Big data e inteligencia artificial: una aproximación a los desafíos éticos y jurídicos de su implementación en las administraciones tributaria

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.12795/IETSCIENTIA.2021.i01.06

Palabras clave:

Inteligencia artificial, Big data, Administración tributaria, Contribuyentes, Protección de datos personales.

Resumen

La generalización del uso de tecnologías basadas en sistemas de inteligencia artificial en manos de la administración pública –un destinatario más de las potencialidades que ofrece y los desafíos que deparan estas tecnologías aplicadas al servicio público– plantea la necesidad de reflexionar sobre los riesgos que supone la interacción entre la inteligencia artificial y los derechos de los ciudadanos. Principalmente en lo que respecta a la automatización de la administración, el tratamiento de datos personales y el perfilamiento de ciudadanos en sectores sensibles de la administración como es la hacienda pública. El presente estudio tiene como finalidad, identificar y analizar los desafíos éticos y jurídicos que se derivan de la utilización de las tecnologías disruptivas asociadas a la inteligencia artificial en manos de la administración pública en general y la tributaria en particular, sobre todo cuando se destina a la persecución del fraude fiscal; los daños “accidentales” que se pueden causar a los derechos y garantías del contribuyente, principalmente aquellos relacionados con el tratamiento de datos personales, y los sesgos y discriminaciones que puede ocasionar el uso de algoritmos entrenados en sistemas de big data; y la necesaria transparencia y rendición de cuentas asociada a la toma de decisiones automatizada por parte de la administración tributaria.

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Biografía del autor/a

Nora Libertad Rodríguez Peña, Universidad de Salamanca

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Publicado

2021-06-29

Cómo citar

Rodríguez Peña, N. L. . (2021). Big data e inteligencia artificial: una aproximación a los desafíos éticos y jurídicos de su implementación en las administraciones tributaria. IUS ET SCIENTIA, 7(1), 62–84. https://doi.org/10.12795/IETSCIENTIA.2021.i01.06
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