Читать книгу Inteligencia artificial y administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes - Fernando Serrano Antón - Страница 12

La actividad administrativa tiene el deber de orientar su actuación al interés general. Se trata de un deber moral exigido socialmente que es también un deber jurídico a la estar recogido en la Constitución. En este sentido el Artículo 103.1 CE:

1. La Administración Pública sirve con objetividad los intereses generales y actúa de acuerdo con los principios de eficacia, jerarquía, descentralización, desconcentración y coordinación, con some-timiento pleno a la ley y al Derecho.

Se trata por tanto de un deber jurídico, que impone la realización de conductas a la Administración en consideración de los intereses de la sociedad.

La cláusula “intereses generales” legitima la acción de la Administración y la existencia misma del Estado, así como las potestades que le otorga el ordenamiento jurídico.

Las actuaciones administrativas consisten en el ejercicio de potestades establecidas por el ordenamiento jurídico para la consecución de un fin alineado con el interés general.

La aplicación de las potestades regladas es directa. El proceso de toma de decisiones consiste en calificar el hecho para aplicar la consecuencia establecida en la norma correspondiente.

En el supuesto del ejercicio de potestades discrecionales, la Administración goza de una cierta libertad estimativa para elegir la solución que estime más idónea. Ello implica la aparición de dos riesgos:

1. La adopción de decisiones sin ninguna razón que la justifique. Es lo que se denomina arbitrariedad. O lo que es lo mismo: la falta de motivos para la toma de una decisión.

2. La inadecuación de la motivación a la finalidad asignada por la norma que atribuye la potestad. Es lo que se denomina desviación de poder. Tiene que existir una correspondencia acción-fin.

Para prevenir los riesgos se exige la motivación de las actuaciones administrativas. En la motivación.

1. Se exponen las razones por las que se ha tomado determinada decisión.

2. Se establece la conexión racional entre la decisión adoptada y la finalidad prevista en la norma habilitante.

La motivación sirve para justificar una decisión. Permite exponer para un caso concreto, como se relaciona la potestad asignada con la finalidad, para la que se ha establecido la potestad. Consiste en reflejar el mecanismo racional utilizado para establecer esta conexión.

La motivación se convierte en un deber para la actividad administrativa tributaria recogida en el artículo 103.3 de la Ley General Tributaria: 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.

¿Cómo motivar las actuaciones administrativas que tengan su fundamento en la aplicación de la inteligencia artificial?

Para analizar esta cuestión hay que partir, de nuevo, de una clasificación de los supuestos posibles con un doble criterio:

• La inteligencia artificial puede proporcionar indicios o servir de base para la actuación automatizada.

• Se puede tratar de un sistema basado en reglas (SBR) o de un sistema basado en casos pasados (SBC).

Para los supuestos de generación de indicios, será la actividad posterior la que permita identificar las razones y la racionalidad de la decisión que se adopte.

El problema es más difícil de resolver para los supuestos de actuación automatizada.

Para éstos, en los supuestos de los sistemas basados en reglas, son éstas las que contienen la esencia que ha de servir para realizar la motivación. Son los expertos los que han determinado las razones y la lógica que las conecta con la finalidad de la potestad administrativa.

Así, por ejemplo, si se establecen determinadas reglas para realizar la selección de obligados tributarios a inspeccionar, han de ser estas reglas las han de servir para justificar la decisión.

Para los sistemas basados en casos pasados, la IA distingue ente mode-los interpretables y los que no lo son.

Los modelos interpretables son aquéllos en los que el modelo aplicado explica los criterios por los que se ha realizado una estimación.

Por ejemplo, la figura siguiente representa un árbol de clasificación en el que las variables que el modelo ha seleccionado para atribuir una probabilidad de impago del 89% para una deuda tributaria han sido:

Importe de las autoliquidaciones > Valor de referencia 1.

Deuda en ejecutiva > Valor de referencia 2.

Valor medio de ratio de endeudamiento > Valor de referencia 3.

Número de operaciones que han generado ingresos < Valor de referencia 4.

Porcentaje de empleados que han sido contratados por otra entidad > Valor de referencia 5.

Las variables utilizadas y los valores de referencia para cada una de ellas las determina el propio algoritmo empleado.

En este ejemplo se tomaron 6.530 casos pasados para entrenar, de los cuales el 1,5 % de los casos utilizado tienen un determinado patrón, habiendo resultado que el 89% de estos casos han sido declarados deudores fallidos. (87 casos).

La interpretación de un modelo predictivo consiste en entender el criterio seguido para realizar una predicción. Se trata de atribuir significado al resultado del algoritmo.

Considérese un modelo de IA diseñado para diagnosticar enfermedades, que utiliza un conjunto de variables relativas a síntomas, antecedentes familiares, hábitos y contexto del paciente. Los valores de las variables, para un caso concreto, son comparados con el conjunto de casos pasados diagnosticados, estableciéndose por el algoritmo que encaja en un perfil determinado para el que se ha diagnosticado con acierto determinada enfermedad. El modelo sería interpretable, si identifica las variables que han sido determinantes para realizar la clasificación.

En el ámbito de las potestades tributarias discrecionales la identificación de estas variables permite conocer las características empleadas en la predicción.

Supone un paso más: Ya no se dispone sólo de un criterio estadístico, que establece que un elevado porcentaje de casos idénticos al que se examina han producido determinado resultado, sino que se conoce cuáles han sido estas características.

Identificadas estas características se puede dar una explicación lógica al comportamiento común de todos los casos pasados observados: En el ejemplo anterior, estas características pueden estar relacionadas entre sí, permitiendo explicar el comportamiento común, que en este caso sería el incumplimiento de la obligación de pago.