La Inteligencia Artificial está siendo usada con <<frenesí >> para la clasificación de mercancías de importación o exportación proporcionando información compleja o ambigua, cuando los productos tienen características similares, descripciones confusas, artículos con características híbridas o intrínsecamente difícil de entender, no pudiendo concluir con la precisión o certeza legal requerida, necesitando la intervención y el juicio de expertos humanos.
Los casos en los que la IA muestra y presenta desafíos o no puede concluir una clasificación arancelaria independientemente, se centran en la necesidad de interpretación legal, contexto humano y profesional y el manejo de información incompleta o novedosa.
Por consiguiente, Los principales problemas que impiden que la IA tenga autonomía para clasificar SON:
1. No interpreta legalmente, y sus artificios, obviamente, no manejan inteligencia natural.
2. No aplica, no interpreta ni fundamenta la rigurosidad de las reglas generales de interpretación. las notas de sección y las de capítulo y hasta las consideraciones generales que son principios y estructuras que rigen la clasificación de mercancías a nivel internacional para fines aduaneros estadísticos y comerciales, y estas interpretaciones aseguran que todas las mercancías puedan ser clasificadas de manera coherente y uniforme definiendo el alcance temático de la Sección o Capítulo (por ejemplo, qué tipo de productos abarca), aclarando criterios de inclusión o exclusión, explicando qué productos sí se clasifican allí y cuáles no, describen procesos de fabricación, usos típicos o materiales comunes que caracterizan los productos de esa categoría y orientando sobre la aplicación de las Reglas Generales de Interpretación (RGI), vinculando los textos legales con ejemplos prácticos
3. Errores humanos en la etiquetación de datos.
Si los datos utilizados para entrenar la IA contienen errores de etiquetas incorrectas, factura comercial, documentos de transporte, conocimiento de embarque (Bill of Lading para transporte marítimo/aéreo) y/o Certificado de origen si aplica. Dependiendo del país y tipo de mercancía, también pueden ser necesarios otros documentos como licencias de importación, pólizas de seguro y certificados específicos (sanitarios, fitosanitarios, etc.).
4. Ausencia de Razonamiento legal y contextual que si posee un ser humano:
La clasificación arancelaria requiere de un razonamiento jurídico- técnico que la IA al día de hoy no posee, Un ser humano debe interpretar el hecho imponible, situación o acto que, según la ley, genera la obligación de pagar un tributo para tomar decisiones correctas que cumplan con obligaciones tributaria nacionales e internacionales.
5. Problemas en el procesamiento del lenguaje Natural
La interpretación errónea de descripciones de textos, la ausencia de homologación que significa hacer que el lenguaje sea equivalente o se ajuste a un estándar común, lleva en muchos casos a clasificaciones inapropiadas, especialmente si el lenguaje es técnico o especializado y muy arancelario, requiere conocimientos previos para su comprensión y si el lenguaje es ambiguo con variados significados y por consiguiente, da lugar a confusión, duda y a errores graves de clasificación.
Por todo lo anterior, la gran cantidad de errores al momento de utilizar IA para clasificar mercancías de diferentes características, genera errores costosos, sanciones o demoras.
En este escenario, SisArm se convierte en el conductor ideal; con mucha solidez técnica y legal de las enmiendas oficiales de la Organización Mundial de Aduanas, ofreciendo respaldo, precisión y seguridad al usuario.
El mundo avanza y la forma en que trabajamos también. Sin embargo, su precisión aún depende del contexto que sólo la inteligencia humana puede interpretar.
Uno de los múltiples ejemplos que tenemos sobre clasificaciones erróneas de la IA
Producto: “Gel antiséptico a base de alcohol con glicerina y aloe vera”
Descripción técnica:
Preparación en forma de gel con alcohol etílico (70%), aditivos humectantes y esencias, destinada a la desinfección de manos.
Clasificación sugerida por la IA:
Código IASección VI Productos de las industrias químicas o de las industrias conexas
Capítulo 33 Aceites esenciales y resinoides; preparaciones de perfumería, de tocador o de cosmética y preparaciones cosméticas
3304 – Preparaciones de belleza, maquillaje y para el cuidado de la piel, excepto los medicamentos, incluidas las preparaciones antisolares y las bronceadoras; preparaciones para manicuras o pedicuros.
3304.99 – los demás
Error
La IA interpretó las palabras “gel”, “aloe vera” y “cosmético” como si fuera un producto de cuidado personal, sin considerar su finalidad sanitaria.
Clasificación correcta según la Metodología para Clasificar Arancelariamente Mercancía de Importación y Exportación con el Programa SisArm Internacional.
Código SisArmSección
VI PRODUCTOS DE LAS INDUSTRIAS QUÍMICAS O DE LAS INDUSTRIAS CONEXAS
Capítulo 38 Productos diversos de las industrias químicas
3808 – Insecticidas, raticidas y demás antirroedores, fungicidas, herbicidas, inhibidores de germinación y reguladores del crecimiento de las plantas, desinfectantes y productos similares, presentados en formas o en envases para la venta al por menor, o como preparaciones o artículos tales como cintas, mechas y velas, azufradas y papeles matamoscas (+).
3808.94 – – desinfectante
Fundamento:
La función principal es eliminar gérmenes o bacterias, no embellecer ni cuidar la piel, por lo que pertenece al Capítulo 38 (productos diversos de las industrias químicas). La IA suele confundir productos de uso dual (cosmético y sanitario), si no comprende su propósito primario.
Aplicación de las Regla General de Interpretación: 1, 3(a) y 6
Nota: Nuestra próxima publicación otros muchos ejemplos de clasificación donde la IA no ha podido clasificar mercancías Merceológica ni arancelariamente
Carlos Alberto Mendoza D.
Gerente General de SisArm Internacional
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Mail. carlosmendoza@sisarm.com
Si no les gusta leer, no clasifiquen arancelariamente mercancías y si no saben leer.! menos!
No hay fuerza más poderosa que la clasificación arancelaria y quien domina la clasificación arancelaria, domina todo!
