Mauro Sartori Koermandy; Vinicius Santos Andrade

DOI: 10.22167/2675-6528-202601246

Artículo elaborado por la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción.

Resumen

La obligación mensual de entrega de los archivos SPED Fiscal y EFD Contribuições, esenciales para la apuración de tributos como ICMS, IPI, PIS y COFINS, frecuentemente enfrenta desafíos debido a errores identificados por el Programa Validador y Asignador (PVA), que impiden la transmisión y exigen correcciones manuales, repetitivas y fallidas. El estudio tuvo como objetivo desarrollar una plataforma de ingeniería de datos para automatizar ajustes fiscales y apoyar el tratamiento de errores y advertencias en estos archivos. La metodología adoptada encuadró el problema bajo la perspectiva de la Ingeniería de Datos, estructurando un flujo de procesamiento que involucró la importación de los archivos fiscales y logs de validación, la identificación de inconsistencias, la aplicación de reglas de ajuste y la generación de nuevas versiones para revalidación. La solución fue desarrollada con base en la Arquitectura Limpia, organizando un flujo automatizado de importación, diagnóstico, ajuste, auditoría y exportación. Los resultados demostraron la viabilidad técnica de la plataforma, que permitió un mayor control del proceso, trazabilidad de las alteraciones y organización de las versiones generadas, consolidando funcionalidades que tradicionalmente exigían intervenciones manuales fragmentadas. Se concluyó que la propuesta se mostró eficaz para hacer la corrección de los archivos SPED más segura, rastreable, estandarizada y eficiente, contribuyendo a la conformidad tributaria.

Palabras clave: Automatización de procesos; Cumplimiento tributario; Escrituración digital; Calidad de la información; Trazabilidad.

1. Introducción

El Sistema Público de Escrituración Digital (SPED), instituido por el Decreto nº 6.022/2007 (BRASIL, 2007a), representa un hito en la modernización de la relación entre el fisco y los contribuyentes. Su finalidad es estandarizar y compartir información contable y fiscal en formato digital. Entre los módulos esenciales del SPED, se destacan la EFD Contribuições, que abarca la escrituración del PIS/Pasep, de la COFINS y de la CPRB, siendo obligatoria desde 2012 (BRASIL, 2012a). Otro módulo relevante es la EFD ICMS/IPI, también conocida como SPED Fiscal, dedicada a la escrituración de documentos fiscales y liquidaciones estatales (CONFAZ, 2009). La validación de estos archivos se realiza mediante el Programa Validador y Asignador (PVA), un software oficial de la Receita Federal que aplica reglas de consistencia e impide la transmisión de archivos que contengan errores.

La motivación para esta investigación surgió de la observación práctica de actividades de consultoría tributaria a lo largo de ocho años, en las cuales el ajuste de archivos fiscales se mostraba una tarea recurrente, técnicamente compleja y operacionalmente onerosa. En uno de los escenarios analizados, fue necesario realizar el ajuste retroactivo de veinticuatro archivos de la EFD Contribuições, que totalizaban aproximadamente cien millones de líneas. En otro contexto, el tratamiento de archivos fiscales se convirtió en una actividad mensual continua durante siete años, involucrando archivos con más de diez millones de líneas.

En ambos los casos, se identificaron dificultades significativas, como la dependencia de especialistas con conocimiento concentrado, la fragmentación de los procesos manuales entre editores de texto, hojas de cálculo y el propio PVA, y el bajo reaprovechamiento de las soluciones adoptadas. Los errores señalados por el PVA impedían la transmisión de los archivos, convirtiendo la corrección manual en un proceso repetitivo, propenso a fallos e ineficiente. Esta realidad evidenciaba la necesidad de un enfoque más estructurado para garantizar la conformidad fiscal y optimizar el trabajo.

Ante este panorama, se volvió imperativo proponer una solución capaz de estructurar y apoyar el proceso de ajuste fiscal de manera más segura, estandarizada y rastreable. La problemática se encuadró desde la perspectiva de la Ingeniería de Datos, y la arquitectura de la solución se basó en la Arquitectura Limpia, buscando un mayor control del proceso, la trazabilidad de los cambios y la organización de las versiones generadas. Este enfoque teórico y práctico busca mitigar las deficiencias de los métodos tradicionales de corrección.

Así, este trabajo se justifica por la necesidad de hacer la corrección de archivos SPED más segura, rastreable, estandarizada y eficiente, y tiene como objetivo desarrollar y evaluar una plataforma de ingeniería de datos para apoyar la lectura, el diagnóstico, el ajuste y la revalidación de archivos SPED, por medio de base de datos relacional, aplicación de ajustes en lote o de forma específica, registro auditable de los cambios y generación de nueva versión del archivo para revalidación.

2. Material y Métodos

La investigación se caracterizó como aplicada y exploratoria, orientada al desarrollo de una solución para el tratamiento de inconsistencias en archivos fiscales digitales. El enfoque metodológico combinó elementos cualitativos, empleados en el análisis del problema, en la recopilación de requisitos y en la definición de las reglas de ajuste, con elementos cuantitativos, utilizados en la observación del funcionamiento de la solución a lo largo del flujo de procesamiento, corrección y generación de nuevas versiones para revalidación. El desarrollo de la plataforma siguió una lógica iterativa e incremental.

El objeto empírico del estudio consistió en archivos del Sistema Público de Escrituración Digital (SPED), específicamente los módulos EFD Contribuciones y EFD ICMS/IPI (SPED Fiscal). Estos archivos, en formato texto plano, están delimitados por el carácter “pipe” (|) y organizados en bloques jerárquicos de registros. Para la implementación y validación de la plataforma, se utilizaron archivos reales anonimizados y archivos sintéticos, permitiendo pruebas controladas y la reconstrucción de la jerarquía entre registros.

La arquitectura de la solución se estructuró basándose en la Arquitectura Limpia (Martin, 2019), organizada en capas con responsabilidades bien definidas. Esta organización tuvo como objetivo separar las reglas de negocio de los elementos de interfaz, persistencia e infraestructura, favoreciendo la claridad del flujo de procesamiento y el mantenimiento del sistema. La arquitectura se distribuyó en cuatro capas principales: dominio, aplicación, infraestructura y presentación, como se ilustra en

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El entorno de desarrollo de la plataforma empleó PostgreSQL como sistema gestor de bases de datos (POSTGRESQL GLOBAL DEVELOPMENT GROUP, 2024) y Python como lenguaje principal de implementación (PYTHON SOFTWARE FOUNDATION, 2024). La interfaz gráfica se construyó con PyQt6. La base de datos se ejecutó en un contenedor Docker a través de Docker Compose, y la aplicación de escritorio se ejecutó localmente.

Para apoyo al desarrollo y validación, se utilizaron Visual Studio Code, DBeaver y pgAdmin. La etapa de pruebas contó con pytest y objetos simulados (“mocks”). Adicionalmente, se empleó apoyo de inteligencia artificial por medio de GitHub Copilot, con revisión y validación de las salidas por el autor, para optimizar el proceso de codificación.

La organización de los datos en PostgreSQL se estructuró con base en esquemas distintos para separar responsabilidades y garantizar el control sobre la información. Se adoptó un “schema” de referencia compartida para metadatos, un “schema” de la aplicación para control y configuración, y esquemas específicos por cliente para el almacenamiento aislado de archivos, reglas y logs. Esta estrategia se detalla en

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Las entidades de dominio se definieron para representar los elementos centrales del ciclo de importación, validación, ajuste y exportación de los archivos fiscales, concentrando la información esencial del problema. Entre los elementos modelados, se destacaron los registros SPED, los errores identificados por el Programa Validador y Firmador (PVA), las reglas de ajuste, los ciclos de validación y los artefactos de auditoría, según se presenta en

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Los casos de uso se definieron para representar las principales operaciones ejecutadas por la plataforma en el tratamiento de los archivos fiscales. Orquestaron acciones como la lectura de archivos, la identificación de inconsistencias, la aplicación de ajustes, el registro de cambios y la generación de nuevas versiones para su revalidación, manteniendo la coherencia con la Arquitectura Limpia. El diagrama general de casos de uso se presenta en

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El flujo de procesamiento de la plataforma se estructuró en etapas secuenciales y rastreables: carga, tratamiento y extracción. En la etapa de carga, se realizó la lectura del archivo SPED en formato de texto plano y del log de validación generado por el PVA, importando esta información al entorno relacional. Los registros fueron identificados, clasificados según el diseño y asociados a su posición secuencial, preservando la jerarquía, como se ilustra en

y

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El algoritmo de asociación entre el log del PVA y los registros importados fue desarrollado para relacionar los apuntes de errores y advertencias generados en la validación oficial con los respectivos registros almacenados. El sistema interpretó los mensajes del PVA, identificando el código del registro, el tipo de inconsistencia y la descripción del problema, vinculando cada inconsistencia al registro específico o a un conjunto de registros relacionados, como se demuestra en

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En la etapa de tratamiento, el flujo concentró las operaciones de asociación entre registros e inconsistencias, aplicación de reglas de ajuste, auditoría de los cambios y control de los ciclos de validación. El algoritmo de aplicación de reglas de ajuste ejecutó correcciones sobre campos específicos, permitiendo ajustes en lote o puntuales, siempre con registro del estado anterior y posterior de la información modificada, según se detalla en

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La etapa de extracción consolidó los datos ajustados y generó una nueva versión del archivo de acuerdo con el diseño requerido, permitiendo su envío a un nuevo ciclo de validación en el PVA. El sistema reorganizó los registros, recompuso los bloques y recalculó los registros totalizadores. El algoritmo de exportación y generación de la nueva versión del archivo SPED se ilustra en

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La auditoría y la trazabilidad de los cambios se estructuraron para registrar las modificaciones realizadas a lo largo de los ciclos de ajuste. Siempre que se aplicaba una regla de corrección, el sistema almacenaba el registro afectado, el campo modificado, el valor anterior y posterior, la regla utilizada, el momento de la operación y el vínculo con el ciclo correspondiente. Esta lógica se presenta en

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Después de la exportación de la nueva versión del archivo SPED, la plataforma apoyó la etapa de revalidación en el PVA, verificando si las inconsistencias habían sido eliminadas o reducidas. El archivo ajustado se sometía al proceso oficial de conferencia, generando un nuevo registro de errores, advertencias y avisos, lo que posibilitaba comparar la situación anterior y posterior al tratamiento, como se ilustra en

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La interfaz gráfica de la plataforma fue desarrollada para concentrar, en un único entorno, las principales operaciones necesarias para el tratamiento de los archivos SPED Fiscal y EFD Contribuciones. Permitió al usuario acceder a funcionalidades de importación, lectura del log del PVA, aplicación de reglas de ajuste, auditoría de los cambios, exportación de nuevas versiones y consulta a los informes de conferencia, como se evidencia en

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La estrategia de pruebas de la plataforma verificó el funcionamiento de las principales etapas del procesamiento de los archivos SPED, abarcando desde la importación de los datos hasta la generación de la nueva versión del archivo para revalidación en el PVA. Se ejecutaron pruebas sobre funcionalidades centrales en escenarios representativos de uso con archivos de SPED Contribuciones y SPED Fiscal, conforme a la estrategia presentada en

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Se tuvieron en cuenta aspectos de LGPD y seguridad, incluido el control de acceso, la organización de los perfiles de usuario, la segregación lógica de los datos procesados y el registro de las operaciones realizadas. Estos mecanismos tuvieron como objetivo reducir los riesgos operativos y reforzar la seguridad del entorno de tratamiento de los archivos fiscales, como se ilustra en

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3. Resultados y Discusión

Los resultados obtenidos con el desarrollo de la plataforma evidenciaron la viabilidad técnica de la solución propuesta para apoyar el tratamiento automatizado de inconsistencias en archivos SPED Fiscal y EFD Contribuições. La implementación permitió estructurar un flujo integrado de importación, asociación entre registros y apuntes del Programa Validador y Asignador (PVA), aplicación de reglas de ajuste, auditoría de las alteraciones, exportación de nuevas versiones y revalidación de los archivos procesados. Este encadenamiento demostró que el problema práctico identificado en el trabajo pudo ser tratado por medio de una solución organizada, rastreable y adherente al contexto fiscal analizado, superando las limitaciones de los procesos manuales fragmentados.

Desde el punto de vista operativo, la plataforma concentró en un único entorno funcionalidades que, en situaciones tradicionales, solían requerir consultas manuales, inspección directa del archivo de texto, repetición de ajustes y una nueva verificación en el PVA. Con ello, se observó una ganancia en la organización del proceso, mayor control sobre los ciclos de validación y mejor visibilidad de los cambios realizados en los registros. La asociación entre el log del PVA y los datos importados resultó particularmente relevante, ya que permitió transformar mensajes de error y advertencia en información estructurada para diagnóstico y corrección, optimizando significativamente el tiempo y la precisión de las intervenciones necesarias.

Arquitectura del sistema

La solución desarrollada se estructuró basándose en la Arquitectura Limpia, organizada en capas con responsabilidades bien definidas, de modo a separar las reglas de negocio de los elementos de interfaz, persistencia e infraestructura. Esta organización favoreció la claridad del flujo de procesamiento, el mantenimiento del sistema y la evolución gradual de la plataforma, permitiendo que componentes internos de la solución permanecieran menos dependientes de detalles externos de implementación. La arquitectura se distribuyó en cuatro capas principales: dominio, aplicación, infraestructura y presentación, conforme a los principios de Martin (2019), lo que garantizó una base sólida para la escalabilidad y la adaptabilidad del sistema.

En el contexto de este trabajo, la arquitectura se distribuyó en cuatro capas principales. La capa de dominio fue responsable de las entidades y reglas centrales del problema, mientras que la capa de aplicación orquestó los casos de uso. La infraestructura se destinó al acceso a bases de datos, lectura de archivos y servicios auxiliares, y la presentación fue responsable de la interfaz gráfica utilizada por el usuario. Esta estructura contribuyó a organizar el ciclo de importación, diagnóstico, ajuste, auditoría y exportación de los archivos fiscales, manteniendo una mayor separación de responsabilidades y adherencia al objetivo propuesto en el trabajo.

Estrategia de esquemas PostgreSQL

La organización de los datos en PostgreSQL se estructuró en base a esquemas distintos, con el objetivo de separar responsabilidades y garantizar un mayor control sobre la información tratada por la plataforma. Se adoptó una división entre un esquema de referencia compartida, destinado a los metadatos y estructuras comunes del sistema, un esquema de la aplicación, enfocado en los elementos de control y configuración, y esquemas específicos por cliente, destinados al almacenamiento aislado de archivos, reglas, logs y resultados de procesamiento. Esta estrategia favoreció la organización del entorno, redujo el riesgo de mezcla entre datos de contextos distintos y contribuyó a la trazabilidad de las operaciones realizadas a lo largo de los ciclos de validación.

En el contexto de la solución propuesta, el uso de esquemas específicos por cliente también permitió preservar la lógica de aislamiento de los datos y facilitar la replicación de la estructura necesaria para nuevos entornos de trabajo. Además, este enfoque apoyó la separación entre datos originales, datos ajustados y elementos auxiliares de procesamiento, manteniendo la coherencia con la propuesta de auditoría, versionado y control de los cambios aplicados a los archivos fiscales. La estrategia adoptada en la base de datos se convirtió en un componente importante para la organización técnica de la plataforma y para el soporte del flujo de diagnóstico, ajuste y revalidación desarrollado en este trabajo.

Entidades de dominio

Las entidades de dominio se definieron para representar los elementos principales involucrados en el ciclo de importación, validación, ajuste y exportación de los archivos fiscales. Estas entidades concentraron la información esencial del problema, independientemente de los detalles de la interfaz, la base de datos o la infraestructura, manteniendo la adherencia a la propuesta de Arquitectura Limpia. Entre los elementos principales modelados, se destacaron los registros SPED, los errores identificados por el PVA, las reglas de ajuste, los ciclos de validación y los artefactos de auditoría, todos organizados de manera a preservar la trazabilidad de los cambios realizados a lo largo del procesamiento.

En el contexto de la solución propuesta, este modelado permitió estructurar el núcleo del sistema en torno a los conceptos más relevantes del dominio fiscal tratado, favoreciendo la separación entre la regla de negocio y el detalle técnico de implementación. De esta forma, las entidades de dominio sirvieron como base para los casos de uso de la aplicación, apoyando operaciones como la lectura de archivos, la asociación entre registros e inconsistencias, la aplicación de ajustes y la generación de nuevas versiones para revalidación. Este enfoque es crucial para el mantenimiento de la integridad y consistencia de los datos fiscales a lo largo de todo el proceso de tratamiento.

Escenarios de uso

Los casos de uso se definieron para representar las principales operaciones ejecutadas por la plataforma a lo largo del ciclo de tratamiento de los archivos fiscales. A partir del modelado de las entidades de dominio y de la organización arquitectural adoptada, estos casos de uso pasaron a concentrar la orquestación de las acciones necesarias para la lectura de los archivos, la identificación de las inconsistencias, la aplicación de los ajustes, el registro de los cambios y la generación de nuevas versiones para revalidación. Esta organización permitió separar la lógica de negocio de las capas de interfaz e infraestructura, manteniendo coherencia con la propuesta de Arquitectura Limpia, lo que facilita la comprensión y la evolución del sistema.

En el contexto de la solución desarrollada, los casos de uso estructuraron el flujo funcional de la aplicación en torno a operaciones centrales, como la importación del archivo SPED, la carga del log del PVA, la asociación entre registros y apuntes de validación, la aplicación de reglas de ajuste, la auditoría del estado anterior y posterior, la exportación de la nueva versión del archivo y el control de los ciclos de validación. De esta forma, los casos de uso sirvieron como enlace entre el núcleo del dominio y los componentes externos de la solución, apoyando la ejecución coordinada de las etapas que componen el proceso de diagnóstico, ajuste y revalidación propuesto en este trabajo.

Flujo de procesamiento: carga, tratamiento y extracción

El flujo de procesamiento de la plataforma se estructuró para organizar, de forma secuencial y rastreable, las etapas de carga, tratamiento y extracción de los archivos fiscales. En la etapa de carga, el sistema realizó la lectura del archivo SPED en formato de texto plano y del log de validación generado por el PVA, promoviendo la importación de estas informaciones al entorno relacional. En ese momento, los registros fueron identificados, clasificados conforme al layout correspondiente y asociados a su posición secuencial en el archivo, preservando la jerarquía necesaria para las etapas posteriores de análisis y ajuste.

En la etapa de tratamiento, el flujo concentró las operaciones de asociación entre registros e inconsistencias, aplicación de reglas de ajuste, auditoría de los cambios y control de los ciclos de validación. Esta fase permitió actuar tanto sobre ajustes en lote como sobre intervenciones específicas, siempre con registro del estado anterior y posterior de la información modificada. Finalmente, en la etapa de extracción, la plataforma consolidó los datos ajustados y generó una nueva versión del archivo en conformidad con el diseño requerido, permitiendo su sumisión a un nuevo ciclo de validación en el PVA, garantizando la conformidad y la integridad de los datos.

Algoritmo de importación y clasificación de registros

El algoritmo de importación y clasificación de los registros SPED evidenció la lectura secuencial del archivo de texto, la identificación de los códigos de registro y la organización inicial de la información en la base de datos. Esta etapa permitió estructurar los datos importados de forma rastreable y adherente al diseño fiscal, sirviendo de base para las etapas posteriores de asociación con el log del PVA, aplicación de reglas de ajuste y reexportación del archivo. La lectura secuencial y la identificación precisa de los registros son fundamentales para garantizar que la estructura original del archivo se mantenga y sea correctamente interpretada por el sistema.

Complementariamente, la preservación de la jerarquía original del archivo exigió la vinculación entre registros padre e hijo a través de identificadores secuenciales. Esta representación jerárquica se implementó con el uso de los campos NUM_SEQ y NUM_SEQ_PAI, empleados para reconstruir, en la base de datos, el encadenamiento lógico entre los registros importados. Este enfoque asegura que la integridad estructural de los archivos SPED se mantenga, permitiendo que las operaciones de ajuste y revalidación se realicen de forma consistente y sin pérdida de contexto.

Algoritmo de asociación entre el registro del VA y los registros importados

El algoritmo de asociación entre el log del PVA y los registros importados fue desarrollado para relacionar, de forma estructurada, los apuntes de errores y advertencias generados en la validación oficial con los respectivos registros almacenados en la base de datos. Tras la importación del archivo fiscal y del log de validación, el sistema pasó a interpretar los mensajes emitidos por el PVA, identificando elementos como código del registro, tipo de inconsistencia, descripción del problema y, cuando disponible, referencias posicionales o contextuales necesarias para localizar el fragmento correspondiente en el archivo importado.

A partir de esta asociación, se hizo posible vincular cada inconsistencia al registro específico o al conjunto de registros relacionados con el problema identificado, permitiendo mayor precisión en el análisis y en la definición de las acciones correctivas. Este mecanismo redujo la necesidad de localización manual de los errores, fortaleció la trazabilidad entre el apunte de la PVA, el dato importado y la alteración posteriormente realizada, además de constituir una etapa intermedia fundamental entre la lectura estructural del archivo y la ejecución de los ajustes propuestos por la plataforma, garantizando un flujo de trabajo más eficiente y menos propenso a fallos.

Algoritmo de aplicación de reglas de ajuste

El algoritmo de aplicación de reglas de ajuste fue desarrollado para ejecutar, de forma controlada y rastreable, las correcciones necesarias sobre los registros previamente importados y asociados a los apuntes del log del PVA. A partir de la identificación de las inconsistencias y de la selección de la regla correspondiente, el sistema pasó a actuar sobre campos específicos del archivo fiscal, permitiendo ajustes en lote o intervenciones puntuales conforme al contexto de cada ocurrencia. Este proceso fue estructurado para preservar la adherencia al leiaute del SPED, evitando alteraciones fuera del ámbito de la inconsistencia identificada y manteniendo la conformidad tributaria.

Además de la ejecución de la corrección en sí, el algoritmo también registró el estado anterior y posterior de cada ajuste realizado, así como la regla aplicada, el momento de la operación y la referencia al ciclo de validación correspondiente. Este mecanismo fortaleció la trazabilidad de las modificaciones y apoyó la auditoría de los cambios promovidos por la plataforma. De esta manera, la aplicación de las reglas de ajuste constituyó la etapa central de tratamiento de la solución, conectando el diagnóstico de las inconsistencias a la generación de una nueva versión del archivo para revalidación en el PVA, proporcionando un control integral sobre el proceso de corrección.

Algoritmo de exportación y generación de la nueva versión del archivo SPED

La etapa de exportación completó el procesamiento de la plataforma, transformando los datos ajustados en un nuevo archivo SPED estructurado para una nueva validación en el PVA. En esta fase, el sistema reorganizó los registros según la secuencia exigida por el diseño oficial, recompuso los bloques, recalculó los registros totalizadores y grabó una nueva versión del archivo, preservando la trazabilidad del procesamiento realizado. Así, el usuario recibió un archivo corregido, consistente y listo para su verificación y transmisión, lo que representa un avance significativo en relación con los métodos manuales de corrección.

En esta etapa, la plataforma consultó la base de datos y recuperó la versión final correspondiente al último ciclo de ajuste completado, utilizando los registros ya corregidos y auditados. A continuación, el sistema recompuso el archivo en formato textual del SPED, generó una nueva versión para revalidación en el PVA y mantuvo almacenado el historial de las versiones anteriores, asegurando trazabilidad, control evolutivo y apoyo a la auditoría. Esta funcionalidad es esencial para garantizar la conformidad fiscal y la seguridad de la información, permitiendo a las empresas mantener un registro detallado de todas las alteraciones realizadas.

Algoritmo de auditoría y trazabilidad de los cambios

La auditoría y la trazabilidad de los cambios se estructuraron para registrar, de forma organizada, las modificaciones realizadas a lo largo de los ciclos de ajuste de los archivos SPED. Siempre que se aplicaba una regla de corrección, el sistema almacenaba el registro afectado, el campo modificado, el valor anterior, el valor posterior, la regla utilizada, el momento de la operación y el vínculo con el ciclo correspondiente. Este mecanismo permitió reconstruir el historial de los cambios, apoyar la verificación de los ajustes ejecutados, comparar versiones generadas durante el tratamiento del archivo y producir informes de auditoría, asegurando transparencia y control evolutivo.

La lógica de auditoría y trazabilidad de los cambios realizados en la plataforma evidenció el registro del estado anterior y posterior de los datos, la identificación de la regla aplicada y el vínculo con el ciclo de ajuste correspondiente. Por ejemplo, se registraron ajustes como la corrección de CFOP de 1.4 a ICRS en el ciclo V00, o la alteración de ALIQT_ICMS a 1eiça en el ciclo V02. Estos detalles son cruciales para la validación interna y para la revisión de los resultados obtenidos en cada etapa del tratamiento de los archivos fiscales, reforzando la confiabilidad de la plataforma.

Validación de la nueva versión del archivo y reprocesamiento del ciclo

Tras la exportación de la nueva versión del archivo SPED, la plataforma pasó a soportar la etapa de revalidación en el Programa Validador y Firmador (PVA), permitiendo verificar si las inconsistencias previamente identificadas habían sido eliminadas o reducidas. En esta fase, el archivo ajustado se sometía nuevamente al proceso oficial de verificación, generando un nuevo registro de errores, advertencias y avisos, lo que posibilitaba comparar la situación anterior y posterior al tratamiento realizado y, cuando aún persistían inconsistencias, reiniciar de forma iterativa un nuevo ciclo de validación, diagnóstico, ajuste, auditoría y exportación hasta la obtención de una versión más consistente para transmisión fiscal.

La lógica de revalidación de la nueva versión del archivo en el PVA y el reprocesamiento del ciclo cuando aún persisten inconsistencias evidenciaron el carácter iterativo de la solución propuesta. Se observó, por ejemplo, una reducción de errores de cuatro a dos, y de advertencias de tres a una, entre el log anterior y el nuevo log después de un ciclo de ajuste. Esta capacidad de reprocesamiento continuo es fundamental para garantizar que los archivos SPED alcancen el nivel de conformidad exigido, minimizando la necesidad de intervenciones manuales repetitivas y optimizando el tiempo de trabajo de los analistas fiscales.

Informes de conferencias y apoyo al análisis

La plataforma también se estructuró para proporcionar informes de conferencias y apoyo al análisis, con el objetivo de facilitar la interpretación de los datos procesados a lo largo de los ciclos de ajuste. A partir de la información importada, asociada, corregida y auditada, el sistema pasó a organizar vistas sintéticas y detalladas sobre las inconsistencias identificadas, los ajustes aplicados, los registros modificados y la evolución de cada ciclo de validación. Estos informes permitieron al usuario seguir el tratamiento realizado de forma más clara, reduciendo la dependencia de consultas directas a la base de datos y de verificaciones manuales en el archivo de texto.

Además de apoyar la conferencia operativa, los informes contribuyeron a la trazabilidad y al control técnico del procesamiento, ya que consolidaron evidencias sobre el comportamiento del archivo antes y después de las intervenciones realizadas. Por ejemplo, la plataforma mostró el número de errores identificados por ciclo, mostrando una reducción de 70 errores en el ciclo V00 a 2 errores en el ciclo V03, y detalló los ajustes aplicados, como la corrección de CFOP e IVA. De esta forma, la solución pasó a ofrecer no solo mecanismos de corrección, sino también instrumentos de seguimiento analítico, útiles para auditoría, validación interna y revisión de los resultados obtenidos en cada etapa del tratamiento de los archivos fiscales.

Interfaz gráfica de la plataforma y soporte a la operación del usuario

La interfaz gráfica de la plataforma fue desarrollada para concentrar, en un único entorno, las principales operaciones necesarias para el tratamiento de los archivos SPED Fiscal y EFD Contribuições, permitiendo al usuario acceder a funcionalidades de importación de archivos, lectura del log del PVA, aplicación de reglas de ajuste, auditoría de las alteraciones, exportación de nuevas versiones y consulta a los informes de conferencia. Además de centralizar estas operaciones, la interfaz fue concebida para apoyar el seguimiento del procesamiento en sus diferentes etapas, haciendo más clara la visualización de las inconsistencias identificadas, de los ciclos de validación, de los registros ajustados y de los resultados generados a lo largo de la operación.

La pantalla de visualización estructurada de los registros importados evidenció la organización de los datos cargados y el apoyo al análisis operacional de la información procesada por la plataforma. Esta funcionalidad permitió al usuario inspeccionar los registros SPED de forma detallada, con información sobre nivel, padre y campos, facilitando la identificación de problemas y la aplicación de correcciones. La interfaz, por lo tanto, no se limitó a ser un conjunto aislado de rutinas, sino que resultó en un ambiente funcional de apoyo al tratamiento técnico de los archivos SPED, promoviendo mayor eficiencia y seguridad en las operaciones fiscales.

LGPD y seguridad

La solución propuesta también consideró aspectos de control de acceso, organización de los perfiles de usuario, segregación lógica de los datos procesados y registro de las operaciones realizadas, con el objetivo de reducir riesgos operativos y reforzar la seguridad del entorno de tratamiento de los archivos fiscales. Aunque el enfoque principal del trabajo haya sido la automatización del diagnóstico, ajuste y revalidación de los archivos SPED, la plataforma fue estructurada para restringir operaciones conforme a los perfiles de acceso, mantener el aislamiento de los datos de los clientes por medio de esquemas específicos y registrar acciones ejecutadas por los usuarios.

La organización de los principales mecanismos de LGPD y seguridad considerados en la plataforma evidenció el control de acceso por perfiles, la separación lógica de los datos por cliente y el registro de las operaciones para fines de auditoría y trazabilidad. Por ejemplo, se implementaron perfiles de administrador, analista e invitado, con permisos limitados para cada uno, y un historial de logs registrando el usuario, la operación y el horario. Este enfoque demostró, a un nivel compatible con el alcance académico del trabajo, que el tratamiento automatizado de los archivos fiscales puede ser apoyado por mecanismos básicos de seguridad y gobernanza, con mayor control sobre el uso de la aplicación y trazabilidad del procesamiento realizado.

En resumen, los resultados obtenidos confirman la viabilidad de la plataforma de ingeniería de datos para automatizar ajustes fiscales y apoyar el tratamiento de errores y advertencias en archivos SPED. La solución demostró ser eficaz en la centralización de funcionalidades, en el aumento del control y la trazabilidad de los cambios, y en la organización de los ciclos de validación, contribuyendo a hacer la corrección de los archivos SPED más segura, estandarizada y eficiente, y, consecuentemente, a la conformidad tributaria de las empresas.

4. Conclusión

Este estudio buscó desarrollar una plataforma de ingeniería de datos para apoyar la lectura, el diagnóstico, el ajuste y la revalidación de archivos SPED Fiscal y EFD Contribuições, con el objetivo de hacer la corrección de inconsistencias fiscales más segura, rastreable, estandarizada y eficiente. Se verificó la viabilidad técnica de la solución propuesta, que estructuró un flujo integrado de importación de los archivos fiscales y logs de validación, asociación entre registros y apuntes del Programa Validador y Asignador (PVA), aplicación de reglas de ajuste, auditoría de las alteraciones y exportación de nuevas versiones para revalidación. La implementación demostró ganancias operativas significativas, al centralizar funcionalidades que antes exigían intervenciones manuales fragmentadas, promoviendo mayor control sobre los ciclos de validación y rastreabilidad de las modificaciones. La arquitectura basada en la Arquitectura Limpia y la estrategia de esquemas en PostgreSQL fueron fundamentales para la organización, mantenimiento y adaptabilidad del sistema, consolidando una contribución práctica relevante para la conformidad tributaria.

Aunque la plataforma ha demostrado ser eficaz, es importante reconocer que su desarrollo se produjo en un contexto académico, centrado en un conjunto específico de escenarios de inconsistencias y reglas de ajuste, sin el objetivo de reemplazar completamente el PVA ni de contemplar toda la complejidad normativa y operativa del universo fiscal. Además, los mecanismos de seguridad y gobernanza se implementaron a un nivel compatible con el alcance del trabajo. Para estudios futuros, se sugiere la migración de la aplicación a un entorno web, la creación de APIs para ampliar la integración con otros sistemas, el refuerzo de los mecanismos de control de acceso y la evolución hacia un modelo de Software como Servicio (SaaS), lo que permitiría una mayor escalabilidad y adaptabilidad a nuevos tipos de ajustes y rutinas de validación, ampliando su potencial de aplicación en contextos corporativos.

Referencias Bibliográficas

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MARTIN, R. C. 2019. Arquitetura limpa: o guia do artesão para estrutura e design de software. Rio de Janeiro: Alta Books.

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PYTHON SOFTWARE FOUNDATION. 2024. Python 3.11 Documentation. Disponível em: https://docs.python.org/3.11/. Acesso em: jan. 2026.

Artículo originario del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Ingeniería de Software del MBA USP/Esalq

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