Descripción
Inteligencia Artificial y Administración Tributaria: Eficiencia A
Resumen del libro
Esta obra analiza el impacto revolucionario de la inteligencia artificial y el Big Data en los procedimientos tributarios. El lector encontrará un estudio exhaustivo sobre cómo las Administraciones aplican estas tecnologías para el control fiscal, la gestión de riesgos y la mejora del cumplimiento tributario. El valor principal reside en ofrecer pautas tanto para las Administraciones como para los contribuyentes, buscando el equilibrio entre la eficiencia administrativa y la protección de los derechos fundamentales, la transparencia y la intimidad frente al uso de algoritmos.
¿De qué trata?
El libro aborda la transformación digital de la Administración Tributaria, centrándose en el uso intensivo de datos y técnicas como el Machine Learning en funciones de control e inspección. Se examina el necesario equilibrio entre la eficiencia que aporta la IA y el respeto a los derechos y garantías de los contribuyentes. La obra profundiza en los límites al empleo de la inteligencia artificial, analizando los principios de transparencia, publicidad e intimidad. Además, establece líneas maestras para la gobernanza de la información, incluyendo la depuración de datos y la eliminación de sesgos discriminatorios y "cajas negras". Finalmente, se exploran las experiencias internacionales y las fórmulas para la mejor defensa de los derechos del contribuyente en este nuevo contexto.
Temas principales
- Aplicación de la Inteligencia Artificial y Big Data en procedimientos de inspección y control fiscal.
- Equilibrio entre eficiencia administrativa y derechos fundamentales del contribuyente (transparencia, intimidad, no discriminación).
- Gobernanza de la información y calidad de los datos como base para sistemas de IA fiables.
- Análisis de sesgos algorítmicos y "cajas negras" en la toma de decisiones tributarias.
- Impacto de la gestión de riesgos en el cumplimiento tributario, la recaudación y la resolución de reclamaciones.
- Experiencias internacionales en la digitalización de las Administraciones Tributarias.
¿Para quién está recomendado?
Está dirigido a profesionales del derecho tributario, asesores fiscales, funcionarios de Administraciones tributarias, investigadores en derecho digital y estudiantes de posgrado interesados en la intersección entre la fiscalidad y las nuevas tecnologías. También resulta de gran utilidad para contribuyentes que afrontan procedimientos basados en algoritmos y desean comprender sus derechos y las vías para su defensa.
Qué aporta este libro
- Una guía práctica y teórica sobre las pautas que deben seguir las Administraciones al aplicar IA en procedimientos tributarios.
- Un análisis detallado de los derechos y garantías de los contribuyentes frente al uso de algoritmos y Big Data.
- Claves para identificar y combatir los sesgos discriminatorios y las "cajas negras" en los sistemas de inteligencia artificial fiscal.
- Una perspectiva comparada con experiencias internacionales para entender las tendencias globales en la materia.
- Herramientas conceptuales para la defensa del contribuyente en procedimientos de inspección, recaudación y reclamaciones digitalizados.
Ficha técnica
- Autor: Fernando Serrano Antón
- Editorial: Aranzadi
- Idioma: Español
- Tema: Teoría General del Derecho, Derecho Financiero, Derecho Tributario y Arancelario
- Colección: Aranzadi
- Encuadernación: Otros
- Fecha de edición: mayo de 2021
- Número de páginas: 592
- Peso: 822 g
Valoración editorial
Se trata de una monografía exhaustiva y actual que aborda una de las transformaciones más significativas del derecho tributario contemporáneo. Su valor radica en la profundidad con la que analiza tanto las oportunidades de eficiencia que ofrece la IA como los riesgos para los derechos de los contribuyentes, ofreciendo un marco de referencia indispensable para profesionales que necesitan navegar en este nuevo entorno tecnológico y legal. La obra se posiciona como una referencia clave para entender las tendencias y los desafíos de la fiscalidad digital.