Aprovechamiento de la inteligencia artificial conversacional y los másteres en derecho tributario y financiero a nivel mundial: una perspectiva de 2025

calendar 2025-01-31 · 6 min read · Administración Tributaria Administración Financiera Large Language Models (LLM) Desafíos  ·
Compartir en: linkedin copy

A medida que avanzamos hacia el año 2025, el mundo se encuentra al borde de un renacimiento tecnológico, en particular en sectores donde la precisión, el cumplimiento y la orientación al cliente son primordiales. Este año, los gobiernos y las instituciones financieras están preparados para aprovechar la inteligencia artificial (IA) conversacional y los grandes modelos de lenguaje (LLM) no solo como herramientas sino como socios transformadores. Desde la agilización del cumplimiento tributario hasta la revolución de los servicios bancarios, estas tecnologías están redefiniendo la eficiencia y la accesibilidad. Sin embargo, su adopción no está exenta de desafíos. Aquí, exploramos aplicaciones del mundo real, abordamos los obstáculos y trazamos un camino a seguir para la innovación responsable.

IA conversacional y LLM en la administración tributaria

Las autoridades tributarias de todo el mundo están adoptando la IA para mejorar el cumplimiento, reducir las cargas administrativas y mejorar las experiencias de los contribuyentes.

Asistencia automatizada al contribuyente

  • El chatbot “Teresa” de Brasil: disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, Teresa resuelve consultas comunes sobre el IVA y el impuesto sobre la renta, lo que reduce el volumen de los centros de llamadas en un 40 %.
  • IRAS de Singapur: el monitoreo de calidad del chat en vivo impulsado por IA mejoró la objetividad del servicio, con un 13 % menos de contactos para obtener orientación sobre la presentación electrónica de declaraciones1.

Gestión de riesgos y detección de fraudes

  • Registro de empresas impulsado por IA de Suecia: el aprendizaje automático clasifica las solicitudes de registro de empresas por riesgo, lo que reduce los tiempos de procesamiento en seis días y ahorra 28 millones de coronas suecas al año.
  • CRA de Canadá: los LLM analizan datos no estructurados (por ejemplo, facturas, correos electrónicos) para señalar anomalías, lo que mejora la precisión de la auditoría en un 25 % 2.

Cumplimiento personalizado

  • Información sobre el comportamiento en España: la IA adapta las estrategias de comunicación para los contribuyentes, lo que aumenta las tasas de respuesta en un 18 % a través de mensajes sensibles al contexto3.

IA conversacional y LLM en banca y finanzas

Las instituciones financieras están implementando IA para brindar servicios hiperpersonalizados y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos.

Revolución en el servicio al cliente

  • “Erica” ​​de Bank of America: procesa 1,5 millones de interacciones diarias, ofrece actualizaciones de saldo en tiempo real y alertas de fraude con una precisión de resolución del 90 % 45.
  • “Ceba” de Commonwealth Bank (Australia): maneja más de 200 tareas bancarias, desde la activación de tarjetas hasta las solicitudes de préstamos, y automatiza el 60 % de las consultas de los clientes 46.

Prevención de fraudes y cumplimiento

  • Asistente de préstamos con inteligencia artificial de HSBC: analiza los datos de los clientes para detectar solicitudes de préstamos fraudulentas, lo que reduce los falsos positivos en un 30 % 76.
  • “Eno” de Capital One: utiliza el procesamiento del lenguaje natural para identificar intentos de phishing en tiempo real y bloquea más de 15 000 estafas por mes 46.

Servicios de inversión y asesoramiento

  • “UBS Advice” de UBS: los LLM generan recomendaciones de cartera personalizadas mediante el análisis de las tendencias del mercado, lo que les permite obtener un puntaje de satisfacción del cliente un 22 % más alto 68.

Obstáculos y estrategias de mitigación

Si bien la inteligencia artificial ofrece un potencial inmenso, su implementación requiere vigilancia para evitar riesgos críticos.

Desafío Solución
Seguridad de datos Cifrado de extremo a extremo (p. ej., IRAS de Singapur) 910
Sesgo en la toma de decisiones Auditorías periódicas con herramientas como Langsmith 1112
Integración con sistemas heredados Sistemas federados (p. ej., marco FRAG de SUVA) 1314
Alucinaciones/Imprecisiones Supervisión híbrida entre humanos e IA (p. ej., CRA de Canadá) 215

Un llamado a la acción: Liderar la revolución de la IA

La era de la adopción pasiva de tecnología ha terminado. En 2025, la carrera la ganarán las instituciones que:

  1. Invertir en IA consciente del contexto: Pasar de los chatbots genéricos a sistemas que comprendan la jerga específica del sector (p. ej., códigos fiscales, regulaciones financieras).
  2. Priorizar la IA ética: colaborar con los reguladores para establecer estándares de transparencia, garantizando que los algoritmos sean auditables y libres de sesgos.
  3. Capacitar al talento: capacitar al personal para colaborar con la IA, centrándose en la supervisión estratégica en lugar de en tareas repetitivas.

Actuar ahora: retrasar la integración de la IA corre el riesgo de quedar obsoleto. Como informa Accenture, los bancos que aprovechan la IA logran un crecimiento de los ingresos un 25 % más rápido 16. El momento de preparar sus operaciones para el futuro es hoy.

Conclusión: un futuro equilibrado

La IA conversacional y los LLM no son soluciones milagrosas, sino catalizadores para una gobernanza y una interacción con el cliente más inteligentes. Desde Teresa en Brasil hasta IRAS en Singapur, los primeros en adoptarla demuestran que el éxito radica en equilibrar la innovación con la responsabilidad. A medida que avanzamos hacia 2025, defiendamos tecnologías que mejoren (no reemplacen) la experiencia humana, fomentando un mundo donde la eficiencia y la ética coexistan.

Colabora con nosotros ¿Estás listo para transformar tu institución con IA? Nuestro equipo global se especializa en implementar soluciones de inteligencia artificial seguras y sensibles al contexto para los sectores fiscal y financiero. Contáctenos para diseñar una estrategia adaptada a sus necesidades, porque el futuro pertenece a quienes lo construyen.

Escrito con el apoyo de perplexity.ai.

  1. Nordic Public Sector Conversational AI Case Study ↩︎

  2. AI and Taxes — A Work in Progress: Part 1 | Baker Institute ↩︎ ↩︎

  3. Let’s Talk About Artificial Intelligence and International Tax - HTJ Tax ↩︎

  4. Top 12 Use Cases & Examples of Conversational AI in Banking and Finance 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. 17 Examples of AI In Banking | Built In ↩︎

  6. Examples of AI Based Technology in Banking - LinkedIn ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Conversational AI in Banking | Best Practices by Mobilunity ↩︎

  8. 3 Crucial Challenges in Conversational AI Development and How to Avoid Them - KDNuggets ↩︎

  9. The impact of artificial intelligence in the evolving tax landscape - Infosys ↩︎

  10. Navigating AI challenges for tax research - Thomson Reuters tax ↩︎

  11. Large Language Models – A look at the challenges for the developers and latest solutions to them - Akbar Khan ↩︎

  12. 4 tips for effective use of LLMs in conversational AI - Kane Simms ↩︎

  13. The Dark Side of Conversational AI | 7 Risks to Mitigate - SearchUnify ↩︎

  14. Conversational AI in banking: Use cases and challenges - Yaroslav Mota ↩︎

  15. LLM Limitations, Risks, Statistics and Future - Master of Code Global ↩︎

  16. Conversational banking: How to implement conversational AI in Banking? - AI Fintech ↩︎

comments powered by Disqus

Traducciones: