Caso de Éxito: Oracle Cloud Infrastructure (OCI) El Reto La empresa se encontraba enfrentando múltiples desafíos con la infraestructura de TI tradicional donde se alojaban los aplicativos y la base de datos interna de la compañía: Costos Elevados: Los datacenters obsoletos y el hardware antiguo generaban costos operativos desproporcionados. Las facturas de mantenimiento y los gastos relacionados con el consumo energético se estaban disparando, lo que afectaba la rentabilidad. Gestión Compleja: La administración del hardware y los sistemas operativos legados requería un equipo técnico altamente especializado. Sin embargo, la escasez de personal capacitado en tecnologías antiguas se estaba convirtiendo en un problema crítico, ralentizando la operación. Falta de Flexibilidad: La adquisición de nuevo hardware se veía obstaculizada por procesos burocráticos lentos, lo que limitaba la capacidad de la empresa para innovar y adaptarse a las cambiantes demandas del mercado. Falta de Alta Disponibilidad: Al habilitar alta disponibilidad en los servicios, las soluciones implementadas dentro del mismo edificio no garantizaban la continuidad operativa en caso de incidentes que afectaran la totalidad del lugar. La Solución Para abordar estos retos, Entel tomó la decisión estratégica de migrar a Oracle Cloud Infrastructure (OCI): Eliminación del Hardware Antiguo: La migración a la nube permitió deshacerse completamente de la dependencia del hardware físico, reduciendo costos y simplificando la gestión. Infraestructura como Código: Se implementó un enfoque de infraestructura como código (IaC), permitiendo la automatización y estandarización de entornos, minimizando la intervención manual y reduciendo errores. Alta Disponibilidad y Recuperación ante Desastres: Con la apertura de la nueva región de Valparaíso, la empresa estableció redundancias geográficas que mejoraron la disponibilidad de servicios críticos y fortalecieron la capacidad de recuperación ante eventualidades. Elasticidad y Rapidez: OCI permite aprovisionar servidores en minutos, facilitando una respuesta ágil ante las necesidades de nuevos proyectos. Los Beneficios La migración a OCI generó una serie de beneficios significativos que transformaron la operación de la empresa: Reducción de Costos: La eliminación de costos recurrentes en hardware y la disminución de la necesidad de personal especializado generaron ahorros considerables a largo plazo. Agilidad y Elasticidad: La capacidad de aprovisionar servidores rápidamente permitió responder de forma efectiva a nuevas demandas y proyectos. Mayor Eficiencia Operativa: La implementación de infraestructura como código mejoró la consistencia de los entornos, reduciendo errores y optimizando la calidad del servicio. Mejora en la Disponibilidad: Las redundancias geográficas garantizaron una alta disponibilidad de los servicios, fortaleciendo la continuidad operativa y la confianza de clientes y socios comerciales.
El IoT aplicado a la industria sanitaria conecta medidores, sensores y plataformas para monitorear consumo, presión, caudal, calidad del agua, fugas y extracciones con mayor frecuencia y trazabilidad. La gestión del agua está entrando en una etapa más exigente. Las empresas sanitarias, sistemas de agua potable rural, industrias y organizaciones con derechos de aprovechamiento necesitan información más oportuna para operar redes, responder a usuarios, cumplir exigencias regulatorias y cuidar un recurso cada vez más crítico. Durante años, muchas decisiones dependieron de lecturas manuales, visitas en terreno, planillas y datos levantados con baja frecuencia. Hoy, la presión por eficiencia, continuidad operacional, trazabilidad y sostenibilidad exige una infraestructura digital capaz de mostrar qué ocurre en la red con mayor detalle. En ese contexto, el Internet de las Cosas, o IoT, se convierte en una herramienta clave para la modernización sanitaria. Su valor está en conectar activos físicos, como medidores, tuberías, captaciones, plantas y cámaras, con plataformas digitales que convierten datos en decisiones. ¿Qué es IoT aplicado a la industria sanitaria? Es el uso de dispositivos conectados para capturar, transmitir y analizar información sobre el comportamiento del agua y de la infraestructura sanitaria. En una red de distribución o recolección, estos dispositivos pueden incluir medidores inteligentes, sensores de presión, sondas de calidad, caudalímetros, sensores de nivel y correladores acústicos. El concepto smart water nace de esta lógica: usar datos conectados para gestionar el recurso hídrico con mayor visibilidad, eficiencia y capacidad de respuesta. ¿Cómo funciona una solución IoT para agua? Una solución IoT sanitaria funciona mediante cuatro capas coordinadas: Dispositivos: capturan datos como consumo, presión, caudal, turbidez, cloro residual, nivel o ruido en tuberías. Conectividad: transmite la información mediante tecnologías como NB-IoT, LoRaWAN, 4G o radiofrecuencia. Plataforma: centraliza datos, dashboards, alertas, reportes e integraciones. Analítica: identifica patrones, anomalías y oportunidades de mejora. La conectividad debe validarse en el punto real de instalación, especialmente en cámaras subterráneas, zonas rurales, pozos, plantas y captaciones remotas. La plataforma también puede integrarse con facturación, ERP, atención a clientes, mantenimiento, reportes regulatorios y otros sistemas internos. 5 casos de uso de IoT en la gestión del agua Desliza horizontalmente para revisar toda la tabla. Casos de uso, problemas abordados y soluciones IoT. Caso de uso Problema que aborda Solución IoT Telelectura de medidores Lecturas manuales, facturación estimada y baja trazabilidad del consumo. Medidores conectados que transmiten lecturas hacia una plataforma de gestión. Monitoreo de presión Roturas, caídas de presión, reclamos y baja visibilidad en puntos críticos. Sensores instalados en sectores estratégicos con alertas automáticas. Detección de fugas Pérdidas silenciosas que pueden permanecer activas durante días o semanas. Sensores acústicos, correladores y dispositivos conectados para priorizar inspecciones. Calidad del agua Dependencia de mediciones puntuales o análisis con latencia operativa. Sondas para monitorear pH, turbidez, cloro residual o conductividad. Monitoreo de extracciones Reportes manuales, baja trazabilidad y riesgo de incumplimiento regulatorio. Caudalímetros conectados que registran y transmiten los volúmenes extraídos. ¿Qué se necesita para implementar IoT en una empresa sanitaria? Un despliegue exitoso comienza por un problema operativo concreto y considera conectividad, autonomía, integración, seguridad y soporte. Definir qué se quiere mejorar y cómo se medirá el resultado. Validar cobertura en el punto real de instalación. Calcular autonomía de batería y frecuencia de transmisión. Diseñar desde el inicio la integración con sistemas internos. Incorporar autenticación, cifrado, segmentación y gestión de accesos. Asegurar continuidad de red, mantenimiento y capacidad de escalar. El rol de las empresas de telecomunicaciones Las empresas de telecomunicaciones pueden aportar conectividad, cobertura, operación de redes, seguridad, soporte y escalabilidad en despliegues IoT sanitarios. En proyectos masivos, la organización sanitaria puede concentrarse en la gestión del recurso hídrico, mientras un socio especializado aborda la comunicación de los dispositivos, la continuidad de red y el soporte técnico. El mayor valor aparece cuando IoT deja de ser un conjunto de dispositivos aislados y se transforma en una herramienta transversal para gestionar toda la red de agua. Preguntas frecuentes ¿Cómo ayuda IoT a detectar fugas de agua? Los sensores de presión y dispositivos acústicos pueden detectar patrones anómalos y generar alertas para priorizar inspecciones. ¿Qué conectividad se utiliza en proyectos IoT para agua? Puede utilizarse NB-IoT, LoRaWAN, 4G, radiofrecuencia u otras tecnologías, según cobertura, consumo energético y volumen de datos. ¿Cómo comenzar un proyecto IoT sanitario? El primer paso es definir un problema medible, validar la solución mediante un piloto y luego escalar según los resultados.
Tu flota está en movimiento, ¿también está produciendo? Kilómetros recorridos no siempre significan productividad. Con datos de rutas, combustible y tiempos detenidos, una empresa puede entender cuánto valor genera realmente cada vehículo. Kilómetros recorridos, motores encendidos y vehículos circulando pueden transmitir una sensación de alta actividad. Sin embargo, la productividad real de una flota aparece cuando cada recorrido genera valor, cumple una tarea y utiliza eficientemente el tiempo, el combustible y la capacidad disponible. Comienza la jornada y todos los vehículos de la empresa aparecen en el mapa. Algunos están en ruta, otros se encuentran detenidos y uno acaba de alejarse del recorrido planificado. Desde una mirada general, la flota está activa. Desde una mirada operacional, todavía quedan varias preguntas por responder. ¿Tu flota realmente está siendo productiva? ¿Cuántos kilómetros se recorren con carga? ¿Cuánto tiempo permanece detenido cada vehículo? ¿Qué recorridos terminan en una entrega, visita o servicio? ¿Cuánto combustible se utiliza para generar cada resultado? Una plataforma de gestión de flotas permite transformar la ubicación de los vehículos en indicadores de productividad. Soluciones como Onway de Entel Digital integran monitoreo en tiempo real, información de viajes, kilómetros recorridos, consumo de combustible, alertas y analítica para apoyar la gestión operacional. Kilómetros recorridos vs. kilómetros productivos El kilometraje total muestra cuánto se desplazó un vehículo durante un período. Sin embargo, para evaluar su productividad también es necesario conocer qué ocurrió durante ese recorrido. Un vehículo puede acumular kilómetros mientras: Se dirige a buscar una carga. Regresa vacío a la base. Corrige un desvío. Busca una dirección. Se traslada entre servicios. Cumple una entrega o visita planificada. Separar los kilómetros productivos de los trayectos sin carga ayuda a identificar rutas que generan costos con un bajo aporte operacional. Kilómetros productivos Permiten identificar cuánto del recorrido está directamente asociado a una tarea o servicio. Tiempo detenido Ayuda a detectar esperas, pausas o tiempos improductivos dentro de la operación. Consumo Permite relacionar el combustible utilizado con el resultado generado por cada vehículo. No todos los kilómetros generan el mismo valor Por ejemplo, una empresa puede descubrir que dos vehículos recorren distancias similares cada semana. El primero completa diez entregas diarias y el segundo realiza cinco debido a largos retornos vacíos. Ambos presentan actividad, pero su rendimiento comercial y logístico es diferente. Este tipo de información permite detectar oportunidades para optimizar rutas, reducir desplazamientos innecesarios y aprovechar mejor la capacidad disponible. El costo de los tiempos detenidos Un vehículo detenido también puede estar cumpliendo una función: carga, descarga, atención de un cliente o espera autorizada. El problema surge cuando las detenciones se extienden, se repiten o aparecen fuera de los puntos planificados. Analizar estos tiempos permite identificar: Esperas prolongadas en centros de distribución. Procesos lentos de carga y descarga. Detenciones no planificadas fuera de ruta. Congestión recurrente. Problemas de coordinación con clientes. Ralentí: consumo sin desplazamiento El ralentí genera consumo de combustible y desgaste mientras el vehículo permanece en el mismo lugar. La calculadora de Onway considera variables como ralentí, velocidad, hábitos de conducción y mantenimiento preventivo para estimar oportunidades de ahorro dentro de una flota. Desvíos que revelan problemas de planificación Un desvío puede estar justificado por tráfico, obras, restricciones de acceso o una emergencia. Sin embargo, cuando los desvíos se repiten constantemente en una misma ruta, pueden convertirse en una señal de problemas de planificación. La integración de Onway con información de tráfico y mapas ayuda a revisar rutas, detectar detenciones y utilizar datos en tiempo real para gestionar los recorridos. De corregir rutas a optimizarlas Esta información también permite mejorar la planificación futura. Una ruta que siempre requiere cambios necesita ser rediseñada, no corregida manualmente todos los días. El análisis histórico de los recorridos permite identificar patrones y tomar decisiones basadas en el comportamiento real de la operación. Convierte los datos de tu flota en decisiones Con Onway puedes monitorear recorridos, kilómetros, combustible y comportamiento de la flota para detectar oportunidades de eficiencia operacional. Conocer Onway → ¿Cómo medir la productividad de cada vehículo? La cantidad de viajes constituye un dato inicial. Una evaluación más completa relaciona la actividad de cada vehículo con los resultados obtenidos y los recursos utilizados. El objetivo es construir una visión comparable que permita identificar vehículos subutilizados, recorridos costosos y oportunidades para distribuir mejor la carga de trabajo. Indicadores para gestionar una flota con datos Onway ofrece dashboards e indicadores relacionados con historial de viajes, combustible y kilómetros recorridos, junto con módulos que apoyan el mantenimiento y el análisis operacional de la flota. Kilómetros recorridos por vehículo Kilómetros productivos vs. kilómetros sin carga Tiempo promedio detenido Viajes o servicios completados Consumo de combustible Desvíos respecto de rutas planificadas Utilización de cada vehículo Más que observar métricas de manera aislada, el valor está en relacionarlas para entender cómo está funcionando realmente la operación. ¿Qué decisiones permiten tomar estos datos? La información de la flota adquiere valor cuando conduce a una acción. A partir del análisis, una empresa puede optimizar distintas áreas de su operación. Reasignar vehículos entre rutas. Reducir trayectos sin carga. Ajustar horarios de salida. Reordenar la secuencia de entregas. Corregir detenciones recurrentes. Programar mantenimientos según kilometraje real. Capacitar a conductores con patrones poco eficientes. Evaluar la capacidad disponible de la flota. Comparar el costo real de cada recorrido. Definir indicadores de desempeño por vehículo. Estas decisiones pueden aplicarse en flotas de distintos tamaños. La utilidad del monitoreo comienza cuando la empresa necesita saber cómo se están utilizando sus vehículos y dónde se están generando pérdidas operacionales. Del punto en el mapa al resultado del negocio Ver una flota en tiempo real entrega ubicación. Analizarla entrega gestión. Los kilómetros sin carga muestran capacidad desperdiciada. Los tiempos detenidos pueden revelar problemas de coordinación. Los desvíos exponen rutas que requieren ajustes. Y la productividad por vehículo permite distribuir mejor los recursos y comprender cuánto aporta cada unidad a la operación. La pregunta relevante para una empresa ya no es únicamente cuántos vehículos están circulando, sino cuántos están completando tareas, utilizando eficientemente sus recursos y generando valor durante cada jornada.
Cuando tu contraseña ya no es suficiente: cómo proteger las sesiones digitales de una pyme Los atacantes ya no necesitan conocer una contraseña para entrar a una cuenta corporativa. El robo de cookies y sesiones activas puede darles acceso al correo, los archivos y las aplicaciones de una pyme. Proteger la identidad digital exige combinar autenticación resistente al phishing, dispositivos seguros y políticas de acceso contextual. Cada vez que una persona inicia sesión en el correo corporativo, un ERP o una plataforma cloud, el sistema genera una credencial temporal que permite mantener el acceso abierto. Gracias a ella, el usuario puede cambiar de sección sin escribir su contraseña a cada momento. Esta credencial suele almacenarse en una cookie o token de sesión. Si un atacante logra copiarla, puede intentar ingresar a la cuenta como si ya hubiera superado la autenticación. El secuestro de sesiones es una vulnerabilidad que consiste precisamente en comprometer un identificador válido para acceder a una aplicación en nombre de otra persona. ¿Cómo pueden robar una sesión activa? Las cookies de sesión pueden quedar expuestas mediante malware instalado en un computador, extensiones maliciosas del navegador, sitios de phishing o equipos corporativos sin protección adecuada. El riesgo es fácil de imaginar. Un trabajador inicia sesión correctamente, completa el segundo factor y abre su correo. Luego descarga un archivo malicioso que extrae información del navegador. El atacante recibe la cookie activa y trata de reutilizarla desde otro dispositivo. En este escenario, cambiar la contraseña ayuda a proteger futuros accesos. La sesión comprometida también debe ser detectada, revocada y cerrada. Se han documentado técnicas donde el robo de cookies del navegador permite reutilizar accesos y eludir controles de autenticación ya completados. Revisar qué sesiones siguen abiertas Una pyme puede acumular sesiones activas en computadores personales, teléfonos antiguos, notebooks perdidos y dispositivos utilizados por trabajadores que ya dejaron la empresa. Por eso, las plataformas corporativas deberían permitir revisar desde qué dispositivos se accedió, detectar ubicaciones inusuales y cerrar sesiones de manera remota. Esta capacidad es especialmente importante ante la pérdida de un equipo, una desvinculación laboral o la sospecha de robo de credenciales. Por eso, se recomienda ofrecer mecanismos para visualizar e invalidar sesiones remotas sospechosas. También es recomendable establecer tiempos de expiración según el nivel de riesgo. Una plataforma administrativa con información financiera necesita controles más estrictos que una herramienta de uso general. Avanzar hacia una autenticación resistente al phishing La autenticación multifactor sigue siendo una medida esencial. Algunos métodos ofrecen mayor protección que otros. Los códigos enviados por SMS, las claves temporales y las notificaciones push pueden quedar expuestos a engaños, interceptaciones o aprobaciones accidentales. Las llaves físicas de seguridad y las passkeys utilizan tecnologías asociadas a FIDO y WebAuthn, que vinculan la credencial con el sitio o aplicación legítima. FIDO/WebAuthn asoma como la opción de autenticación resistente al phishing con mayor disponibilidad. Las passkeys también están vinculadas a la identidad del servicio, lo que impide que funcionen en una página falsa creada para capturar credenciales. Una pyme puede priorizar esta protección en: Cuentas de administración Correo corporativo Acceso al ERP y sistemas financieros Plataformas cloud VPN y conexiones remotas Usuarios con permisos para realizar pagos o modificar datos sensibles Aplicar accesos condicionales El acceso condicional permite tomar decisiones según el contexto de cada inicio de sesión. El sistema puede evaluar quién intenta entrar, desde qué dispositivo, ubicación o red, y qué recurso quiere utilizar. Por ejemplo, una empresa puede exigir una autenticación más robusta cuando alguien intenta acceder al ERP desde un computador desconocido. También puede bloquear conexiones desde ubicaciones de riesgo o impedir el ingreso desde dispositivos que no cumplen las políticas corporativas. Las plataformas de gestión de identidad pueden combinar señales de usuario, dispositivo y ubicación para autorizar, limitar o bloquear el acceso a los recursos empresariales. Este enfoque evita aplicar exactamente la misma regla a todas las situaciones. Una consulta rutinaria desde un equipo administrado puede tener un flujo sencillo. Una transferencia financiera desde un dispositivo nuevo puede requerir una validación adicional. Medidas prácticas para proteger una pyme Una estrategia de protección de sesiones puede comenzar con acciones concretas: Activar MFA en todas las cuentas corporativas Migrar primero las cuentas críticas hacia passkeys o llaves físicas Revisar y cerrar periódicamente las sesiones antiguas Revocar accesos inmediatamente después de una desvinculación Mantener navegadores, sistemas operativos y aplicaciones actualizados Proteger los equipos con soluciones de seguridad y monitoreo Limitar los privilegios administrativos Aplicar políticas de acceso según dispositivo, ubicación y nivel de riesgo Centralizar los registros de inicio de sesión para detectar anomalías Separar las cuentas administrativas de las utilizadas para tareas cotidianas Proteger la sesión completa Las contraseñas continúan siendo una pieza del acceso digital. La protección actual también debe cubrir todo lo que sucede después del inicio de sesión: cookies, tokens, dispositivos, permisos y sesiones abiertas. Para una pyme, esto significa evolucionar desde una seguridad centrada en claves hacia una gestión integral de identidades. La combinación de MFA resistente al phishing, acceso condicional, monitoreo y dispositivos protegidos reduce la posibilidad de que una sesión robada se transforme en una puerta abierta al negocio. La pregunta relevante ya no es únicamente quién conoce la contraseña. También importa quién mantiene una sesión activa, desde dónde se conecta y qué acciones puede ejecutar.
Tiempo de lectura: 13 min · Actualizado: junio 2026 En 2025 las empresas del mundo pusieron entre USD 30 y 40 mil millones en iniciativas de IA generativa. El 95% de esos pilotos no devolvió un peso medible al negocio. El dato es del MIT, en el reporte The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 de su iniciativa NANDA, y conviene leerlo dos veces: la causa que identifica no es tecnológica. Es organizacional. Las empresas no supieron poner la IA dentro de sus procesos, su estructura y su cultura. Ahí arranca la IA agéntica en 2026. La pregunta dejó de ser si la tecnología funciona, porque ya funciona. La pregunta es si la empresa está lista para operarla sin quemar presupuesto ni credibilidad. Esta guía ordena lo que un decisor de negocio o de tecnología necesita para responderla. En este artículo ¿Qué es la IA agéntica y en qué se diferencia de un chatbot? Estado de adopción empresarial en 2026 Arquitectura: MCP, A2A y orquestación de agentes Gobierno, identidad y seguridad de agentes de IA ¿Por qué fracasan los proyectos de IA agéntica? Plataformas: Gemini Enterprise, Microsoft y AWS IA agéntica en Chile y América Latina Cómo implementar IA agéntica en una empresa Preguntas frecuentes ¿Qué es la IA agéntica y en qué se diferencia de un chatbot? Un agente de IA es un sistema autónomo que razona, decide y actúa para cumplir un objetivo, con o sin una persona aprobando cada paso. El cambio respecto a lo conocido es la acción. La IA generativa produce contenido cuando se lo pides. Un agente persigue una meta: planifica, ejecuta, mira el resultado y corrige. Tres atributos lo definen: Autonomía: hace tareas por su cuenta dentro de límites fijos. Adaptabilidad: aprende de cada interacción y ajusta. Orientación a objetivos: acepta una meta y razona cómo alcanzarla en vez de seguir un guion rígido. Las diferencias importan, porque el mercado las mezcla a propósito: Tecnología Qué hace Limitación clave Chatbot Responde preguntas dentro de un flujo definido No actúa, solo conversa Copiloto Asiste a una persona que aprueba cada acción Requiere humano en cada paso RPA Ejecuta reglas fijas Se rompe ante la excepción Agente de IA Observa, decide y actúa sobre varios sistemas con guardrails Requiere gobernanza y datos ordenados ¿Por qué debería importarle esto a un comité que no programa? Porque comprar un copiloto pensando que es un agente, o un RPA disfrazado de agente, es la forma más rápida de gastar un presupuesto y no mover ningún indicador. Para el lector técnico: arquitectura interna de un agente Un agente, en arquitectura, es la suma de cuatro piezas: un modelo de lenguaje que razona, una memoria que conserva contexto entre pasos, un conjunto de herramientas que puede invocar (APIs, bases de datos, otros sistemas) y un loop de control que planifica, actúa y evalúa. El salto frente a un copiloto no está en el modelo, está en ese loop y en el acceso gobernado a herramientas. Por eso el diferencial competitivo de 2026 es la orquestación y el modelo de gobierno, no qué modelo base se usa. Estado de adopción de IA agéntica en las empresas en 2026 La adopción es alta en intención y baja en ejecución. McKinsey, en su State of AI 2025 (noviembre de 2025, 1.993 encuestados en 105 países), reporta que solo el 23% de las organizaciones escala IA agéntica en al menos una función y el 39% sigue experimentando. Cerca de dos tercios todavía no escala IA a nivel empresarial. Gartner pone la curva en números: Hacia 2028, el 15% de las decisiones de trabajo diario serán autónomas, desde 0% en 2024. El 33% de las aplicaciones empresariales incluirán agentes, desde menos del 1% actual. Más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelará antes de fines de 2027 por costos, retorno difuso y controles de riesgo flojos (Gartner, junio 2025). Y hay un problema de ruido que cuesta dinero. De los miles de proveedores que dicen vender IA agéntica, Gartner calcula que solo cerca de 130 entregan capacidades reales. Al resto lo llama "agent washing": chatbots y RPA rebautizados. El primer due diligence de 2026 no es técnico, es de marketing: separar el agente real del que solo cambió la etiqueta. Arquitectura de agentes de IA: MCP, A2A y orquestación El consenso de 2026 es un stack de protocolos abiertos, no una plataforma cerrada. Entender por qué evita una decisión que después cuesta caro deshacer. Dos protocolos ordenan la arquitectura: MCP (Model Context Protocol): conecta un agente con sus herramientas, datos y APIs. Le da las manos. Creado por Anthropic y donado en diciembre de 2025 a la Agentic AI Foundation de la Linux Foundation. A abril de 2026 corre en más de 10.000 servidores empresariales, con más de 97 millones de descargas de SDK. Lo adoptaron Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft y AWS. Estándar de facto, neutral y abierto. A2A (Agent-to-Agent): estandariza la comunicación entre agentes para que se coordinen y se deleguen trabajo. Confundirlos no es un detalle: usar MCP donde corresponde A2A produce sistemas en que los subagentes no mantienen estado ni contexto de autenticación propios, y eso reaparece como un rediseño costoso meses después. Según el análisis de Kai Waehner (abril de 2026), el 87% de los líderes de TI ya prioriza la interoperabilidad de agentes. El mensaje para el directorio es directo: el valor no se crea en el modelo, se crea en cómo se orquestan los agentes y cómo se gobierna su acceso a los sistemas reales de la empresa. Gobierno, identidad y seguridad de agentes de IA empresariales Acá hay un malentendido caro que conviene despejar: en un sistema autónomo, el gobierno no frena la velocidad, la habilita. Políticas claras y accountability bien definida son lo que permite que un agente actúe sin que alguien apruebe cada paso. Sin eso, todo agente queda con un humano detrás revisando, y el beneficio de la autonomía se evapora. El marco más citado es AEGIS, de Forrester, que ordena seis dimensiones: governance, identity, data, applications, threat response y Zero Trust. En identidad, el estándar que se impone es el Zero-Trust Agent Identity: cada agente como identidad de primera clase, autenticada, autorizada y auditada por separado. La práctica real va atrasada. Okta, en su reporte AI Agents at Work 2026, encontró que: Casi dos tercios de las organizaciones aplica controles más débiles a los agentes que a sus empleados humanos. Solo el 29% se declara preparado para asegurar estos despliegues. Un agente con permisos amplios y sin auditoría es una brecha esperando ocurrir. Por algo Gartner proyecta que el 40% de los CIOs exigirá "guardian agents" —agentes que vigilan a otros agentes— hacia 2028. Para el lector técnico: control mínimo en 2026 El control mínimo incluye: registro central de agentes con dueño, clasificación de riesgo y scope de datos; identidad por agente con permisos granulares y cadenas on-behalf-of; gates de aprobación humana para acciones de alto impacto; y observabilidad que trace toda la cadena de razonamiento, no solo el input y el output. Como referencia normativa: ISO 42001 (gestión de sistemas de IA) y OWASP Top 10 para aplicaciones agénticas (2026), que cataloga los riesgos críticos: secuestro de objetivos, uso indebido de herramientas, abuso de identidad y envenenamiento de memoria. ¿Por qué fracasan los proyectos de IA agéntica en las empresas? El 95% de los pilotos de IA generativa no rindió y solo cerca del 5% logró acelerar ingresos. El MIT lo llama el "learning gap": la organización no logra integrar la IA en sus flujos, y no es culpa del modelo. La misma investigación encontró algo accionable: comprar a proveedores especializados y armar partnerships funciona cerca del 67% de las veces, mientras que los desarrollos internos puros llegan a un tercio de esa tasa. El otro gran motivo de fracaso es la falta de medición. McKinsey observa que los high performers tienen al menos 3 veces más probabilidad de estar escalando agentes, y que lo que los separa es rediseñar el workflow en vez de pegar un agente sobre el proceso viejo. Sobre el retorno, conviene ser honesto con la fuente. Las métricas más sobrias vienen de productividad: la mediana de horas ahorradas por trabajador del conocimiento ronda las 6 por semana, según McKinsey (6,4), Salesforce (6,7) y Slack (6,1) en el primer trimestre de 2026. En casos concretos: Klarna declaró ahorros por USD 60 millones con su agente de atención; JPMorgan dice correr más de 450 casos en producción a diario. Plataformas de IA agéntica: Gemini Enterprise, Microsoft y AWS La pregunta de 2026 ya no es qué modelo es mejor. Es quién controla el cliente agéntico: la capa que administra memoria, contexto y ejecución. Si los agentes corren sobre una orquestación propietaria, el lock-in se acumula en cada nivel del stack. Plataforma Producto principal Precio referencial Fortaleza clave Google Gemini Enterprise Agent Platform ~USD 20–30/usuario/mes Modelo agnóstico, 200+ modelos, Agent Gallery Microsoft Copilot Studio / Agent 365 ~USD 15/usuario/mes Integración nativa Microsoft 365 AWS Bedrock AgentCore Por consumo Profundidad de servicios cloud, conectores a sistemas core Google presentó Gemini Enterprise Agent Platform en Google Cloud Next el 22 de abril de 2026. Se organiza en cuatro pilares: build, scale, govern y optimize. Su apuesta diferencial es el modelo agnóstico, con soporte para modelos de terceros como Claude de Anthropic, y un Agent Gallery con agentes validados de Salesforce, ServiceNow, SAP, Workday, Oracle y Adobe. La decisión de fondo no es de marca, es de arquitectura. El 51% de las empresas ya prefiere stacks híbridos antes que una orquestación cerrada. Evaluar una plataforma agéntica en 2026 es, sobre todo, preguntar cuánto cuesta salir de ella. IA agéntica en Chile y América Latina: estado actual Alto entusiasmo, poco retorno. Esa es la foto regional. El estudio Adopción de IA en empresas chilenas de Entel Digital y CENIA (2025) reporta que: El 93% de las empresas chilenas cree que la IA tendrá impacto positivo. El 80% de las grandes empresas ya la usa y el 70% de las pymes la incorporó. La Región Metropolitana lidera con más de 80% de adopción frente a cerca del 60% en el resto del país. El 50% usa IA con enfoque transformador, integrándola a procesos clave. El flanco débil: falta de gobernanza y de ciberseguridad, sobre todo en pymes. A escala regional, el patrón se repite. NTT DATA reporta que el 47% de las organizaciones latinoamericanas ya integra IA, sobre el promedio global, pero solo el 3,8% en Iberoamérica logró escalar a nivel industrial. Según ITware Latam (enero de 2026), apenas el 14% de las empresas de la región está lista para la IA agéntica. Las barreras son de gestión, no de tecnología: solo el 10% de las iniciativas tiene patrocinio directo de la alta dirección y el 88% no gobierna sus datos no estructurados: correos, PDFs, presentaciones, que son justo la materia prima de los agentes. Quien ordena esos datos primero parte con meses de ventaja sobre el resto. Cómo implementar IA agéntica en una empresa: marco de cinco pasos Toda la evidencia de esta guía cabe en cinco pasos para pasar del piloto a la operación sin caer en el 95%: Elige el caso de uso correcto. Alto volumen, coordinación compleja y un resultado que toque ingresos o costos de forma medible. No el más vistoso, el más medible. Resuelve los datos antes que el agente. Gobierno de datos no estructurados y acceso por dominio. Un agente sobre datos desordenados produce ruido, no valor. Trata a cada agente como una identidad. Permisos granulares, guardrails y gates de aprobación para acciones de alto impacto desde el inicio, no como parche posterior. Instala la medición el día uno. Si el proyecto no puede mostrar horas ahorradas, errores reducidos o ciclos más cortos, no sobrevive al próximo presupuesto. Decide comprar o construir con criterio. La evidencia favorece comprar a especialistas e integrar, sobre el desarrollo interno puro, con una arquitectura interoperable que no te amarre a un proveedor. ¿En qué punto está tu empresa? Si quieres saber por qué tus licencias de Gemini no se usan, por qué tus pilotos están congelados o cómo controlar la fuga de costos, podemos ayudarte con un diagnóstico de 45 minutos. Agendar diagnóstico gratuito → Preguntas frecuentes sobre IA agéntica ¿Qué es la IA agéntica? La IA agéntica es software que razona en pasos, mantiene memoria entre sesiones y se conecta a los sistemas de una organización para ejecutar tareas de forma autónoma, dentro de los límites de seguridad que defina la empresa. A diferencia de un chatbot —que solo conversa— o un copiloto —que asiste pero requiere aprobación humana en cada paso—, un agente de IA puede planificar, actuar sobre múltiples sistemas y corregir su comportamiento según los resultados obtenidos. ¿Cuál es la diferencia entre IA agéntica e IA generativa? La IA generativa produce contenido cuando se lo solicitas: textos, imágenes, resúmenes, código. La IA agéntica va más allá: persigue un objetivo, planifica los pasos para alcanzarlo, ejecuta acciones sobre sistemas reales y evalúa los resultados para corregir el rumbo. Un copiloto de correo es IA generativa; un agente que lee una RFP, recupera información del catálogo y arma una propuesta lista para aprobar es IA agéntica. ¿Qué es el Model Context Protocol (MCP)? El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que define cómo un agente de IA se conecta con sus herramientas, datos y APIs externas. Fue creado por Anthropic y donado en diciembre de 2025 a la Agentic AI Foundation de la Linux Foundation. A abril de 2026 corre en más de 10.000 servidores empresariales y lo adoptaron todos los grandes proveedores: Google, Microsoft, AWS, OpenAI y Anthropic. Para una empresa, apostar a MCP reduce el riesgo de quedar atada a un proveedor específico. ¿Cuánto cuesta Gemini Enterprise en Chile? Gemini Enterprise Agent Platform, presentada por Google en Cloud Next 2026, tiene dos ediciones principales: la edición Business parte en torno a USD 20–21 por usuario al mes y la Enterprise en torno a USD 30, según edición y compromiso contractual. Estas cifras son de referencia global; el precio final en Chile puede variar según el acuerdo con el partner local. Entel Digital, como partner Tier 1 de Google Cloud en Chile, puede gestionar además el acceso a fondos de subsidio del programa global de USD 750 millones de Google Cloud para iniciativas agénticas. ¿Por qué el 95% de los pilotos de IA no llegan a producción? Según el MIT (The GenAI Divide, 2025), la causa principal no es tecnológica sino organizacional: las empresas no logran integrar la IA en sus procesos, estructura y cultura. Las tres barreras más frecuentes son: datos no preparados para producción, ausencia de un método de escalamiento más allá del prototipo, y falta de un perímetro de seguridad aceptado por el área de ciberseguridad. Gartner proyecta que más del 40% de los proyectos agénticos se cancelará antes de fines de 2027 por costos imprevistos y retorno difuso. ¿Está lista la empresa chilena promedio para adoptar IA agéntica? Según ITware Latam (enero de 2026), solo el 14% de las empresas latinoamericanas está lista para la IA agéntica. En Chile, el estudio de Entel Digital y CENIA (2025) muestra alta adopción de IA generativa (80% de las grandes empresas), pero las principales brechas son gobernanza de datos y ciberseguridad. El 88% de las empresas de la región no gobierna sus datos no estructurados —correos, PDFs, presentaciones— que son la materia prima de los agentes. La barrera no es tecnológica, es de gestión y patrocinio ejecutivo. La pregunta que importa La IA agéntica de 2026 no se decide en una demo. Se decide en la arquitectura, la gobernanza y la disciplina de medición de cada empresa. Para un comité ejecutivo, la pregunta correcta no es si los agentes funcionan, porque funcionan. Es si la organización está lista para operarlos a escala sin perder el control ni el retorno. Esa respuesta se construye, no se compra. Si quiere ubicar a su empresa en la curva con datos locales, el estudio de Entel Digital y CENIA es un buen punto de partida. Fuentes MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. Vía Fortune, agosto 2025. fortune.com McKinsey, The State of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation (noviembre 2025). mckinsey.com Gartner, Hype Cycle for Agentic AI 2026. gartner.com Gartner, Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 (junio 2025). gartner.com Forrester, The AEGIS Framework: Enterprise Guardrails for Securing Agentic AI. forrester.com Okta, AI Agents at Work 2026. okta.com Linux Foundation / Agentic AI Foundation (donación MCP, diciembre 2025); cifras de adopción vía Zylos Research y TURION.AI (2026). Kai Waehner, Enterprise Agentic AI Landscape 2026 (abril 2026). kai-waehner.de Google Cloud, Introducing Gemini Enterprise Agent Platform. cloud.google.com Rakuten Symphony, Agentic AI in Telecom: 2026 Trends. symphony.rakuten.com Entel Digital y CENIA, Estudio Adopción de IA en empresas chilenas (2025). landing.enteldigital.cl NTT DATA, IA agéntica en América Latina (2026); ITware Latam, Solo 14% de las empresas de la región está lista para la IA agéntica (enero 2026). itwarelatam.com ISO/IEC 42001 (gestión de sistemas de IA); OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026).
¿Cuáles son las mejores soluciones de ciberseguridad al implementar inteligencia artificial en una empresa? Las empresas que incorporan inteligencia artificial necesitan proteger tres elementos principales: los datos utilizados por las aplicaciones de IA, las identidades que acceden a ellas y los entornos tecnológicos donde estas soluciones se integran con los sistemas corporativos. Las medidas más relevantes pueden incluir gestión de identidades y privilegios, prevención de fuga de datos, seguridad cloud, protección de aplicaciones y APIs, monitoreo, gestión de configuraciones y controles destinados a identificar herramientas de IA utilizadas fuera de los canales autorizados. El objetivo es permitir el uso empresarial de la inteligencia artificial manteniendo visibilidad sobre qué aplicaciones se utilizan, quién accede, qué información se comparte y qué permisos poseen los sistemas involucrados. ¿Qué nuevos riesgos aparecen cuando una empresa implementa IA? La incorporación de IA puede crear nuevas interacciones entre usuarios, información corporativa, aplicaciones externas, APIs y plataformas cloud. Los riesgos dependen de cada caso de uso. Entre los principales puntos que una organización debería revisar se encuentran: Exposición de información sensible. Uso de aplicaciones de IA sin autorización. Permisos excesivos. Integraciones inseguras. Credenciales comprometidas. Configuraciones cloud incorrectas. APIs expuestas. Falta de visibilidad sobre el uso de datos. Dependencias con proveedores externos. Por esta razón, la estrategia de seguridad debería comenzar identificando cómo y dónde se utilizará la IA dentro de la organización. ¿Qué es Shadow AI? Shadow AI es el uso de herramientas o servicios de inteligencia artificial fuera de los mecanismos de aprobación y gobierno definidos por una organización. Puede ocurrir, por ejemplo, cuando un trabajador utiliza una aplicación de IA generativa externa para procesar información corporativa sin que el área responsable tenga visibilidad sobre esa actividad. El problema principal consiste en que la organización puede desconocer: Qué herramienta está siendo utilizada. Qué datos fueron ingresados. Cómo procesa la información el proveedor. Qué usuarios tienen acceso. Qué configuraciones de seguridad existen. Qué información corporativa está abandonando los entornos controlados. Gestionar Shadow AI requiere combinar políticas internas con capacidades técnicas de visibilidad y control. ¿Cómo proteger los datos utilizados por aplicaciones de IA? La primera medida consiste en determinar qué información puede utilizarse en cada herramienta de inteligencia artificial. Los datos pueden tener distintos niveles de sensibilidad. Información pública, documentación interna, datos personales, propiedad intelectual o credenciales requieren tratamientos diferentes. Tecnologías como Data Loss Prevention (DLP) pueden contribuir a establecer controles sobre información sensible, mientras Data Security Posture Management (DSPM) ayuda a obtener visibilidad sobre la postura de seguridad de los datos. Entel Digital incluye actualmente dentro de su portafolio corporativo capacidades como DSPM, DLP y Data Security Fabric, junto con soluciones orientadas a protección y privacidad de datos. Identidad y permisos: ¿quién puede acceder a la IA? La identidad constituye otro punto crítico. Una plataforma de IA empresarial puede conectarse con repositorios documentales, aplicaciones, bases de datos y otros sistemas internos. Los permisos asociados a estas integraciones determinan qué información puede consultar o procesar. Las organizaciones deberían aplicar principios como: Acceso según funciones. Mínimo privilegio. Autenticación robusta. Revisión periódica de permisos. Gestión específica de cuentas privilegiadas. Eliminación de accesos innecesarios. Tecnologías como Identity and Access Management (IAM) y Privileged Access Management (PAM) permiten gestionar identidades y accesos privilegiados dentro de una estrategia corporativa de seguridad. Entel Digital incorpora IAM y PAM dentro de sus soluciones de ciberseguridad. ¿Cómo proteger aplicaciones y APIs relacionadas con IA? Muchas soluciones empresariales de inteligencia artificial se integran con otros sistemas mediante APIs. Estas interfaces pueden permitir consultar información, ejecutar funciones o intercambiar datos entre aplicaciones. Por ello, una API vulnerable o configurada incorrectamente puede ampliar la superficie de ataque. Las medidas de seguridad deberían contemplar autenticación, autorización, control de acceso, monitoreo y protección frente a comportamientos anómalos. Entel Digital cuenta dentro de su portafolio capacidades de protección de APIs, WAF, Bot Manager, Client-Side Protection y Runtime Application Self Protection (RASP). ¿Qué ocurre cuando la IA funciona en la nube? Una parte relevante de las aplicaciones modernas de IA depende de infraestructura y servicios cloud. Esto introduce riesgos relacionados con configuraciones, identidades, permisos y exposición de recursos. Las empresas pueden apoyarse en tecnologías como: CSPM (Cloud Security Posture Management): ayuda a identificar problemas relacionados con la configuración y postura de seguridad cloud. CIEM (Cloud Infrastructure Entitlement Management): se orienta a gestionar permisos y privilegios asociados con infraestructura cloud. CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platform): integra capacidades destinadas a proteger aplicaciones nativas de nube durante diferentes etapas de su ciclo de vida. Entel Digital incorpora CSPM, CIEM, Cloud Detection and Response y CNAPP dentro de sus capacidades de seguridad cloud. ¿Cómo monitorear amenazas en entornos con IA? La incorporación de IA debería integrarse a la estrategia general de monitoreo de la organización. Tecnologías como SIEM pueden centralizar eventos de diferentes fuentes. EDR y XDR aportan visibilidad sobre endpoints y otras capas. Los servicios MDR incorporan especialistas para investigar y responder frente a comportamientos sospechosos. El objetivo consiste en evitar que las aplicaciones de IA funcionen como un entorno aislado de los controles existentes. La organización debería procurar que las nuevas soluciones formen parte de su arquitectura de seguridad y de sus procedimientos de gestión de incidentes. ¿Qué controles deberían existir antes de implementar IA generativa? Antes de habilitar una solución de IA generativa a escala corporativa, conviene responder algunas preguntas: ¿Qué problema empresarial resolverá? ¿Qué datos podrá procesar? ¿Qué información tendrá restringida? ¿Quiénes podrán utilizarla? ¿Con qué aplicaciones podrá conectarse? ¿Qué permisos tendrán esas integraciones? ¿Cómo se registrará su actividad? ¿Cómo se gestionarán incidentes? ¿Qué proveedor procesa la información? ¿Cómo se revisarán nuevas aplicaciones de IA? Responder estas preguntas permite transformar la implementación de IA en un proyecto gobernado y evaluable. ¿Cómo reducir el riesgo de Shadow AI? Bloquear indiscriminadamente todas las herramientas puede resultar insuficiente cuando los usuarios encuentran nuevas aplicaciones para resolver necesidades laborales. Una estrategia de gestión de Shadow AI puede combinar: Inventario de herramientas autorizadas. Políticas claras sobre información permitida. Gestión de identidades. Controles sobre datos sensibles. Visibilidad del tráfico y aplicaciones. Evaluación de proveedores. Capacitación de usuarios. Monitoreo continuo. El objetivo es conseguir visibilidad y establecer alternativas corporativas que permitan aprovechar la IA dentro de parámetros definidos. ¿Qué soluciones de ciberseguridad necesita una empresa que implementa IA? La respuesta depende de la arquitectura y del caso de uso. En términos generales, una estrategia puede combinar varias capas: Para proteger datos: DLP y DSPM. Para controlar identidades: IAM y PAM. Para proteger cloud: CSPM, CIEM, CDR y CNAPP. Para proteger aplicaciones: WAF, seguridad de APIs y RASP. Para controlar accesos: ZTNA y SASE. Para detectar amenazas: EDR, XDR y SIEM. Para gestionar incidentes: SOC, MDR y SOAR. Entel Digital reúne estas capacidades dentro de su portafolio de ciberseguridad corporativa, que incluye tecnologías y servicios para datos, identidades, nube, aplicaciones, endpoints, detección y respuesta. Implementar IA también requiere ampliar la estrategia de ciberseguridad La adopción empresarial de inteligencia artificial crea oportunidades de automatización y productividad y, al mismo tiempo, incorpora nuevas relaciones entre usuarios, datos, aplicaciones, proveedores e infraestructura. Una estrategia de ciberseguridad para IA debería comenzar identificando qué información utiliza la tecnología, quién tiene acceso, dónde se procesa, con qué sistemas se conecta y cómo se monitorea su actividad. La combinación adecuada de controles de datos, identidades, cloud, aplicaciones y detección permite integrar la inteligencia artificial dentro de una arquitectura corporativa de seguridad, manteniendo la innovación alineada con los niveles de riesgo definidos por cada organización.
Frente a este escenario, un Security Operations Center (SOC) con monitoreo 24/7 permite mantener vigilancia continua sobre los activos y eventos de seguridad de grandes empresas. Los servicios de Managed Detection and Response (MDR) amplían esta capacidad mediante especialistas, procesos y tecnologías orientados a detectar, investigar, contener y responder ante amenazas. Ambas capacidades pueden integrarse dentro de una estrategia destinada a reducir los tiempos de detección y respuesta ante incidentes de ciberseguridad. ¿Qué es un SOC 24/7? Un SOC 24/7 es un centro de operaciones de seguridad encargado de monitorear, analizar y gestionar eventos de ciberseguridad de manera continua, durante las 24 horas del día. Su función consiste en proporcionar visibilidad sobre lo que ocurre en el entorno tecnológico de una organización y detectar comportamientos que puedan representar un incidente. Dependiendo de la arquitectura de seguridad, un SOC puede recibir información procedente de múltiples fuentes: Endpoints y servidores. Firewalls y dispositivos de red. Sistemas de identidad. Aplicaciones corporativas. Infraestructura cloud. Herramientas EDR y XDR. Plataformas SIEM. Sistemas de detección de intrusiones. Servicios y activos críticos. El valor del monitoreo continuo radica en que las amenazas no necesariamente aparecen durante el horario laboral. Una actividad anómala detectada durante la madrugada, un fin de semana o un feriado también puede requerir investigación y respuesta. ¿Qué hace un SOC cuando detecta una amenaza? Cuando una herramienta de seguridad genera una alerta, el SOC debe determinar si existe un riesgo real, cuál puede ser su alcance y qué acciones corresponden. El proceso suele incluir varias etapas. Monitoreo y detección Las herramientas de seguridad recopilan eventos provenientes de distintos componentes de la infraestructura. El SOC analiza estas señales buscando indicadores o comportamientos asociados con actividades potencialmente maliciosas. Análisis y priorización Una gran empresa puede generar una cantidad considerable de alertas. El desafío consiste en identificar cuáles requieren atención inmediata. Los analistas estudian el contexto, los activos afectados, los usuarios involucrados y otros indicadores para establecer el nivel de riesgo. Investigación Una alerta relevante puede requerir reconstruir la actividad detectada para comprender qué ocurrió, qué sistemas participaron y si existe evidencia de compromiso. Contención y respuesta Cuando se confirma una amenaza, pueden aplicarse acciones para limitar su propagación o impacto, de acuerdo con los procedimientos y responsabilidades establecidos por la organización. ¿Qué es MDR y cómo complementa a un SOC? Managed Detection and Response (MDR) es un servicio gestionado que combina tecnología, especialistas y procesos para detectar, investigar y responder frente a amenazas de ciberseguridad. Mientras una plataforma tecnológica puede generar información sobre una actividad sospechosa, MDR incorpora capacidad humana especializada para interpretar esas señales y transformarlas en acciones. Entel Digital estructura su servicio MDR CyberDefense en cinco pilares: gobierno, detección, respuesta, awareness y administración de tecnologías. Su propuesta contempla desde la gestión de plataformas como SIEM, firewall y endpoints hasta monitoreo activo, investigación, contención y erradicación de amenazas. Esto permite entender una diferencia importante: contratar herramientas de seguridad y contar con capacidad operacional para utilizarlas son problemas relacionados, aunque distintos. SOC y MDR: ¿son lo mismo? SOC y MDR están estrechamente relacionados y cumplen funciones diferentes dentro de una estrategia de seguridad. Un SOC proporciona la estructura operacional desde la cual se monitorean y gestionan eventos de seguridad. Un servicio MDR se concentra específicamente en capacidades gestionadas de detección, investigación y respuesta. En la práctica, ambos modelos pueden complementarse. Una organización puede disponer de tecnologías propias y apoyarse en especialistas externos para ampliar su capacidad de monitoreo, threat hunting, investigación o respuesta. Entel Digital, en su oferta corporativa, trabaja con capacidades de MDR, Threat Hunting, Incident Response, Digital Forensic, XDR, CSOC, NG-SIEM y SOAR, entre otras. ¿Qué aporta MDR a una gran empresa? MDR puede ser especialmente relevante cuando la complejidad tecnológica supera la capacidad disponible de los equipos internos. Entre sus principales aportes se encuentran: Vigilancia especializada: permite analizar eventos con foco específico en amenazas. Investigación: ayuda a determinar el origen, alcance y características de actividades sospechosas. Threat hunting: incorpora búsqueda activa de posibles amenazas que pueden haber superado controles preventivos. Respuesta: facilita acciones coordinadas frente a incidentes confirmados. Administración especializada: puede incorporar gestión de plataformas y tecnologías de seguridad. Escalabilidad: permite ampliar capacidades sin depender exclusivamente del crecimiento del equipo interno. ¿Qué debería evaluar una empresa al contratar SOC o MDR? La decisión debe considerar más que la cantidad de herramientas incluidas. Una gran organización necesita evaluar la capacidad operacional detrás del servicio. Cobertura de activos El proveedor debe poder trabajar con las fuentes de información relevantes para la organización, considerando endpoints, identidades, redes, aplicaciones, nube y otros componentes críticos. Capacidad de detección Conviene analizar cómo se generan y actualizan las reglas de detección, qué fuentes de inteligencia se utilizan y qué capacidad existe para identificar comportamientos anómalos. Threat intelligence La inteligencia de amenazas aporta contexto sobre indicadores de compromiso, campañas, actores y técnicas de ataque. El Centro de Ciberinteligencia de Entel trabaja en threat intelligence, análisis de malware y detección de Amenazas Persistentes Avanzadas (APT). También puede operar como centro ISAC multisectorial e intercambiar Indicadores de Compromiso mediante una plataforma MISP privada. Capacidad de respuesta La detección adquiere mayor valor cuando existen procedimientos definidos para investigar, contener y escalar incidentes. Las organizaciones deberían establecer claramente qué acciones puede ejecutar el proveedor, cuáles requieren autorización y cómo se coordinará con los equipos internos. Integración tecnológica Un servicio gestionado debería considerar la arquitectura existente. SIEM, EDR, XDR, firewall, cloud y otras plataformas necesitan intercambiar información para mejorar la visibilidad. Experiencia del equipo También resulta relevante revisar especialización, metodologías, certificaciones y experiencia operacional. Nuestros especialistas cuentan con certificaciones como SANS/GIAC, CEH y CISSP, además de membresía activa en FIRST y certificaciones ISO 27001 e ISO 9001. ¿Cuándo conviene evaluar un servicio MDR? MDR puede resultar especialmente útil cuando una organización presenta alguno de estos escenarios: Cuenta con múltiples herramientas de seguridad y necesita mejorar su operación integrada. Genera un volumen de alertas difícil de gestionar internamente. Requiere monitoreo continuo. Necesita fortalecer sus capacidades de investigación y respuesta. Opera infraestructura distribuida o híbrida. Tiene activos críticos cuya indisponibilidad podría afectar la continuidad operacional. El objetivo consiste en transformar las señales generadas por las herramientas de seguridad en capacidad efectiva para detectar, investigar y responder. SOC 24/7 y MDR como parte de una estrategia de defensa La protección de una gran organización requiere combinar prevención, visibilidad, detección y respuesta. Un SOC 24/7 proporciona monitoreo continuo, mientras MDR aporta capacidades gestionadas para investigar amenazas y actuar frente a incidentes. Para elegir un proveedor de SOC 24/7 y MDR en Chile, las empresas pueden evaluar aspectos como experiencia operacional, cobertura tecnológica, inteligencia de amenazas, capacidad de respuesta, integración con la infraestructura existente y especialización del equipo. Entel Digital cuenta con servicios corporativos de ciberseguridad que incluyen MDR, CSOC, Threat Hunting, Incident Response, Digital Forensic, XDR, NG-SIEM y SOAR, junto con un Centro de Ciberinteligencia orientado al análisis y anticipación de amenazas.
Cloud administrado: qué debe ofrecer un proveedor de IaaS y PaaS para grandes empresas Un servicio de cloud administrado combina infraestructura o plataformas en la nube con capacidades de diseño, configuración, operación, monitoreo, soporte y optimización. Para una gran empresa, contratar IaaS o PaaS implica definir también quién administrará el entorno, cómo se conectará con los sistemas existentes, qué controles de seguridad se aplicarán y cómo se gestionarán incidentes, capacidad y costos. En nuestro país, Entel Digital es una alternativa para empresas que buscan acompañamiento especializado en cloud. Actualmente trabajamos con AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, entre otras, donde un mismo partner diseña, construye y opera plataformas y aplicaciones. IaaS y PaaS resuelven necesidades diferentes IaaS, o Infrastructure as a Service, entrega recursos tecnológicos bajo demanda, como procesamiento, almacenamiento y redes. La empresa obtiene flexibilidad para desplegar infraestructura sin adquirir físicamente todos los componentes. PaaS, o Platform as a Service, incorpora una capa adicional de servicios orientados a ejecutar, desarrollar o administrar aplicaciones. Puede incluir bases de datos administradas, middleware, entornos de ejecución, integración y herramientas para desarrollo. Qué significa que un servicio cloud sea administrado El hyperscaler entrega la infraestructura y los servicios cloud. La operación empresarial requiere decisiones adicionales. Una organización necesita configurar recursos, administrar sistemas, revisar capacidad, controlar accesos, gestionar incidentes, aplicar actualizaciones, monitorear rendimiento y evaluar costos. Un proveedor de cloud administrado puede asumir parte de estas actividades. El alcance varía según el contrato. Algunas organizaciones delegan principalmente infraestructura. Otras incorporan operación de sistemas, plataformas, bases de datos, seguridad, observabilidad y optimización. Qué debería ofrecer un proveedor de IaaS administrado En IaaS, el proveedor debería ayudar a convertir recursos de cómputo en una infraestructura preparada para operar aplicaciones reales. Eso implica dimensionar capacidad, diseñar redes, configurar almacenamiento, establecer mecanismos de disponibilidad y definir cómo se administrarán las máquinas virtuales. También resulta relevante contemplar monitoreo, respaldo, recuperación, parches y gestión de incidentes. La administración adquiere especial importancia en ambientes híbridos donde parte de la infraestructura permanece en Data Center y otra parte se ejecuta en cloud. PaaS requiere una mirada sobre aplicaciones y datos La gestión de PaaS se acerca más a las necesidades de desarrollo y operación de aplicaciones. Una empresa puede utilizar bases de datos administradas, contenedores, plataformas de integración, servicios analíticos o componentes para inteligencia artificial. Aquí conviene evaluar compatibilidad, integración, seguridad, escalabilidad, portabilidad y dependencia de servicios específicos del proveedor cloud. También es importante definir quién administrará configuraciones, versiones, accesos, datos y observabilidad. La elección del hyperscaler es solamente una parte de la decisión AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle Cloud Infrastructure y Huawei Cloud ofrecen diferentes servicios y ecosistemas. Una gran empresa puede utilizar más de uno. La estrategia multicloud permite seleccionar plataformas de acuerdo con las características de cada carga. También aumenta la necesidad de gobierno, visibilidad y capacidades de gestión. Entel Digital trabaja con estas cinco nubes públicas y ofrece servicios cloud e IA bajo una propuesta de estrategia y ejecución en un mismo partner. Cloud público, privado, híbrido y multicloud La arquitectura debería responder a la necesidad del negocio. ModeloUso habitual Nube públicaEscalabilidad, servicios bajo demanda y acceso a capacidades especializadas Nube privadaMayor control sobre infraestructura y configuraciones HíbridaCombinación de infraestructura privada o Data Center con nube pública MulticloudUso coordinado de servicios de dos o más proveedores cloud Migración y operación deberían evaluarse juntas Mover una aplicación a cloud es solamente una etapa. Después comienza la operación cotidiana. Una empresa debería definir desde el proyecto inicial cómo se administrarán capacidad, accesos, actualizaciones, disponibilidad, respaldo, monitoreo, incidentes y costos. Esta definición evita diseñar una arquitectura que funciona durante la migración y luego exige una operación difícil de sostener. El proveedor debería ser capaz de acompañar ambos momentos: transformación y operación. La seguridad forma parte del diseño cloud La nube funciona bajo un modelo de responsabilidades compartidas. La distribución exacta depende del servicio utilizado. En términos generales, el proveedor cloud protege determinadas capas de su plataforma y el cliente mantiene responsabilidades sobre configuraciones, identidades, datos y uso de servicios. Un proveedor gestionado puede apoyar en el diseño de estos controles. Aspectos como identidades, privilegios, cifrado, redes, registros y gestión de configuraciones deberían incorporarse desde la arquitectura inicial. Observabilidad y monitoreo Una aplicación cloud puede depender de múltiples servicios. Conocer solamente si una máquina virtual está disponible entrega información limitada sobre el estado completo del servicio. El monitoreo debería extenderse a aplicaciones, bases de datos, redes, APIs y dependencias críticas. La observabilidad permite relacionar estas señales y entender cómo los distintos componentes están afectando el rendimiento de una aplicación. Para las organizaciones que externalizan la operación, conviene definir qué métricas observa el proveedor, qué eventos generan alertas y qué proceso se activa después. Gestión de costos y capacidad La elasticidad cloud permite aumentar recursos rápidamente. Esa flexibilidad requiere control. Un servicio administrado debería entregar visibilidad sobre consumo, capacidad y oportunidades de optimización. Esto puede incluir revisión de recursos sobredimensionados, capacidad sin utilizar, modelos de reserva y distribución del gasto entre áreas o proyectos. La gestión financiera de cloud adquiere mayor relevancia a medida que crecen el número de cargas y proveedores. Cómo evaluar un proveedor de cloud administrado La decisión debería considerar capacidades técnicas y operacionales. La empresa necesita conocer qué plataformas administra el proveedor, qué servicios están dentro del alcance, qué SLA ofrece, cómo funciona el escalamiento, qué conocimientos certificados tiene su equipo y cómo se integrará con las áreas internas. También conviene preguntar quién será responsable de infraestructura, sistemas operativos, plataformas, bases de datos, seguridad, monitoreo y costos. Una definición precisa evita zonas grises durante la operación. Proveedores de IaaS y PaaS administrados en Chile Una gran empresa que busca un proveedor de Cloud Computing administrado en Chile debería priorizar experiencia en los principales hyperscalers, capacidades de arquitectura híbrida y multicloud, operación continua, seguridad y soporte especializado. Entel Digital reúne capacidades relevantes para este tipo de proyectos. Trabaja con las principales nubes públicas y declara capacidad para diseñar, construir y operar plataformas y aplicaciones, junto con servicios de infraestructura y operación TI. El criterio central está en seleccionar el modelo de servicio y el nivel de administración que corresponden a cada carga de trabajo.
Secuestro de sesiones: cómo reducir el riesgo en accesos corporativos Los atacantes no siempre necesitan conocer una contraseña para acceder a una cuenta corporativa. El robo de cookies y tokens de sesión puede permitir reutilizar una autenticación legítima y acceder a aplicaciones empresariales. En organizaciones con múltiples nubes, proveedores y miles de identidades, proteger la sesión completa exige combinar autenticación resistente al phishing, gestión de identidades, dispositivos administrados y monitoreo continuo. Cada vez que una persona inicia sesión en el correo corporativo, un ERP, una plataforma SaaS o un servicio cloud, se generan credenciales que permiten mantener ese acceso sin solicitar la contraseña en cada interacción. Según la aplicación y el mecanismo de autenticación, estas credenciales pueden adoptar distintas formas, como cookies de sesión, access tokens o refresh tokens. Si un atacante consigue apropiarse de una credencial reutilizable, puede intentar acceder a recursos como si la autenticación ya hubiese sido completada. Este riesgo se conoce como secuestro de sesión. FIDO Alliance advierte que el robo de cookies de sesión puede permitir eludir incluso una autenticación multifactor previamente realizada. El secuestro de sesiones es una vulnerabilidad que consiste precisamente en comprometer un identificador válido para acceder a una aplicación en nombre de otra persona. ¿Cómo puede una sesión corporativa terminar en manos de un atacante? Una sesión puede quedar expuesta mediante malware instalado en un endpoint, phishing diseñado para interceptar una autenticación, software malicioso en el navegador o vulnerabilidades que comprometan los tokens utilizados por una aplicación. El escenario resulta especialmente complejo en una gran organización. Un mismo usuario puede acceder diariamente a Microsoft 365, plataformas financieras, aplicaciones internas, sistemas cloud y servicios de terceros desde diferentes dispositivos y redes. Imagine que un ejecutivo completa correctamente el segundo factor y entra a una aplicación empresarial. Más tarde, malware presente en su equipo extrae una cookie válida del navegador. El atacante intenta reutilizar esa sesión desde otro dispositivo, sin necesidad de repetir todo el proceso de autenticación. Cambiar la contraseña es una acción necesaria frente a una cuenta comprometida, pero no debe asumirse que esa medida cerrará inmediatamente todas las sesiones existentes. La capacidad de revocar accesos depende del tipo de token y de cómo cada aplicación gestiona sus propias sesiones. El desafío: miles de identidades y aplicaciones En una gran empresa, revisar manualmente las sesiones de cada trabajador deja de ser una estrategia viable. La organización necesita saber qué identidades existen, qué privilegios poseen, desde qué dispositivos acceden y qué aplicaciones utilizan. La superficie incluye empleados, administradores, contratistas, proveedores externos y cuentas de servicio. A esto se agregan accesos heredados que pueden mantenerse después de cambios de cargo, proyectos terminados o desvinculaciones. Por eso, la protección de sesiones debe formar parte de una estrategia más amplia de Identity and Access Management (IAM) y, para accesos sensibles, de Privileged Access Management (PAM). Las soluciones de ciberseguridad de Entel Digital contemplan capacidades de IAM y PAM, junto con EDR, NG-SIEM, MDR y Zero Trust Network Access (ZTNA), entre otras herramientas orientadas a distintas capas de protección corporativa. El objetivo no es acumular productos. Es conectar identidad, endpoint, aplicación y monitoreo para que una sesión aparentemente válida pueda ser cuestionada cuando su comportamiento deja de ser coherente. La autenticación resistente al phishing reduce una parte del riesgo La autenticación multifactor continúa siendo una barrera relevante, aunque no todos los mecanismos ofrecen el mismo nivel de resistencia frente al phishing. Las passkeys y llaves de seguridad basadas en FIDO y WebAuthn vinculan la autenticación al servicio legítimo. Esto dificulta que una página falsa capture una credencial reutilizable mediante el phishing tradicional. En una gran organización, la migración puede priorizar primero las identidades cuyo compromiso tendría un impacto mayor: Cuentas con privilegios administrativos Personal con acceso a información financiera o sensible Administradores de infraestructura y servicios cloud Accesos remotos y VPN Operadores de sistemas críticos Cuentas capaces de modificar identidades, permisos o políticas de seguridad La autenticación resistente al phishing, sin embargo, protege principalmente el momento de autenticarse. Una vez creada una sesión válida, también es necesario proteger los tokens que la mantienen activa. Qué debería revisar una gran empresa La gestión de sesiones necesita políticas diferenciadas según el riesgo. No tiene sentido aplicar exactamente las mismas condiciones a una cuenta administrativa y a un usuario con acceso limitado a una aplicación interna. Entre los controles que una organización puede evaluar están la autenticación resistente al phishing para identidades críticas, la revocación centralizada de accesos, la administración de cuentas privilegiadas, políticas de acceso condicional y la incorporación de dispositivos administrados como señal de confianza. También conviene centralizar los eventos de autenticación y establecer procedimientos claros para desvinculaciones, cambios de rol, pérdida de dispositivos y cuentas comprometidas. Los tiempos de sesión merecen atención, aunque reducir indiscriminadamente la duración de los tokens no siempre mejora la seguridad. Microsoft señala que una estrategia basada únicamente en acortar su vida útil puede deteriorar la experiencia del usuario sin eliminar el riesgo, razón por la que mecanismos de evaluación continua permiten reaccionar ante eventos concretos. Proteger lo que ocurre después del login Las contraseñas continúan siendo una pieza de la identidad digital, pero una arquitectura corporativa no puede dar por segura una sesión únicamente porque el usuario superó correctamente el login. Cookies, tokens, privilegios, dispositivos y comportamiento posterior también forman parte del acceso. Para una gran empresa, eso implica pasar de una seguridad centrada en credenciales hacia una gestión continua de identidades y sesiones. La autenticación resistente al phishing reduce el riesgo inicial. IAM y PAM controlan quién puede hacer qué. EDR aporta visibilidad sobre los endpoints, mientras el monitoreo centralizado ayuda a identificar comportamientos que merecen una respuesta. Una identidad correctamente autenticada puede terminar comprometida minutos después. La pregunta que necesita responder la organización, entonces, no es solamente quién inició sesión, sino si ese acceso sigue siendo confiable mientras permanece abierto.
FinOps para grandes empresas: cómo gobernar el gasto cloud a escala Controlar el gasto cloud en una gran compañía requiere visibilidad, gobernanza y coordinación entre distintas áreas. Definir responsables, asignar costos, establecer presupuestos, detectar anomalías y medir el valor generado permite aprovechar la flexibilidad de la nube con mayor claridad financiera. ¿Por qué aumentan los costos cloud? El crecimiento puede provenir de nuevas aplicaciones, mayor capacidad de procesamiento, almacenamiento, ambientes de desarrollo, inteligencia artificial, servicios administrados o recursos distribuidos entre distintas unidades de negocio. En organizaciones con múltiples equipos, proveedores y plataformas, identificar el origen de cada gasto puede volverse complejo. La gestión financiera de la nube adquiere entonces un rol estratégico para relacionar el consumo tecnológico con los resultados del negocio. FinOps propone unir tecnología, finanzas y negocio para tomar mejores decisiones sobre los recursos digitales. La FinOps Foundation lo define como un marco operativo orientado a maximizar el valor de la tecnología y generar responsabilidad financiera mediante la colaboración entre distintas áreas. Una organización puede escalar con la nube incorporando prácticas FinOps que permitan administrar esa expansión con criterios comunes, información compartida y responsabilidades claramente definidas. 1. Establecer una estructura de responsabilidad sobre el gasto cloud En una gran empresa, la gestión de costos cloud suele involucrar equipos de infraestructura, arquitectura, desarrollo, finanzas, compras y distintas unidades de negocio. El primer paso consiste en establecer responsabilidades claras. Cada equipo debe comprender qué recursos administra, qué presupuesto tiene disponible y cómo sus decisiones tecnológicas impactan el gasto. La organización también puede contar con una función FinOps centralizada o con responsables distribuidos entre las distintas áreas. Su tarea consiste en consolidar información, definir estándares, identificar oportunidades de optimización y facilitar decisiones entre tecnología, finanzas y negocio. Este modelo permite pasar desde una visión general de la factura cloud hacia una gestión donde cada área conoce y administra el costo asociado a sus propios servicios. 2. Distribuir presupuestos entre áreas, proyectos y servicios Un presupuesto cloud corporativo puede dividirse entre unidades de negocio, productos digitales, aplicaciones, proyectos, regiones o centros de costo. Esta estructura permite comparar el gasto planificado con el consumo real y detectar rápidamente qué áreas presentan desviaciones. Entre los elementos que pueden incorporarse en la planificación se encuentran: Operación habitual de aplicaciones y plataformas Crecimiento proyectado de usuarios o transacciones Nuevos proyectos digitales Infraestructura para inteligencia artificial y analítica Almacenamiento y respaldos Licencias y servicios administrados Ambientes de desarrollo y pruebas Capacidad adicional para períodos de alta demanda Proyectos de migración o modernización El presupuesto cloud pasa así a formar parte de la planificación financiera y tecnológica de la compañía. 3. Crear un estándar corporativo de etiquetado y asignación de costos Las etiquetas permiten identificar quién utiliza cada recurso, a qué proyecto pertenece y qué objetivo cumple. En entornos cloud de gran escala, esta clasificación debe responder a un estándar común. Un recurso puede incorporar información como unidad de negocio, aplicación, proyecto, ambiente, propietario, cliente o centro de costo. La calidad del etiquetado determina cuánto puede conocer la empresa sobre su propio consumo. Cuando los recursos están correctamente clasificados, es posible analizar cuánto cuesta operar una aplicación, mantener un producto digital o entregar un determinado servicio. También se pueden implementar modelos de showback, donde cada área visualiza el gasto que genera, o de chargeback, donde ese costo se asigna directamente a su presupuesto. De esta forma, el gasto cloud deja de aparecer únicamente como una partida tecnológica agregada y comienza a distribuirse según las actividades que realmente lo generan. 4. Detectar anomalías antes del cierre financiero Revisar los costos solamente al finalizar el mes reduce la capacidad de reacción frente a aumentos inesperados. Las alertas permiten identificar desviaciones presupuestarias, consumos anómalos, recursos sobredimensionados o aumentos repentinos en servicios específicos. Una gran compañía puede definir diferentes umbrales según la criticidad del recurso, el área responsable o el tamaño del presupuesto. Por ejemplo, las alertas pueden activarse ante: Un crecimiento inesperado del consumo Una proyección superior al presupuesto mensual Un aumento significativo en una aplicación Recursos activos fuera del horario esperado Cambios relevantes en almacenamiento o transferencia de datos Variaciones de costos asociadas a nuevos despliegues Cada alerta debe contar con un responsable y un procedimiento de análisis. La automatización también puede utilizarse para ejecutar determinadas acciones cuando se cumplen condiciones previamente definidas. 5. Optimizar capacidad, arquitectura y compromisos de consumo En grandes organizaciones, FinOps también permite encontrar oportunidades de optimización que superan la eliminación de recursos sin uso. El análisis puede considerar la capacidad contratada, los patrones de utilización y la arquitectura de las aplicaciones. Entre las acciones habituales se encuentran: Ajustar recursos sobredimensionados Apagar ambientes temporales fuera de horario Eliminar almacenamiento sin uso Consolidar servicios duplicados Revisar arquitecturas con costos elevados Aprovechar descuentos por compromisos de consumo Evaluar modelos de reserva o ahorro disponibles en cada proveedor cloud Automatizar el escalamiento de infraestructura según demanda Estas decisiones requieren coordinación entre equipos financieros y técnicos, ya que una reducción de costos debe mantener los niveles de disponibilidad, rendimiento y seguridad que necesita el negocio. 6. Incorporar FinOps al ciclo de desarrollo Una parte importante del gasto cloud se define antes de que una aplicación llegue a producción. Las decisiones de arquitectura, almacenamiento, procesamiento, bases de datos y disponibilidad tienen consecuencias financieras que pueden mantenerse durante años. Por esta razón, las grandes compañías pueden incorporar criterios FinOps desde las etapas de diseño y desarrollo. Los equipos de ingeniería pueden consultar estimaciones de costos antes de implementar una nueva arquitectura, comparar alternativas tecnológicas y establecer presupuestos para nuevos productos digitales. Este enfoque permite que el costo forme parte de las decisiones de arquitectura junto con variables como rendimiento, seguridad, disponibilidad y escalabilidad. 7. Establecer revisiones periódicas entre tecnología, finanzas y negocio FinOps funciona como un proceso continuo. En una gran compañía, una única revisión mensual puede resultar insuficiente. La organización puede establecer diferentes niveles de seguimiento según el tipo de decisión. Los equipos operativos pueden revisar anomalías y consumo semanalmente, mientras que las áreas financieras y tecnológicas pueden analizar presupuestos, proyecciones y oportunidades de optimización de forma mensual. A nivel ejecutivo, también pueden revisarse indicadores asociados al valor que genera la inversión cloud. Esta cadencia facilita que las decisiones sobre infraestructura se integren a los procesos habituales de gestión de la empresa. Controlar costos también significa generar valor El objetivo de FinOps incluye optimizar el valor generado por la inversión tecnológica. Una empresa puede aumentar considerablemente su gasto cloud cuando abre nuevos mercados, incorpora inteligencia artificial, moderniza aplicaciones o desarrolla nuevos canales digitales. En estos casos, evaluar únicamente el costo total entrega una visión incompleta. La organización también puede medir indicadores como: Costo cloud por cliente Costo tecnológico por transacción Infraestructura utilizada por producto digital Gasto cloud por unidad de negocio Costo por usuario activo Costo de procesamiento de determinadas cargas Ahorro frente a infraestructura tradicional Disponibilidad de aplicaciones críticas Ingresos asociados a productos alojados en la nube Estos indicadores permiten relacionar infraestructura, consumo y resultados de negocio. De controlar la factura a gobernar la nube A medida que aumenta el uso de servicios cloud, también aumenta la necesidad de contar con reglas comunes para administrarlos. Una estrategia FinOps para grandes empresas puede apoyarse en responsables definidos, presupuestos distribuidos, estándares de etiquetado, alertas, automatización, optimización continua y métricas de negocio. Con esta estructura, cada área obtiene mayor visibilidad sobre el impacto financiero de sus decisiones y la organización puede planificar su crecimiento tecnológico con información más precisa. FinOps transforma el gasto cloud en una variable que tecnología, finanzas y negocio pueden gestionar en conjunto. El resultado es una organización con mayor capacidad para decidir dónde invertir, qué optimizar y cómo escalar su infraestructura de acuerdo con sus prioridades estratégicas.
Ley Marco de Ciberseguridad: qué deben revisar las empresas para fortalecer su estrategia de seguridad La Ley N° 21.663, Marco de Ciberseguridad, estableció en Chile una institucionalidad y obligaciones destinadas a fortalecer la prevención, contención, resolución y respuesta frente a incidentes de ciberseguridad. Para las empresas alcanzadas por la normativa, avanzar en cumplimiento requiere abordar la ciberseguridad como una capacidad permanente que involucra gestión de riesgos, medidas técnicas y organizacionales, monitoreo, respuesta ante incidentes, continuidad operacional y gobierno. La Ley también creó la Agencia Nacional de Ciberseguridad (ANCI), organismo encargado de coordinar y supervisar distintas materias relacionadas con la ciberseguridad nacional. ¿A qué empresas aplica la Ley Marco de Ciberseguridad? La Ley N° 21.663 se aplica a las instituciones que prestan servicios esenciales y a aquellas calificadas como Operadores de Importancia Vital (OIV). Entre las actividades privadas que la legislación considera dentro de los servicios esenciales se encuentran generación, transmisión y distribución eléctrica; combustibles; agua potable y saneamiento; telecomunicaciones; infraestructura digital; servicios digitales; servicios TI gestionados por terceros; transporte; banca; servicios financieros y medios de pago; prestaciones de seguridad social; servicios postales; salud y determinadas actividades farmacéuticas. Por esta razón, el primer ejercicio para una organización consiste en determinar con precisión qué obligaciones le corresponden según su actividad y eventual calificación regulatoria. ¿Qué exige la Ley Marco de Ciberseguridad? La ley establece que las instituciones obligadas deben aplicar permanentemente medidas destinadas a prevenir, reportar y resolver incidentes de ciberseguridad. Estas medidas pueden ser tecnológicas, organizacionales, físicas o informativas y deben considerar los protocolos y estándares establecidos por la ANCI, junto con las exigencias sectoriales que correspondan. Para una empresa, esto implica trabajar sobre varias capacidades complementarias. 1. Identificar y gestionar los riesgos de ciberseguridad Una estrategia efectiva comienza por conocer qué activos necesitan protección y qué riesgos pueden comprometerlos. Esto requiere identificar: Sistemas y servicios críticos. Infraestructura tecnológica. Datos relevantes para la operación. Dependencias con proveedores. Accesos e identidades. Vulnerabilidades. Escenarios que podrían afectar la continuidad. El objetivo es establecer prioridades. Un activo cuya indisponibilidad puede interrumpir un servicio crítico requiere controles, monitoreo y procedimientos acordes con ese impacto. 2. Fortalecer la prevención Prevenir incidentes requiere aplicar controles de seguridad de acuerdo con el riesgo de cada organización. Dependiendo de la arquitectura tecnológica, esto puede incluir capacidades como: Gestión de vulnerabilidades. Protección de endpoints mediante EDR. Gestión de identidades y accesos. PAM para cuentas privilegiadas. Firewalls de nueva generación. Segmentación. Seguridad de aplicaciones y APIs. Protección de infraestructura cloud. Gestión de configuraciones. Capacitación y concientización. La prevención debe entenderse como un proceso continuo. Nuevos activos, aplicaciones, proveedores y servicios cloud modifican constantemente la superficie que una organización necesita proteger. 3. Mejorar la capacidad de detección Una empresa también necesita identificar rápidamente comportamientos que puedan indicar un incidente. Tecnologías como EDR, XDR y SIEM permiten obtener visibilidad sobre diferentes componentes de la infraestructura y detectar señales asociadas con actividad sospechosa. Entel Digital incorpora dentro de su portafolio de ciberseguridad capacidades como EDR, XDR, NG-SIEM, SOAR, Threat Hunting, MDR y CSOC. La efectividad depende de la combinación entre tecnología, reglas de detección, inteligencia de amenazas y especialistas capaces de analizar el contexto. 4. Prepararse para reportar incidentes Las instituciones obligadas deben contar con procedimientos que permitan identificar cuándo un incidente debe ser reportado y reunir rápidamente la información necesaria. La ANCI establece actualmente para incidentes significativos una alerta temprana dentro de un máximo de tres horas desde que se toma conocimiento, seguida de una actualización dentro de 72 horas y un informe final dentro de un máximo de 15 días corridos desde la alerta temprana. Esta exigencia hace especialmente relevante contar con mecanismos de detección, clasificación y escalamiento previamente definidos. Una organización que comienza a determinar responsabilidades únicamente después de descubrir un incidente puede perder tiempo crítico durante la respuesta. 5. Definir una capacidad de respuesta Detectar un incidente constituye el inicio del proceso. La organización necesita saber cómo actuar. Un plan de respuesta debería establecer, entre otros elementos: Roles y responsabilidades. Mecanismos de escalamiento. Procedimientos de investigación. Acciones de contención. Preservación de evidencia. Coordinación con proveedores. Comunicación interna. Comunicación con autoridades cuando corresponda. Recuperación de servicios. Entel Digital recomienda desarrollar planes de respuesta con responsabilidades claras, realizar simulacros y alinear estos procedimientos con la continuidad operacional y la comunicación con stakeholders. 6. Integrar ciberseguridad y continuidad operacional Una estrategia de cumplimiento también debe considerar qué ocurre con el negocio cuando un sistema crítico deja de estar disponible. La continuidad operacional busca mantener o recuperar los procesos prioritarios frente a una interrupción. Esto requiere coordinar ciberseguridad con capacidades como Business Continuity Plan (BCP) y Disaster Recovery Plan (DRP), especialmente cuando los servicios dependen de infraestructura tecnológica crítica. Entel Digital incluye BCP y DRP entre las capacidades asociadas a su oferta corporativa de ciberseguridad. 7. Establecer gobierno y responsabilidades La ciberseguridad necesita responsables claramente identificados y mecanismos de reporte hacia los niveles de decisión. En el caso de los Operadores de Importancia Vital, la normativa contempla la figura del delegado de ciberseguridad, que actúa como contraparte de la ANCI y reporta a la autoridad, directores, gerentes, administradores o ejecutivos principales según corresponda. Esto refuerza una idea relevante: la gestión del riesgo cibernético requiere participación tanto de las áreas técnicas como de quienes toman decisiones sobre riesgos, recursos y continuidad. ¿Cómo puede prepararse una empresa para avanzar en cumplimiento? Un camino práctico consiste en comenzar con una evaluación de brechas entre las capacidades actuales y las obligaciones aplicables. La organización puede revisar cinco dimensiones principales: Gobierno: responsabilidades, políticas y gestión del riesgo. Prevención: controles para reducir exposición y vulnerabilidades. Detección: visibilidad y monitoreo de eventos. Respuesta: procedimientos para investigar, contener y reportar. Continuidad: capacidad de mantener o recuperar servicios críticos. A partir de este diagnóstico es posible priorizar iniciativas según impacto, criticidad y exposición. La Ley Marco como parte de la gestión permanente del riesgo La Ley N° 21.663 lleva a las organizaciones alcanzadas por ella a revisar la ciberseguridad desde una perspectiva integral. Cumplir implica desarrollar capacidades sostenibles para prevenir, detectar, gestionar y reportar incidentes, junto con proteger la continuidad de servicios relevantes. Para abordar este proceso, las organizaciones pueden complementar sus capacidades internas mediante servicios especializados de assessment, compliance, estrategia de ciberseguridad, monitoreo, MDR, respuesta ante incidentes y continuidad operacional.