El uso de la Inteligencia Artificial Generativa en el Derecho Tributario

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado analiza, desde una perspectiva práctica y crítica, el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en el ejercicio del Derecho tributario. El trabajo parte de un marco teórico que examina los fundamentos de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), el fenómeno de las alucinaciones, esto es, la generación de información aparentemente coherente pero materialmente incorrecta, y sus implicaciones jurídicas y profesionales. El núcleo del trabajo se estructura en torno a ocho supuestos prácticos en los que se evalúa el rendimiento de ChatGPT ante tareas habituales del Derecho tributario: búsqueda de jurisprudencia, resumen de sentencias y resoluciones, redacción de recursos y alegaciones, preparación de informes fiscales, clasificación de rentas, simulación de escenarios fiscales, cálculo de impuestos y cumplimentación de declaraciones tributarias. En cada caso se analiza críticamente la precisión, exhaustividad y utilidad práctica del resultado generado. El análisis evidencia que estas herramientas pueden resultar útiles en tareas de carácter preliminar o estructural, pero presentan limitaciones relevantes: simplificaciones del razonamiento jurídico, referencias normativas o jurisprudenciales incompletas y dificultades para adaptarse a las estructuras técnicas del sistema tributario. La calidad del output depende en gran medida de la precisión del prompt y de la interacción iterativa con la herramienta, siendo en todo caso imprescindible la revisión crítica del profesional del Derecho. La conclusión principal es que la inteligencia artificial generativa debe integrarse en la práctica tributaria bajo un modelo de supervisión humana efectiva (human in the loop), en el que la herramienta actúe como auxiliar del razonamiento jurídico sin sustituir el criterio ni la responsabilidad profesional del jurista.

This Final Degree Project examines, from a practical and critical standpoint, the use of generative artificial intelligence tools in the practice of tax law. The work opens with a theoretical framework addressing the foundations of large language models (LLMs), the phenomenon of hallucinations, that is, the generation of seemingly coherent but factually incorrect information, and their legal and professional implications. The core of this Project is structured around eight practical case studies evaluating ChatGPT’s performance on tasks commonly encountered in tax law practice: case law research, summarising judgments and administrative rulings, drafting appeals and pleadings, preparing tax reports for clients, income classification, tax scenario simulation, tax calculation, and completion of tax returns and forms. In each case, a critical assessment of the tool’s accuracy, thoroughness and practical utility is carried out. The analysis reveals that these tools can be useful in tasks of a preliminary or structural nature, but present significant limitations: oversimplification of legal reasoning, incomplete normative or jurisprudential references, and difficulties in adapting to the technical structures of the tax system. The quality of the output depends largely on the precision of the prompt and the degree of iterative interaction with the tool, and critical review by a legal professional is in all cases essential. The main conclusion is that generative AI should be integrated into tax law practice under a model of effective human oversight (human-in-the-loop), in which the tool serves as an auxiliary to legal reasoning, without replacing the professional judgment or responsibility of the jurist.