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Blog de la GLEIF
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Transformar los datos en oportunidades: métricas en movimiento – Comprender la corroboración
Los datos de alta calidad son más que un punto de referencia: son una necesidad estratégica para la confianza, el Cumplimiento normativo y la interoperabilidad a nivel mundial. En este blog, Zornitsa Manolova, directora de Calidad de datos y Ciencia de los Datos de GLEIF, analiza cómo el Sistema Global LEI verifica los datos de referencia de las entidades con fuentes fidedignas, y por qué este proceso es esencial para mantener la confianza a gran escala en una economía digital cada vez más marcada por la automatización y la inteligencia artificial.
Autor: Zornitsa Manolova
Fecha: 2026-03-06
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En una economía global cada vez más interconectada, la capacidad de las organizaciones para confiar en los datos y utilizarlos de forma eficaz es la base de la innovación, el crecimiento y la competitividad.
Un ecosistema de datos de alta calidad es un motor de cambio e innovación que permite a las organizaciones identificar y aprovechar nuevas oportunidades, mientras que una baja calidad de datos puede dar lugar a ineficiencias y a la exposición a riesgos normativos y de reputación.
La GLEIF se compromete a optimizar la calidad, la fiabilidad y la usabilidad de los datos del LEI. Desde 2017, publica informes mensuales específicos para demostrar de forma transparente el nivel general de calidad de datos alcanzado en el Sistema Global LEI.
Para ayudar a la industria a comprender y conocer mejor las iniciativas de Calidad de datos de la GLEIF, esta nueva serie de blogs explora las métricas clave incluidas en los informes.
El blog de este mes destaca la importancia de la corroboración.
Con la creciente integración de la inteligencia artificial y la automatización en todos los sectores, el volumen de datos que se procesan y generan está creciendo rápidamente, lo que aumenta significativamente la complejidad de los ecosistemas de datos. Al mismo tiempo, la desinformación y la información errónea, los deepfakes y las «alucinaciones» amenazan con afectar negativamente a los resultados y erosionar la confianza.
Esto plantea una pregunta fundamental: ¿cómo se puede generar y mantener la confianza en los resultados de la IA? En una reciente encuesta Pulse Poll, la GLEIF pidió a la comunidad global de datos que identificara los factores que más influyen en la confianza de los responsables de la toma de decisiones. En respuesta, la validación de datos fidedigna se destacó como una consideración primordial.
Esto no es ninguna sorpresa. A medida que los datos se reutilizan, redistribuyen e incorporan a sistemas y flujos de trabajo automatizados, la confianza en su procedencia y exactitud pasa de ser una cuestión técnica a un requisito fundamental de Gobernanza. En consecuencia, se refuerza el papel clave de la corroboración para garantizar que los datos del Identificador de Entidad Legal (LEI) sean fiables, trazables y transparentes.
Por qué la corroboración es más importante que nunca en la era de la IA
En términos sencillos, la corroboración es el proceso de verificar la existencia de una entidad legal y sus datos de referencia —como el nombre, la dirección, la forma jurídica y las estructuras corporativas— con fuentes autorizadas. Estas fuentes fiables figuran en la Lista de autoridades de registro de la GLEIF. Los emisores del LEI validan la información proporcionada por la entidad legal comparándola con los datos autorizados disponibles públicamente.
Dado que los modelos y agentes de IA dependen de datos estructurados y fiables para producir resultados precisos, esta validación autorizada es fundamental para evitar la propagación de información inexacta o no verificada dentro de los sistemas automatizados. Al demostrar claramente cómo y dónde se ha validado la información, el Sistema Global LEI proporciona una pista de auditoría clara y un origen de datos trazable. Esto reduce el riesgo de desinformación, respalda la fiabilidad del modelo y refuerza la integridad de los ecosistemas digitales.
Comprender la corroboración
El Sistema Global LEI utiliza tres niveles para indicar el grado de corroboración de los datos:
FULLY_CORROBORATED: Todos los elementos de datos de referencia se han validado con fuentes públicas autorizadas.
PARTIALLY_CORROBORATED: Al menos un elemento de datos no ha podido validarse con una fuente pública autorizada.
ENTITYSUPPLIEDONLY: No hay ninguna fuente pública autorizada disponible. La información proporcionada directamente por la entidad ha sido revisada por el Emisor del LEI, pero no puede verificarse de forma independiente con datos públicos.
Para garantizar que la validación se realice de forma coherente y transparente, la GLEIF mantiene una lista oficial de autoridades de registro, a cada una de las cuales se le asigna un identificador único de autoridad de registro (RA). Esta lista incluye registros mercantiles, supervisores financieros y otras fuentes autorizadas reconocidas en todo el mundo en las que se basan los emisores del LEI para validar la información de las entidades.
El identificador de la autoridad de registro y el identificador de la autoridad de validación correspondientes, junto con el identificador de registro de la entidad, se incluyen en cada registro LEI. Esto crea transparencia al permitir que cualquier usuario de datos vea exactamente qué fuente se utilizó para la validación.
Seguimiento del progreso en todo el sistema global del LEI
El panel de control de datos LEI de la GLEIF ofrece una visión específica de cómo se validan los registros LEI en las distintas jurisdicciones. Proporciona información sobre el nivel de corroboración aplicado y desglosa las métricas de validación por Emisor del LEI y por país. Esta transparencia permite a las partes interesadas analizar patrones, supervisar el rendimiento de la Calidad de datos y evaluar las prácticas de validación en todo el Sistema Global LEI. Al hacer públicas estas métricas, la GLEIF refuerza la rendición de cuentas y la mejora continua en todo el ecosistema.
A finales de febrero de 2026, el 87,64 % de los registros LEI estaban totalmente corroborados, lo que demuestra un alto nivel de validación en todo el sistema. El resto de los registros se componen de un 8,5 % clasificados como «solo suministrados por la entidad» y un 3,86 % como «parcialmente corroborados». Los registros parcialmente corroborados suelen estar relacionados con elementos de datos específicos que no son recopilados ni divulgados públicamente por la autoridad local competente. Los registros suministrados únicamente por la entidad suelen referirse a entidades que no están obligadas a registrarse ante una autoridad pública, o en los que determinada información no puede hacerse pública debido a restricciones legales o de privacidad.
En general, el alto porcentaje de registros totalmente corroborados y la supervisión continua a través del panel de control de datos del LEI demuestran un avance significativo en el refuerzo de la calidad de datos.
Promoción de la confianza global a través de la corroboración
En una economía digital cada vez más marcada por la automatización y la inteligencia artificial, es esencial disponer de datos fiables y trazables sobre las entidades. Al validar sistemáticamente los datos de referencia de las entidades con fuentes fidedignas y divulgar claramente el nivel de validación aplicado, la corroboración es un mecanismo fundamental que garantiza la transparencia y la integridad de los datos en todo el Sistema Global LEI. En última instancia, esto transforma los datos brutos en datos fiables, y los datos fiables en oportunidades.
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Zornitsa Manolova dirige el equipo de Gestión de la Calidad de los Datos y Ciencia de la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Desde abril de 2018, se encarga de mejorar y perfeccionar el marco establecido para la calidad de los datos y la gobernanza de los datos mediante la introducción de enfoques innovadores de análisis de datos. Anteriormente, Zornitsa dirigió proyectos de análisis de datos forenses en investigaciones financieras internacionales en PwC Forensics. Es licenciada en Ciencias de la Computación, con la especialidad de Aprendizaje Automático, por la Universidad Philipps en Marburg, Alemania.
