En América Latina, las multas por incumplimiento en protección de datos y ciberseguridad suelen repetirse por los mismos errores: biometría sin base legal, marketing sin consentimiento, falta de evidencia y controles débiles. En muchos casos también influyen brechas en el cumplimiento de marcos y estándares como PCI DSS y regulaciones locales de protección de datos. Este artículo resume los 10 más comunes y qué hacer para bajar el riesgo con controles, registros y prácticas de cumplimiento que se puedan demostrar.
Tabla de contenido
Por qué las multas en LATAM se repiten (y no es “mala suerte”)
Error 1: Exigir biometría o datos sensibles para acceder a un servicio
Error 2: Consentimiento inválido o imposible de demostrar
Error 3: Lanzar proyectos sin “seguridad y privacidad desde el inicio”
Error 4: Controles débiles ante accesos no autorizados e insider risk
Error 5: “Listas negras” o bases de riesgo con datos sensibles sin base clara
Error 6: Prospección comercial / telemarketing sin autorización y opt-out mal gestionado
Error 7: No atender derechos ARCO (acceso, rectificación, supresión) o dificultar la eliminación
Error 8: Falta de evidencia documental (accountability gap)
Error 9: Uso de IA/analítica y “legítimo interés” sin test de balance, transparencia y gobernanza
Error 10: Gestión deficiente de terceros (encargados, subencargados, cadena de suministro de datos)
Enfoque TecnetOne: menos promesa, más control demostrable
Por qué las multas en LATAM se repiten (y no es “mala suerte”)
Cuando una autoridad revisa un caso, rara vez pregunta qué herramienta compras. Hace preguntas como: ¿puedes probar que operas controles y que tus decisiones tienen base?
Ahí es donde la mayoría no pasa una auditoría: roles difusos, procesos a medias y evidencia incompleta (consentimientos, accesos, terceros, respuesta a incidentes).
Error 1: Exigir biometría o datos sensibles para acceder a un servicio
Condicionar el acceso a un servicio por reconocimiento facial u otros datos sensibles suele considerarse desproporcionado si no hay una razón sólida y alternativas. Además, los datos sensibles aumentan el estándar de cuidado y control.
Cómo evitarlo
- Ofrece alternativas no biométricas equivalentes.
- Aplica minimización (biometría solo si es indispensable).
- Ejecuta un DPIA (Data Protection Impact Assessment - Evaluaciones de Impacto de Protección de datos) / PIA (Privacy Impact Assessment - Evaluaciones de Impacto de Privacidad) antes de que pase a producción.
- Refuerza controles: cifrado, segregación, retención mínima.
Error 2: Consentimiento inválido o imposible de demostrar
El problema no es “tener un check”. Es no poder probar que fue previo, informado y voluntario, si no hay evidencia, tu base no es sólida.
Cómo evitarlo
- Consentimiento por capas: resumen claro + detalle.
- Guarda evidencia mínima: fecha/hora, canal, versión del aviso.
- Permite retirar consentimiento tan fácil como otorgarlo.
- Evita condicionar el consentimiento a funciones que no lo necesitan.
Error 3: Lanzar proyectos sin “seguridad y privacidad desde el inicio”
Proyectos que salen a producción sin gestión real de riesgos, ni baseline mínimo provocan que muchas leyes en LATAM exijan medidas técnicas y organizativas apropiadas. Sin análisis y controles, el incumplimiento se vuelve previsible.
Cómo evitarlo
- Evaluación de riesgos antes de cambios relevantes.
- Baseline medible: IAM (IDentity and Access Management - Manejo de Identidad y Acceso), cifrado, hardening.
- Revisión antes de salida a producción.
- Auditorías internas (y externas cuando aplique).
Error 4: Controles débiles ante accesos no autorizados e insider risk
Privilegios excesivos, poca segregación y falta de monitoreo terminan en accesos indebidos. Y cuando además falta trazabilidad, el problema crece: nadie puede probar quién accedió, cuándo y qué hizo.
Cómo evitarlo
- Privilegios mínimos y revisiones periódicas.
- MFA y controles de exportación.
- Logging + alerting DLP(Data Loss Prevention - Prevención de pérdida de datos).
- Analiza el comportamiento de tus usuarios conocido como: UEBA (User and Entity Behavior Analytics).
- Proceso estricto de altas/bajas/cambios de usuarios.
- Simulacros de exfiltración y respuesta.
Error 5: “Listas negras” o bases de riesgo con datos sensibles sin base clara
Perfilamiento o uso de datos negativos sin base legal clara, y sin mecanismos reales para ejercer derechos activa sanciones, sobre todo si el impacto al titular es alto.
Cómo evitarlo
- Verifica base y finalidad (qué haces, para qué, con qué sustento).
- Minimización y gobernanza de datos sensibles.
- Mecanismos reales de acceso/rectificación/supresión.
- Auditoría de calidad y trazabilidad de fuentes.
Error 6: Prospección comercial / telemarketing sin autorización y opt-out mal gestionado
Contactar sin consentimiento o ignorar solicitudes de baja genera reclamos fáciles de demostrar y, por volumen, suele escalar rápido.
Cómo evitarlo
- Registro central de consentimientos y preferencias.
- Supresión técnica omnicanal (incluye proveedores).
- QA (Quality Assurance - Aseguramiento de la Calidad) de campañas con auditoría.
- Cláusulas y supervisión a call centers.
Error 7: No atender derechos ARCO (acceso, rectificación, supresión) o dificultar la eliminación
Las sanciones se agravan cuando hay negativa, demoras o procesos sin trazabilidad. También cuando “eliminar” es imposible por diseño o por mala operación.
Cómo evitarlo
- Proceso ARCO con SLA´s (Service Level Agreement - Acuerdo de Nivel de Servicio), responsables y tiempos internos definidos.
- Automatizar borrado/bloqueo (incluye reglas para backups).
- Medición: tiempos de respuesta y cumplimiento.
Error 8: Falta de evidencia documental (accountability gap)
Decir “sí cumplimos” sin poder probarlo es el punto de quiebre. En investigaciones o auditorías, lo que no está documentado suele contar como inexistente.
Cómo evitarlo
- Registro de tratamientos y finalidades.
- Repositorio de bases y consentimientos (cuando aplique).
- Actas y decisiones cuando haya datos sensibles o alto riesgo.
- Evidencia de operación: controles, revisiones, remediación.
Error 9: Uso de IA/analítica y “legítimo interés” sin test de balance, transparencia y gobernanza
El uso de analítica o modelos sin inventario, sin evaluación de impacto y sin avisos claros aumentan riesgo regulatorio, sobre todo si afectan decisiones o derechos.
Cómo evitarlo
- Inventario de modelos, datos y finalidades.
- Evaluación de riesgos y medidas de control.
- Transparencia clara para el usuario (qué, para qué, cómo afecta).
- Retención mínima y gobierno.
Error 10: Gestión deficiente de terceros (encargados, subencargados, cadena de suministro de datos)
Los proveedores sin due diligence, sin cláusulas obligatorias, sin auditoría y sin reglas de incidentes y borrado son el décimo error más común de Latinoamérica. La tercerización es estructural y ante la autoridad, el responsable sigue respondiendo incluso si intervienen terceros.
Cómo evitarlo
- Due diligence (seguridad + privacidad).
- Cláusulas claras: roles, subencargados, auditoría, incidentes, borrado.
- Monitoreo continuo y pruebas.
- Control de “data onboarding” y lista de proveedores aprobados.
Enfoque TecnetOne: menos promesa, más control demostrable
Cumplir no es declarar intención. Es que cuando te pregunten “muéstrame la evidencia” en auditoría, tu banco/pasarela o un cliente no tengas que improvisar. En TecnetOne te damos el método y la estructura para que tu equipo genere y respalde con evidencia el alcance, roles, registros y disciplina operativa, para que puedas demostrarlo con claridad cuando un auditor lo requiera.
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