Tax Department: Ready for the Agentic AI Explosion?

Inteligența Artificială (AI) - Departamentul fiscal este pregătit pentru explozia AI-ului agentic? 8 iunie 2026 · 10 minute de lectură

Adoptarea AI-ului agentic în organizații este proiectată să crească de la 15% la 77% până în 2030. Profesioniștii fiscali petrec 56% din timp pe sarcini reactive, dar își doresc 70% pentru activități strategice. Agenții AI orchestrează fluxuri de lucru între sisteme, eliminând reconcilieri manuale și lacune de conformitate.

Departamentele fiscale corporative s-au confruntat întotdeauna cu o tensiune intrinsecă. Munca este prea importantă pentru a fi automatizată neglijent, dar prea voluminoasă pentru a fi realizată manual la viteza pe care o cer acum reglementatorii. Ani de zile, departamentele fiscale au gestionat această tensiune prin creșterea personalului, adăugarea de software, externalizare sau o combinație a tuturor acestora. Acum, există o nouă opțiune și aceasta sosește mai repede decât se așteptau mulți lideri fiscali: AI-ul agentic.

AI-ul agentic nu mai este un concept aflat pe foaia de parcurs a unui furnizor. Astăzi, aproximativ 15% dintre organizații implementează activ agenți AI în diverse funcții de afaceri. Până în 2030, acest număr este proiectat să ajungă la 77%. Într-un singur ciclu de afaceri, întrebarea a trecut de la „Ar trebui să explorăm AI?” la „Cât de repede îl putem face sigur, guvernat și real?”

Pentru profesioniștii din domeniul impozitelor indirecte, miza este deosebit de mare. Funcția de conformitate este în mod implacabil tranzacțională – depuneri de TVA, reconcilieri e-facturi, calcule de impozite pe vânzări și utilizare în zeci de jurisdicții – totuși se așteaptă și o contribuție strategică. Raportul „Starea Departamentului Fiscal Corporativ 2025” cuantifică decalajul. Profesioniștii fiscali petrec în prezent 56% din timpul lor pe sarcini reactive, de bază, când aspiră să dedice până la 70% din timp activităților strategice. Cu 58% dintre departamente raportând acum că sunt sub-resursate (în creștere față de 51% în urmă cu doar un an), capacitatea de a absorbi volum suplimentar este din ce în ce mai constrânsă. Ceva trebuie să se schimbe. AI-ul agentic pentru impozitele indirecte este modul în care se manifestă această schimbare în practică.

Un nou tip de instrument: Unul care folosește alte instrumente

De ce majoritatea agenților AI nu sunt pregătiți pentru impozitele indirecte

Decalajul de guvernanță: Cum să potrivim viteza AI cu controlul în impozitele indirecte

De ce partenerul potrivit contează mai mult decât funcția AI potrivită

Ce poate face AI-ul agentic pentru impozitele indirecte pentru dvs.

ONESOURCE Sales and Use Tax, alimentat de CoCounsel: Simplificați fluxurile de lucru, îmbunătățiți cercetarea și asigurați acuratețea. Aflați mai multe ↗

Un nou tip de instrument: Unul care folosește alte instrumente

Pentru a înțelege ce face ca AI-ul agentic să fie diferit, este util să înțelegem cum funcționează. Această provocare de a face AI-ul atât rapid, cât și de încredere, este exact problema pe care Thomson Reuters și-a propus să o rezolve. Alex Bunnett, Manager de produs principal pentru Impozite Indirecte la Thomson Reuters, face o distincție care clarifică abordarea. „Înainte, era: vă oferim instrumente pentru a face munca”, explică el. „Acum este: putem construi lucruri care fac munca pentru dvs.”

Un agent AI nu stă în interiorul unei singure aplicații, ci se deplasează între aplicații, extrăgând date dintr-un ERP, efectuând calcule într-un motor fiscal, validând rezultatele față de înregistrările de e-facturare și generând un rezultat gata de depunere, totul fără ca un om să navigheze fiecare pas. Aplicațiile, în formularea lui Bunnett, devin instrumente pe care agentul le folosește, mai degrabă decât instrumente pe care utilizatorul le operează manual.

Pentru echipele de impozite indirecte care gestionează sisteme fragmentate în mai multe jurisdicții, această reformulare este semnificativă. Conformitatea fiscală rareori trăiește într-un singur produs. Profesioniștii trec de la sisteme sursă, la motoare de calcul, instrumente de raportare și Excel, adesea reconciliind manual date la fiecare transfer. Acest strat invizibil din mijloc, munca dintre aplicații, este locul unde dispar orele și se acumulează erori. AI-ul agentic nu numai că accelerează sarcinile individuale, dar elimină și cusăturile.

De ce majoritatea agenților AI nu sunt pregătiți pentru impozitele indirecte

Accelerarea este reală. Dar la fel este și scepticismul, iar în conformitate, scepticismul este profesional adecvat. În cadrul profesiei fiscale, perspectivele asupra adoptării AI tind să se încadreze în două modele largi. Un grup dorește rezultate livrate instantaneu, cu puține preocupări cu privire la modul în care AI-ul a ajuns acolo. Celălalt – mai comun printre profesioniștii în conformitate – este acut avers de risc. Sunt supraîncărcați, știu asta, dar nu vor să se îndepărteze prea mult de procesele în care au încredere.

Această precauție nu este irațională. Ea reflectă un adevăr fundamental despre munca de conformitate: a ajunge de la A la B nu este suficient dacă nu poți arăta cum ai ajuns acolo. „Partea crucială a conformității este că nu poți urma doar orice pași pentru a ajunge la rezultat”, explică Bunnett. „Trebuie să treci pas cu pas prin mecanismul aprobat. Trebuie să arăți că ai revizuit XYZ. Trebuie să arăți că ai rulat aceste 10 validări. Trebuie să arăți că ai verificat dacă aceste date sunt exacte.”

Aici este locul unde majoritatea agenților AI generici eșuează. AI-ul care produce un rezultat corect printr-un proces opac nu este util într-un context de conformitate. Mai degrabă, este un risc. Auditorii nu vor doar răspunsul; au nevoie de o pistă completă de dovezi care să arate exact cine a revizuit ce, când, ce modificări au fost făcute și ce raționament a fost aplicat la fiecare punct de decizie. Provocarea încrederii este agravată de riscul datelor. Acuratețea trebuie să vină pe primul loc, notează Bunnett, înainte de orice altă considerație: „Nu ajungi la o conversație despre securitate dacă instrumentele nu sunt precise în primul rând.”

Pentru impozitele indirecte în mod specific, unde un calcul greșit poate însemna penalități, o investigație de reglementare sau mai rău, acuratețea este cerința minimă, nu o preferință.

Decalajul de guvernanță: Cum să potrivim viteza AI cu controlul în impozitele indirecte

Pentru multe departamente fiscale, o provocare semnificativă a devenit clară: capacitățile AI avansează pe cronologii comprimate, în timp ce infrastructura necesară pentru a le guverna – politici, cadre de supraveghere, standarde de audit – necesită timp pentru a fi construită. Raportul „Tehnologia Departamentului Fiscal Corporativ 2026” a constatat că 64% dintre departamentele fiscale rămân la capătul reactiv sau haotic al Curbei Maturității Tehnologice, ceea ce înseamnă că se bazează încă pe procese manuale și sisteme fragmentate.

În același timp, cronologia pentru integrarea AI s-a prăbușit. Acum doar un an, profesioniștii fiscali se așteptau ca AI-ul să devină central în fluxul lor de lucru în trei până la cinci ani. Acum, cea mai comună estimare este de unu până la doi ani. 7% spun că este deja așa.

Acest decalaj dintre situația tehnologică a majorității departamentelor fiscale și direcția în care se îndreaptă AI-ul se lărgește rapid. Provocările cu care se confruntă departamentele sunt variate, incluzând constrângeri bugetare, limitări de resurse și priorități concurente, dar pregătirea guvernanței este în mod constant una dintre cele mai semnificative.

Implementarea unui agent AI și guvernanța sa sunt două proiecte diferite. Politicile pentru supravegherea deciziilor AI, standardele de audit trail, protocoalele de gestionare a datelor și punctele de control pentru revizuirea umană nu se scriu singure. Între timp, agenții furnizori proliferează, furnizorii de soluții punctuale se grăbesc să adauge funcții „alimentate de AI”, iar echipele fiscale rămân să evalueze instrumente fără un cadru pentru ceea ce reprezintă o soluție potrivită scopului într-un context de conformitate.

Progresul pe Curba Maturității Tehnologice tinde să fie incremental, deoarece fiecare pas construiește capacitatea organizațională necesară pentru următorul. Departamentele care încep să-și dezvolte capabilitățile de evaluare și guvernanță AI acum sunt mai bine poziționate pentru a se mișca rapid și cu încredere atunci când vor fi pregătite să scaleze. Mai mult de jumătate dintre respondenții la sondajul din raportul din 2026 s-au declarat nemulțumiți de stiva lor tehnologică actuală, o creștere bruscă față de anul precedent. Nemulțumirea fără acțiune nu închide decalajele; le lărgește. Închiderea acestui decalaj de satisfacție necesită atât tehnologia potrivită, cât și guvernanța pentru a o implementa bine.

De ce partenerul potrivit contează mai mult decât funcția AI potrivită

Cu o mulțime de soluții de agenți AI care intră acum pe piață, elementul diferențiator nu este care furnizor are cele mai multe funcții. Este vorba despre ce partener are combinația de cunoștințe de domeniu profunde, instrumente integrate și infrastructură de guvernanță pe care o necesită conformitatea.

Bunnett descrie abordarea pe care Thomson Reuters o ia cu o claritate neobișnuită. Mandatul a fost să gândească ca un startup, dar mai specific, un startup cu acces la decenii de expertiză în conformitate și un portofoliu matur de instrumente interconectate. „Reveniți la principii fundamentale”, explică el. „Priviți declarațiile problemă de bază cu care se confruntă organizațiile și gândiți-vă cum puteți folosi produsele dvs. pentru a le rezolva într-un mod în care nu ați mai făcut-o.”

Această mentalitate de a începe de la zero, aplicată unei platforme stabilite, produce ceva distinct: soluții agentice care sunt construite în jurul modului în care funcționează fluxurile de lucru de conformitate în practică, nu cum presupune un model AI generalist că funcționează.

„Avem cunoștințele nu numai despre ceea ce fac oamenii în acele instrumente, ci și despre cum trebuie să interacționeze”, spune Bunnett. „Știm ce au nevoie clienții să facă, știm care este obiectivul lor, avem instrumentele.”

Patru diferențiatori specifici pun în evidență această abordare pentru echipele de impozite indirecte:

Acuratețe încorporată în domeniu: Acolo unde AI-ul este folosit pentru a raționa, gestionează ambiguitatea, cercetarea și orchestrarea fluxului de lucru. Unde este necesară determinismul, cum ar fi calculul impozitului în sine, motoarele bazate pe reguli se ocupă de matematică. Aceasta este arhitectura care face posibilă acuratețea de 100%. Această separare menține raționamentul probabilistic în afara calculului final al obligației fiscale, unde logica deterministă este mai potrivită.

Acoperire completă a fluxului de lucru: Mai degrabă decât să activăm prin AI aplicații individuale, Thomson Reuters conectează întregul proces de impozite indirecte – de la datele sursă prin calcul, reconciliere e-facturi, validare și depunere – într-un singur flux de lucru orchestrat. Munca care se desfășura anterior între sisteme, în reconcilieri manuale în Excel și lanțuri de e-mail, este acum gestionată de același sistem.

Auditabilitate prin design: Fiecare decizie luată de un agent AI în procesul de conformitate este documentată, cu raționament, marcaje de timp și aprobări ale revizorului păstrate la fiecare pas. Acest lucru nu se datorează faptului că auditurile de conformitate sunt o posibilitate, ci mai degrabă modului în care sunt o certitudine. Audit trail-ul este integrat în arhitectura fluxului de lucru, în loc să fie tratat ca un aspect secundar.

Stratul de cunoștințe: Instrumentele fără context sunt doar instrumente. Logica de orchestrare care spune unui agent ce instrumente să folosească, în ce secvență, pentru a atinge un rezultat de conformitate, este construită pe cunoștințe codificate din fluxuri de lucru reale ale clienților, cerințe de reglementare reale și cazuri limită de conformitate reale. Acest context – ceea ce Bunnett numește „piesa crucială” – este ceea ce separă un agent cu adevărat util de o demonstrație.

Ce poate face AI-ul agentic pentru impozitele indirecte pentru dvs.

Raportul „Starea Departamentului Fiscal Corporativ 2025” a constatat că doar 33% dintre profesioniștii care desfășoară în principal muncă tactică simt că fac o diferență reală în organizația lor. Dintre cei concentrați în principal pe muncă strategică, acest procent crește la 63%. Legătura dintre modul în care este petrecut timpul și impactul resimțit este directă.

AI-ul agentic pentru impozitele indirecte schimbă natura a ceea ce arată o zi a unui profesionist în conformitate. Pregătirea depunerilor care odinioară dura zile se reduce la ore de revizuire și aprobare. Excepțiile de reconciliere care apăreau doar când un termen limită era deja presant sunt semnalate în timp real. Capacitatea care era consumată de procesarea datelor este redirecționată către optimizarea politicii fiscale, monitorizarea schimbărilor de reglementare și munca proactivă de consultanță.

AI-ul agentic reprezintă o progresie naturală pentru departamentele fiscale care caută să-și maturizeze operațiunile și să amplifice impactul echipelor lor. Organizațiile care combină tehnologia potrivită cu un cadru de guvernanță atent câștigă un avantaj strategic semnificativ: capacitatea de a absorbi cerințe de conformitate în creștere, eliberând în același timp profesioniștii pentru a se concentra pe munca de valoare mai mare care diferențiază o funcție fiscală modernă.

Aflați mai multe despre ONESOURCE Sales & Use Tax, alimentat de CoCounsel, o soluție AI care redefinește fluxurile de lucru pentru impozitele indirecte. Pentru organizațiile care operează în Europa, explorați soluțiile noastre de conformitate pentru impozitele indirecte pentru cerințe specifice UE și mandatele e-facturare în evoluție.

Facebook Twitter Linkedin Email

Inteligență Artificială E-facturare Impozit pe vânzări Impozit pe utilizare

← Înapoi la blog

Alăturați-vă comunității noastre:

Înscrieți-vă pentru perspective de top din industrie, actualizări și tot ce ține de AI @ Thomson Reuters.

Înscrieți-vă

Ce este AI-ul de grad fiduciar?

Pe măsură ce AI-ul trece de la experimentare la utilizare profesională zilnică, este necesar un standard mai înalt. Aflați mai multe despre Standardul Thomson Reuters pentru AI cu miză ridicată.

Industriile „white-collar” mizează pe o armă secretă împotriva AI: încrederea

Agenții AI amenință să transforme munca „white-collar”, oferind software mai ieftin și mai rapid care poate îndeplini sarcinile avocaților, bancherilor și contabililor. Realitatea este mai complicată. Citiți articolul Financial Times.

Postări similare:

Cum să ții pasul cu evoluțiile AI în comerțul internațional

5 iunie 2026 · 7 minute de lectură