La inteligencia artificial está redefiniendo el cumplimiento comercial, y la mayoría de las empresas no están preparadas

Durante años, el cumplimiento comercial no ha sido una prioridad para la mayoría de las organizaciones. Si bien es necesario, sus funciones eran técnicas y en gran medida invisibles hasta que algo salía mal, pero esa suposición ya no se mantiene. La volatilidad de los aranceles, la aplicación de la mano de obra forzada, la fragmentación geopolítica y las reglas aduaneras en constante cambio han llevado al cumplimiento comercial al centro de la toma de decisiones operativas.Las recientes propuestas del Representante Comercial de los Estados Unidos para imponer nuevos aranceles a decenas de socios comerciales basados en presuntas fallas para restringir las importaciones de mano de obra forzada demuestran cómo las preocupaciones de cumplimiento laboral están configurando cada vez más la política comercial junto con la aplicación aduanera tradicional.

Al mismo tiempo, la inteligencia artificial está comenzando a cambiar la forma en que las organizaciones clasifican productos, monitorean riesgos, interpretan regulaciones y se preparan para auditorías. Como resultado, muchas empresas están replanteando cómo piensan en las operaciones comerciales globales. Si bien la inteligencia artificial no reemplaza a los profesionales del cumplimiento comercial, está cambiando lo que se parece el trabajo, qué habilidades son más importantes y cómo las organizaciones gestionan el cumplimiento a gran escala.

El cumplimiento comercial se ha convertido en un problema de datos

El cumplimiento comercial moderno depende de enormes cantidades de información que se mueven con precisión a través de los sistemas. Las empresas deben rastrear:

• Clasificaciones del Sistema Armonizado de Tarifa (HTS)
• Determinaciones del país de origen
• Datos de proveedores
• Documentación de cumplimiento de la mano de obra forzada
• Especificaciones de productos
• Elegibilidad de acuerdos comerciales
• Exposición a aranceles
• Resoluciones aduaneras y actualizaciones regulatorias
• Consistencia en la presentación de declaraciones aduaneras entre corredores y unidades comerciales

El desafío es que la mayoría de esta información vive en sistemas desconectados. Un proveedor puede mantener detalles de productos en hojas de cálculo, los equipos de ingeniería almacenan especificaciones en plataformas de gestión de ciclo de vida de productos, los equipos de compras se centran en los costos de aprovisionamiento y los corredores operan a partir de datos de entrada que pueden ser ya incompletos o desactualizados. Cuando un equipo de cumplimiento comercial revisa un envío, los atributos críticos del producto pueden haberse perdido, simplificado o copiado incorrectamente a través de los sistemas. Esta fragmentación crea riesgos.

Según Aduanas y Protección Fronteriza de los Estados Unidos, los esfuerzos de aplicación de la ley dependen de un análisis de datos sofisticado para identificar anomalías en el comportamiento de los importadores. Al mismo tiempo, la aplicación de la ley sigue siendo difícil. Las revisiones del Congreso y los análisis gubernamentales han destacado desafíos continuos que van desde el fraude en los procesos de importación y el crecimiento del comercio electrónico de consumo directo hasta las limitadas capacidades de trazabilidad de la cadena de suministro. Incluso con los esfuerzos de aplicación de la ley ampliados bajo la Ley de Prevención del Trabajo Forzado de Uyghur (UFLPA), los formuladores de políticas siguen debatiendo cómo se identifican y excluyen efectivamente los bienes de trabajo forzado de las cadenas de suministro de los Estados Unidos.

Ese cambio es importante porque los errores de clasificación a menudo son sistémicos en lugar de aislados. El mismo código incorrecto puede aparecer en miles de entradas. Una descripción de proveedor puede reutilizarse durante años sin validación. Los cambios en la ingeniería pueden alterar los impulsores de clasificación sin desencadenar una revisión de cumplimiento. Estos son exactamente los tipos de patrones que los sistemas de inteligencia artificial están bien posicionados para detectar.

Por qué la clasificación HTS se está convirtiendo en un caso de uso de IA

La clasificación HTS siempre ha requerido experiencia, interpretación y conocimiento detallado del producto. También es uno de los procesos más difíciles de escalar consistentemente desde el punto de vista operativo.

La Organización Mundial de Aduanas actualiza el Sistema Armonizado de forma recurrente, mientras que los calendarios nacionales de aranceles evolucionan de forma independiente. Las decisiones judiciales reforman la interpretación. Los programas de aranceles adicionales, como AD/CVD, Sección 122, Sección 232 y Sección 301, crean nuevas capas de exposición financiera. Una sola decisión de clasificación puede afectar drásticamente:

• Tipos de aranceles
• Requisitos de admisibilidad
• Escrutinio de la mano de obra forzada
• Elegibilidad de acuerdos de libre comercio
• Requisitos de agencias gubernamentales asociadas
• Cálculos de costos de aterrizaje

Este nivel de complejidad no es manejable a través de hojas de cálculo estáticas y conocimiento tribal solo, y es aquí donde la inteligencia artificial está comenzando a influir en la profesión.

Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar clasificaciones históricas, identificar inconsistencias en los corredores o instalaciones y presentar productos que pueden requerir revalidación. Los sistemas de procesamiento de lenguaje natural pueden comparar descripciones de productos con lenguaje regulatorio, resoluciones aduaneras y determinaciones anteriores.

Es importante destacar que la inteligencia artificial no “resuelve” la clasificación de forma autónoma en la mayoría de los entornos empresariales. En su lugar, ayuda a los profesionales de cumplimiento a reducir las posibilidades, detectar anomalías, estandarizar flujos de trabajo y reducir la investigación manual repetitiva. Esa distinción es importante. Las organizaciones más exitosas no están eliminando el juicio humano de las decisiones de cumplimiento. Están aumentando la experiencia humana con sistemas que mejoran la consistencia y la visibilidad.

La inteligencia artificial está cambiando la preparación para auditorías

Las auditorías de cumplimiento comercial solían ser reactivas. Una consulta aduanera llegaría, los equipos se apresurarían a buscar documentos, los corredores buscarían entradas antiguas y los empleados reconstruirían manualmente decisiones a partir de registros fragmentados. Sin embargo, ese enfoque se está volviendo cada vez más insostenible.

La escala de la actividad de importación moderna significa que las organizaciones necesitan visibilidad continua en el rendimiento de cumplimiento, no ejercicios de limpieza periódicos. Los sistemas de monitoreo impulsados por inteligencia artificial se están utilizando cada vez más para:

• Detectar un uso inconsistente de HTS en las entradas
• Identificar documentación faltante
• Marcar fluctuaciones anormales de aranceles
• Presentar indicadores de riesgo de proveedores
• Comparar las entradas actuales con los patrones de presentación históricos
• Monitorear los cambios regulatorios que pueden afectar las clasificaciones

Este enfoque proactivo refleja otras tendencias en la gestión de riesgos empresariales.

Un informe reciente de McKinsey sobre inteligencia artificial generativa señaló que el trabajo operativo intensivo en conocimientos a menudo se ve mejorado a través del análisis y la automatización de flujos de trabajo respaldados por inteligencia artificial. El cumplimiento comercial se ajusta perfectamente a esa categoría.

Las implicaciones van más allá de la eficiencia operativa. Las organizaciones con una mayor visibilidad de cumplimiento a menudo están mejor posicionadas para responder rápidamente a las consultas aduaneras, demostrar procesos de gobernanza y identificar la exposición antes de que los reguladores lo hagan. Esa capacidad se ha vuelto estratégicamente importante.

El desafío de la aplicación de la mano de obra forzada

Un área donde la adopción de inteligencia artificial está acelerando particularmente rápido es la diligencia debida de la cadena de suministro. La implementación de la Ley de Prevención del Trabajo Forzado de Uyghur aumentó significativamente las expectativas sobre la trazabilidad y documentación de los proveedores. Los importadores ahora deben demostrar una mayor visibilidad en las relaciones de aprovisionamiento, los procesos de fabricación y los orígenes de los materiales. Para muchas empresas, eso es extraordinariamente difícil. Las cadenas de suministro modernas pueden involucrar:

• Varios fabricantes contractuales
• Proveedores de nivel dos y tres
• Cambios frecuentes en la fuente
• Documentación inconsistente de los proveedores
• Fuentes de componentes complejas

La escala del desafío sigue siendo significativa. Según estimaciones de la Organización Internacional del Trabajo, aproximadamente 27,6 millones de personas en todo el mundo están sujetas a trabajo forzado, generando una estimación de $236 mil millones en ganancias ilegales anuales. Gran parte de esta actividad ocurre dentro de cadenas de suministro comerciales complejas donde la visibilidad en los proveedores upstream es limitada. La revisión manual sola a menudo no puede mantener el ritmo. Los sistemas de inteligencia artificial se están utilizando para organizar registros de proveedores, identificar información faltante, marcar regiones de aprovisionamiento de alto riesgo y monitorear patrones de comportamiento de los proveedores con el tiempo.

Nuevamente, estas herramientas no reemplazan el juicio legal o de cumplimiento, pero están ayudando a las organizaciones a procesar información de la cadena de suministro a una escala que los humanos solos luchan por gestionar. Esto probablemente se volverá aún más importante a medida que las regulaciones globales de la cadena de suministro continúen expandiéndose.

Las iniciativas regulatorias en Europa y en otros lugares señalan un movimiento global más amplio hacia una mayor rendición de cuentas y expectativas de diligencia debida en la cadena de suministro. El cumplimiento comercial se encuentra en la intersección con la presentación de informes ESG, la transparencia de la fuente y la gestión de riesgos empresariales. La inteligencia artificial se encuentra en el centro de esa convergencia porque el desafío es fundamentalmente uno de organización de datos y detección de patrones.

Las habilidades que los profesionales del cumplimiento comercial necesitan a continuación

Una de las mayores malentendidos que rodean la adopción de inteligencia artificial es la idea de que la automatización reduce la importancia de la experiencia humana. En el cumplimiento comercial, lo contrario está sucediendo. A medida que las herramientas de inteligencia artificial manejan el análisis repetitivo y el procesamiento de datos a gran escala, el valor de los profesionales experimentados aumenta. Las organizaciones todavía necesitan personas que puedan:

• Interpretar regulaciones ambiguas
• Evaluar resoluciones aduaneras
• Evaluar la tolerancia al riesgo
• Tomar decisiones de clasificación defendibles
• Coordinar a través de los equipos de fuente, ingeniería, logística y jurídicos
• Comprender las implicaciones geopolíticas
• Comunicar la exposición de cumplimiento a los directivos

Lo que cambia es la naturaleza del trabajo. Los profesionales del cumplimiento comercial se están convirtiendo en asesores estratégicos en lugar de revisores puramente transaccionales, y eso requiere nuevas capacidades.

La alfabetización en datos se está volviendo más importante. Los equipos necesitan comprender cómo fluye la información a través de los sistemas, dónde surgen las inconsistencias y cómo las herramientas de automatización hacen recomendaciones. Las habilidades de comunicación importan más a medida que el cumplimiento se convierte en una preocupación a nivel de junta directiva. La colaboración entre funciones también se está volviendo esencial porque las decisiones de clasificación, fuente, aprovisionamiento, ingeniería y finanzas ahora están profundamente interconectadas.

El riesgo del cumplimiento de “caja negra”

A pesar de las oportunidades que crea la inteligencia artificial, existen preocupaciones legítimas sobre la dependencia excesiva de la automatización. Las decisiones de cumplimiento comercial siguen siendo determinaciones legales. Si un sistema de inteligencia artificial recomienda una clasificación incorrecta, los reguladores todavía responsabilizarán al importador. Eso crea un importante desafío de gobernanza.

Las organizaciones que adoptan inteligencia artificial en entornos de cumplimiento necesitan:

• Procesos de revisión humana
• Flujos de trabajo de aprobación claros
• Racionalización documentada para las decisiones
• Control de versiones y registros de auditoría
• Fuentes de datos transparentes
• Validación continua de las salidas del modelo

Confiar ciegamente en la automatización crea su propia forma de riesgo, un problema que se extiende más allá del cumplimiento comercial.

El Marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología enfatiza la importancia de la gobernanza, la explicabilidad y la rendición de cuentas en la implementación de inteligencia artificial empresarial. Para las funciones de cumplimiento, la explicabilidad es especialmente importante. Si una empresa no puede explicar cómo se tomó una decisión de clasificación, defender esa decisión durante una auditoría se vuelve significativamente más difícil. El futuro no es un cumplimiento completamente autónomo, sino un cumplimiento liderado por humanos respaldado por sistemas inteligentes.

Por qué esto importa más allá de los equipos de cumplimiento

Los equipos de cumplimiento comercial solían operar en gran medida fuera de la visibilidad ejecutiva, pero eso está cambiando rápidamente. Los aranceles ahora afectan los pronósticos de ganancias, los retrasos aduaneros interrumpen los calendarios de producción, la aplicación de la mano de obra forzada impacta las estrategias de fuente y los eventos geopolíticos alteran la viabilidad de los proveedores. Las decisiones comerciales eventualmente influyen en la estrategia empresarial más amplia. Esta es una de las razones por las que la adopción de inteligencia artificial en entornos de cumplimiento está acelerando.

Los directivos quieren:

• Visibilidad más rápida en la exposición a aranceles
• Mejor previsión de los costos de aterrizaje
• Señales de advertencia más tempranas para el riesgo de fuente
• Preparación para auditorías más sólida
• Cadenas de suministro más resilientes

Los desafíos de trazabilidad a menudo se ven exacerbados por el uso de múltiples intermediarios y redes de proveedores de varios niveles. Los fabricantes pueden obtener materiales a través de numerosos proveedores independientes, lo que hace difícil verificar las condiciones laborales en la profundidad de la cadena de suministro. Esta es una de las razones por las que las herramientas de mapeo, monitoreo de proveedores y detección de riesgos impulsadas por inteligencia artificial están recibiendo una mayor atención de los equipos de cumplimiento.

La próxima fase de las operaciones comerciales globales

El cumplimiento comercial está entrando en un momento fundamentalmente diferente con experiencias diferentes. El volumen de cambios regulatorios, la presión de la aplicación de la ley, el escrutinio de la cadena de suministro y las acciones comerciales relacionadas con la mano de obra es poco probable que disminuya. Los gobiernos están utilizando cada vez más tanto herramientas de aplicación aduanera como mecanismos de política comercial más amplios para abordar las preocupaciones sobre la mano de obra forzada, creando nuevas expectativas de cumplimiento para los importadores y sus socios de la cadena de suministro.

Las organizaciones que se adapten con éxito probablemente compartan varias características:

• Gobernanza de datos sólida
• Colaboración entre funciones
• Validación continua de clasificación
• Supervisión transparente de la inteligencia artificial
• Inversión en talento de cumplimiento
• Acceso más rápido a la inteligencia operativa

La pregunta ya no es si la inteligencia artificial influirá en el cumplimiento comercial porque ya lo está haciendo. La pregunta más importante es si las organizaciones están preparadas para gestionar esa transición de manera responsable.