XBRL International está trabajando en una modernización estratégica del estándar XBRL, y de eso trata la taxonomía OIM. En esta serie de dos partes, explicamos dónde nos encontramos, cuáles son nuestros objetivos y hacia dónde nos dirigimos con su ayuda. Esta publicación se centra en los objetivos generales, y la siguiente profundizará en las nuevas funcionalidades de la especificación emergente. Ambas publicaciones se basan en presentaciones internas de Paul Warren, director técnico de XBRL International.
XBRL es un estándar consolidado que permite a reguladores, analistas y otros usuarios de todo el mundo trabajar con datos empresariales de alta calidad y legibles por máquina. Constituye la base de la información financiera estructurada en la mayoría de los principales mercados y se utiliza ampliamente en los ámbitos de la información prudencial, fiscal, de sostenibilidad y otros. A medida que el panorama del consumo de datos continúa evolucionando, con nuevas herramientas, nuevos públicos y el rápido auge de la IA, es el momento de aprovechar lo que funciona y mejorarlo aún más.
Esa modernización es el objetivo de la próxima especificación de taxonomía de OIM. Estamos renovando y simplificando las taxonomías XBRL, los diccionarios digitales estructurados que sustentan los informes XBRL. El objetivo es aprovechar la sólida base que ya ofrece XBRL y adaptar el modelo de taxonomía a las expectativas actuales: que sea más fácil de usar, más consistente, con mejor rendimiento y optimizado para un mundo donde la IA forma parte del uso y la comprensión de los datos financieros.
Aprovechar lo que funciona
XBRL siempre se ha centrado en adjuntar metadatos completos y significativos a los datos reportados. La evolución del estándar y los nuevos formatos han facilitado el uso de los informes XBRL. Cualquier informe se puede convertir fácilmente, por ejemplo, a xBRL-JSON, un formato que los usuarios pueden comprender y utilizar de forma intuitiva, sin necesidad de consultar la especificación.
La oportunidad que ofrece OIM Taxonomy reside en aportar esa misma accesibilidad y claridad a la capa de taxonomía, de modo que un número mucho mayor de personas y herramientas puedan aprovechar todo el valor de los metadatos XBRL.
XBRL será más fácil de usar y más potente para todos: desarrolladores que crean nuevas aplicaciones, analistas que consumen datos estructurados, reguladores que diseñan marcos de información y los sistemas de IA que se utilizan cada vez más para leer e interpretar informes financieros.
El enfoque estructurado de XBRL ya proporciona a las herramientas de IA una ventaja significativa al trabajar con datos empresariales, permitiendo un análisis más preciso, fiable y exhaustivo en comparación con formatos no estructurados como PDF. La taxonomía de OIM busca potenciar aún más esta ventaja, garantizando que los datos XBRL estén optimizados para herramientas de IA y otros tipos de análisis automatizados.
Al mismo tiempo, XBRL es un estándar en funcionamiento, implementado con éxito en una amplia gama de sistemas en todo el mundo y utilizado por millones de empresas. Nos comprometemos a seguir brindando soporte y mantenimiento a las especificaciones actuales a largo plazo. No habrá cambios forzados. Esperamos que muchos entornos estén muy satisfechos con el conjunto de especificaciones XBRL 2.1 a largo plazo. Sin embargo, prevemos claros beneficios en las próximas especificaciones y, por lo tanto, habrá rutas de transición bien definidas para quienes decidan actualizar.
Seis objetivos para un modelo de taxonomía moderno
En el documento de requisitos para la especificación de la taxonomía OIM, hemos establecido seis objetivos de alto nivel que, en conjunto, definen lo que debería lograr un modelo de taxonomía modernizado:
- Facilidad de uso. Los metadatos enriquecidos de las taxonomías deben ser realmente accesibles para desarrolladores, analistas y las herramientas que crean. Actualmente, las taxonomías XBRL suelen ser difíciles de usar, lo que puede impedir que los usuarios aprovechen al máximo los informes XBRL. Al eliminar las barreras innecesarias, la capa de taxonomía se convertirá en un recurso valioso que se querrá utilizar, en lugar de algo que habrá que sortear.
- Optimización mediante IA. Los modelos de lógica descriptiva (MLD) y otras herramientas de IA se están convirtiendo en un elemento estándar del procesamiento e interpretación de datos. Unas taxonomías más sencillas y coherentes permitirán a las herramientas de IA aprovechar mejor la información que contienen, abriendo nuevas posibilidades para el análisis automatizado y la obtención de información valiosa.
- Comprensibilidad intuitiva. Cualquier persona con conocimientos técnicos básicos debería poder comprender un archivo de taxonomía sin necesidad de ser especialista. El nuevo enfoque de modelado libera a las taxonomías del formato XML, relativamente especializado, y las hace más sencillas e intuitivas.
- Rendimiento mejorado. Las taxonomías actuales suelen ser muy extensas y estar distribuidas en numerosos archivos, y los detalles de la especificación limitan considerablemente las posibilidades de que los procesadores XBRL optimicen su consumo. La taxonomía OIM busca mejorar significativamente el rendimiento al trabajar con sintaxis, tanto mediante una representación intrínsecamente más eficiente como permitiendo a los procesadores cargar selectivamente partes de una taxonomía según sea necesario.
- Modelado coherente. XBRL es un estándar extremadamente flexible, pero esta flexibilidad tiene un coste: las distintas taxonomías emplean enfoques diferentes para modelar los mismos escenarios de informes. La taxonomía de OIM busca proporcionar un enfoque único y bien diseñado para modelar cualquier escenario. Esto permitirá a los desarrolladores de herramientas crear herramientas más sencillas y de alto nivel que funcionen con diversas taxonomías, al tiempo que evita que los usuarios se vean expuestos a detalles técnicos innecesarios. Reducir el número de opciones de modelado también simplificará la creación de taxonomías.
- Restricciones declarativas mejoradas. La taxonomía de OIM admitirá una lógica de validación estructurada más profunda. Cuando las restricciones se expresan de forma declarativa en lugar de como reglas ejecutables, las herramientas de generación de informes pueden utilizarlas para guiar a los usuarios de forma proactiva, lo que ayuda a los responsables de la elaboración de informes a hacer las cosas bien desde el principio, en lugar de descubrir problemas durante la validación. Las relaciones de cálculo en XBRL 2.1 son un buen ejemplo de este principio en acción, y la taxonomía de OIM lo amplía aún más.
Taxonomía OIM en la práctica para explorar las posibilidades emergentes
XBRL International trabaja en una modernización estratégica del estándar XBRL, y de eso trata la taxonomía OIM.
Un modelo taxonómico que refleja la realidad.
Hemos reconocido que las taxonomías cumplen diferentes funciones, y un modelo actualizado debería tenerlo en cuenta en lugar de tratar a todas las taxonomías de la misma manera.
En la práctica, observamos tres tipos principales de taxonomía:
- taxonomías definicionales, como la taxonomía contable IFRS o las taxonomías de códigos de moneda y país de XBRL International, que proporcionan un conjunto compartido de definiciones reutilizables para un dominio en particular.
- taxonomías de requisitos de información, como la taxonomía ESEF de la UE, que reúnen esos conceptos en un marco para los declarantes.
- taxonomías de extensión específicas de la entidad, que las organizaciones individuales crean para agregar sus propios conceptos junto con la taxonomía base.
Al reconocer explícitamente estas diferentes funciones, la taxonomía de OIM puede brindar un mejor soporte para cada una de ellas.
Por ejemplo, las autoridades de recopilación de datos suelen querer limitar el uso que hacen los declarantes de las taxonomías de extensión y el grado de modificación que una extensión específica de una entidad puede realizar a la taxonomía base. Estas reglas protegen la comparabilidad, por ejemplo, impidiendo el uso de nuevas etiquetas para conceptos ya existentes. La taxonomía de OIM reducirá la dependencia de manuales de declaración extensos e independientes e integrará estas restricciones en la propia taxonomía. Una herramienta útil podría ser un «mecanismo final» que permitiera marcar componentes específicos como no modificables por extensiones.
Importaciones más inteligentes y carga selectiva
La taxonomía de OIM también introducirá un enfoque mucho más sofisticado sobre cómo funcionan las importaciones de taxonomías.
Actualmente, resulta difícil reutilizar de forma eficiente componentes específicos de una taxonomía más amplia, por lo que estamos creando mecanismos más claros y estandarizados. Los autores de taxonomías podrán especificar qué partes de una taxonomía importada estarán disponibles para los usuarios posteriores; por ejemplo, si la taxonomía ESEF importa la taxonomía de contabilidad IFRS, será más fácil controlar con precisión qué conceptos IFRS se proporcionan a los declarantes.
Los mecanismos de carga selectiva permitirán a los procesadores tomar decisiones informadas sobre qué cargar o qué partes de una taxonomía priorizar. Cuando una importación declara claramente su contenido —por ejemplo, que se trata de un paquete de etiquetas para un idioma específico—, un procesador que no necesite ese componente puede simplemente omitirlo. Esto promete mejoras significativas en el rendimiento y en la experiencia general del desarrollador.
También se ha añadido un nuevo requisito para admitir complementos en una taxonomía. Según la especificación actual, la taxonomía de un informe se define mediante los enlaces que lo conectan con ella, pero a menudo resulta conveniente añadir dinámicamente componentes adicionales, como traducciones de etiquetas a diferentes idiomas o taxonomías que contengan reglas de calidad de datos. La taxonomía de OIM admitirá estos complementos, incluidas las taxonomías publicadas por terceros.
Un mecanismo de propiedades de propósito general
La taxonomía de OIM incluirá un mecanismo de propiedades de propósito general que permite adjuntar metadatos estructurados de clave-valor a los componentes de la taxonomía. Esto proporciona una forma estandarizada de capturar información como indicadores de obsolescencia para conceptos que se retirarán, incluyendo fechas, en un formato que las herramientas pueden leer y procesar de forma coherente, en lugar de utilizar cadenas de texto libre que varían de una taxonomía a otra.
Apoyar una gama más amplia de informes
El uso de XBRL va cada vez más allá de los estados financieros periódicos tradicionales, incluyendo informes de sostenibilidad, informes energéticos, informes inmobiliarios e informes de la cadena de suministro. La taxonomía de OIM formaliza la compatibilidad con estos y otros casos de uso más amplios.
Por ejemplo, la llegada de xBRL-CSV ha permitido un mayor uso de XBRL para la elaboración de informes basados en registros. Estamos trabajando para garantizar que el modelo sea realmente adecuado para su propósito en varios tipos distintos de datos basados en registros, incluidos:
- Datos del evento: registros relacionados con un evento específico que debe estar vinculado a una fecha y hora específicas, como un incidente de seguridad o una acción corporativa.
- Datos de referencia: datos que no cambian o cambian muy lentamente, como identificadores de entidades o símbolos bursátiles.
- Datos de posición: valores reportados en un momento dado, como cifras del balance, posiciones de riesgo crediticio o cifras de cumplimiento de VAR (valor en riesgo).
- Datos de listado: información sobre artículos o unidades individuales, como activos en un inventario.
- Datos de series temporales: mediciones repetidas a intervalos regulares. Estos podrían abarcar desde informes regulatorios sobre contratos de derivados abiertos al final del día durante todo un año, hasta registros horarios sobre la luz solar que incide en paneles solares.
Esto también implica la necesidad de mecanismos estandarizados para que los usuarios puedan realizar tareas como especificar campos obligatorios y opcionales dentro de un registro, añadir restricciones de unicidad a campos específicos en un conjunto de registros y definir relaciones de clave primaria/clave externa entre diferentes partes de un informe. Estas funcionalidades existen actualmente de diversas formas, pero se integrarán de manera coherente en el modelo de taxonomía principal.
En términos más generales, un objetivo fundamental de OIM es hacer que el modelo de taxonomía sea más flexible y genérico, con el fin de brindar soporte a una gama más amplia de informes.
Restricciones declarativas enriquecidas
Finalmente, estamos trabajando en un modelo de restricciones mucho más potente. Esto incluye la capacidad de marcar elementos como obligatorios (una función básica pero muy útil), así como restricciones condicionales, requisitos a nivel de registro y restricciones conjuntas que expresan relaciones entre hechos, por ejemplo, «si se informa de este hecho, también debe informarse de aquel otro». Estas restricciones resultan útiles, por ejemplo, en un escenario donde el tamaño de la empresa determina qué información sobre sostenibilidad debe divulgar.
El beneficio práctico para quienes elaboran los informes es considerable. Cuando una herramienta de generación de informes sabe qué campos son obligatorios y qué reglas se aplican, puede guiar a los usuarios de forma proactiva durante el proceso de elaboración del informe, identificando los requisitos y los posibles problemas a medida que trabajan, en lugar de presentar una lista de errores de validación al final. Una mejor orientación se traduce en mejores datos, lo que beneficia a todos los participantes en la cadena de informes.
Elaboración conjunta de las especificaciones
El objetivo es crear un modelo de taxonomía verdaderamente moderno: más sencillo y con menos obstáculos para su uso; accesible tanto para desarrolladores y analistas como para reguladores y herramientas de IA; y lo suficientemente expresivo como para abarcar toda la gama de usos que se le dan a XBRL hoy y en el futuro, todo ello aprovechando y preservando la considerable inversión que la comunidad ya ha realizado.