La Administración Tributaria de Estonia prepara estrategia basada en IA
La Administración Tributaria de Estonia prepara estrategia basada en IA

La Administración Tributaria de Estonia prepara estrategia basada en IA

La Comisión Europea viene apoyando técnicamente a la Administración Tributaria de Estonia con el objetivo de explorar la viabilidad de utilizar una IA centrada en las personas y desarrollar un marco estratégico. El objetivo es facilitar la transición de la autoridad a un mayor nivel de digitalización a través de la IA. El pasado 4 de diciembre de 2023 se publicó un informe final titulado «Revenue Administration’s Strategy on Artificial Intelligence» sintetizado en cuatro puntos:

IA en Administración Tributaria de Estonia

La IA es una nueva tecnología que podría ayudar a las AATT a abordar ciertos desafíos tributarios y aduaneros persistentes o emergentes que podrían requerir un salto cualitativo en la automatización de procesos y análisis de datos. Sin embargo, el desarrollo de una visión estratégica es un requisito previo para aprovechar plenamente las posibilidades que la IA puede ofrecer y al mismo tiempo reflexionar de manera proactiva sobre los nuevos riesgos y complejidades inherentes a la IA.

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Para fomentar el desarrollo y la adopción de la IA, la Comisión presentó nuevas normas y acciones en su primer marco jurídico sobre IA (propuesta de reglamento) y un plan coordinado revisado con los Estados miembros. En él se describen los cambios políticos y las inversiones necesarias a nivel de los Estados miembros para reforzar el desarrollo de una IA centrada en las personas, sostenible, segura, inclusiva y fiable.

Alianza Europea de IA

Veinticuatro Estados miembros, incluida Estonia, ya se han comprometido a unir fuerzas en materia de IA y han iniciado un diálogo estratégico a través de la Alianza Europea de IA, una amplia plataforma de múltiples partes interesadas, para entablar un debate abierto sobre todos los aspectos del desarrollo de la IA y su impacto en la economía. y la sociedad.

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En mayo de 2019, un grupo de expertos liderado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Comunicaciones y la Oficina Gubernamental presentaron propuestas para avanzar en la adopción de la estrategia nacional de IA de Estonia. A finales de 2020, se habían implementado al menos 52 iniciativas de IA en el sector público estonio, y al menos 18 aún estaban en progreso.

Informe at Estonia

El objetivo del proyecto era explorar la viabilidad de la IA centrada en el ser humano dentro de la AT de Estonia y desarrollar una estrategia para hacerlo. Para ayudar a la AT de Estonia a mejorar su capacidad para diseñar, desarrollar e implementar reformas relativas digitalización e IA, el proyecto se llevó a cabo en cinco fases.

La fase inicial tenía como objetivo garantizar que las partes interesadas tuvieran una comprensión común del enfoque para la asistencia que se le iba a prestar. Durante la segunda fase, el estudio de viabilidad del equipo recopiló ejemplos de casos de uso de IA implementados en instituciones públicas y creó un mapeo de alto nivel de los procesos la AT de Estonia (en 11 departamentos y 4 subdepartamentos).

Implementaciones de IA confiables

Para hacerlo, detalló implementaciones de IA confiables y centradas en el ser humano en otras instituciones gubernamentales, divididas por los principales beneficios que brindaron:

  • Compromiso: supone una carga importante para el personal administrativo de la institución para mantener un alto grado de satisfacción del cliente. Varios países crearon chatbots o sistemas de respuesta automatizados similares para proporcionar a empresas y ciudadanos información y asistencia de la manera más fácil y accesible. Los diferentes campos del procesamiento del lenguaje natural se han aprovechado en gran medida para simplificar y mejorar la accesibilidad de los recursos gubernamentales.
  • Conocimientos: la IA puede proporcionar a las instituciones tributarias y aduaneras una variedad de conocimientos necesarios para la recaudación de ingresos y la lucha contra la actividad del mercado negro. El análisis predictivo, por ejemplo, utiliza información sobre fraude y contribuyentes para determinar qué factores están impulsando el incumplimiento tributario, lo que ayuda a los formuladores de políticas y a los reguladores tributarios a tomar medidas adecuadas.
  • Automatización: en aplicaciones relacionadas con impuestos, el procesamiento del lenguaje natural se puede utilizar para automatizar el procesamiento de solicitudes de ciudadanos e información en formato de texto abierto extrayendo información útil de los documentos. Los algoritmos de clasificación y predicción también pueden ayudar a realizar una primera evaluación, lo que en última instancia reduce la carga de trabajo humano requerida. Algunos países también están utilizando técnicas de aprendizaje profundo para imitar las tareas administrativas de los trabajadores humanos, como extraer datos, completar formularios, mover archivos, etc.

44 aplicaciones potenciales de IA

Utilizando como inspiración los casos de uso y los puntos débiles resaltados en los procesos, se identificaron 44 aplicaciones potenciales de IA dentro de la AT de Estonia. Se realizó un ejercicio de priorización para clasificar las oportunidades identificadas, y los cinco temas más prometedores se analizaron más a fondo en un caso de negocio. Entre estos temas se trató el de la Inspección por rayos X. La IA puede aplicar a tareas de reconocimiento de imágenes y detección de amenazas, para mejorar los controles aduaneros que actualmente se realizan principalmente de forma manual.

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Otro tema analizado fue el uso del aprendizaje supervisado y el aprovechamiento de los datos históricos de la AT de Estonia para mejorar la precisión del proceso de detección de riesgos. También en el caso de detectar fraudes en red utilizando la información disponible sobre las relaciones entre individuos y empresas se pueden utilizar diferentes algoritmos para detectar conexiones sospechosas en todo un conjunto de datos e introducir un nuevo factor de riesgo en el análisis de riesgos.

Los modelos de análisis de red pueden detectar comportamientos anormales, áreas potenciales de riesgo basadas en otras personas relacionadas con riesgos conocidas. En última instancia, ayudar a desmantelar redes de fraude que no fueron detectadas previamente.

Obstáculos y barreras

Después de haber detallado los casos de uso preseleccionados anteriormente, el equipo destacó posibles obstáculos y barreras para su implementación, basándose en la información recopilada del mapeo de procesos, entrevistas con las partes interesadas e intentos previos de desarrollar soluciones de IA.

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Los obstáculos identificados se pueden clasificar en los siguientes: cambio cultural, comunicación, aspectos técnicos, datos, implementación aislada, aceptación y contexto legal. A esto le siguió el desarrollo de opciones estratégicas y un plan de acción en la tercera fase, formando una hoja de ruta indicativa para pasar del estado actual al estado futuro deseado de la AT de Estonia.

Se seleccionaron dos soluciones impulsadas por IA para la cuarta fase enfocadas en crear descripciones técnicas, incluidos los requisitos, las funcionalidades deseadas, un prototipo visual y una arquitectura propuesta que respaldaría las soluciones. Estas dos soluciones fueron la inspección por rayos X y la detección de fraude en red.

Hoja de ruta

Finalmente, en esta fase de cierre resumida en este entregable, el proyecto se evalúa en comparación con los resultados planificados y se documentan las acciones de seguimiento recomendadas. A través de este proyecto, la Administración Tributaria de Estonia desarrolló una hoja de ruta clara para ofrecer el conjunto de posibles soluciones de IA exploradas, así como para abordar habilitadores específicos para ofrecer soluciones futuras.

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Además, obtuvo descripciones técnicas y un prototipo visual de dos nuevas y prometedoras soluciones de IA que podrían desarrollarse. Las actividades realizadas han permitido a la AT de Estonia desarrollar una mejor comprensión de la viabilidad del uso de la IA y mejores capacidades estratégicas en relación con la integración de la IA, proporcionando el estímulo necesario para alcanzar un nuevo nivel de madurez en IA

Lecciones aprendidas

Durante el transcurso del proyecto, se aprendieron varias lecciones derivadas del análisis y producción de los entregables. Se trata de hallazgos importantes, secundarios a los resultados formales del proyecto, que deben considerarse al avanzar con las iniciativas definidas. En primer lugar, en cuanto al posicionamiento de la IA en la AT de Estonia, aunque hay áreas en las que se pueden realizar mejoras, la ambición de aprovechar la IA dentro de la organización es evidente. Sin embargo, es importante destacar que no debe verse como una iniciativa de «todo o nada», ya que la AT ha declarado que su objetivo es comenzar centrándose en casos de uso y enfocar sus esfuerzos en acciones paso a paso y resultados en áreas clave de enfoque.

tareas y tomar decisiones basadas en análisis y datos.

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La necesidad de centrarse en los resultados y de tener algo tangible que mostrar surge directamente de la primera lección y de la decisión de centrarse en los casos de uso. Los prototipos han recibido reacciones positivas y se ha dado un fuerte impulso al enfoque estratégico para implementar las pruebas de concepto existentes.

Paralelamente a la voluntad de mostrar resultados rápidamente, la necesidad de trabajar en capacidades habilitantes como la gobernanza de datos, procesos de priorización de IA o repositorios de codificación para fomentar la innovación a largo plazo también es un hallazgo clave y debe seguir considerándose a medida que avanza la AT  en la hoja de ruta.

Patrocinio de alta dirección

Algunos casos de uso de IA y las capacidades que ofrecen también pueden servir como facilitadores. En consecuencia, no deben analizarse meramente como iniciativas empresariales aisladas. Desarrollar un caso de uso de IA requiere la participación de múltiples estructuras diferentes dentro de una organización. Al analizar los posibles cuellos de botella y barreras para la implementación de la IA, quedó claro que toda la organización debía participar en un proyecto para que fuera un éxito.

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Para lograr la aceptación de los diferentes departamentos comerciales, el patrocinio de la alta dirección es clave. La mayoría de las consideraciones relativas a la IA no son exclusivas de la AT de Estonia, por lo que la colaboración con otras instituciones nacionales e internacionales es muy relevante. Las instituciones europeas, en particular, están a la vanguardia en materia de legislación, regulación de la IA y datos. Finalmente, los beneficios no pueden lograrse sin inversiones en arquitectura, tanto inversiones financieras en soluciones técnicas como inversiones de tiempo en planificación estratégica.

Recomendaciones finales

  • Definir la estrategia de IA: la AT de Estonia debe tomar medidas para desarrollar la estrategia detallada, especialmente cuando se trata de redactar su visión relacionada con la IA y cómo esta visión encaja su estrategia global.
  • Reelaborar la arquitectura de datos de la AT de Estonia: para garantizar que pueda comenzar el desarrollo y la implementación de casos de uso de IA, se debe revisar la arquitectura de datos.
  • Establecer y organizar el equipo de IA: se debe definir concretamente la documentación del modelo organizativo del equipo, la asignación de roles de liderazgo y la definición de cómo la AT de Estonia interactuará con los socios externos.
  • Comenzar con las pruebas de conceptos: primero, las pruebas de conceptos existentes deben aprovecharse y desarrollarse en el corto plazo, para mostrar resultados tangibles.
  • Diseñar un proceso de implementación continua de IA: aprovechando la experiencia adquirida durante el desarrollo de los diferentes casos de uso de IA, la AT de Estonia debería crear procesos que puedan simplificar la implementación futura.

Durante todos los pasos de esta hoja de ruta, la comunicación será fundamental. Cuando se generan los primeros resultados de las pruebas de concepto, se implementan habilitadores o se desarrollan nuevas soluciones. Se deben mostrar no solo a sus futuros usuarios y partes interesadas, sino al resto de la organización, educando e inspirando a otros en el proceso para innova

Alfredo Collosa
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