Sentencia ADMINISTRATIVO Nº 1200/2021, Tribunal Superior de Justicia de Madrid, Sala de lo Contencioso, Sección 6, Rec 584/2020 de 16 de Diciembre de 2021

Encabezamiento

Tribunal Superior de Justicia de Madrid

Sala de lo Contencioso-Administrativo

Sección Sexta

C/ General Castaños, 1 , Planta Baja - 28004

33009710

NIG:28.079.00.3-2020/0021492

Procedimiento Ordinario 584/2020

Demandante:ADEVINTA PRODUCTS & TECNHOLOGY SLU

PROCURADOR D./Dña. ELENA BEATRIZ LOPEZ MACIAS

Demandado:MINISTERIO DE CIENCIA E INNOVACION

Sr. ABOGADO DEL ESTADO

SENTENCIA Nº 1200

Presidente:

Dña. Mª TERESA DELGADO VELASCO

Magistrados:

Dña. CRISTINA CADENAS CORTINA

D. RAMÓN FERNÁNDEZ FLOREZ

D.JOSE RAMON GIMENEZ CABEZON

D. LUIS FERNÁNDEZ ANTELO

En Madrid a dieciséis de diciembre de 2021.

VISTO el presente procedimiento contencioso-administrativo interpuesto por la Procuradora Dña Elena Beatriz López Macias, en nombre y representación de ADEVINTA PRODUCTS & TECNHOLOGY SLU, contra la Resolución de 15-09-20 del Ministerio de Ciencia e Innovación (S.G. Fomento de la Innovación), que desestima el recurso de alzada interpuesto contra Resolución de informe motivado tipo(a) de 6-05-20, del citado Ministerio (Secretaría General de Innovación, expediente NUM000), por la que se califican los gastos e inversiones de la actora en actividades de investigación y desarrollo como Innovación Tecnológica (IT). Habiendo sido parte en autos la Administración demandada representada por el Abogado del Estado.

Antecedentes

PRIMERO. - Interpuesto el recurso en legal forma y seguidos los trámites prevenidos por la Ley, se emplazó a la parte demandante para que formalizara la demanda, lo que verificó mediante escrito en el que postuló una sentencia que anulase la resolución impugnada, con reconocimiento de situación jurídica individualizada, acompañando documental e informe pericial al efecto.

SEGUNDO. - La Abogacía del Estado formuló contestación a la demanda, instando la desestimación del presente recurso, con aportación asimismo de informe pericial en autos.

TERCERO. - Fijada la cuantía del recurso en indeterminada, se acordó el recibimiento del pleito a prueba, teniendo por reproducida la documental y pericial admitida a la parte actora, así como la prueba pericial aportada por la Abogacía del Estado, con el resultado que obra en autos.

CUARTO.- Transcurrido el periodo probatorio y acordado trámite de conclusiones, se cumplimentó por su orden por ambas partes, quedando las actuaciones pendientes de señalamiento.

QUINTO.- Para votación y fallo del presente recurso se señaló la audiencia del día 15 de diciembre de 2021, teniendo lugar.

SEXTO. - En la tramitación y orden de despacho y decisión del presente proceso se han observado las prescripciones legales pertinentes.

Vistos los preceptos legales citados por las partes, concordantes y de general aplicación.

Siendo Ponente el Magistrado de la Sección Ilmo. Sr. D. José Ramón Giménez Cabezón.

Fundamentos

PRIMERO.- Se impugna en el presente recurso jurisdiccional la Resolución de 15-09-20 del Ministerio de Ciencia e Innovación (Sub. Gral. Fomento de la Innovación), que desestima el recurso de alzada interpuesto contra Resolución de informe motivado tipo(a) de 6-05-20, del citado Ministerio (Secretaría General de Innovación, expediente NUM000), por la que se califican los gastos e inversiones de la actora en actividades de investigación y desarrollo como Innovación Tecnológica (IT), siendo pues dicho informe motivado favorable parcial, con la repercusión correspondiente en la deducción aplicable en dicho impuesto estatal.

La Resolución de 6-05-20, emitida de acuerdo con lo dispuesto en el artículo 13.1.o) del R.D. 345/2012 y artículo 4.1 del R.D. 1432/2003, de 21-11, en correspondencia con lo requerido por el artículo 35 del de la Ley del Impuesto sobre Sociedades y confirmada en alzada, se dictó en relación con el proyecto 'Investigación ydesarrollo de un sistema predictivo y recomendador en entornos de publicidad digital. AcrónimoSPTIDPEP18', presentado por la mercantil actora, relativo en este proceso al ejercicio de 2018.

La empresa, anteriormente denominada SCHIBSTED PRODUCTS TECHNOLOGY SL, tiene el CNAE 6202-Actividades de consultoría informática.

SEGUNDO. -Conforme a la solicitud presentada (memoria- resumen), acompañada de la documentación correspondiente se significa, como resumen del proyecto, lo que sigue:

'El objetivo científico tecnológico del presente proyecto es llevar a cabo un estudio exhaustivo de investigación y desarrollo empleando herramientas de machine learning, con el fin de entender el comportamiento del usuario durante el proceso de compra e identificar las preferencias de forma personalizada para poder ofrecer productos que encajen perfectamente con el usuario basándose en la detección de atributos con enfoque de contenido y generando algoritmos que permitan predecir el comportamiento y la intención de compra del usuario final. Por lo tanto, el fin del presente proyecto es crear una serie de modelos de datos que permitan entrenar y ejercitar sobre cómo acceder a estos datos que arrojan un valor cualitativo y cuantitativo.

Con ello, se desea expandir los modelos para cubrir más el negocio mientras se provee una mayor calidad en las perspectivas del usuario final sobre los datos asegurando la confianza, integridad y el valor añadido, permitiendo a la organización crear una nueva forma de visualizar las predicciones y detectar las tendencias de las recomendaciones en entornos de publicidad digital.

Además, el objetivo del presente proyecto se engloba en desarrollar en el sistema una búsqueda

explícita para el usuario que permita asociar una búsqueda específica y que a su vez que permita comparar para los mejores precios, incluyendo artículos cerca de su localización a través de componentes de marketplaces que permitan a los compradores y vendedores realizar una buena decisión de matching cuando las opciones abundan. De forma que permite a los compradores y vendedores realizar la perfecta asociación de la oferta con la demanda de productos.

Para ello, ha sido necesario alcanzar los siguientes objetivos específicos:

Construir un componente recomendador, basado en el análisis de imágenes para la búsqueda de las preferencias del usuario similares a la búsqueda.

Realizar un matching/asociación entre la oferta y demanda de los productos a través del desarrollo de un componente de búsqueda explícita enfocado al usuario, el cual incluye un comparador de precios y la detección de ofertas de productos cercanos en base a su localización.

Desarrollar el modelado de usuario y entrenar los datos basados en los marketplaces del

Grupo Schibsted de los siguientes países: Finlandia, Suecia, Noruega, Francia, España, Italia y

Marruecos. Con ello, se pretende predecir de los usuarios anónimos el rango de edad al que pertenecen, el género, el país de donde se realiza la búsqueda y sus tipos de intereses.

De esta forma, se desea construir un sistema recomendador, predictivo y personalizado basado en el desarrollo de algoritmos de machine learning, escalable, capaz de transformar la experiencia de descubrimiento dentro del mundo de actividades comerciales digitales'.

A continuación, la Memoria expone de forma más detallada cada una de las novedades y retos tecnológicos que se pretende lograr con la ejecución del proyecto, así como su planificación y desarrollo por actividades, señalando en resumen final que:

'Una vez mencionadas las actividades llevadas a cabo a lo largo del proyecto, cabe destacar, que todas las actividades descritas suponen una novedad objetiva para el mercado, al tratarse de soluciones que representan un progreso científico significativo, tanto para SCHIBSTED PT como para el sector de marketplaces, tanto a nivel nacional como europeo y con un alto riesgo inherente asociado a la incertidumbre en la consecución de los objetivos propuestos.

Dichas actividades se han visto reforzadas con el empleo de tecnologías de vanguardia que se definen dentro de las actividades de Investigación y Desarrollo del proyecto, basándose en la generación de modelos de machine learning y superando a los algoritmos existentes en el mercado, lo que supone un paso más allá de las conocidas tecnologías de aprendizaje automático.

En este sentido, cabe mencionar que dentro del desarrollo del prototipo 'Sistema Predictivo y Recomendador en Entornos de Publicidad Digital' se ha visto necesario el desarrollo de modelos y algoritmos basados en este tipo de tecnologías, con el fin de conseguir obtener un prototipo conformado por un conjunto de soluciones tecnológicas únicas y personalizadas para las necesidades específicas de los distintos mercados de Schibsted satisfaciendo gran parte de los objetivos planificados al inicio del proyecto y abriendo nuevas líneas de investigación. Por lo tanto, las definiciones y modelos de inteligencia artificial suponen un elemento importante dentro de su conceptualización y desarrollo. Es importante mencionar, que para el desarrollo del prototipo del sistema predictivo y recomendador, el personal implicado ha realizado importantes avances científicos con respecto a una tecnología emergente y en relación al estado del arte en el que se desenvuelve el proyecto, perteneciendo a un avance tecnológico potencial y significativo para la predicción de las características del comportamiento de usuario que conllevan a una precisa personalización de ofertas para las distintas verticales y marketplaces del grupo Schibsted.

Cabe destacar, que las ventajas de desarrollar algoritmos de machine learning durante el presente proyecto por parte de SCHIBSTED PT, ha permitido aprovechar mejor sus datos únicos de sus productos creando soluciones a medida. Lo que ha permitido generar modelos de aprendizaje automático a través del uso de campos de datos específicos que no son comunes en todas las soluciones de comercio electrónico (por ejemplo, datos específicos verticales como en automóviles, trabajos y bienes raíces). A diferencia de la mayoría de las soluciones de terceros, que ofrecen soluciones más genéricas basándose en información básica, como las interacciones entre usuarios y sus elementos.

Además, es importante subrayar que la mayoría de los mercados de Schibsted, son mercados de segunda mano. Existen algunas diferencias importantes en términos de cómo modelar los datos de los mercados de segunda mano en comparación con de mercado de comercio electrónico típico.

Probablemente, lo más importante es que SCHIBSTED PT trata con un inventario más volátil, ya que un artículo de segunda mano solo se puede vender una vez. En comparación con la mayoría de los comercios electrónicos donde hay un stock de artículos. Desde el punto de vista de los datos, esto significa que tienen un volumen de datos significativamente menor para cada elemento que tratan y esto debe tenerse en cuenta al crear modelos de aprendizaje automático.

Ambos argumentos se aplican tanto al modelado como a la personalización del usuario.

Específicamente, para el modelado de usuarios, otro aspecto importante es que se incluyen datos de múltiples sitios dentro del mismo país en sus modelos de aprendizaje automático, por ejemplo, prediciendo el género utilizando ambos clics de usuarios en un mercado de segunda mano y un sitio de noticias en Noruega.

Con respecto a la personalización, crear una experiencia de navegación personalizada para sus usuarios es algo tan esencial para el negocio de SCHIBSTED PT que desean ajustarlo de manera muy precisa utilizando grandes recursos para la experimentación y aplicando filtros y potenciadores en el proceso de generación de recomendaciones y resultados de búsqueda. Hacer esto con soluciones de terceros los llevaría rápidamente a limitaciones que solo pueden superarse construyendo esto internamente.

Por todo ello, el contenido del proyecto, en cuanto a objetivos y metodología se enmarca en las disposiciones del artículo 35 de la Ley 27/2014 del 27 de noviembre, ya que se trata de una indagación original planificada que persigue la adquisición de nuevos conocimientos y alcanzar una superior comprensión en el ámbito científico y tecnológico y desarrollo a la aplicación de los resultados de la investigación o de cualquier otro tipo de conocimiento científico (...) por lo que el proyecto se califica como Investigación y Desarrollo................................

Cabe destacar que el desarrollo del presente proyecto, implica la creación de un software avanzado. Analizando la escala del nivel de madurez de la tecnología (TRL), la cual es utilizada en la evaluación de I+D+i en el nuevo programa marco de investigación (2014-2020) por la Comisión Europea, se confirma que la tecnología en desarrollo en el presente proyecto, en base al estado del arte, se encuentra ubicada en los niveles entre TRL1 y TRL3 para los estudios del dentro del sistema predictivo de atributos para el modelado de usuario y el desarrollo del prototipo, ya que se aborda desde la investigación más básica hasta llegar a una prueba de concepto. Sin embargo, desde el punto de vista de los diseños y desarrollos de las nuevas funcionalidades del sistema realizadas dentro de las anualidades del 2016 al 2018, la tecnología se clasificaría entre los niveles TRL4 y TRL6, ya que la tecnología se está admitiendo en un entorno con características similares al entorno real'.

A su vez el preceptivo informe técnico, elaborado por la certificadora acreditada ACIE, concluye lo que sigue a estos efectos:

'Teniendo en cuenta lo especificado en la Ley 27/2014 del 27 de Noviembre por la que se aprueba el texto refundido de la Ley del Impuesto sobre Sociedades, y examinada la memoria y ejecución y los anexos (todo ello presentado conforme al RD 1432/2003) con las evidencias de ejecución para el ejercicio 2018, así como revisado el estado del arte, se concluye que el proyecto se puede calificar como un Proyecto de Investigación y Desarrollo.

Se considera que el proyecto es claramente calificable como de I+D puesto en el mismo se realiza la creación de software avanzado con nuevos algoritmos para la realización de predicciones y recomendaciones en Marketplace digitales. En el proyecto se ha llevado a cabo desarrollo de modelos y algoritmos basados en este tecnologías de vanguardia de machine learning, con el fin de conseguir obtener un prototipo conformado por un conjunto de soluciones tecnológicas únicas y personalizadas para las necesidades específicas de los distintos mercados de Schibsted. En el proyecto se ha hecho uso de campos de datos específicos que no son comunes en todas las soluciones de comercio electrónico (por ejemplo, datos específicos verticales como en automóviles, trabajos y bienes raíces). Esto supone una diferencia significativa con la mayoría de las soluciones del estado del arte, que ofrecen soluciones más genéricas basándose en información básica, como las interacciones entre usuarios y sus elementos. Es importante subrayar que la mayoría de los mercados de Schibsted, son mercados de segunda mano. Existen algunas diferencias importantes en términos de cómo modelar los datos de los mercados de segunda mano en comparación con el mercado de comercio electrónico típico. Probablemente, lo más importante es que SCHIBSTED PT trata con un inventario más volátil, ya que un artículo de segunda mano solo se puede vender una vez. En comparación con la mayoría de los comercios electrónicos donde hay un stock de artículos. Desde el punto de vista de los datos, esto significa que tienen un volumen de datos significativamente menor para cada elemento que tratan y esto debe tenerse en cuenta al crear modelos de aprendizaje automático. Ambos argumentos se aplican tanto al modelado como a la personalización del usuario.

Por todo ello, constituye un proyecto de I+D según lo descrito en el Art. 35 de la Ley del Impuesto de Sociedades, apartado 1a de la ley 27/2014, de 27 de noviembre, se puede considerar una actividad de I+D al cumplir con las siguientes premisas: 'También se considerará actividad de investigación y desarrollo la creación, combinación y configuración de software avanzado, mediante nuevos teoremas y algoritmos o sistemas operativos, lenguajes, interfaces y aplicaciones destinados a la elaboración de productos, procesos o servicios nuevos o mejorados sustancialmente'.

El dictamen es, no obstante el tenor de lo ya recogido, favorable parcial,en el sentido de admitir una calificación IT (Innovación Tecnológica), en tanto que, se significa:

'La entidad solicitante pretende, de acuerdo con las definiciones establecidas en el Artículo 35.1 de la Ley del Impuesto de Sociedades vigente, la calificación del contenido del proyecto como Investigación y Desarrollo, al considerar que llevar a cabo un estudio exhaustivo de investigación y desarrollo sobre predicción y recomendación en entornos de publicidad digital, contiene novedades tecnológicas objetivas.

Sin embargo, la información proporcionada resulta insuficiente para demostrar una novedad tecnológica objetiva, y por lo tanto para justificar la calificación pretendida. De acuerdo a la definición de las novedades en el informe, los objetivos se centran en el desarrollo de los algoritmos que permitan predecir el comportamiento y la intención de compra del usuario, mediante el empleo de herramientas de Machine Learning.

Construir un componente recomendador, basado en el análisis de imágenes, el desarrollo sw un componente de búsqueda enfocado al usuario, o el desarrollo de un modelado de usuario para entrenarlo con los datos basados en los marketplaces de la empresa, no se consideran como novedades objetivas, sino que todo ello se desarrolla a partir de sistemas ya conocidos, y cada vez más utilizados en publicidad digital.

En la actualidad, la investigación y desarrollo dentro del ámbito informático, se debe encuadrar en actividades tendentes a la creación de nuevos modelos conceptuales que supongan un cambio o nuevo paradigma, así como el desarrollo de nuevos teoremas y algoritmos o sistemas operativos, lenguajes, interfaces y aplicaciones, susceptible de ser empleados y evolucionados por el resto de la comunidad científica y técnica.

En este sentido, cabe entender como proyectos de I+D en el ámbito informático, aquellos que supongan un progreso científico y tecnológico que abre nuevos caminos a la comunidad científica y técnica, susceptibles de ser evolucionados, perfeccionados o simplemente utilizados por ella, empleando esos nuevos teoremas y algoritmos o sistemas operativos, lenguajes, interfaces y aplicaciones en que se fundamente el modelo conceptual creado, para resolver un conjunto de problemas que puedan tener una base común, y por tanto, se excluyen de dicha clasificación todas aquellas actividades que supongan una adaptación o combinación personalizada de teoremas y algoritmos o sistemas operativos, lenguajes, interfaces y aplicaciones de uso común para resolver un problema singular de una entidad.

Por lo tanto, el desarrollo de un sistema de software utilizando herramientas conocidas como el machine learning, no supone per se una novedad objetiva. Además, es conveniente señalar que la creación de un nuevo producto o proceso no es suficiente para calificar a un proyecto como Investigación y Desarrollo. De hecho, en el artículo 35.2 de la Ley del Impuesto de Sociedades Vigente, se indica explícitamente que un nuevo producto o proceso puede recibir la calificación de Innovación Tecnológica.

Aunque hace uso de soluciones complejas y plantea el diseño y desarrollo de un producto que, sin ser una novedad tecnológica objetiva en el mercado, supone una novedad subjetiva y una mejora tecnológica significativa para la empresa que le va a permitir adquirir nuevos conocimientos tecnológicos, obtener nuevos servicios y aplicaciones informáticos que suponen una mejora sustancial respecto a los existentes anteriormente en la entidad, y mejorar su posición competitiva en el mercado global de las entidades dedicadas al desarrollo software de aprendizaje automático (Machine Learning), gracias a la consecución de una solución optimizada a sus necesidades y adaptada a los objetivos específicos de dicha entidad.

Por lo tanto, a la vista de las novedades tecnológicas expuestas parece que el avance tecnológico que comporta el proyecto hace uso del conocimiento y de los procedimientos de la tecnología informática que se utilizan comúnmente en el sector de la informática unida a entornos de publicidad digital y en otros sectores con herramientas similares. No haciendo uso de conocimiento científico no hay una elevada incertidumbre científico-técnica sobre los resultados, ya que el proyecto utiliza conocimiento de naturaleza tecnológica para proporcionar una solución que permite a la entidad obtener mejoras sustanciales respecto de las soluciones preexistentes en la propia empresa y, al mismo tiempo, asegurar su competitividad en el sector al dotarse de soluciones similares a las que disponen otros fabricantes.

Por todo ello se considera que, de acuerdo con las definiciones recogidas en el artículo 35.2.a) de la Ley del Impuesto de Sociedades vigente, el contenido del proyecto en esta anualidad se califica como Innovación Tecnológica, ya que los resultados de sus actividades suponen un avance tecnológico para la entidad solicitante en la obtención de nuevos productos o procesos de producción o mejoras sustanciales de los ya existentes.

Concretamente para llevar a cabo un estudio exhaustivo de investigación y desarrollo sobre predicción y recomendación en entornos de publicidad digital.

Se considerarán nuevos aquellos productos o procesos cuyas características o aplicaciones, desde el punto de vista tecnológico, difieran sustancialmente de las existentes con anterioridad.

Las actividades del proyecto abordadas en la anualidad objeto del presente informe, se enmarcan en los conceptos contemplados en el artículo 35.2.b) de la Ley del Impuesto de Sociedades vigente.'.

TERCERO. - El objeto del presente recurso se centra en determinar si la impugnada resolución informe es conforme a Derecho en los términos en que se ha realizado o debiera haber informado en el sentido de que el proyecto era susceptible de ser calificado como Investigación y Desarrollo (I+D), cual postula la actora, que de otra parte no discute la minusvaloración del gasto imputado al proyecto, a lo que se extiende asimismo el informe a debate, cual hemos recogido.

Dicha parte alega, en síntesis, tras exponer los antecedentes fácticos, que el proyecto debió calificarse como de I+D, en base al preceptivo informe proveniente de la empresa certificadora, al que añade en alzada un informe de ratificación de la misma y un nuevo informe pericial con la demanda, que reitera y ratifica el criterio de la recurrente y la citada certificadora.

El Abogado del Estado, tras delimitar el objeto del proceso y analizar la normativa vigente al efecto, distinguiendo las calificaciones de IT e I+D, se opone a la demanda actora y sustenta la presunción de acierto de los informes oficiales, aludiendo al carácter discrecional de la actuación a debate y aportando como prueba un informe pericial de Doctor Ingeniero Informático y profesor universitario, que reafirma el criterio sustentado en la actuación impugnada, desvirtuando razonadamente en definitiva el informe técnico de la actora.

En primer lugar, cual hemos significado en varios precedentes de Sala, no ha de entenderse que la Resolución inicial ni la de alzada puedan resultar nulas de pleno Derecho por falta de motivación, dado su contenido, que aun genérico en el caso de la de alzada, desestima fundadamente en Derecho dicho recurso aunque de forma escueta, si se quiere, en alzada, pero que desde luego no genera indefensión a la recurrente, a la vista además del propio informe motivado que se cuestiona. Ciertamente la recurrente parte para sustentar lo anterior de la prevalencia o preeminencia del informe técnico que acompaña a la solicitud inicial, lo que ni puede considerarse cierto ni puede resultar bastante para entender nula la ratificación en alzada, previo informe técnico al efecto, de la decisión profusamente motivada precedente que se cuestiona.

CUARTO.- A continuación, para solventar la litis, debemos referirnos al procedimiento en que se dictó la Resolución Informe objeto del presente recurso.

En efecto la Resolución se ha dictado en el seno del procedimiento regulado en la Ley 27/2014, de 27-11, que regula el Impuesto de Sociedades.

Dentro del Título V, que regula la Deuda Tributaria ,se incluyen los Capítulos dedicados al tipo de gravamen y la cuota íntegra , las Deducciones para evitar la Doble Imposición, las Bonificaciones, y la Deducciones para incentivar la realización de determinadas actividades y entre estas se encuentras aquellas para el fomento de las tecnologías de la información y de la comunicación; por inversión de beneficios ; Deducción por inversiones en bienes de interés cultural, producciones cinematográficas, edición de libros, sistemas de navegación y localización de vehículos, adaptación de vehículos para discapacitados y guarderías para hijos de trabajadores, Deducciones por inversiones medioambientales, por gastos de formación profesional y, también, la Deducción por actividades de investigación y desarrollo e innovación tecnológica.

En el presente caso el objeto del recurso es la Resolución Informe Técnico motivado, emitido por la citada Dirección General, en el seno de un procedimiento resolutorio de la solicitud de la recurrente, como entidad legitimada al ser sujeto pasivo del Impuesto, que pretende que se le practique la deducción fiscal por investigación y desarrollo e innovación tecnológica prevista en el artículo 35 de la Ley del Impuesto sobre Sociedades.

Acompañaba a dicha solicitud el informe técnico de calificación de las actividades e identificación de los gastos e inversiones asociadas a investigación y desarrollo o innovación, de acuerdo con las definiciones de estos conceptos y los requisitos científicos y tecnológicos previstos en el citado artículo 35, y emitido por la citada entidad OCA , debidamente acreditada , siendo un informe donde queda recogido tanto el desglose de las actividades del proyecto y su naturaleza, como los gastos del ejercicio afectos al proyecto aceptados por la auditoría contable , junto con el correspondiente informe técnico de acreditación del personal investigador, todo ello en cumplimiento de la previsión contenida en el artículo 7.

Ambas partes, cual ya relatamos, aportan informes periciales en apoyo de sus respectivas tesis.

QUINTO.-Por su parte, en cuanto a las normas de procedimiento de la emisión del informe, el artículo 8 del citado RD 1432/2003, de 21-11, regula la emisión de los informes y dispone al respecto que el órgano competente emitirá informe motivado sobre cada solicitud presentada, separando, en su caso, sus contenidos en investigación y desarrollo, de conformidad con lo dispuesto en el artículo 35.1.a) , o en innovación tecnológica, de acuerdo con lo previsto en el artículo 35.2.a) de la misma Ley. En el caso de los informes motivados a que se refieren los párrafos a) y c) del artículo 2 de este Real Decreto, se detallará la identificación de los gastos e inversiones asociados con cada contenido que merezcan tales calificaciones. Este informe se notificará al interesado por el órgano competente, y se remitirá copia a la Administración tributaria debiendo ser emitido en plazo máximo de tres meses transcurrido el cual sin contestación no implicará la aceptación de los criterios expresados por el consultante en el escrito de petición de informe ni determinará efectos vinculantes para el Ministerio de Ciencia y Tecnología.

En este tipo de informes, además, el importe de los gastos e inversiones efectivamente incurridos en actividades de investigación y desarrollo o innovación deberá estar documentado y ajustado a la normativa fiscal vigente, y corresponderá a los órganos competentes de la Administración tributaria la inspección y control de estos extremos.

En cuanto a las normas materiales es de aplicación el artículo 35 del R.D. Legislativo 4/2004, ya citado.

Tras disponer que la realización de actividades de investigación y desarrollo dará derecho a practicar una deducción de la cuota íntegra, define el concepto de Investigación y Desarrollo, de tal modo que, en síntesis, se considera 'Investigación a la indagación original planificada que persiga descubrir nuevos conocimientos y una superior comprensión en el ámbito científico y tecnológico',..... mientras que ' Desarrollo es la aplicación de los resultados de la investigación o de cualquier otro tipo de conocimiento científico para la fabricación de nuevos materiales o productos o para el diseño de nuevos procesos o sistemas de producción, así como para la mejora tecnológica sustancial de materiales, productos, procesos o sistemas preexistentes.

Se considerará también actividad de investigación y desarrollo la materialización de los nuevos productos o procesos en un plano, esquema o diseño, así como la creación de un primer prototipo no comercializable y los proyectos de demostración inicial o proyectos piloto, siempre que éstos no puedan convertirse o utilizarse para aplicaciones industriales o para su explotación comercial.

Asimismo, se considerará actividad de investigación y desarrollo el diseño y elaboración del muestrario para el lanzamiento de nuevos productos. A estos efectos, se entenderá como lanzamiento de un nuevo producto su introducción en el mercado y como nuevo producto, aquel cuya novedad sea esencial y no meramente formal o accidental.

También se considerará actividad de investigación y desarrollo la concepción de software avanzado, siempre que suponga un progreso científico o tecnológico significativo mediante el desarrollo de nuevos teoremas y algoritmos o mediante la creación de sistemas operativos y lenguajes nuevos, o siempre que esté destinado a facilitar a las personas discapacitadas el acceso a los servicios de la sociedad de la información. No se incluyen las actividades habituales o rutinarias relacionadas con el software'.

De otro lado se define la Innovación tecnológica, actividades cuya realización da derecho a la deducción reflejada en el mismo artículo, comola actividad cuyo resultado sea un avance tecnológico en la obtención de nuevos productos o procesos de producción o mejoras sustanciales de los ya existentes. Se considerarán nuevos aquellos productos o procesos cuyas características o aplicaciones, desde el punto de vista tecnológico, difieran sustancialmente de las existentes con anterioridad.

Esta actividad incluirá la materialización de los nuevos productos o procesos en un plano, esquema o diseño, la creación de un primer prototipo no comercializable, los proyectos de demostración inicial o proyectos piloto y los muestrarios textiles, de la industria del calzado, del curtido, de la marroquinería, del juguete, del mueble y de la madera, siempre que no puedan convertirse o utilizarse para aplicaciones industriales o para su explotación comercial.

No se considerarán actividades de investigación y desarrollo ni de innovación tecnológica las consistentes en:

a) Las actividades que no impliquen una novedad científica o tecnológica significativa.En particular, los esfuerzos rutinarios para mejorar la calidad de productos o procesos, la adaptación de un producto o proceso de producción ya existente a los requisitos específicos impuestos por un cliente, los cambios periódicos o de temporada, excepto los muestrarios textiles y de la industria del calzado, del curtido, de la marroquinería, del juguete, del mueble y de la madera, así como las modificaciones estéticas o menores de productos ya existentes para diferenciarlos de otros similares.

b) Las actividades de producción industrial y provisión de servicios o de distribución de bienes y servicios. En particular, la planificación de la actividad productiva: la preparación y el inicio de la producción, incluyendo el reglaje de herramientas y aquellas otras actividades distintas de las descritas en la letra b) del apartado anterior; la incorporación o modificación de instalaciones, máquinas, equipos y sistemas para la producción que no estén afectados a actividades calificadas como de investigación y desarrollo o de innovación; la solución de problemas técnicos de procesos productivos interrumpidos; el control de calidad y la normalización de productos y procesos; la prospección en materia de ciencias sociales y los estudios de mercado; el establecimiento de redes o instalaciones para la comercialización; el adiestramiento y la formación del personal relacionada con dichas actividades.

c) La exploración, sondeo o prospección de minerales e hidrocarburos.'

El precepto contiene una serie de precisiones sobre la base de la deducción y los porcentajes en cada caso.

Por último, en materia de Informes Técnicos de Calificación, el art. 5.3 del Real Decreto 1432/2003 de 21 de noviembre, por el que se regula la emisión por el Ministerio de Ciencia y Tecnología de informes motivados relativos al cumplimiento de requisitos científicos y tecnológicos, a efectos de la aplicación e interpretación de deducciones fiscales por actividades de investigación y desarrollo e innovación tecnológica, establece que:

'Salvo en los supuestos y en los términos que se establezcan por orden del Ministro de Industria, Turismo y Comercio, el solicitante deberá presentar un informe técnico de calificación de las actividades e identificación de los gastos e inversiones asociadas a investigación y desarrollo o innovación, de acuerdo con las definiciones de estos conceptos y los requisitos científicos y tecnológicos contemplados en el art. 35 del texto refundido de la Ley del Impuesto sobre Sociedades, aprobado por el Real Decreto Legislativo 4/2004, de 5 de marzo, emitido por una entidad debidamente acreditada por la Entidad Nacional de Acreditación (ENAC)'.

SEXTO.-Tal como se ha puesto de relieve en reiteradas sentencias sobre temas relativos a la interpretación de estos preceptos, los conceptos de investigación y desarrollo , al que se incorpora el de innovación, son potencialmente indeterminados y, en su configuración legal, se articulan alrededor de términos equívocos cuya determinación final se relega a la apreciación del intérprete, pues tanto las definiciones legales de ambos conceptos como las excepciones o salvedades que a renglón seguido se instrumentan, están plagadas de fórmulas genéricas y de expresiones de notable equivocidad.

Como recuerda la Sentencia de la Sala de lo Contencioso-administrativo de la AN de 7 de marzo de 2013, ' El requisitos central de la novedad en el material, producto o proceso, en lo concerniente a la investigación o desarrollo que se viene exigiendo por la Administración puede ser, a priori, objeto de interpretaciones diametralmente opuestas, según se pretenda favorecer la inversión de las empresas en las actividades de investigación y desarrollo -no cabe olvidar que la propia rúbrica del Capítulo IV del Título VI de la Ley 43/1995, del Impuesto sobre Sociedades, se incorpora la finalidad de la deducción que nos ocupa, al referirse a 'deducciones para incentivar la realización de determinadas actividades', entre las cuales, el artículo 33 Legislación citadaLIS art. 33Ley 27/2014, de 27 de noviembre, del Impuesto sobre Sociedades .Ley 43/1995, de 27 de diciembre, del Impuesto sobre Sociedades.Real Decreto Legislativo 4/2004, de 5 de marzo, por el que se aprueba el texto refundido de la Ley del Impuesto sobre Sociedades. reconoce y disciplina la deducción 'por la realización de actividades de investigación y desarrollo'- o, por el contrario, se pretenda excluir todo intento de obtener un beneficio fiscal, lo que se logra ensanchando o reduciendo la interpretación de conceptos tales como 'indagación original', 'nuevos conocimientos' o 'superior comprensión en el ámbito científico y tecnológico', que son las nociones abiertas sobre las que se monta, en la Ley 43/1995, la idea de 'investigación', así como en el posterior Texto refundido de dicha Ley; y, por lo que respecta a la concreción final del otro término de la deducción, el de 'desarrollo', también son conceptos indeterminados los de 'nuevos materiales o productos' o 'nuevos procesos', siendo así que, además, cuando se habla de novedad respecto a los resultados de la labor investigadora, puede ésta centrarse en aspectos absolutos o relativos'.

Debe tenerse en cuenta a este respecto el concepto de discrecionalidad técnicaaplicable en estos supuestos, y sobre la misma así como sobre la presunción iuris tantum de veracidad de los informes administrativos emitidos en ejercicio de la misma, la jurisprudencia, por todas al FJ 3 de la STS de 17 de julio de 2012 (rec. núm. 992/2011Jurisprudencia citadaSTS, Sala de lo Contencioso-Administrativo, Sección 4ª, 17-07-2012 (rec. 992/2011) ) estima que la discrecionalidad técnica 'ha sido reconocida por el Tribunal Constitucional en Sentencias 353/1993, de 29 de noviembreJurisprudencia citadaSTC, Sala Segunda, 29-11-1993 ( STC 353/1993) , 34/1995, de 6 de febreroJurisprudencia citadaSTC, Sala Primera, 06-02-1995 ( STC 34/1995) , 73/1998, de 31 de marzoJurisprudencia citadaSTC, Sala Primera, 31-03-1998 ( STC 73/1998) , o 40/1999, de 22 de marzoJurisprudencia citadaSTC, Sala Segunda, 22-03-1999 ( STC 40/1999) , por cuanto, en estos casos, los órganos de la Administración promueven y aplican criterios resultantes de los concretos conocimientos especializados, requeridos por la naturaleza de la actividad desplegada por el órgano administrativo, de forma que las modulaciones que encuentra la plenitud del conocimiento jurisdiccional sólo se justifican en una presunción de certeza o de razonabilidad de la actuación administrativa, apoyada en la especialización y la imparcialidad de los órganos establecidos para realizar la calificación. Presunción iuris tantum, que puede desvirtuarse si se acredita la infracción o el desconocimiento del poder razonable que se presume en el órgano calificador'.

SÉPTIMO. -Partiendo de esta normativa y situación, esta Sección viene considerando que de lo expuesto se deduce que, para resolver debidamente los litigios de esta naturaleza, hay que ponderar en cada concreto principalmente tres documentos.

En primer lugar, la Memoria Técnico-Económica del proyecto, elaborada directamente por los solicitantes y donde se ha de alegar motivadamente con la debida capacidad de convicción en qué modo el proyecto incluye una novedad sustancial en el concreto campo científico-técnico a que pertenece. Así pues, no se trata de un documento eminentemente científico donde se haya de incorporar un examen técnico, pero tampoco se puede limitar a trascribir el tenor literal de los artículos citados, a riesgo de no suministrar a la Administración la información precisa para manifestarse en sobre si constituye I+D o sólo Innovación.

A esta memoria técnico-económica se ha de acompañar un informe técnico de calificación de las actividades e identificación de los gastos e inversiones asociadas a investigación y desarrollo o innovación, emitido por una entidad debidamente acreditada por la Entidad Nacional de Acreditación (ENAC).

Este segundo documento es de obligada aportación, y debe emitirse por entidad acreditada. Esta obligatoriedad de aportación con la cualificación que contenga no puede asimilarse a vinculación de sus conclusiones, ya que esto dependerá de su contenido y valoración junto con la Memoria Técnico-Económica y el Informe Motivado Vinculante que constituye el objeto del presente recurso contencioso, que sería el tercer documento que ha de contener el procedimiento.

A ello se añaden los diferentes informes que puedan aportar las partes, y cuya valoración se realiza en cada caso, atendiendo las concretas circunstancias.

OCTAVO. -Se trata pues de aplicar estas normas al proyecto concreto que fue sometido a dicho informe motivado a debate en autos.

Debemos partir de que existen en el expediente administrativo y en el recurso informes técnicos aportados por la parte actora y asimismo otros procedentes de la Administración, todos ellos ya reseñados y procedentes de profesionales de relieve, que, en lo no recogido, damos por reproducidos en aras a la concisión.

Pues bien, la Sala, analizados y sopesados unos y otros, cuyas conclusiones ya hemos recogido y/o extractado ex ante, ha de inclinarse, se adelanta y concluye, por la tesis de la Administración al efecto.

Ni que decir tiene que los informes aportados por la actora, pese a la reticencia de la demandada, resultan aceptables y valorables en autos, conforme a la normativa administrativa y procedimental al efecto, que no precisamos exponer aquí. Lo mismo acontece con los que aporta la propia Administración.

Así, resulta pertinente significar que el Tribunal Supremo, en supuestos no idénticos al que nos ocupa, pero sí similares en tanto en cuanto las decisiones administrativas van precedidas de informes técnicos sobre cuestiones muy específicas, como es el caso de los modelos de utilidad, se han manifestado, en sentencias tales como la de 14 de enero de 2002 RJ 2002/742 que se remitía , a su vez, a la de 6 de marzo de 2001, en el sentido de que concedía valor primordial a los informes técnicos oficiales ( en tales casos, de la Oficina Española de Patentes y Marcas), debido a la especialización y preparación técnica de este órgano en la materia, sin perjuicio de la apreciación particular que, respecto a la pericial aportada por la parte, merezca a la Sala en cada supuesto de hecho.

Pues bien, en el presente caso, partiendo de ese valor primordial que el Tribunal Supremo ha concedido a tales informes, no podemos por menos que inclinarnos por la tesis oficial, que, además de debidamente fundamentada en el informe vinculante a debate en autos, aparece reforzada por dicho informe técnico-pericial de 2ª opinión , que concluye razonadamente, cual ya recogimos, el no carácter de I+D del proyecto, lo que no resulta en modo alguno, o al menos suficientemente, desvirtuado por los informes aportados por la actora y elaborados a su solicitud, no tratándose además de informes periciales de Sala, elaborados por peritos insaculados en el proceso.

Los informes adicionales que aporta la actora reiteran de una u otra forma lo que ya se expresa en la documentación (memoria e informe técnico de ACIE) aportados con la solicitud inicial, objeto de reconsideración por la Administración, cual ya recogimos.

De otra parte, el informe pericial de 2ª opinión que aporta la demandada, elaborado por experto universitario ajeno a la Administración actuante, Sr. Carolina, cuya cualificación hemos recogido , en sustancia y tras analizar los elementos que componen el proyecto, descarta razonadamente, uno por uno, el carácter de I+D del proyecto, sin desvirtuación de adverso al efecto por la actora, aun considerando el informe pericial aportado con a la demanda, que en definitiva vienen a ratificar el parecer de los informes en que se basa la tesis actora.

Dicho informe de 2ª opinión que aporta la Administración resulta clarificador al respecto, significando en su extensa y pormenorizada evaluación del proyecto lo que sigue:

'Para tomar una decisión sobre la calificación que merece el proyecto en cuestión, procedo a realizar un análisis técnico pormenorizado de la justificación proporcionada por el experto para considerar las actividades realizadas como Investigación y Desarrollo.

Según se recoge en la memoria de ejecución: '(...) todas las actividades descritas suponen una novedad objetiva para el mercado, al tratarse de soluciones que representan un progreso científico significativo, tanto para SCHIBSTED PT como para el sector de marketplaces, tanto a nivel nacional como europeo y con un alto riesgo inherente asociado a la incertidumbre en la consecución de los objetivos propuestos'. Es indudable que las actividades llevadas a cabo suponen una novedad subjetiva para la empresa. Sin embargo, no puedo estar de acuerdo con el hecho de que se consideren como novedad objetiva para el sector de los marketplaces, ni tampoco como un progreso científico significativo o aporte científico- tecnológico, debido a las razones que detallo a continuación:

Dentro del apartado de novedades tecnológicas sustanciales se describe que el hecho de desarrollar algoritmos de machine learning ha permitido generar modelos de aprendizaje automático que usan campos de datos específicos de la empresa. Utilizar modelos de aorendizaie automático bien conocidos y descritos en el estado del arte para entrenarlos usando como datos de entrenamiento la información específica con la que cuenta la empresa no puede considerarse, bajo ningún concepto, como 'desarrollar algoritmos de machine learning'. En todo caso, lo que se ha hecho es utilizar una tecnología va existente (los modelos) para obtener conocimiento útil a partir de los datos de los que dispone la empresa.

La comparación de soluciones genéricas ya existentes con el modelo específico entrenado usando los datos de los que dispone la empresa es injusta. Obviamente, una solución genérica nunca se va a comportar tan bien como un modelo que sehaya entrenado con información específica no disponible para los modelos genéricos. Es precisamente la versatilidad de las soluciones genéricas lo que compensa la reducción en el rendimiento con respecto al modelo específico. En cualquier caso, no se han aportado evidencias que demuestren que las soluciones genéricas de terceros muestren un rendimiento inferior al obtenido por el modelo especificado en el presente proyecto.

Con respecto al sistema de recomendación, sigue hablándose en la memoria de 'creación de algoritmos', cuando realmente se trata del uso de algoritmos va descritos en el estado del arte, tales como: Item2Vec (Barkan, 2016), Adamic-Adar (Adarnie, 2003), factorización matricial híbrida (Zhang, 2017) (Zhao, 2015), máquinas de factorización (Rendle, 2010) y Alternating Least Square (ALS) (Zhou, 2008). Como ya he comentado anteriormente, ajustar los parámetros de estos modelos del estado del arte, lo cual se conoce comúnmente como entrenar, no puede ser considerado investigación.

· Con respecto al predictor de la edad y el género de los usuarios, de nuevo se han usado algoritmos y técnicas ya existentes en el estado del arte: hashing para aprendizaje supervisado (Shen, 2010), IDF (Ramos, 2003), XGBoost (Chen, 2016), Elastic-Net (De Mol, 2009), regresión Ridge (McDonald, 2009), regresión Lasso (Roth, 2004). Se han ajustado los parámetros de estos modelos usando los datos de las distintas empresas que forman el grupo.

· La combinación, composición y secuenciación en forma de `pipeline' de todas estas técnicas ya presentes en el estado del arte suponen un avance tecnológico para la empresa, pero no debe considerarse como una novedad obietíva en el ámbito de aplicación.

· Con respecto a la funcionalidad que permite detectar a través de Geo-IP los datos de localización para una IP determinada, se ha optado por un enfoque que combina realizar consultas a un servicio externo comercial y construir una base de datos de localizaciones agregadas para iPs. Usar un servicio externo comercial ya desplegado no supone un avance científico. Con respecto a la agregación de localizaciones usando centroides, de nuevo es un método ampliamente usado en el estado del arte, pues es una forma de obtener la posición central con respecto a un conjunto de posiciones dadas, Algunos ejemplos del uso del cálculo de centroides para el posicionamiento son (Chu, 2015), (Meng, 2012), (Wang, 2011).

· Con respecto a las localizaciones relevantes (relevant location), agregar posiciones GPS de los usuarios para determinar localizaciones relevantes para ellos es una práctica que se lleva realizando desde hace años (Myllymaki, 2002). Basta con pensar en redes sociales como Facebook o Twitter, además de compañías como Google y Apple que, a través de la agregación de las posiciones GPS de sus usuarios de terminales móviles son capaces de detectar localizaciones relevantes.

· Con respecto a la predicción de abandono, se ha entrenado un modelo Gradient Boosting Machine (Friedman, 2001). De nuevo, se ajustan a los datos de la compañía los parámetros de un modelo que se puede encontrar en el estado del arte.

· Con respecto al modelo híbrido de factorización matricial, se ha usado un algoritmo que se publicó en 2015 denominado LightFM (Kula, 2015). Al igual que sucede con el resto de lo que el experto nombra como 'algoritmos creados durante el proyecto', se trata de un entrenamiento específico para los datos de la compañía de dicho algoritmo del estado del arte. Es decir, de nuevo usar un modelo para adaptarlo a un conjunto de datos particular no puede considerarse avance científico.

Otra de las justificaciones para que se consideren las actividades realizadas como I+D es la siguiente: '(,..) Basándose en la generación de modelos de machine learning y superando a los algoritmos existentes en el mercado, lo que supone un paso más allá de las conocidas tecnologías de aprendizaje automático.'. Además de lo comentado anteriormente (ajustar modelos existentes en el estado del arte a un conjunto de datos particular no es generar modelos de machine learning), no se aportan evidencias de que los modelos ajustados en el desarrollo de este proyecto superen a los algoritmos existentes en el mercado. No se han realizado comparativas de rendimiento entre los distintos modelos que se pueden encontrar en el estado del arte. En algunos casos (predicción de edad) se compara el rendimiento del modelo entrenado con algún algoritmo ya existente como Random Forest. Sin embargo, la comparación reseñada carece de una descripción exhaustiva del diseño experimental, así como de los parámetros y condiciones bajo los que se ha realizado la comparativa, restando cualquier valor y rigor científico a la misma.

En el mismo sentido, en ningún momento se ha realizado un estudio comparativo entre la solución desarrollada en el proyecto con los algoritmos y técnicas utilizadas por empresas que tienen mercados de segunda mano a nivel mundial (Amazon, eBay, AliExpress, etc.). Por lo tanto, no es posible deducir que la solución propuesta con el proyecto supone un cambio o nuevo paradigma y por tanto un avance sustancial y objetivo en el estado del arte. Estas empresas tienden a publicar información sobre los temas de 1+D que desarrollan, por lo que no es difícil encontrar enlaces y artículos sobre la tecnología desarrollada y empleada por empresas que tienen mercados de segunda mano. Por ejemplo, Amazon tiene un websitel dedicado a divulgar la I+D que realiza, describiendo tecnologías como su sistema de recomendación. Sucede lo mismo con otras compañías del mismo sector industrial como eBay2 y Alibaba3 (grupo matriz de marketplaces como AliExpress).

Siguiendo con las justificaciones para considerar las actividades como l+D, encontramos la siguiente 'Es importante mencionar, que para el desarrollo del prototipo del sistema predictivo y recomendador, el personal implicado ha realizado importantes avances científicos con respecto a una tecnología emergente y en relación al estado del arte en el que se desenvuelve el proyecto, perteneciendo a un avance tecnológico potencial y significativo para la predicción de las características del comportamiento de usuario que conllevan a una precisa personalización de ofertas para las distintas verticales y marketplaces del grupo Schibsted'. Como he descrito anteriormente, todos los trabajos que se han realizado en relación con el sistema predictivo y recomendador, no solo están basados en algoritmos existentes en el estado del arte, sino que como se reconoce en la propia memoria, se han utilizado esos modelos ya conocidos para ajustar sus parámetros (entrenar) a los datos específicos que tienen las distintas verticales del grupo. La novedad, Por tanto, es subietiva para la empresa en cuestión. De la misma forma, utilizar modelos y algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de recomendación que son lo suficientemente generalistas para que se puedan usar en cualquier dominio hace que el grado de incertidumbre científico-tecnológica sea bajo, lo que implica que el riesgo asociado a la consecución de los objetivos del proyecto sea también bajo.

Todos los algoritmos y modelos empleados va existen en el estado del arte y han sido aplicados en dominios similares a los del presente proyecto (sistemas de recomendación, modelado de usuarios, geo-posicionamiento, etc.), por lo que no se puede entender que haya existido una aplicación primeriza del conocimiento científico-tecnológico ya existente.

En definitiva, la introducción de modelos y algoritmos de aprendizaje automático personalizados para los datos de las distintas verticales del grupo Schibsted suponen un avance tecnológico v una novedad subjetiva para la empresa, pues partían de una situación en la que no se estaban utilizando. Se han detectado unos problemas, se ha identificado que se pueden resolver mediante el uso de técnicas de aprendizaje, automático ya existentes en el estado del arte, y se han empleado para resolverlos'.

Añádase a lo anterior el informe aclaratorio que suele aportar la demandada respecto de la metodología para emitir estos informes oficiales y el presente , que refuerza lo expuesto, aun teniendo en cuenta la metodología y actuación de la entidad certificada por ENAC que lleva a cabo el informe técnico obligado que acompaña a la solicitud y que no puede razonablemente pretenderse, se reitera, que determine de una u otra forma el sentido del fallo a dictar, habida cuenta también del meritado informe de 2ª opinión, ya trascrito.

Por otro lado el informe pericial que aporta a autos la actora no obsta a lo expuesto, limitándose en definitiva, cual se señaló, a reiterar y reafirmar las tesis de la actora y dicha certificadora privada, no desvirtuando el parecer oficial con dicho amparo jurisprudencial y reforzado por dicha pericial traída a las actuaciones.

NOVENO. -Al amparo de lo que se define como Investigación y Desarrollo en el artículo 35 citado, si se trata de una invención con aplicación industrial en el sector correspondiente, es porque es predicable de tal proyecto, como una suerte de investigación a la indagación original planificada que perseguía descubrir nuevos conocimientos y una superior comprensión en el ámbito científico y tecnológico. También lo es el desarrollo en tanto en cuanto es previsible la aplicación de los resultados de la investigación o de cualquier otro tipo de conocimiento científico para el diseño de un nuevo proceso o sistema de producción, así como para la mejora tecnológica sustancial de materiales, productos, procesos o sistemas preexistentes.

En este punto, debemos referirnos a la sentencia de nuestro Tribunal Supremo de 12 de enero de 2014 -RJ 2014/573-,que, con ocasión de resolver un recurso de casación en unificación de doctrina para determinar la doctrina correcta entre una sentencia de la Sección 2ª de la Sala de lo Contencioso Administrativo de la Audiencia Nacional y otra del TSJ de Cataluña, en materia de efectos sobre la calificación I+D+I, en cuanto a deducciones del Impuesto de Sociedades de la subvención concedida por la Administración al proceso o producto calificándolo de Investigación y Desarrollo, afirmaba:

' Sin embargo, la norma tributaria aplicable al caso estaba muy lejos de establecer un sistema de prueba preconstituida que hiciera depender la calificación de los gastos realizados por la actividad investigadora de la entidad contribuyente del previo reconocimiento de expertos, surgiendo en este caso la cuestión de a quién corresponde la prueba de la concurrencia de los conceptos jurídicos indeterminados que contempla la ley, cuando las entidades implicadas han recibido de otros Departamentos subvenciones públicas por los proyectos controvertidos.

Frente a la tesis de la sentencia recurrida que atribuye la carga de la prueba al recurrente, sin que a ello obste la obtención de subvención por no ser suficiente para presumir que los proyectos entrañaban una actividad de investigación o desarrollo a los efectos fiscales, la de contraste viene a invertir la carga de la prueba, existiendo subvenciones, considerando que ha de ser la Administración la que tiene que justificar que no concurren los requisitos establecidos....'.

En nuestro caso, valorando la total prueba practicada, ya resumida, hemos de entender debidamente motivado y ajustado a Derecho el informe vinculante que se recurre en autos, dadas las consideraciones precedentes, sin que la mera aportación de informes en su favor genere por sí misma la inversión de la carga de la prueba en los términos que postula la actora, valorándose por la Sala, cual ya señalamos, el total material probatorio aportado a la litis.

En resumidas cuentas y cual sustenta la defensa pública, no se ha dado lugar a un nuevo producto, con nuevos conocimientos científicos, sino a lo sumo a una integración y aplicación de tecnologías ya existentes, lo que, aun siendo relevante, no conlleva una calificación de I+D a estos efectos fiscales en consideración.

Por último ha de significarse que por STS, Sección 3ª, de 23.04.21 (rec.5177/20 -ROJ 1690),se ha desestimado recurso de casación contra sentencia de esta Sala y Sección en la materia, tras señalar que 'El Tribunal de instancia, por tanto, realizó una valoración conjunta de los diferentes informes técnicos existentes, ejerciendo su potestad de valoración probatoria cuya revisión es ajena a la revisión en casación (Fº Jº 3º in fine)', fijando en consecuencia la siguiente doctrina jurisprudencial en esta materia:

'CUARTO. Doctrina jurisprudencial que se establece en respuesta a las cuestiones planteadas en el auto de admisión del recurso de casación.

El informe técnico emitido por una entidad acreditada por la ENAC, que la parte aporta con su solicitud en el procedimiento previsto en el RD 1432/2003 para la obtención de la calificación del proyecto a los efectos de obtener deducciones fiscales, no está dotado de la presunción de veracidad ni de la presunción iuris tantum.

Como todo informe pericial realizado por especialistas cualificados deberá de ser valorado ponderando la cualificación técnica de los expertos que lo emiten y la capacidad de convicción de los razonamientos en los que se basa, pero es el órgano decisor al que le corresponde adoptar la decisión administrativa en esta materia. A los efectos de dictar dicha resolución el órgano administrativo puede coincidir o no con el criterio técnico emitido en el informe pericial emitido por la entidad acreditada por la ENAC y para adoptar su decisión puede valerse de sus propios técnicos o solicitar informes de organismos externos'.

Doctrina jurisprudencial, reiterada en STS, Sección 3ª, de 14.07.21 (rec 2532/20 ),que refuerza lo antes expuesto.

DÉCIMO. -En consecuencia con lo anterior, procede pues la desestimación del presente recurso, en los términos señalados, con condena en costas a la parte actora, dado el resultado del debate ( artº 139.1 LJCA), condena que se limita a la suma de 3.000 euros en concepto de honorarios de Letrado, siguiendo criterio de esta Sección, dada la índole y circunstancias del pleito ( artº 139.3 LJCA).

En su virtud, en nombre del Rey y por la autoridad que nos confieren la Constitución y el Pueblo Español.

Fallo

1.- DESESTIMARel recurso contencioso-administrativo 584/20, interpuesto por la Procuradora Dña Elena Beatriz López Macias, en nombre y representación de ADEVINTA PRODUCTS & TECNHOLOGY SLU, contra la Resolución de 15-09-20 del Ministerio de Ciencia e Innovación (Sub. Gral. Fomento de la Innovación), que desestima el recurso de alzada interpuesto contra Resolución de informe motivado tipo(a) de 6-05-20, del citado Ministerio (Secretaría General de Innovación, expediente NUM000), por la que se califican los gastos e inversiones de la actora en actividades de investigación y desarrollo como Innovación Tecnológica (IT), actuación administrativa que en consecuencia se confirma por resultar ajustada a Derecho

2.- Imponer a la parte actora las costas del presente recurso, en los términos del Fº Jº 10º de esta sentencia.

Contra la presente sentencia cabe interponer Recurso de Casación, dentro de los TREINTA días siguientes al de su notificación, a preparar ante esta Sala ( artículos 86 y 89LJCA, en la redacción dada por la Disposición Final 3ª de la Ley Orgánica 7/15, de 21-07, modificativa de la LOPJ).

Dicho depósito habrá de realizarse mediante el ingreso de su importe en la Cuenta de Depósitos y Consignaciones de esta Sección, cuenta-expediente nº 2420-0000-93-0584-20 (Banco de Santander, Sucursal c/ Barquillo nº 49), especificando en el campo conceptodel documento Resguardo de ingreso que se trata de un 'Recurso' 24 Contencioso-Casación (50 euros). Si el ingreso se hace mediante transferencia bancaria, se realizará a la cuenta general nº 0049-3569-92-0005001274 (IBAN ES55-0049-3569 9200 0500 1274) y se consignará el número de cuenta-expediente 2420-0000-93-0584-20 en el campo 'Observaciones' o 'Concepto de la transferencia' y a continuación, separados por espacios, los demás datos de interés.

Así por esta nuestra Sentencia, lo pronunciamos, mandamos y firmamos.

La difusión del texto de esta resolución a partes no interesadas en el proceso en el que ha sido dictada sólo podrá llevarse a cabo previa disociación de los datos de carácter personal que los mismos contuvieran y con pleno respeto al derecho a la intimidad, a los derechos de las personas que requieran un especial deber de tutela o a la garantía del anonimato de las víctimas o perjudicados, cuando proceda.

Los datos personales incluidos en esta resolución no podrán ser cedidos, ni comunicados con fines contrarios a las leyes.