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La prioridad digital ya está aquí

Durante muchos años hemos seguido de cerca la transición constante hacia la información financiera digital, animando a los ejecutivos financieros a conocer las ventajas del XBRL en línea (iXBRL), que se sitúa en la intersección de las páginas web HTML bien formadas y las etiquetas XBRL.

Recientemente, dos empresas recomendaron socios potenciales para que pudieran respaldar un enfoque digital prioritario (HTML). Esto fue un impulso a la investigación de herramientas que permitan diseñar, etiquetar y revisar informes anuales conforme al marco ESEF o al marco europeo de sostenibilidad CSRD, partiendo de un diseño HTML en lugar de convertirlo desde PDF.

La buena noticia es que, tras haber predicho la aparición de estas herramientas en un artículo anterior sobre informes digitales, encontré un número considerable de candidatos con diversas capacidades de diseño en toda Europa. Si bien estos proveedores pueden estar comenzando su andadura, ya habían encontrado clientes, no solo en los ámbitos de la presentación de informes ESEF y CSRD, sino también en marcos de información locales, y citaban como prueba sus excelentes informes XBRL y los sitios web financieros de microempresas.

Aquí vemos las principales conclusiones, incluidas las características comunes que definen a la generación actual, y analiza qué desarrollos futuros son necesarios para pasar de soluciones digitales y un simple etiquetado XBRL a informes corporativos verdaderamente integrados.

Definición de informes digitales

En 2022, la presentación de informes financieros digitales era un concepto relativamente nuevo para contables, auditores y departamentos de TI europeos. Muchos probablemente pensaban que ya lo hacían mediante la generación de documentos PDF, una solución que a menudo se denomina «papel bajo cristal».

El marco de presentación de informes del Formato Electrónico Único Europeo (ESEF, por sus siglas en inglés) probablemente resultó una sorpresa, ya que el formato XBRL en línea (iXBRL) solicitado se basa en un documento HTML con etiquetas XBRL incrustadas.

Muchas empresas simplemente continuaron con su proceso habitual y generaron su informe en PDF como de costumbre, etiquetando posteriormente el archivo resultante. Esto implicó cambios relativamente menores en sus controles internos y procesos de aprobación; sin embargo, los resultados de este proceso «añadido» no fueron tan buenos.

  • Archivos HTML grandes y muy mal estructurados, resultantes de la transformación de PDF (posición absoluta) a formato HTML (posición relativa).
  • Un etiquetado XBRL deficiente es consecuencia de etiquetar un documento final, es decir, buscar la información relevante para etiquetar y realizar cambios de última hora bajo una gran presión de tiempo para la publicación.

Otros problemas derivados de este proceso incluyen el incumplimiento de las normas de accesibilidad para el contenido web a las que muchas empresas se han comprometido públicamente en las políticas de sus sitios web.

Las conversiones a PDF de ESEF también presentan problemas de legibilidad, ya que la estructura y el formato pueden perderse. Por ejemplo, al revisar el contenido en otro formato:

Estos problemas no son meramente estéticos. Los informes convertidos a menudo no se validaban correctamente según las reglas de calidad de ESEF, como en el ejemplo anterior, o presentaban formatos defectuosos que confundían tanto a los lectores humanos como a los automáticos. Los auditores, que dependen de un etiquetado y una validación consistentes, se ven especialmente afectados.

El etiquetado de datos mediante modelos XBRL elimina el arduo y a menudo propenso a errores proceso de analizar grandes cantidades de información financiera corporativa para la evaluación comparativa de empresas. Esta evaluación comparativa puede ayudar a auditores e inversores a detectar numerosos problemas. Los datos digitales de baja calidad limitan el valor de la información divulgada, socavando muchos de los objetivos y beneficios de la digitalización, incluidos unos mercados de capitales eficientes y fiables.

Los organismos reguladores, como la ESMA, dudan en endurecer las normas de calidad de formato o accesibilidad, por temor a la resistencia de las empresas ante los costes de cumplimiento y la fricción política que esto podría generar. En realidad, los estudios demuestran que el etiquetado y el formato XBRL en HTML representan una fracción del coste y el esfuerzo totales que implica la elaboración de una declaración anual o un informe de sostenibilidad.

Se ha animado a las empresas a digitalizar sus procesos y formatos de informes, y muchas ya están avanzando en esta dirección. Sin embargo, la mayoría de los equipos de elaboración de informes aún prefieren trabajar con un formato que prioriza la impresión. Un análisis más profundo realizado por Friend Studio, una agencia de diseño británica, sobre la reacción al informe ESEF de Oakley Capital podría empezar a cambiar esta percepción.

Los últimos informes anuales de Oakley Capital se crearon íntegramente con software digital y se publicaron directamente en formato iXBRL. El mismo contenido se utilizó también para publicar una versión PDF bien estructurada para su impresión. El análisis de Friend Studio sobre el uso de estos informes muestra que el diseño digital prioritario generó mayor interés en el contenido, tanto para las versiones HTML como para las PDF; es decir, un buen diseño y una buena estructura benefician a todos. Sin embargo, el informe digital, de fácil acceso, tiene tres veces más probabilidades de ser leído que la descarga del informe en PDF.

Encuesta Digital First

La encuesta comenzó con un proceso sencillo: la búsqueda de proveedores que se autodenominaban «Digital First» en el ámbito de los informes corporativos. Una rápida revisión de sus sitios web confirmó que ofrecían este enfoque y que comprendían la propuesta básica. Por lo tanto, se puede concluir que existen más proveedores o empresas de servicios que utilizan un enfoque digital, pero que no se identifican públicamente con este mensaje clave de marketing.

La segunda etapa consistió en organizar una llamada para revisar los factores clave que se enumeran a continuación y confirmar los detalles que figuran en su sitio web. Por lo tanto, la encuesta es una evaluación general basada en información pública y no un análisis exhaustivo de la funcionalidad de cada producto.

La mayoría de los proveedores comenzaron desarrollando una solución de procesamiento multiformato, con algunas funcionalidades de diseño integradas. Al parecer, se expandieron al etiquetado XBRL debido a las oportunidades que ofrecen ESEF y los marcos de informes CSRD previstos. Además, varios han encontrado mercados locales con requisitos similares; por ejemplo, tres empresas neerlandesas están incluidas en la encuesta, ya que iXBRL es obligatorio para otros informes gubernamentales en los Países Bajos, como los de entidades de vivienda y educación.

Resultados generales de la encuesta

La mayoría de estos proveedores esperaban que ESEF, y en particular la Directiva de la UE sobre Informes de Sostenibilidad Corporativa (CSRD), les brindara un nuevo mercado potencial de unas 50 000 de las mayores empresas europeas. La reciente revisión del alcance de los informes de sostenibilidad por parte de la UE (conocida como Ómnibus) modificará y pospondrá esta oportunidad, pero varios de los proveedores encuestados informaron que ya estaban trabajando en informes ESG sin etiquetar o en presentaciones voluntarias utilizando el marco de la CSRD. Como se mencionó anteriormente, varios también habían encontrado mercados locales de iXBRL y la mayoría también utilizaba la plataforma para informes que no eran XBRL.

Estos proveedores suelen basarse en sistemas de gestión de contenido (CMS) conocidos, combinados con funciones de publicación HTML propias del diseño web, y los amplían con funciones básicas de etiquetado XBRL. El contenido se estiliza mediante hojas de estilo en cascada (CSS) para ofrecer experiencias visuales de alta calidad. La estandarización de HTML ha propiciado la existencia de numerosas herramientas para generar informes y sitios web con un aspecto fantástico sin necesidad de comprender el código. Sin embargo, HTML también puede ser personalizado infinitamente por programadores expertos.

Evaluación de las características clave de la iniciativa Digital First

El conjunto clave de características y factores de estos sistemas se evaluó, en primer lugar, a partir de los requisitos compartidos por empresas y profesionales a lo largo de los años. Posteriormente, estos se adaptaron a medida que avanzaban las entrevistas para ayudar a diferenciar y categorizar la gama de productos presentados.

Buen diseño

  • El diseño es un componente esencial, pero el nivel de exigencia varía enormemente según el público objetivo.
  • Quienes han encontrado mercados locales que requieren informes más sencillos están adoptando un enfoque de Software como Servicio (SaaS), centrándose en empezar rápidamente proporcionando plantillas básicas, diseño intuitivo gracias a la facilidad de uso (funciones y personalización limitadas) y ofreciendo servicios adicionales solo bajo petición.
  • En estos productos, el proveedor debía añadir personalización básica de diseño CSS (logotipo y marca), pero, si era necesario, podía ayudar con un diseño personalizado más complejo. Dado que la mayoría eran agencias de diseño o estaban estrechamente vinculadas a ellas, esto se consideraba una simple venta adicional.
  • Sin embargo, los sistemas que se basan principalmente en plantillas suelen ofrecer un control y una flexibilidad muy limitados al diseñador. Este es un aspecto crucial de los requisitos de informes para las grandes empresas.
  • Algunos proveedores se centran claramente en características de diseño de alta gama. Suelen ofrecer un modelo de servicio integral que incluye asesoramiento exhaustivo y soporte para el control interno. Era más probable que estas empresas contaran con excelentes ejemplos de informes ESEF e impresionantes listas de referencias.

Sistema de integración y gestión de contenido

  • Este es el núcleo de cualquier buen sistema de publicación digital y proporciona una única fuente de información para la publicación en una variedad de formatos.
  • Los informes anuales contienen información confidencial antes de su publicación, por lo que este es un tema importante para los emisores. La mayoría de los sistemas contaban con algún nivel de control de acceso, y algunos mencionaban un amplio soporte para la definición granular de roles y responsabilidades. Al menos dos proveedores mencionaron la acreditación pertinente.
  • El intercambio de contenido de datos mediante Word y Excel es una práctica habitual entre todos los proveedores. La sincronización para las actualizaciones de estos formatos de archivo estaba disponible en la mayoría de las plataformas, pero no fue posible comprobar su eficacia, especialmente al actualizar el modelo de taxonomía.
  • Por lo general, no se ofrecen API para dar soporte a otros sistemas de información. Algunos productos sí las tenían, pero solo las ofrecían a socios importantes; es decir, se asumía que eran personalizadas y no un conjunto estandarizado de API.
  • Un proveedor mencionó la posibilidad de utilizar flujos de datos para acceder a sistemas de datos, como sistemas de consolidación financiera o sistemas de gestión de información. Sin embargo, ninguno pudo detallar un método consistente para este tipo de conexión. Por lo tanto, cabe suponer que se trata de conexiones personalizadas cuando existen.

Gama de resultados

  • Otra característica fundamental es la posibilidad de ofrecer formatos de salida flexibles en formatos de archivo clave, y todos los programas afirman que admiten formatos de salida mínimos para la elaboración de informes de cumplimiento, como iXBRL, sitios web de micro informes y PDF/impresión.
  • Algunos mencionaron específicamente la actualización de su software para que sea compatible con la nueva especificación de paquetes de informes XBRL y el nuevo tipo de archivo ‘.xbrl’.
  • La clave reside en la fidelidad del resultado final a las características de su formato original; es decir, ¿el PDF sigue pareciendo una copia de la página HTML sin encabezados ni pies de página? Además, ¿podría el usuario configurar parámetros para controlar el aspecto específico de cada tipo de salida?

Ciclos de revisión y aprobación.

  • Esta área resultó difícil de evaluar, ya que el control de procesos varía considerablemente entre las empresas. La mayoría de los proveedores mencionaron que los gerentes podían aprobar el contenido, pero el nivel de aprobación fue difícil de determinar.
  • Como mínimo, es necesario proporcionar herramientas que ofrezcan capacidades XBRL adicionales: un visor iXBRL para que el resultado pueda visualizarse tal como se presentó; una lista de los conceptos XBRL utilizados, para así ayudar a los auditores internos y externos; y una herramienta de validación para comprobar el etiquetado XBRL según las normas de presentación pertinentes.
  • También habría sido útil evaluar cómo se gestionaban y aprobaban los cambios de última hora a través de los distintos niveles y estructuras organizativas. Se parte de la base de que estos son mecanismos específicos de cada empresa y que no están contemplados en la mayoría de estos productos.
  • Los controles internos sobre el contenido solo eran una prioridad para los proveedores que trabajaban con grandes emisores. Estos proveedores solían desempeñar un papel fundamental en la implementación de dichos controles para el proyecto. Esto significa que el cumplimiento de los informes generados por estos sistemas es mucho mayor.

Monitoreo de procesos

  • Los plazos ajustados para la presentación de informes anuales corporativos implican que las organizaciones necesitan un método para revisar el progreso en función de hitos específicos. Además, los proyectos pueden ser complejos e involucrar a numerosos participantes.
  • La mayoría de las herramientas permitían la monitorización del proceso, proporcionando una vista sencilla del estado de secciones específicas y un panel de control del proceso completo.
  • El nivel de sofisticación y flexibilidad para compartir los hitos del proyecto fue difícil de evaluar en las breves conversaciones.

Facilidad de etiquetado XBRL

  • Algunos proveedores habían certificado sus productos según los estándares XBRL, y estas herramientas figuran en las páginas de certificación de software XII. Sin embargo, no parecía ser una característica clave para los proveedores. De hecho, se sospecha que simplemente habilitan el etiquetado, pero no ofrecen servicios relacionados, esperando que proveedores externos cubran esta necesidad.
  • El etiquetado XBRL era básico, ya que proporcionaba vistas sencillas de la estructura taxonómica para seleccionar etiquetas y generar extensiones personalizadas.
  • Un proveedor mencionó el etiquetado en Excel, que podría ofrecer una mejor experiencia de usuario, pero ninguno ofrecía ayuda para el etiquetado de tablas como muchos proveedores de XBRL o indicaciones para la selección de etiquetas, como el sistema experto de XT ESEF de UBPartner.
  • Solo uno de los productos puede aceptar estados financieros preetiquetados de una herramienta de terceros. El proceso para agregar dichos archivos no está claro y puede requerir intervención manual. Sin embargo, esta funcionalidad comienza a abrir la posibilidad de una cadena de suministro de información completa e integrada.
  • Podría argumentarse que el etiquetado XBRL representa una parte relativamente pequeña del proceso general de presentación de informes anuales y, por lo tanto, no es tan importante. Sin embargo, es fundamental en marcos como ESEF y CSRD, donde el informe puede ser validado automáticamente por el regulador y los agentes del mercado. Si bien es normal que se produzcan errores durante los primeros años mientras las empresas ajustan sus procesos y sistemas, a largo plazo, los problemas con XBRL reflejan problemas internos y perjudican la imagen de la corporación.

Hacia dónde se dirige la información financiera digital

Las soluciones anteriores demuestran que la filosofía «Digital First» ya es una realidad, al menos en Europa. Estos sistemas digitales mejoran constantemente a medida que evolucionan las demandas. Las soluciones tradicionales basadas en la impresión tendrán dificultades para adaptarse a este ritmo, ya que no están diseñadas para ello.

Las áreas que deberían recibir mayor atención son:

  • Funciones de accesibilidad mejoradas para cumplir con las crecientes demandas.
  • Garantizar que los informes se puedan visualizar en todos los dispositivos y navegadores (un PDF convertido a HTML es imposible de leer en un móvil, que representa el 98% de los usuarios de internet).
  • Apoyo a los procedimientos de control interno
  • Etiquetado XBRL más eficiente y efectivo

Sin embargo, es probable que la adopción masiva de informes digitales por parte de los clientes solo se produzca cuando aparezca software comercial para cadenas de suministro de información integradas; es decir, sistemas de consolidación financiera o de gestión de divulgación que ofrezcan niveles similares de capacidad de diseño, o cuando las herramientas de diseño de informes digitales puedan aceptar estados financieros y tablas etiquetados con XBRL como entrada. Otra opción es que estos diferentes proveedores de sistemas integren sus sistemas.

Hoy en día, visitando el sitio web de XBRL Filings de XBRL International (XII) , encontrarás miles de informes iXBRL listos para ser revisados ​​y analizados. Esto, en sí mismo, representa un gran logro para la presentación de informes digitales, pero muchos están mal estructurados y etiquetados, y pocos están libres de errores XBRL.

Los reguladores pueden solucionar muchos de estos problemas y fomentar la presentación de informes digitales prioritarios realizando ajustes sencillos:

  • Si las normas reglamentarias exigieran HTML bien formado, las conversiones a PDF de baja calidad serían inaceptables. Solicitar a las empresas que cumplan con los estándares de accesibilidad para contenido web (WCAG 2.2 AA internacional) contribuiría a mejorar la calidad de los informes de forma similar.
  • La segunda parte consistiría en solicitar a los auditores que verifiquen tanto las etiquetas XBRL como las estructuras HTML de estos informes.

Sin embargo, como se mencionó anteriormente, tanto los reguladores como las empresas prefieren que los marcos de información se estabilicen. Esto deja el nivel actual de calidad de los informes por debajo de los estándares que exigen los inversores y, por lo tanto, socava el objetivo principal de un mercado de capitales eficiente.

Conclusiones

La mayoría de las empresas de informes optaron por la solución más sencilla disponible para ESEF y añadieron herramientas de etiquetado de PDF a sus procesos actuales, sin darse cuenta de sus limitaciones ni de la oportunidad digital que se presentaba.

La presentación de informes digitales ya no es una teoría. Existen herramientas disponibles, los proveedores están preparados y quienes la han adoptado tempranamente están viendo claros beneficios. Las empresas pueden migrar a estas plataformas con confianza y deshacerse de los procesos de PDF inflexibles y complicados que se han desarrollado.

Sin embargo, la plataforma de software es solo una parte del problema. La compleja interconexión de los controles internos sobre el contenido de dichos informes estratégicos, el flujo de trabajo de aprobaciones y el control de cumplimiento interno (que muy pocos proveedores encuestados mencionaron) constituyen una prioridad absoluta para los directores ejecutivos y financieros. Los proveedores que puedan desarrollar estas funcionalidades o implementar servicios en torno a su software probablemente estarán mejor posicionados para triunfar en este mercado.

Por lo tanto, cabe esperar que, inicialmente, la transición de la conversión de PDF a la presentación de informes digitales se produzca en un número reducido de empresas innovadoras. Las empresas con visión de futuro adoptarán esta evolución en los próximos años. Con el tiempo, las limitaciones del PDF y una mayor difusión de las ventajas de los informes digitales, gracias a análisis como los que ofrece Friend Studio, animarán a otras empresas a seguir su ejemplo.

El formato PDF seguirá siendo útil para algunos usuarios, pero los informes en PDF e impresos ahora pueden ser un producto del proceso digital, no el centro del proceso.

Muy pocos proveedores o empresas con los que he hablado han argumentado que la transición a la presentación de informes digitales en un formato estandarizado mejorará la transparencia y la comparabilidad entre los mercados de capitales europeos. Por lo tanto, recae sobre los reguladores la responsabilidad de obligar a las empresas a adoptar el enfoque correcto. La ESMA y la FCA/FRC del Reino Unido deberían tener presente este objetivo a largo plazo al considerar las próximas fases de cumplimiento normativo.

La IA exige inversión en infraestructura de datos públicos y XBRL

La IA está cambiando la forma en que accedemos a los datos, por lo que XBRL necesita actualizarse para proporcionar una plataforma semántica.

Imagina un chatbot de IA que le asegura a un inversor que los ingresos de una empresa aumentaron un 40 % el trimestre pasado, cuando en realidad disminuyeron. Los datos correctos estaban disponibles en internet, pero el modelo obtuvo la información de una fuente poco fiable, interpretó erróneamente etiquetas inconsistentes o seleccionó el período de referencia incorrecto. Esto no es una simple hipótesis. A medida que la IA se integra en las decisiones de inversión, la calidad de los datos subyacentes cobra mayor importancia que nunca.

Durante casi dos décadas, me he centrado en los conjuntos de datos públicos abiertos y la estandarización de datos. En 2006, me uní a la comunidad XBRL para aprovechar la promesa de que los informes digitales estructurados finalmente ofrecerían datos de alta calidad en los que los usuarios podrían confiar y que podrían analizar a gran escala. Esta promesa es ahora más importante que nunca con la aparición de interfaces de IA de lenguaje natural, donde el inversor puede formular cualquier pregunta que desee, como la que se muestra arriba.

Trabajando en Oracle en el área de almacenamiento de datos e inteligencia empresarial, pude comprobar de primera mano lo difícil que resulta transformar datos inconsistentes en información útil. Las promesas clásicas de la inteligencia empresarial (BI), como «convertir datos en información» y «ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones», se desmoronaban constantemente cuando los datos subyacentes estaban fragmentados y utilizaban diferentes etiquetas y definiciones. Llegué a comprender que estandarizar los datos en origen y validar su calidad es un requisito indispensable para que los sistemas de BI aporten valor real.

En el caso de los chatbots de IA, la calidad de los datos, la estructura de los datos y la autoridad del editor original son aún más importantes para producir análisis fiables que en el caso de los sistemas de BI tradicionales basados ​​en conjuntos de datos estrictamente definidos.

Lamentablemente, la inversión en sistemas de recopilación de datos se cuestiona como nunca antes, mientras que los beneficios de la estandarización de datos siguen sin comprenderse del todo. El resultado son demasiadas implementaciones fragmentadas, impulsadas por intereses locales que insisten en excepciones que, en última instancia, erosionan la confianza en los datos mismos.

La crisis silenciosa en los datos públicos

Una afirmación comúnmente utilizada en los llamamientos para reducir los marcos de recopilación de datos o para retrasar la creación de nuevos marcos es que las normas de información digital, que requieren algún tipo de etiquetado y validación de datos coherentes, aumentan los costes de cumplimiento para las empresas y, por lo tanto, repercuten negativamente en la competitividad y el crecimiento globales.

Mientras tanto, los costos de no recopilar ni estandarizar datos para su análisis permanecen ocultos. Estos costos se manifiestan en el tiempo perdido de numerosos usuarios que se esfuerzan por encontrar y reunir los datos, y en los sistemas diseñados para transformar datos de múltiples fuentes para su integración y análisis conjunto.

Mi experiencia personal sugiere que los datos públicos bien estructurados y estandarizados no representan una carga; forman parte de la infraestructura esencial que facilita el flujo de información en la llamada «era de la información». De hecho, los beneficios potenciales de estandarizar los conjuntos de datos abiertos son enormes y pueden impulsar el crecimiento mediante una mejor asignación de los recursos económicos.

Los conjuntos de datos abiertos no cuentan con la financiación suficiente

La confianza en las estadísticas clave del Reino Unido se encuentra en su nivel más bajo y que varias series de datos se han suspendido o retrasado. Esto ha sido causado por los recortes en los presupuestos gubernamentales, pero también por la falta de conciencia sobre el importante valor de dichos conjuntos de datos. La inversión en carreteras y hospitales es evidente, mientras que ahorrar tiempo y dinero a los analistas y demostrar su impacto en el crecimiento no lo es.

El Reino Unido no es el único país afectado. Esta «crisis» se repite en muchos países desarrollados, donde crece la preocupación por la calidad de los datos, lo que lleva a los responsables de la política económica y a los líderes empresariales a actuar a ciegas.

Los chatbots de IA que recuperan datos y elaboran respuestas de forma opaca plantean un nuevo problema, ya mencionado: ¿son correctos los datos? Sin fuentes fiables ni datos bien estructurados, los agentes de IA podrían inducir a error a analistas, empresas líderes, inversores y gobiernos, llevándolos a tomar decisiones erróneas y costosas.

Informes financieros y de sostenibilidad de la empresa: un caso práctico

La falta de financiación es el punto de partida; la falta de conocimiento y los fallos en la implementación agravan el problema. Los informes financieros y de sostenibilidad de las empresas europeas son buenos ejemplos de los principales desafíos.

Centrarse en los grupos de interés equivocados

El formato electrónico único europeo (ESEF) y su equivalente en el Reino Unido han logrado generar miles de informes digitales que pueden ser leídos por inversores y analizados por sistemas informáticos (utilizando XBRL en línea, como se mencionó en artículos anteriores).

Sin embargo, la ESMA se ha centrado principalmente en los registros mercantiles nacionales para obtener información sobre la política de la UE. Solo unos pocos cuentan con sistemas de recopilación de datos bien estructurados, y muchos desean proteger su función local de recopilación y publicación de datos para mantener su relación con las empresas, entidades contables y auditores locales más importantes.

La ESMA solo ha colaborado lentamente (quizás a regañadientes) con las empresas que presentaron la documentación, los auditores, los inversores y los expertos en datos técnicos para ayudar a resolver los numerosos problemas surgidos. Como consecuencia, el conjunto histórico de documentos está plagado de errores.

Nuevos conjuntos de datos: Directiva sobre informes de sostenibilidad empresarial (CSRD)

Crear nuevos conjuntos de datos públicos siempre supone un gran desafío. El alcance inicial y el nivel de detalle de los requisitos de recopilación de datos pueden determinar el éxito o el fracaso de un proyecto: un nivel demasiado general implica un análisis superficial, mientras que un nivel demasiado detallado puede resultar costoso y abrumador para las empresas que presentan solicitudes.

La Directiva de la UE sobre Informes de Sostenibilidad Corporativa (CSRD) se lanzó con gran ambición y amplio respaldo. Sin embargo, al igual que muchos sistemas de Business Intelligence, la taxonomía intentó codificar desde el principio el conjunto completo de requisitos regulatorios (…según lo indicado por las autoridades de la UE). La nueva taxonomía XBRL fue una avalancha de especificaciones detalladas y reglas complejas, lo que, como era de esperar, provocó una fuerte reacción.

El Parlamento Europeo solicitó una reevaluación (Ley Ómnibus de la UE), lo que dio lugar a una simplificación: se redujo la obligación de informar a las mayores empresas; se recortaron los datos que debían comunicarse a aproximadamente un tercio; y se aplazaron los plazos para las demás empresas en dos años.

En retrospectiva, los especialistas en inteligencia empresarial habrían recomendado la estrategia de «pensar en grande, empezar poco a poco», es decir, comenzar con una muestra de datos más pequeña proveniente de diversas fuentes y, posteriormente, ir evolucionando para satisfacer las necesidades cambiantes. Este enfoque habría beneficiado tanto a los responsables políticos como a las empresas.

Los grupos de interés locales enturbian el agua.

Las prácticas contables cambian de forma muy lenta y cautelosa, y aún persisten focos de resistencia en la comunidad a los cambios impuestos por la transición a los sistemas digitales paneuropeos. Por ejemplo, el Deutsches Aktieninstitut (Instituto Alemán de Valores) ha solicitado a la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) que elimine por completo el formato de información digital iXBRL. Alega que iXBRL impone costes y complejidad considerables a las empresas sin ofrecer beneficios correspondientes a los inversores.

Europa sigue a la espera del Punto Único de Acceso Europeo (PEAS), que facilitaría el acceso a estos informes desde un único lugar, evitando así que los inversores tengan que buscarlos en 28 sistemas nacionales diferentes o en miles de sitios web de empresas privadas. Su implementación se encuentra estancada debido a las negociaciones con los registros mercantiles locales, mencionados anteriormente.

Los datos públicos preparados para la IA

Gran parte de la atención en torno a la IA se centra en la inteligencia lingüística general (interpretación de preguntas y generación de respuestas) que poseen los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (MLG). Esto es importante para las interfaces de lenguaje natural y la interacción fluida que los usuarios buscan en las interfaces conversacionales. Sin embargo, en la práctica, el éxito de una aplicación de IA al responder una pregunta específica depende mucho más de la estructura, el formato y la fiabilidad de los datos subyacentes de su fuente.

Cuando se formula una pregunta, un chatbot de IA debe identificar las fuentes que debe consultar para elaborar una respuesta. Según un algoritmo de filtrado, generará una lista de prioridades. El chatbot priorizará el contenido ya resumido y de fácil acceso, e ignorará los datos cuya búsqueda sea costosa. La IA no se pregunta el porqué; simplemente calcula probabilidades y selecciona las mejores opciones.

A partir de estos datos, los chatbots de IA pueden generar nuevos indicadores clave de rendimiento (KPI) o agregados personalizados, transformar los datos y reorganizarlos en nuevos formatos y estructuras.

La cuestión clave para los analistas que utilizan datos públicos abiertos es que la IA es muy buena para aparentar seguridad incluso cuando está equivocada.

El desafío de las alucinaciones

En los paneles de BI tradicionales, suele ser fácil detectar y verificar datos incorrectos gracias a su enfoque estructurado. Si se encuentra un error sistemático, se puede revisar y corregir el código informático. Un proceso laborioso, pero bien conocido.

Los chatbots de IA generan código a medida que evalúan la pregunta y no siempre pueden revelar la consulta que han escrito, incluso cuando se les pregunta (pasos de código intermedios descartados). Los agentes de IA también pueden interactuar de maneras impredecibles. Por lo tanto, debido a su naturaleza probabilística, los chatbots de IA suelen producir resultados plausibles pero incorrectos.

Estos resultados plausibles pero incorrectos, que los expertos en marketing denominan eufemísticamente «alucinaciones», se derivan de la naturaleza probabilística de la IA. Los usuarios pueden abordar este problema mediante una ingeniería de mensajes detallada, pero esto solo subraya la necesidad de replantearse los propios conjuntos de datos públicos, así como los mecanismos de control y la verificación de los resultados de la IA.

Las organizaciones de confianza deben invertir más en sus sistemas de recopilación de datos y en la estandarización de los mismos. Es fundamental que los conjuntos de datos publicados tengan definiciones y estructura claras, que los datos estén libres de errores (o lo más cerca posible de ello) e incluyan metadatos (información sobre los datos) que ayuden a los agentes de IA a encontrar la información correcta.

Marco ODI

El Open Data Institute (ODI) ha publicado un marco de trabajo preparado para la IA, que identifica cuatro áreas críticas para los datos «preparados para la IA»:

  1. Cualidades de los datos: Cumplimiento de las normas de datos y uso de formatos de archivo apropiados que sean fácilmente legibles por máquina e interoperables.
  2. Metadatos (Contexto): El modelo de datos debe detallar la estructura de los datos, los tipos y las restricciones, además del linaje de los datos para rastrear su origen y transformaciones.
  3. Infraestructura: La infraestructura física y de software debe diseñarse para garantizar la accesibilidad, la escalabilidad y el control.
  4. Gobernanza de datos proactiva: actualización y automatización de las políticas de gobernanza.

Este tipo de sistemas requieren una inversión adicional para su configuración y mantenimiento, pero también exigen una mentalidad diferente durante su implementación y mantenimiento. Necesitan una visión global del alcance de la aplicación, que tenga en cuenta que cualquier desviación local en los estándares y definiciones de datos aumenta los costos globales y reduce la comparabilidad, y que los datos sobre los datos (metadatos del sistema o semánticos) son tan importantes como los datos en sí.

Por qué XBRL hace que la IA sea más inteligente

Se han publicado numerosos artículos y entradas sobre por qué XBRL proporciona una plataforma para la IA y los informes financieros y de sostenibilidad de las empresas. Las razones son sencillas: los datos estructurados incluyen el contexto y la información semántica, y los vinculan a una base de conocimiento más amplia.

Consideremos la diferencia fundamental en el enfoque:

  • Los analistas de la empresa aprenden contabilidad desde cero, construyendo un modelo integral de cómo se relacionan los conceptos y adquiriendo un conocimiento específico de cómo se aplica esto a los datos financieros de su compañía. Los auditores también poseen un profundo conocimiento que les permite detectar anomalías si un informe se desvía de los patrones habituales.
  • Los sistemas de IA utilizan la probabilidad y la estadística para identificar números específicos y patrones lingüísticos al analizar un informe de una empresa, asignando significado en función del contexto proporcionado por la pregunta y los datos generales de entrenamiento.

Este enfoque estadístico es potente, pero fundamentalmente diferente, y sin datos semánticos, estructurados y fiables como XBRL, resulta poco fiable. Los analistas de la empresa pueden tener lagunas en sus conocimientos… pero siempre pueden consultar a un chatbot de IA.

La respuesta natural y segura de los chatbots de IA a preguntas como la que aparece al principio de este artículo ha llevado a los usuarios no técnicos a creer que la IA no necesita etiquetado ni estandarización de datos, una idea errónea peligrosa.

Investigaciones recientes realizadas por XBRL US, utilizando grandes volúmenes de documentos, han demostrado que los sistemas de IA funcionan significativamente mejor cuando se entrenan con los modelos proporcionados por las taxonomías XBRL o cuando utilizan dichos modelos para comprender los informes, en lugar de texto sin formato o HTML.

Una taxonomía XBRL define qué representa cada dato reportado, su tipo de dato, sus relaciones con otros datos y las reglas que rigen su uso. Por ejemplo, «Efectivo» se define explícitamente como un «activo circulante»; «Ingresos» se incluye en el estado de resultados. Las unidades utilizadas, el contexto (entidad, período, dimensiones) y la precisión son inequívocos.

El contexto semántico que proporcionan los datos estructurados y etiquetados es precisamente lo que la IA necesita para razonar de forma fiable. Sin fuentes fiables y estructuradas, los sistemas de IA recurren al rastreo de texto, a la interpretación de etiquetas inconsistentes o a la recopilación de datos de terceros de procedencia desconocida. Esto abre la puerta a la desinformación, a resultados sesgados y a errores complejos extremadamente difíciles de detectar.

XBRL también resulta interesante desde otro punto de vista: ofrece una conexión directa con la información que la empresa desea comunicar. Por lo tanto, las etiquetas XBRL pueden brindarnos información útil sobre las intenciones y el enfoque de la empresa, mejor que cualquier proveedor de datos general. Sin embargo, los errores de datos y etiquetado en los informes históricos, como los de ESEF, reducen significativamente el valor del conjunto de datos, por lo que es fundamental corregir los problemas en el marco de informes lo antes posible.

Signos de convergencia

A pesar de estos desafíos, algunos avances alentadores sugieren que la situación está cambiando. Las instituciones están reconociendo que los datos estructurados no son opcionales, sino que forman parte de una infraestructura esencial, como las carreteras y los puentes.

Reconocimiento de la industria

Organismos internacionales como la IOSCO han solicitado explícitamente la presentación de informes en formato legible por máquina para mejorar la eficiencia del mercado. Las iniciativas de sostenibilidad hacen cada vez más hincapié en la comparabilidad transfronteriza, como la propuesta del ISSB de «pasaporte de datos», que permite a las jurisdicciones aceptar informes que utilizan taxonomías base estándar, reduciendo así la duplicación y la fragmentación.

Mientras tanto, están surgiendo nuevos conjuntos de herramientas de datos. El intercambio Semántico Abierto (OSI) de Snowflake busca estandarizar la forma en que se comparten los modelos semánticos entre plataformas, reconociendo que estandarizar los metadatos semánticos, y no solo los datos, es fundamental para la interoperabilidad entre las herramientas de BI e IA.

Evolución de XBRL y adaptación a la IA

XBRL no es la solución definitiva, pero ya proporciona gran parte de la base semántica que los sistemas de IA necesitan para la elaboración de informes financieros empresariales. El verdadero reto ahora reside en que el estándar XBRL desarrolle una especificación abierta que, además, se adapte a las arquitecturas de datos modernas y a la evolución de los estándares semánticos.

La comunidad XBRL lo entiende, y la actualización propuesta del Modelo de Información Abierta (OIM) busca simplificar y modernizar la forma en que se expresan los datos XBRL, facilitando su integración en plataformas de datos e IA contemporáneas. Ha llegado el momento de cumplir esta promesa.

Una mayor exposición a la IA también implica que las herramientas de IA se están adaptando. Por ejemplo, las aplicaciones de servicios financieros están yendo más allá de los modelos de lenguaje basados ​​únicamente en texto hacia sistemas multimodales que integran informes de empresas, datos financieros y otros medios simultáneamente, imitando la forma en que trabajan los analistas humanos.

Más importante aún, el sector está implementando marcos de verificación de «caja blanca» que utilizan modelos de lógica descriptiva (MLD) como auditores, validando las afirmaciones numéricas con los documentos originales. Estos avances permiten que los sistemas de IA procesen múltiples conjuntos de información simultáneamente, verifiquen las afirmaciones con los documentos fuente, mantengan registros de auditoría para garantizar el cumplimiento normativo y operen de forma segura dentro de los límites institucionales, abordando directamente los riesgos de confusión que podrían socavar las decisiones de inversión.

Sin embargo, estos sofisticados sistemas de IA aún dependen de la calidad y la estructura de los datos subyacentes. Sin fuentes estandarizadas y semánticamente ricas como XBRL, incluso los marcos de verificación avanzados tienen dificultades para garantizar la precisión.

Conclusión

Los datos de las empresas que cotizan en bolsa constituyen uno de los conjuntos de datos más valiosos de los que disponemos para impulsar el crecimiento. Cuando se preparan adecuadamente, facilitan mejores decisiones de inversión, una regulación más eficaz y mejores políticas públicas.

La lección no consiste en recopilar más datos, sino en recopilar los datos correctos, una sola vez, utilizando estándares compartidos, y en tratar esos datos como una infraestructura esencial que necesita inversión pública.

Por supuesto, el desafío no es solo tecnológico. También es organizativo y político, como alinear los incentivos, reducir la fragmentación de los marcos de datos e invertir en la tarea poco atractiva de la estandarización de datos.

Algunas recomendaciones específicas:

Reguladores: Proporcionen ahora conjuntos de datos preparados para IA como ESAP. Cada retraso multiplica los costos, ya que los analistas pierden tiempo buscando los datos y se resisten a los intereses locales, lo que genera datos incomparables. Una vez establecidos, los repositorios de datos como ESAP deberían permitir la colaboración colectiva para identificar nuestros errores.

Empresas: Exigen software basado en principios digitales, que sea totalmente compatible con XBRL y capaz de exportar datos a múltiples plataformas desde una única fuente. Estos sistemas existen (véase el artículo anterior), pero la clave está en dejar de usar las herramientas de conversión de PDF.

Tecnólogos: Contribuyan a la estandarización de la capa semántica mediante iniciativas como el proyecto Open Information Model (OIM) de la comunidad XBRL o el Open Semantic Interchange (OSI) de Snowflake.

La disyuntiva es clara: invertir ahora en una infraestructura de datos adecuada o ver cómo la IA nos engaña con total seguridad a gran escala. XBRL y estándares de datos similares ofrecen una vía probada si contamos con la voluntad colectiva de seguir la conclusión lógica de la necesidad de proporcionar a la IA «contexto» (una capa semántica estandarizada).

Todos podemos comprender que la IA es tan buena como los datos que encuentra; y en este momento, no le estamos proporcionando la base que necesita.

Las NIIF para pymes reciben una importante actualización.

El Consejo de Normas Internacionales de Contabilidad (IASB, por sus siglas en inglés) ha publicado una importante actualización de la Norma Internacional de Información Financiera (NIIF) para las PYMES, ampliamente utilizada en 85 jurisdicciones de todo el mundo.

¿Qué sigue? Una taxonomía revisada de las NIIF para pymes, una versión digital de las normas contables. Diseñada para proporcionar un marco de información simplificado para entidades sin rendición de cuentas pública, la Norma equilibra las necesidades de prestamistas e inversores con las limitaciones prácticas de las pequeñas empresas. Esta tercera edición, vigente desde el 1 de enero de 2027 (con posibilidad de aplicación anticipada), es el resultado de una revisión exhaustiva de varios años, cuyo objetivo es mantener la relevancia de la información financiera para pymes sin comprometer su simplicidad.

La actualización introduce varios cambios clave. Un nuevo modelo de reconocimiento de ingresos acerca la Norma a las NIIF completas, mejorando la comparabilidad y simplificando la implementación. Los requisitos de medición del valor razonable se han consolidado en una sola sección, reduciendo la complejidad. Otras mejoras incluyen actualizaciones en combinaciones de negocios, consolidaciones e instrumentos financieros, lo que garantiza que las pymes puedan aplicar principios contables modernos de forma práctica y escalable.

Desde su lanzamiento inicial en 2009, la Norma Internacional de Información Financiera (NIIF) para PYMES ha ofrecido una alternativa reconocida mundialmente a las NIIF completas, ayudando a las pequeñas empresas a generar estados financieros de alta calidad y útiles para la toma de decisiones sin incurrir en costes excesivos de cumplimiento. En la reunión de esta semana del Grupo Consultivo de Taxonomía de las NIIF (ITCG), el equipo de taxonomía de la Fundación NIIF expuso sus planes para publicar, de acuerdo con el Manual de Procedimientos Debidos de la Fundación, la versión digital de las normas actualizadas para PYMES: la taxonomía XBRL.

En XBRL International se apoyan estos esfuerzos para optimizar aún más la información contable a nivel global. Nos preguntamos qué oportunidades de automatización y simplificación existen para las soluciones de software dirigidas a contadores y pequeñas empresas que operan en múltiples jurisdicciones.

El Consejo de Normas Internacionales de Contabilidad (IASB) ha publicado hoy una importante actualización de la Norma Internacional de Información Financiera (NIIF) para las PYMES, que actualmente es obligatoria o está permitida en 85 jurisdicciones. Esta norma busca equilibrar las necesidades de información de los prestamistas y otros usuarios de los estados financieros de las PYMES con los recursos disponibles para estas. La norma define a las PYMES como entidades sin responsabilidad pública que elaboran estados financieros de propósito general.

La actualización de esta Norma es el resultado de una revisión exhaustiva periódica de la misma. Los aspectos más destacados incluyen:

  • un modelo revisado para el reconocimiento de ingresos;
  • reunir en un solo lugar los requisitos para la medición del valor razonable; y
  • Actualización de los requisitos para combinaciones de negocios, consolidaciones e instrumentos financieros.

Andreas Barckow, presidente del IASB, dijo:

La actualización de la Norma Internacional de Información Financiera (NIIF) para las PYMES mejorará la información que se proporciona a los usuarios de los estados financieros de las PYMES, manteniendo al mismo tiempo la sencillez de la Norma.

Esta actualización entra en vigor para los períodos anuales que comiencen a partir del 1 de enero de 2027, permitiéndose la aplicación anticipada.

La Norma Internacional de Información Financiera para las Pymes (NIIF para PYMES) se publicó en 2009 para responder a la demanda mundial de una norma contable simplificada para las PYMES. Esta versión actualizada es la tercera edición de la norma.

Revisión de la taxonomía digital del Reino Unido

El Consejo de Información Financiera (FRC, por sus siglas en inglés) ha marcado la pauta para la siguiente fase de la infraestructura de información digital del Reino Unido, publicando una declaración de comentarios sobre los cambios técnicos propuestos para el conjunto de taxonomías de información digital del Reino Unido e Irlanda.

Las propuestas, exploran cómo la arquitectura de las taxonomías que sustentan la información financiera digital podría evolucionar para mejorar la usabilidad, la escalabilidad y la integridad técnica a largo plazo.

La consulta analizó varias mejoras técnicas diseñadas para respaldar ese objetivo. Entre ellas se incluyeron propuestas para reemplazar los tipos de datos heredados con enumeraciones extensibles para una mejor alineación con las especificaciones internacionales de XBRL; introducir la base de enlaces de fórmulas XBRL para incorporar reglas de validación directamente en la taxonomía; y ampliar el uso de dimensiones tipificadas para representar mejor estructuras de informes complejas.

La respuesta fue en general positiva, y los encuestados destacaron la importancia de mantener la comparabilidad global mediante la alineación del modelado de la taxonomía del Reino Unido con las especificaciones internacionales XBRL, y apoyaron firmemente la incorporación de reglas de validación en la taxonomía para mejorar la calidad de los datos.

El FRC recibió cuatro respuestas detalladas por escrito. Dada la naturaleza técnica de las propuestas, los temas también se debatieron ampliamente con el Grupo de Trabajo Técnico de XBRL y durante foros técnicos con proveedores. Los comentarios recibidos servirán de base para el desarrollo estratégico del proyecto de Taxonomía del Reino Unido, a medida que los reguladores sigan perfeccionando los fundamentos técnicos del sistema de información digital del país.

Modelado Técnico de las Taxonomías de Reporte Digital del Reino Unido e Irlanda

Declaración de retroalimentación

Todas las organizaciones informan de datos empresariales y financieros. Tradicionalmente, lo han hecho en formato papel, pero cada vez más informan de forma digital. La notificación digital forma parte de los procesos de divulgación en el Reino Unido desde 2011, cuando HMRC y el FRC fueron pioneros en su uso para que las empresas enviaran sus declaraciones de impuestos empresariales en línea usando XBRL para cuentas y cálculos. Cada año desde entonces, la importancia, el alcance y los requisitos de la información digital en el Reino Unido han crecido, y ahora abarca las divulgaciones a Companies House, Financial Conduct Authority (FCA), Charity Commission of England and Wales, y la Oficina de los Comisionados de Ingresos de Irlanda.

El reportaje digital utiliza tecnología para agilizar el proceso de informe. Los informes digitales se preparan y presentan en formatos digitales estructurados y legibles por máquina utilizando software especializado diseñado para este propósito. Los informes digitales se comparten electrónicamente a través de portales dedicados a la información, bases de datos regulatorias u otras plataformas online seguras, facilitando un intercambio de datos más rápido y eficiente entre entidades y partes interesadas.

El FRC permite la creación de informes digitales en formato de Lenguaje de Reporte Empresarial Extensible en línea (iXBRL) a través del proyecto Taxonomías. Es el grupo colectivo de expertos técnicos y de políticas de reguladores, agencias, organismos independientes, proveedores de software y servicios profesionales, quienes gestionan el proceso que convierte leyes y normas contables en código informático, o taxonomías. Las taxonomías permiten divulgar información digitalmente de forma estandarizada, destinada a reducir la carga y los costes para las empresas mediante:

• Crear un proceso más claro y fácil de usar para la elaboración de informes regulatorios;

• Crear regulaciones y reguladores más eficientes y eficaces; y

• Mejorar la precisión, comparabilidad, accesibilidad y valor de los datos reportados para inversores y otros grupos de interés. Nuestros principales objetivos al llevar a cabo el documento de discusión fueron obtener opiniones de lectores técnicos sobre los cambios en la modelización técnica en la estructura y el contenido de los distintos archivos que conforman las taxonomías digitales de reporte del Reino Unido e Irlanda. Aunque de carácter altamente técnico, las propuestas expuestas en el documento están diseñadas para reducir la carga de los preparadores y facilitar a los usuarios la interpretación de los datos.

El FRC recibió cuatro respuestas detalladas por escrito al documento de discusión. Además de estas presentaciones formales, los cambios propuestos fueron ampliamente debatidos con el Grupo de Trabajo Técnico XBRL, que está compuesto por representantes de diversas empresas de software y agencias que operan dentro del ecosistema de informes digitales del Reino Unido. Además, consultamos con proveedores de software que operan en la República de Irlanda para asegurar que las propuestas continúen apoyando una notificación digital eficiente a la Agencia Tributaria de Irlanda y mantengan la integridad del conjunto de taxonomías compartidas.

Estamos agradecidos por el tiempo que los encuestados han dedicado a considerar el documento de discusión, especialmente dada la variedad y complejidad de algunos temas, y por la alta calidad, reflexiva y detallada retroalimentación que hemos recibido. Nuestros grupos de interés reconocen claramente el valor de la información digital y están interesados en colaborar con nosotros para garantizar que los cambios que introducimos en la modelización taxonómica sean pragmáticos, eficientes y que los datos generados sean un factor clave para el crecimiento y la competitividad.

Las respuestas a la consulta informarán nuestro enfoque colectivo sobre las implicaciones técnicas de las áreas fundamentales de discusión a través del desarrollo estratégico continuo del proyecto Taxonomía por parte del FRC.

Las respuestas destacaron consistentemente el mantenimiento de la comparabilidad global, la alineación de taxonomías con las especificaciones XBRL e incorporación de fórmulas en la taxonomía para definir reglas de validación que apoyen la calidad de los datos.

Algunos encuestados recomendaron realizar un análisis adicional de coste-beneficio antes de introducir cambios como añadir un punto de entrada adicional en la Taxonomía de Organizaciones Benéficas para digitalizar las cuentas de Recepción y Pago.

El propósito del FRC es servir al interés público y apoyar el crecimiento económico del Reino Unido manteniendo altos estándares de gobierno corporativo, informes corporativos, auditoría y trabajo actuarial.

Desde 2011, los reguladores, agencias y departamentos gubernamentales del Reino Unido han exigido cada vez más a los declarantes que reporten digitalmente información financiera y no financiera en el Lenguaje Extensible de Informes Empresariales (XBRL) y, posteriormente, en iXBRL. Esto comenzó con el mandato original de HMRC para que las empresas enviaran sus declaraciones de impuestos empresariales en línea usando XBRL para cuentas y cálculos, y, más recientemente, incluye el mandato digital integral del libro blanco sobre la Transparencia Económica y Transparencia Corporativa de 2023 y la Reforma de Transparencia Corporativa y Registro para todas las presentaciones a Companies House. Las Normas de Divulgación y Transparencia de la FCA (originadas en la legislación de la UE) también exigen ahora que los estados financieros IFRS dentro de los informes financieros anuales se publiquen en un formato digital estructurado y se archiven en el Mecanismo Nacional de Almacenamiento de la FCA, que es accesible al público.

El Documento de Discusión tenía como objetivo obtener retroalimentación para mejorar la usabilidad, escalabilidad e integridad técnica de las taxonomías, facilitando así la aplicación de las taxonomías por parte de los usuarios y reduciendo la carga regulatoria.

Como resultado de la naturaleza técnica y especializada del documento, recibimos cuatro respuestas escritas detalladas de las partes interesadas y también llevamos a cabo un mayor compromiso con los interesados mediante consultas con el Grupo de Trabajo Técnico XBRL y foros técnicos con proveedores de software que operan en todo el Reino Unido y la República de Irlanda. Hemos revisado todas las respuestas en detalle y estamos agradecidos por el tiempo y la consideración que muchos de nuestros interesados dedicaron a nuestras propuestas.

Resumen de Respuestas al documento de discusión

Sustitución del tipo de dato fixedItemType por Enumeraciones Extensibles Hubo un amplio consenso entre los encuestados a favor de reemplazar el heredado fixedItemType por la especificación XBRL de Enumeraciones Extensibles. Los encuestados señalaron que esta medida alinea con éxito las Taxonomías de Reporte Digital del Reino Unido e Irlanda con los estándares internacionales, reduciendo la necesidad de personalizaciones de software personalizadas específicas para Reino Unido/Irlanda y mejorando la interoperabilidad global. Los interesados destacaron que el mecanismo actual, aunque innovador en sus inicios, es ahora una excepción que complica el panorama para los proveedores de software. También se sugirió aprovechar las taxonomías internacionales de XBRL para monedas y países en lugar de mantener taxonomías personalizadas del Reino Unido. Esto reduciría la carga de mantenimiento para el FRC.

Introducción de la base de enlaces de fórmulas La propuesta para introducir la base de enlaces de fórmulas XBRL recibió un apoyo unánime de los encuestados, que la consideraron una evolución vital para garantizar la calidad de los datos. Los encuestados señalaron que la transición de una guía pasiva basada en texto a reglas de validación integradas reduce la ambigüedad de interpretación para todos los proveedores de software. Aunque hubo un fuerte apoyo a las validaciones técnicas (como los formatos de Número de Registro de Empresa (CRN) y datos duplicados), los encuestados instaron al FRC a priorizar reglas de negocio condicionales basadas en el tamaño de la entidad y el marco contable para evitar la proliferación de errores de falsos positivos que podrían impedir la presentación oportuna. Los encuestados recomendaron una estrategia de implementación por fases, utilizando inicialmente niveles de severidad de advertencia para permitir que los preparadores se adaptaran sin bloquear las presentaciones.

Ampliación del uso de dimensiones tipadas La propuesta de ampliar el uso de dimensiones tipadas, específicamente para filiales, asociadas y empresas conjuntas, fue ampliamente apoyada como una solución necesaria a las limitaciones de escalabilidad de la taxonomía actual. Los interesados coincidieron en que alejarse de miembros explícitos predefinidos y numerados reduce la carga de mantenimiento para el FRC y proporciona a los preparadores la flexibilidad para informar estructuras de entidades complejas. Varios encuestados identificaron nuevas oportunidades para limpiar la taxonomía convirtiendo otras dimensiones explícitas genéricas, como Grandes Clientes, Productos y Servicios, y Oficiales de Entidad, en dimensiones tipadas. A pesar del apoyo a una mayor flexibilidad, los encuestados expresaron preocupaciones significativas sobre la comparabilidad de datos y la representación de iXBRL.

Prevenir el uso de elementos de punto de entrada cruzados Los encuestados reconocieron que la arquitectura taxonómica actual con esquema central compartido permite que el software acceda técnicamente al elemento adicional de la taxonomía que no está diseñado para un punto de entrada específico, lo que provoca errores frecuentes de etiquetado, especialmente en el software de Producción Contables que recicla plantillas entre diferentes marcos contables. Para abordar esto, los encuestados sugirieron varias arquitecturas técnicas, como adoptar el modelo de Hipercubo Negativo utilizado en el Formato Electrónico Único Europeo (ESEF) para bloquear programáticamente etiquetas no autorizadas o utilizar Referencias de Propiedad XBRL para etiquetar metadatos a cada concepto con sus puntos de entrada permitidos. Otra propuesta incluía implementar afirmaciones de la Fórmula XBRL para validar etiquetas contra la Base de Enlaces de Presentación de cada punto de entrada específico, lo que facilitaría una mensajería de error más descriptiva y fácil de usar para los preparadores.

Un punto de entrada específico para apoyar micro entidades y pequeñas presentaciones. Los encuestados señalaron el uso de Roles de Enlace Extendido en la taxonomía principal para ofrecer la presentación de estos elementos sin restringir el acceso al resto de la taxonomía. Esto también podría ayudar a los proveedores de software a identificar conceptos relevantes y crear productos centrados únicamente en ellos. Otras soluciones se centraron en los roles de las agencias de cobro y proveedores en las estrategias de implementación, incluyendo formularios, plantillas y conversión de hojas de cálculo para aliviar la carga de los preparadores de estas cuentas.

Introducción de los arcroles semánticos contables Las respuestas fueron variadas. Aunque algunos reconocieron los beneficios de usar estos arcroles en principio y en la práctica en otras jurisdicciones, otros consideraron que esto no era tan importante para los interesados como los problemas de modelización subyacentes tratados en otras partes del artículo. Las respuestas no consideraron probable que los proveedores se centraran en implementar estas funciones. El FRC fue remitido a la inclusión de Arcroles Semánticos Contables en el Modelo de Información Abierto y se animó a participar en la próxima consulta del Modelo de Información Abierto (OIM). Las respuestas coincidieron en que los proveedores deberían implementar los arcroles en el Registro de Roles de Enlace XBRL; si se incluyeran allí, no debería considerarse gravoso implementarlo. Cualquier desarrollo en arcroles personalizados del Reino Unido debe ser sometido a su consideración al Registro de Roles de Enlace para minimizar las cargas de implementación específicas del Reino Unido.

Digitalización de cuentas de recibos y pagos de organizaciones benéficas Las respuestas expresan un apoyo general para aumentar la digitalización y estandarizar tanto el contenido como el formato para mejorar la transparencia y la accesibilidad. Sin embargo, señalan que, sin un mandato formal para digitalizar estas cuentas, se espera que las tasas de adopción entre las organizaciones benéficas sigan siendo muy bajas. En términos de implementación técnica, los comentarios sugieren que la carga sobre los preparadores puede minimizarse ofreciendo métodos flexibles de envío como formularios web, o un híbrido de ambos. Los encuestados recomiendan que la Comisión de Caridad realice un análisis integral de costes-beneficio antes de proceder con inversiones significativas.

Respuesta del FRC

El FRC sigue comprometido con la provisión de taxonomías que permitan la preparación eficiente y eficaz de informes anuales digitales legalmente conformes. Los cambios propuestos estarán sujetos a una revisión y prueba exhaustivas para garantizar que no introduzcan una complejidad o coste innecesarios. Para garantizar la transparencia, cualquier cambio arquitectónico o técnico propuesto seguirá el Debido Proceso de Desarrollo de la Taxonomía; Todos estos cambios serán consultados formalmente mediante un borrador de la publicación de la taxonomía para consulta pública antes de su implementación final.

Para cumplir con el principio de liderar e influir internacionalmente, el FRC seguirá teniendo en cuenta los estándares globales de información digital. Nuestro objetivo es adoptar especificaciones XBRL que mejoren la interoperabilidad con el software internacional, asegurando que la Suite de Taxonomía del Reino Unido se mantenga en línea con la tecnología disponible en el mercado global.

El FRC priorizará una arquitectura taxonómica escalable y mantenible que pueda adaptarse a las necesidades cambiantes de informes. Esto incluye explorar técnicas de modelado flexibles que permitan un etiquetado completo sin requerir un aumento desproporcionado en el número de etiquetas individuales.

En línea con el principio de reducir la carga sobre los preparadores, todos los cambios propuestos serán evaluados en función de su impacto en la cadena de informe. Nuestro objetivo es garantizar que la Suite de Taxonomía siga siendo fácil y eficiente de usar, equilibrando el rigor técnico con la usabilidad práctica para quienes preparan informes digitales

Informes digitales y documentos XBRL multiobjetivo

¿Estos marcos de presentación de informes tienen un diseño deficiente o constituyen el marco de flexibilidad definitivo?

La Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido (FCA) introdujo el marco de informes UKSEF XBRL, que utiliza un enfoque poco común para la recopilación de datos XBRL. Este marco emplea un único documento XBRL integrado para recopilar datos en función de múltiples taxonomías XBRL independientes. El Consejo de Información Financiera del Reino Unido (FRC) diseñó el marco UKSEF y, posteriormente, lideró una consulta sobre el futuro de las taxonomías de informes de las empresas británicas, titulada «Oportunidades para la información digital futura en el Reino Unido».

La reacción inicial fue de incomprensión ante la idea de que un marco de informes utilizara tal enfoque. En lugar de abordar los problemas derivados de la combinación de modelos de datos descritos en varias taxonomías XBRL, el enfoque de Documento Multiobjetivo (MTD) parece trasladar estos problemas a lo largo de la cadena de suministro de información, para que sean resueltos por los emisores de informes y los analistas de datos. Además, UKSEF plantea decisiones difíciles para los proveedores de software.

El enfoque MTD también se trató en un borrador de artículo del Grupo de Trabajo de Diseño de Taxonomías XII, parte de XBRL International (XII), titulado «Cómo usar un único documento Inline XBRL para múltiples informes». El documento del Grupo de Trabajo es técnicamente correcto, como cabría esperar; sin embargo, la preocupación iba más allá de los detalles técnicos. El documento parecía normalizar el enfoque MTD, ya que lo presenta como uno de varios enfoques equivalentes que una autoridad de recopilación de datos podría usar al diseñar una taxonomía XBRL, en lugar de abordar un caso de uso específico y poco frecuente.

Así pues, habría que comprender mejor por qué los diseñadores de taxonomías utilizarían este enfoque, cuáles serían los beneficios reales para un marco de informes, dónde debería utilizarse el enfoque MTD y dónde no.

El experimento UKSEF

Muy pocas autoridades han utilizado MTD. Solo la Autoridad Danesa de Negocios lo ha utilizado anteriormente. Tanto en el Reino Unido como en Dinamarca, es práctica común que las empresas cotizadas incluyan detalles de las cuentas consolidadas y de las cuentas individuales en sus informes anuales. Por lo tanto, se entiende que estos informes deben estar etiquetados utilizando el Formato Electrónico Único Europeo (ESEF) o un equivalente IFRS similar para las cuentas consolidadas, y una taxonomía local GAAP o IFRS para los informes de las cuentas individuales.

El Reino Unido fue uno de los primeros países en adoptar XBRL para la presentación de informes regulatorios y el primero en adoptar XBRL en línea. Sin embargo, la adopción de un enfoque MTD para el marco de presentación de informes del Reino Unido para las declaraciones anuales de las empresas cotizadas, UKSEF, resultó sorprendente. La pregunta que surge es si el enfoque MTD es una solución a largo plazo o si el Reino Unido se encuentra simplemente en un momento específico en la presentación de informes digitales.

De la guía para desarrolladores de FRC UKSEF 2025:

Como mínimo, el objetivo del enfoque UKSEF es que los estados financieros consolidados etiquetados que componen un informe ESEF se complementen con el etiquetado específico del Reino Unido de la información legalmente requerida por Companies House para cada entidad matriz.

El FRC desarrolla y mantiene las taxonomías de información de las empresas del Reino Unido, que sirven de base para los informes recopilados por la FCA, Companies House y la agencia tributaria británica (HMRC). En UKSEF, el FRC combina ESEF y las taxonomías del FRC del Reino Unido (en concreto, los puntos de entrada FRS102 e IFRS) para que se pueda presentar un único informe iXBRL (en formato XBRL integrado) a la FCA y Companies House. La FCA está interesada en la parte de ESEF para la supervisión del mercado, y Companies House registrará ambos documentos.

El enfoque MTD parece haber resultado atractivo para el FRC del Reino Unido como una solución sencilla para gestionar ambas taxonomías sin necesidad de generar una nueva taxonomía de punto de entrada único. Esta última habría hecho referencia a cada una de las taxonomías existentes, combinando las definiciones de conceptos y las relaciones en un único modelo, pero habría requerido la resolución de cualquier conflicto de diseño entre ellas. De hecho, UKSEF pasó por varias iteraciones, intentando inicialmente crear un único punto de entrada UKSEF. En lugar de crear una nueva taxonomía que fuera propiedad exclusiva del FRC, intentó extender ESEF con definiciones de taxonomías del Reino Unido, pero incumplió las normas de presentación de ESEF (más sobre esto más adelante). La guía para desarrolladores de 2025 afirma que la compatibilidad con MTD se introdujo correctamente en 2023.

Para los emisores, el etiquetado con dos taxonomías distintas no aumenta ni disminuye el esfuerzo; siguen generando el mismo informe digital con las mismas etiquetas. Sin embargo, hay dos áreas en las que el FRC simplemente está delegando el trabajo a otros:

  • El primer problema surge con el enfoque MTD cuando los analistas, emisores, auditores o inversores necesitan combinar los datos en un único conjunto para su etiquetado y análisis; entonces se generan múltiples modelos de datos independientes que deben aplicarse. Sin embargo, como afirman sus defensores, si los datos son totalmente independientes, no hay necesidad de hacerlo.
  • Existe un segundo coste indirecto. Muchos proveedores de software XBRL que dan soporte a ESEF podrían decidir no dar soporte a UKSEF debido al desarrollo de software adicional para MTD, lo que podría aumentar los costes de software y reducir la innovación.

La principal ventaja reside en la flexibilidad. Si no se tiene claro cómo será el marco regulatorio en un futuro próximo, el enfoque MTD (Making Data Trust) constituye una solución a corto plazo y de bajo coste. Muchos aplicarían esta descripción a los marcos de información de las empresas del Reino Unido tras el Brexit. Además, la Ley de Delitos Económicos y Transparencia Corporativa implica que Companies House (el Registro Mercantil británico) está experimentando una transformación legislativa y operativa integral, que el Gobierno británico describe como «el mayor cambio en la función del Registrador desde su creación en 1844». Asimismo, las nuevas taxonomías de sostenibilidad están próximas a implementarse en Europa y por el Consejo Internacional de Normas de Sostenibilidad (ISSB), perteneciente al IASB. Por lo tanto, cabe esperar que estas iniciativas exijan nuevos cambios en la información regulatoria del Reino Unido. En este contexto, entiendo que al FRC (Consejo de Información Financiera del Reino Unido) le resulte difícil definir un camino claro para avanzar.

Múltiples documentos de destino XBRL

Los documentos de destino XBRL múltiples (MTD) son una parte estándar de las especificaciones Inline XBRL (iXBRL). Un documento iXBRL se formatea en xHTML con etiquetas XBRL incrustadas. El documento se puede leer y las etiquetas se pueden revisar con un visor iXBRL especial, o bien los datos etiquetados se pueden extraer a un documento XBRL, que luego se puede cargar en una base de datos para su posterior análisis. El documento XBRL de destino se puede validar normalmente con respecto a cada taxonomía de referencia. En los MTD, la única diferencia es que se generan varios documentos de destino XBRL a partir de un único documento XBRL en línea. Cada documento de destino XBRL resultante es completamente independiente y autónomo. Por lo tanto, en los casos de uso donde los dos conjuntos de datos del informe son totalmente independientes, los MTD deberían funcionar perfectamente.

Hay que pensar en cada taxonomía como un modelo de datos que vincula conceptos (valores de hechos) mediante relaciones semánticas. Usar varias taxonomías en un solo informe implica combinar varios modelos de datos, resolviendo cualquier conflicto para generar un modelo «superior» a partir de la combinación, o bien, en el enfoque MTD, tratar los modelos como independientes.

XBRL facilita la combinación de modelos con un único punto de entrada unificado. La extensión de un modelo (extensiones) es una de las principales ventajas de XBRL para los marcos de informes. De hecho, la «X» de XBRL significa extensible. Cabe destacar que existen dos niveles de extensiones: primero, la autoridad de recopilación de datos puede combinar varias taxonomías en un único punto de entrada unificado para su taxonomía publicada; segundo, cuando las entidades informantes extienden lo anterior con sus propias extensiones específicas de la empresa al informar conforme a un marco de informes abierto. Este documento se centra en el primer caso.

En un sistema típico de recopilación de datos, se definirían dos flujos de datos para alimentar los dos modelos de recopilación de datos diferentes. Parece que las autoridades de recopilación de datos comprenden este punto, de ahí la rareza de los marcos de informes que utilizan MTD, como se mencionó anteriormente.

Si una autoridad de datos quisiera generar una taxonomía única y combinada, tendría que resolver las diferencias existentes entre las taxonomías. Por ejemplo, en UKSEF, las taxonomías ESEF y UK FRC utilizan contenedores de contexto diferentes para las cualificaciones dimensionales.

La taxonomía ESEF requiere el uso del contenedor «scenario»; la taxonomía FRC requiere el contenedor «segment». Ambas son opciones de diseño XBRL válidas. Las razones para incluirlas en la especificación XBRL se han perdido con el tiempo, por lo que en gran medida se ignoran. Sin embargo, históricamente existen diferencias entre las taxonomías, y estas deben gestionarse al combinar los modelos en un único punto de entrada.

La autoridad encargada de la recopilación de datos necesitaría las habilidades y los recursos necesarios para implementar estos cambios. Por ello, es posible que las autoridades de recopilación de datos consideren el enfoque MTD como la opción más sencilla.

Sin embargo, incluso en los marcos MTD, estas diferencias pueden generar problemas. Por ejemplo, el software de etiquetado XBRL debe tener en cuenta los distintos contenedores de contexto utilizados por las diferentes taxonomías, ya que de lo contrario se producirán errores en al menos uno de los documentos XBRL de destino. La mayoría del software ESEF se ha desarrollado principalmente sin conocimiento ni experiencia en MTD ni en estos problemas. De ahí el desarrollo y el coste adicionales que supone dar soporte a UKSEF.

Además, existen reglas y directrices que no se pueden expresar o no se expresan en las taxonomías XBRL. Estas se conocen comúnmente como reglas de presentación y suelen presentarse en una guía de informes. En los marcos MTD donde no se han resuelto los conflictos, la guía de informes puede resultar más difícil de definir. De hecho, la guía para desarrolladores de UKSEF también ha pasado por varias iteraciones a medida que las ideas se han ido desarrollando.

Comprender estas reglas de presentación es fundamental para que los desarrolladores garanticen la correcta generación del informe XBRL y su validación. Por lo tanto, los sistemas de software XBRL DEBEN comprender que están procesando un informe MTD y conocer el conjunto específico de reglas de presentación que deben aplicar; por ejemplo, el documento de destino predeterminado en UKSEF es ESEF. Este nivel adicional de «aplicación», que se suma al procesamiento XBRL estándar, incrementa el esfuerzo de desarrollo y, por consiguiente, los costos para los proveedores de software. Esta es la segunda parte de mi opinión de que la autoridad de recopilación de datos simplemente está aplazando el costo.

Directrices de diseño de taxonomía XBRL

El grupo de buenas prácticas de XBRL International (XII) ofrece una amplia gama de materiales para que los usuarios aprendan de los últimos 20 años de implementación de XBRL. Es una valiosa fuente de conocimiento sobre cómo implementar sistemas XBRL.

Sin embargo, el artículo del grupo de trabajo sobre diseño de taxonomías en relación con los MTD plantea varias afirmaciones que suscitaron dudas entre los profesionales con los que hablé y que considero importante destacar.

Las dos primeras afirmaciones del artículo del Grupo de Trabajo se refieren a los diferentes consumidores de los datos:

  • El artículo afirma que la falta de múltiples documentos de destino puede resultar engorrosa para los recolectores de datos con varios grupos de consumidores interesados ​​únicamente en ciertas partes del informe. Sin embargo, los profesionales con los que hablé opinan que procesar dos documentos de destino XBRL (instancias) supone un trabajo adicional, es decir, se requieren dos procesos de validación independientes, y actualmente no es posible ejecutar fórmulas XBRL en instancias generadas por diferentes taxonomías, por lo que no se puede garantizar la coherencia entre los dos conjuntos de datos. La única razón por la que no sería necesario realizar estas comprobaciones sería si los dos conjuntos de datos fueran totalmente independientes.
  • En segundo lugar, puede resultar difícil distinguir el contenido relevante e ignorar los datos que no son relevantes para un consumidor determinado en una única taxonomía de punto de entrada combinado.

Si los modelos no son verdaderamente independientes, los usuarios probablemente querrán consultar el conjunto de datos combinado. Por ejemplo, si un usuario quisiera comparar diferentes datos contables de las NIIF de varios informes de empresas para generar un punto de referencia y quisiera utilizar el identificador de empresa y sector del Reino Unido y no los equivalentes ESEF, entonces cada usuario tendría que combinar los datos y los modelos de los dos documentos XBRL de destino por sí mismo.

Entonces, si lo anterior es correcto, la principal ventaja de adoptar un enfoque MTD es que permite a las empresas usar el mismo informe para diferentes autoridades.

La doble presentación de informes supone un gran problema para las empresas multinacionales, por ejemplo, al presentar sus cuentas anuales según las NIIF a la SEC estadounidense (formulario 20-F) y en Europa a la ESEF de la ESMA. Actualmente, estos marcos de presentación de informes son muy diferentes, tanto desde el punto de vista de la arquitectura de la taxonomía XBRL como en lo que respecta a las normas de presentación. Resulta difícil prever cómo se puede ayudar a las empresas, como en el ejemplo de la UKSEF mencionado anteriormente, más allá de un nivel mínimo de etiquetado. Sin embargo, no veo cómo las MTD podrían solucionar esta situación. Creo que esto solo se logrará mediante la armonización y estandarización de la presentación de informes digitales entre los distintos organismos reguladores, algo que, lamentablemente, aún parece estar muy lejos.

Los marcos de informes modernos que abarcan múltiples áreas temáticas, como el SBR holandés, publican un único conjunto de taxonomías y utilizan múltiples puntos de entrada para gestionar los diferentes requisitos de información: declaraciones anuales, declaraciones de impuestos, estadísticas y diversos informes sectoriales (por ejemplo, salud, educación y agricultura), basados ​​en un diccionario de datos común. Yo lo denominaría el enfoque de «bloques de Lego». Este enfoque sigue una metodología común de modelado de datos en la que se crea un diccionario de datos central con conceptos comunes utilizados en los diferentes requisitos de información y luego se añaden «extensiones» para los requisitos específicos de cada área. Un diseñador de taxonomías XBRL crearía entonces puntos de entrada específicos para cada informe principal. Por supuesto, existe un límite en la cantidad de puntos de entrada que se pueden gestionar y mantener, pero el principio es sólido.

Conclusión

El resumen del artículo del Grupo de Trabajo concluye recomendando el enfoque de un único punto de entrada unificado:

Si una empresa necesita varias taxonomías para cumplir con su obligación de presentación de informes, se recomienda que el recopilador de datos cree un punto de entrada unificado. De esta forma, se publica una única taxonomía donde se resuelven las superposiciones de datos y que, además, permite futuras ampliaciones. Este enfoque se considera el más eficaz para reducir la carga administrativa del declarante y recopilar los datos más claros y útiles.

El estándar XBRL es flexible en términos de reportar datos definidos en múltiples taxonomías y ofrece varios mecanismos para ese propósito; sin embargo, simplificaría el artículo del Grupo de Trabajo diciendo que hay dos opciones principales (de las cuatro enumeradas):

  • Taxonomía individual: tal como se describe en el documento del grupo de trabajo, el documento XBRL integrado genera un único documento de destino derivado de una taxonomía. Existe un modelo de datos único y coherente, y los usuarios analizan de forma independiente los datos recopilados.
  • Referencias a múltiples taxonomías: el informe XBRL integrado incluye referencias a varias taxonomías y proporciona un único documento XBRL de destino. Este enfoque también permite el uso de múltiples puntos de entrada para diferentes «áreas de interés», por ejemplo, sectores industriales, para ayudar a los emisores de los informes o a un analista especializado en un área específica (el enfoque de «piezas de Lego»).

El artículo del Grupo de Trabajo resume las ventajas de un único punto de entrada unificado para la autoridad de recopilación de datos, ya que le otorga la propiedad y el control sobre la taxonomía completa. Esto significa que puede decidir actualizar a nuevas versiones de las taxonomías de referencia subyacentes cuando lo desee. Por ejemplo, la ESMA puede decidir qué versión de la taxonomía de referencia de las NIIF incluye en la taxonomía ESEF, y puede resolver problemas como los diferentes contenedores de contexto según sus necesidades. De hecho, a medida que XBRL evoluciona, este último modelo se convierte en la norma. Organismos globales como XII y Eurofiling publican taxonomías estandarizadas («bloques») para incorporarlas a una taxonomía de destino, por ejemplo, la taxonomía XII para los códigos ISO globales.

El resultado es un modelo de datos unificado, que incluye un diccionario común y relaciones semánticas. Este enfoque coincide con otros avances en modelado y tecnología de datos. La próxima actualización de las especificaciones XBRL se denomina Modelo de Información Abierta (OIM), cuyo objetivo es simplificar el estándar, por ejemplo, eliminando los distintos contenedores de contexto y permitiendo taxonomías y la expresión de documentos de instancia en diferentes formatos. Considero que también debería tener en cuenta esta tendencia hacia el modelado de datos unificado en XBRL.

Para el FRC del Reino Unido, la recomendación anterior me resulta clara: el Reino Unido debería asumir la responsabilidad y utilizar un punto de entrada único y unificado para las múltiples taxonomías que deben combinarse, resolviendo así cualquier problema técnico y arquitectónico entre ellas. La taxonomía de referencia de las NIIF, mantenida por el IASB, es la taxonomía base perfecta para las cuentas financieras consolidadas, ya que facilitará la comparación y la presentación de informes a múltiples jurisdicciones en el futuro. Sin embargo, no es necesario que la FCA del Reino Unido adopte el conjunto completo de normas de presentación y elementos obligatorios de ESEF, que se basan en gran medida en los requisitos de la Autoridad del Mercado Único Europeo (ESMA).

Además, crear un módulo central de informes para el Reino Unido que armonice los metadatos del propio informe para la FCA y el Registro Mercantil del Reino Unido sería útil para futuras taxonomías británicas. Actualmente, el Registro Mercantil reconoce a las empresas mediante su número de registro en el Reino Unido y ha organizado todos sus sistemas en torno a este y a la fecha del balance. Sin las cuentas individuales de la matriz, registradas en el Registro Mercantil, integradas en las cuentas consolidadas, no existe un punto de referencia para elaborar un conjunto de cuentas de grupo. (Cabe mencionar que es bastante común ver cuentas de grupo presentadas en papel con el número de registro de la empresa matriz escrito a mano en la primera página del escaneo; esto no se ajusta precisamente a la presentación de informes digitales). Una taxonomía central que incluya metadatos de identificación e información de respaldo resolvería estos problemas.

Una observación general, que se remonta a un artículo anterior, es que gran parte de la confusión surge de la contraposición entre un enfoque basado en documentos y un enfoque que prioriza el modelo de datos. El primero parte de la premisa de que se dispone de un documento y que estos dos sistemas requieren datos o identificadores diferentes, por lo que se plantea la necesidad de emplear dos taxonomías. El segundo enfoque, y por supuesto mi preferido, sugiere que necesitamos recopilar estos datos, así que construyamos una taxonomía que recopile este conjunto de datos para este grupo de interesados.

Así pues, es posible que en algún lugar del mundo existan obstáculos técnicos y de gobernanza que impidan la unificación de las taxonomías. En estos casos, el enfoque de documentos de objetivos múltiples (MTD, por sus siglas en inglés) podría ser una alternativa, pero aún no he encontrado ninguna.

Etiquetado XBRL para las declaraciones del impuesto de sociedades de UK

El 10 de marzo, la Agencia Tributaria británica (HMRC, por sus siglas en inglés) puso en marcha una consulta pública sobre los cambios en las declaraciones de impuestos de las empresas, cuyo eje central es un mayor uso del etiquetado de datos XBRL. La consulta, que estará abierta hasta el 2 de junio de 2026, busca recabar opiniones de desarrolladores de software, asesores fiscales, empresas y organismos representativos sobre los plazos de implementación y los mecanismos de aplicación de los nuevos requisitos.

Las propuestas introducirían un formato totalmente estandarizado para el cálculo del Impuesto de Sociedades (los cálculos detallados que se presentan junto con el formulario CT600 y las cuentas de la empresa), sustituyendo la estructura actual de formato libre. HMRC señala que la excesiva variación en la aplicación de las etiquetas XBRL ha dado lugar a datos que a menudo resultan difíciles de interpretar tanto para lectores humanos como para máquinas. Una lista de productos de software aprobados, la facultad de bloquear el envío de datos y posibles sanciones para los desarrolladores que no cumplan con la normativa son algunas de las herramientas de control que se están considerando para elevar los niveles de estandarización y la calidad de los datos.

HMRC lleva trabajando en esto desde finales de 2024, con una fase inicial que abarca ajustes contables y deducciones por inversiones de capital, publicada en julio de 2025. La implementación completa está prevista por etapas hasta un período piloto real que se extenderá desde octubre de 2027 hasta septiembre de 2028.

Este es un paso adelante muy positivo para la calidad de los datos estructurados en el sistema tributario del Reino Unido. Mejorar la coherencia de los datos XBRL etiquetados optimizará la capacidad de HMRC para procesar y analizar las declaraciones de manera eficiente, reducirá los errores y, lo que es fundamental, ayudará a cerrar una brecha en el impuesto de sociedades que ascendía a 18.600 millones de libras esterlinas en el ejercicio fiscal 2023-24.

Modernización y estandarización de las declaraciones de la renta de sociedades

La consulta busca opiniones sobre la implementación de la prescripción completa del contenido, formato y etiquetado de datos XBRL de los cálculos presentados como parte de la declaración de la renta de la empresa.

El gobierno invita a dar feedback sobre los plazos de implementación para la prescripción de los cálculos del Impuesto de Sociedades, los acuerdos para garantizar una transición fluida respecto a las normas actuales y las propuestas para mecanismos de aplicación proporcionados que garanticen el cumplimiento.

La consulta también aborda la presentación obligatoria en línea de las declaraciones de impuestos de las empresas enmendadas e invita a recibir comentarios sobre posibles problemas.

Desarrolladores y proveedores de software, asesores fiscales, empresas y organismos representativos relevantes deben implicarse.

El gobierno analizará y publicará una respuesta a las opiniones expresadas por las partes interesadas que anuncien el calendario de implementación. El gobierno anunciará su enfoque preferido para la aplicación en una fecha posterior.

Desde finales de 2024, HMRC ha trabajado estrechamente con desarrolladores clave de software, la comunidad asesora, organismos profesionales y otros actores relevantes para diseñar y ejecutar la primera fase de los requisitos prescritos para los cálculos del Impuesto de Sociedades. Esta fase inicial, que abarcaba ajustes de cuentas y deducciones de capital, se publicó en julio de 2025. Los comentarios de esta fase inicial han ayudado a informar esta consulta.

Esta consulta sigue al compromiso inicial para definir la prescripción de los requisitos de cálculo. Esto ha incluido debates específicos y talleres técnicos con desarrolladores de software, organismos profesionales y asesores fiscales.

La colaboración temprana permitió a HMRC probar borradores de secciones prescritas, comprender los impactos operativos en los productos de software y perfeccionar el enfoque en respuesta a los comentarios de los interesados. Los desarrolladores también destacaron la necesidad de plazos realistas para la implementación, lo que influyó en la decisión de pasar a una consulta pública formal. Este compromiso temprano proporciona una base sólida para las propuestas que ahora se están consultando.

1. Introducción

Los cálculos del Impuesto de Sociedades forman parte de la declaración de la Renta de la Sociedad, junto con el CT600 y las cuentas de la empresa. Actualmente, los cálculos del Impuesto de Sociedades se presentan en una estructura de formato libre y se etiquetan en XBRL (Lenguaje de Reporte Empresarial Extensible) para hacerlos legibles por máquinas.

La flexibilidad actual está destinada a acomodar la amplitud y variedad de la población del Impuesto de Sociedades. Sin embargo, con el tiempo ha evolucionado demasiada divergencia tanto en la presentación como en la forma en que se aplican las etiquetas XBRL, lo que resulta en una variación significativa en cómo se presenta información esencialmente similar. En muchos casos, la información clave se omite, se presenta de forma ambigua o se presenta en formatos difíciles de interpretar tanto para lectores humanos como automáticos.

Para contribuyentes y agentes, expectativas poco claras sobre qué constituye una declaración completa y correcta contribuyen a errores y consultas innecesarias para contribuyentes que de otro modo cumplirían con el cargo. Las empresas sin representación que dependen de su software pueden estar especialmente en riesgo.

Aunque la industria del software convencional trabaja estrechamente con HMRC para asegurar sus productos, algunos proveedores han quedado cortos y el mercado está creciendo. Los reveladores pueden ser recortados por aquellos con productos de calidad inferior que no presentan una declaración correcta. Con estándares definidos, HMRC puede abordar de forma consistente el software de calidad inferior y promover un campo de juego equitativo.

Para HMRC, cálculos mal estructurados o incompletos socavan la capacidad del departamento para cumplir con sus funciones básicas de apoyo y garantía de que los contribuyentes cumplan con sus obligaciones fiscales. Los datos inconsistentes también dificultan servicios digitales más eficientes, requieren intervención manual para validar o interpretar la información y podrían distorsionar la visión de HMRC sobre la base impositiva del Impuesto de Sociedades. Estos desvían recursos de HMRC hacia aclarar información básica en lugar de centrarse en reducir la brecha del Impuesto de Sociedades, que de 2023 a 2024 fue de £18.600 millones.

Como se anunció en el Presupuesto 2025, y tras la colaboración continua con las partes interesadas, HMRC está introduciendo un formato prescrito para el cálculo del Impuesto de Sociedades mediante un programa de trabajo escalonado. HMRC ha colaborado con las partes interesadas a lo largo de todo el desarrollo de este programa, incluidos desarrolladores de software externos, organismos representativos y profesionales fiscales. La participación temprana a través de mesas redondas, discusiones individuales y sesiones de desarrollo colaborativas ya ha ayudado a perfeccionar el redacción y las especificaciones técnicas. Esta consulta se basa en ese compromiso invitando a todas las partes interesadas a comentar formalmente antes de que se finalicen los requisitos.

El Capítulo 4 establece que el gobierno también exigirá que las enmiendas a las declaraciones de impuestos de las empresas se presenten en línea e invita a recibir comentarios sobre cualquier impacto relacionado.

2. Plazo de implementación

El gobierno reconoce que la transición exitosa a un formato estandarizado y completamente etiquetado para los cálculos del Impuesto de Sociedades requerirá actualizaciones de los productos de software, lo que en algunos casos será significativo. Además, esto se acompaña de otros cambios impulsados por el gobierno, como la implementación de Making Tax Digital para el Impuesto sobre la Renta, el programa de transformación de Companies House y la adopción de informes del Pilar 2. Reconociendo la importancia de hacerlo bien, esta consulta busca opiniones sobre un calendario revisado para la prescripción.

El gobierno propone publicar una hoja de ruta para la implementación para dar a las partes interesadas mayor claridad y certeza sobre los plazos acordados.

Fase de desarrollo colaborativo (abril a septiembre de 2026)

HMRC está finalizando los requisitos completos prescritos de cálculo, con borradores internos de cada sección previstos para finalizarse antes del 31 de marzo de 2026. Se propone un periodo de desarrollo colaborativo de 6 meses de abril a septiembre de 2026, durante el cual HMRC trabajará con las partes interesadas para perfeccionar cada sección.

La participación en la mesa redonda se limitará a un pequeño grupo de representantes especialistas. HMRC publicará la lista de secciones de computación e invitará a las partes interesadas a manifestar interés en las secciones relevantes para sus productos. A quienes no asistan se les pedirá que aporten su opinión a través de sus representantes designados.

Periodo de construcción (octubre de 2026 a septiembre de 2027)

El gobierno propone un periodo de 12 meses para que los promotores integren los requisitos completos de prescripción en sus productos. Esto está pensado para acomodar presiones de presentación de picos, conflictos con otros lanzamientos importantes y cualquier cambio nuevo.

Periodo piloto en directo (octubre 2027 a septiembre 2028)

El gobierno propone un piloto de un año durante el cual todas las devoluciones deberán ajustarse al nuevo formato. El piloto no es una prórroga del periodo de construcción, sino que pretende permitir la identificación y resolución de cualquier problema antes de que comience la aplicación y permitir que HMRC evalúe los impactos en los clientes.

3. Medidas de cumplimiento

Los desarrolladores de software desempeñan un papel clave en la mejora de la coherencia, la reducción de errores evitables y el fortalecimiento de los procesos de cumplimiento y del servicio al cliente que la estandarización de los cálculos del Impuesto de Sociedades traerá consigo. Aunque el cumplimiento voluntario es el enfoque preferido, el gobierno reconoce la necesidad de medidas de cumplimiento proporcionadas para abordar el incumplimiento persistente o deliberado y proteger a los promotores que cumplen con los estándares requeridos.

Para contribuyentes y agentes, el proceso de presentación permanecería prácticamente sin cambios. Seguirán utilizando software comercial, pero con la garantía añadida de que los productos en el mercado cumplen con los estándares de HMRC y están sujetos a revisión continua. Las medidas de aplicación están diseñadas para minimizar las interrupciones y asegurar que los contribuyentes sean informados rápidamente para que pasen a software conforme.

Además, el gobierno propone un enfoque más colaborativo para mantener los estándares entre las presentaciones mediante protecciones integradas para los requisitos de etiquetado, que se detallan con más detalle en la sección de este capítulo sobre la protección de la precisión de los etiquetados.

Lista de Productos de Software Aprobado para Impuestos de Sociedades

Actualmente, HMRC publica una lista de proveedores de software comercial para el impuesto de Sociedades que han aportado pruebas capaces de producir y presentar uno o más elementos de la Declaración de la Renta de Sociedades. Los contribuyentes pueden utilizar esto para seleccionar sus productos de declaración del Impuesto de Sociedades.

Para elevar los estándares, el gobierno propone sustituirlo por una lista de Productos de Software Aprobados para Impuestos de Sociedades al completar la fase piloto en vivo establecida en el Capítulo 2. Solo aparecerían en la lista productos que superen las pruebas de HMRC y cumplan todos los requisitos prescritos de formato y etiquetado XBRL. La Lista de Software Aprobado servirá como la única fuente visible para saber qué productos pueden utilizarse para presentar declaraciones de impuestos de la empresa. Al igual que en la lista actual, la inclusión no constituiría ninguna garantía por parte de HMRC respecto a la exactitud fiscal del software, y los productos estarían sujetos a revisiones periódicas.

La fase piloto en vivo ayudará a identificar cualquier declaración presentada utilizando software obsoleto que no cumpla con el formato prescrito. Cuando esto ocurra, HMRC notificará a los contribuyentes que su presentación no cumple con los requisitos de HMRC y que futuras presentaciones que utilicen ese producto dejarán de ser aceptadas después de una fecha especificada. Los contribuyentes serían dirigidos a la Lista de Productos de Software Aprobado para Impuestos de Sociedades para elegir una alternativa conforme. Este enfoque garantiza que los contribuyentes no se vean perjudicados por usar software no conforme a su conocimiento sin saberlo, mientras que los proveedores de software no son penalizados cuando los clientes no han actualizado a una versión conforme del producto.

HMRC trabajará con los proveedores para corregir cualquier problema, pero los productos que no cumplan repetidamente con los estándares requeridos tras las acciones correctivas adecuadas serían eliminados de la lista para mantener las presentaciones de integridad y fiabilidad del Impuesto de Sociedades. Esto se expone con más detalle en la sección de este capítulo sobre el bloqueo de envíos.

El cambio legislativo es una característica rutinaria del sistema del Impuesto sobre Sociedades y el software necesitará actualizarse para reflejarlo. Cuando se modifiquen las secciones prescritas, solo esos elementos actualizados requerirían una validación renovada en lugar de una revisión completa del producto.

Envíos de bloqueos que no cumplen con los estándares de software

HMRC y Companies House publicarán próximamente un Estándar Conjunto para Desarrolladores de Software de Reporte Corporativo, estableciendo expectativas claras para el etiquetado XBRL, el formato estandarizado de los cálculos y los requisitos legales y especificaciones técnicas pertinentes.

El gobierno propone que, solo en los casos más graves, las declaraciones presentadas mediante software que no cumpla con estos estándares pueden ser bloqueadas para su envío. Aunque esto acabaría impidiendo que los contribuyentes presentaran sus declaraciones, está dirigido a proveedores de software no conformes. Cualquier acción tomada incluirá salvaguardas adecuadas y una comunicación rápida para minimizar las molestias a los contribuyentes.

Para facilitar esto, el gobierno propone introducir una clave secreta segura y única para cada producto de software aprobado. Esto reemplazaría el ID actual del proveedor. Las claves se entregarían a los desarrolladores una vez que su producto fuera aceptado en la Lista de Productos de Software Aprobado por Impuestos de Sociedades. La clave no sería visible para los usuarios finales, para evitar el uso o el intercambio no autorizado, y se validaría en tiempo real para que las declaraciones solo puedan presentarse utilizando productos autorizados. Si un producto no cumple con los estándares requeridos y no se solucionan problemas, HMRC podría revocar la clave y notificar a los usuarios afectados para que puedan pasar a una alternativa conforme.

HMRC reconoce que algunas empresas utilizan diferentes productos de software para distintas etapas de la preparación de su declaración del impuesto de sociedades. El enfoque propuesto permite esto: cada producto aprobado tendría su propia clave, y el sistema validaría cada componente de envío de forma independiente. Mientras el software utilizado para cada parte esté aprobado y su clave sea válida, las empresas pueden seguir utilizando múltiples productos aprobados para el Impuesto de Sociedades.

Sanciones para proveedores de software no conformes

Aunque HMRC cuenta con un marco legal de sanciones bien establecido para los contribuyentes, diseñado para disuadir el incumplimiento y fomentar el cambio de comportamiento mediante sanciones proporcionales, solo se aplican sanciones limitadas a los proveedores de software cuyos productos contribuyen a, o se sabe que permiten, la presentación de declaraciones fraudulentas.

Las opciones de aplicación descritas anteriormente están destinadas a proporcionar suficiente disuasión para asegurar que los promotores cumplan con los requisitos de prescripción. Sin embargo, el gobierno está buscando opiniones sobre si las sanciones monetarias, en forma de sanciones, también deberían incluirse en el conjunto de herramientas de aplicación.

Si se implementan, dichas sanciones estarían respaldadas por un proceso de apelación. Se prevé que las sanciones solo se apliquen a incumplimientos deliberados o repetidos, como ignorar especificaciones tras la emisión de advertencias o facilitar envíos fraudulentos, no a errores menores de formato que se corrigen rápidamente.

La sanción podría consistir en una única cantidad fija de magnitud adecuada, o una cantidad menor fija cobrada en función del número de propuestas realizadas con ese producto de media cada año.

Salvaguarda de la precisión de los etiquetados

Para mantener la coherencia e integridad del formato prescrito, el gobierno propone etiquetas de bloqueo para que los usuarios no puedan modificarlas o eliminarlas. Aunque las etiquetas están destinadas a complementar la taxonomía de cálculo fiscal, existe el riesgo de que los usuarios puedan modificarlas para ocultar las divulgaciones. Cuando HMRC ha aprobado un producto como compatible con el estándar prescrito, el software no debe permitir a los usuarios modificar ningún elemento que forme parte de esa funcionalidad aprobada. Garantizar que estos elementos no puedan ser anulados o saltados es esencial para preservar la coherencia entre las presentaciones, apoyar la evaluación digital de riesgos y aumentar la automatización.

4. Presentación obligatoria en línea de declaraciones de impuestos de empresas enmendadas

El requisito de presentar las declaraciones originales de la renta de las empresas en línea ha sido obligatorio para prácticamente todas las empresas desde el 1 de abril de 2011. Sin embargo, las enmiendas a las declaraciones pueden presentarse actualmente mediante correspondencia escrita que establezca los cambios requeridos.

Las declaraciones de restricción de intereses corporativos y aquellas que contienen reclamaciones de investigación y desarrollo (R&D) deben presentarse ya en línea. La estandarización de los cálculos es el momento adecuado para solucionar la brecha en el requisito base de modo que todas las enmiendas deban presentarse electrónicamente.

Será obligatorio presentar enmiendas a las declaraciones de la empresa en línea. Este capítulo establece las exenciones que se aplicarán y busca opiniones sobre si deberían considerarse otras exenciones a la presentación obligatoria de enmiendas en línea. También pregunta si, por razones prácticas, la orden debe comenzar más tarde del 1 de abril de 2027.

Esta consulta no propone ningún cambio al derecho existente de una empresa a modificar una declaración, ni propone modificar los plazos legales para las enmiendas.

Ámbito de la presentación obligatoria en línea para enmiendas

Todas las enmiendas realizadas dentro de los plazos estándar de enmienda deben presentarse en línea, sujetas a las exclusiones propuestas.

Las empresas solventes que se liquiden bajo una Liquidación Voluntaria de Miembros (MVL) no están excluidas de la presentación en línea y estarían obligadas a presentar cualquier enmienda electrónicamente.

Escala temporal

El gobierno propone que la presentación electrónica obligatoria de enmiendas a las declaraciones se implemente a partir del 1 de abril de 2027. Este cambio se comunicará ampliamente antes de esta fecha. Se pedirá a las empresas que envíen enmiendas a las declaraciones por correspondencia después de esta fecha que presenten su declaración enmendada en línea.

Confidencialidad

La información proporcionada en respuesta a esta consulta, incluida la información personal, podrá ser publicada o divulgada conforme a los regímenes de acceso a la información. Estos son principalmente la Ley de Libertad de Información de 2000 (FOIA), la DPA de 2018, el RGPD del Reino Unido y el Reglamento de Información Ambiental de 2004.

El Consejo de Estabilidad Financiera hace una advertencia a los reguladores

Los reguladores están acostumbrados a que las crisis financieras se desarrollen a lo largo de semanas o meses. Ese plazo ya no existe.

En declaraciones desde Tokio, Martin Moloney, subsecretario general del Consejo de Estabilidad Financiera (FSB), advirtió que el comercio impulsado por la IA, los mercados de criptomonedas y los activos tokenizados están acelerando los riesgos financieros a un ritmo sin precedentes. Las corridas bancarias, las caídas del mercado y las crisis de liquidez pueden ocurrir ahora en cuestión de horas, lo que dificulta la capacidad de reacción de los reguladores.

La solución no reside únicamente en normas más estrictas, sino en un cambio fundamental en la forma en que operan los reguladores. Los nuevos actores del mercado deben ser supervisados ​​antes de que alcancen un tamaño excesivo, y no después. Sin embargo, la supervisión no es suficiente: los reguladores necesitan la experiencia adecuada para comprender las tecnologías que impulsan la innovación financiera. La IA, la cadena de bloques y los activos digitales ya no son desarrollos marginales, y no comprender sus riesgos podría dejar a los reguladores indefensos para intervenir en los momentos más críticos.

Para complicar aún más la situación, los procesos regulatorios obsoletos ralentizan la supervisión. Gran parte de la supervisión todavía depende de la recopilación manual y lenta de datos, mientras que los mercados financieros operan ahora en tiempo real. Para que los reguladores puedan mantenerse al día, necesitan mejores herramientas y un acceso más rápido a datos fiables y estructurados.

En un sistema que evoluciona tan rápidamente, la información lo es todo. Los reguladores necesitan datos estructurados, estandarizados y de alta calidad, no solo para responder a las crisis, sino también para anticiparlas. Sin ellos, actúan a ciegas. El último trabajo del FSB sobre IA, criptomonedas y tokenización es un paso en la dirección correcta, pero el verdadero desafío reside en si los reguladores podrán actuar al ritmo de los riesgos que intentan contener.

Atención a la velocidad: cómo los reguladores pueden prepararse para un sistema financiero más rápido

A medida que la tecnología avanza a un ritmo que puede parecer sin precedentes, el sector financiero se encuentra en una encrucijada. Las innovaciones relacionadas con blockchain, la IA y los pagos digitales prometen revolucionar los servicios financieros. Sin embargo, los principios fundamentales de las finanzas —la gestión de riesgos, la información fiable y las contrapartes de confianza— deben seguir siendo nuestra base.

Debe haber un análisis de cómo esta perspectiva sustenta el trabajo del FSB centrado en la innovación tecnológica, ayudándonos a aprovechar los beneficios de la innovación al tiempo que salvaguardamos la estabilidad financiera.

Las actividades financieras han evolucionado a lo largo de los siglos, marcadas por innovaciones financieras recurrentes como la contabilidad por partida doble o los swaps de tipos de interés, y por innovaciones tecnológicas como el telégrafo e internet. Cada periodo de innovación conlleva oportunidades y riesgos. Sostengo que las innovaciones que vemos hoy son más tecnológicas que financieras: muchas de las nuevas tecnologías con las que lidiamos trascienden los servicios financieros y tienen implicaciones que van mucho más allá de la estabilidad financiera.

Sin embargo, estos cambios tecnológicos prometen transformar los servicios financieros. ¿Cuáles son las implicaciones y los desafíos que estos cambios plantean para la estabilidad financiera y cómo debemos gestionarlos?

Las actividades económicas básicas del sistema financiero para financiar la economía real permanecen prácticamente inalteradas; unas finanzas saludables se rigen por los tres parámetros clave que he mencionado en relación con la gestión de riesgos, el procesamiento de la información y la confianza.

Asumir riesgos financieros es esencial para obtener resultados económicos saludables, como, por ejemplo, pedir un préstamo para construir una fábrica, que un agricultor se proteja contra el riesgo de que los precios de sus cosechas bajen en el momento de la cosecha, o buscar inversión para nuevas ideas.

Gestionar estos riesgos de forma segura requiere que la empresa tenga la capacidad de reembolsar un préstamo o fijar el precio de un contrato de materias primas. Sin embargo, la asimetría de información es común en los mercados financieros. Por ejemplo, entre ahorradores y prestatarios, ya que cada ahorrador no puede disponer de toda la información relevante para que cada prestatario tome una decisión acertada sobre si invertir o prestar su dinero. Los intermediarios financieros gestionan esta asimetría de información mediante la debida diligencia y el seguimiento de los riesgos.

El sistema financiero se basa en la confianza. A menudo podemos confiar en los grandes participantes del sistema financiero porque mantener una sólida reputación como intermediario confiable es más rentable que traicionar esa confianza.

Pero el riesgo debe ser proporcional a la tolerancia al riesgo, la información debe ser fiable y la confianza es siempre frágil. La historia de las finanzas está repleta de auges, caídas y pánicos que demuestran lo que puede salir mal.

La regulación ha surgido porque se ha demostrado repetidamente su necesidad para que estos tres parámetros funcionen. Me atrevería a decir que la regulación es necesaria para las finanzas, al igual que el petróleo lo es para un automóvil. Pero sé que, si digo eso, alguien señalará que los autos eléctricos no necesitan petróleo. ¿Podría la tecnología eliminar la necesidad de regulación? Lo dudo mucho, así que quizás la analogía no funcione tan bien, pero se entiende la idea. El FSB ha publicado recientemente varios informes sobre IA, tokenización y criptoactivos. Estos informes destacan que las vulnerabilidades subyacentes son similares a las de las finanzas tradicionales: la tokenización de bienes raíces puede causar desajustes de liquidez, ya que los tokens se negocian rápidamente mientras que los activos subyacentes permanecen ilíquidos, lo que plantea riesgos significativos durante la tensión del mercado. Los intermediarios multifuncionales de criptoactivos a menudo realizan operaciones con alto apalancamiento, lo que aumenta el riesgo de pérdidas sustanciales y un comportamiento errático por su parte en mercados volátiles. Estas nuevas tecnologías también plantean mayores riesgos operativos, como el incidente de 2023 en el que una importante plataforma de tokenización sufrió un fallo en un contrato inteligente, lo que provocó la congelación de activos por valor de millones de dólares y la interrupción de las operaciones del mercado. Estas innovaciones también afectan a la estabilidad financiera a través de la interconexión, los efectos en la confianza y los efectos en la riqueza. Por ejemplo, los algoritmos de negociación basados ​​en IA pueden amplificar el comportamiento gregario, como se observó durante la corrección del mercado de 2024, cuando las ventas masivas simultáneas exacerbaron la volatilidad del mercado.

Detrás de cada innovación tecnológica, encontraremos riesgos conocidos.

El principio fundamental del FSB para abordar la innovación es que, si las actividades económicas subyacentes son las mismas, es probable que los riesgos también lo sean, y deberían aplicarse regulaciones similares. El segundo principio es la neutralidad tecnológica, que permite que el mercado decida sobre las innovaciones. Estos principios, si bien son válidos, presentan dificultades en la práctica.

Calcular cuándo los riesgos son los mismos es complejo. Los riesgos de invertir en bitcoin no son iguales para un fondo de pensiones bien asesorado que para inversores minoristas mal asesorados. La neutralidad tecnológica implica permitir la innovación que cumpla con las regulaciones existentes sin obstaculizar los avances tecnológicos. Pero si la innovación traslada más riesgo a clientes desinformados, mantener la «neutralidad tecnológica» podría interpretarse como una priorización de la estabilidad financiera sobre la protección del consumidor, lo que podría no parecer neutral para dichos clientes.

 Por muy complejos que puedan ser los detalles en la práctica, una cosa está clara en una era donde el procesamiento de la información es fundamental para la innovación tecnológica: estas innovaciones aumentan la velocidad con la que se gestionan los riesgos, la información y la confianza.

Por ejemplo, una caída repentina en el valor de un activo tokenizado puede afectar de inmediato a las carteras a nivel mundial. La IA puede provocar un comportamiento gregario, con una proporción potencialmente mayor de participantes del mercado ajustando sus carteras de forma similar al mismo tiempo, lo que conlleva mayores fluctuaciones en los precios de los activos.

La IA también podría brindar oportunidades para automatizar y agilizar gran parte de las actividades que realizan los intermediarios financieros para recopilar, analizar e interpretar información y así tomar decisiones para sus clientes. La mayor disponibilidad de información financiera inmediata podría reforzar o intensificar la transmisión del riesgo.    

Finalmente, a medida que aumenta la velocidad del riesgo y la información, también aumenta la velocidad con la que se puede ganar o perder la confianza. El dinero puede entrar o salir rápidamente de los proyectos, provocando fluctuaciones significativas en el precio de los activos o pánicos bancarios más rápidos, como se vio con Credit Suisse y Silicon Valley Bank. Y no olvidemos el potencial de las redes sociales para acelerar futuras fugas de depósitos o corridas bancarias en entidades no bancarias similares que ofrecen liquidez inmediata mediante la propagación de información, incluidos rumores o información falsa.

Me gustaría ofrecer cuatro observaciones a las autoridades reguladoras para abordar la innovación tecnológica en los servicios financieros y superar estos desafíos:

En primer lugar, las nuevas tecnologías suelen atraer a nuevos participantes, lo que exige una rápida integración regulatoria. Los reguladores deben actuar con celeridad para incorporar a estos actores al marco regulatorio, como se observa con los criptoactivos. A menudo se argumenta que la regulación debe adaptarse a la innovación, y no al revés. Este argumento sostiene que debemos aliviar la carga regulatoria de los innovadores que no están familiarizados con la regulación financiera para que puedan innovar. No pretendo desestimar este argumento por completo, pero quienes lo defienden también deben trazar el camino para que los innovadores accedan al ámbito regulado. Me parece que aún queda mucho por reflexionar sobre cómo facilitar la entrada de empresas innovadoras en sectores altamente regulados, como los servicios financieros.

En segundo lugar, las autoridades reguladoras deben invertir en conocimiento, personal y recursos para comprender, evaluar y supervisar las tecnologías emergentes. Si bien el trabajo del FSB en estas áreas y los informes que publicamos constituyen un paso crucial, es igualmente importante que los reguladores y supervisores que interactúan diariamente con las instituciones financieras cuenten con el conocimiento y las herramientas necesarias para comprender y gestionar el impacto de estas nuevas tecnologías. Esto no es trivial. En gran medida, la supervisión cotidiana aún se basa predominantemente en el análisis físico de registros en papel y entrevistas presenciales. La presentación de informes de datos regulatorios continúa siguiendo un modelo propio del siglo XX. De cara al futuro, el proceso para convertirse en un regulador competente seguirá requiriendo un profundo conocimiento de los riesgos financieros, pero las habilidades del regulador sin duda deberán ampliarse al ritmo de la innovación financiera. Sospecho que más reguladores necesitarán comprender mejor la tecnología blockchain, la ciencia de datos y los modelos de IA para regular y supervisar eficazmente sus instituciones financieras. Debemos tener claro que, independientemente de los desafíos adicionales que presente la tecnología, también ofrece posibles soluciones. La forma tradicional en que estructuramos nuestros presupuestos regulatorios, financiamiento y reclutamiento puede no ser la más adecuada para afrontar estos desafíos, pero las soluciones se encuentran en la misma tecnología que nos preocupa. Debemos comprender claramente la necesidad de invertir e innovar en el ámbito de RegTech y SupTech.

En tercer lugar, aunque el sector financiero siga funcionando como siempre, el hecho de que lo haga de maneras aparentemente nuevas puede generar una considerable incertidumbre jurídica. Hemos visto cómo muchas jurisdicciones se han visto envueltas en esta incertidumbre, por ejemplo, respecto a si los criptoactivos son, legalmente, valores o no. Este problema suele interactuar con los dos anteriores: cuando existe incertidumbre sobre cómo equilibrar la facilitación de la innovación con la protección de los clientes y del sistema, se observa una reticencia a actuar para aclarar las obligaciones legales. Dicha reticencia se ha convertido en una parte importante del patrón de respuestas a la innovación tecnológica en los servicios financieros y puede estar estrechamente relacionada con el ciclo inherentemente más largo que requieren los cambios legislativos o normativos para adaptarse a la innovación tecnológica.

Quizás esa vacilación no perjudique demasiado la estabilidad financiera cuando los innovadores tienen un éxito limitado, pero ya hemos visto la vertiginosa velocidad de la innovación en el ámbito de las comunicaciones y las redes sociales. Si se logran ciertas conexiones de red y determinados niveles de escala, la adopción masiva y los actores dominantes del mercado surgen antes de que existan marcos regulatorios eficaces. Una vacilación similar para eliminar la incertidumbre jurídica, combinada con los efectos de red, podría dar lugar a una acumulación silenciosa de riesgos para la estabilidad financiera ante nuestros propios ojos. Nadie debería jugar con fuego, y eso podría ocurrir si los gobiernos demoran en abordar la acumulación de riesgos en los principales mercados financieros.

Finalmente, las autoridades deben prepararse y comprender los riesgos de un sistema financiero que se mueve más rápido de lo habitual. A medida que las instituciones financieras mejoran sus capacidades y aprovechan la innovación tecnológica para automatizar procesos y ofrecer servicios con mayor rapidez, los reguladores deben considerar cómo identificar y medir los riesgos que se propagan con mayor celeridad, responder con mayor rapidez a la acumulación de apalancamiento o a los desequilibrios de liquidez en el sistema o, como vimos con Silicon Valley Bank y Credit Suisse, responder a las fallas y al estrés sistémico que surgen con gran rapidez. En particular, los reguladores y los responsables políticos deben estar preparados para gestionar crisis que surgen en días u horas en lugar de semanas y meses, y donde el flujo de información a los mercados es prácticamente instantáneo. El fin de semana de crisis podría ser cosa del pasado en un futuro próximo.

Los sistemas de regulación financiera no necesitan reformas drásticas ni cambios radicales para adaptarse a estas tecnologías emergentes, ya que los riesgos subyacentes son los mismos: sabemos cómo regularlos y supervisarlos. Sin embargo, resulta evidente que los reguladores deben estar preparados para comprender, responder y ajustar con rapidez sus marcos y mecanismos de supervisión de estas tecnologías emergentes, de modo que nuestros sistemas financieros puedan aprovechar sus beneficios al tiempo que controlan los riesgos.

La falta de respuesta rápida puede provocar la fragmentación de los mercados financieros globales, como ocurre con algunas actividades de criptoactivos que eluden la regulación y operan sin obtener las aprobaciones regulatorias correspondientes. El Consejo de Estabilidad Financiera (FSB, por sus siglas en inglés), gracias a su amplia membresía, se encuentra en una posición privilegiada para desarrollar respuestas políticas consensuadas internacionalmente, compartir información y fortalecer la capacidad de los reguladores financieros para que sean más ágiles y se preparen para un sistema financiero más dinámico. Nuestros miembros, y la comunidad reguladora financiera en general, deben mantener su compromiso con la implementación de políticas y recomendaciones acordadas internacionalmente para abordar estos riesgos y colaborar para garantizar que los beneficios de las innovaciones financieras superen los riesgos potenciales si nuestra reacción es demasiado lenta.

El Centro Europeo de Datos entra en su fase final

El proyecto europeo del Pilar 3 (P3DH), que lleva mucho tiempo en marcha, está llegando a su fase final. La Autoridad Bancaria Europea (EBA) ha publicado las Normas Técnicas de Implementación (ITS) definitivas, que definen cómo los grandes bancos de la UE deben presentar la información prudencial a partir de mediados de 2025.Este marco consolida el papel de la EBA como punto de acceso central a los datos de supervisión, obligando a los bancos a abandonar la divulgación fragmentada y adoptar un formato estructurado y legible por máquina.

El ITS, publicado el 12 de febrero, establece las reglas: las instituciones deben presentar las divulgaciones en formato XBRL-CSV, con informes también disponibles en PDF. Estos se publicarán sin modificaciones, lo que garantiza la plena responsabilidad de los bancos por sus datos. Se espera que la primera guía de incorporación esté disponible en el primer trimestre de 2025, con un período de transición de junio a diciembre de 2025 antes de que el sistema sea totalmente obligatorio. Las instituciones pequeñas y no complejas (SNCI) contarán con su propio ITS a finales de este año, pero por ahora, la prioridad es asegurar que las entidades más grandes estén preparadas.

Esto no ocurre de forma aislada. El P3DH está diseñado para integrarse con el Punto Único de Acceso Europeo (ESAP), el ambicioso plan de la UE para crear una ventanilla única para la divulgación de información financiera y de sostenibilidad.

La EBA tuvo en cuenta las opiniones del sector y puso en marcha un programa piloto voluntario para perfeccionar el sistema. Una vez definidas las normas, ahora corresponde a las instituciones poner en marcha sus sistemas.

Resumen Ejecutivo

El marco de la EBA sobre la divulgación prudencial del Pilar 3 por parte de las instituciones desempeña un papel importante en la promoción de la disciplina de mercado en el sector financiero, aumentando la coherencia y la comparabilidad de la información divulgada públicamente entre las instituciones de la UE, pero también entre instituciones de la UE y bancos internacionales no comunitarios activos mediante su alineación con el marco de Basilea. El EBA P3DH centralizará y pondrá a disposición pública la información del Pilar 3 para todas las instituciones del EEE, incluidas las grandes y otras instituciones, así como las pequeñas y no complejas (SNCIs). El proceso que seguirán las grandes y otras instituciones se detalla en este informe final. El proceso para las instituciones restantes (pequeñas y no complejas) estará sujeto a una consulta separada.

Este proyecto es clave y estratégico para la EBA que pondrá en marcha nuevas herramientas para permitir, por primera vez, el acceso de todas las partes interesadas a datos centralizados de divulgaciones prudenciales de todas las instituciones del EEE. Dicha iniciativa facilitará el acceso, la usabilidad y la comparabilidad de la información prudencial por parte de todos los usuarios interesados, fortaleciendo la transparencia del sector bancario de la UE y contribuyendo aún más a la disciplina del mercado y la solidez del sistema financiero europeo.

Los requisitos de divulgación prudencial (requisitos de divulgación del Pilar 3) y las políticas aplicables a las instituciones, incluyendo la frecuencia y el alcance de estas divulgaciones por tipo de institución (es decir, grandes instituciones, instituciones pequeñas y no complejas – SNCIs – y otras instituciones), están establecidos bajo el Reglamento (UE) No. 575/2013 (el ‘Reglamento de Requisitos de Capital’ o ‘CRR’). Nuevos requisitos regulatorios e impacto en los medios de divulgación

El Reglamento (UE) 2024/1623 (CRR 3) 1 y la Directiva (UE) 2024/1619 (CRD VI)2 fueron publicados en el Diario Oficial el 19 de junio de 2024 y entraron en vigor 20 días después de la fecha de su publicación.

Tras la entrada en vigor del CRD VI/CRR 3, la EBA debe preparar la capa de productos regulatorios que garantice la implementación técnica del marco prudencial, incluyendo enmiendas a los requisitos de divulgación3 y el desarrollo de soluciones informáticas que permitan la presentación de la información del Pilar 3 a la EBA para proceder con una publicación centralizada de dicha información. Bajo este nuevo mandato, las divulgaciones prudenciales de las instituciones se realizarán de manera centralizada, estando esta información fácilmente disponible a través de un único punto de acceso, un Portal de Acceso a Datos en la web de la EBA (el llamado ‘Centro de Datos del Pilar 3’ o ‘P3DH’).

Dada la importancia de este proyecto y la oportunidad de desarrollarlo de manera que se logren beneficios relevantes para sus usuarios y se reduzca, en la mayor medida, la carga para las instituciones, la EBA ha publicado un documento de discusión4 antes de iniciar la habitual consulta pública. Tras la evaluación de los comentarios proporcionados por la industria al documento de discusión, la consulta pública sobre el borrador de soluciones ITS se lanzó el 11 de octubre de 2024 para comentarios antes del 11 de noviembre de 2024.

La implementación de P3DH aprovecha el trabajo previo de la EBA sobre el marco de divulgación del Pilar 3 y, en el ámbito de infraestructuras, la extensión de EUCLID 6 y el trabajo bajo la estrategia de datos EBA 7. Todos estos desarrollos representan las bases de este proyecto. Además, el EBA P3DH está vinculado a la Plataforma Europea de Acceso Único (ESAP) 8, un proyecto de la UE que tiene como objetivo centralizar la divulgación de información pública por parte de las empresas en el mercado único. La EBA actuará como organismo de recopilación de información del Pilar 3 en el contexto de este proyecto y, una vez que los datos se reciban en el P3DH (a través de EUCLID) y se implemente el ESAP, la EBA alimentará esta información en el ESAP para 2030.

El EBA P3DH centralizará y pondrá a disposición pública la información del Pilar 3 para todas las instituciones del EEE, incluidas las grandes y otras instituciones y las instituciones pequeñas y no complejas (SNCIs). Según el mandato CRR 3, la EBA recibirá la información del Pilar 3 para las grandes instituciones de crédito del EEE y otras instituciones de crédito y la publicará en la página dedicada de su Portal de Acceso a Datos de la EBA (portal público EDAP). En cuanto a las SNCIs, la EBA seguiría un proceso diferente al previsto en el mandato de la CRR 3, cuyos detalles serán objeto de una consulta separada.

Próximos pasos

El proceso que seguirán las grandes y otras instituciones se detalla en este informe final y en el borrador final del ITS, también tras la evaluación de los comentarios recibidos al documento de discusión y al documento de consulta. En cuanto a los SNCIs, dadas las especificidades del proceso previstas en el texto de nivel 1 y la complejidad asociada a los diferentes pasos, se consultará por separado en una etapa posterior.

La garantía de calidad que ofrece la Inteligencia Artificial

El mercado de la garantía de calidad basada en inteligencia artificial aún está en constante evolución.

Según un informe reciente del Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología (DSIT), se estima que actualmente existen 524 empresas que suministran bienes y servicios de garantía de inteligencia artificial (IA) en el Reino Unido, de las cuales 84 son empresas especializadas en garantía de IA.

Este mercado de garantías de IA es mayor que los de EE. UU., Alemania y Francia, en relación con la actividad económica, y DSIT informa de una considerable posibilidad de crecimiento, con el potencial de que el mercado supere los 6.530 millones de libras esterlinas para 2035. 

Para los contadores, esto representa una oportunidad considerable, pero ese potencial de crecimiento es solo una parte de la historia. En una mesa redonda del ICAEW, los asistentes debatieron sobre los fundamentos esenciales para la garantía de calidad de la IA, incluyendo estándares fundamentales y de procesos claros, la comprensión de los riesgos que conlleva una tecnología en rápido desarrollo y las competencias certificadas.

Desde cualquier punto de vista, se trata de un mercado con un enorme potencial y varias incógnitas.

La IA está por todas partes y cada vez es más inteligente. Pero, ¿podemos confiar en ella? Esa es la pregunta del millón, o incluso de los miles de millones, y la industria de la garantía de la IA se esfuerza por mantenerse al día.

Así como los estados financieros requieren auditoría y verificación, los modelos de IA —especialmente aquellos utilizados en contextos regulatorios y financieros— también pueden necesitar una supervisión rigurosa. El mercado de verificación de IA en el Reino Unido ya está valorado en 1.000 millones de libras esterlinas (según un informe del Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología del Reino Unido (DSIT)), y con la entrada en vigor de la Ley de IA de la UE, se prevé que la demanda de verificación de IA aumente. Pero antes de apresurarnos a auditar la IA, debemos responder a una pregunta fundamental: ¿qué es exactamente lo que estamos verificando?

Cuando la información financiera se digitalizó, los auditores tuvieron que adaptarse. La IA no será diferente. Pero ahora mismo, la atención se centra en cómo garantizar la seguridad de la IA. Los estándares, la acreditación y las metodologías claras aún están en desarrollo. Los reguladores deberán colaborar estrechamente con los proveedores de servicios de aseguramiento para establecer las normas, y los contadores y auditores del futuro deberán tener conocimientos sobre IA.

Los modelos de IA son notoriamente complejos y a menudo funcionan como «cajas negras» que producen resultados sin explicaciones claras. ¿Aseguramos la IA en sí misma: los algoritmos, el modelo, los sesgos? ¿O deberíamos centrarnos en los datos y los procesos que dan forma a los resultados de la IA? Actualmente, muchos profesionales de la auditoría aún están tratando de dilucidar esta cuestión. La falta de coherencia en los resultados y la naturaleza impredecible de los modelos de IA hacen de esto un desafío difícil. Sin embargo, una cosa está clara: si no podemos ver dentro de la caja negra, al menos deberíamos poder confiar en lo que entra.

La IA alcanza su máximo potencial al trabajar con datos estructurados y legibles por máquina. El uso de datos etiquetados con XBRL garantiza un punto de partida transparente y de alta calidad para los modelos de IA, lo que facilita la evaluación y verificación de los resultados. Si bien es posible que no comprendamos completamente todas las decisiones de la IA, al menos podemos controlar y asegurar la integridad de los datos que la alimentan, un paso crucial para que la IA sea más responsable, proporcionando procedencia y trazabilidad hasta su origen.

Línea de salida fundamental

El tema central será la Ley de IA de la UE, que Bruselas comenzará a implementar. Las empresas británicas que utilizan IA tendrán que cumplir con la Ley para poder operar en Europa. Cualquier empresa emergente de IA que quiera expandirse globalmente, algo a lo que sin duda deberían aspirar, también tendrá que cumplirla. Y si se tiene en cuenta la postura de algunos de los grandes bancos estadounidenses, uno de los puntos que están destacando es que tendrán que aplicar la Ley de IA de la UE a nivel mundial. Si bien esta no es la política oficial de EE. UU., es una muestra de la importancia de la propuesta de ley.

Una de las consecuencias de la Cumbre de Acción sobre IA de París, ha sido cambiar la dinámica del debate europeo, alejándolo de la implementación agresiva de nuevas regulaciones sobre IA.

Sin embargo, según el texto de la Ley, un aspecto clave probablemente será la transparencia. En otras palabras, garantizar que los desarrolladores de IA y quienes utilizan herramientas de IA en sus modelos de negocio puedan explicar cómo funciona su sistema, qué propósito persigue, de dónde provienen sus datos de respaldo y qué tipo de procedimientos de gobernanza y seguridad lo rigen.

Ese será el punto de partida fundamental para cualquier organización que necesite considerar la IA, y en última instancia, cuando el sector de la auditoría se ponga en marcha correctamente y comience a realizar auditorías de IA a gran escala, en eso deberá centrarse. Los profesionales deberán analizar con las entidades auditadas si realmente han considerado los diversos factores que influyen en el rendimiento de sus sistemas de IA. Esto incluye las fuentes de datos, el enfoque técnico, la metodología de formación, la gobernanza, las partes interesadas y el personal, sin olvidar los sesgos y las implicaciones éticas.

Constructores y compradores

La regulación nacional de la IA podría surgir hacia finales de 2025. Dado que cualquier Ley de IA del Reino Unido se basaría en el trabajo del Instituto de Seguridad de la IA —parte del DSIT—y probablemente se centrará en los denominados «modelos de vanguardia»: sistemas avanzados a gran escala con posibles repercusiones en la seguridad nacional. Esto probablemente marcará la pauta general para los conjuntos de normas que afectarán al sector de la auditoría, aunque la naturaleza de estos modelos implique que no muchos estarán en funcionamiento, al menos inicialmente. Sin embargo, esta ley fundamental probablemente irá seguida de una serie de conjuntos de normas para diferentes sectores verticales, como la sanidad y los servicios financieros. En esa etapa, el trabajo de auditoría aumentaría.

Aquí habrá dos grupos de personas bajo escrutinio. Primero, quienes desarrollan las herramientas, y segundo, quienes las compran y las integran en sus modelos de negocio. Por lo tanto, los desarrolladores deberán demostrar que están creando sus sistemas de acuerdo con las regulaciones, y los compradores tendrán que demostrar que están haciendo lo correcto en la implementación. Los auditores buscarán comprender: Bien, han desarrollado esta plataforma de IA dentro de su empresa y han utilizado estos tres proveedores.

Esto permitirá empezar a definir áreas de garantía de la IA que actualmente están en el aire. Ahora mismo, probablemente hay más aseguradoras intentando averiguar qué deberían hacer para garantizar las herramientas de IA que haciéndolo realmente. Parte del desafío es: «¿Qué estamos garantizando, a favor o en contra?». Y, en términos más generales, todavía no estamos en una situación económica en la que, por ejemplo, si no se cuenta con garantías para la IA, no se pueda obtener un seguro.

Ventaja competitiva

Además de los efectos esclarecedores de la regulación, un factor igualmente importante para definir la forma de la garantía de la IA será, como sugiere el informe del DSIT, la educación. Señala que las herramientas de IA suelen ser desarrolladas por equipos que trabajan a un ritmo acelerado y que no necesariamente documentan completamente lo que hacen.

Muchos modelos de vanguardia no solo son prácticamente cajas negras en cuanto a cómo generan resultados específicos, sino que además son estocásticos. Esto significa que, a diferencia de un sistema informático tradicional diseñado para producir resultados predefinidos, la naturaleza generativa de estos modelos puede producir resultados diferentes a partir de datos de entrada similares. 

Por lo tanto, los auditores deberán recibir una formación exhaustiva sobre la naturaleza dinámica y única de la IA. Según la evaluación, el camino a seguir es acreditar instituciones o certificar a personas como profesionales de auditoría de IA.

Sin embargo, esto también presenta sus propios obstáculos. El Reino Unido ve la certificación en IA como un posible gancho para obtener una ventaja competitiva global. Pero ¿cómo convertimos la formación y la acreditación en una historia corporativa que podamos vender al mundo? ¿Y con qué criterios estamos evaluando a las personas?

Una posible vía, sugiere, podría ser la creación de certificaciones y acreditaciones para habilidades vinculadas a estándares para productos de IA. Esto incluiría garantías de calidad. 

DSIT planea impulsar el crecimiento del mercado de garantías de IA mediante el desarrollo de una serie de recursos alojados en una plataforma de garantías de IA, incluido un kit de herramientas esenciales de IA, para ayudar a generar conciencia e impulsar la demanda en lo que respecta a los servicios de garantías de IA. Está desarrollando una hoja de ruta para una garantía de IA confiable para elevar los estándares y la calidad.

La administración Trump parece estar adoptando una postura muy laxa en lo que respecta a la regulación de la IA. Esto podría interferir con los intentos del Reino Unido de establecer estándares, especialmente si los estados de EE. UU. establecen los suyos propios. Los estados ya están analizando cómo crear conjuntos de normas sobre el uso de la IA en diversos contextos, desde recursos humanos hasta seguros. Podría resultar difícil para una certificación británica destacar en un entorno tan saturado.

A pesar de este riesgo, el Reino Unido se encuentra en una buena posición para liderar la auditoría de la IA, y los contables podrían desempeñar un papel fundamental. El ICAEW celebrará su primera conferencia sobre auditoría de la IA, donde se analizarán la regulación, el desarrollo de competencias y las consideraciones para la auditoría de la IA.