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Compliance y Consultoría Especializada en Santiago de Compostela

Audidat en País Santiago de Compostela se posiciona como la firma líder en consultoría integral de cumplimiento normativo, destacando en áreas clave como Compliance, Esquema Nacional de Seguridad (ENS) y Planes de Igualdad. Nuestra expertise abarca desde la implementación de rigurosos sistemas de compliance hasta el desarrollo e integración de estrategias de seguridad y igualdad, adaptadas a las necesidades específicas de cada organización en el ámbito local.

Con un profundo conocimiento de la las necesidades de las empresas locales y de la normativa nacional, Audidat Santiago de Compostela ofrece soluciones personalizadas para asegurar que las empresas no solo cumplan con sus obligaciones legales, sino que también promuevan un entorno de trabajo ético, seguro y equitativo. Nuestra misión es garantizar que nuestros clientes estén a la vanguardia del cumplimiento normativo, protegiendo sus operaciones y reputación en un mercado cada vez más competitivo y regulado.

Este enfoque integral no solo refleja nuestro compromiso con la excelencia en el servicio y la adaptación a las dinámicas locales, sino que también establece a Audidat Santiago de Compostela como el socio preferente para empresas que buscan navegar el complejo panorama del cumplimiento normativo con confianza y eficacia.

Actualidad de Cumplimiento Normativo en Santiago de Compostela

Evaluación de Impacto en IA (AIA): Guía para Sistemas de Alto Riesgo

Evaluación de Impacto en IA (AIA): Guía para Sistemas de Alto Riesgo

La rápida y entusiasta integración de sistemas basados en inteligencia artificial (IA) en el tejido empresarial ha abierto una frontera de innovación sin precedentes, pero también ha generado una profunda incertidumbre legal y ética. Las empresas, impulsadas por la eficiencia y la optimización, están adoptando algoritmos que toman decisiones críticas sobre crédito, contratación y servicios públicos, a menudo sin comprender plenamente los riesgos de sesgo algorítmico, opacidad y discriminación que estos sistemas pueden arrastrar. Esta aceleración en la adopción, desacompasada de la gobernanza interna, crea un vacío legal que afecta a cualquier entidad que desarrolle o utilice IA. El coste de la inacción o el error en este ámbito es significativamente alto y multifacético. Las empresas no solo se enfrentan a las elevadas sanciones económicas que prevé la inminente Ley de IA de la Unión Europea (la cual establece multas de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global, lo que sea mayor), sino también a un daño reputacional irreparable si se demuestra que sus sistemas han incurrido en discriminación o han sido opacos. Además, el riesgo de litigios y la pérdida de la confianza del consumidor, que valora cada vez más la transparencia algorítmica, convierten el cumplimiento legal en un imperativo de supervivencia empresarial. Este artículo tiene como objetivo desglosar la normativa ia españa, explicando el impacto de la Ley de IA de la Unión Europea y cómo las empresas deben prepararse para cumplir con sus exigencias de rigor y transparencia. Le proporcionaremos una guía metodológica sobre los pasos esenciales para clasificar riesgos y adoptar las medidas técnicas y organizativas adecuadas. Es aquí donde el servicio de IAR (Inteligencia Artificial Responsable) se presenta como la solución estratégica para implementar los marcos de gobernanza necesarios y transformar el cumplimiento legal en un sello de confianza. La evaluación de impacto en sistemas de Inteligencia Artificial (AIA) es un proceso metódico y obligatorio para sistemas de alto riesgo que busca identificar, analizar y mitigar los riesgos inherentes de un modelo (sesgo, opacidad) sobre los derechos fundamentales y la seguridad antes de su despliegue. Su propósito es asegurar la transparencia, la equidad y la auditabilidad del sistema, garantizando el cumplimiento con la Ley de IA de la UE. ¿Por qué la evaluación de impacto en sistemas de inteligencia artificial es obligatoria? La evaluación de impacto en sistemas de inteligencia artificial (AIA) no es una recomendación, sino un requisito legal ineludible para cualquier sistema clasificado como de alto riesgo bajo la futura Ley de IA de la Unión Europea. La necesidad de esta evaluación surge de la naturaleza opaca y potencialmente discriminatoria de los algoritmos avanzados, que toman decisiones con consecuencias reales en la vida de los ciudadanos. El principio de accountability o responsabilidad demostrada El RGPD ya introdujo el concepto de responsabilidad proactiva (accountability). La Ley de IA amplía esta idea, exigiendo a las empresas no solo que cumplan, sino que sean capaces de demostrar documentalmente que han gestionado todos los riesgos identificados antes de poner el sistema en el mercado. Diligencia debida: La AIA sirve como la principal prueba de que la organización ha realizado la diligencia debida en el diseño, desarrollo y testing del sistema de IA. Reducción de multas: Una evaluación exhaustiva, aunque no elimina el riesgo, puede ser un factor atenuante crucial en caso de que la autoridad (como la futura AESA en España) imponga una sanción por incumplimiento. Control de calidad: La evaluación fuerza la implementación de un sistema de gestión de calidad que supervise los datos, la documentación y la robustez técnica del modelo durante todo su ciclo de vida. Sin una evaluación de impacto en sistemas de inteligencia artificial documentada, el despliegue de cualquier IA de alto riesgo es una infracción grave que expone a la empresa al máximo nivel de sanción. Metodología: la diferencia fundamental entre aia y dpia Históricamente, las empresas han realizado la Evaluación de Impacto en la Protección de Datos (DPIA) exigida por el RGPD. Sin embargo, la AIA es un concepto más amplio y riguroso que se solapa y complementa a la DPIA. Comprender la diferencia es el primer paso para el cumplimiento. La convergencia y divergencia de las evaluaciones de impacto La Ley de IA reconoce que los riesgos de los sistemas de IA van más allá de los datos personales (confidencialidad, integridad, disponibilidad) e incluyen riesgos sistémicos para la salud, la seguridad y la equidad. Criterio Evaluación de Impacto de Datos (DPIA – RGPD) Evaluación de Impacto de IA (AIA – Ley de IA) Enfoque Principal Protección de datos personales (privacidad). Seguridad, salud y derechos fundamentales (equidad, transparencia). Obligatoriedad Si el tratamiento de datos personales es de «alto riesgo» (ej. profiling a gran escala). Si el sistema de IA está clasificado como de «Alto Riesgo» (listado en el Anexo III de la Ley). Mitigación Controles de privacidad y seguridad de datos. Controles de sesgo algorítmico (fairness), robustez y supervisión humana. Trazabilidad Documentación del tratamiento de datos. Documentación de todo el ciclo de vida del modelo (desde los datos hasta el despliegue). Convergencia: Ambas evaluaciones se exigirán para la mayoría de los sistemas de IA de alto riesgo que procesan datos personales. Un servicio profesional de IAR debe ser capaz de realizar una evaluación combinada que satisfaga los requisitos de ambos marcos normativos simultáneamente. Las cinco fases críticas de una evaluación de impacto en sistemas de inteligencia artificial Una AIA efectiva debe ser un proceso metódico que se integra en las etapas iniciales del desarrollo (DevSecOps) y se mantiene activo en la fase de producción. Estas fases garantizan la exhaustividad y la auditabilidad del sistema. Fase 1: Calificación del sistema y alcance Antes de comenzar el análisis, la consultoría debe determinar si el sistema cae bajo la categoría de alto riesgo. Lista de alto riesgo: Verificar si el sistema se encuentra en el listado del Anexo III de la Ley de IA (ej. IA usada en contratación, gestión de crédito, acceso a servicios públicos). Definición de activos: Identificar el propósito del sistema, los datos que

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Normativa IA España: Ley de IA, AESA y cumplimiento de alto riesgo

Normativa IA España: Ley de IA, AESA y cumplimiento de alto riesgo

La rápida y entusiasta integración de sistemas basados en inteligencia artificial (IA) en el tejido empresarial ha abierto una frontera de innovación sin precedentes, pero también ha generado una profunda incertidumbre legal y ética. Las empresas, impulsadas por la eficiencia y la optimización, están adoptando algoritmos que toman decisiones críticas sobre crédito, contratación y servicios públicos, a menudo sin comprender plenamente los riesgos de sesgo algorítmico, opacidad y discriminación que estos sistemas pueden arrastrar. Esta aceleración en la adopción, desacompasada de la gobernanza interna, crea un vacío legal que afecta a cualquier entidad que desarrolle o utilice IA. El coste de la inacción o el error en este ámbito es significativamente alto y multifacético. Las empresas no solo se enfrentan a las elevadas sanciones económicas que prevé la inminente Ley de IA de la Unión Europea (la cual establece multas de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global, lo que sea mayor), sino también a un daño reputacional irreparable si se demuestra que sus sistemas han incurrido en discriminación o han sido opacos. Además, el riesgo de litigios y la pérdida de la confianza del consumidor, que valora cada vez más la transparencia algorítmica, convierten el cumplimiento legal en un imperativo de supervivencia empresarial. Este artículo tiene como objetivo desglosar la normativa ia españa, explicando el impacto de la Ley de IA de la Unión Europea y cómo las empresas deben prepararse para cumplir con sus exigencias de rigor y transparencia. Le proporcionaremos una guía metodológica sobre los pasos esenciales para clasificar riesgos y adoptar las medidas técnicas y organizativas adecuadas. Es aquí donde el servicio de IAR (Inteligencia Artificial Responsable) se presenta como la solución estratégica para implementar los marcos de gobernanza necesarios y transformar el cumplimiento legal en un sello de confianza. El marco legal que configura la normativa IA España está intrínsecamente ligado a la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (AI Act), la primera regulación integral de IA a nivel global. Esta ley establece un enfoque basado en el riesgo, categorizando los sistemas en cuatro niveles (inaceptable, alto, limitado y mínimo) para aplicar obligaciones proporcionales. A nivel nacional, la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESA) será la entidad responsable de vigilar el cumplimiento y la aplicación práctica de estos requisitos en el territorio español. El marco actual: ¿qué implica hoy la normativa ia españa antes de la ley de IA? Aunque la Ley de IA de la UE es el futuro regulatorio, la normativa ia españa actual no es un vacío legal. La IA ya está sujeta a normativas existentes que imponen obligaciones críticas, especialmente en lo referente a la protección de datos personales y la no discriminación. Las empresas que operan en España ya deben garantizar que sus sistemas de IA cumplen con estos requisitos heredados. Ciberseguridad, protección de datos y el rgpd El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) se aplica directamente a cualquier sistema de IA que procese datos personales, lo cual es la inmensa mayoría de los casos. Evaluación de impacto (DPIA): El RGPD ya exige la realización de una Evaluación de Impacto relativa a la Protección de Datos (DPIA) para tratamientos de alto riesgo. Los sistemas de IA que impliquen la toma de decisiones automatizadas, el profiling o el uso de datos sensibles caen bajo esta obligación. La normativa ia españa ha reforzado este punto a través de la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD). Derecho a no ser objeto de decisiones automatizadas: El artículo 22 del RGPD otorga a los ciudadanos el derecho a no ser evaluados exclusivamente por medios automatizados si la decisión produce efectos jurídicos o le afecta de modo significativo. La IA debe garantizar el derecho a la intervención humana y a la explicabilidad. Seguridad por diseño y por defecto: Los sistemas de IA deben diseñarse con principios de privacidad (Privacy by Design) y ciberseguridad desde el inicio, mitigando los riesgos de manipulaciones o ataques. La carta de derechos digitales y el rol de aepd España ha sido pionera con la Carta de Derechos Digitales, un texto que, aunque no es normativo, sirve como guía interpretativa para la aplicación de derechos fundamentales en el entorno digital. Por su parte, la AEPD ha emitido guías y recomendaciones clave, como el análisis del sesgo algorítmico, que demuestran la vigilancia activa en el país incluso antes de la ley europea. Es crucial entender que el cumplimiento con el RGPD no desaparecerá; se fusionará con los nuevos requisitos de la Ley de IA. Los proyectos de IA en curso deben ser auditados bajo ambos marcos para evitar retrocesos una vez que la nueva legislación entre en vigor. Impacto directo de la ley de IA de la unión europea: la espina dorsal de la normativa ia españa futura La Ley de IA de la UE, cuya entrada en vigor se realizará por fases a partir de su aprobación, introduce un cambio de paradigma regulatorio que afectará profundamente a las empresas españolas, sean desarrolladoras (proveedores) o usuarias (desplegadores) de sistemas de IA. La estructura de la normativa ia españa se sustentará sobre esta clasificación de riesgo. El enfoque basado en el riesgo y sus cuatro niveles La ley clasifica los sistemas de IA en función del daño potencial que pueden causar, imponiendo las obligaciones más estrictas a los sistemas de alto riesgo. Categoría de Riesgo Definición y Ejemplo Obligaciones de Cumplimiento Riesgo Inaceptable Sistemas que manipulan el comportamiento humano de forma dañina o que se utilizan para la puntuación social (social scoring) de gobiernos. Prohibidos. Prohibición y desmantelamiento inmediato. Alto Riesgo Sistemas que tienen un impacto significativo en la vida y los derechos fundamentales (ej. selección de personal, sistemas de crédito, infraestructuras críticas, sistemas médicos). Obligaciones rigurosas de calidad de datos, documentación técnica, supervisión humana y compliance. Riesgo Limitado Sistemas que exigen transparencia para que los usuarios sean conscientes de la interacción (ej. chatbots). Obligaciones de transparencia y notificación al usuario. Riesgo Mínimo o Nulo Sistemas que no representan un

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Elegir consultoría en Inteligencia Artificial Responsable (IAR)

Elegir consultoría en Inteligencia Artificial Responsable (IAR)

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) se ha acelerado de forma espectacular, prometiendo eficiencias y nuevas fuentes de valor. Sin embargo, esta adopción masiva introduce un conjunto complejo de riesgos éticos, legales y reputacionales que las empresas a menudo no están equipadas para gestionar. Desde sesgos discriminatorios en algoritmos de contratación hasta decisiones automatizadas opacas, la falta de gobernanza genera una incertidumbre crítica sobre las consecuencias no deseadas de la IA. Ignorar estos riesgos puede llevar a conflictos regulatorios, pérdida de confianza del consumidor e incluso litigios costosos. No abordar la dimensión ética y legal de la IA expone a las organizaciones a consecuencias devastadoras. Además de las potenciales sanciones millonarias derivadas de leyes emergentes como la Ley de IA de la Unión Europea, el daño más profundo es la erosión de la legitimidad social y la pérdida de competitividad frente a empresas que demuestran un compromiso visible con la transparencia y la equidad. La Inteligencia Artificial Responsable (IAR) no es un añadido opcional, sino un requisito fundamental para la sostenibilidad y el cumplimiento normativo. Este artículo proporciona una guía profesional y detallada que le enseñará los criterios esenciales y el proceso metódico sobre cómo elegir consultoría en Inteligencia Artificial Responsable (IAR). Le ayudaremos a identificar el socio estratégico que puede transformar sus sistemas de IA en activos éticos y confiables. Descubrirá los skills técnicos y éticos indispensables y por qué el servicio de IAR es la respuesta integral para garantizar la equidad, transparencia y auditabilidad de sus modelos. Elegir una consultoría en Inteligencia Artificial Responsable (IAR) implica seleccionar un socio que posea experiencia dual: profunda comprensión técnica de los modelos de IA y un conocimiento exhaustivo de los marcos éticos, legales y de cumplimiento (como el RGPD y la próxima Ley de IA de la UE). Su misión es garantizar que los sistemas de IA de su empresa sean confiables, justos y auditables desde su concepción (design by ethics). El rol indispensable de la Inteligencia Artificial Responsable (IAR) en la empresa moderna La IAR va más allá de la mera «ética». Es una disciplina que integra principios éticos en el ciclo de vida de la IA para garantizar que los sistemas beneficien a la sociedad y cumplan con la ley. Es el puente entre la innovación tecnológica y la gobernanza corporativa. Riesgos que la IAR debe mitigar activamente La implementación de modelos de IA sin una adecuada supervisión de IAR introduce varios vectores de riesgo crítico que deben ser evaluados y gestionados desde el inicio. Sesgo Algorítmico (Bias): Los modelos entrenados con datos históricos sesgados pueden perpetuar o amplificar la discriminación en decisiones clave (crédito, contratación, justicia), generando un impacto social negativo y riesgo legal. Falta de Transparencia (Opacidad): Los modelos de caja negra dificultan la explicación de las decisiones. Esto incumple el derecho a una explicación que el RGPD ya garantiza en ciertas decisiones automatizadas. Vulnerabilidades de Seguridad: Los modelos de IA son susceptibles a ataques específicos (adversarial attacks) que pueden manipular sus resultados con un impacto devastador en procesos críticos. La necesidad de experiencia dual Una consultoría experta en IAR debe ser capaz de operar en el cruce de caminos entre la tecnología, la ética y el derecho. Es un perfil que raramente se encuentra en un único departamento interno. Dominio Requisitos de la Consultoría IAR Técnico (Data Science) Explainable AI (XAI), Detección y Mitigación de Sesgos, Model Monitoring. Legal y Cumplimiento Ley de IA de la UE, RGPD (DPIA), Estándares ISO (ej., ISO 42001). Ético y de Negocio Definición de valores corporativos, Marco de Gobernanza de IA, Impacto Social.     Criterios clave sobre cómo elegir consultoría en Inteligencia Artificial Responsable La elección del socio adecuado es una decisión estratégica que impactará la confiabilidad a largo plazo de sus sistemas de IA. La consultoría debe demostrar una capacidad probada en cuatro áreas fundamentales. 1. Profundidad técnica en Explainable AI (XAI) y auditoría de sesgos La capacidad de la consultoría para auditar la justicia y la transparencia del modelo es un requisito técnico sine qua non. H3: Dominio de la explicabilidad algorítmica El consultor debe poder aplicar métodos de XAI para abrir la caja negra. Esto incluye herramientas que explican la importancia de las características de un modelo (globalmente) y el porqué de una predicción específica (localmente). Técnicas Requeridas: Dominio de métodos como LIME, SHAP y herramientas específicas de fairness que miden la equidad estadística entre diferentes grupos demográficos. Auditoría de Datos: La experiencia en el análisis de sesgos no solo en el modelo, sino en las fuentes de datos de entrenamiento, es crucial, ya que el sesgo comienza en la recolección y etiquetado. La consultoría debe presentar casos de estudio donde hayan identificado y mitigado activamente sesgos en escenarios reales (ej. riesgo crediticio o sistemas de recomendación). 2. Conocimiento exhaustivo del marco legal y regulatorio (Ley de IA de la UE) Con la entrada en vigor de regulaciones estrictas, el conocimiento legal se ha vuelto tan importante como el técnico. H3: Experiencia en la clasificación de riesgos de la IA Act El consultor debe ser capaz de clasificar sus sistemas de IA según el nivel de riesgo definido por la Ley de IA de la UE (riesgo inaceptable, alto, limitado o mínimo) para determinar el nivel de cumplimiento y gobernanza requerido. Sistemas de Alto Riesgo: Si su empresa utiliza IA en áreas sensibles (infraestructuras críticas, educación, empleo), el consultor debe guiarle en la aplicación de requisitos de calidad de datos, documentación técnica exhaustiva y supervisión humana obligatoria. Evaluación de Impacto (DPIA/AIA): La consultoría debe ser experta en la realización de Evaluaciones de Impacto sobre la Protección de Datos (DPIA) específicas para la IA, así como la nueva Evaluación de Impacto de la IA (AIA) que exigirá la nueva legislación. El servicio de IAR integra este análisis regulatorio como base de la estrategia. 3. Metodología de gobernanza e implementación de políticas La IAR debe ser operacionalizada. La consultoría no solo debe diagnosticar, sino también ayudar a crear los procesos internos necesarios para una gestión continua.

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10 consejos de ciberseguridad para empleados (Guía práctica)

10 consejos de ciberseguridad para empleados

En la lucha constante contra las ciberamenazas, la vulnerabilidad más recurrente y explotada por los atacantes no es un fallo de software, sino el factor humano. La inmensa mayoría de las brechas de seguridad, desde el phishing hasta el ransomware, se inician por un error no intencional de un empleado: un clic equivocado, el uso de una contraseña débil o la descarga de un archivo malicioso. Esta realidad genera una preocupación fundamental en la dirección: ¿cómo podemos transformar a cada miembro del equipo en un sensor de seguridad, en lugar de una potencial puerta de entrada? Subestimar el papel del empleado como primera línea de defensa tiene consecuencias críticas para el negocio. Un fallo en la seguridad a nivel usuario puede resultar en la paralización de sistemas, la exposición de datos confidenciales (incluidos datos personales sujetos a RGPD) y, en última instancia, en pérdidas financieras sustanciales por recuperación y multas. Es imprescindible que la cultura de la ciberseguridad trascienda el departamento de TI y se integre en las tareas diarias de cada individuo. Este artículo ha sido diseñado como un manual práctico y de alta legibilidad que ofrece los 10 consejos de ciberseguridad para empleados más efectivos y fáciles de aplicar, transformando la concienciación en acción protectora. Analizaremos las reglas de oro para la navegación, el manejo de datos y el uso de dispositivos. Además, mostraremos cómo el servicio de Ciberseguridad puede complementar estos esfuerzos humanos con la tecnología y la formación adecuada. Los 10 consejos de ciberseguridad para empleados son un conjunto de directrices prácticas y sencillas, orientadas a mitigar los riesgos más comunes asociados al error humano. Su implementación sistemática y el seguimiento por parte de la empresa son esenciales para construir una cultura de seguridad activa y reducir drásticamente la probabilidad de que un atacante logre acceder a la red corporativa.La importancia crítica de la formación en ciberseguridad Las mejores herramientas técnicas de ciberseguridad son inútiles si los usuarios finales no saben cómo utilizarlas o cómo evitar los ataques de ingeniería social diseñados para eludir esas defensas. La formación de los empleados no es un coste, sino una inversión prioritaria para reducir el riesgo. El empleado como objetivo principal Los ciberdelincuentes se centran cada vez más en la persona, sabiendo que es más fácil engañar a un humano que romper un cifrado avanzado. Los ataques dirigidos a empleados (BEC, phishing de spear) aprovechan la prisa, la confianza o la falta de formación. El eslabón más débil: Estudios demuestran que más del 80% de los incidentes de seguridad involucran, en alguna medida, el factor humano. Reducción del riesgo: Un programa de formación continuo puede reducir la tasa de clics en correos de phishing en más del 90% a lo largo del tiempo. Cultura de cumplimiento: La formación adecuada es un requisito del RGPD y de otros marcos regulatorios que exigen medidas técnicas y organizativas para proteger los datos. La clave está en presentar estos 10 consejos de ciberseguridad para empleados no como normas punitivas, sino como prácticas de autoprotección para su vida profesional y personal. Los 10 consejos de ciberseguridad para empleados esenciales A continuación, se presenta una lista detallada de los 10 puntos de control que todo empleado debe conocer, comprender y aplicar diariamente. Estos consejos abordan las áreas de mayor riesgo en el entorno laboral digital. 1. La regla de oro de la contraseña fuerte y única Las contraseñas siguen siendo la cerradura principal de los activos digitales. La práctica de reutilizar la misma clave para múltiples servicios o el uso de datos personales fáciles de adivinar es una vulnerabilidad crítica. Extensión y complejidad: Utilice frases de paso largas (mínimo 12-14 caracteres), combinando mayúsculas, minúsculas, números y símbolos. Gestores de contraseñas: Fomente el uso de gestores de contraseñas corporativos para almacenar y generar claves complejas de forma segura, eliminando la necesidad de recordarlas. Prohibición de reutilización: Nunca, bajo ninguna circunstancia, se debe usar una contraseña corporativa para cuentas personales o de servicios externos. 2. Autenticación multifactor (MFA) obligatoria La autenticación multifactor es el control de seguridad más eficaz contra el robo de credenciales. Convierte la contraseña robada en algo inútil para el atacante. Principio de doble verificación: Exija un segundo factor (código de una aplicación, token físico, huella digital) para acceder a todos los sistemas críticos (correo electrónico, VPN, sistemas ERP). Implementación universal: El MFA no debe ser opcional. Debe ser una política obligatoria para todos los empleados, incluyendo el acceso a recursos en la nube. 3. Detección y reporte inmediato de correos de phishing El phishing es el vector de ataque más común. Los empleados deben ser entrenados para reconocer las señales de alerta, incluso en mensajes aparentemente legítimos. Verificación de remitentes: Revise siempre la dirección de correo completa, no solo el nombre visible. Busque errores tipográficos en los dominios conocidos. Desconfianza en enlaces y archivos adjuntos: Nunca haga clic en un enlace o descargue un archivo adjunto de un correo inesperado o que exija una acción urgente o emocional. El factor urgente: Los correos de phishing suelen generar una sensación de prisa («Su cuenta será suspendida», «Pago pendiente urgente»). Esta es una señal de manipulación. Reporte inmediato: Si sospecha de un correo, no lo elimine; repórtelo al equipo de Ciberseguridad o al departamento de TI de inmediato para que puedan alertar al resto de la organización. 4. Gestión segura de la información y clasificación Los empleados deben saber qué tipo de información manejan y cómo protegerla según su clasificación (pública, interna, confidencial, restringida). Cifrado: Utilice el cifrado para la información confidencial, especialmente si se comparte o se almacena en dispositivos portátiles (laptops, USB). Principio de necesidad de conocer: Solo acceda o comparta la información que sea estrictamente necesaria para su trabajo, limitando la exposición accidental. 5. Navegación web responsable El tráfico web es una fuente común de infecciones de malware (ataques drive-by). Sitios oficiales: Acceda solo a sitios web necesarios para el trabajo y verifique que la conexión es segura (candado HTTPS). Descargas: Evite la descarga de software, complementos o herramientas no aprobadas

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Análisis de riesgos de ciberseguridad: Guía y metodología

Análisis de riesgos de ciberseguridad: Guía y metodología

En el entorno digital actual, altamente interconectado, la dirección empresarial se enfrenta a una paradoja: la innovación y la eficiencia dependen de la tecnología, pero esta misma tecnología introduce vulnerabilidades críticas. El principal desafío es cuantificar y comprender el riesgo real. Muchos líderes empresariales no saben dónde reside su mayor exposición, operando con una falsa sensación de seguridad, o, peor aún, invirtiendo de manera desproporcionada en áreas de bajo impacto. La ausencia de un análisis de riesgos de ciberseguridad metódico e integral es la brecha más común que compromete la toma de decisiones informada. Ignorar o simplificar la evaluación del peligro digital tiene consecuencias directas y cuantificables. Un riesgo no identificado se convierte en una vulnerabilidad explotable que puede resultar en una brecha de seguridad, lo que a su vez puede acarrear sanciones regulatorias severas (especialmente bajo el RGPD), pérdida de propiedad intelectual y una erosión significativa de la confianza de los clientes y socios. La gestión del riesgo, por lo tanto, no es un trámite, sino el motor de la estrategia de defensa y cumplimiento. Este artículo le guiará a través de las metodologías probadas y los pasos esenciales para llevar a cabo un análisis de riesgos de ciberseguridad que sea robusto, práctico y alineado con los objetivos de negocio. Descubrirá cómo identificar, evaluar y mitigar las amenazas de manera priorizada, y cómo el servicio de Ciberseguridad se convierte en la herramienta estratégica para transformar el riesgo en una ventaja competitiva. El análisis de riesgos de ciberseguridad es el proceso formal y sistemático de identificar activos, amenazas y vulnerabilidades, evaluar la probabilidad y el impacto de un ataque, y determinar el nivel de riesgo que la organización está dispuesta a aceptar. Es la base para priorizar la inversión en seguridad, garantizando que los recursos se destinen a proteger los activos más críticos frente a las amenazas más plausibles. ¿Por qué el análisis de riesgos de ciberseguridad es el primer paso estratégico? Antes de adquirir cualquier firewall o solución de seguridad avanzada, una empresa debe responder a una pregunta fundamental: ¿qué estamos intentando proteger y de quién? El análisis de riesgos de ciberseguridad proporciona la visión necesaria para evitar la implementación de soluciones de seguridad basadas en el miedo o las tendencias, enfocándose en las necesidades reales del negocio. La necesidad de cuantificar el riesgo digital En el ámbito empresarial, los directivos necesitan datos que se traduzcan en términos de negocio (financieros, operativos o reputacionales), no solo en jerga técnica. Un análisis de riesgos efectivo logra esta traducción, haciendo que la ciberseguridad sea entendible y priorizable por la junta directiva. Fundamento para la inversión: Demuestra el retorno de la inversión (ROI) en seguridad, justificando por qué es necesario asignar presupuesto a controles específicos. Cumplimiento normativo: Es un requisito explícito e ineludible de normativas clave como el RGPD, que exige un enfoque basado en el riesgo para la protección de datos personales. Toma de decisiones: Permite alinear la tolerancia al riesgo de la empresa (riesgo residual) con la implementación de medidas técnicas y organizativas (controles). Un error común es realizar el análisis una sola vez y archivarlo. El panorama de amenazas y los activos de la empresa son dinámicos, por lo que el análisis de riesgos debe ser un proceso cíclico y continuo. Metodología paso a paso para un análisis de riesgos de ciberseguridad eficaz La clave de un buen análisis reside en la metodología. Existen marcos reconocidos como ISO/IEC 27005, NIST SP 800-30 o MAGERIT, pero todos siguen un ciclo lógico y repetible que asegura la exhaustividad y la coherencia en la evaluación. Paso 1: Identificación y valoración de activos El punto de partida es definir qué elementos del negocio son cruciales y qué información manejan. Los activos no son solo servidores; incluyen hardware, software, información, personal y servicios. Clasificación de la información y la valoración C.I.D. La valoración de un activo se basa en su importancia para la Confidencialidad, Integridad y Disponibilidad (C.I.D.). Confidencialidad: ¿Cuál sería el impacto si la información cae en manos no autorizadas? (ej. secretos comerciales, datos de clientes). Integridad: ¿Cuál sería el impacto si la información se modifica o destruye de forma no autorizada? (ej. registros financieros, bases de datos de productos). Disponibilidad: ¿Cuál sería el impacto si el acceso al sistema o a los datos se interrumpe? (ej. servidores web, sistemas de producción). La valoración debe ser cualitativa (crítico, alto, medio, bajo) y, si es posible, cuantitativa (valor económico estimado de la pérdida). Paso 2: Identificación de amenazas y vulnerabilidades Una vez que se conocen los activos, el siguiente paso es determinar qué puede dañarlos (amenazas) y cuáles son las debilidades intrínsecas del sistema que facilitan el ataque (vulnerabilidades). Amenazas: Deben considerarse internas (errores humanos, empleados descontentos) y externas (hackers, ransomware, desastres naturales). Vulnerabilidades: Debilidades tecnológicas (software desactualizado, configuraciones incorrectas) o de proceso (políticas de contraseñas débiles, falta de copias de seguridad). La experiencia de los consultores de un servicio de Ciberseguridad es crucial en esta fase, ya que aportan inteligencia de amenazas actualizada que el equipo interno podría desconocer. Paso 3: Evaluación de la probabilidad y el impacto Esta es la fase central del análisis de riesgos de ciberseguridad, donde se cruzan las amenazas, las vulnerabilidades y los activos para calcular el riesgo bruto. Cálculo de la magnitud del riesgo El riesgo se calcula generalmente como la multiplicación de la probabilidad de que una amenaza se materialice y el impacto que tendría. $$text{Riesgo} = text{Probabilidad} times text{Impacto}$$ Nivel de Probabilidad Nivel de Impacto Bajo: El ataque es técnicamente difícil o poco probable. Bajo: Pérdidas mínimas, solo afectación operativa local. Medio: Posible, existen vectores de ataque conocidos. Medio: Pérdidas financieras moderadas, daño reputacional reversible. Alto: Muy probable, vulnerabilidad fácil de explotar. Alto: Interrupción significativa del negocio, multas o demandas. Crítico: Casi seguro, explotado activamente. Crítico: Pérdida irreversible de datos o reputación, quiebra potencial. El resultado es un mapa de riesgos que prioriza los escenarios: un riesgo alto-alto requiere una acción inmediata, mientras que un riesgo bajo-bajo puede ser simplemente aceptado. La gestión del

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Ciberseguridad empresarial

Ciberseguridad empresarial: La guía esencial para proteger su negocio

El panorama de amenazas digitales evoluciona a una velocidad vertiginosa, generando una incertidumbre crítica entre los directivos y responsables de tecnología. La pregunta ya no es si una empresa será atacada, sino cuándo. Desde pequeñas y medianas empresas hasta grandes corporaciones, todos los activos digitales son un objetivo potencial para el ransomware, los ataques de phishing y las infiltraciones avanzadas, poniendo en jaque la continuidad del negocio y la confianza de los clientes. La falta de una estrategia integral de protección expone a las organizaciones a consecuencias catastróficas que van más allá del coste de recuperación: pueden enfrentarse a multas regulatorias severas por incumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y otras normativas sectoriales, sufrir pérdidas económicas irreparables debido a la paralización de operaciones, y ver dañada de forma permanente su reputación corporativa. Por ello, la ciberseguridad se ha consolidado como una prioridad estratégica al mismo nivel que la generación de ingresos. Este artículo le proporcionará una guía profesional y detallada sobre los pilares fundamentales que sustentan una defensa digital robusta, y cómo alinear la tecnología, los procesos y las personas para mitigar riesgos. Analizaremos las amenazas actuales, las soluciones más efectivas y por qué contar con un servicio especializado de Ciberseguridad es la clave para transformar la defensa en una ventaja competitiva, un recurso esencial que puede encontrar en Ciberseguridad. La ciberseguridad es el conjunto de prácticas, tecnologías y procesos diseñados para proteger redes, programas y datos contra ataques, daños o accesos no autorizados. Su objetivo principal es garantizar la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de los sistemas de información empresariales frente a la creciente complejidad del ecosistema digital y sus amenazas asociadas. ¿Qué amenazas exigen una estrategia profesional de ciberseguridad hoy? Comprender la naturaleza del adversario es el primer paso para una defensa efectiva. Los ataques ya no son incidentes aislados; son operaciones sofisticadas y, en muchos casos, impulsadas por intereses económicos o geopolíticos. Las empresas deben ir más allá de los antivirus básicos para confrontar un espectro de amenazas dinámico y multifacético. El ecosistema de amenazas moderno y sus implicaciones Las tácticas de los ciberdelincuentes se refinan constantemente, utilizando herramientas de inteligencia artificial y automatización para escalar sus operaciones. Una estrategia de ciberseguridad debe ser proactiva y no reactiva. Ransomware como servicio (RaaS): La democratización de los ataques, donde grupos de crimen organizado alquilan herramientas maliciosas a terceros, haciendo que cualquier entidad sea un blanco fácil. La extorsión ya no solo implica el cifrado de datos, sino también la amenaza de su publicación (doble extorsión). Ataques a la cadena de suministro: Los atacantes se dirigen a proveedores de servicios menos protegidos para infiltrarse en grandes organizaciones. Comprometiendo a un solo proveedor se pueden acceder a múltiples clientes. Phishing e ingeniería social avanzada: Los mensajes maliciosos son cada vez más convincentes, utilizando información de la propia empresa (como firmas de correo o jerga interna) para engañar a los empleados, superando a menudo las defensas técnicas. Es un error común creer que solo las grandes empresas son objetivo. Los datos de pymes y su posición como eslabón débil en la cadena de suministro son extremadamente valiosos para los ciberdelincuentes. Los tres pilares fundamentales de una defensa efectiva en ciberseguridad Una estrategia integral nunca se basa solo en la tecnología. Para que la ciberseguridad sea realmente efectiva, debe apoyarse en una triada ineludible: Personas, Procesos y Tecnología. Si uno de estos pilares falla, la seguridad global de la organización queda comprometida. Personas: La primera y última línea de defensa El factor humano sigue siendo la vulnerabilidad más explotada. Un empleado con privilegios comprometido o que comete un error es la puerta de entrada más común para el malware. Formación continua y concienciación: No basta con una sesión anual. Se requieren simulacros de phishing y formación periódica adaptada a los roles específicos para mantener la vigilancia alta. Cultura de la seguridad: Convertir la ciberseguridad en parte del ADN de la empresa, incentivando la comunicación de posibles incidentes sin miedo a represalias. Gestión de accesos e identidades (IAM): Implementar el principio de mínimo privilegio, asegurando que los usuarios solo tengan acceso a los recursos estrictamente necesarios para su trabajo. Procesos: La estructura operativa de la ciberseguridad Las políticas escritas y bien definidas son el mapa que guía la respuesta ante cualquier evento. Sin procesos claros, la reacción ante un ataque es caótica y la recuperación se alarga innecesariamente. Gestión de riesgos: Identificación, análisis y priorización de los riesgos de ciberseguridad para aplicar medidas preventivas de forma estratégica. Plan de respuesta a incidentes (IRP): Un documento esencial que detalla quién hace qué, cuándo y cómo, desde la detección de una anomalía hasta la contención, erradicación y recuperación del sistema. Gestión de parches y vulnerabilidades: Un proceso sistemático y calendarizado para aplicar las últimas actualizaciones de seguridad en todos los sistemas y aplicaciones, cerrando las brechas conocidas. Tecnología: Soluciones avanzadas de protección Mientras que los procesos definen el cómo, la tecnología proporciona las herramientas para el hacer. La inversión tecnológica debe ser inteligente, cubriendo la prevención, la detección y la respuesta. Seguridad del Endpoint (EDR/XDR): Pasar del antivirus tradicional a soluciones de Detección y Respuesta del Endpoint (EDR) o Extendida (XDR) que monitorean continuamente, detectan comportamientos anómalos y permiten la respuesta remota e inmediata. Seguridad de la red (Firewalls de última generación): Dispositivos que no solo filtran el tráfico, sino que también inspeccionan paquetes en busca de amenazas avanzadas y controlan el acceso a aplicaciones. Copias de seguridad inmutables: La última línea de defensa contra el ransomware. Las copias de seguridad deben ser inaccesibles para los atacantes, almacenadas de forma aislada (air-gapped) o con protección contra modificaciones. Cómo implementar la ciberseguridad mediante la externalización de un servicio especializado Para la mayoría de las organizaciones, mantener un equipo interno con la experiencia necesaria para gestionar todas las facetas de la ciberseguridad 24/7 es un desafío insostenible. Es aquí donde la externalización a un proveedor de servicios gestionados se convierte en la opción más eficaz y coste-eficiente. El valor del servicio de

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