Días en el apartado de agradecimientos quería agradecer
la invitación al departamento de derecho financiero y tributario
de la UNED, especialmente al profesor Rafael San,
que se interesó en este.
Este proyecto, las principal líneas de investigación
de este proyecto un poco transversal,
pero que yo creo que es necesario, en primer lugar,
para saber, desde el punto de vista jurídico
hasta dónde llegan las aplicaciones de automatización
y, además, la posibilidad de que estas tareas
ayuden al objeto de estudio de esta jornada.
En relación a las tareas masivas de control, bien,
pues en la primera diapositiva se viene a reflejar la depresión
extendida de lo que es el objeto de la investigación.
Una arquitectura de un modelo conceptual
para un sistema informático cognitivo que automaticen tareas de control
tributario mediante capacidad de inteligencia artificial
es lo que la literatura expone en algunas modalidades,
como un modelo computacional, de argumentación jurídica
de que partimos.
Partimos de la posibilidad de un sistema artificial,
un sistema experto pueda desarrollar tareas propias de proceso cognitivo
de resolución de problemas de un ser humano,
y, además, hasta este sistema autónomos extrema experto
se le puedan dotar de capacidades de inteligencia artificial.
Es decir,
frente a las técnicas convencionales de computación,
donde la máquina es un mero ejecutor de una operación
ya completada las técnicas de inteligencia artificial,
permiten al sistema autónomo adaptarse a entornos impredecibles
permiten al sistema autónomo con capacidad de auto
-modificase la siguiente diapositiva.
Quiero mostrar las diferentes áreas en las que se pueda desarrollar
de forma académica la inteligencia oficial
y cuál de ellas puede ajustarse al modelo computacional
que proponemos en relación a sistemas expertos,
basados en el conocimiento que desarrollan tareas propias
del procesamiento turístico, de información de un ser humano
para la resolución de problemas, sin perjuicio que se puedan adjuntar
o añadir otro tipo de funcionalidades,
principalmente, las funcionalidades de procesamiento del lenguaje natural
a través de la generación, la interpretación del mismo,
como veremos al final, el resultado final.
Estos modelos computacionales es un texto escrito
y es en esta resultado final.
Donde van a incorporarse este tipo de funcionalidades
y cuál es el resultado final,
pues debería ser la aplicación de producción,
donde el modelo computacional desplegaría funcionalidades
de asistencia, al control tributario de asistencia,
al actuario en el desarrollo de este tipo de acto de actuaciones.
No obstante, como ha dicho Joaquín, esta asistencia,
que debería ser completada con una,
una decisión final por parte del ser humano,
no obstante, el entrenamiento del modelo podría conllevar
a la automatización total de la decisión que se tome,
sobre todo en tareas repetitivas y masivas.
Es un modelo conceptual, pues un modelo conceptual,
que es el objeto principal de la investigación es,
había representación abstracta del conocimiento,
un determinado dominio; por ejemplo,
si el sistema autónoma automatizar tarea de diagnóstico médico.
En estos casos el modelo conceptual
lo que va a hacer es representar el conocimiento médico,
el proceso de resolución del problema,
planteamiento del problemas en el diagnóstico
y el proceso de resolución en un puesto, software.
El ciclo de vida de este proyecto se inicia con la modernización,
es una zona donde interviene de forma conjunta el experto,
que va a utilizar la aplicación que se diseña,
y el ingeniero informático, el ingeniero de sistemas,
el experto explicará desarrollarán el conocimiento
para que sea captado por el ingeniero,
y que la aplicación sea eficaz, en la funcionalidad de su desarrollo
y le seguirá la formalización la programación, implementación,
la verificación y la validación.
También en esta fase Internet intervienen en comandita
tanto el ingeniero informático como el experto,
por tanto el esquema de investigación partirá de una descripción
de los elementos componentes básicos de este sistema expertos,
su traslación al ámbito del dominio jurídico
a través del modelo conceptual
y un ejemplo que es un ejemplo de con de control
a través de un proceso masivo de control sobre las devoluciones
de planteado, un proceso de control sobre iba en concreto
un ajuste tipo, que es la al ajuste de la deducibilidad
o no iba soportado en la adquisición de un 20 inversión.
En concreto de un vehículo utilitario la exposición,
la he dividido en tres partes.
Una, un la conclusión final,
que es el resultado final del modelo computacional
y una valoración jurídica.
La primera de las partes voy a explicar
cómo un sistema autónomo
sistema experto desarrolla el proceso cognitivo de planteamiento
de un problema de resolución, un ser humano,
las funciones cognitivas que mula por tanto un sistema autónomo son 3.
El entendimiento y razonamiento, la comprensión del problema
que se le plantea, la toma de la decisión,
que es la resolución del problema y el aprendizaje.
Con respecto al entendimiento y razonamiento,
es decir, la comprensión del problema
que se le plantea a un sistema autónomo sistema experto
en base a que sustenta el razonamiento, un sistema experto,
pues en base al método deductivo,
que parte de una premisa o antecedente sujeto,
cualidad o propiedad,
de la que se deduce una consecuencia todo problema que se plantea
un sistema autónomo tiene que estar estructurado
bajo esta fundamento de razonamiento lógico,
y, entre el antecedente
y el consecuente puede haber relaciones de necesidad,
existe una tal tal, certeza entre premisa y consecuente
o relaciones de probabilidad, se pasa del antecedente al consecuente
mediante un cálculo probabilístico en base a evidencias,
es decir, se aplica un modelo probabilístico.
Este modelo probabilístico que utilizan las técnicas herramientas
de inteligencia artificial permite al sistema autónomo
moverse en entornos impredecibles en zonas de incertidumbre;
convierte lo incierto en cierto para toma de decisión,
consecuencia de una visión parcial de la realidad,
motivada por una información incompleta en todos los dominios.
Existen zonas de incertidumbre en el caso del dominio jurídico.
Tenemos ejemplos de zona de incertidumbre.
Es el caso de la determinación de definición
de los conceptos jurídicos indeterminados,
o en el ámbito de la prueba la determinación de los hechos
probados a través de la prueba indiciaria en este tipo de modelos,
como veremos, se aplicará a los modelos probabilísticos
que ofrece la Ingeniería,
Informática, cómo se traslada esta forma de comprensión
de la realidad al ámbito del dominio jurídico,
mediante el modelo conceptual.
Pues bien, la relación inferencia
al que es fundamental el método deductivo,
se incorpora a la teoría de la argumentación jurídica
a través del silogismo clasificatorios,
subsuma vivo que parte de una premisa mayor
una proposición normativa donde se describen de forma genérica
unos hechos, una premisa menor,
donde se describe unos hechos comprobados concretos
dados por probados, y una relación diferencial
que vincula y clasifica en subsume esos hechos o premisa menor.
En la premisa mayor
y unas conclusiones, cada una de estas premisas,
como ya hemos dicho, es decir, existen zonas de incertidumbre
donde cabe la posibilidad de la aplicación
de los métodos probabilísticos.
Un ejemplo que hemos propuesto la estructura del silogismo parte
de una premisa mayor.
Que la definición establecida como premisa normativa.
En el artículo 95 de la ley 37,
la deducida deriva soportada en la adquisición de bienes
de inversión como primera premisa al uso premisa
y el grado de afectación de ese bien de ese vehículo utilitario
a la actividad profesional.
Una segunda premisa menor, que son los hechos concretos,
como pueden ser los pagos de cuotas de renting de un vehículo utilitario
que se emplea por el profesional
para el desplazamiento a la sede de sus clientes y la conclusión,
la deducibilidad o no del soportado según factura.
Cualquier controversia jurídica, por lo tanto,
que se plantea en sistema autónomo debe estructurarse estructurarse
bajo esta argumentación jurídica, premisa,
relación diferencial y conclusión.
Y como decide la segunda de las fases del proceso,
conectivo un sistema autónomo.
Existen dos sistemas de razonamiento.
El primer lugar, el sistema de nacimiento
basado en reglas, que captura el conocimiento de un experto
a través de las principales líneas de razonamiento que llevan
a la conclusión, es decir,
incorpora a la base de conocimiento y motor de diferencia
al sistema autónomo los principales conocimientos
por la experiencia del experto en el dominio
corromper tiende el caso, que sea el dominio jurídico.
El experto jurídico estos sistemas de razonamiento basado en reglas,
la característica principal es su trazabilidad.
Se sabe dónde va, dónde, dónde viene
y a dónde va.
Se puede representar en una decisión
el ejemplo de este tipo de sistema de razonamiento son los sistemas,
razonamiento utilizados por los asistentes.
Los asistentes al contribuyente utilizan ese tipo de sistemas
de razonamiento.
El segundo de los sistemas de razonamiento
son los llamados sistemas de razonamiento basado en casos.
Estos sistemas emulan la capacidad del ser humano
en la resolución de problemas en base a la experiencia
acumulada en la resolución de problemas similares
y exigen la conformación de una dataset
de una base de conocimiento.
Es decir, la codificación de la experiencia pasada.
La operatividad de estos sistemas, por lo tanto,
es el planteamiento del problema,
se inicia la búsqueda nada tases para recuperar la recuperación
de la base de datos del caso más similar
y la reutilización de la solución,
dada este caso al nuevo se plantea lo costoso.
Por lo tanto, de estos sistemas de razonamiento,
basado en caso de la ingeniería de casos,
es decir, la extracción de la información, representación,
indexación y mantenimiento, en algunos dominios
existe una imposibilidad de utilizar sistemas de razonamiento
basado en casos ante la imposibilidad,
una de tener datos estructurados y, por lo tanto,
de la conformación de la dataset.
La característica principal,
a diferencia del anterior sistema de razonamiento,
es que son sistemas de anonadamiento,
denominados implícitos, no cabe su trazabilidad,
y un ejemplo de ello son la red de neuronales.
Cómo se traslada este operatividad?
En la toma de decisiones, al ámbito jurídico,
a través del modelo conceptual que estamos investigando?
Pues es el sistema de razonamiento basado en reglas, lo que se modela,
si el conocimiento del experto y del operador jurídico
y del ámbito jurídico.
Sería primer lugar
rescatar las reglas que definen las premisas normativa;
por ejemplo, la limitación de la fuente normativa
a través de criterios como el criterio jerárquico,
el criterio, especialidad criterio cronológico,
la determinación de la premisa fáctica,
es decir, las reglas que disciplina el iter probatorio,
valoración e interpretación de la prueba,
la delimitación de las reglas de la colisión probatoria,
la delimitación de la aplicación de las máximas de experiencia.
La delimitación o construcción de taxonomías probatorias
que veremos más adelante y la relación
diferencian las reglas que disciplina la calificación de los hechos
para que se suman en la premisa normativa,
es decir, todas las reglas que por la experiencia y conocimiento
de una experto deberán incorporarse a la base de conocimiento y motor
diferencia del sistema experto.
Con respecto al sistema de razonamiento basado en casos,
pues la resolución del problema
se obtiene por el razonamiento contenido.
En los casos precedentes, reales o hipotéticos extrae,
por analogía el caso más relevantes extrae los o los las hipótesis
o los argumentos a favor y los argumentos en contra,
acompañados de los argumentos de refutación.
Como ya hemos dicho anteriormente,
la dificultad de la aplicación de este sistema en el ámbito jurídico
es que se debe formar una base de conocimiento
y un índice que permita, rápidamente, y de forma eficaz,
extraer los casos más semejantes al planteado.
De nuevo
se deben reflejar, por lo tanto, en esta base de conocimiento,
las cualidades más importantes de la controversia jurídica,
cabe también la operatividad de ambos sistemas.
Tanto el sistema de razonamiento basado en casos
como el sistema de razonamiento basado en reglas
es el ejemplo del denominado aprendizaje por refuerzo.
Este aprendizaje por refuerzo, por ejemplo, la ha utilizado la pesa
o no penal.
Para el entrenamiento del modelo,
el Charge Pepe ha utilizado la información
realizada en entrenamiento a través de la base de conocimiento
y los resultados en la operatividad de la misma,
cuestiones que se plantean por parte del ser humano,
dos elementos importantes para la operatividad
de ambos sistemas.
La delimitación del caso de uso y la definición de patrón,
y correlación en primer lugar el caso de uso, que es un caso de,
pues ese caso de uso,
elemento fundamental sin el cual no se puede construir.
Una base de conocimiento para la comprensión de la realidad.
Hace falta el entrenamiento del modelo
para el entrenamiento de modelos
hace falta conformar una base de conocimiento,
y esta se sustenta en el caso de aquella situación
previamente experimentada en la que se plantea un problema.
Se propone una solución y que sirve para ser reutilizada
en la resolución de problemas futuros, por lo tanto,
la funcionada computacional de los casos de uso.
Es necesaria su indexación a través del almacenamiento
de las de las características más importante
de los problemas que se plantean.
Es necesaria su homogenización de los casos de uso
y la coherencia no pueden existir casos de usos similares
con resultados diferentes.
Los patrones y correlaciones podemos decir que el patrón
es el elemento descriptivo, básico del modelo computacional
describen las características, requerimientos y más importantes
de la solución, como entra perdón de la del problema que se plantea
como entrada y las características, requerimientos de la solución
como salida, el patrón describe un problema que ocurre
una y otra vez en nuestro entorno, así como la solución al problema,
el patrón inocula una cualidad importantísima.
El modelo computacional es la cualidad predictiva,
ya que en cápsula la experiencia y el conocimiento del dominio
para la reutilización de una solución probada y exitosa
a un problema conocido y recurrente tanto es el elemento básico
para el entendimiento de la realidad y la solución
a los problemas que se le planteen.
Cómo se traslada esta concepción del concepto de el caso de uso
y del patronal al ámbito de dominio jurídico
a través del modelo conceptual pues la operatividad del sistema,
razonamiento basado en casos como el sistema,
razonamiento basado en reglas,
exige un diseño del caso de uso en el que se incorpore la resolución
de las pretensiones planteadas de las cuestiones jurídicas
que se plantean y la creación de una dataset
para el entrenamiento del modelo computacional
y proponemos siguiente estructura de un caso de uso
en el ámbito del dominio jurídico.
En primer lugar,
como primer elemento componente denominamos el escenario recurrente
de controversia que corresponde a las principales cuestiones
controvertidas que se plantean por la litigiosidad, con recurrente
en una determinada área del derecho por lo tanto,
conocer el derecho en este área es necesario
conocer las controversias principales que se agrupan por homogeneización
en el ejemplo que hemos puesto le escenarios recurrente de controversia
la deducibilidad deriva soportado por la adquisición o uso
de un vehículo autoritario en función de la afectación total o parcial
a la actividad profesional como bien de inversión
es decir la proposición normativa regulada en el artículo 95 tres punto
dos de la Ley 37 del y a este elemento componente
se le une los diferentes patrones fácticos frecuentemente ligados
es decir las premisas fácticas que definen la solución
a la controversia se van perfilando según la ciudad recurrente
los diferentes patrones fácticos según la experiencia del experto
y se unen al escenario recurrente de controversia
en el caso que estamos hablando los patrones fácticos
la han resultado la concurrencia de la información fáctica
que se refleje
en la taxonomía aprobatoria que es una taxonomía aprobatoria,
pues, es un instrumento que se utilizan
en diferentes disciplinas científicas,
como pueden ser la biología, como pueden ser la Biblioteconomía,
que se utilizan la ingeniería informática
para la clasificación y agrupación de la datos informáticos
o datos que se van a utilizar una base de conocimiento
en el caso de dominio jurídico.
Manifiesto que el acervo probatorio sobre el tema aprovant,
es decir, sobre el tema problemáticas
relacionada con el escenario recurrente de controversia,
puede sistematizarse en una región amiga aprobatoria
con las siguientes pruebas directas e indirectas.
En este cuadro.
He querido reflejar una taxonomía.
Aprobatoria resultado de la experiencia del experto
en la primera columna
establece la fuente de la información de la prueba directa o indirecta,
en una segunda, el contraste que pueda realizar
la administración tributaria de esa información,
en la tercera columna, información trascendental,
es decir, la información indiciaria las pruebas en el primero,
es la naturaleza de la actividad económica
desarrollada como condición principal para firmar o no la actividad,
afectación del bien de inversión en la actividad profesional,
las características del vehículo,
las características del servicio de renting,
los ingresos o rendimientos netos de la actividad profesional
en los períodos anteriores.
Esto, como respuesta a la primera pretensión,
la afectación del bien a la actividad profesional,
la segunda, el grado de afectación,
lo da la respuesta a las siguientes indicios.
La titularidad,
además de un vehículo por parte de la unidad familiar,
la localización del vehículo, lugar y fechas
según la comisión de infracciones de tráfico,
la comprobación de los kilómetros totales recorridos
y la afectación parcial de uno de ellos de ellos,
a los recorridos realizados por el profesional
para visitar los centros de trabajo de sus clientes,
las características, aseguro etc. Es decir la experiencia del experto
se reflejará en la en esta taxonomía aprobatoria
esta taxonomía aprobatoria está relacionada con este diagrama
diagrama de flujo que viene a reflejar tanto
la resolución en base a la taxonomía
como la estructura que hemos propuesto
del caso del caso de uso parte del escenario recurrente
de controversia definió en el artículo 95
se inicia la comprobación con la primera pretensión
está el vehículo no afectó la actividad económica
la respuesta a la dan en primer lugar la cuestión interpretativa
la autorización previsible del viene del desarrollo de la actividad
y la cuestión probatoria los indicios las premisas fácticas
son las enumeradas anteriormente la taxonomía la naturaleza.
La actividad económica, el modelo de vehículo, los ingresos,
rendimientos de selectividad, etcétera.
Si la respuesta es no se rechaza la deducibilidad,
si es si se pasa a la segunda pretensión,
es decir, cuál es.
Porcentaje de afectación del bien de inversión
a la actividad profesional,
y lo da la respuesta a la cuestión interpretativa
que hemos incorporado.
Criterios jurisprudenciales,
en cuanto que cabe la prueba indirecta,
y no caben criterios estimativos y las premisas fácticas,
que nos hemos enumerado, en la taxonomía.
Aprobatoria, se sistemas donde los vehículos total
etilómetros recorrido, afectación de los kilómetros
al desarrollo de la actividad profesional,
etc. Y la respuesta será el porcentaje de afectación
que da respuesta a la al porcentaje de deducibilidad
del soportado o la aplicación de la presunción iuris tantum,
que regula el artículo 95,
bien la conformación de este caso de uso
en el ámbito del dominio jurídico que nos acerca,
pues se acerca a la doctrina del precedente,
administrativo y judicial,
es decir, el modelo computacional operaría en el dominio jurídico,
asimilando la doctrina del precedente judicial o administrativo
que se construiría
en base a los diferentes escenarios recurrentes de controversia,
en los que se estructura la conflictividad jurídica
de esa determinada área del derecho y los patrones fácticos
vinculados a la misma.
El patrón sería el criterio de construcción
de la de la base de datos y de clasificación
de los diferentes casos de uso cualificando como más importantes
lo que denominamos el precedente judicial
o precedente administrativo.
De acuerdo quiero hacer mención especial
como modelo de referencia a la operatividad
del precedente administrativo en los sistemas de tradición,
como los donde el precedente es fuente del derecho.
En estos sistemas nos pueden servir como modelo,
ya que el funcionamiento del precedente
se realiza en base al denominado qué es lo en el que se infieren en él
los patrones que definen los criterios de decisión
esa hay que, o en un sistema de como el low,
lo forma el conjunto de precedentes agrupados en forma de trama,
en los que se entrelazan y se relacionan ofreciendo una visión
global de las distintas perspectivas desde las que se analiza la cuestión
controvertidas y su solución es el cashflow,
queda el principal de los mismos essendi Dincat,
es decir, el caso principal o de referencia a los que se adjuntan
los restantes completándolo.
La segunda línea de investigación es, una vez
definido el proceso cognitivo.
Hay que dotar de unas funcionalidades,
la encendida del proceso;
se establece diferentes funcionalidades
a los sistemas autónomos,
les dan tareas de planificación, tareas de pronóstico,
tareas de recuperación de información,
tareas de monitorización, pues bien, insisto, un conjunto de tareas
que se asimila las realizadas en el control tributario consistentes
en la recuperación de la información mediante actuaciones
de comprobación, su, su valoración, su interpretación
y la propuesta de resolución.
La propuesta de ajuste
estas son las llamadas tareas de diagnóstico,
se caracterizan por detectar, anomalías o fallos
en el funcionamiento de un sistema o subsistemas mediante la observación
y la realización de pruebas para localizar su causa
y proponer acciones.
Rectificativa as se utilizan por parte
de los sistemas autónomos en el diagnóstico médico
en el diagnóstico del sistema auditor en el control económico
-financiero, crean un espacio de datos,
un espacio de hipótesis y un espacio de reparaciones,
de acuerdo.
La segunda, tercera línea de investigación,
pues cómo se automatizan dentro del proceso de control intensivo
que propongo, este?
Este conjunto de este proceso cognitivo
que podemos estructurar en tareas y sus tareas.
Muy bien este diagrama de flujo, quiero representar el inicio,
un proceso de control con todas sus fases;
en concreto un proceso inspector
donde se incorpora al contribuyente al plan de inspección,
se selecciona, se inicia mediante comunicación
y se realizan actuaciones u operaciones de comprobación
y verificación.
Cada una transaccional, operaciones de comprobación y verificación,
se realizan diferentes tareas,
y estas se pueden clasificar en sus tareas.
Pues bien, este proceso de resolución de problemas
se representa mediante un algoritmo consistente
en un conjunto secuencial de operaciones.
Cada operación describe tareas y cada tarea define
y sistematiza secuencia de acciones y decisiones.
El proceso de automatización se sustenta en la desagregación
de tareas que responde a la estructura y humorística
de cualquier proceso cognitivo compuesto por decisiones parciales,
en apoyo de decisión de una decisión final,
es decir, este tipo de procesos y sus procesos,
podemos desagregar los en pequeñas decisiones que podrán
ser o no automatizadas de acuerdo.
Las automatizadas sanidad se adjuntaran a las tareas realizadas
directamente por el ser humano y conformarán una decisión final.
La automatización, por lo tanto,
se centrará en procesos de tareas repetitivas
reiteradas y previsibles.
Qué pasa con las tareas complejas?
Pues la automatización de tareas complejas se realiza
por una descomposición en secuencias altamente especializadas,
de decisiones parciales, que operarían como piezas de modo
o módulos que se ensamblaría formando un proceso cognitivo,
es decir, las tareas automatizables,
se organizan en base a una estructuras modulares
que operan de forma secuencial
y en la que cada módulo se asigna una función,
y además y esto es importante son módulos reutilizables y escalables,
y son reutilizables, por ejemplo, cuando tenemos un proceso cognitivo
de valoración de una prueba aplicado a un determinado proceso.
Ese módulo cognitivo
puede ser trasladado a otros procesos en la misma forma,
por eso son reutilizables y escalables
y llegamos al final el resultado final.
Exigimos del modelo computacional que llamamos el modelo computacional,
de acomodación jurídica,
pues la justificación formal de la decisión consistirá
en la elaboración de un texto como expresión del resultado
del proceso de argumentación en la que se identificara
el problema que se argumenta planteado de forma binaria,
sí o no?
Es deducible el soportado.
Las cuestiones y sus cuestiones,
el relato de los hechos jurídicamente relevantes
y los principales argumentos a favor y en contra, además de adjuntarles,
los argumentos de refutación, estamos hablando
en este caso de lógica proposicional de lógica denunciados,
a diferencia de la lógica que hemos utilizado
en la conformación del proceso cognitivo que es lógica reductiva.
Quiero hacer mención a dos autores.
Deja la aplicación dos autores
que hablan del resultado final del modelo computacional,
Henry para que es un profesor de la Universidad de 3.
Imparte un máster en crecer oficial y Derecho
dice lo siguiente.
Este tipo de modelos tendrán éxito
si de ellos resultan productos prácticos
para la resolución de tareas realizadas por los operadores,
la práctica jurídica y la profesora de una isla, que es
una persona de merita la ansiedad Harvard
que en su obra habla de que propone un modelo computacional
sustentado en el sistema de razonamiento basado en casos que
como herramienta práctica, ofrecería a los operadores jurídicos;
un repertorio de formas de argumentación jurídica
según las diferentes hipótesis que planteen,
ya sea el abogado o el juez a través de una plantilla,
en la que se integraran las diferentes piezas
de argumentación y, por último, como ya hemos dicho,
voy a hacer una valoración jurídica del modelo.
Este modelo tiene fortalezas y debilidades,
en mi opinión, las fortalezas,
pues potencia el principio de igualdad
en la aplicación de la ley, la seguridad jurídica,
la interdicción a la arbitrariedad en el ámbito
de la gestión tributaria, pues potenciar la predictividad,
la unificación de pautas, la consistencia y eficacia,
en la resolución incrementaría la racionalidad
referida a la coherencia o lógica interna
de las decisiones que se tomen.
Además, permitiría hacer real el precedente administrativo
vinculante y además se establecía la posibilidad de anulación de sesgos
del ser humano.
Debilidades, pues, sin duda ya las he mentido ya las he mencionado.
La dificultad de la construcción de la dataset,
la dificultad técnica en la construcción del caso de uso,
el coste económico y además la exigencia
al administraciones tributarias
no solamente que estructuren la información que reciban,
que ya las estructuran sino la información que generen,
en fin,
pero que este modelo supongo que en pocos años
esté presente de nuestros escritorios
y podamos hacer uso del mismo.
Muchas gracias.