IA y Big Data en la justicia tributaria

El mejor ámbito en donde desarrollar la injerencia de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA), es en el marco de los juicios de apremios o ejecuciones fiscales. Actualmente se generan numerosos expedientes físicos con incontables tareas repetitivas, idénticas, masivas, tanto por parte de los mandatarios o apoderados como de los operadores judiciales.

A su vez, a fin de gestionar el recupero del crédito y al ser un trámite que se supone expedito, es donde más se podrían aprovechar los avances de la IA.

El primer paso sería automatizar la confección de documentos o escritos electrónicos, y sus despachos, rompiendo el “molde” analógico. Que los algoritmos conecten datos e información con documentos de manera automática. Un generador de documentos que reduce errores, evita copiar y pegar o transcribir, acelera exponencialmente su confección, incluso en múltiples expedientes a la vez.

No se pretende sustituir la labor humana, sino optimizar los recursos

Tal como está diseñado hoy en día, para hacer una demanda, se obtienen los datos de los títulos ejecutivos. Se transcriben, copian y pegan de una pantalla a la otra, entre 15 a 20 datos (nombre y apellido, DNI, CUIT, períodos, Impuesto, número de expediente, etc.).

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Pasados unos días o meses, el operador judicial, observa, analiza y emite el primer despacho copiando o transcribiendo también los mismos datos, con muy pocas variables, poco o nulo margen de decisión y muy poca discrecionalidad. Luego, de la misma forma, una vez autorizado por el juzgado, el letrado confecciona el oficio de la medida cautelar y el mandamiento de intimación de pago (según el juzgado puede variar), con lo cual vuelve a copiar y pegar los mismos datos.

Para tal fin, ingresa en cada expediente, debe leer el despacho, tomar el “modelo” de sus archivos, confeccionarlo en un procesador de textos, copiarlo en la web del poder judicial y recién ahí estaría en condiciones de ser confrontado por el juzgado.

Un sistema automático implica que, con un mínimo de intervención, se genere el documento, reduciendo errores y tiempos. Rompe con esta técnica de copiar y pegar, de transcribir, de analizar cuestiones que pueden ser programadas, definidas mediante algoritmos y automatizadas.

Una vez desarrollado ese programa, pueden agregarse predicciones, con devoluciones del juzgado, para que aquél aprenda e incorpore nuevos requerimientos y lo comunique a todos los apoderados.

Es decir, se sale del esquema del expediente, para ir más allá e informar a todos los apoderados o mandatarios. Asimismo, debería incorporar validaciones previas a la puesta a la firma del juzgado. El sistema advertirá que no estarían dadas las condiciones dadas, haciéndolo saber on line al letrado, quien de todas maneras podría insistir en el pedido, pero le da la oportunidad de subsanar algún error o faltante. Estas validaciones previas, reduce tiempos para la tramitación de las causas.

Insistimos que estas capas de innovación no pretenden bajo ningún punto de vista sustituir la labor humana, sino optimizar, simplificar y maximizar los recursos. El apoderado puede avocarse a la gestión para recuperar el crédito fiscal, el demandado en pensar y confeccionar mejor sus defensas y el juzgado, en analizar los planteos de excepciones o defensas, dictar sentencias complejas, impulsar remates, y no demorarse tanto tiempo en primeros despachos, confrontes sencillos, etc.

A su vez, se eliminan o disminuyen sensiblemente los errores de tipeo, de redacción, o de trámite, que son los más comunes en los juzgados, se aumenta sensiblemente la capacidad y tiempo de los empleados judiciales para avocarse a expedientes o procesos en los cuales hay que examinar prueba, argumentar y demás cuestiones que hoy parecen imposibles para la inteligencia artificial (aunque solo por ahora). En segundos o minutos, los sistemas de I.A. permiten automatizar tareas y resolver cuestiones que antes requerían múltiples pasos.

Se puede incorporar la posibilidad de ubicar cámaras que realizan la lectura de patentes, para poder efectuar mejores acciones de cobranza judiciales. Con la ayuda de Big Data, puede relacionarse patente con deuda en el Impuesto Automotor e informar directamente ubicaciones al expediente del apremio, para evaluar un pedido de secuestro o embargo si así se autoriza. Sistemas que permitan seleccionar información brindada por diversos organismos y agentes, y con Inteligencia Artificial y Big Data proporcionar automáticamente la mejor opción de cobro para que el ejecutante gestione la medida judicial tendiente al recupero del crédito impositivo. Se pueden encontrar a través de las prácticas, numerosas alternativas y con el aprendizaje automático de las ejecuciones, retroalimentar al sistema para que las variables se mejoren continuamente.

(*) Abogado - Asociación Bonaerense de Estudios Fiscales