Agentes de Inteligência Artificial: Uma Nova Fronteira na Gestão Tributária Inteligente?

Por Alexandre Alcantara

Compartilho hoje um artigo recém-publicado [1] no portal da OCDE que explora como os agentes de Inteligência Artificial (IA) estão revolucionando a administração tributária. Este material aprofundado descreve os agentes de IA como entidades de software autônomas, capazes de perceber e agir em seus ambientes para cumprir objetivos específicos. Eles não apenas complementam a Automação Robótica de Processos (RPA), mas também elevam o potencial da IA generativa.

O autor do artigo categoriza os agentes de IA, desde os reflexos simples até os de aprendizado e preditivos, e detalha suas amplas aplicações na gestão tributária. Entre elas, destacam-se o aprimoramento dos serviços oferecidos aos contribuintes, a detecção eficaz de fraudes e a automação de rotinas complexas.

Além de discutir os benefícios da IA para uma administração tributária mais inteligente – como o aumento da eficiência operacional e da arrecadação –, o artigo aborda os desafios e as considerações éticas essenciais. Questões cruciais como a privacidade de dados, os vieses algorítmicos e a necessidade de transparência e regulamentação são amplamente debatidas.

Convidamos você a conferir este conteúdo valioso que certamente agregará muito às suas perspectivas sobre o futuro da auditoria tributária.

Confira também o podcast com um resumo do artigo, que customizamos usando IA

Agentes de Inteligência Artificial: Uma Nova Fronteira na Gestão Tributária Inteligente?

Por CIAT

Na era da transformação digital, as administrações tributárias (ATs) se encontram em uma encruzilhada inovadora. A Inteligência Artificial (IA) emergiu como uma força disruptiva e empoderadora, prometendo revolucionar a forma como os impostos são administrados, como os contribuintes interagem e como a fraude é combatida.

Nesse contexto, os Agentes de Inteligência Artificial despontam como protagonistas de uma nova fronteira, capazes de operar de forma autônoma e levar eficiência, equidade e qualidade de serviço a patamares sem precedentes.

O que – ou quem – são agentes de IA?

Agentes de IA — racionais, inteligentes ou autônomos, como também são conhecidos — são entidades de software que percebem seu ambiente por meio de sensores (por exemplo, fluxos de dados, interações do usuário) e agem nesse ambiente por meio de efetores (por exemplo, respostas de bate-papo, alertas, execução de processos) de forma autônoma para atingir objetivos específicos (Russell & Norvig, 2021). Sua “inteligência” reside na capacidade de tomar decisões racionais, ou seja, de selecionar a ação que se espera que maximize uma medida de desempenho, considerando suas percepções e qualquer conhecimento incorporado.

A relação com a Automação Robótica de Processos (RPA) é de complementaridade e evolução. A RPA pode ser vista como um primeiro passo na automação. Agentes de IA oferecem a capacidade de gerenciar complexidade, incerteza, aprendizado e tomada de decisão autônoma. A tendência atual é integrar ambas as tecnologias.

Com relação à IA generativa , um agente de IA pode utilizar suas capacidades e aprimorá-las.

Os principais recursos dos agentes de IA são:

• Autonomia: operam sem intervenção humana direta para determinadas tarefas.
• Reatividade: Eles respondem de maneira oportuna às mudanças em seu ambiente.
• Proatividade: tomam a iniciativa para atingir seus objetivos.
• Habilidades sociais (em alguns casos): eles podem interagir e se comunicar com outros agentes ou humanos.

Tipologia de Agentes de IA

Seu design e capacidades variam dependendo da complexidade das tarefas a serem executadas:

1. Agentes reflexos simples : agem somente com base na percepção atual, seguindo regras de condição-ação.

Aplicação de impostos : Validação básica de campos em uma declaração de impostos em tempo real.

2. Agentes reflexos baseados em modelos : mantêm um estado interno que reflete aspectos do mundo não visíveis na percepção atual, permitindo-lhes lidar com ambientes parcialmente observáveis.

Aplicativo de impostos: um chatbot que lembra interações anteriores com um contribuinte para oferecer um serviço mais contextualizado.

3. Agentes baseados em objetivos : suas decisões são baseadas em informações sobre seus objetivos. Isso lhes permite escolher entre diversas ações para atingir um objetivo específico.

Aplicativo de impostos: um agente que otimiza a sequência de lembretes de pagamento para maximizar a cobrança antecipada.

4. Agentes baseados em utilidade : quando há várias maneiras de atingir um objetivo, ou quando nenhum objetivo pode ser alcançado com certeza, esses agentes escolhem a ação que maximiza sua utilidade esperada.

Fiscalização fiscal: Um sistema para selecionar casos de auditoria que pondera a probabilidade de evasão, o potencial valor de recuperação e o custo da auditoria.

5. Agentes de aprendizagem : podem melhorar seu desempenho com a experiência. Possuem um “elemento de aprendizagem” que modifica seus componentes internos para realizar melhores ações no futuro.

Fiscalização tributária: sistemas de detecção de fraudes que se tornam mais precisos à medida que analisam mais dados e recebem feedback sobre suas previsões.

6. Agentes conversacionais ( Chatbots e Assistentes Virtuais Inteligentes): projetados para interagir com humanos usando linguagem natural, facilitando o acesso à informação, o atendimento e a conclusão de procedimentos.

7. Agentes preditivos: eles usam dados históricos e algoritmos de aprendizado de máquina para prever tendências futuras, como níveis de conformidade, riscos emergentes ou arrecadação de impostos.

Aplicações de Agentes de IA na Administração Tributária

O potencial tributário dos agentes de IA é vasto:

• Serviços aprimorados para o contribuinte, disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana: Agentes conversacionais podem responder a perguntas frequentes, orientar os contribuintes nas declarações de imposto de renda, facilitar pagamentos e oferecer assistência personalizada a qualquer hora e em qualquer lugar. Isso não só melhora a experiência do contribuinte, como também libera recursos humanos para lidar com consultas mais complexas.
• Detecção otimizada de riscos e controle de fraudes fiscais: Agentes de aprendizagem com tecnologia de IA, alimentados por Big Data (informações de declaração de imposto de renda, transações financeiras, dados de terceiros, etc.), podem identificar padrões e anomalias sutis que sugerem evasão, elisão ou fraude. Esses agentes podem criar perfis de risco dinâmicos, identificar inconsistências e priorizar casos para investigação, aumentando significativamente a eficácia da fiscalização tributária. Estudos recentes sugerem que a IA já está melhorando drasticamente as taxas de detecção de fraudes e a recuperação de receitas.
• Automação inteligente de processos de rotina: tarefas como classificação automática de documentos, extração de dados de faturas, verificação preliminar de devoluções, atribuição de casos a auditores ou gerenciamento de notificações podem ser realizadas por agentes de IA, reduzindo erros manuais, acelerando os tempos de processamento e otimizando o uso de recursos.
• Auditoria assistida por IA: os agentes podem atuar como “assistentes inteligentes” para os auditores, analisando grandes volumes de dados dos contribuintes, cruzando informações com fontes externas, identificando áreas de risco específicas dentro de uma auditoria e até mesmo sugerindo linhas de investigação. Isso permite auditorias mais focadas, eficientes e bem-sucedidas.
• Comunicação proativa e personalizada: os agentes podem enviar lembretes de vencimento, notificar os contribuintes sobre possíveis erros ou omissões antes que se tornem não conformidades formais e oferecer informações fiscais relevantes e adaptadas ao perfil do contribuinte.
• Análise preditiva para planejamento estratégico: agentes especializados podem modelar o impacto de mudanças na política tributária, prever tendências de receita em diferentes cenários econômicos e ajudar as administrações tributárias a antecipar comportamentos de conformidade, permitindo uma tomada de decisão mais informada e proativa.

Rumo a uma Administração Tributária Inteligente .

A implementação estratégica de agentes de IA pode gerar múltiplos benefícios para as administrações fiscais:

• Maior eficiência operacional: redução significativa de custos e tempos em processos-chave.
• Aumento da arrecadação: melhorias na detecção de não conformidades e otimização das estratégias de arrecadação.
• Melhoria do cumprimento voluntário: simplificando obrigações e melhorando a percepção de justiça e transparência do sistema.
• Serviços de maior qualidade ao contribuinte: respostas mais rápidas, personalizadas e acessíveis.
• Otimização de talentos humanos: permite que os funcionários se concentrem em tarefas de maior valor agregado, como análises complexas, pesquisa estratégica e interação humana especializada.
• Tomada de decisão baseada em evidências: políticas e estratégias baseadas em análises de dados robustas e previsões mais precisas.
• Equidade aprimorada: aplicando critérios de risco e seleção de forma mais objetiva e sistemática, embora isso dependa crucialmente de um design livre de vieses.

Navegando com cautela na implementação: desafios e considerações éticas

Apesar do enorme potencial, a adoção de agentes de IA não está isenta de desafios e riscos significativos que devem ser abordados seriamente:

• Privacidade e segurança de dados: As Administrações Tributárias lidam com informações extremamente sensíveis. É crucial garantir a proteção desses dados contra acessos não autorizados e ataques cibernéticos, cumprindo as mais rigorosas normas de proteção de dados.
• Vieses algorítmicos e justiça: agentes de IA aprendem com os dados com os quais são treinados. Se esses dados refletirem vieses históricos (raciais, de gênero, socioeconômicos), os agentes podem perpetuá-los ou até mesmo amplificá-los, levando a tratamento discriminatório ou à seleção injusta de contribuintes para auditoria (OCDE, 2021).
• Transparência e explicabilidade (XAI – Explainable Artificial Intelligence, inteligência artificial explicável): Muitos algoritmos de IA, especialmente algoritmos de aprendizado profundo, operam como “caixas pretas”. É essencial desenvolver e usar agentes cujas decisões possam ser compreendidas e explicadas, tanto para supervisão interna quanto para garantir o direito dos contribuintes de entender as decisões que os afetam.
• Responsabilidade : Quem é o responsável quando um agente de IA comete um erro que gera consequências para o contribuinte? Definir estruturas claras de responsabilização é essencial .
• Lacuna de habilidades e treinamento: as administrações tributárias precisam de pessoal com novas habilidades para desenvolver, implementar, gerenciar e monitorar esses sistemas de IA.
• Custos de implementação e integração: adquirir ou desenvolver soluções de IA, bem como integrá-las a sistemas de tecnologia legados, pode exigir investimentos significativos.
• Resistência à mudança: Tanto internamente nas organizações quanto entre os contribuintes, pode haver ceticismo ou medo em relação à adoção dessas novas tecnologias.
• Quadro regulatório e legal: As leis e regulamentações existentes podem não estar preparadas para atender às especificidades de um agente autônomo, exigindo adaptação e, em alguns casos, nova legislação.

O futuro é hoje

Agentes de IA não são uma visão futurista distante; são uma realidade tangível com o poder de transformar profundamente a administração tributária. Sua adoção representa uma oportunidade histórica para construir administrações tributárias mais eficientes, eficazes, justas e voltadas para o cidadão.

No entanto, o caminho para essa transformação deve ser trilhado com visão estratégica, compromisso ético e profundo entendimento tanto dos benefícios quanto dos riscos. É crucial promover uma abordagem equilibrada que busque maximizar o potencial da IA, ao mesmo tempo em que mitiga ativamente seus potenciais efeitos adversos.

É importante criar fóruns de debate entre autoridades de AT, especialistas do setor, academia e sociedade civil sobre desafios técnicos e éticos, além de colaborar no desenvolvimento de melhores práticas, padrões e estruturas regulatórias relevantes.

Referências citadas

OECD. (2021). Artificial Intelligence in Tax Administration. OECD Publishing.

Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.

FONTE

Texto & Imagem: Disponível no Portal do CIAT, Originalmente disponibilizado em espanhol e traduzido através do Google Translator [sem revisão]

CIAT. Agentes de Inteligencia Artificial: ¿Una nueva frontera de la gestión tributaria inteligente? Jun. 2025 Disponível em: <https://www.ciat.org/agentes-de-inteligencia-artificial-una-nueva-frontera-de-la-gestion-tributaria-inteligente/> Acesso em 13 jun. 2025.