La "Inteligencia Artificial" es el método que utilizará la Dirección General de Impositiva para controlar automáticamente la evasión de impuestos, en virtud de un software que le proporcionará el Instituto de Matemáticas y Estadística de la Facultad de Ingeniería, según explicó Gonzalo Perera, luego de la firma de un convenio de dicha institución con la DGI.

El término "Inteligencia Artificial" se origina en Europa y se utiliza para aquellos mecanismos que hacen posible que una máquina aprenda a realizar determinadas tareas inteligentemente.

En el caso concreto de este convenio la idea es implementar técnicas para que una computadora sea capaz de detectar, a partir de los datos de distintas operaciones e informaciones de una empresa o contribuyente, anomalías que indiquen la presencia de una evasión o elusión fiscal.

Son comportamientos anómalos aquellos movimientos que se apartan de los que se esperan para determinado rubro o persona; es decir, si determinada empresa tiene ciertos aportes al BPS y declaraciones de IVA comprador no puede aparecer realizando movimientos fuera de los esperados, por ejemplo, exportando grandes cantidades de producción. No podría producir tanto si no tiene la mano de obra suficiente, ni maquinaria e insumos necesarios.

Para el registro de un comportamiento fiscal, la DGI tomará en cuenta información de otros organismos, entre ellos el Banco de Previsión Social (BPS), el Banco de Seguros del Estado (BSE), que le permitan tener un panorama de los movimientos normales de cada rubro empresarial.

La "Inteligencia Artificial" permite evaluar toda la información de las empresas y encontrar, automáticamente, comportamientos anómalos. Esto simplificará el trabajo de la DGI enfocándose sólo en aquellos casos en donde realmente haya una sospecha de evasión de impuestos a partir de la información obtenida por la computadora. Esto permite concentrar las auditorías, inspecciones y revisiones en los casos donde exista sospecha y no perder tiempo en casos que no lo merezcan.

Se trata de una combinación entre estadística e informática. Las técnicas de estadística permiten saber a partir de qué procedimientos detectar cuándo un comportamiento es anormal en relación a lo que se espera de acuerdo a la categoría del contribuyente. Con estos datos se conformará un software el cual va a realizar los diferentes cruzamientos entre las variables a analizar.

Este tipo de técnicas tiene la característica que se entrenan y autoaprenden, es decir, que se instala en la máquina un mecanismo para verificar si el programa acertó o se equivocó.

Existe una primera fase de entrenamiento en la cual se realizan ajustes en el programa, los que se autorregularán luego de instalado el mismo. Es decir, una vez terminada la instalación, la DGI podrá comenzar a analizar los diferentes datos. Cuando el programa indique que hay que fijarse en determinado contribuyente porque reconoció ciertas anomalías y los inspectores realicen la investigación pertinente, deberán ingresar a una base de datos el error o acierto del procedimiento. En caso de haber errores en lo que determinó el programa, este se va a ir autocorrigiendo.

Por eso llaman a esta técnica "Inteligencia Artificial", porque no es una fórmula que se fija y se aplica, sino que el programa tiene la capacidad de aprender de sus errores.

Si bien el Instituto de Matemáticas y Estadística ya ha realizado tareas de este tipo, tanto con producción cárnica como con consumos de energía eléctrica y contaminación ambiental, ésta será la primera experiencia en el Uruguay en utilizar técnicas de "Inteligencia Artificial" para controlar movimientos tributarios.

PERERA: Bueno, inteligencia artificial es la denominación que se le da en originaria a la literatura de origen francés, la literatura anglosajona a veces utiliza otras expresiones, a los mecanismos para hacer que una máquina aprenda a realizar inteligentemente una determinada tarea.

Por ejemplo, y es lo que a nosotros nos interesa, en el caso de este convenio, cómo hacer para que una computadora, una PC, o una computadora de mayor tamaño sea capaz de detectar a partir de los datos de operaciones, de distintos tipos de operaciones y distintas informaciones de una empresa, o de un contribuyente; sea capaz de detectar anomalías que indiquen la presencia de una evasión o elusión fiscal.

La inteligencia artificial es cómo hacer aprender a una máquina a realizar una tarea de manera inteligente.

PERERA: Claro, te pongo un ejemplo, creo que va a clarificar. Cuando uno opera con una tarjeta de crédito, hay todo un procedimiento de inteligencia artificial que inmediatamente se pone en funcionamiento y opera en cuestión de segundos entre el lugar donde uno está operando la tarjeta de crédito y la central de esa tarjeta de crédito. ¿Qué es lo que hace ese procedimiento de inteligencia artificial? Bueno, primero –obviamente- valida, el que la compra esté dentro de la disponibilidad de crédito del usuario; pero después –también se fija- que la compra que está haciendo no resulte muy rara para ese usuario y no resulte similar a las que se usan cuando se roban tarjetas de crédito. Porque en general cuando una persona sufre la pérdida de una tarjeta de crédito porque le es robada, el que la roba, suele tener ciertas estrategias para verificar si está funcionando y suele gastar grandes sumas de dinero después.

Entonces si la máquina que controla las tarjetas de crédito detecta, por ejemplo, que esa tarjeta que viene operando de determinada manera, de golpe aparece gastando una fortuna en championes Nike, o en pequeñas joyerías o productos que son fácilmente revendibles, da a sospechar que esa tarjeta de crédito está siendo usada por un ladrón y no por su auténtico dueño, o un ladrón que la uso y está robando justamente para obtener productos de fácil comercialización.

Entonces comportamientos anómalos es en general detectar algo que se aparte de lo que uno espera para esa persona, o para ese rubro de actividad como normal.

Te pongo ahora un ejemplo ya en el terreno que estamos. Si vos tenés, por ejemplo, que en determinado rubro de actividad una empresa equis, tiene determinados aportes al BPS, que son muy bajos, tiene muy pocos seguros de maquinaria, tiene muy pocos declaraciones de IVA comprador, después no te puede aparecer exportando fortunas. Porque cómo es posible que produzca una gran cantidad de productos si no tiene ni mucha mano de obra, ni mucha maquinaria, ni muchos insumos. Entonces en el registro de comportamiento fiscal uno actualmente puede tomar en cuenta un montón de información que existe en el país, que se maneja a nivel de aduana, que se maneja a nivel de BPS, que se maneja a nivel de Banco de Seguros, a nivel de distintas empresas y organismos del estado que permiten, por ejemplo, decir ‘esto no es coherente. No es coherente que esta persona aparezca declarando un altísimo volumen de importaciones cuando, por ejemplo, los demás datos indican de que no puede estar produciendo mucho’. O inversamente, ‘no es coherente que esta persona aporte tan poco cuando todos estos datos indican que debe tener un nivel de ingresos elevadísimo’. ¿Me explico?

Entonces, el problema aquí es que lo que uno tiene para una empresa, es un volumen enorme de información, son montañas de datos de distintos orígenes, y eso hay que hacerlo, multiplicarlo por una gran cantidad de números de contribuyentes y esa búsqueda, es decir, no esto no me cierra con aquello otro, no puede declarar tan poco cuando gasta tanto en tal y tal cosa, bueno, todos esos comportamientos anormales no se pueden buscar a ojo, porque si uno pone humanos a buscarlos demora ocho años en hacer esa tarea. Entonces eso es lo que uno le enseña a las computadoras que hagan, obviamente a una gran velocidad, y que permita entonces, decir, bueno determinado ruc, determinado contribuyente tiene determinadas anomalías, por ejemplo, ‘sospecho que está declarando por debajo de lo que en realidad debería declarar’. O ‘sospecho que está pidiendo mayores devoluciones, certificados de devoluciones de exportaciones de lo que corresponde’; o cualquier otra anomalía que pueda ser de interés para el caso fiscal. Y eso permite entonces concentrar las auditorías, las inspecciones y las revisiones en la gente que uno tiene ya motivos para sospechar que están haciendo algo raro, y no perder tiempo en casos que no lo merezcan.

PERERA: Es una combinación de varias cosas: la Inteligencia Artificial es algo que está en el medio de dos disciplinas que son la estadística y la informática. Son técnicas de estadísticas de cómo detectar, partir de qué procedimientos detectar que un comportamiento es anómalo o raro en relación a lo que se espera para su categoría de contribuyente, etcétera -que eso son técnicas estadísticas- que luego lo que se hace en cada caso es programarlas, hacer un software adaptado al caso específico que permita usarlo en el contexto que uno quiere. Por ejemplo, lo que nosotros haríamos es primero desarrollar todos los procedimientos, es decir qué datos son los que se van a cruzar, cómo se van a cruzar, qué tipo de registros se van a mirar, qué tipo de chequeos se van a hacer. Una vez que tengamos determinado todo eso, elaboramos el programa que la DGI va a operar sobre la base de datos de que dispone y que le van a dar como salida un índice de riesgo que va a indicar cuáles son los contribuyentes que son más sospechosos de estar en situación irregular.

PERERA: Este tipo de técnicas tienen la característica que se entrenan y auto aprenden, es decir uno instala en la máquina un mecanismo para que empiecen a calificar y tienen una fase en la cual empieza ya a usarlo y va y verifica si el programa acertó o se equivocó. Esa fase inicial de entrenamiento es para ir ajustando el programa se va haciendo durante el trabajo y después que el programa queda instalado automáticamente se sigue haciendo lo mismo, es decir, al término del convenio va a estar instalado el programa y va a estar operativo, desde antes de eso ya se van a haber hecho ensayos de calificación y se va a contrastar si efectivamente se detectan anomalías que realmente eran inconductas o no. Después que esté instalado, cada vez que este programa diga hay que ir a fijarse en tal contribuyente, cuando se haga un trabajo de inspección sobre ese contribuyente luego se ingresa en la base de datos si en definitiva el pronóstico fue acertado o no, y en función de eso el programa se va autocorrigiendo, va diciendo acá me equivoqué entonces en este tipo de situaciones no tengo que proceder de esta manera, tengo que proceder de esta otra manera. Esa es la gran virtud que tienen estos procedimientos, y por eso se le llama "inteligencia artificial", porque no es una fórmula que se fija hoy y que se aplica siempre, no es como se llama en economía una paramétrica, que una vez que está fijada siempre se hace la misma cuenta. Sino que el mismo programa va aprendiendo de sus propios errores y va cambiando las fórmulas que utiliza para afinar sus pronósticos, por eso es que llegan a obtener resultados tan buenos. Realmente los resultados que se obtienen a veces con este tipo de técnicas son realmente sorprendentes, porque lo que hacen es eso: ir aprendiendo de sus propios errores. Lo mismo que hacemos los humanos, sólo que en procesadores electrónicos.

PERERA: Sí, eso tiene una respuesta afirmativa en dos niveles distintos. Nosotros hemos utilizado estas técnicas en otros problemas, a nivel del país, es decir, hemos trabajado con consumos de energía eléctrica, con producción cárnica, con variedad de problemas, contaminación ambiental, con variedad de problemas distintos a los fiscales, en el Uruguay, con estas mismas técnicas, y con estas mismas técnicas y en este mismo tema en otros países. Por ejemplo yo trabajé en Francia con estos mismos temas y con estas mismas técnicas, lo cual hace que uno ya conozca un poco cómo enfocar el problema. Si bien es la primera vez que se hace en el Uruguay un trabajo de esta naturaleza a nivel de DGI, uno tiene la experiencia de haber hecho cosas similares en el mismo país y lo mismo en otro país. Mas allá de las diferencias de los sistemas tributarios de alguna manera uno ya sabe hacia donde apuntar.

PERIODISTA: Muchas gracias.