Descripción
INTELIGENCIA ARTIFICIAL, CUMPLIMIENTO VOLUNTARIO
Resumen del libro
Esta obra analiza la profunda transformación que la inteligencia artificial y la economía conductual han provocado en la relación entre la Administración tributaria y los contribuyentes. Los autores exploran cómo el uso de algoritmos predictivos y técnicas de machine learning en la selección y control de obligados tributarios se combina con programas de cumplimiento voluntario basados en behavioural insights. El libro no solo reconoce los avances en la automatización de tareas administrativas, sino que examina críticamente cómo estos cambios afectan a los derechos y garantías de los ciudadanos, ofreciendo propuestas concretas para fortalecer un clima de colaboración efectiva en la relación jurídico-tributaria.
¿De qué trata?
La obra aborda la revolución silenciosa que está redefiniendo la fiscalidad moderna. Por un lado, describe cómo la Administración tributaria emplea inteligencia artificial y modelos predictivos de machine learning para identificar riesgos fiscales y seleccionar contribuyentes a controlar. Por otro lado, examina la aplicación de la economía conductual (behavioural insights) en el diseño de programas de cumplimiento voluntario, buscando incentivar comportamientos fiscales responsables sin recurrir exclusivamente a la coerción. El texto profundiza en el delicado equilibrio entre la eficiencia administrativa que aporta la tecnología y la necesaria protección de los derechos fundamentales de los obligados tributarios, como la privacidad, la transparencia algorítmica y el derecho a una buena administración. Finalmente, los autores formulan propuestas para mejorar la colaboración y la confianza mutua entre las partes.
Temas principales
- Inteligencia artificial y machine learning en la gestión tributaria.
- Programas de cumplimiento voluntario basados en economía conductual.
- Derechos y garantías de los contribuyentes frente a la automatización administrativa.
- Transparencia y control de los algoritmos predictivos en la selección de contribuyentes.
- Propuestas para un nuevo modelo de colaboración entre Administración y obligados tributarios.
¿Para quién está recomendado?
Esta obra está dirigida a profesionales del derecho tributario, asesores fiscales, funcionarios de la Administración pública, investigadores en fiscalidad y estudiantes avanzados de Derecho o Economía. También resulta de gran interés para responsables políticos y gestores públicos interesados en la modernización de los sistemas tributarios y en el impacto de la inteligencia artificial en los derechos ciudadanos.
Qué aporta este libro
- Una visión crítica y actualizada sobre cómo la IA y la economía conductual están transformando la fiscalidad.
- Un análisis detallado de los riesgos para los derechos y garantías de los contribuyentes en entornos automatizados.
- Propuestas prácticas y fundamentadas para mejorar el equilibrio entre eficiencia administrativa y protección jurídica.
- Un enfoque interdisciplinario que conecta derecho tributario, tecnología y ciencias del comportamiento.
- Claves para entender y anticipar los cambios en la relación entre la Administración y los contribuyentes.
Ficha técnica
- Autor: Hinojosa Torralvo; Sánchez-Archidona
- Editorial: Atelier Libros S.A.
- Idioma: Español
- Tema: Derecho - Derecho financiero y tributario
- Colección: Open Acces
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: 2024
- Número de páginas: 276
- Dimensiones: 24.0 cm
Valoración editorial
Se trata de una obra oportuna y necesaria que aborda una de las transformaciones más relevantes del derecho tributario contemporáneo. Su valor principal reside en combinar el análisis técnico-jurídico con la reflexión sobre las implicaciones éticas y prácticas de la inteligencia artificial en la fiscalidad. Los autores logran ofrecer una perspectiva equilibrada que reconoce los beneficios de la automatización sin eludir los desafíos que plantea para los derechos de los contribuyentes. Es, sin duda, una lectura esencial para quienes buscan comprender el futuro de la relación tributaria.