IA en el cumplimiento fiscal: lecciones de la función de GRC

Los equipos de impuestos indirectos rara vez forman parte de los grupos de gobernanza corporativa, riesgos y cumplimiento normativo (GRC), pero comparten rasgos comunes con otras funciones de segunda línea de defensa desde la perspectiva de la habilitación de la IA.

Los equipos de GRC y de impuestos indirectos tienen una necesidad imperiosa de mantener la precisión del cumplimiento, lo que a su vez exige una mayor atención a la gestión de datos maestros. La necesidad general de calidad de los datos y las posibles sanciones severas relacionadas con el incumplimiento pueden explicar por qué muchos equipos de GRC y de impuestos indirectos se quedan rezagados respecto a otras áreas de la organización, incluidas las operaciones, el marketing y la atención al cliente, a la hora de implantar soluciones de IA. Este retraso no es necesariamente negativo; brinda a los líderes de GRC y fiscales la oportunidad de ser «seguidores inteligentes» en la adopción de IA.

A medida que los directores financieros y los líderes de impuestos indirectos consideran cómo las herramientas y funcionalidades de IA pueden reforzar el cumplimiento fiscal y la planificación fiscal, pueden aprender de la forma en que los grupos de GRC están avanzando en su recorrido con la IA.

En un artículo centrado en «replantear el GRC en la era de la IA», Amit Sharma, de IBM, sostiene que un enfoque tradicional de GRC, definido por actividades periódicas, reactivas e impulsadas por hojas de cálculo, no puede seguir el ritmo de los riesgos propios de la era de la IA ni, en ese sentido, del ritmo acelerado de los cambios normativos mundiales y las ciberamenazas en constante evolución. Esto resultará familiar a los lectores de este blog: «El cambio normativo constante, la actividad transfronteriza y la necesidad de resultados defendibles generan una carga cada vez mayor para los flujos de trabajo manuales», escribe Chris Zangrilli, vicepresidente de Estrategia Tecnológica de Vertex. «La IA aplicada de manera reflexiva ofrece una forma de absorber esa complejidad al simplificar el trabajo repetitivo y alinear los datos, las decisiones y la documentación en todos los sistemas».

Adopción fiable de la IA

Sharma, de IBM, también aboga por que las funciones de GRC sustituyan las revisiones a posteriori por una supervisión continua, análisis predictivos y recopilación automatizada de pruebas. Estas actividades pueden realizarse con la ayuda de soluciones que incorporan funcionalidades de IA. A diferencia de sus homólogos de impuestos indirectos, muchos grupos de GRC tienen la responsabilidad de supervisar la IA en toda la organización y en los ecosistemas de proveedores externos.

Esta función de gobernanza implica someter el uso de la IA a requisitos de responsabilidad, capacidad de explicación, controles de sesgo y políticas de riesgo de modelos, de forma que se posibilite una adopción fiable de la IA. Para lograr estos objetivos, los profesionales de GRC están sustituyendo el trabajo tradicional de marcado de casillas por evaluaciones de la exposición estratégica, un cambio que requiere mayores conocimientos tecnológicos y una colaboración interfuncional más profunda. Los profesionales de impuestos indirectos también están reforzando sus competencias tecnológicas al mantenerse informados sobre los avances en IA, perfeccionar su capacidad para trabajar eficazmente con sistemas de IA (p. ej., la ingeniería de prompts) y poner a prueba herramientas de bajo código, sin código y vibe-coding.

Los mandatos en tiempo real

La supervisión continua representa uno de los principales focos de implementación de IA de la función de GRC. Las herramientas y funcionalidades de IA pueden ayudar a las organizaciones a identificar en tiempo real, o casi en tiempo real, posibles riesgos de cumplimiento normativo, riesgos cambiantes relacionados con terceros y otras deficiencias de gobernanza, en lugar de hacerlo a posteriori. Esta capacidad también tiene un equivalente en los impuestos indirectos: cumplir las normas globales de facturación electrónica exige a los equipos de impuestos indirectos revisar, validar y compartir datos fiscales y de transacciones con las autoridades fiscales en tiempo real o casi en tiempo real.  Es probable que las herramientas tradicionales no estén a la altura de esa tarea a gran escala.

Este paralelismo sugiere que las oportunidades de aprendizaje funcionan en ambos sentidos. La experiencia del equipo de impuestos indirectos en el cumplimiento de las normas de facturación electrónica puede ayudar a los grupos de GRC a implantar capacidades de supervisión continua y detección de anomalías. El área fiscal puede aprovechar las estructuras de gobernanza de la IA (responsabilidad, capacidad de explicación, controles de sesgo, políticas de modelos y similares) que los grupos de GRC han desarrollado, en lugar de crear esos mecanismos desde cero. Actuar como un seguidor inteligente también requiere conversaciones interfuncionales: pregunte a sus homólogos de GRC qué herramientas de IA han implantado y qué harían de otra manera.