El otro día hablaba con una inspectora fiscal y me explicaba cómo funciona su trabajo: los expedientes le llegan ya asignados, y a partir de ahí empieza el proceso de recopilar documentación, rastrear información, cruzar datos, y luego —cuando ya tiene indicios fundados— pedir autorizaciones para acceder a más información. Todo ese trabajo es, hoy por hoy, manual. Y mientras me lo contaba (siempre en genérico, por supuesto), yo no podía dejar de pensar en modelos de lenguaje como los LLMs.

Lo que ella hace en horas o días, un buen sistema con LLMs lo haría en minutos. No para reemplazarla, sino para darle superpoderes. Que Hacienda pudiera tener un equipo técnico moderno —producto e ingeniería, cerca de la inspección fiscal— y montara un modelo de código abierto como Llama o Qwen en servidores propios, es una oportunidad clarísima. El modelo podría procesar expedientes, cruzar documentación y entregarle al inspector un análisis avanzado, estructurado y listo para revisión. En vez de semanas, los procesos de análisis durarían días.

Ella misma hacía cuentas: más del 50% de su tiempo se va en análisis documental. Si ese trabajo lo hiciera una IA, podríamos duplicar el número de inspecciones, o enfocarnos mucho mejor en los casos realmente relevantes. Es decir: más eficiencia, más recaudación y menos desgaste.

La pregunta no es si esto se puede hacer. La pregunta es si lo harán este año —que es lo que yo esperaría de un gobierno bien gestionado— o si tardarán diez años malgastando dinero en las consultoras de siempre.

Según me cuentan por otro lado, parece que el gobierno está obsesionado en que todos los ministerios y organismos usen el modelo Salamandra de IA en el que se han gastado 10m€, que es un modelo claramente inferior comparado con las alternativas actuales abiertas. Espero que no sigan cayendo en el sesgo del coste hundido.