Excomisionado del IRS: Así es como usamos IA para crear valor inmediato cuando los contribuyentes examinan cada dólar

A medida que las empresas continúan invirtiendo miles de millones en IA, empleados y accionistas demandan cada vez más ver resultados tangibles. Sin embargo, a finales de 2025, solo el 15 % de los ejecutivos reportaron que las integraciones de IA aumentaron las ganancias. Para entender cómo las empresas cerrarán la brecha entre el entusiasmo por la IA y los retornos, hay que mirar a un lugar sorprendente más allá del sector privado: el Servicio de Impuestos Internos.

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Una agencia gubernamental puede no parecer un negocio típico, pero enfrenta la misma urgencia por mostrar avances con la IA y los desafíos para lograrlo. Sentí esta presión todos los días cuando dirigí al IRS en uno de sus esfuerzos de modernización más ambiciosos en décadas. En 2023, comenzamos a implementar IA de manera focalizada para mejorar el servicio al contribuyente, el cumplimiento y la eficiencia operativa. Desde el principio, la responsabilidad fue absoluta. Cada dólar que gastamos provino de los contribuyentes, por lo que cada inversión debía generar mejoras medibles.

Nuestro plan fue identificar puntos críticos urgentes, aplicar la IA de manera práctica, medir el impacto y construir desde allí. Las empresas privadas pueden seguir la misma metodología, pero solo si entienden cómo identificar y potenciar los éxitos de diferentes formas de IA.

Los Tres Caminos hacia el Valor

Las organizaciones más exitosas obtendrán retornos de la IA en tres vías:

2. IA de Uso General para la Productividad Diaria

Herramientas ampliamente disponibles como los LLM y flujos de trabajo agenticos pueden ayudar a los empleados a realizar investigaciones iniciales y coordinar tareas simples para liberar su capacidad personal. Sin embargo, los mayores retornos en esta vía provendrán de capacitar a los trabajadores para aplicar la tecnología de la mejor manera en sus roles.

Pero gran parte de la administración tributaria opera con una tolerancia mucho menor al error; incluso una baja tasa de alucinaciones puede crear riesgos inaceptables. El IRS necesitaba mejores herramientas de IA. A medida que las empresas confían en la IA para procesos más sensibles y manejan información propietaria, veremos que hacen el mismo cambio crítico de aplicaciones generales a sistemas diseñados específicamente para cada propósito.

3. Sistemas Específicos de Dominio para Precisión

En áreas donde la integridad factual importa, como investigación legal, análisis fiscal o documentación médica, las herramientas de IA específicas del dominio ofrecerán una ventaja clara. Estos sistemas están diseñados en torno a fuentes de datos autorizadas y contienen salvaguardas integradas que reducen significativamente las alucinaciones y mejoran la fiabilidad. También ofrecen un retorno de inversión más rápido porque están modelados en flujos de trabajo bien definidos y en restricciones regulatorias y de seguridad matizadas.

Nuestro primer acercamiento con IA en la modernización del IRS fue solucionar la línea de atención al contribuyente, que tenía acumulaciones persistentes, largos tiempos de espera y respuestas inconsistentes. Implementamos IA específica para responder a preguntas comunes y derivar casos complejos a especialistas. En el primer año, los tiempos de respuesta bajaron de un promedio de 28 minutos a tres, y millones de llamadas más fueron atendidas en vivo.

Desde usar herramientas de contratos legales para reducir el tiempo de revisión hasta emplear IA financiera y operativa para mejorar la planificación y decisiones en la cadena de suministro, las empresas exitosas ya no adaptarán modelos de IA estándar para resolver problemas persistentes, sino que aplicarán herramientas especializadas para abordar desafíos más complejos.

4. IA Personalizada para Resolver Problemas Únicos

En el IRS, solo invertimos en IA a medida cuando las herramientas generales o específicas del dominio no podían cumplir con los niveles requeridos de sofisticación de datos o estándares de cumplimiento. Por ejemplo, desplegamos IA personalizada para gestión de casos, para analizar patrones en millones de transacciones y priorizar casos de alto riesgo, evitando y recuperando miles de millones en fraudes y pagos indebidos en el año fiscal 2024.

El error que cometen la mayoría de las organizaciones es saltar a esta vía antes de explorar las dos primeras. Una aplicación de IA personalizada no solo requiere una gran inversión, sino que también presenta mayores desafíos de implementación, lo que dificulta y ralentiza la demostración del ROI.

Pero los ganadores en la carrera de la IA no serán siempre las empresas con los presupuestos más grandes. Serán aquellas que determinen los mejores casos de uso de IA mediante aplicaciones de propósito general y específicas del dominio, que generen el ROI y las ideas necesarias para justificar construcciones personalizadas.

Iterar y Potenciar

Las victorias tempranas no son suficientes para establecer retornos frecuentes de la IA. En cambio, las empresas deben adoptar una estrategia dinámica de IA, sometiéndola continuamente a pruebas de lo que es posible ahora.

Por ejemplo, cuando dejaba el IRS, había un impulso creciente por usar IA para reemplazar millones de líneas de código antiguo escrito en lenguajes obsoletos. Pero la nueva dirección encontró una oportunidad más inteligente: usar IA para mantener el código viejo. El objetivo permaneció igual, pero la solución fue menos arriesgada y más escalable.

Incluso con innovación constante, las empresas quedarán atrás si no potencian sus victorias en IA. Con una estrategia sólida que abarque los tres tipos de herramientas, las organizaciones pueden desarrollar proyectos de diferentes niveles de complejidad y vincular sus capacidades para ventajas a nivel empresarial.

Hoy, cada dólar que las organizaciones gastan en IA cuenta. En lugar de apresurarse a integrar IA más rápido, las empresas que tengan éxito serán aquellas que instalen IA diseñada a propósito con intención.

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