Autor: Rmonas

Por Daniel Monastersky*

María trabaja en una fábrica textil del conurbano bonaerense. Hace ocho meses empezó a apostar en una plataforma que le apareció como anuncio mientras miraba un partido en su celular. Nunca leyó los términos y condiciones, nunca supo si el sitio estaba habilitado en la Argentina, y mucho menos imaginó que el dinero que transfería desde su billetera virtual terminaba en una cuenta que, técnicamente, ni siquiera podía rastrearse con claridad. Hoy debe el equivalente a tres sueldos y su historia, lamentablemente, no es un caso aislado. Es el retrato de miles de personas atrapadas en un circuito de apuestas online que operó durante años con una liviandad regulatoria alarmante.

Por eso, cuando el Banco Central de la República Argentina (BCRA) anunció la puesta en marcha de un sistema de “perfiles de riesgo” para detectar cuentas vinculadas a fraudes y a juego ilegal —una medida instrumentada a través de la Comunicación “A” 8473—, no puedo más que aplaudirlo. Y lo hago con conocimiento de causa: llevo años insistiendo, desde el ámbito legislativo y normativo, desde los medios y desde mis propias cuentas de redes sociales, en que la Argentina necesita herramientas concretas para combatir este flagelo.

Un problema que crece a la sombra del sistema financiero

El juego y las apuestas online dejaron de ser un fenómeno marginal. Se expandieron de la mano de la bancarización digital, las billeteras virtuales y las transferencias inmediatas, que hicieron que depositar dinero en un sitio de apuestas —habilitado o no— sea tan sencillo como pagar un servicio. La contracara de esa comodidad es que el sistema de pagos se convirtió, sin quererlo, en la autopista por la que circula buena parte del dinero del juego clandestino.

Durante mucho tiempo, la respuesta regulatoria fue fragmentaria: provincias bloqueando dominios por su cuenta, denuncias penales aisladas, un ente u otro tomando cartas de manera reactiva. Faltaba una mirada sistémica, la que hoy empieza a construir el propio Banco Central.

Qué cambia con la Comunicación “A” 8473

La norma dispone que el BCRA elaborará, con información pública, un indicador de riesgo por persona y lo pondrá a disposición —sin costo— de los administradores de transferencias inmediatas, quienes deberán distribuirlo entre bancos y proveedores de servicios de pago que ofrecen cuentas de pago (las billeteras virtuales, básicamente).

Ese perfil de riesgo podrá usarse en tres momentos clave: al monitorear transferencias en curso, al dar de alta a un nuevo cliente y durante las revisiones periódicas que exigen las normas de “conozca a su cliente” (KYC). La idea de fondo es simple y potente: si una cuenta empieza a mostrar patrones transaccionales inusuales —por ejemplo, funcionar como puente hacia otras cuentas asociadas a juego ilegal—, el sistema financiero debería poder advertirlo antes, y no después de que el daño ya esté hecho.

Es una medida gradual, todavía sin cronograma público ni detalle sobre qué bases de datos se integrarán, pero marca una dirección correcta: usar la infraestructura de pagos para cortar el financiamiento del juego clandestino, en lugar de perseguir sitio por sitio en una carrera que nunca se gana.

El punto ciego que la norma no resuelve

Ahora bien, atacar el flujo de dinero es necesario, pero incompleto. El juego ilegal no capta usuarios por casualidad: los capta a través de una maquinaria publicitaria extraordinariamente agresiva, que satura las transmisiones deportivas, las redes sociales y el contenido de los influencers más seguidos por adolescentes y jóvenes. Se puede blindar el sistema de pagos, pero si la publicidad sigue empujando a nuevos usuarios hacia esas plataformas —legales e ilegales por igual—, estamos secando un río sin cerrar la canilla.

Esa es, precisamente, la razón por la que impulsé en el Congreso un proyecto que hasta hoy no logró el tratamiento que merece: la prohibición de la publicidad y promoción, directa o indirecta, de sitios y aplicaciones de apuestas, resultados deportivos, casinos online y actividades relacionadas. La propuesta no se limita a los anuncios tradicionales: alcanza expresamente a la utilización de influencers y a cualquier otra forma de marketing encubierto, que es, hoy por hoy, el canal más efectivo —y menos regulado— para captar a un público joven y vulnerable.

Una vidriera de lujo: camisetas, canchas y caras conocidas

Y acá es donde el problema deja de ser abstracto y se vuelve un dato que cualquiera puede comprobar prendiendo la televisión un domingo. De los treinta equipos que compiten en la Primera División del fútbol argentino, alrededor de nueve o diez llevan el logo de una casa de apuestas o un casino online como sponsor principal en el pecho de la camiseta: Boca con Betsson, River con Betano, Independiente con Sportsbet, Racing también con Betsson, San Lorenzo con un casino online, Rosario Central y Newell’s con la misma marca, Argentinos Juniors, Independiente Rivadavia y Gimnasia y Esgrima de La Plata completan la lista. Son contratos millonarios —el de Boca con Betsson ronda los 7,5 millones de dólares anuales hasta 2028— y a esa vidriera se sumó, de cara al Mundial 2026, el propio seleccionado nacional, con Betano como nuevo sponsor de la AFA.

El fenómeno no se agota en las camisetas. Se completa con un ejército de caras conocidas —actrices, actores, conductores, conductoras, cantantes, streamers e influencers con millones de seguidores— que promocionan sitios de apuestas en sus redes sociales, muchas veces sin aclarar que se trata de plataformas que ni siquiera cuentan con habilitación en el país. Decenas de figuras públicas fueron denunciadas en los últimos dos años por este motivo; algunas terminaron imputadas por infracción al artículo 301 bis del Código Penal, que sanciona la promoción y captación de apostadores para sitios de juego clandestino, y debieron grabar videos de “reparación del daño” advirtiendo sobre los riesgos de la ludopatía. Solo en la Ciudad de Buenos Aires se denunció a más de ochenta influencers desde 2023.

En medio de ese paisaje, hay un caso que merece destacarse porque demuestra que no hacía falta esperar ninguna ley para tomar una decisión responsable: Vélez Sarsfield. El club de Liniers tenía desde 2021 un contrato de patrocinio con BPlay, una de las casas de apuestas online con mayor presencia en el fútbol argentino. En 2024, la nueva dirigencia —que había heredado ese acuerdo de la gestión anterior— decidió lisa y llanamente no renovarlo. El entonces vicepresidente del club, Augusto Costa, fue claro: el patrocinio no se alineaba con los valores históricos ni con el rol social de la institución, y desde el club se optó por reforzar, en cambio, programas de concientización sobre los riesgos del juego en las divisiones inferiores. La Cámara de Diputados, con el respaldo de legisladores de prácticamente todo el arco político, aprobó una declaración felicitando a Vélez por esa decisión.

Lo notable es que Vélez tomó esa determinación en medio de una crisis financiera que golpea a buena parte de los clubes argentinos, y renunciando conscientemente a un ingreso en dólares en un contexto de altísima volatilidad cambiaria. Es, hasta la fecha, el único caso de un club “grande” que le dio la espalda a este tipo de patrocinio en lugar de sumarse a la tendencia. Ojalá sea el primero de muchos, y no una anécdota aislada que la propia industria del juego se encargue de hacer olvidar.

Ahora bien: aunque suelo poner el foco en la palabra “ilegal” —y es cierto que la gran mayoría de esas promociones apuntan a sitios que operan sin ningún tipo de habilitación—, sería un error quedarnos tranquilos con los que sí tienen licencia provincial. El efecto sobre una persona con problemas de juego, sobre un adolescente que ve el logo de una casa de apuestas en la camiseta de su ídolo cada fin de semana, o sobre una familia que ve cómo uno de sus miembros cae en la ludopatía, es exactamente el mismo, tenga el operador ficha verde o roja ante el Estado. La legalidad de la fuente no vuelve inocuo el mensaje ni el mecanismo de captación: la exposición masiva, sostenida y naturalizada al juego es, en sí misma, el problema de salud pública. Por eso mi proyecto no distingue entre plataformas habilitadas y clandestinas: apunta a la publicidad y a la promoción como tales, sin excepciones.

Esto hay que cortarlo de raíz. Y lo digo sabiendo lo que implica decirlo: quienes venimos insistiendo desde hace años con este cambio radical no lo hicimos sin costo. Recibimos presiones, de todo tipo y desde distintos frentes, precisamente porque hay demasiado dinero en juego —nunca mejor dicho— para que este debate avance con la velocidad que la salud pública exige. Pero eso no cambia el diagnóstico: mientras la publicidad de apuestas siga siendo un negocio más rentable que la prevención, cada nueva Comunicación del BCRA correrá de atrás a un problema que se sigue fabricando, todos los fines de semana, delante de nuestros ojos.

Governance del dato, governance del daño

Como profesional que trabaja todos los días con protección de datos y gobernanza de la información, veo en la Comunicación “A” 8473 un ejemplo de cómo el buen uso de la información pública puede convertirse en una herramienta de protección social, siempre que se resguarde con el “tratamiento confidencial y responsable” que el propio BCRA promete. Pero también veo, con la misma claridad, que ninguna arquitectura de datos alcanza si no hay una política integral que ataque el problema en sus tres frentes: la captación publicitaria, la habilitación de los operadores y la trazabilidad del dinero.

Un llamado a completar el círculo

Celebro esta iniciativa del Banco Central y espero que sea el primer eslabón de una cadena regulatoria más completa. Pero la deuda pendiente sigue estando en el Congreso. Mientras la publicidad de apuestas siga circulando sin restricciones, cada perfil de riesgo que el sistema financiero logre detectar llegará, muchas veces, demasiado tarde: cuando la persona ya cayó en la trampa y la próxima “María” ya está mirando un anuncio en su celular.

Es momento de que el Poder Legislativo le dé al proyecto de prohibición de publicidad de apuestas el debate que se merece. El juego ilegal no se combate solo desde el sistema de pagos: se combate cerrándole todas las puertas de entrada.

*Daniel Monastersky es abogado especializado en privacidad y protección de datos, fundador y CEO de Data Governance Latam, director del CECyD en la Universidad Austral y host del podcast HumanOS en Infobae.

Imaginate que tu empresa depende de un proveedor de hosting. Un día, sin aviso previo, todos tus servicios dejan de andar. No podés facturar, no podés atender a tus clientes, ni siquiera podés entrar a bajar tus propios datos para mudarte a otro lado. Pasan las horas, pasan los días, y lo único que recibís es un comunicado de manual que habla de “reemplazo de un componente de conexión” y de trabajos para “normalizar el entorno”. Nada más. Ni una cifra, ni un plazo, ni una explicación real.

Eso es lo que vivieron esta semana miles de usuarios de DonWeb, después de que una falla dejara caído el 100% de los Cloud Servers del nodo NOVA. Coaches, pymes, estudios profesionales: negocios enteros con la persiana bajada durante días, mientras la empresa administraba el silencio como si fuera parte del servicio.

El problema no es la caída. Es lo que vino después

Los sistemas se caen. Eso, lamentablemente, es parte de operar infraestructura crítica y ninguna empresa está exenta. Lo que no debería tener excusa es la respuesta: un comunicado que suena más a parte de prensa redactado para no decir nada que a una rendición de cuentas real. “No existe riesgo de pérdida de datos”, dijeron. Sin métricas, sin cronología, sin una sola precisión sobre el alcance real del incidente. La confianza no se recupera con una frase tranquilizadora; se recupera con información verificable.

Lo planteé en el hilo que disparó la conversación: la magnitud de lo que pasó ameritaba mucho más que eso. Y la respuesta de la comunidad en Twitter/X lo confirmó de sobra. No fue una queja aislada, fue una catarata de usuarios frustrados, algunos de ellos con su negocio literalmente parado, otros directamente imposibilitados de entrar a exportar sus propios datos para irse a otro proveedor. Eso no es un detalle técnico menor: es quedar secuestrado por la misma empresa que te falló.

Lo grave: nada de esto es ilegal

Y acá está el verdadero problema, el que me interesa remarcar: hoy en Argentina, una empresa puede tener un incidente que afecte al 100% de su infraestructura, decidir contar lo mínimo indispensable, tardar días en dar señales de vida, y no violar una sola norma. La Ley 25.326 no establece ninguna obligación de notificar incidentes de seguridad, ni a los titulares de los datos ni a la AAIP. La autoridad de aplicación lo recomienda dentro de las obligaciones generales de seguridad, pero una recomendación no obliga a nadie a nada. Es una sugerencia con la que cualquier empresa puede quedar bien parada haciendo lo mínimo.

Esa laxitud no es neutral. Termina premiando el silencio. Mientras comunicar con transparencia implica exponerse a la crítica pública, no comunicar no tiene ningún costo legal. Así de simple, así de desalentador.

Un sistema pensado para proteger a la empresa, no al usuario

La Ley 25.326 tiene más de dos décadas y sigue vigente prácticamente intacta en este punto, mientras el país entero se mudó a la nube, tercerizó su infraestructura crítica y depende por completo de proveedores tecnológicos para sostener cualquier actividad económica. No es un desfasaje menor: es una ley diseñada para un mundo que ya no existe, aplicada sobre un ecosistema digital completamente distinto.

El resultado es previsible: los usuarios no tienen ninguna herramienta legal para exigir una explicación completa y oportuna. No pueden tomar decisiones informadas sobre sus propios datos porque no cuentan con la información necesaria para hacerlo. Y la autoridad de aplicación pierde cualquier posibilidad de intervenir a tiempo, porque se entera de los incidentes -si se entera- por Twitter, no por una notificación formal. La reputación quedó como único mecanismo de control. Y la reputación no repone datos perdidos, no compensa a una pyme que estuvo días sin facturar, ni le devuelve a nadie la posibilidad de haber tomado una decisión distinta a tiempo.

La buena voluntad no escala

Comunicar con transparencia el alcance, el impacto, las medidas adoptadas y el estado de recuperación de un incidente debería ser lo mínimo esperable de cualquier proveedor serio, sin que haga falta una ley que lo obligue. Pero seamos honestos: si dependemos de la buena voluntad corporativa para garantizar derechos básicos, ya sabemos cómo termina esa historia. La buena voluntad no escala, y mucho menos cuando lo que está en juego es la reputación de la propia empresa que tiene que dar la cara.

Por eso la discusión no puede quedar en el plano de las buenas prácticas. Argentina necesita, ya, una reforma de su ley de protección de datos personales que incorpore la obligación expresa de notificar incidentes de seguridad -tanto a los titulares de los datos como a la AAIP- dentro de plazos concretos y con contenido mínimo obligatorio. No es una idea exótica ni una imposición burocrática: es el estándar que rige hace años en buena parte del mundo. El RGPD europeo exige notificar a la autoridad dentro de las 72 horas de conocido el incidente, con multas severas para quien no lo haga. Argentina, que supo tener uno de los regímenes de protección de datos más avanzados de la región, hoy quedó rezagada frente a una exigencia que en otros lugares ya es moneda corriente.

¿Cuántos incidentes como el de DonWeb están pasando ahora mismo, en otras empresas, sin que nadie se entere porque no hubo un hilo de Twitter que los visibilizara? Esa es la parte más inquietante de todo esto: lo de DonWeb se supo porque generó ruido público, no porque el sistema esté diseñado para que se sepa.

Mientras la reforma de la Ley 25.326 siga cajoneada, cada incidente de seguridad va a seguir resolviéndose de la misma manera: puertas para adentro, con la empresa decidiendo unilateralmente cuánto le cuenta al usuario sobre lo que pasó con su propia información. Eso no es un problema de comunicación corporativa. Es un problema de derechos, y ya es hora de tratarlo como tal.

Un ingeniero de Samsung tenía un problema simple: el código fuente de un equipo de fabricación de chips tiraba un error que no lograba destrabar. Como cualquier desarrollador del mundo en marzo de 2023, abrió ChatGPT, pegó el fragmento de código y le pidió ayuda para corregirlo. En minutos tuvo la solución. Lo que no sabía —o no dimensionó— es que acababa de sacar información de propiedad intelectual de la compañía y entregársela a un servidor externo, fuera de cualquier control corporativo. No fue el único: en las semanas siguientes, otro empleado subió a la misma herramienta el código de un test para detectar chips defectuosos, y un tercero grabó una reunión interna, la transcribió y le pidió a la IA que le armara la minuta. Tres personas, tres áreas distintas, un mismo gesto. Ninguna robó nada. Ninguna tuvo mala intención. Samsung terminó prohibiendo el uso de IA generativa en toda la compañía, pero para entonces la información ya había salido y no había forma de traerla de vuelta.

Esto ya pasó. Y la pregunta que debería inquietar a cualquier empresa hoy no es si le puede pasar lo mismo, sino si ya le está pasando ahora mismo, sin que nadie se haya dado cuenta.

El empleado común

No hace falta ser ingeniero para que le suceda algo así. Lo hace la persona de recursos humanos que le pide a un chatbot gratuito que le redacte una carta de desvinculación con datos reales de un empleado. Lo hace el vendedor que sube una planilla de clientes para que la IA le arme una estrategia de ventas. Lo hace el abogado que pega un contrato en negociación para pedir una revisión más rápida. Ninguno de ellos piensa que está haciendo algo peligroso. Están, simplemente, tratando de hacer mejor su trabajo con la herramienta que tienen a mano.

Ese comportamiento tiene nombre: Shadow AI, o “IA en las sombras”. Es el uso de chatbots, asistentes o aplicaciones de inteligencia artificial que los empleados incorporan a su rutina sin que el área de sistemas o de seguridad de la empresa lo sepa, lo apruebe o pueda monitorearlo. No es un fenómeno de una industria en particular ni de un tipo de empresa en particular. Es lo que hace, todos los días, una cantidad enorme de personas alrededor del mundo.

Qué información se está cargando

El problema no es abstracto. Tiene nombre y apellido, literalmente. Según Cyberhaven Labs, que analizó el comportamiento de aproximadamente siete millones de trabajadores, el 34,8% de los datos corporativos que hoy se comparten con herramientas de inteligencia artificial son sensibles, contra apenas el 10,7% de hace dos años. En otras palabras: la proporción de datos corporativos sensibles que los empleados introducen en herramientas de IA se triplicó en dos años.

¿Qué tipo de información es esa? Contratos en negociación. Currículums con datos personales de candidatos. Bases de datos de clientes. Código fuente. Números de una negociación que todavía no se cerró. Historias clínicas, en el caso de empresas de salud. Nada de eso es robado en el sentido tradicional del término. Simplemente se pega en una ventana de chat, y desde ese momento la información puede quedar procesada o almacenada por un tercero bajo condiciones que la empresa debe conocer y evaluar.

El problema

Acá aparece el núcleo real del asunto, y es una frase que vale la pena subrayar: el problema no es que los empleados usen inteligencia artificial. El problema es que las empresas todavía no saben qué información están entregándole.

No es un problema de mala fe ni de falta de compromiso. Es un problema de visibilidad. Muchas organizaciones no tienen un inventario completo de qué herramientas de IA circulan puertas adentro, más allá de las pocas que aprobaron formalmente. Y lo que no se puede ver, no se puede proteger.

La falsa sensación de seguridad

Hay una ilusión bastante cómoda en muchas empresas: creer que el problema está resuelto porque alguien bloqueó ChatGPT desde la red corporativa. Pero bloquear una herramienta no significa controlar el uso de inteligencia artificial. Significa, en el mejor de los casos, controlar una puerta. Y mientras tanto, hay otras abiertas: el celular personal, una cuenta particular, una notebook, una extensión del navegador o una función de IA que apareció dentro de un software que la compañía ya utilizaba.

“No tenemos ChatGPT habilitado” no es lo mismo que “nuestros empleados no usan inteligencia artificial”. La usan desde el celular, desde una cuenta personal, desde una notebook que sacan de la oficina, o desde una función de IA que ya viene incorporada, sin que nadie la haya activado a propósito, dentro de un software que la empresa contrató hace años para otra cosa. Prohibir una herramienta no elimina el hábito: solo lo empuja a un lugar todavía más difícil de ver.

La pregunta incómoda es mucho más sencilla: ¿cuántos de esos datos que hoy creemos que están dentro de la empresa ya fueron copiados y pegados en una herramienta de IA? Probablemente nadie tenga la respuesta. Y ese es, precisamente, el problema.

El costo

Este no es un riesgo teórico, tiene un precio, y ese precio ya fue medido. Según el Cost of a Data Breach Report 2025 de IBM, una de cada cinco organizaciones relevadas reportó una filtración vinculada con Shadow AI. Entre las organizaciones que sufrieron incidentes relacionados con IA, el 97% dijo no contar con controles adecuados de acceso. El impacto económico es todavía más duro: cuando el Shadow AI está involucrado, el costo total de una filtración sube en promedio 670.000 dólares por encima del costo habitual de una brecha de seguridad.

Y conviene hacer una aclaración antes de seguir: ni siquiera contratar una herramienta de IA de forma oficial y pagar por ella elimina el riesgo por completo. En marzo de 2023, un bug en la librería de código abierto Redis-py, utilizada por OpenAI para gestionar parte de la infraestructura de ChatGPT, hizo que durante una ventana de nueve horas algunos usuarios de ChatGPT Plus pudieran ver información relacionada con otros suscriptores activos. La información potencialmente expuesta incluía nombre, correo electrónico, domicilio de facturación, tipo de tarjeta, últimos cuatro dígitos y vencimiento. OpenAI señaló que el fallo pudo haber expuesto información de pago del 1,2% de los suscriptores Plus activos durante esa franja horaria y aclaró que no se habían expuesto números completos de tarjeta. Fue un error técnico. Pero deja una lección clara: la seguridad de los datos que viajan hacia una IA no depende solo de lo que hace el empleado. Depende también de la robustez del lado que los recibe, algo que ninguna empresa que delega esa información controla del todo.

A esto se suma el costo legal y reputacional, que no siempre entra en una planilla de Excel pero pesa igual: datos personales de clientes o empleados que terminan, sin que nadie lo autorizara, siendo procesados por un proveedor de IA. En materia de protección de datos, eso puede implicar obligaciones y riesgos regulatorios concretos, además de eventuales problemas vinculados con secreto comercial, confidencialidad y responsabilidad frente a terceros.

Qué debería hacer una empresa mañana mismo

Prohibir la IA puede ser la decisión más sencilla de tomar y, al mismo tiempo, una de las menos útiles. Porque el empleado no deja de necesitar resolver el problema que tenía delante. Si la herramienta autorizada no existe, buscará otra. Y cuando la empresa finalmente descubra qué ocurrió, el dato ya habrá salido.

La respuesta, entonces, es gobernarla. Y eso empieza con pasos simples, que cualquier empresa puede dar sin esperar una gran reforma regulatoria:

• Mapear, primero que nada, qué herramientas de IA están usando realmente los equipos, más allá de las que la empresa aprobó formalmente.
• Ofrecer una alternativa corporativa segura y accesible. Si la empresa no da una herramienta buena, el empleado va a buscar una por su cuenta, y ahí empieza todo de nuevo.
• Escribir y comunicar una política clara, con ejemplos concretos de qué información nunca debe salir de los canales controlados: datos de clientes, información financiera, código fuente, contratos en negociación.
• Entender que esto es, ante todo, un problema de gobernanza de datos, no una cuestión de disciplina individual. La responsabilidad final es de quien decide cómo se administra la información de la empresa, no de quien —de buena fe, y con la mejor intención— trató de resolver más rápido su trabajo del día.

La inteligencia artificial ya está adentro de las empresas. El problema es que muchas todavía no saben por dónde entró, qué información está viendo ni qué está saliendo con ella.

La discusión, entonces, ya no debería ser si los empleados pueden usar IA. La discusión es quién gobierna los datos cuando la IA empieza a formar parte del trabajo cotidiano.

Porque cuando una empresa descubre qué información salió por una ventana, normalmente ya es demasiado tarde para cerrarla.

La discusión sobre inteligencia artificial se corrió de lugar: el problema ya no es qué contesta un modelo, sino qué hace un agente en nombre de la organización —y si alguien puede probarlo después.

Durante los últimos dos años discutimos la inteligencia artificial como si fuera un problema de contenido: qué responde el modelo, si alucina, si discrimina, si reproduce material ajeno. Esa discusión no terminó, pero quedó corta. Lo que hoy se está desplegando en las organizaciones de la región no responde: ejecuta. Abre un ticket, consulta una base, escribe en un CRM, cruza un padrón, aprueba un reintegro, contesta un correo, invoca a otro sistema y, cada vez con más frecuencia, invoca a otro agente.

Ese desplazamiento —del asistente al agente— no es una mejora de producto. Es un cambio de naturaleza. Un modelo que sugiere deja al humano en el centro de la decisión. Un agente que actúa lo corre del centro. Y cuando el humano se corre, se corren con él tres cosas que el Derecho necesita para funcionar: la autoría del acto, la voluntad que lo respalda y la prueba de lo que efectivamente ocurrió.

El punto ciego: nadie sabe cuántos agentes tiene

En los relevamientos que venimos haciendo en Data Governance Latam, la pregunta que más incomoda no es sobre modelos ni sobre proveedores. Es mucho más simple: ¿cuántos agentes están corriendo hoy en su organización, con qué credenciales y contra qué datos? La respuesta casi nunca existe en un documento. Existe, en el mejor de los casos, en la cabeza de tres personas de distintas áreas que nunca se sentaron juntas.

Esto no ocurre por negligencia. Ocurre porque la adopción de agentes no pasa por el circuito clásico de compra de tecnología. Vienen embebidos en suites que la empresa ya tiene licenciadas, se activan con un toggle, se configuran desde un área de negocio y se conectan a los mismos repositorios donde están los datos personales, las historias clínicas, los legajos del personal, la cartera comercial. El resultado es un parque de automatismos que crece más rápido que el inventario que debería describirlo.

Un agente no es una herramienta más: es un tratamiento de datos con autonomía operativa y credenciales propias.

Los riesgos que no están en el checklist

El análisis de riesgo tradicional de IA —sesgo, exactitud, transparencia— sigue siendo necesario, pero no alcanza para describir lo que introduce un agente. Hay cuatro problemas que aparecen sistemáticamente y que rara vez están cubiertos por las políticas vigentes:

• Permisos heredados. El agente suele operar con las credenciales del usuario que lo habilitó, o con una cuenta de servicio sobredimensionada. Hereda accesos que ese usuario jamás ejerció en la práctica, y los ejerce todos, a velocidad de máquina.
• Superficie de ataque semántica. La inyección de instrucciones —en un correo, en un documento, en el contenido de una web que el agente lee— convierte a un dato de entrada en una orden. El perímetro deja de ser la red y pasa a ser el texto.
• Cadena de terceros opaca. El agente llama a un modelo, que llama a una API, que llama a otro servicio. La transferencia internacional de datos deja de ser un evento contractual identificable y pasa a ser un comportamiento en tiempo de ejecución.
• Ausencia de registro útil. Muchas plataformas registran que hubo una interacción, no qué datos se leyeron, con qué instrucción, bajo qué versión de modelo y con qué salida. Es un log contable, no un log probatorio.

El problema no es el incidente: es no poder reconstruirlo

Toda la arquitectura regulatoria en materia de protección de datos —de la Ley 25.326 al RGPD, de la Ley 21.719 chilena a la LGPD brasileña— descansa sobre el principio de responsabilidad proactiva. Y la responsabilidad proactiva, despojada de retórica, significa una sola cosa: capacidad de demostrar. No basta con haber hecho las cosas bien; hay que poder probar que se hicieron bien, ante un regulador, ante un juez o ante un titular que ejerce sus derechos.

Ahí es donde el modelo agéntico expone la debilidad más seria. Cuando un proceso automatizado deriva en una filtración, en una decisión errónea o en un uso de datos fuera de finalidad, la primera pregunta del expediente no es técnica ni ética: es probatoria. Quién autorizó, qué instrucción recibió el sistema, a qué información accedió, en qué momento, y si la salida fue producto de una regla, de un modelo o de una manipulación externa. Sin trazabilidad diseñada de antemano, la accountability es una declaración de buenas intenciones que no sobrevive al primer requerimiento formal.

Conviene anotar un dato de mercado que anticipa hacia dónde va esto: los aseguradores ya están ajustando la letra chica. Las coberturas cíber tradicionales fueron redactadas para incidentes con un atacante externo y un vector identificable, no para un sistema propio que actuó autónomamente dentro del perímetro. La discusión sobre exclusiones y sobre qué evidencia se exige para liquidar un siniestro va a llegar a los directorios antes que la mayoría de las normas específicas.

La continuidad lógica del data governance

Frente a este escenario aparece la tentación de tratar la gobernanza de IA como una disciplina nueva, con su propio comité, su propio marco y su propia consultoría. Creemos que es un error de diagnóstico, y en Data Governance Latam lo venimos sosteniendo desde antes de que los agentes fueran el tema de la temporada: gobernar agentes no es empezar de cero, es la continuidad lógica de gobernar datos.

Quien ya construyó un inventario de bases y flujos tiene el esqueleto del inventario de agentes. Quien definió finalidades, bases de licitud y plazos de conservación tiene el criterio para evaluar si un automatismo puede acceder a un dato. Quien tiene un ROPA vivo, un procedimiento de evaluación de impacto y una matriz de roles y accesos ya construyó tres de los cinco controles que un agente necesita. Y quien trabajó la gestión de proveedores sabe que la pregunta relevante nunca fue el logo del proveedor, sino qué hace con los datos y qué evidencia entrega cuando algo sale mal.

La organización que hizo ese trabajo no tiene que reinventarse: tiene que extender su marco a un actor nuevo que no es humano, no es un empleado, no es exactamente un sistema pasivo y sin embargo actúa con efectos jurídicos. La que no lo hizo va a descubrir que el problema nunca fue la IA. Era la gobernanza de datos que se venía postergando, ahora con un multiplicador de velocidad encima.

Cinco preguntas para llevar al directorio

Más allá de los marcos y las certificaciones, hay cinco preguntas que cualquier órgano de administración debería poder responder hoy, sin convocar a un consultor:

1. Inventario. ¿Existe un registro único de agentes en producción, con responsable asignado por cada uno?
2. Alcance. ¿Sabemos a qué datos accede cada agente y por qué necesita ese acceso y no uno menor?
3. Intervención humana. ¿Qué decisiones puede tomar un agente sin validación humana, y quién definió ese umbral?
4. Evidencia. Si mañana hay un requerimiento de la autoridad de control, ¿podemos reconstruir qué hizo el agente, con qué datos y bajo qué instrucción?
5. Salida. ¿Existe un procedimiento probado para apagar un agente y contener su efecto, o solo sabemos cómo encenderlo?

Ninguna de las cinco es una pregunta de tecnología. Las cinco son de gobierno.

El horizonte normativo

El marco regulatorio se está moviendo, aunque de manera despareja. En Europa, el AI Act ya definió obligaciones escalonadas y la revisión del régimen de responsabilidad por productos alcanza al software. En la región, la Ley 21.719 de Chile instala un estándar de cumplimiento con autoridad de control y régimen sancionatorio propio; Brasil discute su marco de IA sobre una base de protección de datos ya madura; y en Argentina el proyecto de reforma de la ley de datos personales continúa en debate, con una discusión pendiente sobre decisiones automatizadas que no se puede resolver copiando artículos ajenos.

Pero apostar todo a la fecha de entrada en vigencia de una norma es un error de cálculo. La exigencia no va a llegar por vía regulatoria: va a llegar por contrato o mercado. Los cuestionarios de terceros, las cláusulas de auditoría de los clientes grandes, van a pedir evidencia de control sobre agentes bastante antes de que exista un régimen sancionatorio específico. Como siempre, la cadena de suministro regula más rápido que el legislador.

La conclusión es incómoda pero simple: la IA agéntica no crea un problema nuevo de gobernanza de datos. Lo hace visible, lo acelera y lo vuelve imposible de postergar.

En Data Governance Latam sabemos cómo ayudarte. Aguardamos tu contacto en contacto@datagovernancelatam.com

Por Daniel Monastersky – www.danielmonastersky.com

La semana pasada me escribió un DPO senior de una entidad financiera de la región. Le habían ofrecido un puesto en una compañía global, contratación remota desde su país, y no sabía cuánto pedir. Tenía siete años de experiencia, certificaciones internacionales, dirigía un equipo de cinco personas y había liderado dos auditorías regulatorias complejas. Su pregunta era simple: “¿Cuánto cobra alguien como yo, hoy, en este mercado?” La respuesta honesta es incómoda: nadie lo sabe con certeza.

Esa conversación se repite cada semana. Un CISO recién promovido que negocia su nuevo contrato. Una empresa que abre una posición de Data Governance Officer y no encuentra referencias confiables para armar la oferta. Un equipo de prevención de fraudes que quiere retener a sus analistas y descubre, demasiado tarde, que el mercado los paga el doble. Un abogado especializado en AI & Legal Tech que duda si quedarse o sumarse a una firma del exterior que le triplica el ingreso en dólares.

Detrás de cada una de esas conversaciones hay un problema estructural que llevamos años postergando: el ecosistema de privacidad, gobierno de datos, ciberseguridad y prevención de fraudes en América Latina no tiene un estudio de mercado propio. Los relevamientos de los estudios jurídicos miden abogados. Los de recursos humanos miden talento general. Los de ciberseguridad miden seguridad. Nadie mira fraude. Y absolutamente nadie cruza, sobre un mismo dataset, lo que pasa con la remuneración, la demanda, la escasez de skills, las modalidades de trabajo y el impacto real de la inteligencia artificial sobre nuestros perfiles.

El resultado es predecible: profesionales que negocian a ciegas, empresas que arman bandas salariales por intuición, equipos que pierden gente por no entender la varianza que introdujo el trabajo remoto internacional. Porque ese es el elefante en la habitación que casi nadie mide bien: la diferencia entre cobrar de un empleador local y cobrar de un empleador del exterior, en remoto, en dólares. Esa única variable explica buena parte de la dispersión salarial que hoy define al ecosistema regional. Y, sin embargo, no aparece en ningún estudio serio.

Por eso, desde DGL TALENT —el brazo de talento de Data Governance Latam— estamos produciendo, en alianza con el CECyD | Centro de Estudios en Ciberseguridad y Datos de la Universidad Austral, el primer relevamiento regional que mide, sobre un mismo dataset, remuneración y condiciones de mercado del ecosistema completo de profesionales que protegen, gobiernan y defienden el dato en América Latina.

Cinco verticales, una sola investigación: Privacidad, Gobierno de Datos, Ciberseguridad, AI & Legal Tech, y Prevención de Fraudes y Crimen Financiero. Toda la pirámide, del analista junior al C-level. Sin recortes ejecutivos, sin sesgos sectoriales: el mercado completo, medido con rigor académico y la profundidad que solo da el cruce con la práctica.

Esta investigación se inscribe en una agenda institucional que venimos consolidando desde hace más de un año. En el CECyD de la Austral ejercemos la co-dirección junto a Pedro Adamović desde marzo de 2025, con el objetivo de posicionar al centro como el espacio de referencia regional en investigación aplicada sobre estos cinco verticales. En esa misma línea, Facundo Malaureille Peltzer asume como Coordinador del área de Privacidad, sumando una de las trayectorias más respetadas de la región en protección de datos. Y Sofia Mónaco se incorpora como Head de DGL.TALENT, liderando desde la práctica una vertical de búsqueda y consultoría especializada que hoy no tenía equivalente en LATAM. El estudio es, precisamente, el primer gran output que articula esa agenda académica con la práctica de mercado.

La metodología es exigente y la distribución también. La base se construye a través de los canales de los socios de DGL.TALENT y de la comunidad de más de 1500 profesionales formados con CECyD · Universidad Austral, con un objetivo de muestra de 400 a 600 respuestas válidas —el umbral necesario para producir cortes confiables por rol y por país—. La encuesta es completamente anónima y la investigación va a producir cuatro entregables a partir de ese único dataset: una Salary Guide LATAM con rangos por rol, seniority y país; un benchmark de remuneraciones transversal; un informe de mercado que cruce movilidad, demanda, skills críticos e impacto de la IA; y capítulos verticales específicos para DPO, CISO, Data Governance Officer, AI & Legal Tech y Prevención de Fraudes.

Vale la pena detenerse en lo que esto significa. Hasta hoy, nadie en América Latina había medido a este ecosistema como un todo. No existía la conversación. Se discutía, eso sí: en pasillos, en grupos de WhatsApp, en negociaciones a puertas cerradas. Pero no había evidencia. No había un dataset compartido que permitiera, por ejemplo, demostrar la brecha entre empleadores locales y empleadores internacionales en remoto, o cuantificar cuánto vale realmente una certificación, o entender cuál es el techo salarial real de un DPO en Argentina, México o Colombia.

Por primera vez, lo va a haber. Y va a estar producido desde adentro del ecosistema —no desde una consultora generalista que llega a esto desde afuera—, con la doble pertenencia académica y profesional que exige una investigación de esta naturaleza.

Hace años que discutimos, sin saberlo, sobre datos que no existen. La novedad no es que ahora vayamos a tener una opinión más informada. La novedad es que vamos a tener, por primera vez, los datos.

Por Daniel Monastersky – www.danielmonastersky.com

Hubo un momento, hace ya muchos años, en que me di cuenta que el camino que había elegido no terminaba en un escritorio.

Para entender ese momento hay que retroceder un poco más. Fui a la ORT, y aunque entonces no podía saberlo, ahí empezó todo lo que vino después. En esa época me imaginaba ingeniero electrónico: el plan era construir cosas, entender cómo funcionaban por dentro, vivir cerca de la tecnología desde el lugar más concreto posible. El plan cambió —los caminos rara vez son rectos—, pero ese chip nunca se desactivó. Cuando años después llegué al derecho informático, no llegué desde el derecho buscando aplicarlo a la tecnología: llegué desde alguien que siempre había mirado la tecnología y, en algún momento, encontró que el derecho era una herramienta para incidir sobre ella.

Había empezado, entonces, como abogado especializado en derecho informático y privacidad.

Me recibí en 2004 y, casi sin pausa, fundé Techlaw. Era uno de los primeros estudios jurídicos de la región dedicados exclusivamente al derecho informático y a las nuevas tecnologías. Suena lindo dicho hoy. En ese momento era, sobre todo, una apuesta a contramano. El mercado no existía, los clientes no sabían todavía que necesitaban a alguien que se dedicara a esto, y la mayoría de mis colegas pensaba que estaba invirtiendo tiempo en un nicho que “tal vez” iba a importar en algún futuro lejano.

Hubo años de remar sin viento favorable, de explicar lo mismo veinte veces, de iniciar conversaciones que terminaban en silencio porque del otro lado nadie entendía de qué les estaba hablando.

Pero mi mesa de trabajo se llenaba, lenta pero sostenidamente, de casos donde el problema no era estrictamente jurídico: era humano. Una persona expuesta. Una empresa sin políticas. Un dato que viajaba sin permiso. Y entendí algo simple, pero que me cambió la práctica entera: por más fina que fuera la respuesta legal que pudiera dar, sin formación, sin comunidad y sin medios que tradujeran lo que estaba pasando, el derecho llegaba siempre tarde.

Esa lectura me empujó a un terreno que un abogado promedio probablemente no hubiera pisado: el de los medios. A los dos o tres años de Techlaw lancé identidadrobada.com, un sitio de noticias sobre robo de identidad, fraude y ciberseguridad en una época en la que casi nadie cubría sistemáticamente esos temas en Argentina. Empezó muy chico. Hubo períodos en los que escribía prácticamente para nadie. Pero, de a poco, la conversación encontró audiencia, y de ahí salió la Revista Identidad Robada en formato impreso, que llegó a los kioscos en un momento en el que sostener una publicación en papel sobre estos temas era casi una imprudencia. La sostuvimos igual. Más adelante vino ciberseguridadlatam.com, que se fue consolidando como plataforma editorial regional. Vistos en perspectiva, esos proyectos fueron la primera versión de algo que con los años aprendería a llamar por su nombre: una infraestructura de comunicación especializada.

En paralelo, durante esos años seguí trabajando como abogado especializado. Estudiaba, escribía, litigaba, asesoraba. Cada caso era una clase. Pero en algún momento empecé a ver el patrón: los problemas que me llegaban no eran problemas individuales, eran síntomas de un sistema que crecía mucho más rápido que su propia regulación. La privacidad ya no era un tema técnico, era un tema de poder. La ciberseguridad ya no era un tema de IT, era un tema de gobernanza. Los datos ya no eran un activo, eran el activo. Y la inteligencia artificial recién empezaba a aparecer en el horizonte.

Entre 2016 y 2018 me tocó integrar el Advisory Board del Global Forum on Cyber Expertise (GFCE), la plataforma multilateral con sede en La Haya que coordina la cooperación internacional en capacidades de ciberseguridad y que reúne a gobiernos y organismos de todo el mundo, entre ellos la OEA y el Consejo de Europa. Éramos diez personas convocadas desde la academia, la sociedad civil y la comunidad técnica para asesorar estratégicamente al organismo. No fui ahí a hablar: fui, sobre todo, a escuchar. Salí con dos cosas: la convicción de que la conversación sobre privacidad, ciberseguridad y gobernanza de datos solo iba a tener consecuencias reales si se daba en términos regionales y globales; y la incomodidad de saber que en Latinoamérica todavía teníamos mucho por construir para llegar a esa mesa con peso propio.

Esa incomodidad encontró una primera salida más rápido de lo que esperaba. En 2018, mientras todavía estaba activo en el Advisory Board del GFCE, me convocaron desde la Universidad del CEMA para desarrollar desde cero la vertical de protección de datos y ciberseguridad. No dudé un segundo. Era exactamente el tipo de espacio que venía pensando que la región necesitaba: un programa académico riguroso, en una universidad de peso, sobre temas que recién empezaban a ocupar lugar en las agendas corporativas.

Por esa misma época empezó a tomar forma otro proyecto que también terminaría de cambiar la escala. Data Governance Latam no salió de un archivo de Excel. Salió, en buena medida, de un reencuentro. Con Facundo Malaureille Peltzer nos conocíamos por la profesión desde 2006 o 2007. En esos años, cuando este campo todavía era marginal, los que estábamos cerca del tema nos cruzábamos en eventos, mesas, papers. Cada uno siguió su camino. Pero en 2019, más de una década después, volvimos a pensar en construir algo juntos. Primero fue la Diplomatura en Data Governance & Privacy. Después, cuando vimos que la fórmula funcionaba, vino DGL.

Lo que nos pasó es difícil de fabricar: dos personas que miran el mismo problema desde lugares distintos y descubren que esa diferencia, lejos de ser un obstáculo, es exactamente lo que hacía falta. DGL fue eso: un equipo —un equipo, no un titular— que combina derecho, tecnología, gobernanza y gestión de riesgo, con la convicción de que la privacidad y la ciberseguridad solo funcionan cuando se diseñan dentro de la operación, no como un anexo legal.

Pero incluso una buena consultora tiene un techo. Puede asesorar a treinta, cincuenta, cien organizaciones. Lo que no puede hacer, sola, es formar a las personas que van a tomar esas decisiones mañana. Y ahí estaba el otro problema que veíamos con claridad: la región tenía —y tiene— un déficit estructural de profesionales formados.

Lo que estamos construyendo ahora ya no es una práctica profesional. Es una plataforma. Y digo “estamos” porque no la construyo solo: la construimos un equipo de socios, docentes, egresados, colegas y partners que, cada uno desde su lugar, empujan en la misma dirección.

Una plataforma con cinco componentes que recién empiezan a conectarse del todo. Está el conocimiento, que se materializa en el CECyD | Centro de Estudios en Ciberseguridad y Datos de la Universidad Austral, Argentina, las diplomaturas, los programas ejecutivos y, ahora, el lanzamiento de DGL Academy: más de 1650 profesionales formados hasta hoy, cada uno volviendo a su organización con criterio propio. Está la comunidad: la red de egresados, la representación de ADPDados en Argentina, el Comité Académico de CyberSummit, un tejido de personas que se conocen, se consultan, se citan y se contratan entre sí. Están los medios: el podcast en Infobae, la newsletter Privacy & Cyber en Foco con más de 3500 suscriptores que eligieron uno por uno recibir contenido especializado, los aproximadamente 22000 seguidores en X. Están los servicios, con Data Governance Latam como brazo de implementación profesional. Y está el talento, con DGL TALENT, porque sin las personas correctas en los roles correctos, el resto no escala.

Mirados en conjunto, esos cinco componentes son más una promesa que una llegada. Hay piezas que funcionan, hay piezas que recién están en marcha, hay piezas que todavía no encontraron su forma definitiva. Las cifras —1650, 3500, 22000— no son números masivos, ni pretenden serlo. Son cifras de nicho: modestas en términos absolutos, valiosas en términos cualitativos. En mercados B2B como Data Governance, Privacy, Cybersecurity y AI Governance, la profundidad de la audiencia pesa muchísimo más que el volumen.

Si miro estos cinco componentes en su conjunto, hoy ya no veo una carrera profesional. Veo infraestructura. Y sé que la mayor parte del trabajo está por venir.

Si me preguntan qué sigue, la respuesta es clara: DGL Academy. Academia como nodo central. La pieza que tiene que conectar la formación con la comunidad, los medios con los servicios, y todo eso con el talento que la región necesita producir en los próximos años. Porque eso es lo que falta en la región: un lenguaje común. Hoy cada país regula a su ritmo, cada empresa interpreta como puede, cada profesional se forma por su cuenta. La fragmentación no es un problema técnico, es un problema de coordinación. Y la coordinación no se decreta: se construye, año tras año, formando, conectando, publicando, asesorando.

Si alguien me preguntara hoy quién soy profesionalmente, ya no diría “un abogado especializado en tecnología”. Esa respuesta describe a la persona que fui, no a la que soy. Hoy diría algo más cercano a esto: alguien que, junto a un equipo, intenta articular el ecosistema latinoamericano de Data Governance, Privacidad, Ciberseguridad e Inteligencia Artificial desde la academia, la formación ejecutiva, la comunidad profesional, los medios especializados y los servicios corporativos. No es una definición cómoda. No cabe en una tarjeta. Tampoco es una conquista cerrada: es, sobre todo, una dirección. Y mientras el camino tenga sentido, vamos a seguir caminándolo.

A los que están empezando, les digo: este es un campo donde la profundidad importa más que la velocidad. Estudien, escriban, escuchen, equivóquense. Y persistan. Hay años en los que la conversación parece no llegar a ningún lado, y es justo en esos años donde se construye lo que después se ve. A los que ya están dentro: este ecosistema solo crece si lo construimos juntos. La región tiene talento. Lo que falta es coordinarlo. A las organizaciones: el costo de no tomarse en serio la privacidad, la ciberseguridad y la gobernanza de datos ya no es teórico. Es contable. Es reputacional. Es operativo. Y es, sobre todo, evitable.

Y a mí mismo, dentro de unos años, cuando relea esto: el camino sigue. Lo que viene es todavía más interesante. Y, sobre todo, no estoy solo.