Colección: Atelier Fiscal
Director: Miguel Ángel C OLLADO Yu RRITA
(Catedrático de Derecho financiero y tributario de la UCLM)
Ayuda PID2022-139650OB-100 “Administración electrónica, inteligencia artificial y tributos” financiado por:
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-JMO2024-HEI-TCH-RSCH).
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Sin garantía S no hay buena adminiStración inteligen -
c apítulo i. inteligencia artificial y tratamiento ma Sivo de datoS en la agencia eStatal de adminiStración tributaria: técnica S, SiStema S y evolución
I.1. El empleo de sistemas de tratamiento masivo de datos y de técnicas inteligencia artificial en aplicación del sistema tributario ..........
I.1.1.
I.1.2. Los sistemas de tratamiento masivo de datos de los contribuyentes en los planes de control tributario y aduanero de la Agencia Estatal de Administración Tributaria ................................
I.1.2.1. Los planes anuales de Control Tributario, sus Directrices Generales y la licitación de contratos del sector público como punto de partida para examinar el alcance de los sistemas de inteligencia artificial 57
I.1.2.2. Examen de las Directrices del Plan de Control Tributario (periodo 2015-2025) y las licitaciones de los contratos del sector público como indicio para la detección de posibles técnicas de inteligencia artificial .................................
60
I.1.2.2.1. Directrices de los planes de control del periodo 2015-2019 ...................................... 63
I.1.2.2.2. Directrices del Plan Estratégico de la Agencia Tributaria 2020-2023 80
I.1.2.2.3. Directrices del Plan Estratégico de la Agencia Tributaria 2024-2027 106
I.2. Un acercamiento a los sistemas de tratamiento masivo de información y el posible uso de inteligencia artificial
129
I.2.1. Sistemas de tratamiento masivo de datos 130
I.2.1.1. El ecosistema Zújar: el gran motor analítico corporativo 131
I.2.1.2. Entornos analíticos especializados y complementarios... 133
I.2.1.3. Capacidades para información no estructurada, análisis relacional avanzado e informática forense ................. 135
I.2.1.4. Fuentes masivas de datos y herramientas de integración esenciales .......................................... 143
I.2.1.5. La infraestructura tecnológica subyacente para el tratamiento masivo ....................................... 146
I.2.2. Clasificación detallada de sistemas por probabilidad de uso de técnicas de inteligencia artificial 148
I.2.2.1. Técnicas de inteligencia artificial confirmadas o uso explícito o admitido 150
I.2.2.2. Inteligencia artificial altamente probable o cuya funcionalidad sugiere intensamente su uso ..................... 160
I.2.2.3. Empleo de la inteligencia artificial como posible o potencial ............................................... 169
I.2.3. El panorama de la inteligencia artificial: la brecha entre evidencia y discurso oficial ......................................... 171
I.3. La Estrategia de Inteligencia Artificial de la Agencia Estatal de la Administración tributaria........................................ 173
I.3.1. Estructura y contenido de la Estrategia de Inteligencia Artificial y el compromiso ético ..................................... 176
I.3.1.1. El principio de responsabilidad proactiva ............ 177
I.3.1.2. Un enfoque centrado en la persona (human centric) ... 180
I.3.1.3. La seguridad y el gobierno de la inteligencia artificial 183
I.3.2. Transparencia selectiva y el desequilibrio asistencial vs control 187
I.3.3. La implementación práctica de los principios éticos y garantías fundamentales 189
I.3.4. La Estrategia como posicionamiento (efectista) vs gobernanza operativa (efectiva) 192
I.3.5. Un acercamiento crítico 193
c apítulo ii. loS SiStema S de inteligencia artificial en la agencia eStatal de adminiStración tributaria ......................... 197
II.1. La interpretación restrictiva del concepto de sistema de inteligencia artificial, ¿una huida hacia delante en la actuación de la Agencia Estatal de Administración Tributaria? ................................ 197
II.2. Los siete elementos definitorios de los sistemas de inteligencia artificial .................................................... 206
II.2.1. Son sistemas basados en máquinas ...................... 207
II.2.2. Están diseñados para funcionar con distintos niveles de autonomía .................................................. 208
II.2.3. Pueden mostrar capacidad de adaptación tras su despliegue .. 211
II.2.4. Persiguen objetivos explícitos e implícitos ................. 214
II.2.5. Infieren y generan salidas ............................. 216
II.2.6. Predicciones, contenidos, recomendaciones y/o decisiones..... 219
II.2.7. Los resultados pueden influir en entornos físicos o virtuales .. 222
II.2.8. Sistemas que quedan al margen del concepto de inteligencia artificial ................................................ 223
II.3. Proyección de la definición de sistemas de inteligencia artificial a las aplicaciones de tratamiento masivo de datos que emplea la Agencia
Estatal de Administración Tributaria .
II.3.1. Sistema de minería de datos sobre el Registro de Operadores Intracomunitarios 228
II.3.2. Sistema sobre la devolución del Impuesto sobre el Valor Añadido para no residentes comunitarios 230
II.3.3. Proyecto MIDAS 232
II.3.4. Asistentes virtuales y tecnologías conversacionales (AVIVA, Asistente Renta, Asistente Censal, Asistentes TEAC/DGT, Asistente Sede Electrónica, IVR)
II.3.5. NIDEL
II.3.6. Modelos predictivos específicos IRPF (detección de no declarantes)
II.3.7. Sistema de aduanas DOBLING ......................... 240
II.3.8. Preparación de corpus para large language models (IA generativa)
II.3.9. Asistencia/reducción de errores IRPF y nudges en renta ...... 243
II.3.10. Buscón (motor de búsqueda e indexado corporativo) ....... 244
II.3.11. Herramientas de analítica forense avanzada (Cellebrite Pathfinder Enterprise) .............................................. 246
II.3.12. Algoritmo de análisis de riesgo en aduanas .............. 248
II.3.13. HERMES (sistema de gestión y análisis de riesgos) ......... 250
II.3.14. Software de análisis de criptoactivos ....................
II.3.15. Proyecto HERACLES ................................ 254
II.3.16. TESEO (herramienta de análisis gráfico de vínculos) ........ 255
II.3.17. RIFA (recuperación información fuentes abiertas) ........... 258
II.3.18. Sistema de detección de “falsos no residentes” ............ 259
II.3.19. TNA (transaction national analysis) ...................... 261
II.3.20. Servicio de análisis de datos sobre capacidad económica ... 263
II.3.21. Sistema de Inteligencia Recaudatoria (ALPHA) ............. 264
II.3.22. Base Unificada de Conocimiento (BUC) - Inteligencia Jurídica 266
II.3.23. Sistema de Gestión Integral de Reclamaciones (PLATEA) .... 267
II.3. Reflexión 269
c apítulo iii. l a calificación de loS SiStema S de inteligencia artificial .................................................... 271
III.1. ¿Sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo en la Agencia Estatal de Administración Tributaria? ................................ 271
III.1.1. El concepto de alto riesgo ............................ 271
III.1.2. Criterios de exclusión como sistemas de alto riesgo......... 277
III.1.2.1. La ausencia de influencia sustancial 278
III.1.2.2. La elaboración de perfiles: criterio de inclusión automático 280
III.1.3. Sistemas de alto riesgo para el acceso y disfrute de servicios y prestaciones esenciales 280
III.1.3.1. Contexto y evolución normativa ..................
III.1.3.2. La interpretación restrictiva ..................... 287
III.1.4. Sistemas de alto riesgo empleados en garantía del cumplimiento del Derecho
III.1.4.1. Contexto y evolución normativa .................. 289
III.1.4.2. Las inferencias de indicio penal obtenidas en vía administrativa por los sistemas de inteligencia artificial, ¿alto riesgo?
III.1.4.3. La interpretación restrictiva: el concepto de alto riesgo vinculado al delito, ¿puede generar asimetrías en el nivel de protección entre los distintos países de la UE?
III.2. Sistemas de inteligencia artificial prohibidos en el ámbito tributario
295
298
300
III.2.1. Manipulación subliminal, deliberada o engañosa 301
III.2.1.1. Concepto y requisitos 301
III.2.1.2. Los acicates en el criterio administrativo (no modificable) en Renta Web 303
III.2.1.3. Herramientas informativas con interpretaciones sesgadas .............................................. 304
III.2.1.4. Actuaciones tributarias basadas en perfiles de riesgo 305
III.2.1.5. La aplicación de la prohibición de manipulación y engaño perjudicial
307
III.2.2. Explotación de vulnerabilidades ........................ 308
III.2.2.1. Concepto y requisitos .......................... 308
III.2.2.2. La brecha de gobernanza y la desprotección de vulnerables 310
III.2.3. Puntuación social generalizada ......................... 313
III.2.3.1. Concepto y requisitos .......................... 313
III.2.3.2. Evaluación legítima para fines específicos vs puntuación social prohibida ..................................... 316
III.2.3.3. La puntuación social en el contexto de la Administración tributaria ........................................... 317
III.2.4. Evaluación de riesgo para predecir delitos basada únicamente en perfilado o personalidad ................................. 319
III.2.4.1. Concepto y requisitos 319
III.2.4.2. Aplicabilidad a los sistemas de análisis de riesgo en el contexto tributario 320
III.2.5. Creación/ampliación de bases de datos faciales mediante scraping no selectivo, inferencia de emociones e identificación biométrica remota en tiempo real ..................................... 322
III.2.6. La limitada incidencia de las prácticas prohibidas del RIA en la AEAT ................................................ 323
III.3. Los sistemas de riesgo limitado o nulo ........................ 325
III.3.1. Sistemas de riesgo limitado: el énfasis en la transparencia ... 326
III.3.2. Sistemas de riesgo mínimo o nulo: la ausencia de obligaciones específicas del RIA ........................................
327
III.4. Calificación de los sistemas analizados y consecuencias ............ 328
III.4.1. Calificación de los sistemas analizados ................... 329
III.4.2. Consecuencias de la calificación ........................ 330
III.4.3. Gobernanza y supervisión de la inteligencia artificial en España: el importante papel de la AESIA ante la calificación de los sistemas de inteligencia artificial y sus desafíos de independencia .......... 332
c apítulo iv. l a fragmentación de loS mecaniSmoS de control 335
IV.1. El despliegue de la inteligencia artificial en aplicación del sistema tributario: el deber de contribuir al sostenimiento de los gastos públicos y las afecciones a bienes jurídicos protegidos por los posibles conflictos .................................................... 335
IV.1.1. La Dignidad Humana ................................ 338
IV.1.2. Respeto de la intimidad .............................. 341
IV.1.3. Protección de datos de carácter personal ................. 351
IV.1.4. Igualdad y no discriminación .......................... 361
IV.1.5. La tutela judicial efectiva y los derechos de defensa ........ 368
IV.1.6. El principio de buena administración .
IV.1.7. El principio de legalidad .............................. 379
IV.1.8. El principio de seguridad jurídica ....................... 385
IV.2. La insuficiencia de los mecanismos de control. La regulación fragmentaria de los sistemas de inteligencia artificial a través del derecho interno y sus implicaciones en su gestión por la Administración tributaria ..... 391
IV.2.1. La normativa tributaria y administrativa general ............ 394
IV.2.1.1. La actuación administrativa tributaria y los sistemas de inteligencia artificial .................................. 394
IV.2.1.1.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. 394
IV.2.1.1.2. Las principales limitaciones para garantizar la transparencia y el control ........................... 397
IV.2.1.1.3. La insuficiencia del marco normativo tributario específico frente a los sistemas de inteligencia artificial ... 404
IV.2.1.2. La actuación administrativa automatizada en el ámbito administrativo general 411
IV.2.1.3. La doctrina del TS sobre el caso BOSCO y sus implicaciones respecto del ámbito tributario 414
IV.2.1.4. La doctrina Elsbury y el rechazo de la opacidad como estrategia disuasoria .................................. 416
IV.2.2. Las implicaciones de la normativa sobre protección de datos . 418
IV.2.2.1. Su insuficiencia ante la irrupción de los sistemas de inteligencia artificial: elementos clave ..................... 418
IV.2.2.2. Otros dos problemas clave ...................... 422
IV.2.2.2.1. La ausencia de evaluaciones de impacto como deficiencia en el control ex ante ..................... 422
IV.2.2.2.2. La insuficiente calidad de la ley 424
IV.2.3. La Ley integral para igualdad de trato y la no discriminación 425
IV.2.4. Softlaw 427
IV.2.5. La insuficiencia manifiesta del actual marco normativo 429
IV.3. La defensa de los obligados tributarios ante el uso de sistemas de inteligencia artificial por las administraciones tributarias: ¿dónde quedan las garantías jurídicas? Posibles vías de impugnación 431
IV.3.1. Desafíos fundamentales para la defensa
432
IV.3.2. La barrera de la opacidad algorítmica 433
IV.3.3. Insuficiencia de la motivación formal 434
IV.3.4. Dificultad en el acceso a la información y la prueba 439
IV.3.5. Desplazamiento de facto de la carga probatoria
443
IV.3.6. Inefectividad potencial de trámites esenciales 445 c apítulo v. diScuSión de loS reSultadoS, concluSioneS y recomendacioneS ................................................... 451
V.1. Respecto de la evolución de los sistemas de inteligencia artificial y del tratamiento masivo de datos en la Agencia Estatal de Administración
Tributaria (Capítulo I) 451
V.1.1. En relación con los objetivos específicos 451
V.1.2. En relación con las hipótesis de investigación 452
V.1.3. Principales conclusiones 453
V.2. Sobre los sistemas de inteligencia artificial en la Agencia Estatal de Administración Tributaria (Capítulo II) 454
V.2.1. En relación con los objetivos específicos 454
V.2.2. En relación con las hipótesis de investigación ..............
V.2.3. Principales conclusiones ..............................
V.3. En cuanto a la calificación de los sistemas de inteligencia artificial (Capítulo III) ............................................ 458
V.3.1. En relación con los objetivos específicos ..................
V.3.2. En relación con las hipótesis de investigación ..............
V.3.3. Principales conclusiones ..............................
V.4. Sobre la fragmentación de los mecanismos de control (Capítulo IV) 461
V.4.1. En relación con los objetivos específicos
V.4.2. En relación con las hipótesis de investigación 462
V.4.3. Principales conclusiones .............................. 463
V.5. Recomendaciones
V.5.1. Recomendaciones de reforma normativa y desarrollo legal
V.5.2. Recomendaciones para la AEAT
V.5.3.
a nexo i. contratoS públicoS de la agencia eStatal de a dminiStración t ributaria SeleccionadoS para Su análiSiS como fuente para el eStudio de SiStema S de tratamiento ma Sivo de datoS e inteligencia
a nexo ii. c atálogo funcional de SiStema S y SubSiStema S tecnológicoS de la agencia eStatal de a dminiStración t ributaria
VI. Análisis de riesgos, fraude, big data e inteligencia artificial ......... 535
VII. Aduanas e impuestos especiales 539
VIII. Cooperación internacional e intercambio de información 541
IX. Asistencia, sede electrónica y relación con el contribuyente 543
X. Gestión interna y soporte administrativo 545
XI. Infraestructura tecnológica y servicios horizontales 547
XII. Informática forense y OSINT ................................ 551 a nexo iii. diccionario de términoS vinculadoS a loS SiStema S de inteligencia artificial ................................... 553
