La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) está dejando una marca significativa en múltiples sectores, y el área fiscal no es la excepción. En un entorno en el que los datos abundan y las exigencias regulatorias se intensifican, las organizaciones están empezando a replantearse cómo gestionan sus obligaciones fiscales apoyándose en estas nuevas tecnologías.
Lejos de ser simplemente una herramienta de automatización, la IAG representa una forma diferente de interactuar con la información. Al integrarse con plataformas fiscales, permite transformar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados en conocimiento accionable. Sin embargo, para que esta integración sea efectiva, es necesario contar con una base sólida de datos confiables y bien organizados.
El primer paso en este proceso es disponer de una arquitectura tecnológica que permita centralizar y procesar información fiscal a lo largo de todo su ciclo de vida: desde el registro contable hasta la presentación de declaraciones y la gestión de requerimientos posteriores. Un entorno de datos bien construido, muchas veces en forma de un «data lake», ofrece el soporte ideal para que la IAG pueda operar de manera eficiente.
Pero no todo se reduce a tecnología. La calidad de los datos alimenta directamente la calidad de los resultados obtenidos. Invertir en una estrategia de gobernanza de datos deja de ser opcional para transformarse en un eje fundamental que garantice exactitud, seguridad y trazabilidad.
Por otra parte, las soluciones genéricas de IAG disponibles en el mercado, como asistentes conversacionales o plataformas colaborativas, presentan limitaciones cuando se trata de información fiscal confidencial. El riesgo de exposición de datos sensibles y el uso no autorizado de los mismos por parte de terceros es una preocupación creciente para los equipos fiscales y legales.
Para mitigar estos riesgos, muchas organizaciones ya están optando por modelos personalizados, adaptados a sus necesidades específicas, donde se define con claridad qué datos se utilizan, cómo se procesan y qué controles se aplican. Entrenar modelos propios con información tributaria interna permite una mejor comprensión del contexto y una mayor precisión en el análisis de riesgos o la identificación de inconsistencias.
El desarrollo de competencias internas en el uso de estas herramientas también es clave. Comprender cómo formular solicitudes (prompts), interpretar respuestas y revisar resultados fortalece la relación entre el profesional fiscal y la tecnología, generando confianza en los procesos y en las conclusiones que se derivan de ellos.
En definitiva, el aprovechamiento inteligente de la IAG en el cumplimiento tributario no es una simple cuestión de modernización tecnológica. Es una evolución estratégica que requiere visión, preparación y una fuerte base en la calidad del dato. Aquellas organizaciones que logren alinear estos elementos estarán mejor posicionadas para afrontar los desafíos del entorno regulatorio actual y futuro, al mismo tiempo que generan valor sostenible a través del cumplimiento fiscal conectado.
Fuente: https://periscopiofiscalylegal.pwc.es/el-potencial-de-la-inteligencia-artificial-generativa-iag-en-el-cumplimiento-tributario/
