La IA generativa puede ahorrar tiempo a los equipos fiscales en la preparación de investigaciones, los resúmenes de documentos, la redacción y la comunicación con los clientes. Las mismas herramientas también pueden crear riesgos fáciles de pasar por alto porque la interacción parece sencilla: escribir un prompt, subir un archivo, recibir una respuesta.
El trabajo fiscal hace que esos riesgos sean más graves. Un solo documento puede contener el nombre de un contribuyente, su número de Seguro Social, ingresos, información bancaria, dependientes, registros empresariales y posiciones fiscales confidenciales. Por eso, un programa de riesgos útil debe observar ambos lados del flujo de trabajo: qué información entra en el sistema de IA y cuánta confianza se deposita en lo que sale de él.
1. Los datos de los contribuyentes pueden quedar expuestos a través de prompts ordinarios
El riesgo más inmediato es la divulgación innecesaria de información de los contribuyentes.
Un profesional que pide ayuda para reescribir una carta puede pegar el documento original completo aunque la IA solo necesite unas pocas frases. Una hoja de cálculo subida para un solo cálculo puede contener nombres, números de cuenta, datos de nómina u hojas sin relación.
Los reguladores de privacidad de Canadá recomiendan usar información anonimizada, sintética o desidentificada en lugar de información personal cuando los datos reales no son necesarios. También indican que la información personal sensible o confidencial solo debe introducirse en prompts de IA generativa cuando esté autorizado.
Reduzca este riesgo partiendo de la información mínima necesaria. Elimine los identificadores directos, use marcadores de posición, cree copias limitadas de los archivos y mantenga los datos de contribuyentes muy sensibles dentro de entornos aprobados específicamente para ellos.
2. Las respuestas de la IA pueden parecer más fiables de lo que son
La IA generativa puede producir explicaciones pulidas incluso cuando la respuesta de fondo es incompleta, obsoleta o incorrecta.
Eso es especialmente arriesgado en materia fiscal, porque las conclusiones pueden depender de la legislación vigente, las orientaciones administrativas, la jurisprudencia, las opciones, los umbrales, las fechas y los hechos propios del contribuyente.
La Canada Revenue Agency advierte a los usuarios de su propio chatbot de IA generativa de que las respuestas pueden no ser totalmente exactas ni ajustarse a las necesidades específicas del usuario, y de que no deben sustituir el criterio profesional ni otras fuentes.
Trate la IA como una ayuda para la investigación y la redacción. Verifique las afirmaciones fiscales importantes con fuentes autorizadas y actualizadas antes de basarse en ellas en el trabajo para clientes.
3. El sesgo de automatización puede debilitar el criterio profesional
Un riesgo relacionado es el sesgo de automatización, en el que las personas dan un peso adicional a una respuesta porque un sistema la produjo con seguridad.
IESBA identifica específicamente el sesgo de automatización como una amenaza para el criterio profesional. Su guía tecnológica vigente indica que los contadores profesionales deben evaluar si los resultados de la tecnología son adecuados para su propósito, comprender las limitaciones y los supuestos pertinentes, considerar la calidad de los datos y los posibles sesgos, y determinar el grado adecuado de confianza.
Los equipos fiscales pueden reducir este riesgo definiendo qué resultados requieren una revisión independiente. Cuanto mayor sea el impacto financiero, jurídico o para el cliente, más sólida debe ser la verificación.
4. Los expedientes fiscales completos pueden revelar mucho más de lo que exige la tarea
Las cargas de archivos crean una exposición distinta a la de los prompts breves.
Una declaración de impuestos personal, una declaración corporativa, un Notice of Assessment, un informe de nómina o un papel de trabajo pueden contener información ajena a la pregunta formulada. Las hojas de cálculo también pueden incluir pestañas ocultas, comentarios o registros históricos.
Antes de subir un archivo, cree una copia diseñada para ese fin siempre que sea posible. Elimine las páginas, columnas, comentarios, identificadores y datos confidenciales innecesarios. Revise la versión depurada antes de que salga del entorno controlado de la firma.
5. Los servicios de IA de terceros pueden crear rutas de datos ocultas
El producto que usa el profesional fiscal puede apoyarse tras bambalinas en otras organizaciones.
Un proveedor puede usar proveedores de modelos externos, infraestructura en la nube, servicios de analítica o subencargados. El Generative AI Profile del NIST está diseñado para ayudar a las organizaciones a identificar los riesgos que son exclusivos de la IA generativa o que esta amplifica, y a gestionarlos a lo largo del ciclo de vida de la IA.
Antes de aprobar una herramienta para información de contribuyentes, pregunte dónde se procesan los prompts y los archivos, cuánto tiempo se conservan, si el contenido de los clientes se usa para entrenar modelos o con otros fines, qué subencargados participan y cómo funciona la eliminación.
La aprobación debe aplicarse a un caso de uso definido, no simplemente al nombre de un proveedor.
6. La IA en la sombra puede eludir los controles de la firma
Los profesionales fiscales pueden usar un chatbot personal, una extensión del navegador, un asistente de reuniones o una nueva función de IA dentro de un software existente sin pasar por el proceso de revisión habitual de la firma.
Eso crea un problema de visibilidad. Puede que la firma no sepa qué proveedor recibió los datos de los contribuyentes, qué condiciones de conservación se aplican o si el empleado usó una cuenta gestionada.
Reduzca la IA en la sombra ofreciendo a los empleados opciones aprobadas y prácticas, y un proceso sencillo para solicitar nuevas herramientas. La supervisión puede ayudar a identificar servicios no aprobados, pero debe ser proporcionada y evitar recopilar más contenido sensible de los prompts del necesario.
7. Los productos de IA pueden cambiar después de su aprobación
Una herramienta de IA que era aceptable en su primera revisión puede añadir más tarde memoria, nuevos modelos, agentes, almacenamiento de archivos o integraciones.
Esos cambios pueden alterar a qué datos puede acceder el sistema y cómo se comporta. NIST trata la gestión del riesgo de la IA como una actividad continua a lo largo del ciclo de vida y no como una aprobación puntual.
Las firmas fiscales deben definir desencadenantes de reevaluación, como un nuevo proveedor de modelos, una integración más amplia, un nuevo tipo de datos, un cambio sustancial en la política de privacidad o una ampliación hacia trabajos fiscales de mayor impacto.
Use una comprobación de riesgos práctica
Antes de introducir la IA generativa en un flujo de trabajo fiscal, pregúntese:
- ¿Qué información de contribuyentes o de la firma recibirá la herramienta?
- ¿Se puede eliminar, censurar o sustituir parte de esa información?
- ¿Está aprobado el sistema para estos datos y este caso de uso concretos?
- ¿Se pueden verificar de forma independiente los resultados importantes?
- ¿Podría una respuesta incorrecta afectar de manera material a la decisión de un contribuyente o de un cliente?
- ¿Entendemos la conservación, el entrenamiento de modelos, los subencargados y la eliminación?
- ¿Qué cambios en el producto o en el flujo de trabajo exigirían una reevaluación?
Los riesgos de la IA generativa en materia fiscal son manejables cuando las firmas no tratan cada uso como igualmente seguro o igualmente peligroso. La redacción de bajo riesgo con información pública puede requerir solo controles básicos. El trabajo que implica declaraciones de impuestos, identificadores de contribuyentes, posiciones confidenciales o juicios profesionales importantes merece salvaguardas mucho más sólidas.
El objetivo práctico es dar a los profesionales fiscales herramientas de IA útiles, manteniendo los datos sensibles, la verificación y la rendición de cuentas bajo el control de la firma.
Varios de los riesgos anteriores comparten un problema de momento: una vez enviado un prompt, no se puede retirar. Un identificador de contribuyente pegado en una solicitud de redacción, una declaración completa subida para una sola pregunta o una posición confidencial mencionada de pasada ya está en la herramienta cuando alguien lo reconsidera. Este es el principio sobre el que se construye Sanitized Ai: detectar y censurar los identificadores de contribuyentes y otra información sensible de los clientes antes de que el prompt llegue a la herramienta, de modo que el control actúe en el único momento en que todavía puede marcar la diferencia.
Este trimestre, tome la comprobación de riesgos de siete preguntas anterior y aplíquela al uso de IA en el que más se apoya su equipo fiscal. Registre qué datos de contribuyentes pueden eliminarse sin cambiar la respuesta, determine qué resultados necesitan verificación independiente y convierta ambas cosas en la opción predeterminada de esa tarea en lugar de una excepción. Si desea ver cómo podría encajar en ese flujo de trabajo la censura previa al envío, solicite una demostración y repásenlo con nosotros.