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Begoña Pérez Bernabeu
La inteligencia artificial se halla cada vez más presente en la actuación de la Administración tributaria sobre todo a través de la utilización de sistemas basados en algoritmos de “Machine Learning” de apoyo a la decisión. Sobre estas decisiones se despliega el principio de explicabilidad, el cual requiere la justificación de la decisión en términos comprensibles para el obligado tributario. En este trabajo rastreamos el ordenamiento tributario (y de forma supletoria, la normativa administrativa) en busca de la base legal que sustente el derecho de los obligados tributarios a obtener dicha explicación para constatar la ausencia de una base jurídica adecuada. Este hecho, unido al bajo grado de interpretabilidad de los algoritmos de “Machine Learning” utilizados por la Administración tributaria, nos lleva a proponer una reforma legislativa que materialice esta debida explicación en explicaciones locales o individuales
Artificial intelligence is increasingly present in the tax administration’s decisions, especially through the use of systems based on Machine Learning algorithms to support decisions. These decisions are subject to the principle of explainability, which requires the justification of the decision in understable terms to the taxpayer. In this paper we scour the tax system (and supplementary administrative regulations) in search of the legal basis that supports the taxpayers’ right to obtain such an explanation, but we can only verify the absence of a proper legal basis. This fact, together with the low degree of interpretability of the Machine Learning algorithms used by the tax administration, leads us to propose a legislative reform that materialises this due explanation in local or individual explanations.
