aprendizaje automático que según la configuración inicial de los algoritmos le permite realizar un aprendizaje supervisado, no supervisado o de refuerzo. La IA comprende, por un lado, la realidad sobre la que actuar y, por otro lado, gracias a sus algoritmos decisionales ofrece decisiones sobre la realidad descrita79. Desde nuestro punto de vista, ese enfoque “inteligente” o “racional” en el marco de una IA fuerte, como por ejemplo en sistema de aprendizaje profundo (deep learning) o en las redes neuronales, es imposible de explicar el silogismo racional o el camino deductivo empleado por el sistema para adoptar su solución o predicción. En ese caso, hablaríamos de los denominados algoritmos de caja negra o black boxes y esta situación impide que la resolución o predicción que ha dado el sistema de IA pueda ser motivada conforme a la lógica humana. Por ello, la IA es una forma de imitar artificialmente el razonamiento humana, pero nunca supondrá una sustitución del mismo. Es una identidad natural del ser humano el raciocinio silogístico, tal y cual lo plasmó la filosofía aristotélica. La ciencia computacional ha generado con la IA un mecanismo de razonamiento paralelo al humano que guarda su propia autonomía y por ello en ocasiones se habla de una variante de IA fuerte en la cual los algoritmos se retroalimentan y entrenan constantemente para ir evolucionando en sus resultados y predicciones. Por supuesto, esto genera también conflictos con la generación de sesgos que puedan producir resultados contrarios a la ética, al ordenamiento jurídico o al bien común.

79. Cfr. SEGARRA TORMO, S., “Reflexiones sobre la transformación digital de las Administraciones tributarias”, Tributus. Revista de la Agencia Tributaria de Madrid, núm. 3, 2023, pág. 22.

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Más allá de estas reflexiones tras el análisis técnico de la IA, se han manifestado conceptos de IA desde un plano estratégico de la IA por diversas organizaciones internacionales, entre las que destacaríamos a continuación la UE y la OCDE. Una de las primeras definiciones de la IA la encontramos la Comunicación de la Comisión Inteligencia Artificial para Europa, de 25 de abril de 2018. La UE ha sido consecuente con la irrupción de la IA y las ventajas que ello puede ofrecer para el mercado interior. Por ello, ha llevado a cabo una estrategia progresiva de fomento e implantación de la IA junto a la cautela precisa detectando los desafíos legales y éticos que pudiesen proyectarse. Este primer documento de la Comisión Europea define a la IA en los siguientes términos: “El término «inteligencia artificial» (IA) se aplica a los sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, pues son capaces de analizar su entorno y pasar a la acción —con cierto grado de autonomía— con el fin de alcanzar objetivos específicos. Los sistemas basados en la IA pueden consistir simplemente en un programa informático (p. ej. asistentes de voz, programas de análisis de imágenes, motores de búsqueda, sistemas de reconocimiento facial y de voz), pero la IA también puede estar incorporada en dispositivos de hardware (p. ej. robots avanzados, automóviles autónomos, drones o aplicaciones del internet de las cosas)”80.

Esta definición es bastante amplia y difusa. Más allá de los ejemplos cotidianos que pueden arrojar algo de luz sobre qué sistemas se pueden calificar como IA, no aporta mucha más certidumbre. El Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial, creado por la Comisión Europea, publicó en 2019 dos documentos que contienen una definición común de sistemas de IA. En el documento A definition of AI: Main capabilities and disciplines se recoge una definición de IA que es también trasladada a las Directrices Éticas para una IA Fiable. El Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre IA de la Comisión Europea se refiere a la IA en estos términos: “Los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) son sistemas de software (y en algunos casos también de hardware) diseñados por seres humanos que, dado un objetivo complejo, actúan en la dimensión física o digital mediante la percepción de su entorno a través de la obtención de datos, la interpretación de los datos estructurados o no estructurados que recopilan, el razonamiento sobre el conocimiento o el procesamiento de la información derivados de esos datos, y decidiendo la acción o acciones óptimas que deben llevar a cabo para lograr el objetivo establecido. Los sistemas de IA pueden utilizar normas simbólicas o aprender un modelo numérico; también pueden adaptar su conducta mediante

80. COMISIÓN EUROPEA, Comunicación de la Comisión Inteligencia Artificial para Europa, COM(2018) 237 final, de 25.04.2018.

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el análisis del modo en que el entorno se ve afectado por sus acciones anteriores. La IA es una disciplina científica que incluye varios enfoques y técnicas, como el aprendizaje automático (del que el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo constituyen algunos ejemplos), el razonamiento automático (que incluye la planificación, programación, representación y razonamiento de conocimientos, búsqueda y optimización) y la robótica (que incluye el control, la percepción , sensores y accionadores así como la integración de todas las demás técnicas en sistemas ciberfísicos)”81.

Siguiendo un orden cronológico en cuanto a las definiciones de la IA, la OCDE adoptó en mayo de 2019 una definición de IA que resulta interesante. A través de la Recomendación del Consejo de la OCDE sobre Inteligencia Artificial82 , se adoptó una definición que ha sido ligeramente actualizada en mayo de 2024 para adecuarla al escenario actual de evolución de la IA. En este sentido se define un sistema de IA en los siguientes términos: “An AI system is a machine-based system that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments. Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment”

En la definición de la OCDE sobre IA observamos que es importante, por un lado, la autonomía del sistema, entendida como el grado en el que el sistema puede aprender o actuar sin supervisión humana siguiendo la delegación de la autonomía y automatización del proceso que le han predefinido los humanos y, por otro lado, la adaptabilidad del sistema entendida como la capacidad del sistema para seguir evolucionando en su aprendizaje automático después de la configuración inicial83. La Comisión Europea continuó apostando por la definición dada por el Grupo de Expertos de alto nivel sobre IA. En el denominado Libro Blanco sobre Inteligencia Artificial - un enfoque europeo orientado a la excelencia y la confianza84, de 2020, reconoció que la definición originalmente diseñada en la Comunicación de la Comisión de 2018 había sido perfeccionada por el Grupo de Expertos de alto nivel sobre IA. Por lo tanto, la Comisión Europea adopta en

81. Cfr. GRUPO INDEPENDIENTE DE EXPERTOS DE ALTO NIVEL SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Directrices éticas para una IA fiable, 2019, pág. 48 y GRUPO INDEPENDIENTE DE EXPERTOS DE ALTO NIVEL SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, A definition of AI: main capabilities and disciplines, 2019, pág. 1. 82. Disponible en https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449 (último acceso: 5.10.2024). 83. Cfr. OCDE, “Explanatory memorandum on the updated OECD definition of an AI system”, OECD Artificial Intelligence Papers, nº 8, 2024, págs. 6 y ss. 84. COM(2020) 65 final de 19.02.2020.

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este Libro Blanco sobre la IA la misma definición que se adoptó un año atrás en los respectivos documentos del Grupo de Expertos. No obstante, el Libro Blanco alerta de que la definición de IA en futuros instrumentos jurídicos, como el Reglamento de IA, “tendrá que ser suficientemente flexible para adaptarse al progreso técnico al tiempo que mantiene un nivel de precisión adecuado para ofrecer la seguridad jurídica necesaria”. A los efectos del Libro Blanco sobre IA, los principales elementos que conforman los sistemas de IA son los datos y los algoritmos. Desde nuestro punto de vista, llama la atención que no se haga referencia a las capacidades de adaptabilidad del sistema a su entorno, como sí que sucede en la definición de la OCDE. Sin perjuicio de esto, el Libro Blanco menciona que el aprendizaje automático es un subapartado de la IA, en el que los algoritmos son entrenados para inferir modelos a partir de un conjunto de datos para así determinar las acciones que se requieran para alcanzar los objetivos, de tal manera que los algoritmos siguen aprendiendo mientras se utilizan. Asimismo, el Libro Blanco señala que la futura regulación sobre la IA debe seguir un enfoque basado en el riesgo, de tal manera que se tengan en cuenta los sectores sobre los que va a tener efecto el sistema de IA y de esta manera calibrar las garantías exigibles. Finalmente, el Reglamento de IA de la UE, en vigor desde el 1 de agosto de 2024, ha seguido en buena medida la definición del Grupo de Expertos de alto nivel y del Libro Blanco sobre IA. No obstante, esa definición de IA que se recoge en el Reglamento de IA es a los meros efectos de la aplicación de esta norma de Derecho derivado de la UE. Esta norma tiene por objeto garantizar que los sistemas de IA se desarrollen y apliquen de manera ética y responsable, estableciendo obligaciones a los proveedores y responsables del despliegue de esta tecnología en función del nivel de riesgo del sistema. A los efectos del Reglamento de IA se entiende que un sistema IA es: “Un sistema basado en una máquina que está diseñado para funcionar con distintos niveles de autonomía y que puede mostrar capacidad de adaptación tras el despliegue, y que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere de la información de entrada que recibe la manera de generar resultados de salida, como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones, que puedan influir en entornos físicos o virtuales”.

El Reglamento establece cuatro niveles de riesgo: riesgo mínimo o nulo, los cuales no se ven afectados por esta normativa; riesgo limitado, como por ejemplo los chabots, estableciéndose obligaciones de transparencia; riesgo alto, como los empleados en el diagnóstico de enfermedades, datos biométricos o conducción autónoma, los cuales deben cumplir una serie de requisitos y obligaciones para acceder al mercado interior, así como criterios de transparencia y supervisión humana; y, riesgo inaceptable, los cuales están completamente prohibidos por suponer una amenaza para la seguridad, los derechos o los medios de sub-

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sistencia de las personas, como por ejemplo el reconocimiento facial o la identificación de emociones en lugares de trabajo o centros educativos. En lo que respecta a la cuestión tributaria, es importante tener en cuenta el Considerando 59 del Reglamento pues no permite calificar como sistemas de IA de alto riesgo a los sistemas empleados por las autoridades fiscales en procesos administrativos fiscales y aduaneros. Señala este Considerando que “[l]os sistemas de IA destinados específicamente a ser utilizados en procesos administrativos por las autoridades fiscales y aduaneras y las unidades de inteligencia financiera que desempeñan tareas administrativas de análisis de información de conformidad con el Derecho de la Unión en materia de lucha contra el blanqueo de capitales no deben clasificarse como sistemas de IA de alto riesgo […]”. Una muestra de la importancia de este concepto de IA es también el reciente Convenio Marco sobre Inteligencia Artificial y Derechos Humanos, Democracia y Estado de Derecho, del Consejo de Europa, publicado en mayo de 2024 y firmado por diversos países, entre ellos la Unión Europea, en septiembre de 202485. Se trata del primer tratado internacional sobre esta cuestión y comparte en esencia el espíritu del Reglamento de IA. Por ello, el concepto de IA que se establece en su artículo segundo es prácticamente idéntico al del Reglamento de IA86. A modo de conclusión, colegimos que el concepto de IA es bastante difuso, amplio y heterogéneo tanto a nivel científico como a nivel político. A nivel jurídico, existe un concepto de IA exclusivamente a los efectos del Reglamento de IA de la UE, pudiendo ser considerado como la primera aproximación a un concepto de IA en el mercado interior de la UE. Estimamos que es importante que haya una definición común y vinculante de qué es un sistema de IA y que se aclaren perfectamente las relaciones con otras tecnologías, como el Big Data, y otros subapartados o componentes que enriquecen la IA, como el aprendizaje automático o machine learning, o el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Con ello, conseguiríamos una mayor seguridad jurídica para tutelar con precisión quirúrgica los derechos y garantías de los ciudadanos frente al uso de la IA por el sector privado y las Administraciones Públicas. Asimismo, el Reglamento de IA no ayuda a reforzar las garantías de los contribuyentes de la UE ante el no reconocimiento de los sistemas de IA usados por las Administraciones tributarias en procedimientos administrativos fiscales y aduaneros como sistemas de alto riesgo. De esta forma no es preciso cumplir toda una serie de obligaciones de transparencia, auditabilidad y supervisión humana de los algoritmos que se están empleando en materia tributaria.

85. Su contenido puede consultarse en https://www.coe.int/en/web/conventions/fulllist?module=treaty-detail&treatynum=225 (último acceso: 17.10.2024). 86. A los efectos de este tratado internacional, un sistema de IA se define como “a machine-based system that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations or decisions that may influence physical or virtual environments. Different artificial intelligence systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment”.

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III. E L SISTEMA TRIBUTARIO INTELIGENTE: DEL CUMPLIMENTO VOLUNTARIO AL CUMPLIMIENTO AUTOMÁTICO DE LAS OBLIGACIONES TRIBUTARIAS 1. La integración de la Administración tributaria en el ecosistema personal y profesional del obligado tributario El empleo de las tecnologías disruptivas, especialmente de la IA, potencia la eficacia en la aplicación del sistema tributario y en asegurar una correcta recaudación de las deudas tributarias. Es conveniente matizar que el empleo de las TIC para garantizar la correcta aplicación de los tributos no debe traducirse en una estrategia de recaudación. El sistema tributario se ancla en los principios de justicia tributaria de tal manera que todos los obligados tributarios cumplan sus obligaciones tributarias tal y como establece la ley (comply with law). La aplicación de un sistema tributario inteligente debe buscar esa consecución de los principios de justicia tributaria, previniendo los incumplimientos tributarios y luchando contra el fraude fiscal. La mejora del cumplimiento tributario a través de las diversas herramientas tecnológicas no debe ser un fin en sí mismo, sino un medio para alcanzar el objetivo de un cumplimiento tributario eficaz y pleno de todas las obligaciones tributarias, de tal manera que el fisco acabe recaudando todas las deudas tributarias surgidas por la realización de los diversos hechos imponibles que existan en el ordenamiento tributario. Por lo tanto, se trata de reducir los costes derivados por los incumplimientos tributarios y las estrategias defraudatorias para aumentar el cumplimiento íntegro y voluntario de las obligaciones tributarias. Este cumplimiento voluntario puede acabar convirtiéndose en un cumplimiento automático a tenor de los sistemas de IA y otras tecnologías del Internet de la Cosas. Por supuesto, en este cumplimiento tributario automático pueden estar presente las características de una relación tributaria cooperativa, la cual será objeto de estudio en páginas posteriores. Las tecnologías disruptivas permiten la conversión del sistema tributario en su conjunto en smart o inteligente porque consiguen que se adapte mejor a la realidad demandada y se capturen con precisión los hechos imponibles y se cuantifique justamente la base imponible. El enfoque inteligente del sistema tributario está en proceso de desarrollo. Existen ejemplos reales como la gestión masiva de tributos asistida por técnicas de Big Data o IA, como hemos visto con anterioridad, y puede seguir avanzándose en estas y otras tecnologías para confeccionar tributos plenamente inteligentes (smart taxes) que estén completamente automatizados y sea un sistema algorítmico el que identifique al sujeto pasivo, las operaciones sujetas, la realización del hecho imponible, la cuantificación del mismo, y la liquidación correspondiente, hasta su recaudación automatizada. Esta visión futurista requerirá de la adaptación de las normas tributarias, así como la observancia de los derechos y garantías de los obligados tributarios. En

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este sentido, la geolocalización de objetos imponibles, como pueden ser las personas físicas o los vehículos, deberá superar los correspondientes filtros y garantías de la normativa sobre protección de datos de carácter personal. Algunas aplicaciones pueden servir como herramienta probatoria para la Administración tributaria con el fin de esclarecer hechos imponibles no declarados. Como señala Chico de la Cámara, la aplicación Google Earth puede revelar hechos imponibles no declarados y así regularizar tributos como el IBI o el ICIO como consecuencia de construcciones o ampliaciones no declaradas en bienes inmuebles, o la regularización de tasas por vados que no han sido comunicados a los ayuntamientos87. No obstante, estas imágenes no son en tiempo real y habría que tener presente la fecha de su toma para regularizar. Por su parte, pese a que actualmente sería ilegal en materia tributaria, el empleo de técnicas de rastreo y geolocalización de las personas físicas serviría como prueba importante para considerar residente fiscal en España a una persona física y considerarlo contribuyente del IRPF por el criterio de permanencia ex art. 9.1 LIRPF. En otro orden, el rastreo mediante sistemas RIFA a través de redes sociales y páginas web de compraventa de bienes o de alquiler de inmuebles es otra potente arma para detectar operaciones sujetas a diversas figuras tributarias88. De esta manera, la AEAT cuenta con un Zújar concreto donde constan los datos sobre anuncios relativos al alquiler de inmuebles y sirve para contrastar esta información con los datos de los contribuyentes. El uso de estas técnicas de análisis de redes sociales fue reconocida originariamente en el Plan Anual de Control Tributario y Aduanero de 2015, señalándose que se analizarían “las operaciones comerciales realizadas entre los distintos agentes económicos con el objetivo de identificar aquellos patrones de comportamiento que se corresponden con actividades defraudadoras (tramas carrusel, uso de testaferros etc.)”, para terminar reconociendo que la información extraída por esta vía se utilizaría “tanto para la selección como para la comprobación”. Para conseguir instaurar una política de cumplimiento tributario automático será preciso automatizar los procesos de la Administración tributaria y conectar directamente con las herramientas tecnológicas los ecosistemas personales y profesionales de los obligados tributarios. Deberá existir un flujo permanente de información prácticamente en tiempo real. Este nueva filosofía se le ha denominado también como una tributación fluida, en la cual le contribuyente a mejorar

87. Cfr. CHICO DE LA CÁMARA, P., “El principio de buena administración & Inteligencia Artificial” en LUCHENA MOZO, G. Mª y SÁNCHEZ LÓPEZ, Mª E. (Dirs.), La proyección de la buena administración sobre los procedimientos de aplicación de los tributos, Tirant lo Blanch, Valencia, 2023, pág. 425. 88. Vid. DORADO FERRER, X., “Redes sociales, metadatos y derecho a la intimidad en los procedimientos tributarios”, BIB 2021\3628, Quincena Fiscal, núm. 12, 2021, págs. 5-7 (Consultado a través de Aranzadi Digital el 11.10.2024); GARCÍA MARTÍNEZ, A., “La utilización de técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial para la lucha contra el fraude fiscal” en GARCÍA MARTÍNEZ, A., MARCOS CARDONA, M. y SELMA PENALVA, V., La digitalización de la economía y la innovación tecnológica en la Administración tributaria: de la eficiencia en la aplicación de los tributos a la protección de los derechos y garantías de los contribuyentes, Documentos de Trabajo del IEF, núm. 9, 2022, págs. 73 y ss.

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el cumplimiento tributario y a la reducción de cargas administrativas de los contribuyentes89. En los tributos instantáneos será imprescindible que esa información sea transmitida inmediatamente; sin embargo, en los tributos periódicos esa transmisión podría ser remitida en ciertos intervalos de tiempo a lo largo del periodo impositivo. Sin embargo, cuanto más directa y rápida sea la transmisión de los datos, más eficaz y óptimo será el ejercicio de las potestades de gestión tributaria. Esta transmisión no debe entenderse exclusivamente de manera unidireccional desde los ecosistemas de los contribuyentes, sino que también debe exigirse un contacto directo y casi en tiempo real con las autoridades tributarias en el ejercicio de sus deberes de información y asistencia. El enfoque inteligente en la aplicación del sistema tributario va a requerir que se nutran las Administraciones tributarias de personal especializado en análisis de datos y en informática. Asimismo, en pro de una estrategia de cumplimiento cooperativo de las obligaciones tributarias se podría integrar a los profesionales tributarios en los procesos naturales de los contribuyentes y dentro de las herramientas de información y asistencia a los obligados tributarios. Pese a que presumimos que en el futuro la Administración tributaria 3.0 va a encaminarse hacia una estrategia de cumplimiento tributario automatizado, no debe nunca perderse de vista la importancia del componente humano y la supervisión humana detrás de los sistemas de IA, tanto en la gestión tributaria, en la comprobación e inspección como en la recaudación. De igual manera, la transparencia en los modelos de gobernanza y gestión de los datos debe estar a la vanguardia. La participación de los profesionales tributarios coadyuvaría a que se supervisasen los procesos automatizados, siempre en plena colaboración con el personal de la Administración tributaria. Además, no se trata de asegurar la protección de los datos, sino que también se debe aclarar por qué tienen relevancia tributaria y cómo son aplicados. Como bien señala Serrano Antón, “las Administraciones tributarias deberían trabajar en asegurar la claridad semántica de todos los elementos de información mediante su descripción de forma comprensible para toda la organización en un diccionario de metadata corporativo”90. Este modelo de cumplimiento tributario automático implicaría, en su máxima expresión, una liquidación fluida de los tributos. Sería interesante que se mantuviese la figura de los borradores de autoliquidación en tributos de impacto amplio como puede ser el IRPF con el fin de que los contribuyentes pudiesen verificar que todos los datos fiscales están correctamente volcados y observar el

89. Cfr. SERRANO ANTÓN, F., “La transformación digital de las Administraciones tributarias: hacia el Tax Tech y la Inteligencia Artificial” en GARCÍA PRATS, F.A. y PEDROSA LÓPEZ, C. (Dirs.), Los sistemas fiscales ante la irrupción de la inteligencia artificial, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, pág. 27. 90. Cfr. SERRANO ANTÓN, F., “Inspección tributaria e Inteligencia Artificial: hacia el equilibrio entre los derechos y garantías de los contribuyentes y la eficiencia en la Administración tributaria” en MORENO GONÁLEZ, S. y CARRASCO PARRILLA, P.J. (Dirs.), Los principios del cumplimiento cooperativo en materia tributaria, Atelier, Barcelona, 2023, pág. 269.

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proceso de calificación y cuantificación de las diversas rentas. Asimismo, esto garantizaría también el ejercicio de las correspondientes opciones fiscales, de tal manera que no se desposeyera al contribuyente de su ejercicio legítimo de la economía de opción. La tecnología blockchain puede tener también un papel destacado en la construcción de un sistema tributario inteligente91. Si integramos los sistemas de gestión empresarial, los contratos, los mecanismos de retención y cualesquiera otros procesos con trascendencia tributaria, se podría verificar por una red distribuida la realidad de estos procesos y operaciones a través de su minado en una cadena de bloques. Entre los diversos nodos que participarían en esta red descentralizada, deseablemente de tipo privado, estaría la Administración tributaria de tal forma que se aseguraría en tiempo real una función de validación y de traslado de la información. Las principales características de esta tecnología son la trazabilidad y la capacidad de almacenar datos inmutables. Por ello, la tecnología blockchain coadyuvaría en el cumplimiento de las obligaciones tributaria y facilitaría la recaudación92. Esta tecnología podría permitir a las Administraciones tributarias una mayor transparencia al acceder a las transacciones que realizan los contribuyentes93. Cuanto mayor sea la calidad de los datos y las herramientas tecnológicas extraigan el correspondiente valor de dichos datos con interés para el cumplimiento de las obligaciones tributarias, más se podrá avanzar en una personalización de los servicios y procesos para los contribuyentes, de tal manera que podamos combinar el siguiente trinomio: cumplimiento tributario automático – relación cooperativa – cumplimiento por diseño. El empleo de la IA, junto a la tecnología Big Data, facilita a las Administraciones tributarias una labor de segmentación o clasificación de contribuyentes en función de los riesgos fiscales que presentan. De esta manera, se entiende que para los procesos de comprobación se puede focalizar personal especializado y ser más eficientes en la asignación de recursos dentro de las Administraciones tributarias. Dicho en otras palabras, ayuda notoriamente a concentrar los recursos humanos en aquellas tareas que presentan un mayor riesgo gracias a

91. En este sentido, ya existen propuestas académicas encaminadas a aplicar la tecnología blockchain para la liquidación del Impuesto sobre el Incremento del Valor de los Terrenos de Naturaleza Urbana. Entre las ventajas que se presentan destacan el incremento de la transparencia y la trazabilidad; el incremento de la privacidad; la mejora de los procedimientos burocráticos; o la delegación de la gestión de datos a terceros. Vid. GARCÍA FONT, V., “Encaje de la tecnología blockchain en la liquidación del IIVTNU” en ANGLÈS JUANPERE, B. (Dir.), La tokenización de la transmisión de inmuebles en el marco de la Administración tributaria electrónica. Encaje de la tecnología blockchain en la liquidación de la plusvalía municipal, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, págs. 133-167. 92. Cfr. SERRANO ANTÓN, F., “El impacto de la tecnología blockchain en la fiscalidad: gobernanza, retos y usos” en PITA GRANDAL, A. Mª, MALVÁREZ PASCUAL, L.A. y RUIZ HIDALGO, C. (Dirs.), La digitalización en los procedimientos tributarios y el intercambio automático de información, Aranzadi, Cizur Menor, 2023, pág. 456. 93. Cfr. POST, D. & CIPOLLINI, C., “Fundamental Elements of a Blockchain-Based Tax System – When to Use Blockchain for Tax?”, World Tax Journal, vol. 14, núm. 4, 2022, pág. 536.

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que en otras áreas que presentan menos riesgos los sistemas de IA se están ocupando de realizar esas funciones, como por ejemplo en la gestión tributaria o en la labor previa de detectar indicios de fraude, inconsistencias o una fase previa al cumplimiento. Con relación a esta última situación, la AEAT ya utiliza las técnicas nudge sustentadas en el enfoque behavioural insights, como los avisos en el programa Renta Web cuando se pretende modificar algún dato del borrador correspondiente a los rendimientos del trabajo, o el envío de cartas a ciertos contribuyentes informándoles de que obran en poder de la Administración tributaria ciertos datos que pueden tener relevancia para su situación tributaria y el cumplimiento de sus obligaciones tributarias94. Desde nuestro punto de vista, si el sistema tributario se encamina hacia un modelo de gestión y control automatizado, llegaría un momento en el que las obligaciones tributarias se acabarían cumpliendo automáticamente gracias a la integración plena de la Administración tributaria en los ecosistemas de los contribuyentes, de tal manera que ya no tendrían tanta relevancia estos acicates o nudges que los algoritmos actualmente están aplicando.

2. Oportunidades y desafíos del cumplimiento tributario automático La aplicación de un sistema tributario plenamente automatizado en el cual prime una estrategia de cumplimiento tributario automático, muy conectada con la relación cooperativa y con el cumplimiento por diseño, presenta interesantes oportunidades, a la par que preocupantes desafíos, especialmente en la esfera de los derechos y garantías de los contribuyentes. En este último caso, es preciso reforzar los derechos y garantías de los contribuyentes e incluso crear nuevos derechos, tal y como desarrollaremos en el siguiente capítulo. Las oportunidades que presenta la aplicación de un sistema de aplicación de los tributos y de control inteligente son variadas. En primer lugar, las actuaciones administrativas serían más eficientes y se ahorrarían ciertos costes. Asimismo, el empleo de un sistema tributario automatizado permitiría que dentro de la Administración tributaria se concentrarse los principales recursos humanos en tareas de control e inspección. También, estimamos que se debería incorporar personal en la Administración experto y cualificado en informática y gestión de los datos. Nunca debe olvidarse que la irrupción de la IA y de los automatismos no debe sustituir al personal humano, sino que éste debe especializarse para supervisar y controlar que los algoritmos funcionan correctamente y configurar-

94. Sobre el envío de cartas-aviso a los contribuyentes, vid. GARCÍA MARTÍNEZ, A., “La utilización de técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial para la lucha contra el fraude fiscal”, op. cit., págs. 64 y ss.

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los para que actúen en el sentido previsto por las estrategias correspondientes de la Administración tributaria. En segundo lugar, se facilitaría el cumplimiento íntegro de las obligaciones tributarias y, junto a la automatización de los procedimientos de recaudación, se alcanzaría un mayor grado de recaudación de las deudas tributarias. En algunos casos, los tributos podrían adoptar el sistema de liquidación automática, de tal manera que el contribuyente no tuviese que cumplir ninguna obligación formal y la aplicación del tributo fuese automática tras detectarse la realización del hecho imponible. En este sentido, podrían evitarse errores involuntarios que cometen en algunos casos los contribuyentes en sus actuales autoliquidaciones. En tercer lugar, si se logra automatizar el cumplimiento tributario, estimamos que los escenarios de fraude fiscal se verían reducidos por dos motivos. En primer lugar, por el efecto desincentivador que provocaría un sistema tributario que conoce en tiempo real todos los datos de los contribuyentes y la realización de los hechos imponibles. Y, en segundo lugar, porque las herramientas tecnológicas también harían su papel en la segmentación de contribuyentes y la detección de riesgos fiscales, de tal manera que existiría un gran control de la Administración tributaria. Este fenómeno debería ir acompañado de una estrategia de lucha contra el fraude fiscal integrada entre los diversos Estados. En el marco de la UE, los Estados miembros podrían contar con bases de datos y herramientas de IA integradas, de tal manera que los datos de los contribuyentes se conociesen y analizasen en tiempo real y fuesen transmitidos los resultados a las Administraciones tributarias domésticas. Entre los principales desafíos que acarrearía un enfoque de cumplimiento tributario automático podemos señalar los siguientes. En primer lugar, conectado con la última ventaja señalada, se encontraría la necesidad de armonizar entre los países los instrumentos de gobernanza de los datos y extracción de valor con trascendencia tributaria de los mismos. Gracias a la propia economía digital, los contribuyentes tienen la posibilidad de interactuar transfronterizamente y van a aflorar cada vez más escenarios con repercusión tributaria para dos o más Estados, tanto a nivel de fiscalidad de las personas físicas como de las empresas. Por lo tanto, sería interesante implantar una estrategia común de detección de riesgos fiscales transfronterizos en los obligados tributarios que operan transfronterizamente y realizan hechos imponibles. De igual manera, sería conveniente estandarizar los instrumentos de suministro de información transfronteriza a las Administraciones tributarias, tal y como se reclama en la actualidad95, pero extendiéndose también a los sistemas algorítmicos y de data analytics que se instauren en el futuro. En este contexto, el Derecho de la UE puede ser un instrumento muy potente para armonizar procesos como las inspecciones conjuntas o la aplicación de sistemas de IA para impedir conductas fraudulentas o incum-

95. Vid. al respecto SERRANO ANTÓN, F., “Artificial Intelligence and tax Administration: strategy, applications and implications, with special reference to the tax inspection procedure”, op. cit., pág. 597.

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plimientos tributarios en cualquier Estado miembro. Todo ello, aprovechando y potenciando los actuales modelos de intercambio de información, como por ejemplo, el informe país por país, el intercambio automático de información sobre cuentas financieras, de mecanismos transfronterizos de planificación fiscal agresiva o de información sobre las criptomonedas En segundo lugar, un sistema de cumplimiento tributario automático que se integre en el ecosistema y en los procesos naturales de las personas y de las empresas estaría condicionando el cumplimiento tributario para que se realizase en los términos y con la aplicación de los criterios que la Administración tributaria diseñe en sus algoritmos. Este desafío ya se detecta en la actualidad96, pero podría exacerbarse en este contexto de sistema tributario inteligente. Consideramos que se limitaría el ejercicio de las opciones fiscales que el contribuyente estimase realizar. Visto de esta manera, se podría hablar de una especie de sometimiento o esclavitud hacia los algoritmos97. Por ello, abogamos por que no se pierda nunca el mecanismo de la autoliquidación y la existencia de un previo borrador, como sucede con el IRPF, de tal manera que el contribuyente pueda defender a la hora de presentar su autoliquidación el criterio que estime oportuno, aun cuando sea contrario al que mantiene la doctrina administrativa. En tercer lugar, la irrupción de procesos automatizados en la gestión tributaria implicará una mayor tecnificación de la colaboración social, tal y como está configurada actualmente. En este sentido, los profesionales tributarios deben tener un papel destacado en la fiscalización de los sistemas de IA y en los procesos de envío en tiempo real de la información con trascendencia tributaria de sus clientes. Por otro lado, las obligaciones de suministro de información también deberán ser objeto de modificación técnica y ampliarse. Si el objeto de un sistema tributario inteligente es que las Administraciones tributarias se integren en los procesos naturales de los contribuyentes, será necesario que se articulen instrumentos informáticos que conecten esos procesos y que abarquen a sujetos que cuenten con información con trascendencia tributaria para la liquidación de las obligaciones tributarias de los contribuyentes. En cuarto lugar, vislumbramos que en este futuro escenario, hacia el cual parecemos transitar, los deberes de información y asistencia de la Administración tributaria perderían su esencia por el hecho de que el cumplimiento tributario sería automático y el contribuyente apenas debería realizar actuación alguna tendente a su cumplimiento. Sin embargo, estimamos que debería suceder todo lo contrario. Se debe potenciar, en primer lugar, la información y asistencia a los obligados tributarios, ya sea a través de asistentes virtuales o de las ADI, así como por una asistencia presencial para aquellos colectivos afectados por la

96. Cfr. GARCÍA-TORRES FERNÁNDEZ, Mª J., “Contribuyente vs. Administración tributaria ¿nos rendimos ante el algoritmo?”, op. cit., págs. 463 y ss. 97. Sobre esta cuestión, vid. EDWARDS, L. & VEALE, M., “Slave to the algorithm? Why a «right to an explanation» is probably not the remedy you are looking for”, Duke Law & Technology Review, vol. 16, núm. 18, 2017, pág. 20, disponible en https://ssrn.com/abstract=2972855 (último acceso: 11.10.2024).

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brecha digital, y, en segundo lugar, se debe avanzar hacia una explicación y transparencia en tiempo real y que vaya paralela a la propia aplicación automática del correspondiente tributo. En una era en la cual los tributos se liquidarían automáticamente y el contribuyente podría ahorrarse ciertos costes administrativos para su cumplimiento, el sistema debe legitimarse con una explicación fluida sobre los procesos y arbitrar mecanismos de supervisión humana de los algoritmos. Finalmente, pese a que los sistemas de IA son publicitados como sistemas objetivos, no van a poder evitarse que afloren escenarios de sesgos y de discriminación, especialmente en sistemas de IA fuerte que empleen el aprendizaje automático. Por ello, se puede poner en peligro, aparte de derechos fundamentales de los ciudadanos, el principio de seguridad jurídica. Como hemos defendido anteriormente, será necesaria una fiscalización de los algoritmos y de los procesos de integración de la Administración tributaria en el ecosistema personal y profesional de los contribuyentes para garantizar que se aplican correctamente las normas tributarias.

3. El sistema VERI*FACTU como avance en el cumplimiento tributario automático El avance hacia un modelo de cumplimiento tributario automático se encuentra en fase de evolución, tal y como se ha señalado anteriormente. En esa evolución merece la pena destacar una medida contemporánea y con cierto aire de revolución en el Derecho tributario español como es el “sistema de emisión de facturas verificables”, también conocido como VERI*FACTU98. Este sistema va en la línea de facilitar el cumplimiento tributario a través de la creación y verificación de facturas por parte de las empresas y autónomos mediante sistemas que remitan instantáneamente la factura a la AEAT, así como su trazabilidad99. También tiene utilidad para la captación de información de los contribuyentes por parte de la Administración tributaria100. La Ley 11/2021, de 9 de julio101, introdujo en el artículo 29.2 j) LGT una nueva obligación tributaria formal encaminada a que se garantizase la integri-

98. Vid. SUBERBIOLA GARBIZU, I., “Herramientas tecnológicas para el cumplimiento tributario voluntario. Experiencias comparadas” en GARCÍA PRATS, F. A., y PEDROSA LÓPEZ, C. (Dirs.), Los sistemas fiscales ante la irrupción de la inteligencia artificial, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, págs. 374 y ss. 99. Vid. HURTADO PUERTA, J., “El software de ocultación de ventas y el reporting de facturas”, Revista Técnica Tributaria, núm. 144, 2024, págs. 363-370. 100. Cfr. OLIVER CUELLO, R., “Liquidación de los impuestos por vía electrónica” en ANGLÈS JUANPERE, B. (Dir.), La tokenización de la transmisión de inmuebles en el marco de la Administración tributaria electrónica. Encaje de la tecnología blockchain en la liquidación de la plusvalía municipal, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, pág. 101. 101. Ley 11/2021, de 9 de julio, de medidas de prevención y lucha contra el fraude fiscal, de transposición de la Directiva (UE) 2016/1164, del Consejo, de 12 de julio de 2016, por la que se esta-

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dad, trazabilidad e inalterabilidad de los procesos contables o de facturación a través de sistemas informáticos debidamente normalizados reglamentariamente. Señala este precepto como nueva obligación formal la consistente “por parte de los productores, comercializadores y usuarios, de que los sistemas y programas informáticos o electrónicos que soporten los procesos contables, de facturación o de gestión de quienes desarrollen actividades económicas, garanticen la integridad, conservación, accesibilidad, legibilidad, trazabilidad e inalterabilidad de los registros, sin interpolaciones, omisiones o alteraciones de las que no quede la debida anotación en los sistemas mismos”. A continuación, se remite a una norma reglamentaria para que se especifiquen las características técnicas de esos sistemas y la obligación de que se encuentren certificados. Esa norma reglamentaria es el Real Decreto 1007/2023, de 5 de diciembre, por el que se aprueba el Reglamento que establece los requisitos que deben soportar los sistemas y programas informáticos o electrónicos que soporten los procesos de facturación de empresarios y profesionales, y la estandarización de formatos de los registros de facturación. Por lo tanto, este Reglamento busca que los sistemas informáticos de contabilidad y facturación de las empresas y autónomos, tal y como delimita subjetivamente en el art. 3, cumplan con lo establecido en el art. 29.2.j) LGT, es decir con las exigencias de integridad, conservación, accesibilidad, legibilidad, trazabilidad e inalterabilidad. Asimismo, los sistemas deberán tener capacidad para remitir electrónicamente a la Administración tributaria “de forma continuada, segura, correcta, íntegra, automática, consecutiva, instantánea y fehaciente, todos los registros de facturación generados”, como indica el art. 8.1 del Reglamento. Inicialmente, el Reglamento señalaba permite a los sujetos obligados a instaurar estos sistemas antes del 1 de julio de 2025, pero esta fecha se ha retrasado a tenor del Real Decreto 254/2025, de 1 de abril, por el que se modifica el Real Decreto 1007/2023, de 5 de diciembre, por el que se aprueba el Reglamento que establece los requisitos que deben adoptar los sistemas y programas informáticos o electrónicos que soporten los procesos de facturación de empresarios y profesionales, y la estandarización de formatos de los registros de facturación. Este sistema informático deberá estar implantado para los contribuyentes del Impuesto sobre Sociedades antes del 1 de enero de 2026 y, para el resto de contribuyentes, antes del 1 de julio de 2026. Igualmente, establece la posibilidad de hacerlo a través del sistema VERI*FACTU, conectado en tiempo real con la Administración tributaria, o bien asegurando que los sistemas informáticos del contribuyente garantizan, bajo declaración responsable, la conservación, integridad e inalterabilidad de los registros debiendo remitir a la Administración tributaria esos registros cuando sea requerido para ello.

blecen normas contra las prácticas de elusión fiscal que inciden directamente en el funcionamiento del mercado interior, de modificación de diversas normas tributarias y en materia de regulación del juego. BOE núm. 164, de 10 de julio de 2021.

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Sin lugar a duda, el modelo VERI*FACTU es el que se ha configurado reglamentariamente para resultar más favorable de cara al cumplimiento voluntario y ahorrar costes indirectos a los contribuyentes102. Mediante el sistema VERI*FACTU las empresas y autónomos (están excluidos de esta obligación los empresarios que empleen el SII en IVA) conectan prácticamente en tiempo real sus programas informáticos de contabilidad y facturación con la Administración tributaria, de tal manera que cualquier factura emitida puede ser controlada automáticamente garantizando así su inmutabilidad, así como posibles rectificaciones futuras de la misma. Serán precisas algunas modificaciones técnicas para lograr que la información fluya en tiempo real, pero en el futuro la idea es que la misma sea continúa e instantánea, tal y como exige el art. 8 del RD 1007/2023. La incorporación de los contribuyentes al sistema VERI*FACTU es una estrategia de fomento del cumplimiento voluntario por parte de la Administración tributaria. Se presupone que los empresarios y profesionales estarían cumpliendo automáticamente su obligación de expedir factura, a la par que los datos fiscales contenidos en ellas serían relevantes para el futuro cumplimiento de impuestos como el IS o el IVA. Asimismo, el empleo de este sistema puede repercutir en la imagen de la empresa o autónomo como transparente y colaborador con la Administración tributaria. Por el contrario, quienes no adopten el modelo VERI*FACTU y no haya envío automático, pueden verse envueltos en una mayor vorágine de actuaciones comprobatorias y requerimientos para suministrar los registros contables, garantizando su inalterabilidad e integridad. Ante la nueva modalidad emisión de facturas verificables y su envío instantáneo a la AEAT estimamos que se está avanzando en la idea defendida en páginas anteriores sobre un cumplimiento tributario automático. Este es un paso más en esa futura actuación de las Administraciones tributarias y de la forma en que se aplicaría el sistema tributario. Obsérvese que las obligaciones que instaura el art. 29.2. j) LGT y el RD 1007/2023 pivotan sobre dos objetivos. Por un lado, facilitar y fomentar el cumplimiento tributario correcto y, por otro lado, luchar contra el fraude fiscal. Gracias a la información que se va a suministrar telemáticamente a la Administración tributaria con el sistema VERI*FACTU se van a perfilar mejor los riesgos fiscales de los contribuyentes a la par que es una herramienta que sirve para mitigar importantes estímulos defraudatorios de los contribuyentes, como podría ser la emisión de facturas falsas, su modificación fraudulenta o el propio fraude carrusel IVA. Finalmente, aunque el Real Decreto 254/2025, de 1 de abril, ha establecido un margen temporal para que los obligados tributarios adapten sus sistemas informáticos a las exigencias técnicas establecidas hasta el 1 de enero de 2026

102. Como señala la Exposición de Motivos del RD 1007/2023, “El presente real decreto pretende desarrollar las características de un sistema informático que resulte operativo y al mismo tiempo minimice los costes fiscales indirectos que puedan resultar de esta medida para los productores, comercializadores y usuarios de los sistemas informáticos, protegiendo la libre competencia y sin discriminar las soluciones tecnológicas empleadas, siempre que dichas soluciones cumplan con los requisitos exigidos”.

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para contribuyentes del Impuesto sobre Sociedades y el 1 de julio de 2026 para el resto de obligados tributarios, no podemos pasar por alto el posible afloramiento de intensificación de la brecha digital, especialmente en los autónomos. Asimismo, será necesario en este punto intensificar las actuaciones de asistencia a los obligados tributarios en el uso del sistema VERI*FACTU.

IV. TRIBUTOS INTELIGENTES Y CIUDADES INTELIGENTES 1. Los tributos inteligentes contextualizados en las ciudades inteligentes: cuestiones presentes y futuras La creación y el progresivo desarrollo de un sistema tributario inteligente llevan implícitos una nueva generación de figuras tributarias que, cimentadas sobre los principios tradicionales de nuestro sistema tributario, ofrezcan nuevas posibilidades en cuanto a su gestión, recaudación y comprobación insertando en su fisonomía las nuevas tecnologías disruptivas, especialmente la IA y la analítica de datos masivos. En las páginas anteriores se han vertebrado una serie de ideas y rasgos característicos de ese sistema tributario inteligente. A continuación, se pretende exponer una parte importante del futuro sistema tributario como son los denominados smart taxes o tributos inteligentes. El enfoque que se va a adoptar para este estudio será sobre el sistema tributario local. Como se indicará a continuación, los tributos inteligentes presentan algunas particularidades que se solapan con los objetivos de las denominadas smart cities o ciudades inteligentes. Las Administraciones tributarias locales juegan un papel importante a la hora de aplicar una serie de tributos, previamente definidos por el legislador estatal como consecuencia del principio de legalidad tributaria, para recaudar los correspondientes ingresos tributarios que, posteriormente, serán aplicados para la financiación de los correspondientes servicios públicos locales. El municipio forma parte de la Administración Pública más próxima a los ciudadanos y, como tal, debe tener la importancia que merece como punto de contacto en la prestación de unos servicios públicos de calidad y que satisfagan los intereses más básicos del ciudadano. Por ello, concebimos que los tributos inteligentes encajan bien en la construcción de un enfoque de ciudad inteligente. Ambos elementos comparten la característica de aplicar las TIC, especialmente aquellas que son disruptivas, para mejorar la eficiencia de sus procesos. En lo que respecta al tributo inteligente, el objetivo es mejorar el cumplimiento tributario, avanzando hacia ese cumplimiento automático que se ha señalado anteriormente, así como prevenir los incumplimientos tributarios mediante la detección de riesgos fiscales y situaciones de fraude fiscal y, en lo que atañe a las ciudades, la finalidad es convertir el entorno urbano en un área eficiente, habitable y sostenible.

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En virtud de este enfoque, se abordará en primer lugar la aproximación al concepto de ciudad inteligente para posteriormente tratar la conceptualización de los tributos inteligentes.

1.1. Aproximación al concepto de ciudad inteligente El concepto de ciudad inteligente y el impulso de esta nueva forma de organizar y prestar los servicios en la ciudad con los ciudadanos en el eje central es un fenómeno reciente que ha venido impulsado por el desarrollo de las TIC. Una ciudad inteligente está sustentada en la aplicación de nuevas tecnologías, especialmente la IA y el Internet de las Cosas, y en la recopilación y análisis de datos a través de infraestructuras que buscan crear un modelo de ciudad sostenible que mejora el transporte, la gestión de residuos, el consumo de energía, entre otras áreas103. Por lo tanto, las ciudades inteligentes se caracterizan por el uso intensivo de la tecnología, aplicando tecnologías como la IA o el Big Data que permiten automatizar procesos y conseguir que los servicios sean más eficientes, resilientes y adaptables a los posibles cambios que puedan producirse en el futuro104. Los datos, debidamente capturados a través de sensores y dispositivos, son la energía para que funcione el modelo de ciudad inteligente, pudiendo estar instalados estos dispositivos en localizaciones estratégicas de la ciudad con relación a los servicios públicos que se deseen adaptar a esta visión inteligente105. En lo que respecta las definiciones de ciudad inteligente ofrecidas por organismos públicos y organizaciones internacionales tampoco existe una definición unívoca de ciudad inteligente, si bien se observan algunas características comunes como son el uso de las TIC y la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos. La Norma UNE 178201:2016 titulada “Ciudades inteligentes. Definición, atributos y requisitos”106 define a una ciudad inteligente como: “Una ciudad justa y equitativa centrada en el ciudadano, que mejora continuamente su sostenibilidad y resiliencia aprovechando el conocimiento y los

103. Cfr. HALEGOUA, G.R., Smart cities, The MIT Press, Cambridge, 2020, págs. 4-5; MINOLI, D. & OCCHIOGROSSO, B. “Practical aspects for the integration of 5G networks and IoT applications in smart cities environments”, Wireless Communications and Mobile Computing, núm. 1, 2019, págs. 2-3, disponible en https://doi.org/10.1155/2019/5710834 (último acceso: 12.10.2024). 104. Vid. CERRILLO i MARTÍNEZ, A. “Ciudades inteligentes y derechos digitales” en MORA RUIZ, M. (Dir.), De las smart cities a las ciudades integradoras. Propuestas socio-jurídicas para una administración local del s. XXI, Dykinson, Madrid, 2023, págs. 254-255. 105. Cfr. VELASCO RICO, C.I., “Datos y algoritmos en la ciudad inteligente” en PONCE SOLÉ, J., MIGLIARI, W. y CAPDEFERRO VILLAGRASA, O. (Coords.), El derecho, la ciudad y la vivienda en la nueva concepción del desarrollo urbano. Desafíos transnacionales y transdisciplinarios de la gobernanza en la Nueva Agenda Urbana, Atelier, Barcelona, 2019, pág. 212. 106. Disponible en https://www.une.org/encuentra-tu-norma/busca-tu-norma/ norma?c=N0056504 (último acceso: 12.10.2024).

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recursos disponibles —especialmente las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC)— para mejorar la calidad de vida, la eficiencia de los servicios urbanos, la innovación y la competitividad, sin comprometer las necesidades futuras en aspectos económicos, de gobernanza, sociales y ambientales”.

Por su parte, el Plan Nacional de Ciudades Inteligentes107, el cual se viene desarrollando desde 2015 en el actual Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, define como ciudad inteligente como: “La visión holística de una ciudad que aplica las TIC para la mejora de la calidad de vida y la accesibilidad de sus habitantes y asegura un desarrollo sostenible económico, social y ambiental en mejora permanente”. El Plan continúa señalando que las ciudades inteligentes “permiten a los ciudadanos interactuar con ella de forma multidisciplinar y se adapta en tiempo real a sus necesidades, de forma eficiente en calidad y costes, ofreciendo datos abiertos, soluciones y servicios orientados a los ciudadanos como personas, para resolver los efectos del crecimiento de las ciudades, en ámbitos públicos y privados, a través de la integración innovadora de infraestructuras con sistemas de gestión inteligente”.

A nivel doméstico, también debe ser destacado el concepto que ofrece la Red Española de Ciudades Inteligentes108, actualmente formada por 140 municipios, definiendo a estas ciudades como: “Aquellas que disponen de un sistema de innovación y de trabajo en red para dotar a las ciudades de un modelo de mejora de la eficiencia económica y política permitiendo el desarrollo social, cultural y urbano”.

La OCDE es también conocedora de la flexibilidad y heterogeneidad en la conceptualización de las ciudades inteligentes. En su Informe Smart cities and inclusive growth109, de 2020, expresa que: “Smart cities revolve around initiatives that use digital innovation to make urban service delivery more efficient and thereby increase the overall competitiveness of a community”

En el ámbito de la Unión Europea encontramos dos interesantes iniciativas que, más allá de una definición precisa de ciudad inteligente, ofrecen las características de este tipo de comunidades. En primer lugar, la Comisión Europea dentro del programa Europa Digital ha confeccionado un apartado para las ciu-

107. Disponible en https://plantl.mineco.gob.es/planes-actuaciones/Paginas/plan-nacional-ciudades-inteligentes.aspx (último acceso: 12.10.2024). 108. Disponible en https://reddeciudadesinteligentes.es/objetivos/ (último acceso: 12.10.2024). 109. OCDE, Smart cities and inclusive growth, OECD Publishing, Paris, 2020, págs. 8 y ss., disponible en https://doi.org/10.1787/8a4ce475-en (último acceso: 12.10.2024).

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dades y comunidades inteligentes con las siguientes características para estos entornos110: 1. Una mejor administración de los recursos. 2. Monitorización del tráfico local y reducción de la contaminación. 3. Ciudades más concienciadas con el medioambiente y sostenibles. 4. Administración y gobernanza más interactiva y receptiva fomentando la participación de los ciudadanos. 5. Espacios públicos más seguros y atención a la población de mayor edad y con discapacidad. En segundo lugar, el Parlamento Europeo adoptó a través de su Dirección General para Políticas Internas el Informe Mapping smart cities in the EU, en el año 2014. Este Informe ofrece seis ejes sobre los que pivotarían las ciudades inteligentes111: 1. Economía inteligente (smart economy). 2. Movilidad inteligente (smart mobility). 3. Entorno inteligente (smart environment). 4. Gente inteligente (smart people). 5. Vida inteligente (smart living). 6. Gobernanza inteligente (smart governance). El avance hacia la conversión de las actuales ciudades en modelos de gestión inteligente de los servicios urbanos transita irremediablemente por la senda de la adopción de tecnologías disruptivas que faciliten la vida a los ciudadanos112. En este sentido, la IA es una tecnología que juega un papel crucial en el desarrollo de los modelos de ciudades inteligentes113. Las ciudades inteligentes tienen proyecciones muy heterogéneas, como por ejemplo la apuesta por la resiliencia, la potenciación de la democracia participativa o el fomento del modelo de economía circular114. En ese ámbito, las ciudades inteligentes van a ser un

110. Puede consultarse en https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/smart-cities-and-communities (último acceso: 12.12.2024). 111. Disponible en https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/etudes/join/2014/507480/ IPOL-ITRE_ET(2014)507480_EN.pdf (último acceso: 12.10.2024). 112. Según el Smart City Index 2024 del International Institute for Management Development de Lausana, las cinco ciudades más avanzadas en el plano del modelo smart o inteligente son, en este orden, Zurich, Oslo, Canberra, Ginebra y Singapur. La primera ciudad española en aparecer es Madrid, en el puesto 35º, si bien también aparecen ciudades como Barcelona, Bilbao y Zaragoza. El índice puede consultarse en https://www.imd.org/smart-city-observatory/home/ (último acceso: 12.10.2024). 113. Cfr. NANDA, I. & MOHANACHANDRAN, D.K., “Role of Artificial Intelligence in the emergence of smart cities”, AA.VV., Artificial intelligence of smart cities and villages: advanced technologies, development, and challenges, Bentham Books, Sharjah, 2022, págs. 7-8. 114. Cfr. GARCÍA CARACUEL, Mª, “El papel de las smart cities en la transición hacia una economía circular y sus vías de financiación” en BERTRÁN GIRÓN, Mª y JIMÉNEZ ESCOBAR, J. (Dirs.), El

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buen contexto en el que insertar un sistema tributario inteligente que se caracterice por la reducción de costes indirectos, la facilitación del cumplimiento tributario y la optimización de recursos en la lucha contra el fraude fiscal. El desarrollo de las ciudades inteligentes debe nutrirse de importantes paquetes de datos obtenidos mediante sensores y de las correspondientes predicciones que realicen los algoritmos con el fin de optimizar la gestión de residuos, el tráfico, el consumo de energía o de agua, o el medioambiente urbano, entre otros115. A diferencia de lo que pueda pensarse, sería ineficiente que las ciudades inteligentes se desprendiesen completamente del componente humano pretendiendo ser ciudades completamente automatizadas con sistemas informáticos y tecnologías disruptivas que anulasen la voluntad humana116. Este es un concepto más próximo a la ciencia ficción que no encajaría con nuestro actual modelo de convivencia social y de participación democrática. Por todo ello, estimamos que la característica principal de estos modelos de ciudades inteligentes es su vocación de construir núcleos de población resilientes a los cambios y comprometidos con un desarrollo sostenibles que busca mejorar la calidad de vida urbana y mejorar las condiciones sociales, apoyándose para ello en un conglomerado de tecnologías disruptivas entre las que destaca la IA. En definitiva, el principal objetivo sería generar progreso y, desde nuestro punto de vista, sin que ese progreso comprometa los derechos fundamentales de los ciudadanos. Buena parte de los principales retos a los que se enfrentan las ciudades inteligentes con proyección inmediata sobre los derechos de los ciudadanos son también asimilables a los retos que dimanan de los sistemas de IA, lo cual refuerza la conexión entre las ciudades inteligentes y la IA. Siguiendo a Cerrillo i Martínez, entre los riesgos en las ciudades inteligentes se hallan los errores; la opacidad, especialmente de algunos algoritmos; los sesgos y las discriminaciones; y la elaboración de perfiles117. En conclusión, cuando intentamos acotar qué es una ciudad inteligente nos encontramos con multitud de aproximaciones. Asimismo, como se ha señalado, las ciudades inteligentes no deben asimilarse con una automatización o robotización plena de los servicios urbanos. Desde nuestro punto de vista, la clave radica en la intensidad con la que se introduzcan nuevas tecnologías con el fin

sistema jurídico ante la digitalización: estudios de Derecho tributario, Tirant lo Blanch, Valencia, 2021, pág. 236. 115. Cfr. GARCÍA MARTÍN, L., “Algunas reflexiones a propósito de la inteligencia artificial en el sector público” en MORA RUIZ, M. (Dir.), De las smart cities a las ciudades integradoras. Propuestas socio-jurídicas para una administración local del s. XXI, Dykinson, Madrid, 2023, pág. 299. 116. En este sentido se pronuncian, entre otros, GUERVÓS MAÍLLO, Mª A., Fiscalidad de las smart cities, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2022, pág. 26; PIÑAR MAÑAS, J.L., “Derecho, técnica e innovación en las llamadas ciudades inteligentes. Privacidad y gobierno abierto” en PIÑAR MAÑAS, J.L. (Dir.), Smart cities. Derecho y técnica para una ciudad más habitable, Editorial Reus, Madrid, 2017, pág. 18. 117. CERRILLO i MARTÍNEZ, A. “Ciudades inteligentes y derechos digitales”, op. cit., págs. 256 y ss.

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de mejorar servicios y problemas urbanos (gestión de residuos, gestión de energía, tráfico, contaminación, etc.) que tengan como objetivo crear un entorno urbano sostenible que mejore la calidad de vida de las personas. En este sentido, será crucial introducir TIC como la IA, el Big Data, la propia ciencia analítica de datos o el Internet de las Cosas en áreas estratégicas de la ciudad y con pleno respeto a los derechos y garantías de los ciudadanos. Estimamos que el componente “inteligente” debe ir alineado en todo momento con el ordenamiento jurídico en vigor y respetar el marco nacional y supranacional de derechos y libertades públicas.

1.2. Aproximación al concepto de tributo inteligente Tras analizar las estructuras principales de las ciudades inteligentes, puede detectarse que dentro de su fisonomía encajarían bien una nueva generación de tributos inteligentes que hacen un uso intensivo de las nuevas tecnologías para capturar con la mayor precisión posible las manifestaciones de capacidad económica. Por tributo inteligente podemos entender aquel que se aplica gracias a tecnologías disruptivas, como la IA, el Big Data, la tecnología blockchain o el Internet de las Cosas, para liquidarse y recaudarse de manera autónoma, así como poder ser objeto de comprobación de forma automatizada gracias al análisis de los modelos predictivos. En función de cómo valoremos el uso de las TIC en la gestión tributaria podríamos calificar como inteligente a cualquier tributo. Por ejemplo, aplicando un umbral demasiado laxo se podría llegar a defender en la actualidad que cuando un tributo se autoliquida por medios electrónicos, como por ejemplo el IRPF a través del programa Renta Web, ya sería un tributo inteligente. Sin embargo, estimamos que el futuro nos aguarda una nueva generación de tributos que, en la línea de lo que venimos defendiendo en este trabajo, van a ser liquidados y comprobados de manera automática. Por ello, es de justicia reservar el adjetivo “inteligente” a aquellos tributos que vayan a definir a los sujetos pasivos, los hechos imponibles, la cuantificación de las bases imponibles y el cálculo de la cuota, a través del uso de una gama de tecnologías disruptivas que coadyuven a la consecución de un sistema tributo justo. Estos tributos inteligentes determinarían con precisión la manifestación de capacidad económica realizada, facilitando el cumplimiento tributario y luchando contra el fraude fiscal, a la par que posicionarían el tributo correspondiente con la zona territorial correspondiente, ya sea a través de herramientas de geolocalización o a través de sistemas de información geográfica (GIS). La aplicación de tributos inteligentes podría producirse en cualquiera de los niveles de la Hacienda pública, sin embargo, existen iniciativas que están analizando el potencial de estas herramientas en el caso de los tributos locales, tal y como sucede con la Agencia Tributaria de Madrid. En el Plan Estratégico de la Agencia Tributaria de Madrid 2021-2024 se encuentra la línea 3º de su estrategia conducente a la aplicación de tributos inteli87

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gentes, sustentados en la IA y el Big Data. Asimismo, aparece la creación del denominado Laboratorio Tributario, el cual está desarrollando modelos de territorialización de los tributos municipales a través del denominado GIS tributario.118 En definitiva, la apuesta por los tributos inteligentes en la Agencia Tributaria de Madrid pivota sobre el desarrollo de la IA y el Big Data para identificar al contribuyente y sus actividades, midiendo la capacidad económica, y poder conseguir así una gestión tributaria más eficiente y anticiparse a posibles incumplimientos tributarios119. Resultan interesantes los proyectos piloto que se están desarrollando en el marco del Laboratorio Tributario para mejorar la gestión tributaria de la tasa por uso privativo del espacio público en el caso de las terrazas y de los vados gracias a la aplicación de un GIS tributario y la confección de mapas gemelos digitales de la ciudad que permiten medir con precisión los metros dedicados a cada actividad y así cuantificar en consonancia con la capacidad económica la tasa municipal120. En la era de los tributos inteligentes será imprescindible la calidad y precisión de los datos con relevancia tributaria. Para ello, jugará un papel esencial conseguir posicionar geográficamente a los obligados tributarios, la materia imponible y el hecho imponible. Asimismo, una vez conseguida esa geolocalización, el siguiente paso será determinar mediante dispositivos o sensores (Internet de las Cosas) la cuantificación del tributo; es decir, la medición de la base imponible conforme al criterio de capacidad económica. Finalmente, los sistemas informáticos realizarían la liquidación del tributo, avisando debidamente al obligado tributario, y se podría llegar a automatizar el cobro de la deuda tributaria. Llegada la fecha, estimamos que pueden existir diferentes tipos de tributos inteligentes en función de la intensidad con la que se nutran de tecnologías disruptivas. Existirán tributos, como por ejemplo los tributos municipales que recaen sobre los vehículos, la recogida de residuos, o los referentes a la ocupación del dominio público o su uso privativo, que podrán ser plenamente inteligentes; sin embargo, otras figuras como el IRPF o el IS podrán ser parcialmente inteligentes dado que estimamos importante que siga existiendo un control del

118. Puede consultarse este Plan Estratégico en https://agenciatributaria.madrid.es/portales/ contribuyente/es/Conocenos/Planes-acuerdos-y-convenios/Plan-estrategico-2021-2024/?vgnextfmt=de fault&vgnextchannel=a6ee5e22e9cdb810VgnVCM2000001f4a900aRCRD (último acceso: 13.10.2024). También puede verse una explicación del mismo en PÉREZ RAMÓN, G., “La transformación de la Agencia Tributaria de Madrid”, Tributus. Revista de la Agencia Tributaria de Madrid, núm. 1, 2023, págs. 21-27. 119. Vid. DURÁN BOO, I., “Análisis estratégico para la modernización de una Administración tributaria: el caso de la Agencia Tributaria de Madrid”, Anuario de Derecho Municipal, núm. 16, 2022, págs. 217-218; DURÁN BOO, I., “«Smart taxes» y capacidad económica, o cómo la tecnología puede ayudar a la reforma del sistema tributario municipal”, Revista Derecho Local, núm. 77, 2019, disponible en https://elderecho.com/smart-taxes-y-capacidad-economica-o-como-la-tecnologia-puede-ayudar-a-lareforma-del-sistema-tributario-municipal (último acceso: 13.10.2024). 120. Vid. TAPIAS SANCHO, A. y NOGALES FUERTES, P., “Una Agencia Tributaria Madrid dirigida por datos: el laboratorio tributario del Ayuntamiento de Madrid”, Tributus, Revista de la Agencia Tributaria de Madrid, núm. 2, 2023, págs. 127-128.

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obligado tributario en sus autoliquidaciones, con el fin de ejercer su derecho a las opciones fiscales, y ante las limitaciones que la normativa de protección de datos establecería actualmente para geolocalizar constantemente la vida personal y profesional de los contribuyentes. Finalmente, estimamos que la implementación de este enfoque smart o inteligente en los tributos debe realizarse por parte de las Administraciones tributarias desde una visión alejada de la denostada defraudación fiscal de los obligados tributarios. Los tributos inteligentes deben implantarse con una visión proactiva y no reactiva, de tal manera que su espíritu sea el de facilitar el cumplimento tributario y servir como una gran oportunidad para que los tributos se alineen con precisión con la capacidad económica real manifestada por los obligados tributarios. Asimismo, los datos recopilados a través de los diversos sensores y dispositivos serían analizados continuamente, retroalimentándose así una constante mejora de las líneas de actuación tributaria. En este sentido, se podría mejorar el cumplimiento tributario y se podrían disponer de predicciones sobre futuros incumplimientos que permitiesen ahondar en la estrategia de cumplimiento tributario por diseño. En conclusión, los tributos inteligentes son un vector para materializar el trinomio propuesto en páginas anteriores: cumplimiento tributario automático – relación cooperativa – cumplimiento por diseño. Van a permitir alcanzar una mayor justicia del sistema tributario al capturar realmente las manifestaciones de capacidad económica y van a posicionar los datos con trascendencia tributaria en aquellos lugares en los que verdaderamente se estén realizando los hechos imponibles.

2. Tributos inteligentes en el sistema tributario local: gestión tributaria automatizada Las ciudades inteligentes también deben tener presente la importancia de una Hacienda local sostenible que garantice la suficiencia de recursos. Por ello, la aplicación del enfoque inteligente va a ser importante en este nuevo modelo de ciudad, no solo en la vía presupuestaria, sino también, y con mayor intensidad si cabe, en el área de los ingresos tributarios. El sistema tributario local presenta unas características especiales. Una de ellas es que su configuración está realizada por el legislador estatal mediante normas de rango legal. El Real Decreto Legislativo 2/2004, de 5 de marzo, por el que se aprueba el texto refundido de la Ley Reguladora de las Haciendas Locales (TRLRHL), establece una serie de tributos que, en unos casos deberán ser exigidos por los entes locales y en otros podrán ser establecidos potestativamente por los ayuntamientos en sus correspondientes ordenanzas fiscales. Entre los diversos impuestos y tasas locales puede aplicarse el uso intensivo de las nuevas tecnologías para convertir esos tributos en inteligentes, de tal manera que se mejore la aplicación de los mismos y los mecanismos de control por parte de las Administraciones tributarias locales. En este sentido, se procede en 89

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las siguientes páginas a exponer dos figuras tributarias locales, generalmente en forma de tasa, que en el corto y medio plazo van a ser interesantes por su aproximación a las características de los tributos inteligentes. Por un lado, se encuentra la conocida como tasa de residuos locales, la cual, tras la Ley 7/2022, de 8 de abril, de residuos y suelos contaminados para una economía circular, debe ser aprobada por todos los ayuntamientos antes de abril de 2025 y se establece un enfoque de pago por generación en el cual pueden tener cabida las nuevas tecnologías para ayudar en la gestión tributaria de las mismas. Por otro lado, se reflexionará sobre la aplicación del enfoque inteligente en las posibles y futuras tasas locales por la circulación de vehículos en las zonas de bajas emisiones de las ciudades, así como por las posibles tasas que pudiesen confeccionarse en el futuro para gravar escenarios puntuales y temporales de congestión de tráfico121.

2.1. Las nuevas tasas o prestaciones patrimoniales de carácter público no tributarias por la gestión de residuos locales La tributación de la gestión de residuos locales está inmersa en un cambio propiciado por la transposición del enfoque de pago por generación de la Directiva 2018/851, de 30 de mayo, la cual modificó la Directiva 2008/98/CE (Directiva Marco de Residuos), a través de la Ley 7/2022. El art. 11.3 de la Ley 7/2022 establece que las entidades locales deberán adoptar, en el plazo de tres años a contar desde la entrada en vigor de la ley (es decir, hasta el 20 de abril de 2025), “una tasa o, en su caso, una prestación patrimonial de carácter público no tributaria, específica, diferenciada y no deficitaria, que permita implantar sistemas de pago por generación y que refleje el coste real, directo o indirecto, de las operaciones de recogida, transporte y tratamiento de los residuos, incluidos la vigilancia de estas operaciones y el mantenimiento y vigilancia posterior al cierre de los vertederos, las campañas de concienciación y comunicación, así como los ingresos derivados de la aplicación de la responsabilidad ampliada del productor, de la venta de materiales y de energía”. El desafío para las entidades locales es importante, especialmente si tomamos en consideración que hasta la fecha de adopción de la Ley 7/2022, la mayoría de las tasas no incluían criterios de diferenciación de la base imponible o, en caso de establecerlo, en su gran mayoría pivotaban sobre elementos completamente diferentes al pago por generación, como por ejemplo, el consumo de agua, el valor catastral del inmueble, la zona o calle, o el número de residentes122. El nuevo enfoque de pago por generación se alinea con el modelo de economía circular, el cual busca establecer un sistema productivo y de consumo

121. Con el fin de no desbordar el objeto de este trabajo, no se realizará un estudio profundo sobre estas dos figuras tributarias señaladas. Se destacarán los aspectos y desafíos materiales más importantes con relación a la incorporación de tecnologías disruptivas en su gestión. 122. Cfr. FUNDACIÓN ENT, Las tasas de residuos en España 2022, 2022, págs. 31-32.

La aplicación de un sistema tributario inteligente

eficiente para que los recursos sean usados tantas veces como resulte posible, alcanzándose así un equilibrio entre la economía y el medio ambiente123. Las nuevas tasas o prestaciones patrimoniales de carácter público no tributarias124 que deberán exigirse a partir de abril de 2025 deben tener presente a la hora de su cuantificación el volumen de residuo generado por cada usuario. Para ello, las nuevas tecnologías van a ser un instrumento fundamental para agilizar la gestión tributaria y asegurar que la tributación se produce realmente por la cantidad de residuo generado conocido como “fracción resto”. Pese a que se establece la posibilidad de articular el gravamen mediante una prestación patrimonial de carácter público no tributaria, las últimas estadísticas muestran que la gran mayoría de municipios españoles lo configuran como una tasa, distinguiendo entre cuotas domiciliarias y cuotas para los comercios125. Uno de los primeros desafíos a los que debe hacerse frente es el de la determinación del carácter no deficitario de estos gravámenes, especialmente si se configuran como tasas. El principio de equivalencia de las tasas, consagrado en el art. 24.2 TRLRHL, determina que el importe de las mismas no podrá exceder, en su conjunto, del coste real o previsible del servicio o actividad. Por ello, si se configura una tasa no deficitaria en los términos establecidos en la Ley 7/2022, ésta incumpliría el mencionado principio de equivalencia con el riesgo de que la ordenanza fuese anulada en la jurisdicción contencioso-administrativa126. Por ello, autores como Gomar Sánchez abogan por estimar que la futura tasa “se aproxime lo máximo posible al coste del servicio, pero sin pasarse”127. Para

123. Cfr. GARCÍA CARRETERO, B., “La fiscalidad ambiental en materia de residuos en el nuevo marco de una economía circular”, Crónica Tributaria, núm. 170, 2019, pág. 34. 124. Según la Disposición Adicional 1ª de la LGT, “serán prestaciones patrimoniales de carácter público no tributario las demás prestaciones que exigidas coactivamente respondan a fines de interés general. En particular, se considerarán prestaciones patrimoniales de carácter público no tributarias aquellas que teniendo tal consideración se exijan por prestación de un servicio gestionado de forma directa mediante personificación privada o mediante gestión indirecta”. Asimismo, el art. 20.6 TRLRHL, reformado por la Ley 9/2017, de 8 de noviembre, de Contratos del Sector Público, indica que las contraprestaciones económicas que se establezcan coactivamente por la prestación de servicios del art. 4, serán prestaciones patrimoniales de carácter público no tributario cuando se realicen de forma directa mediante personificación privada o mediante gestión indirecta. 125. El último Informe publicado por la Fundación ENT señala que las tasas están presentes en el 97,7% de los municipios analizados en el documento. Cfr. FUNDACIÓN ENT, Las tasas de residuos en España 2023, 2023, pág. 3, disponible en https://www.fiscalidadresiduos.org/wp-content/ uploads/2023/11/Tasas_2023.pdf (último acceso: 14.10.2024). 126. Aproximadamente las tasas están cubriendo el 60% de los costes actuales. Este dato es previo a la futura aplicación de los nuevos costes del servicio que han señalado en el art. 11.3 Ley 7/2022. Sobre este dato, Vid. SERRANO ANTÓN, F., “El pago por generación en la tasa municipal de gestión de residuos no domiciliarios como incentivo para la reducción, reutilización recuperación y reciclaje de residuos” en GARCÍA CARRETERO, B. (Coord.), II Jornadas sobre la reforma ambiental de las Haciendas locales: la reforma en el marco jurídico europeo, estatal y autonómico, Documentos de Trabajo del IEF, núm. 3, 2023, pág. 178. 127. GOMAR SÁNCHEZ, J. I., “La tasa de reciclaje de residuos urbanos: ajuste al Derecho local español y a la realidad tributaria municipal”, en GARCÍA CARRETERO, B. (Coord.), II Jornadas sobre

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el Grupo de Expertos conformado por técnicos de la Federación Española de Municipios y Provincias, el Ministerio de Hacienda y el Ministerio de Transición Ecológica y Reto Demográfico, han determinado en un documento que intenta solventar algunas dudas a las entidades locales que, al hilo del carácter no deficitario que establece la ley, no debe entenderse como una imposición, sino como el cumplimiento de un principio. De esta manera el documento indica que “dicha cobertura se aproxime lo máximo posible al coste real del servicio, máxime teniendo en cuenta los posibles beneficios fiscales”128. No obstante, la interpretación ofrecida por Herrera Molina es la más consecuente con el espíritu de este nuevo gravamen y debe interpretarse ese carácter no deficitario como un mandato dirigido a que la cuantificación de la tasa se sustente en un informe técnico-económico “que contemple rigurosamente todos los gastos (e ingresos) previstos en el art. 11.3 de la Ley de Residuos”129. Este desafío se difumina en el caso en el que una corporación local opte por el gravamen en la forma jurídica de prestación patrimonial de carácter público no tributaria. Pese a ello, los correspondientes informes económicos previos a la aprobación de la ordenanza o de la prestación patrimonial de carácter público no tributaria van a ser complejos a la hora de individualizar entre los contribuyentes los diversos costes que se han establecido en el art. 11.3 Ley 7/2022130. El nuevo modelo de pago por generación supone revisar los gravámenes actuales, ampliamente materializados a través de tasas, y supondrá una transformación para la cuantificación de los actuales gravámenes131. Para ello, la incorporación de nuevas tecnologías en los contenedores pueden permitir conectar la gestión tributaria con el momento de realización del hecho imponible y su cuantificación. Entre los diversos modelos se encuentra el uso de contendedores inteligentes y la identificación del usuario (contribuyente) mediante una tarjeta identificativa o el escaneo de un código QR. Como bien indica Herrera Molina, esta identificación previa del contribuyente a la hora de realizar el hecho imponible va a propiciar que la figura del sustituto del contribuyente pierda relevancia en las futuras tasas de residuos locales132.

la reforma ambiental de las Haciendas locales: la reforma en el marco jurídico europeo, estatal y autonómico, Documentos de Trabajo del IEF, núm. 3, 2023, pág. 163. 128. MINISTERIO DE HACIENDA, Cuestiones relevantes en relación con el establecimiento y gestión de la tasa local de residuos sólidos urbanos, mayo de 2024, pág. 5, https://www.femp.es/sites/ default/files/multimedia/CUESTIONES-TASA-RESIDUOS.pdf (último acceso: 13.11.2024). 129. HERRERA MOLINA, P.M., “Comentarios al Informe consensuado sobre las tasas y tarifas de residuos”, Tributos Locales, núm. 170, 2024, pág. 174. 130. Sobre esta cuestión, Vid. GOMAR SÁNCHEZ, J.I., “La tasa de residuos locales: observaciones y problemática”, Tributos Locales, núm. 159, 2022, pág. 99 y ss. 131. Cfr. RUIZ GARIJO, M., “Cuenta atrás para el establecimiento de gravámenes por el servicio de gestión de residuos municipales (pay as you throw)”, Tributos Locales, núm. 165, 2023, págs. 22 y ss. 132. Cfr. HERRERA MOLINA, P M., “Incidencia de la futura Ley de residuos locales sobre las tasas y tarifas locales”, Tributos Locales, núm. 152, 2021, pág. 39.

La aplicación de un sistema tributario inteligente

Desde nuestro punto de vista, el sistema de contenedores inteligentes va en la línea de convertir estas tasas sobre la gestión de residuos locales en tributos inteligentes. Es un modelo que presenta una doble ventaja. Por un lado, permite geolocalizar el hecho imponible y al sujeto pasivo que lo realiza. Al menos apriorísticamente, salvo situaciones fraudulentas en el uso de las tarjetas identificativas con las que abrir los contenedores. Para evitar estas situaciones, sería preciso articular medidas de control y vigilancia. Por otro lado, prácticamente la liquidación puede hacerse automáticamente tras cuantificar a lo largo del periodo temporal correspondiente el volumen efectivo de residuos depositados como fracción resto o el número de veces que se ha abierto el contenedor. Esta es una cuestión aún por definir por las entidades locales al configurar las nuevas tasas y, estimamos, que también está supeditada a las tecnologías implantadas para cuantificar el hecho imponible. Desde nuestro punto de vista, es indudable que el método que mayor respeto tiene hacia el principio de quien contamina paga y de pago por generación es aquel que cuantifica in situ los residuos depositados y no aquel modelo que establece una cuantía fija por cada vez que se hace uso del contenedor. Ante un tributo de exacción fácil y sin complejidad, si lo comparamos con otros tributos del sistema tributario, la aplicación del enfoque inteligente va a agilizar notablemente el cumplimiento tributario efectivo según el principio de pago por generación. La gestión tributaria sería más eficiente y a la par se genera un progresivo efecto concienciador sobre los ciudadanos acerca de reducir los residuos, de tal manera que a menor generación de residuo menor tributación final. No obstante, este escenario ideal se puede ver empañado por actitudes incívicas por un mal uso de estos contenedores o el depósito de los residuos en zonas no habilitadas133. Para ello, una de las soluciones preventivas debe venir de la mano de los sistemas de vigilancia y el ejercicio de la potestad sancionadora del ente local. En conclusión, el corto y medio plazo de los gravámenes, generalmente tasas, sobre la gestión de residuos locales va a transitar por la vía de la aplicación de tecnologías disruptivas. Queda pendiente ver cuál es el enfoque seleccionado por cada entidad local, si bien, en mayor o menor medida estará presente, en la mayor parte de los municipios, cualquier tipo de TIC. En los casos más intensos y de cara al futuro vaticinamos una gestión y control del cumplimiento de estas tasas de forma autónoma, aprovechando el Internet de las Cosas, la IA y el Big Data.

133. Cfr. PATÓN GARCÍA, G., Fiscalidad de residuos orientada a una economía circular. Análisis tras la Ley 7/2022, de 8 de abril, Thomson Reuters-Aranzadi, 2022, pág. 96.

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2.2. Las futuras tasas locales por circulación de vehículos en zonas de bajas emisiones y por congestión de tráfico La contaminación y la congestión del tráfico rodado dentro de las ciudades es uno de los principales problemas que deben acometerse para asegurar un modelo de ciudad sostenible y garantizar la protección de la salud de los ciudadanos. En este sentido, la fiscalidad puede jugar un papel interesante para intentar desincentivar ciertas conductas nocivas y que van encaminadas a la consecución de los objetivos señalados. Por supuesto, en el marco de las ciudades inteligentes, la innovación tecnológica estará al servicio de la aplicación de posibles figuras tributarias. En este sentido, es interesante explorar algunas propuestas que abogan por la implantación de una tasa local por la circulación de vehículos en zonas de bajas emisiones, tal y como pone de manifiesto el Proyecto de Ley de Movilidad Sostenible, presentado por el Gobierno el 14 de febrero de 2024, en su Disposición Final Segunda134. También, resultará interesante la posible creación de tributos, generalmente a través de tasas, para gravar aspectos puntuales de congestión del tráfico en una determinada zona. Finalmente, también resulta de interés la potencial introducción de un tributo, posiblemente en forma de impuesto, para gravar el tráfico rodado por las infraestructuras viarias. En todas estas iniciativas vamos a focalizarnos en cotejar la potencial aplicación de nuevas tecnologías disruptivas para conseguir automatizar estos tributos en la línea que venimos exponiendo a lo largo del trabajo. El uso de las TIC puede coadyuvar a definir con precisión el principio pigouviano “quien contamina paga”, de tal manera que pueda establecerse con precisión un tributo que recaiga sobre las conductas que producen mayores externalidades negativas y que midan con precisión la intensidad del daño ambiental, como por ejemplo fijando geográfica y temporalmente la circulación de un vehículo por una zona protegida o en un momento preciso de congestión del tráfico135. En este sentido, existen experiencias en Derecho comparado en las cuales se han implantado figuras tributarias o exacciones obligatorias asistidas en su gestión y recaudación por las TIC que gravan la circulación por zonas protegidas de las ciudades, como lo son las zonas de bajas emisiones, o por la circulación en horarios concretos en los que se produce mayor congestión de tráfico rodado. Entre las diversas tecnologías empleadas y que van encaminadas, desde nuestro punto de vista, en esa construcción de tributos inteligentes, puede destacarse el empleo de sistemas de geolocalización del vehículo para medir

134. Disponible en el Boletín Oficial de las Cortes Generales. Congreso de los Diputados, núm. 9-1, de 23 de febrero de 2024. 135. Sobre la mejora del perfil ambiental de este tipo de tributos al emplear sistemas tecnológicos avanzadas, vid. GOROSPE OVIEDO, J.I., “El anteproyecto de Ley de movilidad sostenible y la futura tasa de circulación” en GARCÍA CARRETERO, B. (Coord.), II Jornadas sobre la reforma ambiental de las Haciendas locales: la reforma en el marco jurídico europeo, estatal y autonómico, Documentos de Trabajo del IEF, núm. 3, 2023, pág. 95.

La aplicación de un sistema tributario inteligente

exactamente los kilómetros recorridos, como el sistema Global Navigation Satellite System-based ERP para la exacción por circulación en Singapur, o el modelo sueco en Estocolmo y en Gotemburgo, gracias a la incorporación de cámaras de videovigilancia junto a lectores de matrículas que procesan y envían los datos para el cargo y recaudación de las prestaciones patrimonial de forma que está automatizada la gestión, control y recaudación136. En el ámbito tributario local puede resultar aplicable en el futuro una figura tributaria en forma de tasa por la utilización privativa o el aprovechamiento especial del dominio público cuando, determinados vehículos, circulen por las zonas de bajas emisiones137. En este sentido, Proyecto de Ley de Movilidad Sostenible introducirían una letra v) en el art. 20.3 TRLRHL señalando: “En las zonas de bajas emisiones, la circulación de vehículos que superen los límites o categorías máximas que se hayan establecido para circular por las mismas”. Este nuevo “peaje urbano” en forma de tasa tendría carácter ambiental, al tener como objetivo reducir el tráfico rodado de ciertos vehículos contaminantes sobre zonas de bajas emisiones, y no estaría encaminado a ser una tasa de congestión, en sentido estricto, que gravase la circulación en zonas y momentos puntuales cuando aflorase una congestión de tráfico138. También existen propuestas en la doctrina para explorar la creación de aparcamientos disuasorios a las entradas de las ciudades o la articulación de tasas por estacionar los vehículos en las vías públicas139. Uno de los aspectos controvertidos de esta nueva tasa local es el de su cuantificación. Se tomaría como referencia el coste que hubiera tenido que abonar un determinado vehículo si hubiera estacionado en un aparcamiento público en

136. Vid. in extenso SERRAT ROMANÍ, M., “La tecnología como elemento clave de la eficacia de los peajes de congestión: un estudio comparado”, Tributos Locales, núm. 155, 2022, págs. 199-229. 137. Las zonas de bajas emisiones se hallan definidas en el art. 14.3 de la Ley 7/2021, de 20 de mayo, de cambio climático y transición energética, como: “el ámbito delimitado por una Administración pública, en ejercicio de sus competencias, dentro de su territorio, de carácter continuo, y en el que se aplican restricciones de acceso, circulación y estacionamiento de vehículos para mejorar la calidad del aire y mitigar las emisiones de gases de efecto invernadero, conforme a la clasificación de los vehículos por su nivel de emisiones de acuerdo con lo establecido en el Reglamento General de Vehículos vigente”. Estas zonas de bajas emisiones deberán establecerse, con carácter general, en todos los municipios con más de 50.000 habitantes y en aquellos con menos de 20.000 habitantes y que cuenten con problemas de contaminación. La Ley estableció su entrada en funcionamiento antes de enero de 2023, si bien este plazo ha sido objeto de diversas moratorias avalados por la Comisión Europea. 138. Sobre la utilización de tasa como figura tributaria para establecer este tributo, vid. ROZAS VALDÉS, J.A., “La reforma del marco legal de los peajes locales de gestión circulatoria”, Tributos Locales, núm. 155, 2022, págs. 144 y ss.; y, SANZ GÓMEZ, R., “Tasas locales para una movilidad urbana sostenible. La posibilidad de introducir un peaje urbano en las ciudades españolas”, El Consultor de los Ayuntamientos, núm. 1, 2024, pág. 5 y ss. (documento consultado a través de Legalteca el 16.10.2024). 139. Cfr. GUERVÓS MAÍLLO, Mª A., “La fiscalidad del transporte urbano sostenible” en PATÓN GARCÍA, G. (Dir.), Fiscalidad y economía circular. Sectores estratégicos de vivienda y transporte, Atelier, Barcelona, 2024, págs. 332-333.

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lugar de circular por la zona cualificada de bajas emisiones. Como acertadamente señalan autores como Gorospe Oviedo140 o Sanz Gómez141, son varios los desafíos que provoca este planteamiento para la cuantificación como por ejemplo no tomar en consideración la circulación, las emisiones producidas o la inseguridad jurídica que provoca determinar el coste medio y la definición de qué entender por “aparcamiento público”. Por ello, señala Gorospe Oviedo que “lo más coherente con el objeto de la tasa sería gravar en función de la circulación mediante un sistema de geolocalización, pero como actualmente no es viable habrá que exigir una cantidad a tanto alzado”142. Más allá de esta iniciativa, también resulta interesante mencionar la articulación de futuros tributos locales sobre la congestión o la conversión de las figuras tributarias que recaen sobre los vehículos en una figura común que grave el uso efectivo de las infraestructuras viarias (autovías, autopistas y carreteras) en función del número de kilómetros recorridos. Ambas iniciativas han sido recientemente propuestas en el Libro Blanco sobre la reforma tributaria, de 2022143. En lo que atañe a la primera figura, posiblemente su forma jurídica más apropiada fuese también la de una tasa local que estableciese como hecho imponible la circulación por una zona congestionada de tráfico, variando estas zonas en función de la localización y hora del día. Por su parte, la segunda iniciativa podría encajar mejor mediante la creación de un impuesto o la conversión del Impuesto sobre Vehículos de Tracción Mecánica en un tributo que grave el uso efectivo de los vehículos a tenor de la distancia recorrida, tal y como propone el Comité de Personas Expertas en el Libro Blanco144. Señala el Comité de Personas Expertas la evolución de las TIC para aplicar estas figuras tributarias identificando el tipo de vehículo, lugar y momento de la

140. GOROSPE OVIEDO, J.I., “El anteproyecto de Ley de movilidad sostenible y la futura tasa de circulación”, op. cit., págs. 105-107. 141. SANZ GÓMEZ, R., “La habilitación legal del anteproyecto de Ley de movilidad sostenible para la creación de peajes urbanos” en ESTEVE PARDO, Mª L., “La financiación de los servicios públicos en las áreas urbanas, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2022, págs. 197-210. 142. GOROSPE OVIEDO, J.I., “El anteproyecto de Ley de movilidad sostenible y la futura tasa de circulación”, op. cit., pág. 107. 143. Cfr. COMITÉ DE PERSONAS EXPERTAS, Libro Blanco sobre la reforma tributaria, Instituto de Estudios Fiscales, Madrid, 2022, págs. 280-285, disponible en https://www.ief.es/docs/investigacion/comiteexpertos/LibroBlancoReformaTributaria_2022.pdf (último acceso: 16.10.2024). 144. La Comisión de Expertos para la reformar del sistema tributario español, en el denominado “Informe Lagares” de 2014, ya señalaron la oportunidad de transformar el Impuesto sobre Vehículos de Tracción Mecánica en un impuesto sobre el uso del vehículo que tenga en cuenta los kilómetros efectivamente recorridos, el tipo de vía utilizada y el momento del desplazamiento. La Comisión de Personas Expertas de 2022 transita en esa línea, pero aboga por mantener el Impuesto Especial sobre Determinados Medios de Transporte. Sobre estas cuestiones, vid. RAMOS PRIETO, J., “Reforma de los impuestos de matriculación y circulación: reflexiones a propósito del Libro Blanco sobre la reforma tributaria” en GARCÍA CARRETERO, B. (Coord.), II Jornadas sobre la reforma ambiental de las Haciendas locales: la reforma en el marco jurídico europeo, estatal y autonómico, Documentos de Trabajo del IEF, núm. 3, 2023, pág. 317-318; SANZ GÓMEZ, R., “Tasas locales para una movilidad urbana sostenible. La posibilidad de introducir un peaje urbano en las ciudades españolas”, op. cit., pág. 15.

La aplicación de un sistema tributario inteligente

utilización. En síntesis, podemos defender la conversión de las figuras tributarias analizadas en este epígrafe en tributos inteligentes aprovechando, cuando resulte técnicamente factible, la incorporación de tecnologías disruptivas que permitan el posicionamiento en tiempo real del vehículo, su identificación y el tiempo correspondiente al recorrido. Para ello, habría que realizar una inversión en incorporar los dispositivos oportunos en las ciudades (tasa de circulación y de congestión) y en las autovías y carreteras (a través de un impuesto) para detectar las distancias recorridas y la identificación de los vehículos, a la par que los vehículos cuenten con un dispositivo interno (On-Board Unit)145, con los datos del usuario que interactúa con los dispositivos colocados en las infraestructuras viarias y que se encargarían de automatizar el proceso de gestión tributaria y la recaudación. Asimismo, se podrían articular mecanismos de recaudación de estos tributos de forma automatizada a través de aplicaciones móviles.

145. Cfr. CALVO VÉRGEZ, J., “La progresiva implantación de cánones por el uso de las autovías y su adecuación al ordenamiento tributario”, BIB 2024\493, Quincena Fiscal, núm. 8, 2024, pág. 6-7 (consultado a través de Aranzadi Digital el 16.10.2024).

Capítulo III

Principales desafíos en el uso de la Inteligencia A rtificial para la prevención y lucha del fraude fiscal

I. LA OPACIDAD Y LOS POTENCIALES SESGOS COMO EJES VERTEBRADORES DE LOS DESAFÍOS Entre las loables ventajas y oportunidades que presenta el uso de la IA por parte de la Administración tributaria en la lucha contra el fraude fiscal, tanto en la vertiente preventiva como en la reactiva, existen una serie de desafíos que particularmente afectan a la posición jurídica de los obligados tributarios. Esos desafíos permean también la perspectiva de la ética, pero la relevancia jurídica de éstos merece ser analizada en las siguientes páginas como consecuencia de la afectación de ciertos derechos fundamentales. La aplicación de un sistema tributario inteligente es parcialmente una realidad gracias al tremendo avance de la IA y otras tecnologías disruptivas generando ya en el presente una serie de desafíos. Especialmente, esa aplicación de la IA y otras herramientas analíticas es intensa en las actuaciones administrativas tendentes a prevenir y detectar escenarios fraudulentos. Desde nuestro punto de vista, la opacidad en la aplicación de la IA en el ámbito tributario es el desafío troncal del que emanan otros desafíos. La raíz de todos los desafíos se halla en la opacidad con la que se aplican los algoritmos. Por otro lado, como una derivada más de la falta de transparencia en el uso de la IA podemos señalar otro desafío principal como es la aparición de los sesgos,

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los cuales serán relevantes cuando desemboquen en alguna discriminación hacia los contribuyentes. La opacidad ha sido señalada como una de las principales preocupaciones por el uso de la IA146. Fruto de esta opacidad derivarían ramificaciones como las restricciones a los derechos y garantías de los contribuyentes, la posible discriminación algorítmica, los desafíos en derechos fundamentales147 como la intimidad, la igualdad en la aplicación de la ley, la gobernanza de los datos o la ausencia de motivación suficiente de las decisiones automatizadas o que sirven de apoyo a potestades discrecionales de la Administración tributaria como la decisión de iniciar un procedimiento de comprobación o de inspección. El gran desafío de la opacidad de los sistemas de IA y la posible producción de sesgos discriminatorios son consecuencia de la falta de una regulación jurídica plena de la IA en su utilización administrativa y, por supuesto, en el ámbito tributario. Según el Diccionario de la Real Academia de la Lengua, la palabra opaco significa, entre sus diversas acepciones, “oscuro, sombrío” o “poco claro o poco comprensible”. La opacidad en el uso de la IA por parte de la Administración tributaria puede dividirse en dos tipos. Por un lado, la opacidad de tipo externa y, por otro lado, una opacidad interna. La opacidad externa subyace ante la ausencia de transparencia en el empleo de la IA en las actuaciones administrativas, especialmente en la parte de lucha contra el fraude fiscal y la detección de posibles incumplimientos a través del perfilado de contribuyentes en función del riesgo fiscal que manifiestan. En el área de información y asistencia a los obligados tributarios parece existir sensiblemente algo de transparencia en el empleo de sistemas de IA y técnicas asociadas al Big Data para facilitar el cumplimiento de las obligaciones tributarias. Sin embargo, la opacidad predomina en los sistemas de IA empleados para luchar contra el fraude fiscal. No existe una regulación específica que permita informar a los obligados tributarios si están siendo afectados por los algoritmos en sus relaciones con la Administración tributaria, como por ejemplo, si el inicio de un procedimiento de inspección ha sido consecuencia de un informe previo

146. Cfr. MARTÍN LÓPEZ, J., Inteligencia Artificial y comprobación tributaria: transparencia y no discriminación, Aranzadi, Cizur Menor, 2023, pág. 47; PEDROSA LÓPEZ, C., “Derechos y garantías de los contribuyentes ante la irrupción de la inteligencia artificial” en GARCÍA PRATS, F. A. y PEDROSA LÓPEZ, C. (Dirs.), Los sistemas fiscales ante la irrupción de la inteligencia artificial, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, pág. 113; SERRANO ANTÓN, F., “Desafíos de la Inteligencia Artificial en el Derecho tributario moderno”, op. cit., págs. 1694 y ss. y, VILLEGAS ALMAGRO, Y., “El derecho a la transparencia y buena administración ante el uso de la inteligencia artificial en las Administraciones tributarias” en HINOJOSA TORRALVO, J.J. y CRUZ PADIAL, I. (Dirs.), Retos jurídico tributarios de la robótica y de la inteligencia artificial en la era digital, Atelier, Barcelona, 2024, pág. 125. 147. Sobre la afectación de la IA a los derechos fundamentales, vid. ALONSO MURILLO, F., “Los derechos fundamentales como límites al empleo de la inteligencia artificial en los procedimientos tributarios” en SERRANO ANTÓN, F. (Dir.), Inteligencia Artificial y Administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, págs. 59-60; VILLAR EZCURRA, M., “Regulatory challenges of the use of Artificial Intelligence by tax Administrations”, op. cit., págs. 33-34.

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emitido por un sistema de IA. Tampoco se conoce por parte de los obligados tributarios el alcance o tipo de herramientas de IA que están permitiendo controlar posibles riegos fiscales que presenten y su clasificación ante potenciales incumplimientos tributarios. Esta incertidumbre afecta frontalmente contra el principio de seguridad jurídica. Los obligados tributarios no conocen en muchos casos que están siendo objeto de una decisión adoptada por un sistema de IA y tampoco se conocen las garantías de que haya sido supervisada tal decisión por un funcionario de la Administración tributaria. En los supuestos en los que se llega a conocer que la resolución emitida es automatizada, tampoco se garantiza la comprensión de la misma ni qué datos ha empleado el sistema de IA para adoptar tal decisión o predicción. Son ampliamente conocidos los problemas que presenta la IA, especialmente en los algoritmos de caja negra o en el propio aprendizaje automático. Estos sistemas pueden acabar adoptando decisiones distintas en función del entrenamiento que vayan recibiendo en el medio y largo plazo, mermando la seguridad jurídica de los contribuyentes. Por su parte, la opacidad interna en el empleo de la IA por parte de la Administración tributaria se manifiesta en el desconocimiento que existe ante el funcionamiento interno del algoritmo correspondiente que adopta decisiones de trascendencia para los intereses y derechos de los contribuyentes. El art. 170.7 del RGGI señala el carácter reservado de los instrumentos informáticos que se empleen en el ámbito de la comprobación e inspección tributaria, señalando que: “Los planes de inspección, los medios informáticos de tratamiento de información y los demás sistemas de selección de los obligados tributarios que vayan a ser objeto de actuaciones inspectoras tendrán carácter reservado, no serán objeto de publicidad o de comunicación ni se pondrán de manifiesto a los obligados tributarios ni a órganos ajenos a la aplicación de los tributos”. El acceso al código fuente de los algoritmos empleados por las Administraciones Públicas ha sido defendido por un sector de la doctrina administrativista148, sin embargo, más que garantizar la publicidad de dicho código fuente, el cual va a ser difícilmente comprensible por la mayoría de los ciudadanos sin formación en ciencias informáticas, lo relevante sería garantizar una explicación en lenguaje natural y comprensible de su contenido. Como indica Martín Delgado, “es precisa una explicación en lenguaje natural sobre la lógica del funcionamiento, pero no necesariamente y en todo caso la lógica matemática o informática; lo relevante jurídicamente no es dar a conocer sistemáticamente la forma en la que opera el sistema desde el punto tecnológico, sino la interacción hu-

148. Cfr. en este sentido, CERRILLO i MARTÍNEZ, A., “Com obrir les caixes negres de les administracions publiques? Transparència i rendició de comptes en l´ùs dels algoritmes”, Revista Catalana de Dret Públic, núm. 58, 2019, pág. 18; VESTRI, G., “Denegación vs. derecho de acceso al código fuente en los sistemas algorítmicos. Una perspectiva jurídico-administrativa” en COTINO HUESO, L. y CASTELLANOS CLARAMUNT, J. (Eds.), Transparencia y explicabilidad de la inteligencia artificial, Tirant lo Blanch, Valencia, 2022, págs. 131-132.

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mana con el output del algoritmo y los criterios de diseño de los inputs para mantener la exigencia de inteligibilidad de la decisión”149. Esto se traduce en garantizar una explicabilidad de las decisiones que afectan a los contribuyentes y que han sido adoptadas por un sistema de IA. El problema de la opacidad interna debe reconducirse a través de una motivación específica a los contribuyentes afectados por sistemas de IA de manera que les resulte entendible el alcance de la decisión adoptada por el algoritmo. Estimamos que la publicación íntegra del contenido y de la programación de un código fuente algorítmico perjudicaría los intereses de la Administración tributaria y permitiría que potenciales defraudadores ajustasen sus comportamientos y operaciones para eludir el impacto de los algoritmos, agudizándose más los escenarios de incumplimientos tributarios. La existencia de sesgos en los procesos que llevan a cabo los sistemas de IA es prácticamente inevitable, al igual que existen sesgos en el proceso decisorio humano. Los propios sistemas de IA, especialmente los de aprendizaje automático, están confeccionados para discriminar entre los resultados menos efectivos y ofrecer aquellos resultados que mejor se adecúan a las características y al perfil solicitado150. El sistema de IA cumple una función, como puede ser la de generar un contenido, ofrecer una solución, elaborar un perfilado o realizar una predicción. Para alcanzar ese objetivo adopta siempre la solución más eficiente, discriminando aquellas opciones menos efectivas. Según el Diccionario de la Real Academia de la Lengua Española, entre sus diversas acepciones, la palabra “sesgo” significa en su sentido etimológico en estadística como aquel “error sistemático en el que se puede incurrir cuando al hacer muestreos o ensayos se seleccionan o favorecen unas respuestas frente a otras”. Los sesgos pueden entenderse como un sentimiento o predisposición a favor o en contra de alguna persona o colectivos, cosa o argumento. En las decisiones humanas existen sesgos constantemente, los cuales influyen incuestionablemente el ejercicio de ciertas potestades discrecionales que se puedan realizar por las Administraciones Públicas. La clave radica en que esos sesgos, tanto en el ámbito humano como en el ámbito de los algoritmos, no produzcan una discriminación vetada por el ordenamiento jurídico. El Parlamento Europeo ha entendido que los resultados de un sistema de IA serán sesgados cuando “no arrojen resultados óptimos en relación con cualquier persona o grupo de personas, sobre la base de una percepción personal o social prejuiciosa y del posterior tratamiento de los datos relativos a sus características”151.

149. MARTÍN DELGADO, I., “La aplicación del principio de transparencia a la actividad administrativa algorítmica” en Inteligencia artificial y sector público. Retos, límites y medios, Tirant lo Blanch, Valencia, 2023, pág. 172. 150. Cfr. MARTÍN LÓPEZ, J., “Inteligencia Artificial, sesgos y no discriminación en el ámbito de la Inspección tributaria”, Crónica Tributaria, núm. 182, 2022, pág. 68. 151. PARLAMENTO EUROPEO, Informe con recomendaciones destinadas a la Comisión sobre un marco de los aspectos éticos de la inteligencia artificial, la robótica y las tecnologías conexas

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Esos sesgos pueden volcarse irremediablemente en la configuración del algoritmo. El principal problema estriba en que esos sesgos humanos que se canalizan en los sistemas de IA son replicados y amplificados en ciertos casos cuando recaen sobre características personales como nacionalidad, raza, sexo o confesión religiosa, entre otros, acarreando finalmente decisiones del algoritmo que provocan lesiones en el derecho fundamental a la igualdad. Las decisiones humanas están condicionadas por sentimientos, emociones, prejuicios o por la configuración moral. Los algoritmos carecen en la actualidad de la percepción para asumir ciertas cuestiones básicas o percepciones contextuales que en el ser humano se dan por inherentes. Por ello, la ausencia de esas variables o sentido común que se tienen en cuenta en el razonamiento humano cuando no están en el proceso deductivo del sistema de IA puede tener efectos perjudiciales para los afectados por las decisiones del algoritmo152. La posible discriminación que puedan sufrir ciertos colectivos por la IA puede ser directa o indirecta153. Esa discriminación debemos insistir en que será relevante cuando esté prohibida por el ordenamiento jurídico. La discriminación directa es aquella derivada de la configuración del algoritmo según unos criterios discriminatorios sobre algún colectivo. Por lo tanto, este tipo de discriminación se origina por los inputs de los que se nutra el sistema de IA y por su configuración inicial. Por su parte, la discriminación indirecta sucede cuando una práctica que parece aparentemente neutral termina discriminando a un cierto colectivo por su origen étnico o cualquier otra característica154. Esto sucede también por una configuración incompleta y errónea del algoritmo y de los datos de entrenamiento. Por ejemplo, si al algoritmo se entrena constantemente con escenarios de defraudación fiscal que proceden de empresas de un determinado sector, finalmente el sistema acaba extendiendo ese prejuicio al resto de empresas de manera automática. Un criterio aparentemente neutral como es la pertenencia a un sector empresarial acaba convirtiéndose en un estigma de defraudación tributaria. Este aspecto también puede ser importante a la hora de usar la IA para elaborar predicciones y perfiles de riesgo sobre contribuyentes a los que someter a procedimientos de comprobación o inspección. Por lo tanto, podemos identificar que un sistema de IA es discriminatorio, no tanto por el origen de los sesgos, los cuales inicialmente pueden ser neutrales y

[2020/2012 (INL)] de 8 de octubre de 2020, disponible en https://www.europarl.europa.eu/doceo/ document/A-9-2020-0186_ES.html (último acceso: 26.10.2024). 152. Cfr. BODEN, M.A., Artificial Intelligence: a very short introduction, Oxford University Press, Oxford, 2018, pág. 37; y, MIRANZO DÍAZ, J., Inteligencia artificial y Derecho administrativo, op. cit., págs. 92-93. 153. Cfr. SERRAT ROMANÍ, M., “Equality and AI. Bias and discrimination” en GARCÍA MEXÍA, P. & PÉREZ BES, F. (Eds.), Artificial Intelligence and the Law, Wolters Kluwer-La Ley, Madrid, 2021, págs. 173 y ss. 154. Cfr. BORGESIUS, F.Z, “Strengthening legal protection against discrimination by algorithms and artificial intelligence”, The International Journal of Human Rights, vol. 24, núm. 10, 2020, disponible en https://doi.org/10.1080/13642987.2020.1743976 (último acceso: 24.10.2024).

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no afectar al principio de no discriminación, sino más bien por los resultados que ofrezca el sistema como consecuencia de la amplificación y por haber aprendido el sistema de alguna discriminación vertida por una decisión humana155. Esas discriminaciones injustificadas sobre ciertas personas o colectivos serán la clave de bóveda para entender afectados los derechos fundamentales de los contribuyentes afectados, especialmente su derecho a la igualdad y a no sufrir discriminación alguna. En estos casos, el proceso de aprendizaje automático puede ser reconfigurable e introducir otros datos o variables en el sistema para corregir los posibles resultados discriminatorios156. En este sentido, el conocido caso SyRI, el cual dio lugar a la sentencia del Tribunal de la Haya de 5 de febrero de 2020 (C-09-550982)157, es un ejemplo del empleo de un sistema de IA de tipo predictivo que terminó discriminando a residentes de determinados barrios por ser zonas más deprimidas económica y socialmente158. El sistema SyRI (System Risk Indication) fue implantado por la Administración de Países Bajos y permitía identificar a las personas que presentaban mayor riesgo de defraudación a la Seguridad Social, así como a la hora de pagar sus impuestos, y por lo tanto eran susceptibles de ser investigadas por las autoridades administrativas. Para ello, se utilizaban diversos datos que nutrían al algoritmo predictivo como el puesto de trabajo, la información fiscal, la titularidad de bienes muebles e inmuebles, las sanciones administrativas o los beneficios sociales a los que tenían acceso, entre otras variables. El Tribunal holandés consideró contrario al art. 22 del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)159 y al artículo 8 del Convenio Europeo de Derechos Humanos (CEDH) por la ausencia de transparencia y auditabilidad por expertos independientes del funcionamiento del algoritmo. En este caso, se detecta un claro ejemplo de cómo un algoritmo nutrido de datos aparentemente neutrales puede desembocar indirectamente en discriminaciones vetadas por el ordenamiento jurídico, como el derecho al respeto a la vida privada ex art. 8 CEDH que se proyecta como el derecho a la igualdad de trato en supuestos similares y a la protección contra la discriminación, estereotipos y la estigmatización.

155. Ibidem. 156. Cfr. MARTÍN LÓPEZ, J., Inteligencia Artificial y comprobación tributaria: transparencia y no discriminación, op. cit., pág. 163. 157. Disponible en https://uitspraken.rechtspraak.nl/details?id=ECLI:NL:RBDHA:2020:1878 (último acceso: 24.10.2024). ECLI:NL:RBDHA:2020:1878. 158. Sobre un análisis jurídico de este asunto, Vid., entre otros, COTINO HUESO, L., “«SyRI, ¿a quién sanciono? Garantías frente al uso de la inteligencia artificial y decisiones automatizadas en el sector público y la sentencia holandesa de febrero de 2020», La Ley Privacidad, núm. 4, 2020 (consultado en Legalteca el 24.10.2024); GRAU RUIZ, Mª A., “Riesgos y oportunidades en la creciente digitalización fiscal”, op. cit., págs. 13-15. 159. Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos y por el que se deroga la Directiva 95/46/CE (Reglamento general de protección de datos.

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Como puede observarse, la opacidad junto a los sesgos discriminatorios que se puedan producir en el aprendizaje automático conforma el gran desafío al que se enfrenta el empleo de la IA por parte de la Administración Pública. A veces esos sesgos acaban siendo discriminatorios por el propio aprendizaje desconocido que se produce en el marco de los algoritmos de caja negra. La aplicación de estos sistemas algorítmicos debe venir acompañada de una regulación jurídica que garantice, al menos, ciertos niveles de transparencia. La solución a los desafíos troncales que proyecta el empleo de la IA en la lucha contra el fraude fiscal a través de sistemas predictivos y de clasificación de contribuyentes en función del riesgo fiscal que presentan debe venir de la mano de la intensificación del principio de transparencia y de la adopción de un principio o derecho a la explicabilidad de las predicciones o decisiones automatizadas que adopte un algoritmo, con el fin de que el contribuyente pueda contar con todas las herramientas precisas y conocer qué datos se han cotejado en esos sistemas para asistir en la regularización que se ha girado al contribuyente.

II. EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREDICTIVA EN EL PERFILADO Y SELECCIÓN DE OBLIGADOS TRIBUTARIOS CON FINES COMPROBATORIOS 1. La Inteligencia Artificial predictiva al servicio de la lucha contra el fraude fiscal: análisis de riesgos fiscales Como ya se ha señalado con anterioridad, el uso masivo de herramientas analíticas de grandes volúmenes de datos junto a la utilización de sistemas de IA de tipo predictivo está potenciando en la Administración tributaria española una mayor y eficiente actuación de lucha contra el fraude fiscal 160. El uso de estos sistemas computacionales permite descargar al personal de la AEAT de

160. Entre los diversos modelos de análisis y predicción utilizados por las Administraciones tributarias se encuentran los siguientes: 1. Similarity models: identifican a contribuyentes que son, estadísticamente, similares a otros contribuyentes que tuvieron un comportamiento incumplidor. 2. Outlier models: identifican a contribuyentes que son anómalos estadísticamente y se aconseja un estudio más profundo de su situación tributaria. 3. Prescriptive models: identifican las causas de los casos de incumplimiento tributario. 4. Prognostics models: son de reciente creación y su arquitectura pivota sobre algoritmos de deep learning y de redes neuronales¸ ofreciendo un resultado predictivo de mayor precisión. Cfr. MARTÍN LÓPEZ y PÉREZ BERNABEU, B., “Inteligencia Artificial, compliance risk management y conflictividad tributaria” en MORENO GONZÁLEZ, S. y CARRASCO PARRILLA, P.J. (Dirs.), Cumplimiento cooperativo y reducción de la conflictividad: hacia un nuevo modelo de relación entre la Administración tributaria y los contribuyentes, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, pág. 584.

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controlar y seleccionar manualmente a los obligados tributarios que podrían ser comprobados. Por lo tanto, estas herramientas tecnológicas garantizan un gran potencial en la detección de riesgos fiscales161. Este conjunto de herramientas permite hacer estudios comparativos entre determinados contribuyentes gracias a un cruce masivo de datos, así como la elaboración de perfiles de riesgo dinámicos162 . De igual manera, estas herramientas tecnológicas detectan situaciones de incumplimientos tributarios o, como mínimo, detectan situaciones de un riesgo considerable como para que el personal de la Administración tributaria decida finalmente abrir un procedimiento de inspección o cualquier otra investigación pertinente. Las herramientas tecnológicas no solo ayudan en la segmentación de contribuyentes con fines de lucha y prevención del fraude fiscal, sino también en la información y asistencia a los contribuyentes, así como en la fase recaudatoria con el fin de ofrecer un servicio personalizado a las características de cada contribuyente163. El potencial de las aplicaciones de analítica de datos junto a los sistemas de IA estimula un cambio en la filosofía de la potestad de comprobación de la Administración tributaria. Las tradicionales actuaciones de control que se realizaban una vez cristalizado el incumplimiento tributario pueden ser sustituidas por actuaciones previas y comprobaciones simultáneas164. Esta habilidad predictiva y su conocimiento por parte de los obligados tributarios tiene un potencial persuasivo para que los potenciales defraudadores cumplan sus obligaciones tributarias y, en definitiva, haya una mejora del cumplimiento tributario espontáneo165. El uso con carácter predictivo y con el fin de seleccionar a futuros contribuyentes a inspeccionar gracias a la recopilación y análisis de la información de la que se nutre la Administración tributaria es una realidad reconocida en las Directrices Generales del Plan de Control Tributario y Aduanero de 2023 y 2024. En el Plan de Control Tributario y Aduanero de 2024 se señala, en el subapartado dedicado a las fuentes de información y análisis de riesgos que:

161. Cfr. GONZÁLEZ DE FRUTOS, U., “Inteligencia Artificial y Administración tributaria” en SERRANO ANTÓN, F. (Dir.), Fiscalidad e Inteligencia Artificial: Administración tributaria y contribuyentes en la era digital, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2020, pág. 146. 162. Cfr. MALVÁREZ PASCUAL, L.A., “El uso del Big Data y la inteligencia artificial en la planificación de las actuaciones inspectoras”, op. cit., pág. 127. 163. Cfr. ALDEA GAMARRA, A., “La segmentación de contribuyentes en el contexto del cumplimiento cooperativo mediante las ciencias de datos y la inteligencia artificial” en SANZ GÓMEZ, R. (Dir.), El control masivo del cumplimiento de las obligaciones tributarias, Dykinson, Madrid, 2024, pág. 105. 164. Cfr. SERRANO ANTÓN, F., “Inteligencia artificial y Administración tributaria. Especial referencia al procedimiento de inspección tributaria” en SERRANO ANTÓN, F. (Dir.), Inteligencia artificial y Administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, pág. 169 165. Cfr. RIBES RIBES, A., “La inteligencia artificial al servicio del «compliance tributario»”, Revista Española de Derecho Financiero, núm. 188, 2020, pág. 139.

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“La Agencia Tributaria obtiene información a través de modelos informativos, intercambios internacionales de información, automáticos y bajo petición, y otras fuentes de información. Toda esta información es utilizada por la Agencia Tributaria para el análisis de riesgos fiscales para que los órganos competentes adopten las decisiones de selección de los contribuyentes objeto de comprobación de acuerdo con la Ley General Tributaria y las normas relativas a la protección de datos, conforme a los principios de proporcionalidad, licitud, lealtad y transparencia, minimización y calidad de los datos, integridad y confidencialidad y responsabilidad proactiva”.

Asimismo, todo parece apuntar a que también la información que se recopile a través de las actuaciones de información y asistencia a los obligados tributarios mediante herramientas tecnológicas, como por ejemplo los conocidos asistentes virtuales o los informadores de renta, acabaría nutriendo los sistemas analíticos y de IA predictivos para el perfilado y generación de patrones de comportamiento de los contribuyentes que permitirían a la Administración tributaria iniciar procedimientos de comprobación o inspección166. El inicio de actuaciones comprobatorias o inspectoras tiene un marcado carácter de potestad discrecional, siempre y cuando se detecten una serie de indicios o factores que se imputen a un determinado obligado tributario. El propio artículo 115.1 LGT establece la posibilidad de la Administración tributaria para ejercer sus potestades de comprobación e investigación167. Por lo tanto, en esa decisión interviene un componente subjetivo de valoración que apriorísticamente se está imputando a la herramienta de IA predictiva para que emita su juicio o decisión a partir de los datos que ha analizado y confrontado. Sería oportuno que la conexión entre el ejercicio de la potestad comprobatoria o inspectora y la justificación que la legitima (el propio cumplimiento del art. 31.1 CE) fuese objeto de control judicial, si bien es cierto que aquí ya se detecta un importante desafío ante la dificultad168, por no llamar imposibilidad, de conocer el mecanismo de razonamiento que ha inferido el algoritmo de tal manera que sea comprensible y explicable. La aplicación de la IA predictiva como herramienta de asistencia en el proceso contencioso-administrativo supondría también el afloramiento de algunos desafíos169. Entre ellos, destaca Ruibal Pereira el control por parte del algorit-

166. Cfr. NAVARRO EGEA, M., Hacia un entorno digital más garantista: las relaciones tributarias electrónicas, op. cit., pág. 39. 167. Señala este precepto que: “La Administración Tributaria podrá comprobar e investigar los hechos, actos, elementos, actividades, explotaciones, negocios, valores y demás circunstancias determinantes de la obligación tributaria para verificar el correcto cumplimiento de las normas aplicable” (la cursiva es nuestra). 168. Cfr. SEGARRA TORMO, S., “Fiscalidad e Inteligencia Artificial” en SERRANO ANTÓN, F. (Dir.), Inteligencia artificial y Administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, pág. 43. 169. Sobre los desafíos de la aplicación de una justicia algorítmica en perspectiva administrativa vid. DE LA SIERRA MORÓN, S., “Inteligencia artificial y justicia administrativa: una aproximación

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mo procesal de la predicción inicial que realizó el algoritmo de la Administración tributaria para detectar una conducta fraudulenta170. Es preciso que la herramienta de IA que asistiera al órgano judicial fuese diferente a la aplicada en el ámbito administrativo, pues en caso contrario el resultado sería el mismo. Estimamos que esta cuestión será un importante desafío sobre el derecho fundamental a la tutela judicial efectiva y el resto de derechos fundamentales de los recurrentes en vía contencioso-administrativa que deben ser salvaguardados, especialmente el derecho de defensa emanado del art. 24.1 CE si estamos ante un caso de Derecho tributario sancionador. A día de hoy es una cuestión aun irresoluta la referente a la posibilidad de controlar en vía judicial el resultado de un algoritmo en vía administrativa. En el caso de la selección de obligados tributarios objeto de una futura inspección la herramienta de IA también hace una labor asistencial al personal de la Inspección tributaria; sin embargo, no puede ocultarse el riesgo que existe sobre la creencia de que el sistema es objetivo y que se acepte el resultado que arroja. En síntesis, el empleo de la IA predictiva asiste a la Administración tributaria en el ejercicio de sus potestades discrecionales para elegir la mejor opción entre las diversas alternativas que se están planteando, de tal manera que se puedan diseñar políticas más selectivas de inspección y ayudaría a que se seleccionase a contribuyentes que, tras el análisis y jerarquización en función de los riesgos que muestran, hayan manifestado un incumplimiento tributario171.

2. La herramienta HERMES para el análisis de riesgos fiscales La irrupción del sistema HERMES como una de las herramientas por excelencia de IA predictiva y del análisis de datos es importante en la Administración tributaria española ya que el proceso de gestión de los riesgos fiscales y la potencial selección de obligados tributarios a efectos comprobatorios se ha automatizado aprovechando todas las ventajas a nivel de recursos humanos y económicos que ello favorece en el seno de la organización interna de la AEAT.

desde la teoría del control de la Administración Pública”, Revista General de Derecho Administrativo, núm. 53, 2020, disponible en https://laadministracionaldia.inap.es/noticia.asp?id=1510413 (último acceso: 19.11.2024). 170. Vid. RUIBAL PEREIRA, L. Mª, “Inteligencia Artificial, humanismo tecnológico e interpretación jurídica en el ámbito de un proceso contencioso-administrativo” en SERRANO ANTÓN, F. (Dir.), Inteligencia artificial y Administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, págs. 133-135. 171. Cfr. MARTÍN LÓPEZ, J., Inteligencia Artificial y comprobación tributaria: transparencia y no discriminación, op. cit., pág. 43.

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La herramienta informática HERMES ya apareció reflejada en la Memoria de la Administración Tributaria de 2018172 , si bien no comenzó a ganar repercusión para los profesionales tributarios y la doctrina tributaria hasta un tiempo después. Todo ello, teniendo presente un dato conocido por toda la doctrina como es la poca claridad y transparencia que la AEAT ha tenido en los últimos años para reconocer, informar y explicar con cierto nivel de detalle las características de esta herramienta. Esta especie de discreción ha sido detectada en los correspondientes Planes de Control Tributario y Aduanero o en las intervenciones o ponencias de personal directivo de la AEAT, así como en la solicitud de acceso a la información de ciertas herramientas tecnológicas de la AEAT que llegó hasta el Consejo de Transparencia y Buen Gobierno en su Resolución de 13 de febrero de 2020. En esa Memoria de 2018 estimamos que se ofrecen pistas reseñables, con carácter oficial, sobre el uso de la herramienta HERMES para la creación de perfiles de riesgo entre los contribuyentes. En este caso, se confirmaba su uso como apoyo a la Unidad Central de Selección para controlar los riesgos fiscales y crear perfiles o patrones de conducta sobre los patrimonios relevantes. Esos perfiles pivotaban entre la utilización de personas jurídicas interpuestas y los indicadores relativos a la riqueza para controlar el lugar de residencia efectiva. Asimismo, se reconoce expresamente que la herramienta HERMES sirve para la “configuración, consulta y planificación de los riesgos y perfiles definidos”, la creación de “nuevas plantillas para la creación de informes de índice por modelo y de informes de detalle de los riesgos/perfiles” o la creación de “mapas de perfiles y mapas de riesgos”173. Por otro lado, en el Manual sobre Gestión de Riesgos de Incumplimiento para Administraciones Tributarias 2020 del Centro Interamericano de Administraciones Tributarias (CIAT), se encuentra otra definición del sistema HERMES. En la elaboración de este documento participaron diversas Administraciones tributarias, entre ellas la española, por lo que este documento aporta una definición emitida por la AEAT, o al menos contrastada con ella. En él se señala que el sistema HERMES es “un sistema formado por un conjunto de herramientas, basadas en reglas que también permiten la absorción de riesgos derivados de sistemas predictivos, los cuales permiten favorecer la asistencia, definir riesgos para su posterior detección (al ser aplicados a la información disponible), y establecer la calificación o prioridad de los mismos”. Se apunta también que los riegos detectados pueden ser utilizados en diversas actividades de la AEAT, entre las que destacan: “la selección de expedientes a comprobar en Plan de Inspección” y “la detección de incoherencias que podrían ser posibles indicios de fraude, mediante contrastes y cruces de información

172. MINISTERIO DE HACIENDA, Memoria de la Administración Tributaria Año 2018, 2020, disponible en https://www.hacienda.gob.es/es-ES/GobiernoAbierto/Transparencia/Paginas/Memorias%20de%20la%20Administracion%20Tributaria.aspx (último acceso: 25.10.2024). 173. Ult. op. cit., pág. 480.

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procedente de diversas fuentes, incluidas aquellas derivadas de modelos predictivos”174. Entre los tímidos pronunciamientos de la AEAT sobre el empleo de la herramienta HERMES puede colegirse que es una herramienta que usa IA predictiva y que sirve para clasificar riesgos, lo cual implica, en puridad, una segmentación de los contribuyentes en función del riesgo que manifiestan ante el incumplimiento, así como el posible incumplimiento tributario que ya haya podido suceder. La herramienta HERMES permite la generación de informes estandarizados de riesgos de los diferentes contribuyentes, la cual se nutre de toda la información integrada en las diferentes bases de datos interrelacionadas con la AEAT que se denominan como “zújares”175. Asimismo, el sistema también se puede alimentar de la información procedente en redes de fuente abierta, por lo que su abanico de procesamiento de datos abarca tanto los datos estructurados como los no estructurados. La aplicación emite los pertinentes informes estandarizados sobre cada contribuyente en los que define el perfil de riesgo de cada uno y permite ofrecer información relevante al personal de la Administración tributaria para que valoren la pertinencia y oportunidad de iniciar un procedimiento comprobatorio o inspector. Es, por lo tanto, una herramienta eficaz tanto para detectar casos de fraude, como para predecir posibles incumplimientos sobre ciertos contribuyentes en un determinado momento, sector y contexto, de tal manera que ayuda a la Administración tributaria a adoptar iniciativas para controlar esa situación y aplicar medidas para prevenir el posible incumplimiento tributario176. El sistema HERMES aplicado por la Administración tributaria española en la lucha contra el fraude fiscal está alineado con las herramientas de IA predictiva

174. CIAT, Manual sobre gestión de riesgos de incumplimiento para Administraciones tributarias, CIAT Publicaciones, Panamá, 2020, págs. 101-103, disponible en https://www.ciat.org/Biblioteca/ DocumentosTecnicos/Espanol/2020_Manual-gestion-riesgos_CIAT-SII-FMI.pdf (Último acceso: 25.10.2024). 175. Sobre el sistema HERMES, vid., entre otros, Cfr. GONZÁLEZ DE FRUTOS, U., “Inteligencia Artificial y Administración tributaria” en SERRANO ANTÓN, F. (Dir.), Fiscalidad e Inteligencia Artificial: Administración tributaria y contribuyentes en la era digital, op. cit., págs. 146-147; OLIVER CUELLO, R., “Big Data e inteligencia artificial en la Administración tributaria”, Revista de Internet, Derecho y Política, op. cit., págs. 4-5; MALVÁREZ PASCUAL, L.A., “El uso del Big Data y la inteligencia artificial en la planificación de las actuaciones inspectoras”, op. cit., pág. 131-132; MARTÍN LÓPEZ, J., “Inteligencia artificial, sesgos y no discriminación en el ámbito de la Inspección tributaria”, Crónica Tributaria, op. cit., págs. 60-61; SOTO BERNABEU, L., “La inteligencia artificial y la gestión del riesgo fiscal de los contribuyentes en la aplicación del sistema tributario”, Crónica Tributaria, núm. 179, 2021, págs. 452-454. Cfr. MARTÍN LÓPEZ, J., Inteligencia artificial y comprobación tributaria: transparencia y no discriminación, op. cit., pág. 43. 176. Cfr. HURTADO BUENO, A., “Usos de la Inteligencia Artificial y el Big Data por parte de la Administración tributaria. «Compliance by design» como única estrategia posible” OLIVARES OLIVARES, B.D. (Dir.), La inteligencia artificial en la relación entre los obligados y la Administración tributaria, CISS, Madrid, 2022, pág. 53.

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aplicadas en otras jurisdicciones que buscan realizar una selección más precisa y eficiente de los contribuyentes a inspeccionar. Asimismo, el sistema va evolucionando constantemente gracias a la posibilidad de que cualquier miembro de la Inspección de los tributos añada en el sistema los patrones nuevos de fraude que haya detectado. Esta aplicación, en puridad, no adopta la decisión final de abrir un procedimiento de comprobación o inspección. Dicho de otra manera, la emisión de un informe que señale la existencia de una conducta fraudulenta por parte de un obligado tributario no implica el inicio automático del correspondiente procedimiento de comprobación, si no que esto continúa siendo una potestad del correspondiente personal inspector competente177. No obstante, opinamos que el impacto de un informe contundente en un determinado sentido puede ser influyente en la decisión final del inspector actuario178.

3. Reflexiones acerca de la utilización de sistemas de Inteligencia Artificial predictivos para perfilar y seleccionar a los obligados tributarios en procedimientos de comprobación e inspección El uso de la IA junto a técnicas de Big Data y data science permea una fase muy incipiente de los procedimientos tributarios comprobatorios. La ausencia de una regulación normativa al respecto no ayuda para que se acaben protegiendo efectivamente los derechos y garantías de los contribuyentes. Como ya hemos señalado anteriormente, el uso de estos sistemas de IA predictiva actúa sobre dos focos. En primer lugar, permite detectar los riesgos fiscales existentes y así clasificar a los contribuyentes en función de ellos. Esto facilita que la Administración tributaria pueda anticiparse a un potencial incumplimiento y desplegar la estrategia e instrumentos precisos para estimular el cumplimiento tributario espontáneo de un determinado grupo de contribuyentes.

177. Cfr. MATA SIERRA, Mª T., “Big data e inteligencia artificial en la Administración tributaria” en PITA GRANDAL, A. Mª, MALVÁREZ PASCUAL, L.A. y RUIZ HIDALGO, C. (Dirs.), La digitalización en los procedimientos tributarios y el intercambio automático de información, Aranzadi, Cizur Menor, 2023, pág. 101. 178. En este sentido resulta de gran interés la propuesta de lege ferenda de Malvárez Pascual sobre la adopción de la decisión de seleccionar a un determinado obligado tributario para ser objeto de inspección, tras ser previamente señalado por un sistema de IA predictiva, en una fase previa y regulada al procedimiento de inspección como sería mediante la configuración legal de unas “actuaciones previas de investigación”. De esta manera, la preselección que realiza el algoritmo es el punto de partida para determinar en el futuro los candidatos a ser objeto de una inspección. Cfr. MALVÁREZ PASCUAL, L.A., “Las actividades de investigación previas a un procedimiento de inspección tributaria. Una propuesta de marco jurídico para mejorar los mecanismos de selección de los sujetos inspeccionados”, Revista Española de Derecho Financiero, BIB\2023\94, núm. 196, 2022, pág. 9 (documento consultado a través de Aranzadi Digital el 26.10.2024).

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En segundo lugar, coadyuva en la detección de escenarios de incumplimientos tributarios y en casos de elusión o evasión fiscal efectivamente materializados. En este punto, debemos señalar nuevamente que hasta la fecha, el contenido del correspondiente informe que emita el sistema de IA sobre la posible conducta fraudulenta de un contribuyente no implica per se el inicio automático de un procedimiento comprobatorio o inspector. Sin embargo, estos resultados que ofrezca el sistema pueden producir un condicionamiento en el proceso reflexivo y decisorio del personal de la AEAT competente para iniciar o no una investigación sobre la situación fiscal de un obligado tributario. El propio sistema de IA puede arrojar un resultado que provoque un sesgo humano. Ese sesgo vendría conformado por el resultado que emite el algoritmo y que puede llegar a producir lo que se calificaría como “sesgo de aceptación”179. Para que pueda iniciarse un procedimiento de inspección es imprescindible el acuerdo interno de Orden de Carga en Plan, adoptado por el Inspector jefe competente. Esta Orden acarrea un estudio de la información disponible y, entre dicha información, puede encontrarse los resultados que han ofrecido las herramientas informáticas y los sistemas algorítmicos de IA. Por lo tanto, estas herramientas tecnológicas son un soporte para la fase de preparación. Si bien es cierto que el Inspector jefe correspondiente no adopta una Orden de Carga en Plan por mandato de un algoritmo180, sino que debe existir un estudio previo de la documentación obrante y de los resultados que ha ofrecido el sistema tanto por las Unidades de Planificación y Selección, como por parte de este Inspector jefe, no podemos ocultar nuestra preocupación ante el hecho de que concurra un sesgo de aceptación o a que el resultado que da el sistema y que induce al Inspector jefe a dar la orden de iniciar el procedimiento inspector se encuentre sesgado y esto acabe provocando un perjuicio al propio obligado tributario que acabará siendo objeto de regularización. Desde nuestro punto de vista, el sesgo de aceptación lo podríamos definir como el sentimiento de dar por válido el resultado que arroja un sistema de IA ante un determinado hecho, sin cuestionamiento alguno de su veracidad y aceptándolo irremediablemente. Es ciertamente paradójico esta situación porque este espíritu de aceptación incondicional de lo que establece un algoritmo puede venir producido por otro sesgo humano como es la creencia suprema de que ciertos instrumentos tecnológicos son fiables y permiten facilitar las tareas de los profesionales. Más allá de este hilo de sesgos que creemos que afloran, lo relevante aquí es cuestionar que los inspectores actuarios confíen automáticamente en el resultado del informe estandarizado que HERMES haya emitido y

179. Cfr. MARTÍN LÓPEZ, J., Inteligencia Artificial y comprobación tributaria: transparencia y no discriminación, op. cit., pág. 164. 180. Cfr. HURTADO PUERTA, J., “Los datos, los algoritmos, la Inteligencia Artificial y la selección de casos para procedimiento inspector” en MERINO JARA, I. (Dir.), Procedimientos tributos, La Ley, Madrid, 2024, pág. 232.

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esto dé cabida a unas actuaciones comprobatorias o inspectoras en todos los casos. A tenor de lo señado supra, estimamos que debería reconocerse legalmente el derecho a que los obligados tributarios afectados por un procedimiento de comprobación o inspección tras la aplicación de la IA predictiva puedan ser conocedores de esa situación y que se les informe de los datos que se han tratado en el correspondiente algoritmo 181. En este sentido, Carrasco Parrilla aboga por la articulación de un derecho de los contribuyentes a conocer el perfil de riesgo fiscal que les asigna automáticamente un sistema de IA utilizado por la Administración tributaria182. La inclusión de un derecho a ser informado de esta situación y del alcance de la misma concebimos que puede tener un doble efecto fiscalizador. En la actualidad, los contribuyentes desconocen si están siendo sometidos a un análisis de su situación tributaria por parte de sistemas de IA, junto a otras herramientas tecnológicas, y qué perfil de riesgo se les ha asignado eventualmente183. Por un lado, se fortalecería el derecho de defensa del contribuyente afectado. Al conocer toda la información disponible con la que la Administración tributaria ha practicado la correspondiente regularización y, en su caso, la posible sanción, el contribuyente podrá realizar alegaciones más precisas y poder rebatir los elementos probatorios empleados por la Administración tributaria de manera más eficaz. Asimismo, en un futuro proceso judicial los órganos jurisdiccionales podrían fiscalizar el funcionamiento del algoritmo para el caso concreto y controlar que no se haya producido ningún resultado anormal del mismo que haya provocado una discriminación como consecuencia de un sesgo existente en el sistema. Por otro lado, se aumentaría el control sobre la protección del derecho a la protección de datos de los contribuyentes afectados. Es evidente que el sistema de IA se nutre de una serie de inputs que pertenecen a la esfera del contribuyente. Entre esos datos que se analizan para la emisión del informe estandarizado se incluyen datos recuperados gracias a un sistema RIFA con tecnología web scraping que rastrea información de los contribuyentes que se encuentra en

181. Sobre la conexión entre el principio de transparencia y el derecho de acceso a la información, vid. SÁNCHEZ LÓPEZ, Mª E., “Fuentes de información y perfiles de riesgos en el ámbito de la Administración tributaria electrónica. El derecho de acceso a la información por parte del obligado tributario”, Crónica Tributaria, núm. 193, 2024, pág. 169 y ss. 182. CARRASCO PARRILLA, P. J., “Gestión y análisis del riesgo fiscal de los contribuyentes en la aplicación del sistema tributario mediante el uso de la inteligencia artificial” en GARCÍA PRATS, F. A. y PEDROSA LÓPEZ, C. (Dirs.), Los sistemas fiscales ante la irrupción de la Inteligencia Artificial, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, págs. 227-228. 183. Cfr. ANÍBARRO PÉREZ, S., “El uso de perfiles de riesgo en la prevención y lucha contra el fraude fiscal” en CORCUERA TORRES, A. y ANÍBARRO PÉREZ, S. (Coords.), Sobre la prevención y la lucha contra el fraude fiscal. Estudios en homenaje al Profesor Dr. D. Alejandro Menéndez Moreno, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, pág. 176.

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abierto en Internet, incluidas las redes sociales184. Se desconoce en estos supuestos la calidad y veracidad de los datos que se han rescatado de redes de fuentes abiertas, así como es palmaria la ausencia de una habilitación legal clara y precisa para usar esta técnica de rastreo. Esta captación automatizada de información de las webs y de las redes sociales puede estar sesgada o ser directamente falsa gracias a las nuevas técnicas generativas de contenidos de IA. Por ejemplo, un contribuyente en otro Estado podría simular mediante imágenes residir fiscalmente España subiendo cada día fotografías en nuestro territorio, a pesar de seguir residiendo efectivamente en otro país, y que el algoritmo recopilase y analizase esa información para darle relevancia a la hora de regularizar. De igual manera, el tratamiento de datos de carácter personal que se haga por parte de estos sistemas de IA predictiva carece de transparencia. Entre los datos no estructurados que se recopilen es muy posible que haya datos de carácter personal que están siendo recopilados y analizados sin haber informado al contribuyente conforme al RGPD. Por ello, la comunicación de todos los datos analizados por un algoritmo y que pertenecen a la intimidad personal y económica del contribuyente reforzaría el control sobre la protección de sus datos de carácter personal. En este sentido, es interesante la apreciación que realizó el Consejo Constitucional francés en su Decisión núm. 2019-796 DC, de 27 de diciembre de 2019, sobre la Ley de Presupuestos de 2020. Esta Ley introdujo en su art. 154 un sistema de IA experimental durante tres años para que la Administración tributaria francesa pudiese captar de forma automatizada información contenida en Internet con fines de investigación fiscal y aduanera. Su principal conclusión es que el precepto que incluye este sistema en el Derecho francés no produce una restricción desproporcionada de los derechos fundamentales (libertad de pensamiento y de expresión, libertad de culto, libertad sindical, entre otros). Sin embargo, sienta unas garantías a modo de límite que son interesantes185. Una de esas garantías es que los indicios de fraude fiscal recabados de forma automatizada por algoritmos no sean la única prueba que fundamente una regularización, sino que es preciso evaluar otros indicios obtenidos de forma no automatizada para evaluar esos indicios iniciales y corroborarlos, en su caso. Esta garantía que ofrece el Consejo Constitucional francés limita el posible uso y aceptación incondicional del resultado de un algoritmo por parte de los inspectores actuarios. Esta garantía sería interesante que se reconociese de algu-

184. Vid. GARCÍA MARTÍNEZ, A., “La obtención automatizada por las Administraciones tributarias de información por las redes sociales y otras plataformas de Internet”, Revista de Contabilidad y Tributación, núm. 470, 2022, págs. 30-35. 185. Un estudio más detallado puede verse en CALDERÓN CARRERO, J.M., “El encuadramiento legal y límites del uso de herramientas de inteligencia artificial con fines de control fiscal. Análisis de la decisión del Consejo Constitucional francés de 27 de diciembre de 2019 (Décision nº 2019-796 DC), sobre la Ley de Presupuestos de 2020”, Revista de Contabilidad y Tributación, núm. 444, 2020, págs. 120 y ss.; y en RIBES RIBES, A., “La inteligencia artificial al servicio del «compliance tributario»”, op. cit., págs. 136-141.

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na manera en nuestro ordenamiento tributario porque también permitiría que el dato que ofrece el algoritmo debiese ser corroborado con otros indicios que se obtuviesen gracias a la captación de información de forma no automatizada. Desde nuestro punto de vista, esta apreciación es también un límite para evitar esa posible apertura automática de actuaciones investigadoras en la Administración tributaria y obliga a que exista una intervención y razonamiento humano antes de iniciar cualquier procedimiento tributario encaminado a regularizar a un obligado tributario. Con cierta conexión con lo señalado anteriormente, también podemos mencionar la calidad de los datos de entrenamiento que se añaden al sistema de IA. El algoritmo consigue resultados señalando teóricos escenarios de fraude fiscal gracias al cruce de datos con otros supuestos que ya han sucedido y que han sido regularizados por la Administración tributaria en el pasado. Si el sistema no se entrena correctamente con datos actualizados de situaciones de fraude, posiblemente acabarán escapando del radar del sistema de IA casos reales que estén sucediendo. Imaginemos que no se volcasen correctamente o de manera sesgada los informes de la comisión consultiva destinada a detectar casos de conflicto en la aplicación de la norma tributaria. El sistema no contaría con esos datos previos y al analizar situaciones potencialmente iguales no serían detectadas por el algoritmo. De igual manera, la lucha contra el fraude fiscal, pese a los grandes avances que está evolucionando hacia una detección temprana de los riesgos, va por detrás en algunos casos. Pueden existir situaciones actuales de fraude fiscal que no encuentran precedente en ninguna otra regularización de la Administración tributaria y que están escapando del control del algoritmo186. Por ello, es preciso poner el foco sobre la calidad de los datos incorporados al sistema de IA predictivo y de la necesidad de mantener una constante actualización de éstos para obtener resultados más precisos y eficientes. En otro orden de cuestiones, es preciso reflexionar sobre la creación de perfiles o segmentaciones de contribuyentes en función del perfil de riesgo que presentan. No todo tratamiento de una serie de datos va a acarrear inmediatamente una discriminación. La discriminación directa puede aflorar, como han señalado algunos autores, cuando se usen características personales o circunstancias sensibles. Sin embargo, a nivel fiscal, mientras que los sistemas de IA que clasifican a los contribuyentes en función de sus riesgos fiscales no empleen esos datos personales, la discriminación que podría aflorar finalmente es de tipo indirecto cuando a través de los datos tratados se estableciesen “inferencias o correlaciones sesgadas que acabaran apuntando a colectivos especialmente vulnerables”187.

186. Cfr. RODRÍGUEZ PEÑA, N.L., “Big Data e inteligencia artificial: una aproximación a los desafíos éticos y jurídicos de su implementación en las Administraciones tributarias”, Ius et Scientia, vol. 7, núm. 1, 2021, pág. 76. 187. Cfr. MARTÍN LÓPEZ, J., Inteligencia Artificial y comprobación tributaria: transparencia y no discriminación, op. cit., pág. 133.

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Se presupone que a la hora de clasificar o segmentar a los contribuyentes como una estrategia de futuro estímulo del cumplimiento tributario se utilizan datos estrictamente de carácter tributario, como por ejemplo la existencia de deudas tributarias pendientes, el nivel de litigiosidad que presenta el contribuyente en el pasado, el cumplimiento de solicitudes de aplazamiento de deudas tributarias, entre otras cuestiones. Esta segmentación en función de los riesgos fiscales que presenta cada obligado tributario no tiene por qué tener una connotación negativa ab initio. El perfil de riesgo fiscal podría definirse como aquel tratamiento automatizado de datos personales del contribuyente por parte de la Administración tributaria a fin de evaluar su comportamiento respecto al cumplimiento tributario y poder predecir posibles escenarios de incumplimiento ante la existencia de riesgos asociados188. De hecho, puede resultar positiva cuando un contribuyente está en una clasificación que valora su cumplimiento efectivo y en plazo de las obligaciones tributarias. Esta segmentación puede permitir a las Administraciones tributarias emprender acciones para promover reformas de la normativa tributaria o para instalar nuevas herramientas de información y asistencia, así como técnicas nudge, anteriormente señaladas en este trabajo. De hecho, estimamos que la conexión de las técnicas de clasificación de contribuyentes en función de su riesgo fiscal con las estrategias de cumplimiento cooperativo será un gran binomio para seguir avanzando en el compliance tributario. Aquellos contribuyentes que presentan determinado perfil podrán beneficiarse de una relación cooperativa más efectiva que facilite su cumplimiento tributario. La utilización de listas de contribuyentes de alto riesgo es una realidad admitida ya por la jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea189. En su sentencia de 27 de septiembre de 2017, asunto C-73/16, Puskar190 , admite en su apartado 114 la afectación a derechos fundamentales como la presunción de inocencia o la libertad de empresa, protegidos por la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea, si bien, cuando se cumplan ciertas garantías es posible la confección de estas listas la inclusión de contribuyentes de alto riesgo fiscal. En primer lugar, es preciso que estas listas se elaboran con pleno respeto al RGPD, garantizando a los afectados los derechos de acceso, rectificación, cance-

188. En este sentido, Sánchez Huete define “perfil de riesgo fiscal” como “el tratamiento automatizado llevado a cabo por la Administración tributaria de datos personales con trascendencia tributaria que permiten evaluar aspectos asociados a su comportamiento tributario a fin de analizar y predecir aspectos asociados, principalmente, a su rendimiento, situación económica, relaciones o comportamiento en la medida que pueda suponer un peligro para la recaudación”. Cfr. SÁNCHEZ HUETE, M.A., “Perfiles de riesgo fiscal creados por Inteligencia Artificial” en FERNÁNDEZ AMOR, J.A. (Dir.), Digitalización, Empresa y Derecho, Atelier, Barcelona, 2024, pág. 254. 189. Vid. CALDERÓN CARRERO, J.M., “El encuadramiento legal y límites del uso de herramientas de inteligencia artificial con fines de control fiscal. Análisis de la decisión del Consejo Constitucional francés de 27 de diciembre de 2019 (Décision nº 2019-796 DC), sobre la Ley de Presupuestos de 2020”, op. cit., pág. 126. 190. ECLI:EU:C:2017:725.

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lación y control de uso adecuado. En segundo lugar, debe existir habilitación legal para confeccionar este tipo de listados y fundamentarse en indicios o elementos objetivos de fraude que justifiquen tal tratamiento 191. En tercer lugar, debe respetarse el principio de proporcionalidad y que se garantice la sujeción a control judicial. Tras enunciar estas garantías que el Tribunal de Justicia de la Unión Europea ha remarcado y que están en la línea de la normativa europea sobre la protección de datos de carácter personal, hemos de concluir que en el Derecho tributario español no existe específicamente una cobertura legal para el empleo de la IA predictiva para clasificar a los contribuyentes en función de sus riesgos fiscales. En este sentido, coincidimos con Pérez Bernabeu en la necesidad de que el principio de legalidad tributaria se extienda también al uso de la IA por la Administración tributaria192. Esto nos conduce de nuevo al problema vertebral de la opacidad en el uso del a IA por parte de nuestra Administración tributaria, cuyo uso se conoce tímidamente a través de documentos publicados como la reciente Estrategia de IA en la AEAT y de formulaciones genéricas en los últimos Planes de Control Tributario y Aduanero. Por ello, es necesario adoptar un régimen jurídico para el empleo de la IA, especialmente en esta faceta de prevención del incumplimiento tributario y en la lucha contra el fraude fiscal, para salvaguardar las garantías de los contribuyentes y conseguir así un justo equilibrio en su uso. Por último, es conveniente reflexionar sobre el alcance del RGPD sobre la elaboración de perfiles de contribuyentes por parte de sistemas de IA. El art. 22.1 RGPD reconoce el “derecho a no ser objeto de una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles, que produzca efectos jurídicos en él o le afecte significativamente de modo similar”. Sin embargo, existen excepciones a esta norma en el apartado segundo, entre la que destacaría la letra b). Por lo tanto, podrá someterse a un individuo a una decisión basada en el tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles, cuando la decisión esté “autorizada por el Derecho de la Unión o de los Estados miembros que se aplique al responsable del tratamiento y que establezca asimismo medidas adecuadas para salvaguardar los derechos y libertades y los intereses legítimos del interesado”. Las características que deben cumplirse para aplicar la prohibición general señalada en el art. 22.1 RGPD son dos. En primer lugar, que la decisión esté basada “únicamente” en el tratamiento automatizada, de tal manera que si un ser humano revisa o tiene en cuenta otros factores para tomar la decisión final, ya

191. Señala expresamente el apartado 114 de la sentencia que: “una injerencia de esas características sólo será razonable si existen motivos suficientes para sospechar que el interesado ocupa puestos directivos ficticios en las personas jurídicas con las que se le relaciona, por lo que está perjudicando la recaudación y la lucha contra el fraude fiscal”. 192. Vid. PÉREZ BERNABEU, B., “Inteligencia Artificial y Administración tributaria a la luz del principio de legalidad: hacia un marco jurídico garantista”, Revista Española de Derecho Financiero, núm. 204, 2024 (consultado a través de Legalteca el 11.03.2025).

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no se cumpliría el requisito para ser considerada una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado y no resultaría aplicable esta prohibición193. En segundo lugar, que la decisión automatizada, entre ellas la elaboración de perfiles, tenga consecuencias graves para las personas en el sentido de, por un lado, que produzca efectos jurídicos sobre su estatuto jurídico y, por otro lado, que le afecte significativamente de modo similar. Entre los supuestos de afectación jurídica están la cancelación de un contrato o la denegación de una prestación concedida por ley, entre otros194. Asimismo, el Considerando 71 del RGPD permite el uso de decisiones basadas únicamente en el tratamiento automatizado de datos, incluida la elaboración de perfiles, “si lo autoriza expresamente el Derecho de la Unión o de los Estados miembros aplicable al responsable del tratamiento, incluso con fines de control y prevención del fraude y la evasión fiscal”. Por lo tanto, la elaboración de perfiles de forma automatizada por la Administración tributaria a efectos comprobatorios podría tener encaje siempre y cuando hubiese una norma que permitiese este tratamiento y se garantizasen las garantías precisas que señala el RGPD. Por lo tanto, el art. 22 RGPD no resulta invocable en este caso como herramienta para que un contribuyente alegue su oposición a ser objeto de un perfilado por parte de un sistema de IA que le clasifica en función de sus riesgos fiscales. Sin embargo, sí que puede resultar interesante por el elenco de garantías que deberían respetarse en estos casos, entre ellas la cobertura legal necesaria, ausente por el momento en nuestro ordenamiento tributario, y el incremento de la transparencia que será estudiada en el apartado siguiente.

III. L A OPERATIVIDAD DE LOS PRINCIPIOS DE TRANSPARENCIA Y DE NO DISCRIMINACIÓN PARA POTENCIAR LOS DERECHOS Y GARANTIAS DE LOS OBLIGADOS TRIBUTARIOS Los problemas referentes a la opacidad y a los sesgos discriminatorios que afloran en el empleo de herramientas de IA, en combinación con la analítica de datos en algunos casos, deben encontrar solución en la potenciación de los principios de transparencia y de no discriminación. Los derechos fundamentales de los contribuyentes también pueden actuar como un límite preferente en el uso de estas tecnologías cuando aboquen a resultados restrictivos de dichos derechos y no exista una justificación objetiva y razonable, así como proporcionalidad, para legitimar una intromisión en ellos. De igual manera, la normativa

193. GRUPO DE TRABAJO SOBRE PROTECCIÓN DE DATOS DEL ARTÍCULO 29, Directrices sobre decisiones individuales automatizadas y elaboración de perfiles a los efectos del Reglamento 2016/679, 2018, pág. 23, disponible en https://www.aepd.es/documento/wp251rev01-es.pdf (último acceso: 26.10.2024). 194. Ibidem.

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de protección de datos, como ya hemos señalado anteriormente, también incluye interesantes instrumentos para avanzar en la transparencia y garantizar el derecho a la privacidad de los contribuyentes afectados. Una mayor transparencia coadyuvaría a limitar el impacto pernicioso sobre los derechos y garantías de los obligados tributarios que se ven afectados por programas de perfilado según su riesgo fiscal o por sistemas que analizan datos personales y económicos, algunos de ellos sin acreditada exactitud o veracidad como los existentes en redes sociales, y serviría para fiscalizar el control de los algoritmos. De esta manera, si el sistema de aprendizaje automático o de caja negra derivase en resultados discriminatorios, bien por partir de datos sesgados o porque estos sistemas se transforman internamente con efectos nocivos para la esfera jurídica de los contribuyentes, la transparencia podría asegurar, al menos, una detección temprana de esta situación y permitiría al contribuyente afectado defenderse adecuadamente en un proceso contradictorio y en igualdad de armas. A continuación, se van a señalar brevemente algunas de las principales lesiones que pueden acaecer sobre los derechos fundamentales de los contribuyentes. Posteriormente se analizarán los principales desafíos a la hora de aplicar sobre estos algoritmos el principio de transparencia y cómo podría potenciarse la misma, así como el estado de la cuestión en el soft law y en el derecho vinculante.

1. Sistemas de Inteligencia Artificial a efectos comprobatorios y derechos fundamentales de los contribuyentes El empleo de la IA por parte de la Administración tributaria en la lucha contra el fraude fiscal proyecta importantes desafíos sobre ciertos derechos fundamentales. No es algo que resulte extraño por el mero hecho de que estos sistemas tienen en su propia idiosincrasia el tratamiento automatizado de datos y la extracción de predicciones o decisiones según la analítica e inferencia lógicocomputacional que realizan. Por lo tanto, al tratar datos de carácter personal y afectar sus decisiones, directa o indirectamente, a la esfera personalísima de los contribuyentes, es inevitable que afloren situaciones que tensionen o lleguen a lesionar efectivamente los derechos fundamentales de los ciudadanos reconocidos por nuestra Carta Magna y los correspondientes instrumentos jurídicos internacionales en la materia195. La ya mencionada falta de transparencia, tanto en

195. Según señala el art. 10.2 CE, los derechos fundamentales y libertades se interpretan “de conformidad con la Declaración Universal de Derechos Humanos y los tratados y acuerdos internacionales sobre las mismas materias ratificados por España”. En definitiva, también tienen eficacia en nuestro ordenamiento jurídico como instrumentos interpretativos de los derechos fundamentales el Pacto Internacional de Derechos Civiles y Políticos, el CEDH, la Carta de los Derechos Fundamentales

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la utilización como en el resultado que arroja el sistema de IA y para qué se emplea por parte de la Administración tributaria, va a propiciar una alta conflictividad en los próximos años donde los contribuyentes alegarán la protección y tutela de estos derechos y garantías196. Los derechos fundamentales son un límite al uso de la IA en el ámbito tributario. Algunos de los principales desafíos van a ser señalados a continuación, sin perjuicio de que puedan proyectarse más límites al albur de derechos como la libertad de expresión, la libertad ideológica, entre otros. Uno de los principales derechos fundamentales que se pueden ver afectados por el uso de la IA es el derecho a la igualdad consagrado en el art. 14 CE. La existencia de sesgos, originariamente volcados en el algoritmo y posteriormente generados, pueden producir resultados discriminatorios si sus resultados acaban afectando a un determinado individuo o colectivo de manera injustificada y afectando a alguna circunstancia personal o social, como las protegidas en el art. 14 CE: razón de nacimiento, raza, sexo, religión u opinión, entre otras. No obstante, el Tribunal Constitucional ha avalado la existencia de tratamientos discriminatorios en la aplicación de la ley siempre y cuando se encuentre justificada, sea objetiva, exista razonabilidad y se respete la proporcionalidad197. Ante la opacidad existente, los contribuyentes no llegan a conocer si la regularización que están sufriendo o la clasificación de su riesgo fiscal procede de un tratamiento automatizado de sus datos. Por lo tanto, esta cuestión dificulta que se lleguen a conocer en la actualidad posibles tratamientos discriminatorios que se estén aplicando como consecuencia de la amplificación de sesgos discriminatorios en los sistemas de IA. Con relación a esta cuestión, otro derecho fundamental que puede verse afectado por el empleo de la IA por parte de la Administración tributaria es el derecho a la tutela judicial efectiva del art. 24.1 CE. Este problema puede estar también presente en los algoritmos que adoptan decisiones sobre los contribuyentes, de tal manera que el contribuyente no conoce la motivación intrínseca ni la información que ha cotejado el sistema para adoptar una determinada resolución. De igual manera, como ya hemos señalado supra, el contribuyente que es objeto de una regularización tras la apertura de un procedimiento de inspección que ha sido abierto por la predicción que ha arrojado un algoritmo, tampoco conoce el alcance de parte de esa información ni recibe una explicación precisa al respecto. Es imprescindible conocer si las reglas que aplica el algorit-

de la Unión Europea, así como la doctrina del Tribunal Europeo de Derechos Humanos y del Tribunal de Justicia de la Unión Europea. Por supuesto, también en perspectiva interna, la doctrina del Tribunal Constitucional. 196. Cfr. DE HARO IZQUIERDO, M. “Robótica, inteligencia artificial y derechos constitucionales en los procedimientos tributarios” en SERRANO ANTÓN, F. (Dir.), Inteligencia artificial y Administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes, op. cit., pág. 248 197. Vid., entre otras, SSTC 8/1981, de 30 de marzo; 54/1993, de 15 de febrero; 38/2011, de 28 de marzo.

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mo están alineadas con la normativa y, en caso contrario, que el afectado pueda señalar las cuestiones conflictivas en vía judicial. Asimismo, esta indefensión no solo alcanzaría a la futura vía judicial, sino que podría sufrirse en el propio procedimiento administrativo y con mayor énfasis si también se inicia un procedimiento administrativo sancionador. Es imprescindible para garantizar el derecho de defensa que la decisión que adopte el sistema de IA o que sirva de apoyo a la decisión final del personal de la Administración tributaria sea motivada y se explique al contribuyente cómo se tomó la decisión198. Por otra parte, también pueden resultar afectados los derechos a la intimidad personal y familiar (art. 18.1 CE) y el derecho fundamental a la protección de datos, emanado de las limitaciones que se pueden establecer legamente al empleo de la informática para garantizar la protección del derecho al honor y a la intimidad (art. 18.4 CE)199. Como se ha señalado en el apartado anterior, puede lesionarse el derecho a la intimidad personal y familiar cuando se hacen captaciones de datos desde redes de fuentes abiertas de manera no estructurada y se produzca un tratamiento y análisis masivo de dicha información. Es preciso que los datos analizados sean de relevancia tributaria y que exista un control. Por su parte, en lo que respecta a la protección de datos de carácter personal debería respetarse lo establecido en la normativa sobre esta materia: el RGPD y la Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales. A estos efectos deberían cumplirse ciertos principios en el tratamiento de los datos personales como la transparencia, la pertinencia, la calidad, la veracidad y el control de los datos captados. En el siguiente apartado se desarrollarán algunas garantías que pueden resultar aplicables y que potenciarían la transparencia en esta cuestión. El tratamiento masivo

198. En este mismo sentido se pronuncian, GARCÍA-HERRERA BLANCO, C., “El uso del Big Data y la Inteligencia Artificial por las Administraciones tributarias en la lucha contra el fraude fiscal. Particular referencia a los principios que han de regirla y a los derechos de los contribuyentes” Fiscalidad e Inteligencia Artificial: Administración tributaria y contribuyentes en la era digital, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2020, pág. 312; RODRÍGUEZ PEÑA, N.L., “Big Data e inteligencia artificial: una aproximación a los desafíos éticos y jurídicos de su implementación en las Administraciones tributarias”, op. cit., pág. 77; SANTIAGO MARCOS, D., “Los derechos de los contribuyentes ante una Administración tributaria digital” en BOSCH CHOLBI, J.L. (Dir.), Los derechos fundamentales del contribuyente. Su protección en la Constitución Española, el Convenio Europeo de Derechos Humanos y la Carta de Derechos Fundamentales de la Unión Europea y su interpretación por los respectivos Tribunales de Justicia, Tirant lo Blanch, Valencia, 2023, pág. 222. 199. La jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea y del Tribunal Constitucional avalan la consideración de estos dos derechos como autónomos. Vid., entre otras, SSTJUE de 8 de abril de 2014, asuntos C-293/12 y C-594-12, Digital Rights Ireland y Seitlinger y otros; 6 de octubre de 2015, asunto C-362/14, Schrems. Por su parte, la STC 292/2000, de 20 de noviembre, señala en su FJ 6º que el derecho a la intimidad personal y familiar “confiere a la persona el poder jurídico de imponer a terceros el deber de abstenerse de toda intromisión en la esfera íntima de la persona y la prohibición de hacer uso del o así conocido”, mientras que el derecho a la protección de datos concede al titular “un haz de facultades consistente en diversos poderes jurídicos cuyo ejercicio impone a terceros deberes jurídicos, que no se contienen en el derecho fundamental a la intimidad”.

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de los datos que utilizan los algoritmos para emitir sus predicciones o adoptar determinadas decisiones con impacto en la esfera jurídica del contribuyente emplean datos sin discriminar entre aquellos que tienen trascendencia tributaria de los que no. Asimismo, no existe un control sobre el tratamiento y posible almacenamiento de estos datos de carácter personal por parte de la Administración tributaria. Por lo tanto, es preciso equilibrar el deber de contribuir ex art. 31.1 CE con el derecho a la protección de datos a través del respeto de las garantías y límites que establece la normativa al respecto cuando se usa información personal de los contribuyentes por parte de la Administración tributaria. Siguiendo a Olivares Olivares, “el derecho a la protección de datos no debe concebirse como un obstáculo a la obtención y tratamiento de la información tributaria, sino que es preciso encontrar su encaje como mandato para que los tratamientos se realicen en sintonía con los principios, derechos y deberes establecidos en la legislación sobre protección de datos”200. Finalmente, otro de los derechos fundamentales que pueden verse afectados por el empleo de sistemas de IA en la lucha contra el fraude fiscal es el derecho a la inviolabilidad del domicilio (art. 18.2 CE). En aquellos casos en los que el algoritmo indique la existencia de alguna desviación o discrepancia entre los datos del contribuyente analizados y los obrantes en poder de la Administración tributaria y, como consecuencia de ello, se asuma incondicional y acríticamente tal resultado como un indicio de fraude que propicie el inicio de actuaciones inspectoras y la práctica de una entrada y registro domiciliaria, va a existir una potencial lesión a la inviolabilidad del domicilio. Gracias a la sentencia del Tribunal Supremo de 1 de octubre de 2020, recurso de casación núm. 2966/2019, se han señalado una serie de límites a la práctica de estas injerencias en este derecho fundamental que se proyectan directamente sobre el uso de herramientas de IA y de Big Data. Esta sentencia es “una declaración de intenciones” de nuestro Alto Tribunal para evitar que se practique una entrada y registro domiciliaria en un procedimiento de inspección atendiendo únicamente como indicio a unos resultados o predicciones ofrecidos por el sistema de IA201. La doctrina emanada de esta sentencia es la siguiente: 1. “La corazonada o presentimiento de la Administración de que, por tributar un contribuyente por debajo de la media del sector, le hace incurrir a éste en una especie de presunción iuris et de iure de fraude fiscal, es un

200. OLIVARES OLIVARES, B.D., “El tratamiento lícito de la información y las limitaciones del derecho a la protección de datos en el ordenamiento tributario” en MERINO JARA, I. (Dir.), La protección de los derechos fundamentales en el ámbito tributario, Wolters Kluwer-La Ley, Madrid, 2021, pág. 158. 201. Cfr. SUBERBIOLA GARBIZU, I., “Inteligencia Artificial, opacidad y motivación de las decisiones administrativas automatizadas” MERINO JARA, I. (Dir.), La protección de los derechos fundamentales en el ámbito tributario, Wolters Kluwer-La Ley, Madrid, 2021, pág. 319.

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dato que por si mismo no basta, ni para establecer una relación causal que desemboque en ese fraude (…), ni menos aún para anclar en tal circunstancia la necesidad de entrada en el domicilio”. 2. El auto judicial que motive una decisión de entrada y registro en el domicilio constitucionalmente protegido del obligado tributario debe adoptarse “sometiendo a contraste la información facilitada por la Administración, que debe ser puesta en tela de juicio, en su apariencia y credibilidad, sin que quepan aceptaciones automáticas, infundadas o acríticas de los datos ofrecidos”. Asimismo, la sentencia critica con firmeza la práctica de una entrada y registro domiciliaria “cuando la sospecha se funda en una fuente de ciencia tan evanescente y laxa, de origen tan arcano, con base estadística o comparativa no contrastada ni, que se sepa, publicada”. Continúa señalando que “deben quedar firmemente establecidos, al menos, como punto de partida, cuáles son los criterios que llevan a la Administración a aferrarse a esa rotunda conclusión, si se tiene en cuenta la desviación de la media puede alcanzar distintos niveles de intensidad y no suponer, con tal dato aislado, la presunción de fraude alguno”. Esta doctrina ha sido refrendada, entre otras, por la posterior sentencia del Tribunal Supremo de 14 de octubre de 2022, recurso de casación núm. 3410/2020. La sentencia avala la existencia de una lesión al derecho a la inviolabilidad del domicilio del art. 18.2 CE ante una entrada y registro practicada por la Administración tributaria dando comienzo a un procedimiento de inspección ante la clasificación del contribuyente con un perfil de alto riesgo a raíz de un resultado algorítmico o estadístico de origen desconocido y sobre el que no arroja mayor información la Administración tributaria202. Concretamente ese perfil de riesgo alto se le atribuyó al contribuyente por haber tributado una cuota inferior que la resultante de la media del sector nacional. Por lo tanto, la sentencia de 1 de octubre de 2020, así como las que han seguido desarrollando su doctrina, aporta y esclarece un interesante límite a la aplicación de la IA en la lucha contra el fraude fiscal, como por ejemplo cuando a través del sistema HERMES se emite un informe estandarizado que señala una tributación por debajo de la media del sector para un contribuyente. Per se, este indicio no justifica la existencia de fraude fiscal y la consiguiente práctica de una injerencia en el derecho a la inviolabilidad del domicilio del contribuyente. La necesidad de motivar el auto de entrada y registro permite que el juzgado com-

202. Sobre esta sentencia y sus implicaciones, Vid. VEGA PEDREÑO, I., “Inteligencia Artificial y medidas cautelares en dispositivos electrónicos: más dudas que certezas en la esfera tributaria” en HINOJOSA TORRALVO, J.J. y SÁNCHEZ-ARCHIDONA HIDALGO, G. (Dirs.), Inteligencia Artificial, cumplimiento voluntario y los derechos y garantías de los contribuyentes, Atelier, Barcelona, 2024, págs. 265-268.

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petente sea garante de la correcta ponderación de los intereses en juego y de valorar los indicios que aporta la Administración tributaria203.

2. El incremento de la transparencia en la actividad algorítmica de la Administración tributaria El principio de transparencia emana del art. 105 CE y se encuentra expresamente reconocido en el art. 3.1 c) LRJSP. La transparencia debe guiar el proceso de aplicación de la IA decisoria y de la predictiva de tal manera que se garantice efectivamente la posibilidad de conocer la propia existencia de estas herramientas tecnológicas y saber cuándo se están usando con afectación en la esfera jurídica de los interesados, así como la posibilidad de conocer la lógica de su funcionamiento204. Esta última posibilidad deberá ser matizada más adelante pues su configuración es amplia y puede abarcar desde un derecho de acceso al propio código fuente del algoritmo, el cual posiblemente pueda aportar poca claridad al afectado, hasta el derecho a la motivación y explicabilidad del resultado tomado por el algoritmo. La LGT y su normativa de desarrollo apenas ofrece garantías para la publicidad de los sistemas de IA que se estén empleando por parte de la Administración tributario, ya sea para elaborar perfiles de contribuyentes en función del riesgo fiscal para prevenir incumplimientos o en la vertiente de detección y lucha contra el fraude fiscal. El art. 96.4 LGT determina la necesidad de aprobar previamente los programas y aplicaciones electrónicos, informáticos y telemáticos que vayan a ser empleados por la Administración tributaria en el ejercicio de sus potestades en la forma que se determine reglamentariamente. A tenor de este desarrollo reglamentario, el art. 85.1 RGGI determina la obligación de aprobación mediante resolución del órgano responsable de aquellas aplicaciones que efectúen tratamiento de información cuyo resultado vaya a ser utilizado para el ejercicio de las potestades de la Administración tributaria en los supuestos de actuación automatizada. Asimismo, el apartado segundo de este artículo determina la posibilidad de que los interesados conozcan la relación de estas aplicaciones a través de la página web de la Administración tributaria. La realidad pone de manifiesto que la Administración tributaria adopta un criterio restrictivo a la hora de considerar qué aplicaciones cumplen este requisito y, por lo tanto, merecen ser aprobadas vía resolución antes de su entrada en funcionamiento. Concretamente aplica un criterio a tenor del cual solo se

203. Cfr. SÁNCHEZ LÓPEZ, Mª E., “La reacción legislativa frente a la jurisprudencia del Tribunal Supremo relativa al derecho a la inviolabilidad del domicilio” en BOSCH CHOLBI, J.L. (Dir.), Los derechos fundamentales del contribuyente. Su protección en la Constitución Española, el Convenio Europeo de Derechos Humanos y la Carta de Derechos Fundamentales de la Unión Europea y su interpretación por los respectivos Tribunales de Justicia, Tirant lo Blanch, Valencia, 2023, pág. 150. 204. Cfr. MARTÍN DELGADO, I., “La aplicación del principio de transparencia a la actividad administrativa algorítmica”, op. cit., pág. 153.

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aprueban por esta vía las actuaciones administrativas completamente automatizadas, es decir, aquellas en las que no existe ni la más mínima supervisión humana205. Asimismo, no parece existir una obligación de publicar la relación de dichos programas y aplicaciones en los boletines oficiales206. En el ámbito del Derecho administrativo, el art. 41.1 LRJSP permite en su definición de actuación automatizada la intervención humana indirecta, a diferencia de lo que sucede con el criterio interpretativo de la Administración tributaria respecto a los arts. 96.4 y 85 RGGI. Señala el mencionado artículo que una actuación automatizada es cualquier acto o actuación “realizada íntegramente a través de medios electrónicos por una Administración Pública en el marco de un procedimiento administrativo y en la que no haya intervenido de forma directa un empleado público”. En este sentido, la AEAT ha publicado más de un centenar de aplicaciones informáticas que se usan en supuestos de actuación automatizada, pero todas ellas son aplicables en escenarios distintos al control e investigación del cumplimiento de las obligaciones tributarias. Es decir, a tenor de esta postura, la mayoría de las aplicaciones que tienen un importante impacto sobre la esfera jurídica de los contribuyentes y de sus derechos y garantías no son objeto de publicidad. Por ello, puede colegirse que existe una publicidad limitada en el ámbito tributario en lo que atañe a la transparencia sobre el uso de herramientas de IA. La normativa no está configurada de la forma más precisa posible, urgiendo una modificación que garantice la publicidad de cualquier tipo de herramienta tecnológica empleada con o sin intervención humana directa o indirecta. Esta situación da pie a que la Administración tributaria interprete que solo afecta el deber de publicidad a aquellas aplicaciones que pertenecen a sistemas de IA de tipo decisorios y no sobre los sistemas de IA, como por ejemplo HERMES, que son de tipo predictivo. De igual manera, en coherencia con el criterio que sostiene la AEAT, puede llegar a sostenerse que la IA empleada en la lucha contra el fraude fiscal es una herramienta de apoyo a la toma final de decisiones del personal de la Administración, por lo que no podríamos hablar de una actuación automatizada en puridad dada la posterior intervención humana. La falta de transparencia sobre el empleo y alcance de estas herramientas de IA en la lucha contra el fraude fiscal sufren otro revés importante a tenor del art. 170.7 RGGI. Señala este precepto el carácter reservado, entre otros, de “los medios informáticos de tratamiento de información y los demás sistemas de selección de los obligados tributarios que vayan a ser objeto de actuaciones inspectoras”, incidiendo en que “no serán objeto de publicidad o de comunica-

205. Cfr. OLIVARES OLIVARES, B.D., “Transparencia y aplicaciones informáticas en la Administración tributaria”, Crónica Tributaria, núm. 174, 2020, pág. 95. 206. Cfr. DELGADO GARCÍA, A. Mª., “Administración electrónica tributaria y derecho a la relación electrónica” en ANGLÈS JUANPERE, B. (Dir.), La tokenización de la transmisión de inmuebles en el marco de la Administración tributaria electrónica. Encaje de la tecnología blockchain en la liquidación de la plusvalía municipal, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, pág. 77.

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ción ni se pondrán de manifiesto a los obligados tributarios ni a órganos ajenos a la aplicación de los tributos”. A tenor de este precepto, cualquier actuario de la Inspección debe guardar secreto sobre las técnicas informáticas empleadas para la selección de obligados tributarios, por lo que el empleo de instrumentos analíticos o de la propia IA entran dentro de esta prohibición de revelación207. De conocerse el potencial y funcionamiento de estas herramientas, decaería la eficacia de la actuación comprobatoria en tanto que otros contribuyentes podrían adaptar sus comportamientos para evitar ser detectados. Por su parte, la normativa de transparencia y acceso a la información pública tampoco garantiza el acceso a los sistemas de IA que la Administración tributaria esté aplicando para la lucha contra el fraude fiscal. El art. 14 de la Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de transparencia, acceso a la información pública y buen gobierno (LTBG) limita el acceso a la información pública cuando supongo un perjuicio, entre otras cuestiones, para la prevención, investigación y sanción de los ilícitos penales, administrativos o disciplinario (art. 14.1 e) y para las funciones administrativas de vigilancia, inspección y control (art. 14.1.g). La aplicación de estos límites deberá estar justificada y ser proporcional en cada caso y valorando la concurrencia de un interés público o privado superior que justifique el acceso. En esta línea, la Resolución 825/2019 del Consejo de Transparencia y Buen Gobierno, de 13 de febrero de 2020, estimó parcialmente la reclamación interpuesta por un ciudadano que solicitó a la AEAT acceso a la información sobre algunas aplicaciones informáticas que este organismo público estaba utilizando (ZÚJAR, TESEO, INEX, INTER, DEDALO, PROMETO y GENIO). La reclamación fue interpuesta fruto de la denegación de acceso a la información por parte de la AEAT argumentando que si se facilitan detalles de estas aplicaciones puede afectar al ejercicio de las potestades de la Administración tributaria. El Consejo de Transparencia y Buen Gobierno determinó que no puede denegarse el acceso a esta información alegando vaga y genéricamente la aplicación del art. 14 LTBG por parte de la AEAT, sino que es precisa una mayor argumentación. Asimismo, se puede ofrecer al interesado información sobre las aplicaciones informáticas que contienen sistemas de análisis de información sin ofrecer un detalle específico de las mismas para así salvaguardar el carácter reservado de la información que señala el art. 14 LTBG. Por lo tanto, en el presente caso, se ofreció una descripción algo más desarrollada del contenido de las aplicaciones informáticas que, a juicio de la AEAT, realizaban esos tratamientos de datos automatizados, pero sin ofrecer una explicación exhaustiva que pusiera en peligro la efectividad de las actuaciones de control de la AEAT. Desde nuestro punto de vista, el principio de transparencia debe permear la aplicación de herramientas de IA por parte de la Administración tributaria. En

207. Cfr. HURTADO PUERTA, J., “Los datos, los algoritmos, la Inteligencia Artificial y la selección de casos para procedimiento inspector”, op. cit., pág. 239.

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este sentido, se puede garantizar un justo equilibrio entre el carácter reservado de estas aplicaciones, las cuales si se desvelase el código fuente de dichos algoritmos o cuestiones técnicas sensibles podrían perder su eficacia ante posibles conductas fraudulentas de los contribuyentes, y el derecho de información pública de los ciudadanos para conocer qué aplicaciones y cómo se están empleando, con o sin intervención humana directa o indirecta. El principio de transparencia también se potenciaría si se reconociese un específico derecho de los contribuyentes a ser informados de que se han visto afectados por un sistema de IA, ya sea de tipo decisorio o predictivo, y darles a conocer los datos que han sido tratados en ese sistema junto a una motivación razonable de la correspondiente decisión. El principio de transparencia tiene una acogida destacable en el soft law, lo cual estimamos que es un buen punto de partida para que en los próximos años se acaben positivizando determinadas garantías que se contienen. A continuación, destacaríamos dos iniciativas interesantes. En primer lugar, la Carta de Derechos Digitales208 , publicada en 2021 y elaborada por el Gobierno de España, establece en su artículo XXV determinados derechos ante el uso de la IA. En este sentido, destaca que durante el ciclo de vida de un sistema de IA “se establecerán condiciones de transparencia, auditabilidad, explicabilidad, trazabilidad, supervisión humana y gobernanza. En todo caso, la información facilitada deberá ser accesible y comprensible”. Como podemos observar, se trata de una transparencia que va más allá de la simple publicación del correspondiente sistema de IA y se adentra en el terreno de la explicación y fiscalización de las decisiones adoptadas por el algoritmo. En segundo lugar, las Directrices Éticas para una IA Fiable, adoptadas en 2019 en el marco de la Comisión Europea, establecen unos principios éticos que deben tutelar la aplicación de la IA: respeto de la autonomía humana; prevención del daño; equidad; y explicabilidad. La transparencia es considerada uno de los ejes vertebradores de la aplicación de una IA fiable, estimando que esa transparencia se conecta con la explicabilidad y la transparencia de los elementos nucleares de un sistema de IA209. Por ello, se relaciona la transparencia intrínsecamente con la trazabilidad, la citada explicabilidad y la comunicación, entendida esta última cuestión como la prioridad de que el sistema de IA se identifique como es y no se presente ante el usuario como un ser humano. Por su parte, en lo que respecta al derecho vinculante, el principio de transparencia se garantiza tímidamente, lo cual es un avance importante, pero está carente de un desarrollo en el ámbito de la IA en materia tributaria. El reciente Convenio Marco sobre Inteligencia Artificial y Derechos Humanos, Democracia y Estado de Derecho, del Consejo de Europa, publicado en mayo de 2024 y ra-

208. Puede consultarse en https://www.lamoncloa.gob.es/presidente/actividades/ Documents/2021/140721-Carta_Derechos_Digitales_RedEs.pdf (último acceso: 28.10.2024). 209. GRUPO INDEPENDIENTE DE EXPERTOS DE ALTO NIVEL SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Directrices éticas para una IA fiable, op. cit., pág. 22.

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tificado por la Unión Europea en septiembre de 2024, señala en su artículo 8 el principio de transparencia como uno de los principios que han de regir la aplicación de estos sistemas. Señala este precepto que: “Each Party shall adopt or maintain measures to ensure that adequate transparency and oversight requirements tailored to the specific contexts and risks are in place in respect of activities within the lifecycle of artificial intelligence systems, including with regard to the identification of content generated by artificial intelligence systems”.

El Reglamento de IA se nutre de los principios que señaló el Grupo Independiente de Expertos de Alto Nivel sobre la IA en las Directrices éticas para una IA fiable. Por lo tanto, el principio de transparencia está también reconocido en el Reglamento de la UE. El Considerando 27 entiende por transparencia “que los sistemas de IA se desarrollan y utilizan de un modo que permita una trazabilidad y explicabilidad adecuadas, y que, al mismo tiempo, haga que las personas sean conscientes de que se comunican o interactúan con un sistema de IA e informe debidamente a los responsables del despliegue acerca de las capacidades y limitaciones de dicho sistema de IA y a las personas afectadas acerca de sus derechos”. Como podemos observar, también transita en la línea de conectar transparencia con explicación y trazabilidad. Por su parte, estimamos interesante las garantías de transparencia que se contienen en el Considerando 71 del RGPD. Como vimos anteriormente, permite la utilización de decisiones automatizadas basadas en el tratamiento de datos, incluida la elaboración de perfiles, si existe autorización del Derecho de la Unión o de los Estados miembros, con fines de control y prevención del fraude y la evasión fiscal. Sin embargo, se establecen unas limitaciones que actúan a modo de garantía para los afectados por el tratamiento automatizado de sus datos personales y el perfilado210: 1. Informar específicamente al interesado. 2. Derecho a obtener intervención humana. 3. Derecho a expresar su punto de vista. 4. Derecho a recibir una explicación de la decisión tomada. 5. Derecho de impugnación de la decisión. 6. Que la medida no afecte a un menor. En definitiva, se observa que el RGPD establece una garantía que estimamos extrapolable a los supuestos en que se realicen perfilado de contribuyentes con fines de lucha contra el fraude fiscal, entre los que se encuentra el derecho a

210. Autores como Peeters, invitan a que estas garantías se especifiquen mejor en unas directrices al respeto en pro de una mayor seguridad jurídica. Cfr. PEETERS, B., “European Law restrictions on tax authorities´ use of Artificial Intelligence systems: reflections on some recent developments”, EC Tax Review, vol. 33, núm. 2, 2024, pág. 56.

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recibir una explicación de la decisión tomada. Este derecho debe ser efectivo en la práctica y sería deseable que así fuera. Esta información, como ya señalamos en apartados anteriores, está ligada también al ejercicio del derecho de defensa a la hora de presentar alegaciones contra una regularización iniciada a través de un previo perfilado de sus riesgos mediante un sistema de IA. Asimismo, el RGPD establece en su art. 13.2 f) que el responsable del tratamiento facilitará al interesado información significativa sobre la lógica aplicada, en caso de que existan decisiones automatizadas, incluida la elaboración de perfiles, así como la importancia y las consecuencias previstas de dicho tratamiento para el interesado. Esta obligación que debe cumplir el responsable del tratamiento de datos o de la elaboración de perfiles inspira las corrientes que apoyan la creación de un derecho de acceso al algoritmo211, así como el avance hacia el derecho a la explicabilidad, de tal forma que al interesado se le explique de manera sencilla cómo funciona el algoritmo212. En lo que atañe al Derecho español, el art. 23.2 de la Ley 15/2022, incluye que “las Administraciones Públicas, en el marco de sus competencias en el ámbito de los algoritmos involucrados en procesos de toma de decisiones, priorizarán la transparencia en el diseño y la implementación y la capacidad de interpretación de las decisiones adoptadas por los mismos”. Esta norma no ofrece tanto detalle como la normativa europea o el Convenio Marco apuntado anteriormente, si no que señala que se “priorice” la transparencia pero para los sistemas de IA que toman decisiones. En este sentido, podemos concluir que el art. 23.2 no se proyectaría sobre los sistemas de IA que se emplean en el ámbito de la lucha contra el fraude fiscal, los cuales suelen ser de tipo predictivo o en aquellos algoritmos que realizan clasificaciones de riesgos fiscales de los contribuyentes. Del estudio de la normativa, especialmente el hard law, concluimos que, pese a los avances generales en el principio de transparencia como eje vertebrador de la futura aplicación de la IA, no existe un desarrollo que mecanice en la práctica el mismo. Por supuesto, en materia tributaria tampoco existe ese desarrollo normativo que asegure unos niveles de transparencia reseñables que priorice los derechos y garantías de los obligados tributarios. Sin embargo, existen sensibles garantías en la normativa sobre protección de datos que deberían ser efectivas en la práctica213. No obstante, téngase presente que el RGPD resulta

211. Cfr. NAVARRO EGEA, M., Hacia un entorno digital más garantista: las relaciones tributarias electrónicas, op. cit., pág. 122. 212. Cfr. EGUÍLUZ CASTAÑEIRA, J.A., “Desafíos y retos que plantean las decisiones automatizadas y los perfilados para los derechos fundamentales”, Estudios de Deusto, vol. 68, núm. 2, 2020, pág. 20. 213. Algunas garantías también vienen de la mano de la Agencia Española de Protección de Datos. Por ejemplo, se ha señalado que cuando se usen datos personales para entrenar al sistema de IA de aprendizaje automático (machine learning), “hay que informar claramente al interesado sobre la posibilidad de que sea reidentificable a partir de los datos del modelo o, como se establece en el artículo 11.2 del RGPD, informarle de que no es posible realizar dicha reidentificación”. Cfr. AEPD, Adecuación al RGPD de tratamientos que incorporan Inteligencia Artificial. Una introducción, 2020,

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aplicable a los datos personales de las personas físicas y no regula el tratamiento de los datos de las personas jurídicas, tal y como señala su Considerando 14. Por lo tanto, entenderíamos que solo pueden beneficiarse de ciertas garantías los contribuyentes que sean personas físicas, quedando fuera de la misma las personas jurídicas cuyos datos se ven tratados por sistemas de IA de lucha contra el fraude fiscal. En resumen, es preciso generar una mayor transparencia en el uso de algoritmos predictivos dentro de la Administración tributaria214. Esto generaría también un impacto beneficioso sobre el principio de seguridad jurídica215. Si bien existen algunas garantías sensibles en la normativa sobre protección de datos, en la práctica sigue primando la opacidad, especialmente en el uso de herramientas de IA para la lucha contra el fraude fiscal. El ordenamiento tributario a nivel específico debe adoptar una sistematización de las herramientas de IA que pueden ser empleadas por la Administración tributaria. En este sentido, se deben garantizar una serie de principios, en consonancia con los reconocidos en instrumentos de soft law domésticos e internacionales, así como en el propio Reglamento de IA, para materializar una publicación efectiva de las aplicaciones de IA y de procesamiento de datos que se usan y garantizar el derecho de información y aviso de los contribuyentes sobre el empleo de estas herramientas, así como el derecho a la explicabilidad de las decisiones que afectan a la posición jurídica del contribuyente y que se han sustentado total o parcialmente, con o sin intervención humana, en un sistema de IA. De igual manera, han de establecerse herramientas y mecanismos de supervisión y trazabilidad de los algoritmos empleados por la Administración tributaria. Entre estos mecanismos, podría valorarse la participación de los profesionales tributarios, entre otros expertos técnicos en sistemas de IA.

IV. H ACIA UN NUEVO DERECHO A LA EXPLICABILIDAD DENTRO DEL PRINCIPIO DE BUENA ADMINISTRACIÓN Como se ha señalado supra, es difícil que los contribuyentes puedan acceder al contenido, razonamiento o al propio código fuente de configuración del algoritmo. No solo porque el ordenamiento jurídico no ofrece la suficiente cobertura

págs. 33-34, disponible en https://www.aepd.es/guias/adecuacion-rgpd-ia.pdf (último acceso: 28.10.2024). 214. Como señala Serrano Antón, “transparency is an essential value for understanding the data use model and the designed algorithm. It is the way to avoid black boxes and biases in the application of algorithms”. Cfr. SERRANO ANTÓN, F., “Artificial Intelligence and tax Administration: strategy, applications and implications, with special reference to the tax inspection procedure”, op. cit., pág. 604. 215. Sobre la incidencia de la opacidad algorítmica en materia tributaria y su impacto en el principio de seguridad jurídica, vid. SOTO BERNABEU, L., “La inteligencia artificial y la gestión del riesgo fiscal de los contribuyentes en la aplicación del sistema tributario”, op. cit., págs. 118 y ss.

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para ello, sino porque su acceso no es de fácil comprensión para aquellos sujetos que no sean expertos en ciencias computacionales. Por lo tanto, es preciso avanzar en otros derechos que refuercen la motivación y la explicación, en pro siempre de la transparencia, para que los contribuyentes conozcan cuándo están sujetos a una decisión algorítmica y si un sistema de IA ha servido de apoyo a una decisión administrativa. En esta línea estimamos que el principio y derecho a buena administración debe ser el eje central sobre el que transite la configuración en el ordenamiento jurídico de un derecho a la explicabilidad, el cual a su vez no deja de ser una proyección del deber de motivación de las decisiones administrativas que incumbe a la Administración. La buena administración es un derecho de los ciudadanos de carácter fundamental a la par que actúa también como un principio que debe guiar la actuación administrativa216. Para Ponce Solé, la buena administración también tiene una tercera proyección como valor jurídico. Estima este autor que cuando nuestra Carta Magna reconoce como valores superiores del ordenamiento jurídico la libertad, la justicia, la igualdad y el pluralismo político existe una consagración implícita de la buena administración como valor, “dado que ninguno de los explícitamente afirmados es posible con una mala administración y un mal gobierno”217. El derecho a una buena administración se halla implícitamente reconocido en nuestra Constitución en los arts. 9.3, 103 y 106, tal y como ha reconocido el Tribunal Supremo, y de forma expresa en el art. 41 de la Carta de Derechos Fundamentales de la Unión Europea. Como bien ha reconocido nuestro Alto Tribunal en su sentencia de 15 de octubre de 2020, recurso de casación núm. 1652/2019, no estamos en presencia de una declaración vacía de contenido, sino que impone a las Administraciones Públicas un modo de actuación pública de tal modo que “el conjunto de derechos que de aquel principio derivan (audiencia, resolución en plazo, motivación, tratamiento eficaz y equitativo de los asuntos, buena fe) tiene —debe tener— plasmación efectiva y lleva aparejado, por ello, un correlativo elenco de deberes plenamente exigible por el ciudadano a los órganos públicos”. En definitiva, el principio y derecho de buena administración, desarrollado con intensidad sobre la esfera de los contribuyentes por la jurisprudencia de la

216. Cfr. CASAS AGUDO, D., “Derecho a una buena administración y ordenamiento tributario”, Nueva Fiscalidad -Monográfico sobre Derechos Fundamentales y Tributación, 2020, pág. 63; ORENA DOMÍNGUEZ, A., “El principio de buena administración como derecho y garantía de los obligados tributarios” en MORENO GONÁLEZ, S. y CARRASCO PARRILLA, P.J. (Dirs.), Los principios del cumplimiento cooperativo en materia tributaria, Atelier, Barcelona, 2023, pág. 53-54; RODRÍGUEZ-ARANA MUÑOZ, J., “La buena administración como principio y como derecho fundamental en Europa”, Misión Jurídica. Revista de Derecho y Ciencias Sociales, núm. 6, 2013, pág. 24. 217. Cfr. PONCE SOLÉ, J., “El derecho a una buena administración, su exigencia judicial y el privilegio de ejecutoriedad de los actos administrativos. A propósito de la sentencia de la Sala 3ª del Tribunal Supremo 1421/2020, de 28 de mayo de 2020, recurso de casación 5751/2017”, Revista de Administración Pública, núm. 221, 2023, pág. 172.

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Sala 3ª del Tribunal Supremo en los últimos años, obliga a las Administraciones Públicas no solo a respetar la plena efectividad de garantías y derechos reconocidos legal y constitucionalmente para los contribuyentes, sino también a “observar el deber de cuidado y la debida diligencia para su efectividad y la de garantizar la protección jurídica que haga inviable el enriquecimiento injusto”218. El principio de buena administración permea todo el ordenamiento jurídico, desde el momento de creación de las normas, auspiciando un estándar de calidad normativa, hasta la aplicación de las mismas por parte de la Administración219. Tal y como manifiesta Chico de la Cámara, el principio de buena administración comprende tanto la articulación de una regulación eficiente o buena regulación como la ejecución diligente de dicha regulación220. En esa fase de aplicación de las normas será preciso ofrecer la debida motivación sobre las decisiones que adopta la Administración y que influyen en la esfera jurídica de los ciudadanos. Entre los diversos derechos que abarca el derecho a una buena administración, el art. 41.2 c) Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea se encuentra el derecho de los interesados a recibir una decisión administrativa que esté motivada. Este precepto señala “la obligación que incumbe a la Administración de motivar sus decisiones”. Estimamos oportuno, a los efectos de nuestro trabajo, detenernos en esta vertiente del principio de buena administración referente a la motivación dados los desafíos existentes en la actualidad que proyectan los sistemas de IA en la adopción de decisiones en materia tributaria que afectan a los obligados tributarios. El principio de buena administración, en definitiva, ha de conducir el uso de la IA en la organización y el procedimiento administrativo221. De lo contrario, una situación como la actual en la que prevalece la opacidad sobre la transparencia en el empleo de la IA por la Administración nos estaría mostrando un ejemplo de mala administración222.

218. Sentencia del Tribunal Supremo de 14 de mayo de 2019, recurso de casación núm. 3457/2017. 219. Cfr. COLLADO YURRITA, M.A., “El principio de buena administración en el Derecho europeo y su aplicación por la jurisprudencia en el ordenamiento tributario español” en LUCHENA MOZO, G. Mª y SÁNCHEZ LÓPEZ, Mª E. (Dirs.), La proyección de la buena administración sobre los procedimientos de aplicación de los tributos, Tirant lo Blanch, Valencia, 2023, pág. 48; PONCE SOLÉ, J., “La calidad en el desarrollo de la discrecionalidad reglamentaria: teorías sobre la regulación y adopción de buenas decisiones normativas por los Gobiernos y las Administraciones”, Revista de Administración Pública, núm. 162, 2003, págs. 98-99; SÁNCHEZ LÓPEZ, Mª E., “El principio de buena administración y el compliance fiscal: una relación necesaria”, Revista Española de Derecho Financiero, núm. 193, 2022, pág. 162. 220. Cfr. CHICO DE LA CÁMARA, P., “El principio de buena administración & Inteligencia Artificial”, op. cit., págs. 421-422. 221. Cfr. MARTÍN DELGADO, I., “La aplicación del principio de transparencia a la actividad administrativa algorítmica”, op. cit., pág. 147. 222. Cfr. SOTO BERNABEU, L. “El principio de buena administración y el uso de la Inteligencia Artificial en el ámbito tributario” en HINOJOSA TORRALVO, J.J. y CRUZ PADIAL, I. (Dirs.), Retos jurídico tributarios de la robótica y de la inteligencia artificial en la era digital, Atelier, Barcelona, 2024, pág. 94.

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Por ello, el principio de buena administración, en su vertiente de garantizar la motivación de las decisiones administrativas, debe revertir la situación adoptándose medidas en la normativa y en las actuaciones administrativas que expliquen el alcance y efectos que los algoritmos tienen sobre la esfera de los contribuyentes. El empleo de las nuevas tecnologías, especialmente aquellas de índole disruptivo, nos invita a reflexionar sobre el impacto que tienen en los procedimientos tributarios y, como señala Sánchez López, el principio de buena administración puede dotarse de contenido para tutelar no solo la creación de las herramientas tecnológicas en perspectiva tributaria, “sino también sobre los derechos de los obligados tributarios contando para ello con un marco normativo adecuado”223. La transparencia en el uso de la IA por parte de la Administración tributaria es un factor esencial para lograr una ejecución diligente que se desprende del principio de buena administración224. Sin embargo, también es preciso que esa ejecución diligente venga acompañada de un marco jurídico que arroje seguridad jurídica a los obligados tributarios que se ven afectados por la informática decisional. El deber de motivación se encuentra en el art. 35 LPAC, así como específicamente reconocido para el ámbito tributario en el art. 103.3 LGT225. Esta exigencia de motivación no solo está relacionada con el ejercicio del derecho de defensa del obligado tributario, “sino que tiende también a asegurar la imparcialidad de la actuación de la Administración tributaria así como de la observancia de las reglas que disciplinan el ejercicio de las potestades que le han sido atribuidas”, tal y como ha reconocido la sentencia del Tribunal Supremo de 19 de octubre de 2015, recurso de casación núm. 168/2014. Incardinado en este contexto, la creación de un derecho a la explicabilidad de los actos y actuaciones administrativas que han sido adoptadas por sistemas de IA o han recibido su apoyo para que se adopte un determinado acto administrativo potenciaría los derechos de los contribuyentes frente al empleo de la IA y permitiría el respeto de otros derechos y garantías que les asisten en los procedimientos tributarios. En este sentido, la denominada IA explicable (Explainable Artificial Intelligence-XAI) intenta reforzar los sistemas de IA para que pueda permitir a los humanos comprender el alcance de las decisiones o resultados que arroja el algoritmo, especialmente en aquellos casos en los que hay una opacidad intensa

223. SÁNCHEZ LÓPEZ, Mª E., La proyección de la buena administración sobre el procedimiento de intercambio de información tributaria entre Estados, Tirant lo Blanch, Valencia, 2024, pág. 196. 224. Cfr. NOCETE CORREA, F. J., “El principio de buena administración en la Estrategia de Inteligencia Artificial de la Agencia Estatal de Administración Tributaria”, Carta Tributaria. Revista de Opinión, núm. 117, 2024, pág. 11 (documento consultado a través de Legalteca el 17.01.2025). 225. Señala el art. 103.3 LGT: “Los actos de liquidación, los de comprobación de valor, los que impongan una obligación, los que denieguen un beneficio fiscal o la suspensión de la ejecución de actos de aplicación de los tributos, así como cuantos otros se dispongan en la normativa vigente, serán motivados con referencia sucinta a los hechos y fundamentos de derecho”.

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como son los casos de cajas negras o black boxes como los sistemas sustentados en deep learning y machine learning226. Aunque la explicabilidad está relacionada con la transparencia algorítmica, entre ambas hay diferencias. Un sistema de IA puede ser transparente porque se comparte el código fuente, pero no por ello va a propiciar una solución que sea explicable, comprensible y entendible por los humanos227. Por lo tanto, la explicabilidad es un complemento a la transparencia y ofrece una explicación del procedimiento lógico que ha empleado el sistema y refuerza la motivación de la decisión adoptada. El principio de explicabilidad también se abre paso en las Directrices éticas para una IA fiable, de 2019, adoptadas por el grupo independiente de expertos de alto nivel sobre IA creado por la Comisión Europea228. En él se señala que este principio es esencial para que los usuarios confíen en los sistemas de IA. Se señala genéricamente que es preciso comunicar abiertamente las capacidades y la finalidad de los sistemas de IA y que las decisiones puedan ser explicadas a las partes afectadas. Asimismo, se señalan los problemas existentes para poder explicar los resultados de un algoritmo de caja negra o black box, debiéndose adoptar en estos casos medidas relacionadas con la explicabilidad como la trazabilidad, la auditabilidad y la comunicación transparente sobre las prestaciones del sistema. Desde nuestro punto de vista, este principio de explicabilidad de los sistemas de IA no debería confundirse con la publicación de los criterios de programación o del código fuente. Estimamos que sería contraproducente que la creación del derecho a la explicabilidad en materia tributaria pivotase sobre la base de su problema como es la opacidad y la ininteligibilidad de los algoritmos por parte de los contribuyentes afectados229. Por ello, este derecho lo que debe es ofrecer una explicación comprensible a los obligados tributarios de tal forma que se refuerce el deber de motivación enmarcado en el principio de buena administración. La clave es que se ofrezca la información suficiente sobre el proceso lógico que ha empleado el algoritmo y la motivación de su decisión de forma comprensible por el contribuyente230. Como indica Pérez Bernabeu, el

226. Sobre la XAI, vid. ADADI, A. & BERRADA, M., “Peeking inside the black-box: a survey on explainable Artificial Intelligence (XAI)?”, IEEE Access, vol. 6, 2018, pág. 52139 y ss.; KERRIGAN, C. & VERCOE, O., “Explainable and responsible AI”, KERRIGAN, C. (Ed.), Artificial Intelligence. Law and regulation, Edward Elgar Publishing, Cheltenham, 2022, págs. 527-533. 227. Cfr. CASCAIS RIO DE OLIVEIRA ARAÚJO, C., “Explainable AI: taxpayers´ rights and system of checks and balances”, BURIAK, S. & STREICHER, A. (Eds.), Tax and Technology, Linde Verlag, Viena, 2023, pág. 536; MITTELSTADT, B., RUSSELL, C. & WACHTER, S., “Explaining explanations in AI”, Proceedings in the Conference on Fairness, Accountability and Transparency, 2019, disponible en https://doi.org/10.1145/3287560.3287574 (último acceso: 30.10.2024). 228. Vid. GRUPO INDEPENDIENTE DE EXPERTOS DE ALTO NIVEL SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Directrices éticas para una IA fiable, op. cit., pág. 16 y 22. 229. Cfr. SUBERBIOLA GARBIZU, I., “Inteligencia Artificial, opacidad y motivación de las decisiones administrativas automatizadas”, op. cit., págs. 323-324. 230. Cfr. SELMA PENALVA, V., “La aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial en las actuaciones de la Administración tributaria: ¿cómo afecta a los derechos y garantías de los obligados

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Principales desafíos en el uso de la Inteligencia Artificial para la prevención y lucha del fraude fiscal

mero acceso al código fuente del algoritmo, “salvo que el destinatario de la decisión tenga conocimientos elevados en este ámbito, no ofrece una explicación inteligible231. Este derecho a la explicabilidad debería garantizarse en el ordenamiento tributario con el fin de que se consiga una motivación más intensa o específica en las decisiones tributarias automatizadas. Por lo tanto, el principio de buena administración es el cauce idóneo para que se tutele un derecho a recibir una explicación comprensible cuando una actuación administrativa ha descansado en un sistema de IA o de procesamiento masivo de datos. Coincidimos con la reivindicación de Ribes Ribes en virtud de la cual las decisiones administrativas que deriven del uso de la IA tengan una “singular justificación” a la luz de las exigencias de motivación que derivan del principio de buena administración232. Estimamos que es primordial que se reconozca este derecho a la explicabilidad y que tenga por objeto tanto los sistemas de IA que adoptan decisiones automatizadas, como aquellos empleados en la lucha contra el fraude fiscal, analizados en apartados anteriores, y que sirven como herramienta de apoyo a la toma de decisiones por parte de los empleados de la Administración tributaria y que de forma indirecta acaban condicionando la situación fiscal del contribuyente. El derecho a recibir una explicación razonable puede encajar en la actualidad en el principio de buena administración, pero una interpretación restrictiva del mismo podría dejar al margen del mismo a los actos administrativos que son adoptados con sustento y apoyo de la IA, de tal forma que esta motivación específica y más intensa solo se reconociese a las resoluciones adoptadas completamente automatizadas, como por ejemplo las que pudiesen adoptarse ex art. 100.2 LGT. El principio de buena administración se manifiesta como un potente canon hermenéutico del ejercicio de potestades discrecionales administrativas233, como por ejemplo la decisión de iniciar un procedimiento de comprobación o inspección a tenor de los resultados que un sistema de IA predictiva ha arrojado a los funcionarios de la Administración tributaria. Por ello, este derecho a la explica-

tributarios” en GARCÍA MARTÍNEZ, A., MARCOS CARDONA, M. y SELMA PENALVA, V., La digitalización de la economía y la innovación tecnológica en la Administración tributaria: de la eficiencia en la aplicación de los tributos a la protección de los derechos y garantías de los contribuyentes, Documentos de Trabajo del IEF, núm. 9, 2022, pág. 46. 231. Cfr. PÉREZ BERNABEU, B., “El principio de explicabilidad algorítmica en la normativa tributaria española: hacia un derecho a la explicación individual”, Revista Española de Derecho Financiero, BIB 2021\5557, núm. 192, 2021, pág. 23 (consultado a través de Aranzadi Digital el 30.10.2024). 232. Cfr. RIBES RIBES, A., “La posición del contribuyente ante los sistemas de Inteligencia Artificial utilizados por la Administración, Quincena Fiscal, BIB 2021\4910, núm. 18, 2021, pág. 16 (documento consultado a través de Aranzadi Digital el 30.10.2024). 233. Sobre este asunto y un estudio de la jurisprudencia del Tribunal Supremo que avala la aplicación del principio de buena administración en este tipo de actuaciones, vid. SANZ GÓMEZ, R., “Buena administración y procedimiento tributario justo” en MERINO JARA, I. (Dir.), La protección de los derechos fundamentales en el ámbito tributario, Wolters Kluwer-La Ley, Madrid, 2021, págs. 238241.

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bilidad, conectado férreamente al principio de buena administración, también debería extrapolarse a las liquidaciones tributarias y demás decisiones tributarias que afecten al obligado tributario como consecuencia del ejercicio de una potestad discrecional de la Administración que se apoyó en un sistema de IA. En definitiva, abogamos por que este principio de explicabilidad algorítmica abarque tanto a las decisiones tributarias automatizadas como a las decisiones adoptadas por los inspectores actuarios, pero que se han apoyado en la IA o la analítica de datos. Expuesto todo lo anterior, resulta de interés la doctrina que emana de la sentencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea, de 21 junio de 2022, asunto C-817/19, Ligue des Droits Humains234, pues está relacionada con el derecho a la explicabilidad algorítmica que hemos expuesto. Esta sentencia señala en su apartado 210 que “las autoridades competentes deben asegurarse de que el interesado, al que no necesariamente se permite, en el procedimiento administrativo, tomar conocimiento de los criterios de evaluación predeterminados y de los programas que aplican tales criterios, pueda comprender el funcionamiento de esos criterios y de esos programas, de forma que pueda decidir, con pleno conocimiento de causa, si ejerce o no su derecho a un recurso judicial […] con objeto de cuestionar, en su caso, el carácter ilícito y, en particular, discriminatorio de los mencionados criterios”. Esta doctrina es un precedente de gran interés puesto que, salvando las distancias con los procedimientos tributarios, sí que reconoce, en el marco de un procedimiento administrativo que se tramita con apoyo de sistemas informáticos y que presumiblemente serían algoritmos, el derecho del administrado a conocer de forma que le resulte comprensible el funcionamiento de los criterios de evaluación y del software que los aplica. En conclusión, debe garantizarse a los obligados tributarios que son objeto de alguna decisión tributaria automatizada o de un proceso de análisis predictivo por parte de la IA tanto el derecho a conocer la existencia y la aplicación de dichos sistemas de IA como el derecho a recibir una explicación comprensible sobre los resultados que adopta el sistema de IA y que impactan, directa o indirectamente, en su esfera jurídico-tributaria. De esta manera, el principio de buena administración sirve de eje vertebrador de este nuevo derecho que requiere una positivización para una mayor seguridad jurídica, el cual puede ser también entendido como un derecho a una motivación específica o más intensa ante actuaciones tributarias automatizadas. Con esta medida se conocería por parte del contribuyente el razonamiento que ha empleado el algoritmo. En definitiva, colegimos que se contribuiría a reducir los efectos perniciosos que actualmente provoca la opacidad del empleo de sistemas de IA en la Administración tributaria.

234. ECLI:EU:C:2022:491.

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Capítulo IV

El cumplimiento tributario en la era de la Inteligencia A rtificial: la relación cooperativa y el cumplimiento tributario por diseño

I. PLANTEAMIENTO: CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO AUTOMÁTICO, RELACIÓN COOPERATIVA Y CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO POR DISEÑO La evolución de las herramientas tecnológicas, especialmente aquellas que en la actualidad merecen la calificación de disruptivas, permite que la relación jurídico-tributaria entre los obligados tributarios y la Administración tributaria vaya cambiando y que el cumplimiento de las obligaciones tributarias adopte nuevos enfoques. El cumplimiento tributario es esencial para la pervivencia de la Hacienda Pública y del propio Estado Social y Democrático de Derecho. Por lo tanto, las Administraciones tributarias deben adoptar iniciativas y aplicar las herramientas tecnológicas pertinentes, siempre con respeto al ordenamiento jurídico y a los derechos y garantías de los contribuyentes, para combatir los escenarios de incumplimiento. En este sentido, es importante poder adelantarse al incumplimiento tributario, de tal forma que la Administración tributaria pueda desplegar medidas o iniciativas que permeen el comportamiento del contribuyente para que aflore ese cumplimiento tributario espontáneo. La IA, junto a la analítica de datos y el Big Data, son herramientas potentes para las Administraciones tributarias en la

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consecución de un análisis de los mapas de riesgos fiscales de cada contribuyente y poder de esta manera predecir de posibles incumplimientos o detectar conductas fraudulentas que se han consumado. La IA, especialmente a través de los sistemas de aprendizaje automático, se ha convertido en un instrumento indispensable para la aplicación de programas de cumplimiento voluntario235. El cumplimiento voluntario está relacionado con el nuevo paradigma de las relaciones tributarias. Ese nuevo paradigma se sustenta en la denominada relación cooperativa o cumplimiento cooperativo, reconocida en el art. 92 LGT. Los programas de cumplimiento cooperativo promueven un escenario de confianza y seguridad jurídica entre la Administración tributaria y ciertos contribuyentes (especialmente, grandes empresas) para conseguir una colaboración entre ambos en el cumplimiento de las obligaciones fiscales, aumentando así la recaudación y evitando futuros conflictos tributarios. Como ya señalamos con anterioridad en este trabajo, la aplicación de la IA junto a otras tecnologías disruptivas están propiciando que el cumplimiento voluntario mute hacia un cumplimiento tributario automático, de tal manera que las herramientas tecnológicas permiten que la Administración tributaria pueda penetrar en los ecosistemas personales de los contribuyentes para controlar en tiempo real el cumplimiento tributario236. Asimismo, la aplicación de la IA en los denominados programas de cumplimiento voluntario, los cuales insistimos cada día transitan más hacia un cumplimiento automático en los términos y con la interpretación de la normativa tributaria que la Administración tributaria sostiene, facilita la aplicación de un nuevo modelo de cumplimiento tributario por diseño o compliance by design. Por primera vez se utilizó este término en el ámbito de la OCDE en 2014 y en perspectiva de mejorar la relación tributaria entre las Administraciones tributarias y las PYMES237. Estimamos que la IA coadyuva notablemente a que se potencie este escenario de cumplimiento por diseño, de tal manera que la Administración tributaria puede clasificar a los contribuyentes en función de los riesgos que presentan y adoptar actuaciones tendentes para su mitigación. Asimismo, esto encaja perfectamente con el denominado enfoque responsivo, el

235. Cfr. SÁNCHEZ-ARCHIDONA HIDALGO, G., El sistema de relaciones entre la Administración tributaria y los contribuyentes en la era de la inteligencia artificial y del cumplimiento voluntario, op. cit., pág. 71. 236. Como señala Garbizu Suberbiola, la tecnología aplicada por la Administración tributaria evoluciona de tal manera que se integrará en los sistemas operativos, contables o gestores de los contribuyentes de tal forma que “permita que de forma automática con procesos de mera inferencia pueda llegar a determinar la capacidad económica de la mismos y, en consecuencia, concretar en qué medida deben contribuir al sostenimiento de los gastos públicos”. Cfr. SUBERBIOLA GARBIZU, I., “Las herramientas tecnológicas al servicio del nuevo modelo del nuevo modelo de cumplimiento tributario colaborativo” en MORENO GONZÁLEZ, S. (Dir.), Nuevas tecnologías disruptivas y tributación, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, pág. 123. 237. OCDE, Tax compliance by design: achieving improved SME tax compliance by adopting a system perspective, OECD Publishing, Paris, 2014, disponible en https://doi. org/10.1787/9789264223219-en (último acceso: 2.11.2024).

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El cumplimiento tributario en la era de la Inteligencia Artificial

cual, como señala Soto Bernabeu “se basa en la consideración de que las normas deben ser elaboradas y aplicadas mediante la adopción de un enfoque que se adecue al comportamiento de quienes se encuentren dentro de su ámbito subjetivo de aplicación”238. En definitiva, la relación tributaria en el corto y medio plazo, en el marco de la denominada Administración tributaria 3.0, va a pivotar sobre el trinomio: cumplimiento tributario automático – relación cooperativa – cumplimiento tributario por diseño. Estos tres componentes deberán estar prácticamente fusionados, de tal forma que el cumplimiento tributario esté permeado por ellos y mecanizado a través de las tecnologías disruptivas que permitan una práctica simbiosis entre los ecosistemas de los contribuyentes y la Administración tributaria, alcanzándose una cuota lo más óptima y efectiva posible de cumplimiento tributario. La IA permite la adaptación del sistema tributario, en su mayor expresión, al ecosistema del contribuyente. Específicamente, la IA permite personalizar la experiencia del contribuyente y mejorar los servicios de información y asistencia que se prestan por la Administración tributaria de una manera más personalizada239. Sin duda alguna, esta es una ventaja que debe explotarse e ir siempre guiada por un enfoque humanista y que respete los derechos y garantías de los obligados tributarios. No será posible una conexión tan intensa entre las operaciones y procesos internos de los contribuyentes con la Administración tributaria si no se enmarca en un ambiente de cooperación, confianza mutua, seguridad jurídica y buena fe, siendo éstas las características esenciales de la relación tributaria cooperativa, pero adaptada al entorno digital. La gestión de los riesgos de cumplimiento o compliance risk management240 permite a las Administraciones tributarias definir las herramientas a utilizar para estimular el cumplimiento tributario o para prevenir situaciones de incumplimiento a través del empleo de tecnologías disruptivas y el estudio del comportamiento de los contribuyentes241. La Dirección General de Fiscalidad y Unión Aduanera de la Comisión Europea (TAXUD) define el compliance risk management de la siguiente forma: “A systematic process in which a tax Administration makes deliberate choices on which treatment instruments could be used to effectively stimulate complian-

238. Cfr. SOTO BERNABEU, L., Los programas de cumplimiento voluntario como estímulo a la regularización tributaria, Tirant lo Blanch, Valencia, 2020, pág. 36. 239. Cfr. STRAUSS, H., “Tax Administration in a post-digital era: a tax authority perspective”, op. cit., pág. 193. 240. Este término fue abordado por primera vez en el Foro de Administraciones Tributarias de la OCDE en 2004. Vid. OCDE, Compliance Risk Management: managing and improving tax compliance, OECD Publishing, Paris, 2004. 241. Cfr. EHRKE-RABEL, T., “Big Data in tax collection and enforcement”, HASLEHNER, W. et al. (Eds.), Tax and the Digital Economy. Challenges and proposals for reform, Wolters Kluwer, Alphen aan den Rijn, 2019, pág. 290.

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ce and prevent non-compliance, based on the knowledge of all taxpayers (behaviour) and related to the available capacity”242.

La AEAT ha señalado en su Plan Estratégico 2024-2027 la creación del “Comité de segmentación, análisis y gestión de riesgos tributarios”, el cual crea un mapa de riesgos fiscales para cada tributo, prestación patrimonial de carácter público u obligación tributaria y adopta los mecanismos de prevención y los procedimientos de control para atajar los riesgos detectados243. Por lo tanto, se demuestra que las estrategias de gestión de los riesgos fiscales son una realidad en las Administraciones tributarias, las cuales se llevan a cabo gracias a las ventajas que ofrece la IA y la analítica de datos y del comportamiento del contribuyente, para alcanzar un cumplimiento tributario óptimo. Gracias a esta detección temprana se previenen los incumplimientos y se evitarían las futuras sanciones para los contribuyentes, desplegándose diversas metodologías adaptadas a cada tipología de contribuyente para estimular su cumplimiento voluntario244. Como acertadamente señala Ribes Ribes, “el compliance tributario y la inteligencia artificial se presentan así como dos partes inescindibles de una misma ecuación, en la que los sistemas automatizados nos permitirán despejar incógnitas cruciales, como por ejemplo, calcular el riesgo de que una determinada operación, negocio jurídico o esquema fiscal sea considerado un instrumento de planificación fiscal agresiva”245. El objeto de cualquier programa de cumplimiento voluntario debe ser la consecución de un alto grado de cumplimiento, en tiempo y forma, de las obligaciones tributarias mediante las autoliquidaciones o declaraciones correspondientes, completas y veraces, de acuerdo con el espíritu y finalidad de la ley246. Sin embargo, estos programas potenciados por las oportunidades que brindan las tecnologías disruptivas como la IA no deben convertirse en meros convidados de piedra que encorsetan la relación tributaria hacia un cumplimiento automático que sea en los términos y criterios defendidos por la Administración tributaria. Desde nuestro punto de vista, el cumplimiento tributario automático es una ventaja que de cara al futuro reduciría notables costes indirectos de los

242. COMISIÓN EUROPEA-TAXUD, Compliance Risk Management Guide for tax Administrations. Fiscalis Risk Management Platform Group, version octubre 2023, pág. 4, disponible en https:// taxation-customs.ec.europa.eu/document/download/8672cbf6-9f42-4680-8a30-822891d1b985_en?filename=2023_CRM_Guide.pdf (último acceso: 2.11.2024). 243. Vid. AEAT, Plan Estratégico de la Agencia Tributaria 2024-2027, op. cit., pág. 29. 244. Cfr. ROZAS VALDÉS, J.A., “Los sistemas de relaciones cooperativas: una perspectiva de Derecho comparado desde el sistema tributario español”, Documentos de Trabajo del Instituto de Estudios Fiscales, núm. 6, 2016, pág. 31. 245. Cfr. RIBES RIBES, A., “La inteligencia artificial al servicio del «compliance tributario»”, op. cit., pág. 143. 246. Cfr. GRANDE SERRANO, P., “El aprendizaje automático (machine learning) aplicado al cumplimiento voluntario de las obligaciones tributarias: acicates tributarios de precisión” en SERRANO ANTÓN, F. (Dir.), Inteligencia Artificial y Administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, pág. 480.

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contribuyentes para el cumplimento tributario y ofrecería un control en tiempo real de ciertos riesgos fiscales, de tal manera que se eviten los incumplimientos tributarios y se reduzca la litigiosidad tributaria. Sin embargo, disentimos del empleo de las nuevas tecnologías para aplicar, por ejemplo, sistemas algorítmicos que inducen, por ejemplo a través de la emisión de cartas de aviso a ciertos contribuyentes, o que conducen, por ejemplo a través de las resoluciones tributarias automatizadas, a cumplir conforme al espíritu de la ley que defiende la Administración tributaria. Tal y como señala Sánchez-Archidona Hidalgo, “se viene produciendo un análisis ex ante del comportamiento de los que están obligados a cumplir con las obligaciones tributarias, para diseñar un sistema que los empuje a contribuir al menor coste público posible”247. Este nuevo escenario de cumplimiento tributario en una Administración tributaria 3.0 debe garantizar la posibilidad de discrepar del criterio administrativo por parte del contribuyente y, por supuesto, garantizar en una fase previa o durante el procedimiento de gestión tributaria correspondiente rebatir y ofrecer sus argumentos, de tal manera que no se origine ex post un conflicto tributario indeseado para ambas partes de la relación tributaria. Por lo tanto, es esencial que se eviten casos particulares en los cuales estas herramientas de fomento del cumplimiento voluntario limitan la libertad de ejercer las opciones fiscales que el contribuyente desee. Como venimos defendiendo a lo largo de este trabajo, el cumplimiento tributario voluntario (automático) se fusiona con la relación cooperativa y el cumplimiento tributario por diseño. Estimamos que solo a través de ese trinomio se puede avanzar hacia una relación tributaria presidida por la confianza mutua y la seguridad jurídica, así como en un fomento del cumplimiento tributario espontáneo y el control de los riesgos fiscales por parte de la Administración tributaria en tiempo real. A tenor de lo señalado, en las siguientes páginas se va a ofrecer un análisis del papel que pueden desempeñar la relación cooperativa y las técnicas de personalización o de cumplimiento tributario por diseño en la aplicación de un sistema tributario inteligente en aras de lograr un mayor cumplimiento tributario y reducir los escenarios de incumplimiento y de fraude fiscal.

247. Cfr. SÁNCHEZ-ARCHIDONA HIDALGO, G., El sistema de relaciones entre la Administración tributaria y los contribuyentes en la era de la inteligencia artificial y del cumplimiento voluntario, op. cit., pág. 84.

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II. OPORTUNIDADES DE LA RELACIÓN COOPERATIVA EN UN SISTEMA TRIBUTARIO INTELIGENTE 1. Fundamentos de la relación cooperativa en materia tributaria El establecimiento de una relación cooperativa entre la Administración tributaria y los obligados tributarios supone un nuevo paradigma en las relaciones tributarias donde ambas partes van a actuar en un escenario de confianza mutua y colaboración para lograr un efectivo cumplimiento tributario y evitar cualquier disputa. Siempre que sea posible articular esta relación cooperativa, las políticas de control de riesgos fiscales del contribuyente jugarán un papel primordial248. Éstas tendrán una manifestación de la buena voluntad del contribuyente por intentar mitigar cualquier escenario futuro de incumplimiento tributario. El sistema de relación cooperativa evita medidas de carácter coercitivo y se centra en medidas que sirvan para disuadir el incumplimiento futuro y que estimulen el cumplimiento tributario efectivo249. Los objetivos principales de la relación cooperativa son el intercambio de transparencia, ofrecida por el obligado tributario, por certeza o seguridad jurídica que ofrecería la Administración tributaria, convirtiéndose el cumplimento cooperativo en una forma de aplicar el ordenamiento tributario250. De esta manera, la aplicación del sistema tributario puede resultar más eficaz y eficiente, reduciendo costes indirectos en el cumplimiento y control251. El cumplimento cooperativo nace a través de diversas publicaciones de la OCDE en el marco del Foro de Administraciones Tributarias y focalizado en mejorar las relaciones tributarias con las grandes empresas. Su origen se remonta a las Declaración de Seúl y de Ciudad del Cabo de 2006 y 2008, donde por primera vez se menciona la idea de establecer una relación cooperativa o de una relación reforzada252. Posteriormente, en 2013 la OCDE retoma el desarrollo del

248. Cfr. SOTO BERNABEU, L., Los programas de cumplimiento voluntario como estímulo a la regularización tributaria, op. cit., pág. 33. 249. Cfr. SÁNCHEZ-ARCHIDONA HIDALGO, G., El sistema de relaciones entre la Administración tributaria y los contribuyentes en la era de la inteligencia artificial y del cumplimiento voluntario, op. cit., pág. 78. 250. Cfr. SANZ GÓMEZ, R., “Cumplimiento cooperativo y códigos de buenas prácticas tributarias: la experiencia española” en MORENO GONZÁLEZ, S. y CARRASCO PARRILLA, P.J. (Dirs.), Cumplimiento cooperativo y reducción de la conflictividad: hacia un nuevo modelo de relación entre la Administración tributaria y los contribuyentes, Thomson Reuters-Aranzadi, Cizur Menor, 2021, pág. 83. 251. Cfr. PEDROSA LÓPEZ, C., “¿Es la norma UNE 19602 la piedra angular del cumplimento tributario cooperativo?” en PEDROSA LÓPEZ, C. (Dir.), El cumplimiento tributario nacional e internacional, Tirant lo Blanch, Valencia, 2023, pág. 103. 252. OCDE, Study into the role of tax intermediaries, OECD Publishing, Paris, 2008.

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cumplimiento cooperativo en su documento Co-operative compliance: a framework – from enhanced relationship to co-operative compliance, el cual ha continuado paulatinamente hasta la actualidad. Este documento pone el foco no solo en la articulación de una relación cooperativa sobre estructuras de planificación fiscal agresiva, sino también para mejorar la relación tributaria con contribuyentes cumplidores253. En el Derecho tributario español existe una cobertura legal para la articulación de esta relación cooperativa. Dentro de la colaboración social en la aplicación de los tributos, el art. 92.2 LGT señala que esta colaboración “podrá instrumentarse a través de acuerdos de la Administración Tributaria con otras Administraciones públicas, con entidades privadas o con instituciones u organizaciones representativas de sectores o intereses sociales, laborales, empresariales o profesionales, y, específicamente, con el objeto de facilitar el desarrollo de su labor en aras de potenciar el cumplimiento cooperativo de las obligaciones tributarias, con los colegios y asociaciones de profesionales de la asesoría fiscal”. Es notorio que esta relación cooperativa nace de la voluntad del contribuyente y de la Administración tributaria de entenderse y crear un clima de cumplimiento tributario donde brille la transparencia y la confianza mutua. Sin embargo, no podemos pasar por alto que esa voluntariedad del contribuyente a la hora de manifestar su compromiso ante un programa de cumplimento cooperativo está condicionada por el temor de ser objeto de futuras comprobaciones o ante el riesgo reputacional. En este contexto, la relación cooperativa se viene desarrollando en nuestro ordenamiento jurídico a través de instrumentos de soft law, denominados como Códigos de Buenas Prácticas Tributarias, que son aprobados en el Foro de Grandes Empresas o en el Foro de Asociaciones y Colegios de Profesionales Tributarios. No obstante, la articulación de una relación cooperativa en el sistema de relaciones tributarias español hunde sus raíces en diversos principios constitucionales. En primer lugar, en el principio de seguridad jurídica del art. 9.3 CE. Como señala Martín Fernández, “un elemento esencial para el establecimiento de la relación cooperativa —y de la buena práctica administrativa— es, por un lado, contar con normas de mejor calidad técnica y, por otro, disponer de una correcta interpretación y aplicación de las mismas. Únicamente de este modo se crea un marco de seguridad jurídica en la aplicación del sistema tributario”. Desde nuestro punto de vista, este principio es esencial para dotar de cobertura jurídica a la relación cooperativa. Si detrás de la instauración de programas de cumplimiento cooperativo a través de instrumentos de soft law no se persigue ofrecer seguridad jurídica a los contribuyentes, se difuminaría la esencia de la relación cooperativa y no sería más que una imposición del poder tributario sobre ciertos contribuyentes “obligados a colaborar”.

253. Cfr. MAJDANSKA, A., “Co-operative compliance fairy tale: from countering aggressive tax avoidance towards sustainable governance in taxation” en PEDROSA LÓPEZ, C. (Dir.), El cumplimiento tributario nacional e internacional, Tirant lo Blanch, Valencia, 2023, pág. 52.

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Por otro lado, también encontramos las raíces del cumplimiento cooperativo en materia tributaria en los arts. 103.1 y 105 CE. Asimismo, el principio de buena administración, admitido por nuestra jurisprudencia y establecido en el art. 41 Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea, también ofrecen una base jurídica para la relación cooperativa. La relación cooperativa en España arrancó en julio de 2009 gracias a la creación del Foro de Grandes Empresas. No sería hasta un año después cuando se adoptaría el Código de Buenas Prácticas Tributarias, al cual se adhirieron voluntariamente diversas grandes empresas con residencia fiscal en nuestro país. Años después, en 2019, se adoptarían los Códigos de Buenas Prácticas de las Asociaciones y Colegios Profesionales Tributarios, así como el Código de Buenas Prácticas de Profesionales Tributarios, todos ellos en el marco del Foro de Asociaciones y Colegios de Profesionales Tributarios. El Plan Estratégico de la AEAT 2024-2027 ha señalado la necesidad de actualizar estos códigos254, especialmente el Código de Buenas Prácticas Tributarias de 2010. Ante las sospechas de que algunos grandes contribuyentes se adhieren a este Código con una pretensión de aumentar su reputación, pero sin materializar los compromisos de transparencia, se anuncian reformas tendentes a fomentar los mecanismos de prevención y de resolución de litigios, así como la evaluación de los elementos de participación en el modelo de relación cooperativa. Por su parte, en el Código de Buenas Prácticas de Profesionales Tributarios, entre los diversos compromisos que adquiere la Administración tributaria, se va a incorporar una cita especial para los profesionales tributarios ante la AEAT. Por su parte, también se ha anunciado la creación de un Código de Buenas Prácticas Tributarias en los recientes Foros de Pequeñas y Medianas Empresas y de Federaciones y Asociaciones de Trabajadores Autónomos. Desde nuestro punto de vista, esta es una noticia positiva ya que la relación cooperativa lentamente va abriéndose hacia otros colectivos de contribuyentes que no son grandes empresas multinacionales y que son piedras angulares en la articulación del sistema tributario. Asimismo, en lo que respecta a las PYMES y a los trabajadores por cuenta propia, éstos son unos de los colectivos que mayor litigiosidad tributaria acaban presentando y es un ámbito en el cual las políticas de gestión de riesgos fiscales deben penetrar. La gestión de los riesgos fiscales por parte de los propios contribuyentes, especialmente en el marco de las empresas, a través de programas y modelos de gestión es un indicativo de que el contribuyente apuesta por mitigar posibles riesgos tributarios y garantizar así el cumplimiento tributario. Esta postura de los contribuyentes pude tener impacto sobre las Administraciones tributarias reduciéndose así las comprobaciones de este tipo de contribuyentes cuando sus marcos de control de riesgos fiscales sean fiables, transparentes y transiten en

254. Vid. AEAT, Plan Estratégico de la Agencia Tributaria 2024-2027, op. cit., págs. 27-28.

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una línea cooperativa255. Esta relación cooperativa estimamos que debe ser siempre bidireccional y que los compromisos de transparencia y revelación de operaciones y esquemas de planificación fiscal (disclosure) por los contribuyentes se hallen en equilibrio cualitativo respecto a los compromisos que adquiere la Administración tributaria. De lo contrario, la relación cooperativa se convertirá en un flujo de compromisos unilateral.

2. La autogestión de los riesgos fiscales en el marco de una relación cooperativa instrumentalizada por la Inteligencia Artificial Las políticas de control de los riesgos fiscales por parte de las Administraciones tributarias empleando la IA y demás herramientas tecnológicas de analítica de datos son una realidad, tal y como se ha señalado anteriormente en este trabajo. Por su parte, la relación cooperativa se puede ver también impulsada por las tecnologías disruptivas, especialmente la IA. La IA sería un instrumento para vectorizar en la dirección correcta los esfuerzos y las ventajas que presenta este nuevo modelo de relaciones entre los contribuyentes y las Administraciones tributarias, ayudando a que se aplique a otros colectivos de contribuyentes y no solo a los grandes contribuyentes como las empresas multinacionales. Una gran manifestación de la voluntad de cooperar por parte de un obligado tributario que sea una empresa es mediante la adopción de programas internos de gestión de los riesgos tributarios. La planificación fiscal adoptada por la empresa, así como la calificación fiscal de algunas operaciones pueden acarrear posibles riesgos de discrepancia con la aplicación e interpretación de la normativa tributaria por parte de la Administración tributaria. Por ello, es interesante adoptar un modelo interno que analice ex ante y documente los riesgos tributarios y la forma en la que pueden ser mitigadas con el fin de evitar escenarios de incumplimiento que en el futuro embarcarían al contribuyente en procedimientos comprobatorios e incluso sancionadores. El 28 de febrero de 2019 se publicó la Norma UNE 19602 de “Sistemas de Gestión de Compliance Tributario. Requisitos con orientación para su uso”. Esta norma ofrece unas pautas y un modelo estandarizado para que las empresas implanten internamente un sistema de cumplimento tributario, previniendo los riesgos fiscales y adoptando instrumentos para su mitigación256. Estos sistemas si se adaptan a las premisas de la citada norma UNE podrán obtener la correspondiente certificación. Esta Norma UNE 19602 puede ser un elemento proba-

255. Cfr. CALDERÓN CARRERO, J.M., “Los marcos de control de riesgos fiscales en un contexto post-BEPS”, Revista de Contabilidad y Tributación, núm. 436, 2019, pág. 27. 256. Sobre la Norma UNE 19602, Vid. PEDROSA LÓPEZ, C., “¿Es la norma UNE 19602 la piedra angular del cumplimento tributario cooperativo”, op. cit., pág. 115.

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torio de la voluntad de cumplir con las obligaciones tributarias257. Es decir, es una manifestación directa de que el contribuyente/empresa está adoptando un plan de gestión y mitigación de riesgos fiscales para evitar la conflictividad tributaria. La adopción de un sistema de gestión de riesgos fiscales acreditado podría tener efectos jurídicos para los contribuyentes ante potenciales procedimientos sancionadores en materia tributaria. El art. 179.2 d) LGT establece que “las acciones u omisiones tipificadas en las leyes no darán lugar a responsabilidad por infracción tributaria (…) cuando se haya puesto la diligencia necesaria en el cumplimento de las obligaciones tributarias”. Entre los supuestos de diligencia necesaria se encuentran aquellas situaciones en las cuales el obligado tributario haya actuado amparándose en una interpretación razonable de la norma o cuando haya ajustado su actuación a los criterios manifestados por la Administración tributaria. En este sentido, también puede entenderse que los contribuyentes que adoptan un sistema de gestión de riesgos fiscales a tenor de la Norma UNE 19602 actúan de buena fe y con la diligencia necesaria en el cumplimiento de sus obligaciones tributaria, de tal manera que podrían quedar exonerados de responsabilidad por una posible infracción tributaria a la luz del art. 179.2.d) LGT258. Las herramientas tecnologías, especialmente la IA predictiva, puede tener un gran potencial en la autogestión de los riesgos fiscales de los contribuyentes. Las herramientas tecnológicas facilitan la documentación de las operaciones y un sistema de comprobación de las operaciones del contribuyente desde la propia estrategia diseñada para prevenir, monitorizar y eliminar los riesgos fiscales259. Por lo tanto, los contribuyentes, especialmente las empresas y los autónomos, podrían emplear sistemas de IA predictiva interna para analizar los futuros riesgos fiscales que podrían cristalizarse en sus operaciones y esquemas de planificación fiscal. Las políticas internas de gestión de riesgos fiscales, certificadas al albur de la Norma UNE 19602, son un excelente punto de partida para introducir la monitorización interna y la aplicación de herramientas de IA predictivas que analicen la adecuación de la política fiscal del grupo, por ejemplo en precios de transferencia, con los criterios sostenidos por la Administración tributaria correspondiente. Estos sistemas de control interno de riesgos fiscales aplicados con

257. Cfr. ANÍBARRO PÉREZ, S., “El uso de perfiles de riesgo en la prevención y lucha contra el fraude fiscal”, op. cit., pág. 172. 258. Cfr. MUÑOZ LÓPEZ, Y., “Compliance fiscal y responsabilidad por ilícitos tributarios”, Crónica Tributaria, núm. 179, 2021, pág. 52; PEDROSA LÓPEZ, C., “¿Es la norma UNE 19602 la piedra angular del cumplimento tributario cooperativo”, op. cit., págs. 121-122. 259. Cfr. BRONZEWSKA, K. & MAJDANSKA, A., “The new wave of cooperative compliance programmes and the impact of new technology”, European Taxation, vol. 59, núm. 2/3, 2019, pág. 104; PEREIRA PEDONE DE OLIVEIRA, R., “Cooperation and tax compliance: is technology the solution we were waiting for?”, BURIAK, S. & STREICHER, A. (Eds.), Tax and Technology, Linde Verlag, Viena, 2023, pág. 526.

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algoritmos de IA predictiva son una herramienta de autoevaluación de los riesgos fiscales. A nuestro modo de ver, este enfoque encajaría en la relación cooperativa y ayudaría a su fortalecimiento. Debería extenderse más allá de las grandes empresas. De esta manera, se manifestaría también una clara intención de cumplir con las obligaciones tributarias en el marco de una relación tributaria digital cooperativa260. La IA jugará un papel importante en el avance del cumplimiento cooperativo en materia tributaria con el fin de crear una anhelada relación de confianza y buena fe entre la Administración tributaria y los contribuyentes. Esta estrategia de implantación de una relación cooperativa con los contribuyentes no debe derivar en una imposición implícita, de tal manera que los contribuyentes que no participen de la misma adoptando mecanismos de control de riesgos fiscales se vean perjudicados ante la actuación de la Administración tributaria.

III. E L CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO POR DISEÑO PARA UN SISTEMA TRIBUTARIO INTELIGENTE La articulación del sistema tributario a través de herramientas tecnológicas disruptivas como la IA transita hacia un escenario de cumplimiento tributario automático. Para lograr este objetivo, la relación cooperativa, señalada anteriormente, y la configuración del denominado cumplimiento tributario por diseño son dos instrumentos basilares para lograr una correcta captación de las manifestaciones de capacidad económica de los obligados tributarios y del correspondiente cálculo de la deuda tributaria, así como la automatización de su recaudación. La filosofía latente en el cumplimiento tributario por diseño es la conexión entre los sistemas tecnológicos del contribuyente y los utilizados por la Administración tributaria para asegurar un cumplimiento voluntario de las obligaciones tributarias261, así como prevenir escenarios de fraude fiscal. Como ya comentamos con anterioridad en el presente trabajo, la Administración tributaria 3.0 precisamente apuesta por esta integración. Los ecosistemas personales y profesionales de los contribuyentes se integrarían junto a los de la Administración tributaria, de tal forma que se pueda asegurar un cumplimiento tributario efectivo que reduzca los costes indirectos para los obligados tributarios y las futuras comprobaciones, así como las disputas tributarias. El enfoque de cumplimiento tributario por diseño es analizado en la OCDE gracias al informe Tax compliance by design: achieving improved SME tax com-

260. Un análisis crítico de la relación tributaria digital cooperativa puede verse en SÁNCHEZARCHIDONA HIDALGO, G., El sistema de relaciones entre la Administración tributaria y los contribuyentes en la era de la inteligencia artificial y del cumplimiento voluntario, op. cit., págs. 111-117. 261. Cfr. SUBERBIOLA GARBIZU, I., “Las herramientas tecnológicas al servicio del nuevo modelo del nuevo modelo de cumplimiento tributario colaborativo”, op. cit., pág. 128.

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pliance by adopting a system perspective, de 2014. Este informe realiza una propuesta de estrategias de compliance by design pensando en las PYMES; sin embargo, este enfoque puede extenderse, a nuestro modo de ver, a diversos colectivos de contribuyentes atendiendo a sus particularidades. La OCDE es conocedora del avance de las tecnologías en los procesos empresariales, de tal forma que se pueden monitorizar los flujos de efectivo, las operaciones realizadas y los pagos que se realizan de manera telemática. El objetivo es aprovechar las ventajas operativas de estas tecnologías e integrarlas en las actuaciones de la Administración tributaria. Gracias a ello se potenciará un cumplimiento tributario efectivo y se podrían evitar futuros procedimientos de comprobación o inspección. La Administración tributaria podría monitorizar prácticamente en tiempo real la aplicación de los tributos, de tal forma que podría anticiparse a posibles incumplimientos tributarios y así evitar la apertura de controles ex post que pueden desembocar en conflictos tributarios que se dilatan en el tiempo. El informe propone dos enfoques para lograr un cumplimiento tributario por diseño. En primer lugar, propone la cadena segura de información o secured chain approach. A tenor de este enfoque se crearía un flujo seguro de información entre los obligados tributarios y las Administraciones tributarias donde se capturarían desde las transacciones comerciales realizadas hasta la determinación de la deuda tributaria. Un ejemplo de este modelo serían las cajas registradoras electrónicas certificadas, las cuales ofrecen información a los sistemas informáticos de las Administraciones tributarias sobre las transacciones realizadas. Asimismo, podría integrarse en el ecosistema personal del contribuyente un sistema para presentar la declaración o autoliquidación del correspondiente tributo de manera telemática y prácticamente automatizada. Con este sistema los contribuyentes se ahorran una serie de obligaciones formales, reduciendo las posibilidades de cometer errores en las declaraciones o autoliquidaciones. Por su parte, la Administración tributaria se garantiza una monitorización en tiempo real y asegura la veracidad de los datos capturados que sirven para medir la capacidad económica del contribuyente y la futura deuda tributaria. Por su parte, el segundo enfoque propuesto por la OCDE se denomina centralización de datos o centralised data approach, a tenor del cual la Administración tributaria centra sus esfuerzos en capturar la información sobre las transacciones realizadas por el contribuyente a través de sus propios medios y de terceros obligados para posteriormente determinar el importe de la deuda tributaria. Con este modelo, el contribuyente ofrece una mínima información sobre sus propias transacciones y operativa comercial, de tal forma que la Administración se dedica a obtener, gestionar y analizar toda la información obtenida con trascendencia tributaria. Con este enfoque se estima que los datos obtenidos son potencialmente veraces al no ser suministrados directamente por los contribuyentes, ante el posible riesgo de manipulación de los mismos. Desde nuestro punto de vista, el enfoque de la cadena segura de información es el que mejor se alinea con las características de un modelo de Administración 3.0 al pretender esa simbiosis entre los sistemas tecnológicos de los contribuyentes con los sistemas que emplea la Administración tributaria. 148

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En este sentido, el Real Decreto 1007/2023, de 5 de diciembre, sobre el sistema VERI*FACTU, analizado en páginas anteriores, reconoce en su preámbulo que su adopción responde al enfoque de cumplimiento tributario por diseño. Concretamente, debemos añadir que encaja con el primero de las modalidades desarrolladas consistente en la cadena segura de información. Por ello, se señala en el mencionado preámbulo que el sistema de emisión de facturas verificables “trata de asegurar una conexión sencilla, barata, segura y eficiente entre administrados y Administración en entornos digitalizados”, de tal forma que “el desarrollo de estos sistemas informáticos debe permitir a medio plazo un significativo ahorro de los costes de cumplimiento de toda índole y, en particular, por lo que se refiere al presente real decreto, de los costes de cumplimiento tributario”. Asimismo, el proyecto sobre el IVA en la era digital (Proyecto ViDA-VAT in the Digital Age)262, promovido por la Comisión Europea, va a suponer la aprobación de diversos instrumentos jurídicos en Derecho de la Unión para que, entre otras cuestiones, las operaciones intracomunitarias entre empresas (B2B) deban documentarse a través de un mecanismo de factura electrónica (e-invoicing) y exista una monitorización en tiempo real (Digital Reporting Requirements) de las mismas por parte de las autoridades tributarias de los Estados miembros. La mejora de las tecnologías existentes en la fecha de publicación del Informe de la OCDE sobre compilance by design y la propia aparición de nuevas tecnologías disruptivas en materia tributaria como la IA o el Big Data facilitan un horizonte en el cual las Administraciones tributarias se integren en los ecosistemas personales y profesionales de los contribuyentes. La era del cumplimiento tributario por diseño debe ser más ambiciosa que una mera simbiosis entre los sistemas tecnológicos de los contribuyentes y de la Administración tributaria. Debe potenciar también que, a tenor de los datos recopilados de los contribuyentes y los correspondientes análisis, la normativa tributaria y la doctrina administrativa se amolden también a las características de los modelos de negocio de los contribuyentes y a sus ecosistemas personales con el fin de mejorar el cumplimiento tributario y prevenir escenarios de incumplimiento o defraudatorios. Más allá del postulado teórico del cumplimiento tributario por diseño que existe hasta la fecha, estimamos que esta nueva filosofía, enmarcada en la era de las tecnologías disruptivas, puede y debe actuar en la mejora del sistema tributario, desde la propia confección normativa, a través de la simplificación y el respeto a la certeza jurídica, hasta la aplicación de los tributos por parte de la Administración tributaria y las interpretaciones defendidas por la doctrina administrativa.

262. La información sobre esta iniciativa puede consultarse en https://taxation-customs.ec.europa.eu/taxation/vat/vat-digital-age-vida_en (último acceso: 4.11.2024).

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El sistema tributario inteligente, entendido por tal aquel que aplica herramientas tecnológicas disruptivas como la IA y la analítica de datos, avanza hacia la configuración de un sistema de cumplimiento tributario por diseño, junto a aquel que potencie la relación cooperativa. Desde nuestro punto de vista, en el cumplimiento tributario por diseño no debe olvidarse la propia idea que subyace en su denominación, la cual es la personalización de la gestión tributaria en la medida de lo posible sobre cada contribuyente o, al menos, sobre el colectivo al que pertenezcan. Esa especie de customización o adaptación debe tener como objetivo central la garantía de un cumplimiento tributario voluntario o automático. En esta línea, la aplicación de las herramientas de IA y de Big Data por parte la Administración tributaria para “empujar” o “condicionar” la actuación del contribuyente en pro del cumplimiento voluntario y espontáneo de sus obligaciones tributarias lo concebimos como un elemento interesante dentro del cumplimiento por diseño. A nuestro modo de ver, es una forma de analizar la conducta del contribuyente o de un colectivo al que pertenezca y que la Administración tributaria prevenga el potencial incumplimiento tributario adelantándose al mismo y actuando mediante la psicología económica 263 o el enfoque behavioual insights. No obstante, debe abandonarse cualquier atisbo de compulsión al contribuyente para que ese cumplimiento se realice estrictamente cumpliendo con la interpretación y criterio propuesto por la Administración tributaria. Esta idea no es ninguna novedad. Por todos es conocida la utilización de los nudge o acicates empleados por la Administración tributaria española en los últimos años a través del envío de cartas con avisos a ciertos contribuyentes avisándoles de posibles discrepancias en sus datos de facturación y alertando de que obran en poder de la Administración tributaria los datos reales de su actividad económica. Estas técnicas para fomentar un cumplimiento tributario correcto se vienen reconociendo desde el Plan de Control Tributario y Aduanero de 2021 y su mención ha sido reiterada en los posteriores planes anuales. Diversos estudios referentes a la psicología de los contribuyentes han puesto de manifiesto que el mero hecho de recibir un mensaje informativo que recuerde al contribuyente su obligación de pago del tributo constituye un estímulo discriminativo que advierte sobre las consecuencias del incumplimiento264. Este acicate puede

263. La economía del comportamiento o conductual es la ciencia en la que encuadra la justificación de estos nudges. Sintéticamente se ha demostrado que las decisiones con trascendencia económica que adoptan las personas dependen más bien de componentes emocionales derivados de la heurística o atajos mentales y de sesgos cognitivos. Siguiendo a Grande Serrano, un acicate puede definirse como “aquella intervención que dirige a las personas a comportarse de una manera predecible, pero manteniendo la libertad de actuar de otra forma distinta”. Cfr. GRANDE SERRANO, P., “La psicología económica como herramienta para incentivar el cumplimiento voluntario de las obligaciones tributarias”, Revista de Contabilidad y Tributación, núm. 439, 2019, págs. 18-20. 264. Cfr. OLIVARES OLIVARES, B.D. y OLIVARES RODRÍGUEZ, J., El (in)cumplimiento tributario, Tecnos, Madrid, 2023, pág. 155.

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propiciar que el contribuyente cumpla en tiempo y forma con su obligación tributaria. El Plan Estratégico de la AEAT para 2024-2027 aboga por intensificar este enfoque265. Por ello, se sistematizarán estas técnicas desde la óptica de las comunicaciones con los contribuyentes y de las aplicaciones informáticas de la AEAT, de tal forma que se favorezcan las decisiones voluntarias por el contribuyente en aras de mejorar su cumplimiento tributario. Asimismo, se van a plantear campañas informativas sobre la obligación de presentar ciertos modelos tributarios, antes del inicio del periodo voluntario de declaración, o durante el propio periodo voluntario para aquellos contribuyentes para los que exista una mayor probabilidad de que incumplan. En este sentido, se señala como contribuyentes con mayor riesgo de incumplimiento en la presentación de los modelos tributarios a los que se incorporan por primera vez al mercado laboral y es el primer ejercicio en el que están obligados a presentar su declaración del IRPF. Las herramientas tecnológicas sustentadas en la captación y análisis de grandes paquetes de datos sobre los contribuyentes a través de la IA para ser aplicadas a las estrategias de acicates suponen un esfuerzo conjunto en las actuaciones de información y asistencia a los obligados tributarios y de las funciones de vigilancia y control tributario para así potenciar el cumplimiento efectivo de las obligaciones tributarias266. Asimismo, estos acicates coadyuvan a reforzar la relación cooperativa y la implantación de programas de cumplimiento tributario específicos para ciertos colectivos de contribuyentes como las empresas267. Estos acicates pueden verse también en forma de preguntas que alertan a los contribuyentes en el programa Renta Web del IRPF sobre la posibilidad de cometer algún error que desemboque en un incumplimiento tributario cuando intentan modificar algún dato que aparece volcado en su borrador de declaración. Sin embargo, el mayor exponente de las técnicas nudging en la práctica tributaria española se encuentra a través del envío de cartas de aviso a ciertos contribuyentes, especialmente autónomos y empresas, en las que se les avisa de su situación con relación a la media del sector sobre diversos factores, como la ratio de la actividad económica o el uso del cobro mediante Terminales Punto de Venta (TPV). La justificación del envío de estas cartas por parte de la Administración tributaria radican en que, ante una serie de indicadores de riesgo a juicio de la Administración, se comunican las dudas existentes a título informativo al contribuyente sobre su situación fiscal de forma que al compararlo con

265. Vid. AEAT, Plan Estratégico de la Agencia Tributaria 2024-2027, op. cit., pág. 25. 266. Cfr. GARCÍA MARTÍNEZ, A., “La utilización de técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial para la lucha contra el fraude fiscal”, op. cit., pág. 65. 267. Cfr. ROZAS VALDÉS, J.A., “Fundamentos y acicates de las políticas de compliance tributario” en MERINO JARA, I. (Coord.), El control de los riesgos fiscales en la empresa a través del compliance tributario, Wolters Kluwer-CISS, Madrid, 2021, pág. 64.

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los contribuyentes de su sector se pueda estimular el correcto cumplimiento de sus obligaciones tributarias268. Sin perjuicio del alcance positivo que puedan tener estas cartas de aviso en el estímulo al cumplimiento voluntario, estimamos que deberían estar más personalizadas y calibradas. En ocasiones, estas misivas son vistas por los contribuyentes como una amenaza de la Administración tributaria. Asimismo, producen confusión entre los contribuyentes que las reciben porque los factores que se señalan son imprecisos y genéricos y en ningún momento presupone un incumplimiento tributario efectivo. Por ejemplo, el uso de un terminal TPV para recibir los cobros en menor proporción que la media del sector empresarial no implica automáticamente una conducta fraudulenta. Por ello, abogamos por que los instrumentos de IA y la analítica de datos puedan moldear mejor el potencial de estas cartas aviso para poner en conocimiento de los obligados tributarios la existencia de posibles discrepancias entre los datos declarados y los existentes en poder de la Administración tributaria para dar un acicate al contribuyente y que cumpla correctamente sus obligaciones fiscales venideras. En este contexto, nos parece muy interesante la propuesta formulada por Sanz Gómez sobre la creación en el ordenamiento tributario de un mecanismo de regularización inducida y un supuesto de exclusión de responsabilidad en el sentido de un derecho al error269. Tal y como defiende este autor, si la Administración tributaria detectase un incumplimiento tributario, pero no existen razones para considerar que haya una infracción dolosa o de mala fe, se podría poner en conocimiento del obligado tributario esta situación e instarle a su corrección a través de una regularización inducida. Por su parte, el Consejo para la Defensa del Contribuyente también se mostró proclive a incorporar en nuestro ordenamiento tributario el derecho al error270. Estimamos que este procedimiento de regularización inducida sería otra interesante herramienta para el afianzamiento de un modelo de cumplimiento tributario por diseño. Asimismo, la IA sería la encargada de señalar a qué contribuyentes enviarles las respectivas cartas de aviso para instarles a una pronta regularización. En definitiva, las herramientas tecnológicas disruptivas, especialmente la IA y la consiguiente analítica de datos, son el cauce por el que debe transitar la

268. Cfr. NAVARRO EGEA, M., Hacia un entorno digital más garantista: las relaciones tributarias electrónicas, op. cit., págs. 155-157. 269. Vid. SANZ GÓMEZ, R., Consecuencia del incumplimiento tributario y propuestas para un derecho al error, Aranzadi, Cizur Menor, 2024, págs. 145 y ss. 270. Dentro de la propuesta formulada por el Consejo para la Defensa del Contribuyente puede destacarse la posibilidad de excepcionar o reducir los intereses de demora en determinados casos; la admisión de rectificaciones de errores no dolosos tras el requerimiento de la Administración; o la toma en consideración del historial del contribuyente para valorar su responsabilidad y la posible existencia de dolo en su error. Vid. CONSEJO PARA LA DEFENSA DEL CONTRIBUYENTE, Propuesta 3/2022 sobre la incorporación del derecho al error en el ordenamiento tributario español, 2022, pág. 7 y ss., disponible en https://www.hacienda.gob.es/SGT/GabSEHacienda/cdc/propuestas%20e%20 informes/2022-3-propuesta-derechoalerror.pdf (último acceso: 6.11.2024).

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implantación de estrategias de cumplimiento tributario por diseño en nuestro sistema tributario. En este sentido, tanto las estrategias de instauración de una relación cooperativa como la de un cumplimiento tributario por diseño se retroalimentan y conforman la idea que estimamos va a presidir el sistema tributario inteligente: el cumplimento tributario automático.

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Capítulo V

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I. PLANTEAMIENTO La aplicación de la IA, acompañada en ocasiones de las técnicas de analítica de grandes volúmenes de datos, supone una innovación para las relaciones tributarias. Las herramientas de IA embadurnan progresivamente las fases previas al cumplimiento tributario como un vector más en las actuaciones de información y asistencia a los obligados tributarios, así como los procedimientos de aplicación de los tributos y la correspondiente lucha contra el fraude fiscal y la detección de posibles incumplimientos tributarios. Esta presencia de la IA o el Big Data en las relaciones tributarias está destinada a ir in crescendo en los próximos tiempos. Tal y como hemos expuesto anteriormente en este trabajo, el futuro más cercano nos invita a presagiar un escenario de una relación tributaria automatizada enfocada hacia un cumplimiento tributario automático. En la actualidad ya tenemos situaciones en esta línea como la posible resolución automatizada de un procedimiento tributario ex art. 100.2 LGT o el uso de la IA para perfilar los riesgos fiscales de los contribuyentes y detectar un sinfín de escenarios de incumplimientos tributarios y de fraude fiscal. La IA va a ayudar notablemente a la construcción de figuras tributarias inteligentes y está destinada a facilitar el cumplimento de las obligaciones tributarias. Sin embargo, este nuevo escenario no debe ser una justificación irreprochable para tensionar, en el mejor de los casos, y vulnerar, en el peor de los escenarios, los derechos y garantías de los contribuyentes. En las siguientes páginas se van a ofrecer una serie de propuestas de lege ferenda, algunas de las cuales ya cuentan con un previo sustento en la doctrina

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tributaria, con el fin de aportar nuevos puntos de vista y algunas soluciones a los desafíos que puedan plantearse en el presente y en el futuro con la articulación de la IA y otras tecnologías disruptivas en la configuración de un sistema tributario que calificaríamos como inteligente.

II. NUEVOS DERECHOS Y GARANTÍAS DE LOS OBLIGADOS TRIBUTARIOS FRENTE A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL La ausencia de un marco regulador del uso de la IA por las Administraciones Públicas y la protección de las personas afectadas por la utilización de los algoritmos es una constante denunciada por la doctrina271. En el ámbito tributario nos hallamos en el mismo escenario, tal y como se expuso supra. Los derechos y garantías de los obligados tributarios deben ser reforzados y también sería conveniente introducir nuevos derechos con el fin de conseguir una utilización de la IA por parte de la Administración tributaria, no solo en los procedimientos tributarios sino en escenarios previos a éstos, que sea ética, fiable, que ofrezca seguridad jurídica, transparencia y, en definitiva, que garantice la aplicación del sistema tributario de una manera justa y sin discriminaciones. Como afirma Serrano Antón, la constante transformación de las actuaciones tributarias a través de los avances tecnológicos no ha venido acompañada de un reforzamiento de los derechos y garantías de los contribuyentes, alterando las relaciones jurídico-tributarias272. Coincidimos con Ribes Ribes en que los límites al uso de la IA por parte de la Administración tributaria no deben proceder exclusivamente del plano jurisdiccional o doctrinal, sino que es precisa una “reacción legislativa en forma de regulación concreta, susceptible de garantizar el empleo de la IA como oportunidad y no como amenaza respecto a los derechos de los contribuyentes”273. Estimamos que en el denominado soft law¸ como pueden ser las Directrices Éticas para una IA Fiable, de la Comisión Europea, o la Carta de Derechos Digitales existe un fructífero punto de partida que puede servir de referencia al legislador tributario para reforzar y crear nuevos derechos y garantías para los obligados tributarios en la era de la IA. El refuerzo de la transparencia debe ser el eje vertebrador de los nuevos derechos de los contribuyentes. La opacidad en el uso de las herramientas de IA por parte de la Administración es un desafío que debe contrarrestarse legislativamente con medidas que aumenten la transparencia. No debe ponerse el foco

271. Cfr. VALERO TORRIJOS, J., “Las garantías jurídicas de la Inteligencia Artificial en la actividad administrativa desde la perspectiva de la buena administración”, Revista Catalana de Dret Públic, núm. 58, 2019, pág. 90. 272. SERRANO ANTÓN, F., “Desafíos de la Inteligencia Artificial en el Derecho tributario moderno”, op. cit., pág. 1646. 273. RIBES RIBES, A., “La posición del contribuyente ante los sistemas de Inteligencia Artificial utilizados por la Administración”, op. cit., pág. 6.

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únicamente en la IA decisoria empleada por la Administración tributaria, en la cual los deberes de transparencia mínimos que existen en la normativa vigente apenas ofrecen mayor información, sino que también es importante dar transparencia a los sistemas de IA empleados como mecanismo de ayuda al cumplimiento tributario, como los asistentes virtuales, o los empleados en la lucha contra el fraude fiscal y la segmentación de contribuyentes en función del riesgo fiscal que ofrecen. En este sentido, reivindicamos la articulación de un derecho de los obligados tributarios a conocer cuándo están siendo objeto de tratamiento por un sistema de IA, ya sea en fase de información y asistencia, ya sea durante la aplicación de los tributos, o en un escenario de mero análisis y perfilado de sus riesgos fiscales. En este sentido, uno de los problemas que detectamos en este trabajo ha sido la ausencia de información al contribuyente cuando un procedimiento de comprobación o inspección se ha iniciado por el resultado previo que ha ofrecido un sistema de IA o de analítica de datos. Por ello, estimamos necesario que exista un derecho a ser informado de que el procedimiento tributario que afecte al contribuyente se ha iniciado con la utilización previa de un algoritmo. Asimismo, sería oportuno también ofrecer al obligado tributario los datos que han sido analizados por ese sistema y que han ofrecido un determinado resultado. De esta manera, aseguraríamos que los contribuyentes pueden presentar alegaciones concretas y precisas frente a su regularización y frente al algoritmo, a la par que podría fiscalizarse la captación de datos por parte de la Administración tributaria y velar por que no se vulnerase la normativa sobre protección de datos de carácter personal. El art. 22 RGPD, junto al Considerando 71, permitirían el uso de decisiones tributarias plenamente automatizadas cuando así lo reconociese el Derecho doméstico. Esta situación estimamos que encuentra suficiente cobertura con el art. 100.2 LGT que permite considerar como resolución de un procedimiento tributario la contestación efectuada de forma automatizada. Sin embargo, en lo que respecta a la elaboración de perfiles de riesgo de cada contribuyente no existe cobertura legal, ni en el Derecho de la UE ni en el ordenamiento tributario español. Estimamos que debe reconocerse a los contribuyentes el derecho a obtener la información sobre la existencia de decisiones automatizadas que le afecten, incluida la elaboración de perfiles en la línea del art. 15.1. h) RGPD274. Desde nuestro punto de vista, la normativa tributaria debería ofrecer un derecho de oposición a que un contribuyente sufra una clasificación según sus riesgos fiscales, si bien podría permitirse al contribuyente optar por ser objeto de ese tratamiento. No olvidemos que la segmentación en función de los riesgos fisca-

274. Establece este precepto lo siguiente: “El interesado tendrá derecho a obtener del responsable del tratamiento confirmación de si se están tratando o no datos personales que le conciernen y, en tal caso, derecho de acceso a los datos personales y a la siguiente información: h) la existencia de decisiones automatizadas, incluida la elaboración de perfiles, a que se refiere el artículo 22, apartados 1 y 4, y, al menos en tales casos, información significativa sobre la lógica aplicada, así como la importancia y las consecuencias previstas de dicho tratamiento para el interesado”.

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les puede tener también efectos positivos, como por ejemplo el reforzamiento de una relación cooperativa en aquellos contribuyentes que cumplen eficazmente sus obligaciones tributarias. En este sentido, también puede coadyuvar a servir como nudge o acicate si un contribuyente conoce que está clasificado con un alto riesgo y teme ser objeto de una comprobación tributaria. El contribuyente podría reconducir su situación fiscal con el fin de conseguir una categorización más benevolente y presentar menor riesgo fisca ante la Administración tributaria. Lo que es preciso es arrojar luz sobre el empleo de estas herramientas de clasificación y descargar sobre el contribuyente su deseo de ser objeto de las mismas. Desde nuestro punto de vista, la transparencia ayudaría a legitimar el empleo de la IA en el ámbito tributario y contribuiría a desterrar una percepción social de peligrosidad o control opaco y a extramuros de la ley que se pueda estar realizando por la Administración tributaria. Esta transparencia no transita tanto por la vía de ofrecer un acceso al código fuente y revelar los aspectos técnicos de los algoritmos, pues de lo contrario se diluiría la efectividad de éstos en la investigación y control de situaciones fraudulentas, sino que debe encaminarse a la vía de reconocer, en primer lugar, la supervisión humana ante el resultado del sistema de IA y, en segundo lugar, la creación de un derecho a la explicabilidad de la decisión o predicción que haya arrojado el algoritmo275. Este nuevo derecho a la explicabilidad algorítmica estaría conectado con el principio de buena administración ya que lo que se pretende con este derecho es obligar a la Administración tributaria a que ofrezca una motivación más intensa y explique la lógica que ha aplicado el algoritmo para adoptar la correspondiente resolución. Este derecho debería extenderse no solo a las resoluciones tributarias plenamente automatizadas, sino también a las semiautomatizadas, entendiendo por tales aquellas que son adoptadas con el apoyo previo o a tenor de los resultados que haya ofrecido un sistema de IA. No obstante, hemos de ser conscientes de la dificultad que puede existir para explicar de manera comprensible y en lenguaje natural la lógica empleada por el algoritmo y el porqué de su decisión al contribuyente en los casos de algoritmos de caja negra. En estos casos, debería reforzarse la transparencia previa del algoritmo publicándose mediante una Resolución de la AEAT el sistema de IA empleado, su funcionamiento y ámbito objetivo para el que es aplicado y su potencial impacto en los derechos y garantías de los contribuyentes. El carácter reservado de los medios de informáticos de tratamiento de información y los sistemas de selección de contribuyentes que vayan a ser objeto de actuaciones inspectoras del art. 170.7 RGGI debería flexibilizarse. Estimamos que puede alcanzarse un equilibrio entre la salvaguarda de estas herramientas para evitar que los potenciales contribuyentes incumplidores o defraudadores

275. Vid. PÉREZ BERNABEU, B., “El principio de explicabilidad algorítmica en la normativa tributaria española: hacia un derecho a la explicación individual”, op. cit. y RIBES RIBES, A., “La posición del contribuyente ante los sistemas de Inteligencia Artificial utilizados por la Administración”, op. cit., pág. 16 y ss.

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ajusten su conducta para escapar al resultado del algoritmo y el derecho a conocer el alcance de estas herramientas y a ser informado del tratamiento de datos que se ha realizado específicamente al contribuyente afectado276. Por ello, insistimos en la no publicación del código fuente, pero sí en la explicabilidad y en informar al contribuyente afectado de los datos que han sido tratados para así poder defenderse adecuadamente en el trámite de alegaciones del procedimiento inspector. En los casos de que el algoritmo no pueda ser explicado, entonces deberían establecerse las garantías de publicidad e impacto sobre los derechos de los contribuyentes que estamos indicando. Asimismo, en estos casos de caja negra deberían establecerse garantías adicionales de supervisión y control del algoritmo para evitar que adopte resultados que atenten contra los derechos y libertades fundamentales del contribuyente. A estos efectos, podría crearse un comité de seguimiento de este tipo de algoritmos en el que participen, entre otros miembros técnicos especializados en ciencias computacionales, los profesionales tributarios, ya sea a través de sus asociaciones profesionales o mediante la designación periódica. Asimismo, en esa supervisión debería participar el Defensor del Pueblo. Esta institución es el alto comisionado de las Cortes Generales para la defensa de los derechos fundamentales y puede supervisar la actividad de la Administración, tal y como establece el art. 1 de la Ley Orgánica 3/1981, de 6 de abril, del Defensor del Pueblo. El Consejo para la Defensa del Contribuyente también podría estar al mando de la supervisión de la creación de herramientas de IA y el impacto de su aplicación sobre los derechos y garantías de los contribuyentes. El art. 34.2 LGT concede a este órgano la función de velar por la efectividad de los derechos de los obligados tributarios, así como atender las quejas formuladas por la aplicación del sistema tributario y la emisión de sugerencias y propuestas. En este sentido, este órgano podría actuar, previa reforma del art. 3 Real Decreto 1676/2009, de 13 de noviembre, por el que se regula el Consejo para la Defensa del Contribuyente, con una nueva función como es la supervisión de los sistemas de IA empleados por la Administración tributaria para fiscalizar que estos respeten los derechos y garantías de los contribuyentes, especialmente los derechos fundamentales. En síntesis, se trata de fiscalizar y monitorizar esos algoritmos opacos cuya lógica interna sea imposible de explicar y de comprender para asegurar, al menos, que las decisiones que acaban adoptando y tienen impacto sobre algunos obligados tributarios no sean lesivas para sus derechos fundamentales.

276. En sentido contrario, Hurtado Puerta estima que si se comienza a ofrecer “algo” de información sobre las técnicas de selección a través de la motivación del acto, esto acarrearía una merma en la reserva establecida por el art. 170.7 RGGI y la entrada en una espiral que siempre exigiría más y más información al respecto hasta dejar por completo vaciada de contenido la citada reserva. Cfr. HURTADO PUERTA, J., “Los datos, los algoritmos, la Inteligencia Artificial y la selección de casos para procedimiento inspector”, op. cit., pág. 240.

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III. R EGULACIÓN ESPECÍFICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ÁMBITO TRIBUTARIO Con la finalidad de dotar de seguridad jurídica a los obligados tributarios y para ofrecer también una cobertura jurídica a las actuaciones de la Administración tributaria, estimamos conveniente que se desarrolle dentro de la LGT un cuerpo normativo específico que regule y limite el empleo de la IA en materia tributaria. Actualmente, la LGT contiene referencias muy sesgadas e imprecisas sobre los instrumentos informáticos y telemáticos que emplea la Administración tributaria. El art. 96 LGT es un claro ejemplo de ello, así como los arts. 84 y 85 RGGI. Es una normativa que, ante las escasas garantías que contiene sobre identificación de los órganos competentes para la programación y el órgano competente para el establecimiento de recursos, está focalizada en las herramientas tecnológicas aplicadas en procedimientos tributarios y actuaciones plenamente automatizadas. Asimismo, las obligaciones de publicidad de estas aplicaciones informáticas son muy limitadas como ya hemos señalado en páginas anteriores. Por, ello es precisa una regulación de la IA en materia tributaria que aglutine tanto a la IA decisoria como, especialmente, a la IA que sirve de herramienta de apoyo a la toma de decisiones del personal de la Administración tributaria con plenos efectos en la esfera jurídico-tributaria de los obligados tributarios. A tenor de estas consideraciones, proponemos la configuración de un nuevo artículo 96 bis titulado Utilización de la Inteligencia Artificial en las actuaciones y procedimientos tributarios, dentro de la Sección 4ª del Capítulo I del Título III de la LGT. Opcionalmente podría añadirse un art. 96 ter para recoger un catálogo específico de derechos y garantías de los obligados tributarios ante el empleo de la IA por parte de la Administración tributaria, en el cual se incluya el derecho a la explicabilidad que hemos señalado en el apartado anterior. No obstante, también podrían añadirse los nuevos derechos y reforzarse alguno existente en el propio art. 34.1 LGT. El art. 96 bis contendría un mandato general y limitador del empleo de la IA en materia tributaria. Este precepto establecería las bases para un régimen jurídico que dé transparencia y supervisión humana obligatoria a todas las decisiones o predicciones adoptadas por un algoritmo. Asimismo, este precepto debería dar cobertura normativa a la captación de datos de los contribuyentes a través de sistemas de recuperación de información en fuentes abiertas, como las redes sociales y otras páginas web. Este precepto debería regular las garantías oportunas para que se capten y se traten por la IA o el Big Data exclusivamente aquellos datos con trascendencia tributaria y se informe posteriormente al contribuyente que está siendo objeto de un procedimiento tributario que dichos datos están siendo objeto de tratamiento. Este precepto podría ser objeto de desarrollo reglamentario en el RGGI. Por ejemplo, los instrumentos de supervisión de algoritmos de caja negra podría ser un ejemplo de desarrollo reglamentario creando a tal efecto el comité de seguimiento que hemos reseñado supra. 160

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Por último, el propio art. 96 bis o un art. 96 ter, o quater (en función de si se añaden o no en el art. 34.1 LGT los nuevos derechos digitales de los contribuyentes, como indicamos anteriormente), debería dar cobertura legal al empleo de la IA para realizar perfiles de contribuyentes en función del riesgo que presentan. Estimamos que en este precepto se debería garantizar el cumplimento de las garantías que ofrece el RGPD sobre la aplicación de estas herramientas analíticas y de perfilado. De igual manera, debería reconocerse el derecho de todos los contribuyentes a conocer su perfil o índice de riesgo. Estimamos que puede potenciarse este control de los riesgos fiscales de los contribuyentes con el establecimiento de una relación cooperativa. No obstante, debería garantizarse que este instrumento de clasificación nunca va a desembocar en un tratamiento discriminatorio ni va a estigmatizar a determinados contribuyentes que, por su modelo de negocio y complejidad de las operaciones, presenten mayor riesgo de incumplimiento pese a que dediquen recursos para cumplir en tiempo y forma sus obligaciones tributarias. En línea de lo que hemos venido defendiendo a lo largo de este trabajo, el perfilado de los contribuyentes y su segmentación puede tener muchas ventajas para adoptar una estrategia personalizada a las características del contribuyente y así ayudarle de forma más eficiente en el cumplimiento tributario. Sin embargo, si estas herramientas de perfilado son opacas se genera un mayor clima de desconfianza e inseguridad. Finalmente, este nuevo precepto propuesto en la LGT también podría establecer las garantías básicas para asegurar que la asistencia que reciben los contribuyentes por parte de algoritmos en instancias previas a la presentación de una autoliquidación o al inicio de un procedimiento de gestión tributaria es eficaz y puede tener efectos vinculantes. Dicho en otros términos, debería reconocerse expresamente la validez y vinculación de los criterios y respuestas que arrojase un asistente virtual que induce al contribuyente a realizar una determinada actuación con repercusión tributaria. Se trataría de equiparar estas contestaciones de un chatbot a las contestaciones que proceden de las consultas vinculantes de la Dirección General de Tributos. A buen seguro esta es todavía una cuestión que puede suscitar muchas dudas, especialmente ante el temor de delegar en la IA la facultad de sentar criterios administrativos nuevos. Igualmente, convendría informar a los contribuyentes que conversan con un asistente virtual de la Administración tributaria que toda la información que suministran va a ser objeto de un posterior tratamiento por sistemas de IA o Big Data.

IV. E L USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICAL PARA EL CONTROL DE LAS POLÍTICAS DE PRECIOS DE TRANSFERENCIA Los precios de transferencia no son una ciencia exacta y es palmaria la conflictividad que suele aflorar especialmente en las políticas de precios de transferencia de los grupos multinacionales. Los posibles ajustes realizados por la Ad161

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ministración tributaria sobre los precios de transferencia desencadenan habitualmente en doble imposición económica, la cual puede ser mitigada a través de la reclamación económico-administrativa que presente el contribuyente afectado rebatiendo los criterios de la Administración tributaria, o bien acudiendo a la vía de los procedimientos amistosos en el marco del Convenio fiscal aplicable o a través de los procedimientos establecidos en el Real Decreto 1794/2008, de 3 de noviembre, por el que se aprueba el Reglamento de procedimientos amistosos en materia de imposición directa, entre los que se hallan los mecanismos de resolución de litigios a que se refiere la Directiva (UE) 2017/1852 del Consejo, de 10 de octubre de 2017, relativa a los mecanismos de resolución de litigios fiscales en la Unión Europea. El principio de plena competencia o at arm´s length se configura en el marco de la OCDE como un consenso internacional que posteriormente se inserta en los ordenamientos tributarios domésticos y en los convenios de doble imposición. Ante el temor de que las operaciones intragrupo de reparto de beneficios o costes respondan más bien a una política de transferencia de bases imponibles intragrupo con un criterio diferente al que se tendría en consideración en el caso de ser empresas independientes que actuasen en el libre mercado, surge un bloque normativo sobre los precios de transferencia que podríamos calificar como un Derecho de los precios transferencia, tanto con vocación internacional como doméstica. Como bien señala García Prats, la normativa sobre precios de transferencia es “un mecanismo con el que preservar o asegurar los recursos tributarios, bien de forma directa, reforzando la identificación de las funciones, riesgos y activos del territorio de la jurisdicción, o ampliando los tipos infractores en este campo, para evitar los supuestos fraudes que las empresas multinacionales (o simplemente internas) realizan con la alteración de los precios de transferencia”277. Asimismo, es una normativa, consagrada fundamentalmente en el art. 18 de la Ley del Impuesto sobre Sociedades (LIS) cuya interpretación se realiza fundamentalmente a la luz de las Directrices de la OCDE aplicables en materia de precios de transferencia a empresas multinacionales y Administraciones tributarias (DPT OCDE)278, así como de las recomendaciones del Foro Conjunto de Precios de Transferencia de la UE. El análisis funcional es un elemento esencial en la práctica del análisis de comparabilidad que deriva de la propia esencia del principio de plena competencia. Especialmente, este análisis de comparabilidad se complica ante los escenarios en los que no existen operaciones comparables entre entidades inde-

277. GARCÍA PRATS, F.A., “Las operaciones vinculadas y los precios de transferencia: la aplicación del principio de libre competencia. Valoración a valor de mercado” en CORDÓN EZQUERRO, T. (Dir.), Fiscalidad de los precios de transferencia (operaciones vinculadas), 4ª ed., CEF, Madrid, 2022, pág. 18. 278. Estas Directrices, en su última versión de 2022, pueden consultarse en https://www.oecd. org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2022/01/oecd-transfer-pricing-guidelines-for-multinational-enterprises-and-tax-administrations-2022_57104b3a/0e655865-en.pdf (último acceso: 8.11.2024).

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pendientes en el mercado, lo cual obliga a construir una ficción para determinar la correcta asignación de bases imponibles vertebrada sobre el principio de plena competencia. Principalmente, esto sucede en operaciones vinculadas que involucran activos intangibles dentro del grupo multinacional. Según el principio de plena competencia y su desarrollo en las DPT OCDE sobre operaciones vinculadas con activos intangibles, los rendimientos producidos en el seno del grupo deberán repartirse entre las entidades que hayan realizado funciones, aportado activos y hayan asumido riesgos con relación a las funciones de desarrollo, mejora, mantenimiento, protección y explotación del intangible (DEMPE). Para conseguir una reducción de las controversias relacionadas con precios de transferencia, la AEAT está desarrollando la denominada “Estrategia 360º”279. Esta estrategia pretende interconectar los diferentes procedimientos que en el marco de la fiscalidad internacional de precios de transferencia existen y analizarlos conjuntamente sobre el mismo contribuyente, con el fin de arrojar mayor seguridad jurídica y estimulando el cumplimiento voluntario. Los principales procedimientos que pretenden conectarse son los posibles Acuerdos Previos de Valoración en materia de precios de transferencia (APA), las inspecciones que puedan realizarse y los procedimientos amistosos. Esta estrategia 360º prioriza el análisis de los riesgos existentes sobre los precios de transferencia del contribuyente, de tal forma que la información se analizaría y se podrían seleccionar los casos que van a ser objeto de una inspección. Asimismo, la información que se recoge durante las inspecciones sobre las políticas internas de precios de transferencia son una información valiosa para los futuros análisis de riesgos280. Esta Estrategia 360º es un buen punto de partida para automatizar el análisis de los riesgos fiscales que afloran en los precios de transferencia. La IA puede tener impacto en los precios de transferencia desde dos perspectivas. En primer lugar, como una herramienta de apoyo en el control de los riesgos fiscales y en la facilitación del cumplimiento tributario de tal forma que sea una herramienta tecnológica encaminada al enfoque de cumplimiento tributario automático que hemos reseñado supra en este trabajo. En segundo lugar, también es interesante analizar los desafíos que puede plantear a la hora de realizar el análisis funcional DEMPE un sistema de IA, propiedad de un contribuyente, y que tiene un impacto en la cadena de valor del grupo multinacional. Desde nuestro punto de vista la IA presenta interesantes oportunidades para la aplicación el principio de plena competencia y la correcta valoración de las operaciones intragrupo, de tal manera que coadyuvaría a una minoración de los riesgos fiscales y facilitaría el cumplimiento tributario. Un sistema de IA aplicado por un contribuyente puede asistir en la valoración de aquellas operaciones in-

279. Esta Estrategia fue citada en el Plan de Control Tributario y Aduanero de 2022 y actualmente también se menciona en el Plan Estratégico de la AEAT 2024-2027 en el apartado C.7. 280. Cfr. JONES RODRÍGUEZ, L, “La estrategia 360º de la AEAT en precios de transferencia”, Blog Fiscal de Crónica Tributaria, septiembre 2022, disponible en https://blogfiscal.cronicatributaria. ief.es/la-estrategia-360o-de-la-aeat-en-precios-de-transferencia/ (último acceso: 8.11.2024).

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tragrupo de difícil valoración a efectos de plena competencia, como por ejemplo sucede con las mencionadas operaciones internas con activos intangibles. La IA podría ofrecer un reparto de los beneficios o de los costes intragrupo conforme a los parámetros introducidos en el algoritmo que no serían otros que los establecidos por las DPT OCDE en lo referente al análisis funcional DEMPE. En este sentido, ante los posibles conflictos interpretativos que puedan aflorar entre las Administraciones tributarias y la política interna de precios de transferencia de un grupo multinacional, proponemos avanzar en la idea de cumplimiento tributario automático a través de la integración de los sistemas de IA dedicados a la valoración de operaciones intragrupo de los contribuyentes con los propios sistemas de la AEAT. La clave sería fusionar el ecosistema de operaciones vinculadas intragrupo (acuerdos de reparto de costes, ventas intragrupo de activos, repartos de riesgos, licencias intragrupo, etc.) con los sistemas informáticos de la Administración tributaria. El objetivo es que exista una monitorización casi en tiempo real de las políticas internas de precios de transferencia, de tal manera que haya un canal de comunicación y transparencia constante entre ambas partes para prevenir futuras inspecciones que desemboquen en ajustes sobre precios de transferencia. Para ello, los sistemas informáticos de análisis de riesgos que tenga la Administración tributaria deben nutrirse de la información precisa en un escenario previo a la realización de una operación vinculada que pueda ser conflictiva. De esta forma estimamos que podrían adoptarse medidas previas, como por ejemplo la adopción de un APA entre el contribuyente y la Administración tributaria y así evitar controles y ajustes prospectivos. Desde otra perspectiva, la IA puede acarrear nuevos desafíos a la hora de analizar las distribuciones de beneficios y gastos dentro del grupo multinacional. Un sistema de IA puede ser capaz de realizar importantes actuaciones, como por ejemplo la toma decisiones sobre aspectos estratégicos del modelo de negocio, con efectos en la cadena de valor que pueden acabar sustituyendo a funciones humanas. En este sentido, un sistema de IA puede ser también objeto de cualquier transmisión intragrupo, de tal manera que afloraría un desafío a la hora de valorar esa operación conforme al criterio at arm´s length ante la ausencia de operaciones comparables. En los modelos de negocio altamente digitalizados, los algoritmos pueden ser los motores del desarrollo del correspondiente modelo de negocio, de tal forma que las funciones que ellos realicen tengan el carácter de significativas a la luz del análisis funcional de precios de transferencia. El correcto análisis de la cadena de valor de los grupos que utilizan la IA en sus modelos de negocio debería tener en consideración el impacto de ésta. Por ello, sería oportuno afrontar en el corto plazo una reformulación del análisis de comparabilidad en las DPT OCDE y especialmente en el análisis funcional DEMPE del Capítulo VI de las citadas Directrices, de tal forma que se aclare cuándo un sistema de IA puede estar realizando funciones significativas en la cadena de valor y de esta forma poder alinear los beneficios del grupo con aquellos territorios en los que se localiza ese sistema de IA conforme al enfoque at arm´s length. 164

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V. INSPECCIÓN TRIBUTARIA VIRTUAL Y ALGORÍTMICA: OPORTUNIDADES Y DESAFÍOS La automatización de los procedimientos y la irrupción de la IA en materia tributaria también tiene un impacto sobre las actuaciones inspectoras. Como ya se ha señalado anteriormente en este trabajo, las herramientas de IA y de Big Data están aplicándose en un escenario previo al inicio de los procedimientos comprobatorios pertinentes, sin ninguna cobertura legal al respecto. Se trata de las herramientas predictivas y de aquellas que detectan escenarios de fraude fiscal. En definitiva, la IA en materia de inspección tiene su actual potencial como herramienta de apoyo de los inspectores actuarios. No obstante, es preciso reflexionar sobre los posibles desafíos que en el futuro existirían en el caso de que el procedimiento de inspección se inundase de sistemas de IA y el papel de los algoritmos fuese decisorio. Asimismo, es preciso reflexionar sobre la posibilidad de que las actuaciones inspectoras se desarrollasen telemáticamente gracias al desarrollo de las TIC. Con este enfoque, debemos distinguir entre una inspección virtual y una inspección algorítmica. Por inspección virtual entendemos aquella que se realiza a través de herramientas tecnológicas que permiten a la Inspección de los tributos interactuar, por un lado, con los contribuyentes a través de dispositivos electrónicos y, por otro lado, realizar el elenco de facultades de control e investigación (art. 142 LGT) desde la propia sede de la Administración tributaria y accediendo a los correspondientes registros informáticos, servidores, a la denominada “nube” y a bases de datos para comprobar la exactitud de los hechos imponibles. Por su parte, la inspección algorítmica sería aquella que se realiza mayoritariamente a través de la automatización impulsada por los algoritmos, los cuales prácticamente realizarían las comprobaciones pertinentes, como por ejemplo el examen de la contabilidad, sin perjuicio de alguna mínima supervisión humana, y adoptarían las correspondientes decisiones sobre las regularizaciones que pudiesen proceder. En la actualidad no existe en el ordenamiento tributario español una inspección completamente virtual, pero sí que cabe la posibilidad de que se realicen las denominadas visitas virtuales. Con el advenimiento del COVID-19, el Real Decreto-Ley 22/2020, de 16 de junio, introdujo el art. 99.9 LGT, el cual da cobertura a la práctica de actuaciones por parte de la Administración tributaria en el marco de los procedimientos de aplicación de los tributos a través de sistemas digitales que permitan la comunicación en directo y bidireccional, pero siempre y cuando exista conformidad del obligado tributario. Señala el art. 99.9 LGT: “Las actuaciones de la Administración y de los obligados tributarios en los procedimientos de aplicación de los tributos podrán realizarse a través de sistemas digitales que, mediante la videoconferencia u otro sistema similar, permitan la comunicación bidireccional y simultánea de imagen y sonido, la interacción visual, auditiva y verbal entre los obligados tributarios y el órgano actuante, y garanticen la transmisión y recepción seguras de los documentos que, en su

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caso, recojan el resultado de las actuaciones realizadas, asegurando su autoría, autenticidad e integridad.

La utilización de estos sistemas se producirá cuando lo determine la Administración Tributaria y requerirá la conformidad del obligado tributario en relación con su uso y con la fecha y hora de su desarrollo”. Posteriormente, el Plan de Control Tributario y Aduanero de 2023 señaló la puesta en marcha del Sistema de Visita Virtual (VIVI). Según indica este Plan anual, las visitas virtuales permiten “interactuar a los obligados tributarios y a sus representantes o asesores con la Inspección sin necesidad del desplazamiento físico a la sede del órgano inspector para la firma de diligencias de constancia de hechos y actas que resultan de los propios procedimientos de Inspección, utilizando, por tanto, las técnicas digitales a las que alude el artículo 99.9 en relación con el 151.1.e), ambos de la Ley General Tributaria”. Por lo tanto, el art. 99.9 LGT, introducido en 2020 pensando en una política de contacto presencial mínimo ante la situación pandémica, ha servido de soporte para el impulso de ciertas actuaciones inspectoras a través de sistemas de videoconferencia que permitan la comunicación bidireccional y simultánea de imagen y sonido. El objeto de estas actuaciones virtuales será la comprobación e investigación del correcto cumplimiento de las obligaciones tributarias, en los casos en que sea posible y efectivo realizar esa función de la Inspección de los tributos a través de este sistema digital. Entre los beneficios de las visitas virtuales se encuentra un ahorro de costes indirectos de traslados y desplazamientos, tanto de los obligados tributarios como del personal de la Administración tributaria281. Según transmite la AEAT, las visitas virtuales de la inspección no pretenden sustituir a las visitas presenciales. Se están utilizando especialmente en las diligencias de constancia de hechos y en la firma de las actas de inspección que recogen las correspondientes propuestas de regularización al término del procedimiento inspector. Igualmente, en este mecanismo de comunicación bidireccional y simultáneo también participan los asesores o representantes de los contribuyentes. Desde nuestro punto de vista, el sistema de visita virtual es un componente más para impulsar una relación colaborativa con la Administración tributaria. Estimamos que es fundamental a la par que positivo que este mecanismo no sea una imposición. Es esencial que el obligado tributario manifieste su conformidad para que una correspondiente actuación en el marco de un procedimiento de inspección se realice a través del correspondiente sistema digital. En este caso, el legislador tributario ha respetado el derecho del obligado tributario a relacionarse electrónicamente con la Administración tributaria, a diferencia de lo que sucede en otras áreas, analizadas anteriormente en este trabajo, en las cuales se

281. Cfr. SÁNCHEZ HUETE, M.A., “Impacto del COVID-19 en la aplicación virtual de los tributos”, Quincena Fiscal, op. cit., ap. III.1.

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diluye ese derecho y se convierte en una obligación a mantener una relación electrónica con la Administración tributaria. Tras analizar el escenario presente en lo que respecta al alcance de las visitas virtuales de la Administración tributaria, conviene reflexionar de cara al futuro ante una posible ampliación de las mismas a la práctica totalidad de las facultades de la Inspección. En este sentido, ante el auge de las herramientas tecnológicas que también permea a los modelos de negocio, podría plantearse la realización de una entrada y registro en el domicilio virtual de un contribuyente, por ejemplo a través del acceso en remoto de los inspectores actuarios en los servidores o nube en la que se encuentran las facturas, la contabilidad o los datos con repercusión para la comprobación de posibles hechos imponibles. Reciente jurisprudencia del Tribunal Supremo al hilo de entradas y registros practicadas por la Administración tributaria con la correspondiente autorización judicial, ha señalado que se lesionaría el derecho a la intimidad personal y familiar, al secreto de las comunicaciones y a la protección de datos, si se accede a la información contenida en dispositivos electrónicos en el marco de una entrada y registro domiciliaria y no se garantizan los principios de necesidad, adecuación y proporcionalidad de las medidas. En este sentido, la Sala 3ª ha fijado en su doctrina282 que el juez competente que autorice la entrada y registro debe realizar el correspondiente juicio ponderativo con el fin de evitar un acceso indiscriminado a los datos almacenados en los dispositivos electrónicos. En la misma línea, la sentencia del Tribunal Supremo de 25 de junio de 2024, recurso de casación núm. 7485/2022, ha señalado que la autorización de entrada en un domicilio constitucionalmente protegido en el marco de una entrada y registro de la Inspección de los tributos no avala la incautación o volcado de los datos almacenados en un dispositivo o servidor informático. El Tribunal Supremo no prohíbe el acceso a los datos almacenados en los dispositivos electrónicos, sino que proscribe que estas injerencias en derechos fundamentales se realicen genéricamente con la simple autorización de entrada en el domicilio constitucionalmente protegido. Por el momento, no existe una doctrina expresa en el Tribunal Supremo sobre protección del domicilio virtual de los contribuyentes, pero sí que podemos percibir un importante acercamiento a su protección a través del establecimiento de esta doctrina que arroja importantes garantías a los obligados tributarios. La conocida sentencia del Tribunal Constitucional 69/1999, de 26 de abril, determinó el alcance de la protección del art. 18.2 CE sobre los domicilios de las personas jurídicas. Se considera domicilio constitucionalmente protegido de las personas jurídicas aquellas ubicaciones de las entidades en las que:

282. Vid. Sentencia del Tribunal Supremo de 29 de septiembre de 2023, recurso de casación núm. 4542/2021.

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1. Se desarrollan actividades sin intromisiones ajenas y se halla el centro de dirección. 2. Se custodian los documentos y soportes de la vida diaria de la sociedad y quedan reservados al conocimiento de terceros. Trasladando mutatis mutandis esta doctrina al panorama actual que permiten las nuevas tecnologías, no cabe duda de que las personas jurídicas pueden localizar estos espacios de custodia de documentos y soportes de la vida diaria de la sociedad, como por ejemplo la contabilidad, las facturas, los albaranes, los listados de proveedores y clientes, etc., a servidores informáticos o a la nube. Esta deslocalización física de estos documentos a un entorno virtual requiere, a nuestro modo de ver, de una reflexión para extender las garantías existentes en la práctica de una entrada y registro en el domicilio constitucionalmente protegido de un contribuyente que sea una empresa al entorno de los dispositivos electrónicos en los que se almacena esa información sensible. Este puede ser uno de los desafíos a los que se enfrenten los derechos y garantías de los contribuyentes ante el establecimiento de un futuro procedimiento de inspección virtual, en el cual los inspectores actuarios puedan acceder en remoto a los servidores informáticos en los que se halle la información que en otros tiempos pasados se hallaría en un domicilio constitucionalmente protegido. Podemos considerar a la sentencia del Tribunal Europeo de Derechos Humanos de 14 marzo de 2013, caso Bernh Larsen Holding y otros v. Noruega (rec. 24117/08), pionera en la consideración de los servidores informáticos de una empresa como domicilio protegido a los efectos del art. 8 CEDH. La sentencia resolvió un recurso planteado por tres empresas ante el acceso de las autoridades fiscales noruegas en el marco de una investigación a la información contable, sobre el funcionamiento interno, a los correos electrónicos y a la información sobre el personal de la empresa. La sentencia del Tribunal Europeo de Derechos Humanos no estimó la existencia de una vulneración del art. 8 CEDH por el hecho de que la intromisión cumplió con los principios de adecuación, necesidad y proporcionalidad y estaba avalada por la legislación noruega. Es decir, los actuarios observaron toda una serie de garantías en el copiado, tratamiento y análisis de la información incautada de los servidores que evitaron que el máximo intérprete del Convenio de Roma de 1950 declarase la vulneración del derecho fundamental a la protección del domicilio e intimidad protegido en el art. 8 CEDH. Sin embargo, la sentencia incluye dentro del concepto domicilio (home) del art. 8 CEDH al servidor informático en el que se hallen datos electrónicos de la persona que se podrían encontrar en los espacios físicos protegidos por el derecho a la inviolabilidad del domicilio. Pese a los importantes avances en las garantías de los contribuyentes que viene reconociendo la jurisprudencia, es preciso estar vigilantes ante el futuro auge del domicilio virtual de los contribuyentes y la realización de actuaciones inspectoras como las visitas virtuales con el fin de acceder a la documentación mercantil del contribuyente que históricamente se ha encontrado localizada en 168

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las empresas en ubicaciones protegidas por la inviolabilidad del domicilio ex art. 18.2 CE y art. 8 CEDH. Por el momento, reiteramos nuestro optimismo con el alcance de las visitas virtuales que se están desarrollando por parte de la AEAT por supeditarse a la conformidad del obligado tributario. En caso de que el futuro nos deparase un procedimiento de inspección virtualizado será esencial cumplir, aun con mayor vehemencia, con las garantías presentes que señala la jurisprudencia del Tribunal Supremo y el Tribunal Europeo de Derechos Humanos. Asimismo, sería oportuno llegado ese momento pensar en nuevas garantías que permitan salvaguardar el domicilio virtual de los contribuyentes. Finalmente, es interesante reflexionar sobre esta cuestión: ¿el futuro radica en una inspección plenamente algorítmica? Desde nuestro punto de vista, el procedimiento de inspección no debería convertirse en un procedimiento automatizado y tramitado por los sistemas de IA. Por el momento, ya hemos apuntado en páginas previas el potencial impacto que puede tener en la actualidad el empleo de sistemas de IA de predicción de riesgos fiscales y de señalamiento de conductas defraudatorias sustentados en la decisión final del personal de la Administración tributaria para tomar la decisión de iniciar un procedimiento de inspección sobre un contribuyente. Sin embargo, el futuro podría depararnos alguna mayor automatización del procedimiento de inspección, a imagen y semejanza de lo que ya sucede en otros procedimientos que ya se han automatizado en fases previas y en la propia gestión tributaria o procedimientos de recaudación. En este sentido, abogamos por que se garantice en la normativa la completa supervisión humana en el uso de la IA por parte de la Administración tributaria. Sería preciso que esa supervisión humana fuese de mayor intensidad en el caso de que la IA irrumpiese aun con mayor fuerza en los procedimientos de inspección o en los procedimientos sancionadores. Por supuesto, es urgente reconocer el derecho de los contribuyentes a ser conocedores de que la IA ha sido empleada en la decisión final de apertura de un procedimiento de comprobación o inspección, así como los datos empleados y ofrecer una explicación en lenguaje natural sobre la lógica inferida por el algoritmo. Cualquier actuación de los algoritmos que tengan impacto en la esfera jurídico-tributaria de los contribuyentes debe quedar salvaguardada por una serie de derechos de información a éstos y un elenco de deberes de información y buenas prácticas en el marco de las Administraciones tributarias.

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Conclusiones 1.- La digitalización de las relaciones tributarias es una constante en los últimos años auspiciado por el propio clima de digitalización de las Administraciones tributarias. El grado de intensificación de una relación electrónica con la Administración tributaria fluctúa en cada jurisdicción. En el caso de la Administración tributaria española se detecta un gran avance de las TIC y demás tecnologías disruptivas como la IA y el Big Data en la facilitación del cumplimiento tributario como en la lucha contra el fraude fiscal. Sin embargo, es oportuno que la normativa tributaria regule el fenómeno de la relación electrónica con la Administración tributaria con el fin de evitar que mediante la vía reglamentaria se imponga a todos los obligados tributarios la obligación de relacionarse electrónicamente con la Administración tributaria y cumplir sus obligaciones tributarias a través de herramientas telemáticas. El art. 96.1 predica un mandato a que la Administración tributaria promueva la utilización de técnicas y medios electrónicos, informáticos y telemáticos para el desarrollo de su actividad y el ejercicio de sus competencias, pero en ningún caso establece una habilitación a la Administración para que dicha relación se canalice exclusivamente de manera telemática, tal y como ha reconocido la sentencia del Tribunal Supremo de 11 de julio de 2023, recurso de casación núm. 6391/2021. 2.- La Administración tributaria transita hacia un nuevo enfoque que intensifica la presencia del componente digital. En este sentido, puede hablarse de la irrupción paulatina de una nueva Administración tributaria 3.0 caracterizada por la integración de los procedimientos tributarios en los ecosistemas personal y profesional de los contribuyentes con el fin de lograr una reducción de costes indirectos y estimular un cumplimiento tributario prácticamente automático. En este modelo de Administración tributaria 3.0 las tecnologías disruptivas como la IA, el Big Data, el blockchain o el Internet de las Cosas van a ser los soportes que canalicen un nuevo paradigma en las relaciones tributarias. La Administración tributaria española ya muestra señas de estar avanzando en este concepto de Administración tributaria 3.0 al incorporar herramientas de información y asistencia a los obligados tributarias sustentadas en algoritmos de

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aprendizaje automático, al facilitar un modelo de ADI, o al adoptar sistemas de IA predictiva para identificar los riesgos fiscales y proceder a posibles actuaciones comprobatorias, entre otras manifestaciones. La Administración tributaria puede y debe explotar las ventajas que ofrecen las TIC, especialmente las tecnologías disruptivas como la IA, pero siempre teniendo presente que la IA debe estar al servicio objetivo de los intereses generales ex art. 103.1 CE. En este sentido la IA aplicada en materia tributaria debe focalizarse en facilitar el cumplimento tributario, pero sin que los obligados tributarios acaben pagando un coste elevado como es la pérdida de derechos y garantías. 3.- La incorporación de algunas tecnologías disruptivas como la IA en la aplicación del sistema tributario invita a reflexionar sobre la instauración de un sistema tributario inteligente. Este sistema tributario inteligente sería aquel que para la aplicación de los tributos empela herramientas tecnológicas que automatizan la gestión, la comprobación y la recaudación tributaria, sin ningún tipo de intervención humana en la toma de decisiones o predicciones. Las ventajas existentes en la aplicación de un enfoque inteligente o smart en los procedimientos tributarios y en las actuaciones administrativas no deben ocultar los importantes desafíos que puedan producirse sobre los derechos y garantías de los contribuyentes cuando interactúan con algoritmos black box o de caja negra, especialmente sobres sus derechos fundamentales. 4.- Como consecuencia de las estrategias de integración de la Administración tributaria en los ecosistemas personal y profesional de los obligados tributarios con el fin de facilitar el cumplimiento tributario defendemos que nos adentramos en una era presidida por el cumplimiento tributario automático. Este cumplimiento tributario automático se nutre de la relación cooperativa y de un cumplimiento tributario por diseño. Gracias a la IA o el Big Data se pueden personalizar los servicios y los programas de cumplimiento sobre las características y el perfil de riesgos que presenta un contribuyente. Por ello, el trinomio cumplimiento tributario automático - relación cooperativa - cumplimiento tributario por diseño disciplina una nueva era de estímulo del cumplimiento tributario y de lucha contra el fraude fiscal a través de herramientas tecnológicas disruptivas. En este sentido, el sistema VERI*FACTU es una manifestación de esa simbiosis entre los sistemas informáticos de la AEAT y los sistemas de facturación de los contribuyentes con el fin de que la Administración tributaria obtenga casi en tiempo real la información con trascendencia tributaria y se transiten en la línea de un cumplimiento tributario automático. 5.- El gran desafío en el empleo de la IA para la lucha contra el fraude fiscal es el de la opacidad y, en conexión con ella, el del posible afloramiento de tratamientos discriminatorios a los contribuyentes afectados por los algoritmos como consecuencia de sesgos discriminatorios. El uso de la IA junto a técnicas de Big Data aparece también en una fase incipiente de los procedimientos tributarios a efectos comprobatorios. El empleo 172

Conclusiones

de la herramienta HERMES en la AEAT es un ejemplo de utilización de estas tecnologías para analizar los riesgos fiscales de los contribuyentes y detectar situaciones de incumplimiento o fraudulentas. No existe una regulación específica en la normativa tributaria que arroje seguridad jurídica y garantice la protección de los derechos y garantías de los obligados tributarios que se ven afectados por un procedimiento de comprobación o inspección como consecuencia del uso de un sistema de IA que ha servido de apoyo al personal de la Administración tributaria. En este sentido, se desconoce la cantidad y calidad de los datos de los que se ha nutrido el algoritmo para realizar una determinada predicción o señalamiento de posible fraude sobre un contribuyente. Esto puede ocasionar lesiones de derechos fundamentales como la igualdad, la intimidad personal y familiar, la protección de datos o la inviolabilidad del domicilio, tal y como se ha analizado en este trabajo. 6.- Es preciso un incremento de la transparencia en el uso de la IA por parte de la Administración tributaria, especialmente en la lucha contra el fraude fiscal. Para ello, puede resultar interesante adoptar en la normativa tributaria las garantías que se desprenden del RGPD sobre la elaboración de perfiles y la adopción de decisiones automatizadas que afectan a su posición. Igualmente, deben reconocerse nuevos derechos como el derecho a la explicabilidad o el derecho a conocer la existencia y la aplicación de los sistemas de IA que afectan al contribuyente. Este nuevo catálogo de derechos puede incorporarse en la LGT en un art. 96 bis titulado Utilización de la Inteligencia Artificial en las actuaciones y procedimientos tributarios. Este precepto regularía los límites del uso de la IA por parte de la Administración tributaria apostando por la transparencia y la supervisión humana obligatoria de todas las decisiones o predicciones de los algoritmos tributarios. El principio de buena administración, consagrado específicamente en el art. 41 de la Carta de Derechos Fundamentales de la Unión Europea, avalaría la incorporación de una explicación comprensible en lenguaje natural a los contribuyentes que se ven afectados por sistemas de IA decisorios o predictivos y que acaban proyectando consecuencias sobre su esfera jurídico-tributaria. 7.- La transparencia ayudará a legitimar el empleo de la IA en el ámbito tributario. La normativa tributaria no ofrece ninguna cobertura actualmente al uso de la IA para elaborar perfiles de riesgo de cada contribuyente, tal y como exige el art. 22 y Considerando 71 RGPD. Igualmente, el Reglamento de IA en su Considerando 59 ha descartado la consideración de alto riesgo de los sistemas de IA utilizados por las Administraciones tributarias. Para ello, este trabajo ha propuesto, junto a la incorporación de un derecho de los contribuyentes a la explicabilidad de las decisiones que directa o indirectamente afectan a su posición jurídico-tributario como consecuencia de un sistema de IA, la creación de u Comité de seguimiento que garantice la supervisión humana de aquellos algoritmos sustentados en el aprendizaje automático y los

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de caja negra para evitar desviaciones y tratamientos discriminatorios. Este Comité podría estar conformado por personal de la Administración tributaria, personal técnico especializado en ciencias computacionales, por los profesionales tributario y supervisado también por el Defensor del Pueblo. Como otra opción, podría dotarse al Consejo para la Defensa del Contribuyente de competencias para supervisar la creación de sistemas de IA en la Administración tributaria y fiscalizar el impacto sobre los derechos y garantías de los contribuyentes. 8.- La aplicación de la IA en materia tributaria también puede ayudar a estimular el cumplimiento tributario y a controlar los riesgos fiscales en áreas que suscitan conflictividad como son los precios de transferencia. En conexión con el enfoque de cumplimiento tributario automático defendido en este trabajo, abogamos por que los contribuyentes que son empresas empleen sistemas de IA para autogestionar los riesgos fiscales existentes en sus operaciones intragrupo y que se interrelacionen con los sistemas de IA de la Administración tributaria en orden a conseguir una valoración y un reparto de beneficios intragrupo acordes con el principio de plena competencia. De esta manera, habría un control prácticamente en tiempo real de los riesgos asociados a las operaciones vinculadas y podrían evitarse posteriores comprobaciones que podrían desembocar en conflictos tributarios. interrelacionar los sistemas de IA de los contribuyentes que son empresas. Por su parte, el empleo de la IA dentro de la cadena de valor de una empresa multinacional también merece una reflexión sosegada cuando imita funciones humanas significativas. En este sentido, el análisis funcional, especialmente en lo que respecta a operaciones con activos intangibles, debería adecuarse en las DPT OCDE de tal forma que puedan alinearse los beneficios del grupo conforme al principio de plena competencia en aquellos territorios en los que se localiza un sistema de IA y realiza funciones significativas y con impacto en la cadena de valor. 9.- El avance de las TIC puede estimular la realización de actuaciones inspectoras virtuales. Gracias al sistema VIVI empleado por la AEAT ya se pueden realizar algunas visitas virtuales en los procedimientos tributarios. En el marco del procedimiento inspector se está utilizando para las diligencias de constancia de hechos y en la firma de las actas. El art. 99.9 LGT permite la realización de estas actuaciones respetando una serie de garantías y siempre supeditado a la conformidad del obligado tributario. De cara al futuro sería interesante mantener esta conformidad del obligado tributario a la hora de realizar una actuación virtual en un procedimiento tributario como muestra de un verdadero derecho a relacionarse electrónicamente con la Administración tributaria y no como ser una obligación dicha relación vía telemática. No obstante, también será preciso atender a la jurisprudencia para reforzar la protección del domicilio virtual ante posibles actuaciones inspectoras que se adentren en los servidores o en la nube donde se localiza documentación económica y de gestión de las empresas.

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