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  • La falla estructural de los LLMs que ningún parche puede corregir

    La falla estructural de los LLMs que ningún parche puede corregir

    Un equipo de investigadores presentó este mes en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML), uno de los eventos más prestigiosos del campo, una conclusión que sacude los cimientos de la industria de inteligencia artificial: los modelos de lenguaje de gran escala —los LLMs que alimentan asistentes como ChatGPT, Gemini o Claude— no pueden hacerse completamente seguros frente a ataques maliciosos. No es un problema de implementación ni de configuración. Es, según los investigadores, una falla inherente a su arquitectura.

    El problema está en el diseño, no en el código

    La forma en que los LLMs procesan el lenguaje —tratando instrucciones del sistema y datos externos con mecanismos similares— crea una superficie de ataque que, en teoría, no admite cierre definitivo. Los llamados prompt injection attacks, en los que un actor malicioso embebe instrucciones ocultas en textos que el modelo va a procesar, explotan precisamente esta confusión entre “qué es una orden” y “qué es un dato”. El paper presentado en ICML sostiene que esta ambigüedad no puede eliminarse sin alterar de raíz el funcionamiento del modelo.

    Dicho de otro modo: cada vez que una empresa despliega un agente de IA capaz de leer correos, resumir documentos o navegar por la web, está exponiendo ese sistema a un vector de ataque que ningún filtro de salida ni política de uso puede neutralizar completamente.

    Implicancias para las organizaciones que ya adoptaron IA generativa

    El hallazgo llega en un momento en que la adopción empresarial de LLMs se acelera en toda América Latina. Según relevamientos de la industria, compañías en Brasil, México, Colombia y Argentina incorporaron capacidades de IA generativa en procesos internos durante 2024 y 2025, muchas veces sin una evaluación formal de riesgo tecnológico. La vulnerabilidad estructural identificada por los investigadores agrega una capa crítica a esa conversación.

    Desde una perspectiva de data governance, el escenario es particularmente delicado: si un agente de IA puede ser manipulado para exfiltrar información, alterar respuestas o eludir controles, los datos personales que procesa quedan expuestos a riesgos que las políticas internas actuales difícilmente contemplan. En jurisdicciones como Brasil —donde la LGPD establece responsabilidades claras sobre el tratamiento seguro de datos— o Argentina —con la Ley 25.326 y su régimen de seguridad de la información—, una brecha derivada de esta vulnerabilidad podría generar consecuencias regulatorias significativas para el controlador del sistema.

    ¿Qué pueden hacer las empresas mientras tanto?

    La respuesta honesta es que no existe una solución técnica completa disponible hoy. Sin embargo, los especialistas en seguridad recomiendan un conjunto de medidas de mitigación que reducen —sin eliminar— la superficie de ataque:

    • Principio de mínimo privilegio: limitar las capacidades del agente de IA estrictamente a lo necesario para su función. Un asistente que solo necesita leer no debería tener permiso de escritura ni acceso a sistemas externos.
    • Sandboxing y monitoreo de salidas: implementar capas de verificación sobre lo que el modelo produce antes de que esa salida tenga efectos en sistemas reales.
    • Auditorías de prompt y logs: registrar las interacciones del modelo para detectar patrones anómalos, práctica que además alinea con las obligaciones de accountability exigidas por marcos como la Ley de Protección de Datos Personales de Colombia (Ley 1581) o la normativa chilena en discusión.
    • Evaluación de riesgo previa al despliegue: tratar los LLMs como cualquier otro sistema crítico sujeto a threat modeling, no como herramientas de productividad de bajo riesgo.

    Un debate que recién empieza

    La publicación del paper en ICML abre una discusión que trasciende lo técnico. Si la vulnerabilidad es estructural e irresoluble en los términos actuales, los reguladores deberán plantearse si los marcos de IA de alto riesgo —como los que empiezan a articularse en la región siguiendo la influencia del AI Act europeo— deben incorporar requisitos específicos sobre la resiliencia de sistemas basados en LLMs frente a ataques de manipulación.

    Para las organizaciones que ya tienen estos sistemas en producción, la recomendación inmediata es revisar los modelos de amenaza vigentes bajo una premisa nueva: la IA generativa no es un sistema cerrado y controlable de la misma manera que el software tradicional. Aceptar esa diferencia es el primer paso para gestionarla con responsabilidad.

  • Rastreadores de fitness: cómo los wearables fallan en proteger tus datos de salud

    Rastreadores de fitness: cómo los wearables fallan en proteger tus datos de salud

    Relojes inteligentes, pulseras de actividad, anillos biométricos. El mercado de dispositivos wearables orientados a la salud no para de crecer, y con él, una pregunta que pocos fabricantes parecen estar dispuestos a responder con transparencia: ¿qué hacen realmente con los datos que recolectan?

    Un ecosistema de datos altamente sensibles

    Los dispositivos de monitoreo físico no registran simplemente cuántos pasos dio su usuario en el día. Acumulan información sobre ritmo cardíaco, patrones de sueño, niveles de oxígeno en sangre, ciclos menstruales y hasta indicadores de estrés. Se trata de datos de salud de alta sensibilidad que, en manos equivocadas —o simplemente mal gestionados—, pueden derivar en discriminación, vigilancia o manipulación comercial.

    Según informó la Electronic Frontier Foundation (EFF) en un análisis reciente, la mayoría de los fabricantes de smartwatches, anillos inteligentes y bandas de actividad carece de informes de transparencia básicos y no implementa controles de privacidad que sí están al alcance de su capacidad técnica. El diagnóstico es claro: pueden hacer mucho más, y no lo hacen.

    Lo que los fabricantes deberían garantizar

    La EFF identificó un conjunto de prácticas que las empresas del sector deberían adoptar de forma estándar pero que hoy brillan por su ausencia en la mayoría de los productos disponibles en el mercado:

    • Minimización de datos: recolectar únicamente la información estrictamente necesaria para la función declarada del dispositivo.
    • Cifrado de extremo a extremo en la transmisión y almacenamiento de datos biométricos.
    • Transparencia sobre terceros: informar claramente si los datos son compartidos con aseguradoras, anunciantes o plataformas de análisis.
    • Derecho de eliminación efectivo: permitir que el usuario borre su historial de forma real e irrevocable, no solo desde la interfaz de la app.
    • Publicación de informes de transparencia que detallen solicitudes gubernamentales y accesos no autorizados.

    El desafío regulatorio en América Latina

    Mientras el debate avanza en Estados Unidos, la región latinoamericana enfrenta sus propios desafíos normativos en torno a los datos biométricos y de salud. En Brasil, la Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) clasifica los datos de salud como categoría sensible y exige consentimiento explícito para su tratamiento, aunque la fiscalización sobre dispositivos de consumo masivo todavía es incipiente. En Argentina, la Ley 25.326 de Protección de Datos Personales —actualmente en proceso de modernización legislativa— también contempla protecciones especiales para datos sensibles, pero fue sancionada en un contexto tecnológico muy anterior al boom wearable.

    México, por su parte, cuenta con la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP), que obliga a los responsables del tratamiento a informar sobre el uso de los datos y a garantizar derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición. Sin embargo, la aplicación práctica sobre empresas tecnológicas extranjeras que operan sus servidores fuera del país continúa siendo un punto débil del sistema.

    En Colombia, la Ley 1581 de 2012 y sus decretos reglamentarios avanzan en una dirección similar, mientras que Chile transita la implementación de su nueva Ley de Protección de Datos Personales, promulgada en 2024, que introduce estándares más cercanos al GDPR europeo.

    El usuario, último eslabón de la cadena

    Más allá del marco legal, existe una responsabilidad individual que muchas veces se subestima. Thorin Klosowski, activista sénior de seguridad y privacidad de la EFF, señaló en una entrevista reciente que los usuarios tienden a asumir que sus datos están protegidos simplemente porque la app tiene un ícono de candado o una política de privacidad extensa. Esa confianza, advirtió, frecuentemente no está respaldada por las prácticas reales de las empresas.

    Algunas recomendaciones básicas para quienes ya utilizan estos dispositivos incluyen revisar qué permisos tiene la aplicación asociada, desactivar la sincronización con plataformas de terceros cuando no sea imprescindible y verificar si el fabricante permite eliminar la cuenta y todos los datos asociados de manera definitiva.

    Una brecha de confianza que el mercado no puede ignorar

    El crecimiento sostenido del mercado wearable en América Latina —impulsado por el aumento en el acceso a smartphones y una mayor conciencia sobre el bienestar personal— convierte este debate en urgente. Las empresas que lleguen primero a ofrecer garantías reales de privacidad no solo cumplirán con la ley: construirán una ventaja competitiva difícil de replicar en un mercado donde la confianza del consumidor empieza a ser un activo tan valioso como el hardware mismo.

  • Bares LGBTQ+ y escáneres de ID: el dilema entre seguridad y privacidad

    Bares LGBTQ+ y escáneres de ID: el dilema entre seguridad y privacidad

    En el barrio Castro de San Francisco, varios bares y clubes nocturnos LGBTQ+ instalaron terminales de verificación de identidad que van mucho más allá de confirmar la edad de sus clientes. El sistema en cuestión, comercializado bajo el nombre PatronScan, escanea documentos de identidad, captura fotografías de los asistentes y, según se informó, comparte esa información con otros establecimientos participantes de la red. La revelación encendió alertas entre activistas de privacidad y especialistas legales, y abrió un debate que excede las fronteras de California.

    Un sistema de seguridad o una base de datos encubierta

    PatronScan no es un producto nuevo. Según documentación periodística publicada ya en 2019, la empresa construyó una red que permite a los bares adheridos marcar a determinados clientes y compartir esa información con otros locales. En la práctica, significa que una persona que fue expulsada de un establecimiento —por cualquier motivo— puede quedar registrada en un sistema al que acceden múltiples negocios, sin que ella lo sepa ni haya prestado consentimiento explícito.

    La empresa sostiene que su uso es legal en California y aclaró, según se informó, que no realiza reconocimiento facial en América del Norte ni ningún tipo de análisis automatizado de imágenes. Sin embargo, la sola recopilación y circulación de datos provenientes de documentos de identidad oficiales plantea interrogantes jurídicos de fondo.

    La tensión con las leyes de privacidad

    California cuenta con una norma específica sobre privacidad de documentos de identidad que, tras una enmienda de 2018, prohíbe a las empresas retener o utilizar información obtenida del escaneo de un documento oficial, salvo en casos acotados: verificación de edad, cumplimiento de una obligación legal o prevención de fraude. La pregunta que queda sin respuesta clara es si construir una base de datos compartida entre locales encaja en alguna de esas excepciones.

    Este tipo de tensión normativa no es exclusiva de Estados Unidos. En América Latina, marcos regulatorios como la Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) de Brasil, la Ley 25.326 de Argentina o la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP) de México establecen principios similares: los datos personales deben recopilarse con una finalidad específica, con consentimiento informado y no pueden cederse a terceros sin base legal suficiente. Un sistema como PatronScan, trasplantado a cualquiera de estos países, enfrentaría cuestionamientos directos bajo esas legislaciones.

    Colombia, por su parte, cuenta con la Ley 1581 de 2012 y su decreto reglamentario, que exigen autorización previa, expresa e informada del titular para el tratamiento de sus datos. Chile avanza en la misma dirección con su nueva Ley 21.719, que refuerza las obligaciones de responsabilidad proactiva para quien trate datos personales.

    El peso simbólico de los espacios LGBTQ+

    Más allá del análisis técnico-legal, hay una dimensión que la Electronic Frontier Foundation (EFF) señaló con precisión: los espacios LGBTQ+ han funcionado históricamente como refugios donde las personas podían reunirse sin ser monitoreadas ni catalogadas. La paradoja es evidente cuando esos mismos espacios se convierten en nodos de recolección de datos.

    En contextos donde la identidad sexual o de género puede ser motivo de discriminación, persecución o violencia —realidad documentada en múltiples países de la región— la existencia de bases de datos que registran quién asistió a qué lugar y con qué frecuencia representa un riesgo que va más allá de la incomodidad. Una filtración, un acceso indebido o una solicitud gubernamental pueden tener consecuencias concretas para personas vulnerables.

    Consentimiento, proporcionalidad y responsabilidad

    El caso PatronScan ilustra un problema estructural del ecosistema de datos: la proliferación de sistemas de recopilación masiva en entornos donde los usuarios tienen escaso poder de negociación. Nadie negocia los términos del escaneo de su cédula en la puerta de un bar.

    Los principios de minimización de datos y proporcionalidad —presentes en prácticamente todas las legislaciones de privacidad modernas— apuntan exactamente a este escenario: si el objetivo es verificar que alguien es mayor de edad, no hay justificación para retener el nombre, el domicilio, la fecha de nacimiento y una fotografía, ni para compartir ese conjunto de datos con terceros.

    La pregunta que deja abierta este caso no es solo regulatoria. Es también cultural: ¿en qué momento normalizamos que entrar a un espacio de ocio nocturno implique ceder datos personales a una red privada de establecimientos? La respuesta, en cualquier latitud, debería incomodarnos.

  • La ley CHATBOT Act: cuando el Congreso decide cómo educar a tus hijos con IA

    La ley CHATBOT Act: cuando el Congreso decide cómo educar a tus hijos con IA

    El debate sobre inteligencia artificial y menores de edad llegó al Congreso de los Estados Unidos con una propuesta que ya genera controversia más allá de sus fronteras. La CHATBOT Act, proyecto de ley recientemente presentado en el Senado, plantea una regulación federal uniforme sobre cómo los adolescentes pueden acceder a chatbots de IA —e impone, de paso, un modelo único de supervisión familiar que muchos especialistas en privacidad consideran problemático.

    Un sistema de monitoreo obligatorio, no opcional

    El proyecto exige que toda plataforma de IA conversacional dirigida o accesible a menores construya un sistema de “cuenta familiar” mediante el cual los padres puedan acceder al historial completo de conversaciones de sus hijos adolescentes. Además, las empresas deberían ofrecer herramientas para “monitorear, analizar y comprender a escala” esas interacciones, y enviar alertas automáticas si el menor intenta desactivar los controles parentales.

    Lo que distingue a esta propuesta de otras iniciativas de protección infantil es su carácter prescriptivo: no se trata de habilitar una función optativa. El texto obligaría a cada proveedor cubierto a construir esta infraestructura de vigilancia como parte del proceso de consentimiento parental. El Estado federal, en la práctica, elegiría por todas las familias estadounidenses cuál es el modelo correcto de crianza digital.

    El problema de la talla única

    Los expertos en desarrollo adolescente señalan que no es lo mismo supervisar a un niño de 8 años que a un joven de 17. Sin embargo, según se informó, la CHATBOT Act aplicaría la misma arquitectura de monitoreo a usuarios de edades muy diferentes. Esta rigidez ignora que las familias tienen criterios distintos sobre autonomía, privacidad y uso tecnológico —y que muchas están todavía construyendo sus propios marcos normativos en el hogar.

    La Electronic Frontier Foundation (EFF), organización referente en derechos digitales, advirtió que el mandato no refleja la diversidad real de enfoques parentales. Algunos adultos supervisan cada interacción de sus hijos con chatbots; otros prefieren establecer reglas generales y confiar en el criterio del adolescente. La ley eliminaría esa variabilidad y sustituiría el juicio familiar por una plantilla federal.

    Nuevos riesgos de privacidad para los propios menores

    Paradójicamente, una ley pensada para proteger a los menores podría exponerlos a riesgos inéditos. Al obligar a las empresas a centralizar y almacenar de manera permanente los registros de conversaciones de adolescentes, la CHATBOT Act crearía una base de datos masiva con información altamente sensible: consultas sobre salud, vida afectiva, dudas académicas, conflictos personales.

    Esa concentración de datos es, en sí misma, un vector de vulnerabilidad. Brechas de seguridad, usos secundarios no autorizados o accesos indebidos podrían comprometer información íntima de millones de jóvenes. La lógica de “más monitoreo equivale a más protección” no resiste el análisis cuando se considera el ecosistema real de amenazas digitales.

    El espejo latinoamericano: un debate que nos incumbe

    América Latina no es ajena a esta tensión. Brasil avanza en la implementación de la LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), que contempla salvaguardas específicas para datos de menores y exige consentimiento de los titulares de responsabilidad parental. En Argentina, la Ley 25.326 de Protección de Datos Personales está siendo revisada en el Congreso, y el tratamiento de datos de niñas, niños y adolescentes es uno de los puntos más debatidos del proyecto de actualización. México, por su parte, incorporó disposiciones sobre menores en su LFPDPPP y en las Reglas del INAI, aunque la aplicación sigue siendo dispar.

    Lo que ilustra la CHATBOT Act es un dilema que los legisladores latinoamericanos también enfrentarán: ¿cómo proteger a los menores en entornos de IA sin crear sistemas de vigilancia masiva que vulneren su privacidad y autonomía progresiva? La respuesta no puede ser una sola, y menos aún puede venir dictada desde arriba sin considerar la diversidad cultural y familiar de cada sociedad.

    Regulación con matices, no con moldes

    El debate en torno a la CHATBOT Act pone sobre la mesa una pregunta más amplia: ¿puede el Estado legislar eficazmente sobre crianza digital sin caer en el paternalismo o en la vigilancia encubierta? Los especialistas coinciden en que la respuesta pasa por marcos regulatorios flexibles, educación digital en las escuelas y mecanismos de participación de las propias familias en el diseño de las políticas.

    Mientras el proyecto avanza en el Senado estadounidense, su trayectoria ofrece lecciones valiosas para la región: regular IA y menores es urgente y necesario, pero hacerlo mal puede generar más daños que los que se intenta prevenir.

  • El derecho a reparar: cuando la tecnología choca con la propiedad

    El derecho a reparar: cuando la tecnología choca con la propiedad

    En un mundo donde los dispositivos electrónicos se vuelven obsoletos a un ritmo acelerado, el movimiento por el derecho a reparar gana terreno como una causa que cruza la frontera entre la política tecnológica, la sostenibilidad y la soberanía del consumidor. Una reciente conversación difundida por la Electronic Frontier Foundation (EFF) volvió a poner el tema en el centro del debate, con voces que acumulan millones de seguidores en el mundo de la tecnología y el hardware.

    De la pantalla al podcast: una conversación que importa

    La EFF lanzó un nuevo feed de podcast para su ciclo EFFecting Change, iniciativa mensual que desde julio de 2024 reúne a activistas, especialistas y figuras públicas para debatir los grandes temas de la agenda digital. El estreno del formato en audio tuvo como protagonistas al presentador y maker Adam Savage —conocido por el programa MythBusters— y a Kyle Wiens, CEO de iFixit, la plataforma de referencia global para guías de reparación de dispositivos. El episodio ya está disponible en Spotify, Apple Podcasts y Amazon Music, según informó la organización.

    El eje de la charla fue el estado actual del movimiento Right to Repair en Estados Unidos, pero sus implicancias resuenan con fuerza en América Latina, donde la regulación sobre esta materia aún es escasa y fragmentada.

    ¿Por qué esto le importa a América Latina?

    En la región, el acceso a repuestos originales y a información técnica para reparar dispositivos enfrenta barreras tanto legales como comerciales. Los fabricantes suelen invocar cláusulas de garantía, restricciones de software y derechos de propiedad intelectual para limitar quién puede abrir, modificar o reparar un producto. Esta práctica afecta de manera desproporcionada a consumidores y talleres independientes en mercados como el argentino, el brasileño o el mexicano, donde la renovación tecnológica constante representa un gasto significativo del ingreso familiar.

    En Brasil, el Código de Defesa do Consumidor (CDC) establece derechos básicos de garantía, pero no contempla de forma explícita la obligación de los fabricantes de facilitar piezas o manuales a terceros. En Argentina, la Ley 24.240 de Defensa del Consumidor tampoco aborda el derecho a reparar como categoría autónoma. En México, la discusión está prácticamente ausente del debate legislativo, a diferencia de lo que ocurre en la Unión Europea, que ya avanza con regulaciones concretas de reparabilidad bajo su agenda de economía circular.

    Software, propiedad y el derecho a intervenir lo que uno compró

    Uno de los puntos más sensibles del debate es el rol del software embebido. Hoy, reparar un automóvil moderno, un smartphone o incluso un electrodoméstico inteligente puede implicar intervenir código protegido por leyes de propiedad intelectual. En Estados Unidos, la Ley DMCA ha sido históricamente una barrera; en América Latina, marcos similares de protección al software —como los contemplados en los tratados de libre comercio firmados por México, Chile y Perú con economías desarrolladas— generan restricciones análogas.

    Kyle Wiens, desde iFixit, ha sostenido públicamente que “el software no debería ser una excusa para que las empresas controlen lo que hacés con tu propio hardware”. Esa postura resuena especialmente en contextos donde el acceso a tecnología de segunda mano o reparada es una vía concreta de inclusión digital.

    Una agenda pendiente para la región

    El debate en torno al derecho a reparar no es solo ambiental ni económico: también es una cuestión de datos y privacidad. Cuando un dispositivo solo puede ser reparado por el fabricante original, el usuario pierde control no solo sobre el hardware, sino potencialmente sobre la información almacenada en él. En ese punto, la discusión conecta con los marcos de protección de datos personales vigentes en la región: la LGPD brasileña, la Ley 25.326 argentina o la Ley 1581 colombiana plantean principios de control del titular sobre su información, pero no contemplan la dimensión física del dispositivo que la aloja.

    A medida que el movimiento Right to Repair consolida victorias legislativas en Europa y algunos estados de Estados Unidos, la pregunta para América Latina es cuándo —y cómo— los parlamentos de la región comenzarán a legislar en esta dirección. Por ahora, la discusión la lideran la sociedad civil, los consumidores y voces como las que circulan en podcasts como el de la EFF.

  • La ley SCREEN en EE.UU.: un riesgo de privacidad que debería preocupar a LATAM

    La ley SCREEN en EE.UU.: un riesgo de privacidad que debería preocupar a LATAM

    Una propuesta legislativa que avanza en el Congreso de Estados Unidos enciende alarmas mucho más allá de sus fronteras. La llamada SCREEN Act (S. 737), que aguarda dictamen en el Comité de Comercio del Senado, busca imponer verificación de edad obligatoria en prácticamente cualquier plataforma digital que aloje contenido sexualmente explícito. El debate que genera no es solo sobre libertad de expresión o protección de menores: en su núcleo hay un problema estructural de privacidad de datos que los países de América Latina deberían observar con atención.

    Más allá de los sitios para adultos

    El alcance del proyecto es notablemente amplio. A diferencia de leyes estaduales similares que exigen que una fracción significativa del sitio esté dedicada a contenido adulto, la SCREEN Act dispara su mecanismo de verificación ante cualquier plataforma que hospede aunque sea una sola pieza de material explícito. Eso incluiría, según se informó, servicios de streaming como Netflix y redes sociales como Reddit, Discord o Bluesky, además de los sitios de contenido adulto convencionales.

    El punto crítico es que el proyecto prohíbe explícitamente que los usuarios simplemente declaren ser mayores de edad. La norma establece textualmente que exigir a un usuario que confirme no ser menor “no será suficiente”. En consecuencia, las plataformas deberían recurrir a sistemas de verificación vinculados a identidades reales.

    El problema no es la verificación, sino quién guarda los datos

    Verificar una edad en un entorno digital es un proceso radicalmente distinto al control de documentos en la puerta de un bar. Cuando un portero revisa un DNI, lo devuelve de inmediato. Bajo la SCREEN Act, ese rol lo ejercería un servicio de verificación digital que capturaría información personal y la almacenaría en bases de datos por un período indefinido.

    La ley incluye una cláusula que obliga a los servicios a tomar “medidas razonables” para proteger los datos y a no retenerlos “más tiempo del necesario”. Sin embargo, estas salvaguardas son extraordinariamente vagas: no fijan límites concretos de recolección, uso ni retención. El resultado práctico es que terceros contratados para verificar identidades podrían acumular volúmenes de información personal mucho mayores a los requeridos, y reutilizarlos para fines adicionales mientras consideren sus acciones “razonables”.

    Se trataría, en definitiva, de una arquitectura de vigilancia comercial a escala masiva, habilitada por ley.

    Por qué América Latina debe prestar atención

    El debate sobre la SCREEN Act llega en un momento en que la región consolida sus marcos normativos de protección de datos. Brasil aplica la Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que exige base legal explícita para el tratamiento de datos sensibles y prohíbe usos incompatibles con la finalidad original de recolección. Argentina cuenta con la Ley 25.326, actualmente en proceso de modernización legislativa. México avanza con la LFPDPPP y sus lineamientos sectoriales. Colombia, Chile y Perú tienen sus propias leyes de protección de datos en distintos grados de madurez regulatoria.

    En todos estos marcos, una solución como la que propone la SCREEN Act encontraría obstáculos jurídicos serios: la recolección de datos biométricos o de identidad sin finalidad acotada, sin consentimiento informado y sin plazos de retención definidos es, en la mayoría de estos sistemas legales, directamente incompatible con el principio de minimización de datos.

    El riesgo concreto para la región radica en que plataformas globales que operen bajo la SCREEN Act podrían verse tentadas a implementar sus sistemas de verificación de forma uniforme en todos los mercados, exportando un estándar de privacidad débil a jurisdicciones que, en papel, exigen uno más robusto.

    Un modelo de gobernanza que el mundo debería evitar replicar

    Lo que el caso SCREEN Act ilustra con claridad es el peligro de legislar sobre protección de menores sin diseñar simultáneamente garantías sólidas de privacidad para los adultos. Ambos objetivos no son incompatibles, pero requieren una arquitectura técnica y legal mucho más cuidadosa que la que propone este proyecto.

    Tecnologías como la prueba de conocimiento cero (zero-knowledge proofs) permiten verificar que alguien es mayor de edad sin revelar ni almacenar su identidad. Estas alternativas existen y son operativas. Que un proyecto de esta envergadura las ignore no es un descuido técnico: es una decisión política con consecuencias directas sobre los derechos digitales de millones de usuarios.

    Para los reguladores y legisladores latinoamericanos, la SCREEN Act debería funcionar como advertencia: cualquier esquema de verificación de edad que no incorpore privacidad por diseño termina siendo, ante todo, un sistema de vigilancia masiva con buenas intenciones declaradas.

  • Cuánto cuesta proteger un dato en LATAM (y por qué nadie lo sabe con certeza)

    Cuánto cuesta proteger un dato en LATAM (y por qué nadie lo sabe con certeza)

    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.

  • El día que entendí que esto era más grande que el derecho

    El día que entendí que esto era más grande que el derecho

    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.

  • Lo que tu mejor empleado le está contando a una IA esta noche

    Lo que tu mejor empleado le está contando a una IA esta noche

    Por Daniel Monastersky – www.danielmonastersky.com

    Son las once y media de la noche. Una analista financiera todavía está en la oficina. Tiene un reporte que entregar mañana a primera hora, una hija que la espera en casa, y una planilla cruda con datos de clientes que no termina de cerrar. Abre ChatGPT en su navegador personal, copia la base completa —nombres, DNIs, montos, mails— y escribe: “Hacé un resumen agrupado por provincia y dame los tres clientes más rentables de cada zona.”

    En dos segundos, tiene el reporte. Cierra la pestaña. Apaga la luz. Se va a su casa.

    No hizo nada que considere mal. Trabajó más rápido para llegar antes. Es exactamente lo que vos le pedirías que haga.

    Y sin embargo, esa noche, sin firmar nada, sin que nadie lo sepa, sin que ningún sistema de seguridad lo registre, los datos personales de cientos de clientes de tu empresa cruzaron una frontera. Quedaron en un servidor del hemisferio norte, fuera de tu alcance, fuera de tu control, fuera de tu jurisdicción. Pueden ser usados para entrenar un modelo. Pueden ser leídos por alguien en una revisión de calidad. Pueden quedar expuestos en la próxima brecha de seguridad del proveedor.

    No los vas a poder recuperar nunca.

    Esa empleada no es desleal. No es negligente. Es buena en lo que hace. Y es, sin saberlo, el vector de uno de los riesgos más serios que tu empresa enfrenta hoy.

    Tiene nombre. Se llama Shadow AI.

    No es ella sola

    Pensá en todas las personas que confían en vos para hacer bien su trabajo. La abogada del estudio que pegó las cláusulas del contrato confidencial en una IA para que se las “redactara más claro”. El reclutador que subió treinta CVs con datos personales para que el chatbot se los resumiera. La secretaria del consultorio que cargó el listado de pacientes para armar una planilla. El contador que pegó el balance no publicado para pedirle al modelo que detecte inconsistencias.

    Cada uno con buena intención. Cada uno apurado. Cada uno convencido de que no estaba haciendo nada raro.

    Y ninguno de ellos te lo va a contar. No porque te quieran esconder algo, sino porque no lo perciben como algo digno de mencionar. “Le pasé unos datos a ChatGPT para que me ayude con un informe.” Lo dicen como quien cuenta que usó Excel.

    Mientras tanto, en tu empresa hay datos saliendo todos los días, por todos los puestos de trabajo, sin que ningún tablero los registre.

    Eso es lo que da más miedo: que no lo veas.

    Lo que no se puede deshacer

    Hay algo de la era digital a lo que todavía no nos terminamos de acostumbrar: hay errores que no se pueden corregir.

    Cuando un empleado manda un mail con un archivo adjunto al destinatario equivocado, podés llamar al destinatario y pedirle que lo borre. Si filtraste un dato a la prensa, podés intentar bajarlo. Si dejaste una carpeta abierta en la nube, podés cerrarla.

    Pero cuando un dato entra en una IA pública, no hay forma de sacarlo. No hay un botón de “deshacer”, no hay un derecho al olvido aplicable, no hay un contrato que ampare lo que se entregó sin haberlo firmado. El dato está. En algún lado. Para algún uso. Y vos no vas a saber dónde, ni para qué, ni quién lo va a ver.

    Ese es el costo silencioso. No el escándalo del día siguiente. La incertidumbre permanente sobre qué se fue, cuándo se fue, y qué va a hacer con eso quien lo encuentre.

    La pregunta que nadie quiere hacerse

    Imaginate por un momento que mañana te llama un cliente importante. Está enojado. Sus datos aparecieron en algún lado y quiere saber cómo pasó. Vos no tenés idea de cómo pasó. Tu equipo de sistemas tampoco. No hay un log de seguridad que muestre una brecha, no hay un mail con un adjunto sospechoso, no hay un acceso indebido al servidor. Todo lo que tenés es la certeza de que algo se filtró y la nada absoluta sobre cómo.

    Ahora imaginate la siguiente llamada: la del regulador, preguntándote qué medidas tomaste para proteger esa información. La del socio comercial, preguntándote si los términos que negociaron con tanto cuidado terminaron siendo entrenamiento gratis para alguien. La de tu equipo legal, explicándote que ese secreto industrial que protegías como un activo estratégico ya no puede ser considerado secreto, porque dejaste de tomar las medidas razonables para protegerlo.

    Ninguna de esas llamadas empieza con un hackeo. Todas empiezan con un empleado bien intencionado que solo quería trabajar más rápido.

    Por qué pasa

    La verdad incómoda es esta: tus empleados van a usar inteligencia artificial. Ya la están usando. Y no porque sean rebeldes ni descuidados, sino porque la presión por producir más, más rápido, con los mismos recursos, no para de subir.

    Si tu empresa no les da una herramienta de IA aprobada, segura y útil, ellos van a usar la que tienen a mano. La gratuita. La que pueden abrir desde el celular sin pedir permiso. La que les ahorra dos horas de trabajo y les permite llegar a la casa antes de que se duerma el hijo.

    Esto no se resuelve con un email de la dirección diciendo “no usen ChatGPT”. Eso ya lo intentaron muchas empresas. El resultado es siempre el mismo: el empleado pasa a usarlo desde el teléfono personal, fuera del Wi-Fi corporativo, y la organización pierde lo último que le quedaba: la visibilidad.

    Prohibir sin ofrecer alternativa no elimina el problema. Lo hace invisible. Y un problema invisible es exactamente lo que está creciendo, ahora mismo, en tu empresa.

    Lo que sí se puede hacer

    Acá viene la parte que importa, porque sí hay una salida y no es complicada de empezar.

    El primer paso es ver. Mapear, sin prejuicio y sin sanción inicial, qué herramientas se están usando, para qué tareas, con qué tipo de datos. Esto no se hace con un firewall: se hace con conversación, encuestas anónimas, análisis técnico, y la decisión política de querer saber la verdad.

    El segundo paso es ordenar. Definir, en lenguaje claro y sin manuales de cien páginas, qué se puede usar y qué no, qué tipo de información puede tocar una IA externa y cuál nunca. Tres listas, no treinta páginas.

    El tercer paso es habilitar. Si tus empleados necesitan IA para trabajar, dales una IA segura. Hay opciones empresariales que cuestan una fracción de lo que sale una sola filtración, y que cambian completamente la ecuación del riesgo.

    El cuarto paso es formar. Una vez. Bien. Con ejemplos reales. No con un PDF que nadie lee.

    Y el quinto paso es el más incómodo: aceptar que esto no es un proyecto que se hace y termina. Es una práctica que se sostiene. El ecosistema de IA cambia todas las semanas. Lo que hoy es seguro mañana puede no serlo. Lo que hoy es marginal mañana es masivo.

    No se trata de paranoia. Se trata de no quedar afuera de una conversación que ya está pasando dentro de tu propia empresa.

    Dónde entramos nosotros

    En Data Governance Latam trabajamos exactamente este problema. Lo vemos todos los días, en empresas de todos los tamaños, en todos los rubros. Y aprendimos algo importante: nadie se entera de su Shadow AI hasta que alguien lo ayuda a verlo.

    Por eso armamos un servicio específico para esto. Empezamos por una auditoría confidencial que mapea el uso real de IA dentro de tu organización —sin sanciones, sin acusaciones, sin generar miedo en el equipo. Después diseñamos con vos la política de uso responsable, adaptada a tu industria, a tu marco regulatorio y a las herramientas que tu gente necesita usar. Te ayudamos a elegir y desplegar las plataformas empresariales seguras. Y formamos a tus equipos con casos reales para que la cultura cambie de verdad.

    No vendemos miedo. Te acompañamos a salir del miedo.

    La última imagen

    Volvé por un momento a la analista del principio. La del reporte, la que cerró la pestaña y se fue a su casa pensando que había hecho un buen trabajo. Ella es tu mejor empleada. La que te ahorra horas, la que entiende tu negocio, la que no se queja, la que entrega. La querés tener.

    El problema no es ella. El problema es que está sola, sin política, sin herramienta, sin formación, frente a una tecnología que va más rápido que cualquier comité interno. Tu mejor empleada está expuesta, y por estar expuesta ella, también lo estás vos.

    La buena noticia es que esto se puede ordenar antes del incidente. La mala es que el momento de hacerlo es ahora, no después de la llamada del cliente enojado.

  • Tus proveedores también tienen proveedores

    Tus proveedores también tienen proveedores

    Por Daniel Monastersky – www.danielmonastersky.com

    Es lunes a las nueve de la mañana. Abrís el sistema de liquidación de sueldos para ver el reporte del cierre del mes. La pantalla dice: “Servicio temporalmente no disponible”.

    Pensás que es un problema técnico, una caída pasajera. Mandás un mail al soporte, no contestan. Llamás por teléfono, no contestan. A las dos de la tarde aparece un comunicado en la página del proveedor: “Estamos investigando un incidente de seguridad.”

    A las seis, te enterás por una nota en LinkedIn que el incidente fue un ransomware, que los atacantes pidieron rescate y que en la base que afanaron había datos de todos los clientes del proveedor. Datos de empleados. Nombres. DNIs. Salarios. CBUs. Direcciones particulares.

    De tus empleados.

    Esa noche entendés algo incómodo: vos no te confiaste tu liquidación de sueldos a ese proveedor. Vos contrataste un software hace seis años, firmaste un contrato que probablemente no leíste con atención, y le pasaste los datos de toda tu gente. Después no preguntaste más. Asumiste que estaban bien guardados porque la empresa “es seria” o “es grande” o “la usan todos”.

    El lunes te despertaste con un problema técnico. El martes te despertás con una crisis de protección de datos. Y la crisis no es de tu proveedor: es tuya.

    El proveedor no es un proveedor: es una llave

    Hay algo del modelo de negocios moderno al que nos acostumbramos sin querer: hoy una empresa de cincuenta personas tiene fácilmente cuarenta proveedores con acceso a información crítica de su operación.

    El sistema de facturación electrónica. El CRM. El proveedor de mail marketing. La plataforma de videollamadas. El antivirus. La consultora de marketing que te ayuda con la base de clientes. El estudio contable que tiene todo. La agencia de RRHH que mueve los CVs. La empresa de seguridad que monitorea las oficinas. El IT externo que entra remoto cuando algo se rompe. El backup en la nube. La pasarela de pagos. El asistente que usa la directora general que abre Drive con todos los documentos de la compañía.

    A cada uno le entregaste algo. A algunos, mucho. La mayoría tiene mejores accesos a tu información que un empleado nuevo en período de prueba. Y a casi ninguno lo conocés más allá del comercial que te firmó el contrato.

    Eso es supply chain. No es un concepto técnico. Es el dibujo, hoy invisible, de quién puede tocar tus datos sin que se lo pidas.

    La parte que da más miedo: no termina en tu proveedor

    Acá viene el detalle que pocos miran. Tu proveedor también tiene proveedores.

    Tu sistema de facturación corre arriba de un hosting que vos no contrataste. Ese hosting usa servicios de almacenamiento que tampoco contrataste. La plataforma de mail marketing que mandás todas las semanas tiene seis integraciones que se loguean con OAuth a tu cuenta sin que vos te enteres. La agencia que diseñó tu última campaña usó dos herramientas de IA, un repositorio de imágenes y una plataforma de revisión que comparte todo con un proveedor en otro continente.

    Cada uno de ellos podría ser hackeado. Cada uno de ellos, si lo es, te alcanza a vos. Y entre tu empresa y la brecha no hay una conexión directa: hay una cadena de tres, cuatro o cinco eslabones de los cuales conocés —con suerte— el primero.

    A esa cadena se la llama supply chain. Y hoy es la puerta de entrada favorita de cualquier ataque serio: no es necesario forzar tu cerradura cuando hay diez proveedores conectados a tu casa con llave maestra.

    Los casos que ya no se pueden ignorar

    Si alguien pensaba que esto era teoría, los últimos doce meses dejaron una serie de incidentes que conviene tener cerca.

    En abril de 2025, Marks & Spencer —ícono del retail británico— fue golpeado por un ransomware durante el fin de semana de Pascua. Los atacantes no entraron por la puerta digital de M&S: entraron usando las credenciales de dos empleados de Tata Consultancy Services (TCS), el proveedor de IT que M&S tenía contratado hacía más de diez años. Resultado: tiendas funcionando con planillas en papel, sistema de e-commerce caído durante seis semanas, y una pérdida proyectada de 300 millones de libras según el propio reporte de la compañía a la Bolsa de Londres. Co-op y Harrods fueron golpeados días después por la misma campaña.

    En agosto de 2025, Jaguar Land Rover sufrió uno de los ciberataques más caros de la historia. Cinco semanas con la producción detenida en sus plantas británicas. Más de 5.000 empresas de su cadena de suministro afectadas —proveedores, talleres, concesionarias, transportistas, comercios de los pueblos donde funcionan las fábricas—. La cuenta final, según el organismo independiente que monitorea estos incidentes en el Reino Unido, asciende a 1.900 millones de libras. Es el ataque cibernético más caro de la historia británica. Una sola compañía golpeada, miles de empresas con problemas. Así funciona la cadena hoy.

    En noviembre de 2025, un actor no autorizado se metió en la red del sistema público de salud de Nueva York. No lo detectaron hasta febrero de 2026 —casi tres meses después—. La puerta de entrada fue un proveedor externo cuyo nombre no se hizo público. Cuando hicieron el inventario del daño, los números fueron de los peores que se vieron este año: 1,8 millones de personas con sus datos médicos, financieros, identificaciones gubernamentales y huellas dactilares y palmares expuestos. La biometría no se cambia: si te robaron las huellas, las tenés robadas para siempre.

    Las llamadas no las recibió el proveedor. Las recibió, en cada caso, la empresa que confió en él.

    Y un dato sobrio que vale repetir: según el último informe global de investigaciones de brechas (Verizon DBIR 2025), el porcentaje de brechas en las que estuvo involucrado un tercero pasó del 15% al 30% en un solo año. Se duplicó. Es uno de los cambios más significativos que registró el informe en sus 18 ediciones. El próximo incidente que sufra tu empresa, estadísticamente, va a venir de la mano de alguien con quien tenés contrato.

    Por qué pasa lo que pasa

    La pregunta razonable es: ¿cómo llegamos acá? La respuesta tiene tres capas y ninguna es novedosa.

    La primera es que nadie tiene la foto completa. Las áreas comerciales contratan herramientas de marketing. RRHH contrata sistemas de selección y onboarding. Finanzas contrata software contable. Sistemas contrata infraestructura. Legales contrata gestores de firmas digitales. Cada área cumplió con su trabajo. Pero nadie, en muchas empresas, tiene un inventario único de qué proveedor tiene qué información, con qué nivel de acceso, bajo qué contrato. La empresa no tiene un mapa de su propia cadena.

    La segunda es que firmar un contrato no es lo mismo que controlar al proveedor. Tener un anexo de confidencialidad no garantiza que el proveedor cifre tu información. Tener un acuerdo de tratamiento de datos no garantiza que esté cumpliendo con lo que firmó. La auditoría es un acto, no un papel. Y la auditoría a proveedores, en la mayoría de las empresas, no se hace nunca.

    La tercera es que el proveedor también cambió sin avisarte. Hace cinco años contrataste un software simple, alojado en un único servidor. Hoy ese software usa quince integraciones, está conectado a tres proveedores nuevos, incorporó funcionalidades de inteligencia artificial que mueven tus datos por lugares que no estaban en el contrato original. Vos firmaste con el de 2020, pero estás expuesto al de 2026.

    Lo que importa, en el idioma del que decide

    Si sos quien firma los cheques o los contratos, conviene tener clara una cosa: cuando un proveedor sufre una brecha, la responsabilidad legal y reputacional es tuya, no de él.

    La Ley 25.326 de Protección de Datos Personales pone la obligación sobre el responsable del tratamiento —es decir, sobre vos— de garantizar que el encargado al que le confiaste los datos los proteja correctamente. No alcanza con decir “yo confiaba en el proveedor”. La autoridad de aplicación va a preguntarte qué medidas tomaste para asegurarte de que esa confianza estuviera justificada. Y los proyectos de reforma que están en debate refuerzan ese principio: vas a tener que demostrar la diligencia, no solo declararla.

    A esto se suma una verdad más simple y más dura: tu cliente no se enoja con tu proveedor. Se enoja con vos. Tu socio comercial no rompe la relación con tu proveedor. La rompe con vos. El medio que titula la noticia no nombra a tu proveedor en el zócalo. Te nombra a vos.

    La cadena de suministro se contrata hacia abajo. La cuenta se paga hacia arriba.

    Lo que sí se puede hacer

    La buena noticia es que esto es ordenable. La mala es que ordenarlo no se hace en una tarde y no se hace solo.

    El primer paso es hacer la lista. Mapear, sin pudor, qué proveedores hay, qué información manejan, con qué nivel de acceso. La mayoría de las empresas que hacen este ejercicio por primera vez se sorprenden con la cantidad. Lo que no se ve, no se gestiona.

    El segundo paso es clasificar. No todos los proveedores son iguales. El que tiene acceso a tu base de clientes no es el mismo riesgo que el que te imprime las tarjetas personales. Categorizar permite invertir el esfuerzo donde realmente importa.

    El tercer paso es revisar los contratos. No con el comercial que te llama para venderte el upgrade, sino con la mirada legal y técnica que aplique hoy: ¿hay cláusulas de notificación de incidentes? ¿En qué plazo? ¿Hay derecho a auditar? ¿Se identifican los subcontratistas?

    El cuarto paso es auditar de verdad. No con una encuesta que el proveedor llena solo, sino con evidencias, pruebas, certificaciones verificables y conversaciones honestas con su equipo de seguridad. Los proveedores serios saben que esto es parte del juego y lo agradecen.

    El quinto paso es no terminar nunca. El ecosistema cambia, los proveedores cambian, las amenazas cambian. La gestión de riesgo de proveedores no es un proyecto que se entrega y se archiva: es una práctica continua.

    Volvé al lunes a la mañana del principio. El sistema caído. El soporte que no contesta. Esa escena no es un mal recuerdo. Es el primer minuto de un problema que ya empezó antes de que vos lo supieras. Empezó el día que firmaste un contrato sin preguntar. Siguió cada mes que pagaste la factura sin auditar. Y va a terminar el día que te llame el primer cliente preguntando dónde están sus datos.

    Esa llamada se puede evitar. No del todo, no para siempre, pero sí en buena medida. Lo que no se puede evitar es la pregunta que va a venir después del incidente: “¿Por qué nunca auditamos a este proveedor?” El momento de tener la respuesta es ahora, no después.

    Fuentes: Marks & Spencer (Reuters, BBC, Cybernews, mayo 2025); Jaguar Land Rover (Cyber Monitoring Centre UK, octubre 2025); NYC Health + Hospitals (aviso oficial, mayo 2026); Verizon Data Breach Investigations Report 2025; Ley 25.326 de Protección de Datos Personales y proyectos de reforma (AAIP).