Comprobaciones tributarias, anclas cognitivas e inteligencia artificial
El premio Nobel de Economía Richard Thaler, para ilustrar el impacto psicológico del denominado efecto anclaje en el comportamiento humano, hace referencia en su libro Nudge a un experimento en el que determinados alumnos, que eran preguntados por la fecha en que Atila saqueó Europa, daban respuestas con más de 300 años de diferencia por el mero hecho de que, anteriormente, hubieran anotado cifras altas o bajas de los últimos tres dígitos de su número de teléfono.
El también premio Nobel de Economía Daniel Kahneman menciona otro inquietante experimento en su libro Thinking Fast and Slow. Jueces alemanes, con una media de más de 50 años de experiencia, estimaron una pena de prisión mayor o menor para una mujer que había sido sorprendida robando, según el número de los dados (3 o 9) que habían sido echados previamente. Los que habían sacado un 9 decidieron que debería ser sentenciada, de media, a 8 meses. Mientras que los que sacaron un 3, la sentenciaron a 5 meses.
El establecimiento de una deuda de referencia o importe a regularizar en cada obligado tributario constituye una práctica extendida por nuestra Administración tributaria que puede pues condicionar el resultado final de cualquier comprobación fiscal, a modo de profecía autocumplida. Fundamentalmente porque una parte de la retribución de nuestros funcionarios públicos depende del importe de la deuda tributaria finalmente cobrada o regularizada, incluidas las sanciones impuestas, y porque la retribución final está ligada a tal deuda de referencia. El importe relativo del incentivo variable ligado a la consecución de objetivos no debería ser un dato relevante. Pequeños incentivos pueden sesgar el comportamiento humano, como han venido evidenciando los más eminentes psicólogos conductuales. Kahneman, por ejemplo, en su artículo Developments in the Measurement of Subjective Well-Being, citaba otro ensayo social en el que se pidió a los participantes que hicieran una copia de una hoja de papel en una fotocopiadora, pero se dispuso que la mitad de ellos encontrara una moneda de diez centavos en la propia fotocopiadora. Esos diez centavos demostraron ser suficientes para marcar una diferencia sustancial en lo satisfechas que las personas decían estar con sus vidas.
En definitiva, el establecimiento de deudas de referencia a recaudar por contribuyente puede llegar a sesgar a los funcionarios públicos, de forma consciente o inconsciente, a la hora de cumplir su obligación de servir con objetividad los intereses generales, por mandato del artículo 103.1 de nuestra Constitución.
La propia definición de perfiles de riesgo de los contribuyentes es un asunto delicado. En un Estado social y democrático de Derecho, el legítimo objetivo de la lucha contra el fraude debe ser adecuadamente ponderado en atención a otros derechos y libertades fundamentales. Al definir categorías de contribuyentes según su nivel de riesgo, la Administración debe garantizar que el método seguido evite arbitrariedades y discriminaciones injustificadas. Si añadimos al efecto anclaje derivado de las deudas de referencia establecidas ex ante, un modelo de perfilación de riesgos que parta fundamentalmente de regularizaciones tributarias históricas efectuadas a determinados contribuyentes, el efecto combinado puede desencadenar un círculo vicioso en el que las deudas exigidas en comprobaciones tributarias acabe recayendo, progresivamente, en un número de empresas cada vez más reducido, a pesar de que cumplan razonablemente con sus obligaciones tributarias. Este riesgo ha venido siendo advertido por Tomasz Mickievicz y por otros académicos.
Cada vez resulta más frecuente el uso de herramientas informáticas para establecer perfiles basados únicamente en el tratamiento automatizado de datos, supuestos en los que deben respetarse los principios de transparencia, proporcionalidad y protección y minimización de datos previstos por el Reglamento de la Unión Europea relativo a la protección de datos personales de las personas físicas.
La Administración tributaria española es un referente internacional en materia de software avanzado dirigido a luchar contra el fraude, y en el que se utiliza inteligencia artificial. No obstante, las fuentes y los tipos de datos utilizados, así como los algoritmos definidos en el modelo para clasificar a los obligados tributarios por su nivel de riesgo, es hoy una caja negra para los ciudadanos. Una caja negra probablemente similar a la del sistema algorítmico «Syri», desarrollado por la Administración holandesa, que definía una escala de riesgos fiscales atribuibles a contribuyentes sobre la base de datos masivos encriptados. El tribunal de distrito de La Haya resolvió el 5 de febrero de 2020 que la normativa reguladora de «Syri» resultaba incompatible con el derecho al respeto de la vida privada y familiar previsto en el artículo 8 del Convenio Europeo de Derechos Humanos. Y ello en la medida en que el Gobierno holandés no hizo pública información objetiva y verificable alguna acerca de este sistema algorítmico, que permitiera a los ciudadanos adaptar su conducta adecuadamente. Y porque no se aclaraba qué datos e indicadores de riesgos eran utilizados por «Syri», ni cómo adoptaba decisiones que fueran plausibles.
El pasado 13 de marzo de 2024 el Parlamento de la Unión Europea acordó adoptar una propuesta de Reglamento que contempla normas armonizadas en materia de inteligencia artificial, que resultarán de directa aplicación en los Estados miembros de la Unión Europea. Esta norma establece un estricto escrutinio de sistemas de inteligencia artificial calificados como de alto riesgo debido a su posible perjuicio para nuestros derechos fundamentales, la democracia y el Estado de derecho. En la propuesta de Reglamento se señala que los sistemas de inteligencia artificial inadecuados pueden impedir el derecho a la tutela judicial efectiva y a un juez imparcial, así como los derechos de defensa y de presunción de inocencia y el derecho a una buena administración.
Entre los sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo se incluyen los orientados a predecir la comisión o reiteración de un delito real o potencial mediante la elaboración de perfiles de personas físicas, así como los sistemas orientados a evaluar comportamientos delictivos pasados de personas físicas o grupos, o a elaborar perfiles durante la detección, investigación o el enjuiciamiento de infracciones penales (como los delitos contra la Hacienda Pública). Se exige que los sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo vayan acompañados de la documentación e instrucciones de uso oportunas, y que se incluya información clara y concisa sobre los posibles riesgos para los derechos fundamentales y los riesgos de discriminación para las personas potencialmente afectadas. Podrá solicitarse la adopción de medidas adecuadas para evitar los riesgos correspondientes o para retirar tales sistemas del mercado.
No se considerarán como sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo los destinados a procesos administrativos propios de las autoridades fiscales y aduaneras que lleven a cabo tareas administrativas de análisis de información, de conformidad con la legislación de la Unión para luchar contra el blanqueo de capitales. Los Estados miembros deberán aquí limitarse a facilitar la elaboración de códigos de conducta destinados a fomentar la aplicación voluntaria de los requisitos previstos para los sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo.
Es de esperar que la Administración tributaria española acabe adoptando tales códigos de conducta al definir perfiles de riesgos de obligados tributarios. Si se aspira a fomentar buenas prácticas y comportamientos éticos entre los ciudadanos, con mayor motivo cabe exigir buenas prácticas a las Administraciones públicas que sirven a aquéllos. Por otra parte, de acuerdo con diversos estudios académicos realizados por Olsen, Barkworth y Murphy, o Gomes y Martins, cuando el sistema tributario es percibido como equitativo por los contribuyentes se incrementa la probabilidad de que tanto la moral tributaria colectiva como el cumplimiento tributario voluntario sea alto. El establecimiento de unas reglas del juego claras, transparentes y justas debería redundar en una mayor confianza ciudadana y, por ende, en un aumento de la recaudación tributaria.
Daniel Gómez-Olano González es Licenciado en Derecho y en CC. Económicas y Empresariales. Cuenta con un Master en Asesoría Fiscal por el Instituto de Empresa. Ha sido Asociado Senior de Garrigues y Director en el Área Fiscal de KPMG Abogados. Actualmente es Director del Área Fiscal del Grupo FCC.
Ha sido profesor del Master de Asesoría Fiscal del Instituto de Empresa y del Master de Asesoría Fiscal de la Universidad San Pablo CEU. Miembro del Consejo Asesor Institucional de la Asociación Española de Asesores Fiscales y Coordinador del Grupo de Asesores Internos de dicha Asociación, desde el año 2016. Ha coordinado la elaboración de varios Papers relativos a la inseguridad jurídica tributaria, al cumplimiento tributario cooperativo y a posibles reformas tributarias en diversos ámbitos, dirigidos a la Administración tributaria, al Gobierno de España y a nuestros grupos parlamentarios.