El Servicio de Impuestos Internos de Estados Unidos está estudiando si la inteligencia artificial podría ayudar a evaluar la complejidad de los casos de robo de identidad y derivarlos a empleados con la formación adecuada. La propuesta aparece en la respuesta de la agencia a una auditoría del Inspector General del Tesoro para la Administración Tributaria; el informe no afirma que ya se haya implantado un sistema de triaje con IA.
La mayor parte de la demora se produce antes de la asignación
La auditoría determinó que las víctimas de robo de identidad esperaron una media de aproximadamente 20 meses para obtener una resolución durante los ejercicios fiscales de 2023 a 2025, frente al objetivo de 120 días de la agencia. Los casos de la muestra de la auditoría pasaron la mayor parte de ese tiempo en el inventario sin asignar. La carga de trabajo pendiente había descendido desde niveles anteriores, pero todavía se situaba cerca de 257,000 casos en mayo de 2026.
TIGTA recomendó evaluar la complejidad de los casos antes de asignarlos y trasladar las reclamaciones al procesamiento activo con mayor rapidez. El IRS aceptó estudiar si la IA podría respaldar ese trabajo en lugar de desviar a personal experimentado en robo de identidad para examinar los casos entrantes.
La automatización necesita salvaguardas auditables
Cualquier modelo de triaje utilizado para casos de fraude de identidad necesitaría criterios de derivación documentados, revisión humana, pruebas de sesgo y una vía de recurso para las reclamaciones clasificadas erróneamente. El rendimiento debería medirse en función del tiempo de resolución y las tasas de error, no solo del volumen procesado. SectechMedia sigue controles relacionados en su cobertura sobre identidad y acceso.
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