En el ritmo acelerado en que vivimos la transformación digital, muchas empresas sienten un vértigo legítimo: la combinación de automatización, aprendizaje automático y herramientas inteligentes abre nuevas capacidades, pero al mismo tiempo deja al descubierto un territorio menos explorado, más incierto: la privacidad. Como fundador de TODO EN UNO.NET S.A.S. he acompañado a organizaciones desde 1988 en procesos de modernización, y hoy más que nunca observo que el verdadero reto ya no es solo adoptar la IA, sino hacerlo protegiendo la información y la confianza de clientes, colaboradores y partes interesadas. Las reglas, las expectativas y las tecnologías están cambiando juntos, y si su empresa no avanza con claridad en ese cruce, corre el riesgo de quedar expuesta.
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En mi experiencia acompañando organizaciones latinoamericanas, he sido testigo de varios patrones que hoy cobran especial importancia. Uno de ellos es la paradoja entre soberanía local y globalización de datos: según un informe de Cisco Systems de abril de 2025, el 91 % de las organizaciones considera que un proveedor global ofrece mejor protección de datos, pero al mismo tiempo el 90 % cree que el almacenamiento local es inherentemente más seguro.
Esto genera un dilema real: ¿confiar en proveedores externos con alcance global o construir internamente infraestructuras que, aunque más costosas, dan la sensación de control? Esta tensión es especialmente relevante para empresas en Colombia y América Latina, donde la regulación, los costos y la cultura de datos pueden diferir de los entornos tecnológicos de las grandes economías.
Otro patrón es la evolución del perfil de riesgo: no se trata únicamente de fugas de datos o accesos no autorizados (que siguen siendo críticos), sino de usos no previstos de la IA, sesgos, decisiones automatizadas que afectan a personas y el impacto reputacional que conllevan. Por ejemplo, la Cloud Security Alliance ha advertido que los algoritmos pueden perpetuar sesgos, los usuarios tienen mayores expectativas de transparencia y las violaciones de privacidad derivadas de IA están aumentando.
Y si miramos los números, según un análisis de estadísticas recientes: el 57 % de los consumidores considera que la IA supone una amenaza significativa para su privacidad; el 61 % desconfía de los sistemas de IA.
Esto significa que la privacidad deja de ser solo un tema técnico o legal: se transforma en un factor estratégico de confianza, marca y gobernanza.
Para diagnosticar la situación de una empresa, recomiendo preguntarse: ¿Tenemos claridad de qué datos utilizamos para entrenar modelos o automatizaciones inteligentes? ¿Hemos identificado qué terceros intervienen y qué controles aplican? ¿Tenemos visibilidad sobre dónde se almacenan los datos, bajo qué jurisdicción, con qué nivel de cifrado? ¿Y hemos considerado cómo explicar ante clientes, colaboradores y reguladores qué estamos haciendo y por qué?
Cuando abordamos estos cuestionamientos desde TODO EN UNO.NET, insistimos en que la privacidad no sea un «check-list» aislado, sino parte integral del proceso de transformación digital: la funcionalidad debe avanzar con seguridad, transparencia y propósito. En otras palabras, nunca la tecnología por la tecnología en sí misma, sino la tecnología por la funcionalidad. Y esa funcionalidad incluye la protección de la información.
Si su empresa avanza en automatización, IA o digitalización intensiva, debe contemplar que la privacidad es un pilar igual de importante que la arquitectura, el talento o el cambio cultural. Implementar IA sin una estrategia sólida de privacidad equivale a construir un edificio sin fundación sólida: tarde o temprano aparecerán grietas. Y esas grietas pueden significar sanciones, pérdida de clientes, daño reputacional o simplemente no poder escalar porque la conversación de confianza se vuelve vacía.
Ahora bien, ¿qué factores se vuelven críticos en este nuevo panorama? En primer lugar, la ubicación y residencia de los datos. Como ya señalé, muchas empresas optan por localización de datos impulsadas por la soberanía, pero deben equilibrarla con flujos globales de información que muchas veces son inevitables. El estudio de Cisco indica que los marcos interoperables internacionales para la privacidad transfronteriza serán clave. En un contexto latinoamericano, donde la infraestructura y regulación pueden variar, es crítico que la empresa defina dónde están los datos, qué leyes aplican y cuál es el nivel operativo y de riesgo de cada opción.
En segundo lugar, la gobernanza de datos y la llamada “privacidad por diseño” o “IA responsable”. Técnicas avanzadas como la privacidad diferencial (que añade ruido a los datos para proteger la identidad) o el cifrado homomórfico (que permite procesar datos cifrados sin descifrarlos) están dejando de ser teóricas para convertirse en herramientas con aplicación real. Esto implica que las empresas deben ir más allá del cifrado estándar y de políticas de acceso — deben diseñar soluciones en las que la protección está inserta desde el origen de la automatización, del modelo, de la arquitectura.
En tercer lugar, el factor humano y de procesos. Un estudio reciente muestra que muchos incidentes de privacidad en IA tienen su origen en errores humanos, decisiones organizativas pobres o ausencia de rendición de cuentas corporativa. Esto me confirma algo que he aprendido tras más de treinta años liderando proyectos de innovación: no basta con el mejor software o modelo; lo que marca la diferencia es la cultura de datos, la claridad de roles, el entrenamiento de los equipos y la visibilidad de riesgos.
Desde la perspectiva normativa, en Colombia y en la región también se observan avances y retos. Si bien contamos con la Ley 1581 de 2012 y su decreto reglamentario, la irrupción de la IA exige actualizar enfoques sobre consentimiento informado, perfiles de riesgo, anonimización y transparencia algorítmica. Para quienes lideran funciones de cumplimiento o dirección de sistemas, la pregunta clave es: ¿cómo incorporamos estos elementos de forma ágil en una empresa que quizá ya tiene sistemas heredados, presupuestos ajustados y equipos que ya están sobrecargados?
Propongo, entonces, una ruta de solución funcional que he aplicado en TODO EN UNO.NET con clientes de la región, con la que se pueden abordar estos desafíos de forma progresiva, práctica y con propósito. Primero, hacemos un inventario de datos clave involucrados en cualquier proceso de IA o automatización: qué datos se recogen, cómo se transforman, dónde se almacenan, quién los accede, qué modelos se entrenan con ellos. Esta fase exige diálogo entre TI, legal/compliance, operaciones y negocio. Segundo, se evalúan los proveedores o terceros que intervienen: muchos incidentes de privacidad provienen de terceros que procesan datos. Hay que aplicar controles, auditorías y cláusulas que aseguren transparencia de su modelo de IA. Tercero, la empresa define mecanismos de “privacidad por diseño” y “seguridad desde la arquitectura”: elegir si ciertos datos pueden quedar localizados, qué jurisdicción aplica, qué cifrado o anonimización se usa. Cuarto, vamos a la gobernanza activa: roles, responsabilidades claras para la gestión de IA.¿Quién decide cuándo un modelo puede recibir datos personales? ¿Quién evalúa el impacto sobre privacidad? ¿Cómo se mide y reporta? Quinto, la cultura: entrenar al equipo, comunicar a clientes, generar confianza. Esto no es una campaña de “compliance” más: es un cambio hacia un nuevo contrato con los datos. Y finalmente, el monitoreo y mejora continua: la IA, las leyes, las expectativas cambian muy rápido, por lo que la estrategia debe ser dinámica.
Aquí es donde se evidencia la visión del modelo 2026-2030 de TODO EN UNO.NET: la transformación digital no es solo tecnología, debe ser funcional, segura, humana e integrada. Nosotros no proponemos IA “por IA”, sino IA que habilite resultados, pero dentro de un marco de privacidad robusto, cumpliendo y construyendo confianza. En organizaciones que avanzan con este enfoque, la privacidad ya no es costo, sino ventaja competitiva: clientes más confiados, procesos escalables, menores riesgos de interrupción, mejor reputación. He visto empresas pequeñas que, con esta claridad, pasan de estar en riesgo a liderar su sector.
En el caso de Colombia, es útil mirar también la comparación internacional: los estudios globales señalan que la adopción de privacidad efectiva en IA está correlacionada con mejores resultados de negocio — según un informe, las inversiones en privacidad reportan retorno positivo para el 96 % de las organizaciones entrevistadas. Esto desmonta el mito de que la privacidad es solo un gasto: cuando se hace bien, genera valor, credibilidad y oportunidades de negocio.
Para empresarios, directores de tecnología o responsables de cumplimiento que quizá lean esto y se pregunten “¿y por dónde inicio?”, mi recomendación es: empiece por una pregunta operativa, no tecnológica: ¿qué dato personal es estratégico en mi negocio, cuál es su ciclo completo (ingreso, uso, almacenamiento, eliminación) y qué podría suceder si ese dato se viera comprometido en un escenario de IA? Contestar esa pregunta da claridad y permite construir una hoja de ruta pragmática. En nuestros proyectos veo que cuando esa claridad aparece, cambia la conversación: deja de ser “¿cómo usamos más IA?” y pasa a “¿cómo usamos IA de forma que genere resultados, minimizando riesgos y construyendo confianza?”.
Los retos de privacidad en la era de la IA no pueden verse como algo solo para especialistas de TI o cumplimiento: deben entenderse como un componente estratégico de la transformación. Una empresa que avanza en automatización sin una política de privacidad viva, se expone no solo a sanciones o fugas, sino a una erosión silenciosa de confianza que tarda mucho en recuperar. He visto organizaciones que invirtieron mucho en IA, pero que olvidaron comunicar a sus clientes o colaboradores cómo sus datos eran tratados — esa desconexión genera desconfianza, reclamos o incluso abandono.
Volvamos al presente: en 2025, el ecosistema de IA está acelerando. Según el informe Stanford University HAI 2025, los incidentes relacionados con IA crecieron 56,4 % solo en el último año. Esto ilustra la magnitud del riesgo: no son solo hipótesis, son reportes reales, reconocidos por instituciones de prestigio. Si su empresa está vinculada a automatización, modelos de lenguaje o manejo de grandes volúmenes de datos personales, usted ya está en el campo de juego y no hay atajos.
En la práctica, un par de ejemplos ilustran la proximidad del riesgo. Un proveedor de servicios financieros en Latinoamérica me comentó hace poco que, al desplegar una plataforma de recomendación con IA, no había considerado que el modelo retenía atributos sensibles de clientes (datos biométricos, comportamientos de inversión) y que parte de ese entrenamiento se había hecho en la nube de un proveedor global sin revisión de residencia de datos. El resultado: al cabo de unos meses surgieron dudas regulatorias, lo que detuvo la expansión del sistema. Otro caso: una empresa de salud privada implementó IA para segmentar pacientes para campañas preventivas, pero no comunicó claramente en su política de privacidad que datos serían usados para modelos predictivos. Cuando un paciente lo demandó, la reputación de la empresa quedó afectada y se generaron costos elevados de gestión.
Estos aprendizajes muestran que la privacidad en la era de la IA no es un módulo técnico adicional: es parte del modelo de negocio. Y cuando se ignora, la empresa se debilita. Pero cuando se aborda de forma proactiva, con enfoque estratégico, la organización gana: mayor agilidad, mejor reputación, menor riesgo, y la posibilidad de ser referente en su mercado.
En resumen, asumir la funcionalidad como eje central de la transformación digital significa diseñar IA que sirva a los propósitos de negocio, que esté alineada con la cultura, los procesos, la ética y la privacidad. Para empresas en Colombia y la región que buscan dar el salto al modelo 2026-2030 de transformación inteligente, esta será una de las fronteras clave: usar IA, sí; innovar, sí; automatizar, sí; pero siempre proteger los datos, fortalecer la confianza y construir sostenibilidad.
Durante más de tres décadas he visto cómo quienes combinaron visión, tecnología con funcionalidad, y a la vez protegieron su información, no solo sobrevivieron la transformación digital, sino que se convirtieron en referentes. Desde TODO EN UNO.NET acompañamos organizaciones con consultorías en automatización, transformación digital, inteligencia artificial, cumplimiento normativo, Habeas Data, facturación electrónica y formación a equipos. Aumentamos la eficiencia de tu empresa con soluciones digitales y normativas. Acompañamos no solo hoy la entrega del servicio, sino el crecimiento continuo y el liderazgo compartido.
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