Читать книгу Inteligencia artificial y administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes - Fernando Serrano Antón - Страница 20

Tal y como destacan Rodríguez-Piñero y Bravo-Ferrer y Fernández López, conforme a la consolidada doctrina del Tribunal Constitucional sobre el artículo 14 CE26, «[l]os poderes públicos están obligados a aplicar de igual modo la misma norma a supuestos equiparables, exigiéndose (…) la razonabilidad de la diversidad de trato frente a un mismo mandato jurídico que ha de ser aplicado por el operador jurídico sea este la Administración, sea el órgano judicial, sin distinción de personas»27.

Pues bien, se dijo antes que uno de los riesgos de las tecnologías de IA es, precisamente, la discriminación algorítmica, como consecuencia de los sesgos introducidos por el diseño del algoritmo o de los producidos por su funcionamiento, que en el ámbito objeto de estudio son capaces de derivar en categorizaciones de obligados tributarios o en decisiones sobre obligados tributarios con criterios injustificables conforme al principio de igualdad en la aplicación de la ley y, por ende, discriminatorias y arbitrarias.

No se trata de una mera especulación teórica, puesto que, como apunta García-Herrero Blanco, «[e]n el contexto de las administraciones tributarias se conocen ya casos de discriminación algorítmica. Así, en la Administración fiscal americana (Internal Revenue Service) se emplearon criterios inapropiados (como sus posiciones políticas) en la selección de contribuyentes que iban a ser sometidos a un procedimiento de comprobación»28.

A la hora de valorar la posibilidad de discriminación algorítmica en España ha de tenerse en cuenta que, por ejemplo, entre las líneas de acción de la Agencia Estatal de Administración Tributaria («AEAT» a partir de ahora) se encuentran, en la síntesis que realiza Borja Tomé29, el desarrollo de:

– Modelos predictivos para detectar situaciones que en el pasado han finalizado en un incumplimiento fiscal o recaudatorio con el objeto de predecir nuevos incumplimientos y de prevenir posibles impagos o vaciamientos patrimoniales, y

– Modelos de clasificación y perfilado de contribuyentes a partir de su comportamiento o características, tanto para la adopción de estrategias diferentes en la asistencia y prevención del fraude, como para la selección contribuyentes para su auditoría control.

La razonabilidad en la desigualdad de trato entre obligados tributarios, como resultado del empleo de IA, se convierte en la clave para evitar que prevalezca cualquier clase de discriminación por circunstancias o condiciones personales o sociales.