Evaluación de los sistemas de IA que utiliza el IRS de EEUU. El Inspector General del Tesoro de los Estados Unidos para la Administración Tributaria publicó un interesante documento titulado en inglés «Governance Efforts Should Be Accelerated To Ensure the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence». Dicho informe presenta los resultados de una revisión que se llevó a cabo para evaluar el uso actual y planificado de la inteligencia artificial (IA) en el IRS, que es la autoridad tributaria de ese país.
Sistemas de IA
La IA es un área tecnológica amplia y en rápida evolución y el informe publicado descubrió que el IRS ha estado aprovechando la tecnología relacionada con la IA durante varios años. El 2 de febrero de 2024, el IRS informó 68 proyectos que involucran el uso de IA, de los cuales, 30 proyectos están actualmente en uso y otros 38 en desarrollo. Dichos proyectos se centran en mejorar las operaciones generales del IRS, el servicio al cliente y la aplicación de la ley.
Los 68 proyectos muestran que el IRS ha estado trabajando en modelos de IA durante muchos años con el Proyecto de Deserción de Agentes Especiales. El proyecto, que comenzó y se implementó en enero de 2008, aprovecha el análisis de datos y la regresión logística para predecir las tasas de deserción de los agentes especiales de investigación criminal para que el IRS pueda abordar de manera proactiva los niveles de personal y las necesidades de contratación.
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Entre los casos de uso se citan la exploración temprana del software de automatización de procesos robóticos para realizar tareas repetibles de gran volumen y que requieren mucha mano de obra. El uso de automatización inteligente, que imita acciones de aprendizaje humano para realizar tareas automatizadas utilizadas en chatbots y procesamiento del lenguaje natural.
Chatbot de cobros
Por ejemplo, el El IRS desarrolló un chatbot de cobros que se lanzó en 2021 para brindar a los contribuyentes asistencia de autoservicio para preguntas comunes, como las relacionadas con los pagos. El IRS informó que el chatbot ha manejado más de 450.000 interacciones.
También se cita el uso de IA y análitica para identificar patrones y tendencias en las asociaciones más grandes del país. Así como un examen abierto sobre grandes fondos de cobertura, grupos de capital privado, inversores inmobiliarios y bufetes de abogados. De los casos de uso de IA por parte del IRS, 12 proyectos se centran en mejorar el servicio al cliente. Por ejemplo, el chatbot permite a los contribuyentes hacer preguntas frecuentes sobre reembolsos y temas relacionados con el Crédito Tributario.
Otros 27 proyectos se centran en mejorar la aplicación de la ley. Por ejemplo, el Proyecto de Rediseño del Programa Nacional de Investigación utiliza métodos de aprendizaje automático de IA de última generación para proporcionar un método de menor coste de oportunidad. El objetivo es estimar una línea base de cumplimiento para respaldar la estimación de la brecha fiscal, la presentación de informes de pagos indebidos, el desarrollo y la validación de modelos de identificación y selección de carga de trabajo, e informar el análisis de políticas.
Traducción automática
Otro proyecto es el Modelo de Clasificación de Recomendación de Problemas, F1040, que automatiza la identificación de partidas anómalas de las declaraciones del Formulario 1040. Declaración de Impuestos sobre la Renta de las Personas Físicas de los Estados Unidos y recomienda un examinador de grado apropiado para auditar la declaración.
Otros 29 proyectos se centran en mejorar las operaciones generales del IRS. Por ejemplo, el Proyecto de Memorando de Casos de Apelaciones utiliza el procesamiento del lenguaje natural para extraer contenido clave de los documentos para obtener información sobre cómo mejorar los exámenes y los resultados futuros. Otro proyecto es el dedicado a Traducción Automática, que es una aplicación comercial basada en la nube que el IRS utiliza para traducir textos y etiquetas existentes al español.
Principales resultados de la evaluación
La evaluación identificó que es imperativo que el IRS acelere la implementación de estructuras de gobernanza y supervisión para garantizar la rendición de cuentas y el uso responsable de la IA en los programas y procesos que desarrolla.
El IRS ha tomado la iniciativa de crear una nueva organización para gobernar sus proyectos de IA y ha designado a su Director de Datos y Análisis como su funcionario cuyas responsabilidades incluyen el monitoreo y la supervisión de la IA en el IRS. Sin embargo, se descubrió que, si bien el IRS tenía un proceso para hacer un seguimiento y reportar su inventario de proyectos de IA según lo requerido, la presentación de informes era inconsistente, debido a la evolución de las pautas y los esfuerzos por interpretar dichas pautas.
La evaluación dice que el inventario es inconsistente y cambiante respecto a los proyectos de IA identificados y esto se puede atribuir a la novedad de esta tecnología y a la orientación limitada desde una perspectiva de todo el gobierno. Además, el IRS tendrá el desafío constante de identificar y restringir el acceso de los empleados a los sitios web de IA generativa.
Cautela y reflexión
Por lo tanto, no se pudo identificar de forma independiente el inventario de proyectos de IA del IRS durante la evaluación. Se proporcionaron múltiples listados de proyectos que el IRS definió como IA que diferían a lo largo de la evaluación. El IRS señaló que la financiación complementaria que recibió a través de la Ley de Reducción de la Inflación de 2022 ofrece mayores oportunidades para ampliar el uso de la IA con el fin de mejorar la eficiencia de sus propias operaciones, así como las áreas de administración tributaria.
El IRS señaló que su implementación de la IA debe ser cautelosa y reflexiva, ya que tiene la responsabilidad fundamental de proteger los derechos de los contribuyentes.
Recomendaciones
Si bien el uso de la IA puede mejorar las operaciones del IRS y la administración tributaria en general, el IRS debe ser diligente en su uso para garantizar que los derechos de los contribuyentes estén adecuadamente protegidos. El uso de la IA tiene el potencial de amplificar los sesgos y las preocupaciones existentes relacionados con la responsabilidad civil, libertades, ética y desigualdades sociales.
Pueden surgir sesgos cuando se crean sistemas de IA utilizando datos que pueden reflejar sesgos o desigualdades sociales preexistentes
La evaluación recomendó que el IRS identifique los accesos a los dominios y plataformas de IA generativa externos a partir de los registros de tráfico y actualice sus conjuntos de reglas para restringir futuros accesos. El Director de Información del RSC debe seguir cumpliendo con la guía preliminar del Tesoro sobre IA generativa identificando accesos a dominios externos y plataformas de Internet a partir de registros de tráfico y actualizando conjuntos de reglas para restringir un mayor acceso a estos sitios para que el IRS no revele inadvertidamente información sensible y no pública fuera del IRS.
También debe acelerar la implementación de la nueva estructura y los nuevos procesos de gobernanza. En definitiva, la recomendación es que el director de datos y análisis debería acelerar la creación de la nueva estructura y los nuevos procesos de gobernanza para garantizar el desarrollo y uso seguros y confiables de la IA. La administración del IRS estuvo de acuerdo con ambas recomendaciones.
Rendición de cuentas y uso responsable de la IA
El objetico del informe es ayudar a los administradores de agencias federales a garantizar la rendición de cuentas y el uso responsable de la IA en los programas y procesos gubernamentales mediante el desarrollo de un marco de rendición de cuentas en materia de IA. El marco de rendición de cuentas propuesto por la GAO (oficina de responsabilidad gubernamental) se centra en 4 grandes temas:
– Gobernanza: promover la rendición de cuentas y el uso responsable de los sistemas de IA. Definir metas y objetivos claros, definir funciones y responsabilidades, reclutar, desarrollar y retener personal con habilidades multidisciplinarias en IA, incluir perspectivas diversas de las partes interesadas e implementar un plan de gestión de riesgos específico para la IA.
– Datos: utilizar datos que sean apropiados para el uso previsto de cada sistema de IA. Una buena práctica es documentar las fuentes y los orígenes de los datos utilizados para desarrollar los modelos que sustentan el sistema de IA, evaluar la confiabilidad de los datos utilizados para desarrollar modelos y evaluar el uso de datos sintéticos, imputados y/o aumentado.
–Rendimiento: garantizar que los sistemas de IA produzcan resultados que sean consistentes con los objetivos del programa.
– Seguimiento: garantizar la fiabilidad y la pertinencia del sistema de IA a lo largo del tiempo. Entre sus prácticas clave se encuentran la elaboración de planes de seguimiento continuo del sistema de IA para garantizar que funcione según lo previsto, establecer el rango de datos y la desviación del modelo que sea aceptable, y documentar los resultados de las actividades de seguimiento y las medidas correctivas adoptadas para promover la trazabilidad y la transparencia.
Futuras iniciativas de uso de IA Plan Estratégico 2023-2031
Dentro del plan estratégico del IRS, uno de los objetivos de transformación es ofrecer tecnología, datos y análisis de vanguardia para operar de manera más eficaz. En el marco de este objetivo, la Iniciativa 4.7 consiste en utilizar los datos de manera estratégica para mejorar la administración tributaria.
Uno de los proyectos clave es desarrollar los mejores análisis avanzados de su clase mediante la experimentación continua con técnicas de análisis avanzadas para identificar y abordar desafíos complejos y emergentes de la administración tributaria. Este esfuerzo puede incluir la exploración del aprendizaje profundo para abordar estructuras tributarias complejas. El uso de métodos de procesamiento del lenguaje natural para extraer, consolidar y categorizar textos narrativos de formularios tributarios, informes externos e interacciones con los contribuyentes. O la utilización de técnicas como la traducción automática para mejorar las interacciones de los contribuyentes en idiomas distintos del inglés.