Doxa 2665

Construyendo un Tablero que se Ajuste a sus Necesidades:
Fundamentos, Metodología y Optimización para la Visibilidad Académica

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Resumen

La construcción de tablas constituye una competencia fundamental en la comunicación científica, la documentación técnica y la gestión de datos. Este artículo presenta una revisión exhaustiva de los principios, metodologías y estrategias de optimización para la creación de tablas que satisfagan requerimientos específicos de presentación, funcionalidad y visibilidad. Se examinan las técnicas de creación en entornos ofimáticos como Microsoft Word, las funcionalidades de plugins especializados para gestión de tablas en plataformas de publicación web, y las directrices de citación según las normas APA (7ª edición). Adicionalmente, se aborda la intersección entre la construcción de tablas y las estrategias de optimización para motores de búsqueda académicos (ASEO) y motores generativos (GEO), dimensiones emergentes que condicionan la discoverabilidad del conocimiento científico en la era de la inteligencia artificial generativa. El análisis integra evidencia proveniente de documentación técnica oficial, guías de estilo académico y literatura especializada en optimización de contenido. Se concluye que la construcción efectiva de tablas trasciende la mera inserción de datos, requiriendo una comprensión profunda de las herramientas disponibles, los estándares de citación y los principios de visibilidad digital.

Introducción

La tabla constituye uno de los artefactos comunicativos más versátiles y persistentes en la documentación humana. Desde los registros contables de la antigua Mesopotamia hasta las bases de datos relacionales contemporáneas, la organización tabular de la información ha demostrado ser un mecanismo insustituible para la síntesis, comparación y análisis de datos complejos . En el contexto académico y profesional, la capacidad de construir tablas que se ajusten a necesidades específicas representa una habilidad transversal que articula dimensiones técnicas, estéticas y epistemológicas.

El presente artículo examina el estado actual del conocimiento sobre construcción de tablas desde una perspectiva integradora. Se parte de la premisa de que la tabla no es un mero contenedor de información, sino un dispositivo cognitivo que media entre los datos y la interpretación del lector. Esta función mediadora adquiere particular relevancia en el ecosistema de publicación científica contemporáneo, donde la discoverabilidad de los hallazgos depende críticamente de la estructuración y etiquetado de los contenidos .

La revisión se organiza en torno a tres ejes temáticos convergentes: primero, los fundamentos técnicos de la creación de tablas en entornos ofimáticos y plataformas web; segundo, las convenciones de citación y atribución que garantizan la integridad académica; tercero, las estrategias de optimización para visibilidad en motores de búsqueda tradicionales y generativos. Cada eje se desarrolla a partir de fuentes primarias verificables, incluyendo documentación oficial de fabricantes, guías de estilo académico y publicaciones arbitradas.

Objetivos

Objetivo general: Sistematizar el conocimiento disponible sobre la construcción, personalización y optimización de tablas en contextos académicos y profesionales, identificando las mejores prácticas y las consideraciones técnicas, normativas y estratégicas involucradas.

Objetivos específicos:

• Describir las metodologías de creación de tablas en herramientas ofimáticas de uso extendido, con énfasis en Microsoft Word y su ecosistema de personalización.
• Analizar las funcionalidades de herramientas especializadas para construcción de tablas responsivas en entornos de publicación digital.
• Examinar las directrices de las normas APA (7ª edición) para la citación, adaptación y reproducción de tablas en documentos académicos.
• Identificar estrategias de optimización de tablas y contenidos tabulares para mejorar la discoverabilidad en motores de búsqueda académicos y generativos.
• Formular recomendaciones operativas para investigadores y profesionales que requieran construir tablas efectivas para audiencias especializadas.

Metas

Se establecen las siguientes metas medibles para la presente revisión: (1) integrar evidencia procedente de al menos diez fuentes primarias verificables, incluyendo documentación técnica oficial y guías de estilo académico; (2) proporcionar un marco conceptual que articule las dimensiones técnica, normativa y estratégica de la construcción tabular; (3) identificar vacíos de conocimiento que orienten investigaciones futuras en el dominio de la comunicación visual de datos científicos.

Desarrollo

1. Fundamentos Técnicos de la Construcción de Tablas en Entornos Ofimáticos

La construcción de tablas en procesadores de texto como Microsoft Word se articula en torno a dos metodologías complementarias: la creación mediante cuadrícula interactiva y la inserción parametrizada. El primer método, accesible a través de la ruta Insertar > Tabla, despliega una matriz visual que permite seleccionar hasta diez columnas y ocho filas mediante posicionamiento del cursor . Este enfoque resulta óptimo para tablas de dimensiones moderadas y facilita una experiencia de usuario fluida que minimiza la fricción cognitiva durante la génesis del artefacto.

Para requerimientos que exceden estas dimensiones, el comando Insertar Tabla ofrece un cuadro de diálogo que permite especificar parámetros precisos: número exacto de filas y columnas, comportamiento de ajuste automático y anchura de columna fija . Esta modalidad resulta indispensable cuando la tabla debe responder a especificaciones de maquetación predeterminadas o cuando la estructura de datos exige una configuración que la cuadrícula interactiva no puede proporcionar.

La personalización estructural de tablas en Word comprende operaciones de combinación y división de celdas, ajuste de anchuras y alturas, y modificación de la alineación vertical y horizontal del contenido . La función de combinar celdas permite crear encabezados que abarcan múltiples columnas, recurso particularmente útil para la organización jerárquica de datos complejos. Complementariamente, la división de celdas posibilita la desagregación de información cuando un campo requiere subdividirse en categorías más específicas .

El diseño visual de las tablas en Word se gestiona mediante la pestaña contextual Herramientas de Tabla, que integra las secciones Diseño y Presentación. La primera ofrece estilos prediseñados, opciones de sombreado, bordes personalizados y configuración de encabezados y filas de totales . La segunda facilita la manipulación de filas y columnas, la ordenación de datos y la conversión entre texto y tabla. Esta arquitectura de dos niveles refleja una distinción entre la semántica visual del artefacto y su funcionalidad estructural.

Un aspecto crítico, frecuentemente subestimado, es la conversión de texto existente en tabla. El comando Convertir Texto en Tabla permite transformar datos delimitados por tabulaciones, comas u otros caracteres en una estructura tabular . Esta funcionalidad preserva la integridad de los datos originales mientras facilita su reorganización visual, agilizando flujos de trabajo que involucran datos provenientes de fuentes externas.

2. Herramientas Especializadas para Tablas en Entornos de Publicación Digital

La publicación digital impone requerimientos adicionales a la construcción de tablas, particularmente en lo relativo a responsividad, accesibilidad y control tipográfico. Plugins especializados como WP Table Builder extienden las capacidades nativas de plataformas como WordPress mediante constructores de arrastrar y soltar que operan dentro del editor de bloques Gutenberg .

Entre las funcionalidades distintivas de estas herramientas se documentan: encabezados fijos (sticky) que preservan la orientación del lector durante el desplazamiento en tablas extensas; personalización cromática por columna o fila; opciones de accesibilidad que mejoran la compatibilidad con tecnologías de asistencia; y sistema de puntos de interrupción responsivos que adaptan la presentación de la tabla según el dispositivo del usuario . La inclusión de estas capacidades responde a la diversificación de contextos de lectura en el ecosistema digital contemporáneo.

La gestión de metadatos asociados a las tablas constituye otra dimensión relevante. Las funcionalidades de etiquetado permiten clasificar tablas mediante descriptores que facilitan su organización y recuperación posterior . Esta capacidad de anotación semántica resulta especialmente valiosa en proyectos de documentación extensos donde la trazabilidad de los artefactos tabulares se vuelve crítica.

Los formatos de importación y exportación soportados por estas herramientas incluyen CSV, XML y compatibilidad con otros sistemas de gestión de tablas . La interoperabilidad entre plataformas mitiga el riesgo de dependencia tecnológica y facilita la migración de contenidos entre ecosistemas de publicación.

3. Normas APA para la Citación y Adaptación de Tablas

Las normas de la American Psychological Association, en su séptima edición, establecen directrices precisas para la inclusión de tablas en documentos académicos. El principio fundamental es que toda tabla debe mencionarse explícitamente en el texto mediante una llamada numérica, evitando referencias deícticas como "la tabla anterior" o "la tabla siguiente" . Esta convención garantiza que el lector pueda localizar e interpretar el artefacto independientemente de su posición relativa en el documento.

La estructura formal de una tabla en APA comprende los siguientes componentes: número de tabla (en negrita, alineación izquierda), título (en cursiva, caso título, debajo del número), cuerpo de la tabla, y nota (cuando se requiere atribución de derechos, definiciones o aclaraciones metodológicas) . La numeración es consecutiva según el orden de aparición en el texto, independientemente de la numeración original en la fuente citada.

Cuando una tabla se reproduce exactamente como aparece en la fuente original, la nota debe incluir la atribución completa con el término "From". Si la tabla ha sido adaptada o reconfigurada, se emplea "Adapted from" seguido de la misma información . En ambos casos, la entrada bibliográfica completa debe figurar en la lista de referencias.

Para la citación de datos provenientes de una tabla sin numeración de página (como en fuentes electrónicas), las normas APA permiten sustituir el número de página por el número de tabla o figura . Esta flexibilidad reconoce la diversidad de formatos de publicación contemporáneos sin comprometer la precisión de la atribución.

4. Optimización de Tablas y Contenidos para Visibilidad Académica

La discoverabilidad del conocimiento científico constituye una preocupación creciente en un ecosistema de publicación caracterizado por la sobreabundancia informativa. La optimización para motores de búsqueda académicos (ASEO) y motores generativos (GEO) emerge como competencia complementaria a la excelencia metodológica .

En el plano de los títulos y encabezados, la evidencia sugiere que la inclusión temprana de términos clave y la precisión descriptiva mejoran significativamente la visibilidad en resultados de búsqueda . Google Scholar y otros índices académicos ponderan el contenido de las etiquetas de título y los encabezados de sección al determinar la relevancia de un documento para consultas específicas. La densidad de palabras clave debe mantener un equilibrio que evite la manipulación artificial (keyword stuffing), práctica que los algoritmos contemporáneos penalizan .

Para los contenidos tabulares, la optimización implica garantizar que los encabezados de tabla sean descriptivos y contengan términos que los usuarios emplearían en sus búsquedas. Adicionalmente, el texto alternativo (alt text) para imágenes y elementos gráficos, cuando la plataforma lo soporta, contribuye a la accesibilidad y a la indexación .

La optimización para motores generativos introduce consideraciones adicionales. Google ha publicado directrices que enfatizan la importancia de contenido valioso, único y no homogéneo como fundamento para la visibilidad en experiencias de búsqueda potenciadas por inteligencia artificial . La preservación semántica de los datos, la autenticidad de la evidencia y la separación clara entre contenido e instrucción constituyen principios rectores para la optimización en entornos generativos . Esto implica que las tablas deben presentar información verificable y mantener su integridad semántica cuando son procesadas por sistemas de inteligencia artificial.

Conclusiones

La construcción de tablas que se ajusten a necesidades específicas constituye una competencia multidimensional que integra habilidades técnicas, conocimiento normativo y conciencia estratégica sobre los contextos de publicación y descubrimiento. La evidencia revisada permite formular las siguientes conclusiones.

Primero, la infraestructura técnica para la construcción de tablas se ha diversificado significativamente. Las herramientas ofimáticas tradicionales como Microsoft Word ofrecen capacidades robustas para la creación y personalización de tablas en documentos estáticos, mientras que los plugins especializados para plataformas de publicación digital extienden estas capacidades hacia la responsividad, la accesibilidad y la interoperabilidad . La selección de herramientas debe responder a los requerimientos específicos del contexto de uso.

Segundo, la normativa APA proporciona un marco comprehensivo para la citación y adaptación de tablas que garantiza la integridad académica y facilita la trazabilidad de las fuentes . La correcta aplicación de estas directrices no constituye un mero formalismo, sino una condición para la validez comunicativa del artefacto tabular en el discurso científico.

Tercero, la optimización para visibilidad en motores de búsqueda académicos y generativos representa una dimensión emergente que condiciona la discoverabilidad del conocimiento. La evidencia disponible sugiere que las prácticas de SEO académico, aplicadas éticamente, contribuyen a ampliar el alcance de las publicaciones sin comprometer su integridad .

Retos y Direcciones Futuras

La revisión identifica varios retos que configuran la agenda de investigación en este dominio. El primero es la tensión entre estandarización y personalización: mientras las normas de citación y las convenciones de publicación imponen estructuras relativamente rígidas, las necesidades comunicativas específicas demandan flexibilidad. La investigación futura debería explorar cómo las herramientas de construcción de tablas pueden mediar productivamente entre estas exigencias contrapuestas.

El segundo reto es la accesibilidad universal de las tablas. Aunque los plugins especializados incorporan opciones de accesibilidad , la evidencia sobre la efectividad de estas funcionalidades en contextos reales de uso con tecnologías de asistencia es limitada. Se requieren estudios empíricos que evalúen la usabilidad de tablas digitales por parte de usuarios con discapacidades visuales o cognitivas.

El tercer reto es la integración de tablas en flujos de trabajo de ciencia abierta. La creciente demanda de datos FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) impone requerimientos de metadatos estructurados que las herramientas actuales no siempre satisfacen de manera nativa. La investigación futura debería examinar cómo las prácticas de construcción de tablas pueden alinearse con los principios de ciencia abierta.

Finalmente, el impacto de los motores generativos sobre las prácticas de publicación académica constituye un territorio en rápida evolución. La evidencia sobre cómo los sistemas de inteligencia artificial procesan, sintetizan y presentan información tabular es aún incipiente . Comprender estas dinámicas resulta esencial para anticipar las transformaciones en las convenciones de comunicación científica.

Referencias

• American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). https://doi.org/10.1037/0000165-000
• Bowers, D., & Van Hoeydonck, A. (2026, February 2). SEO for scientific articles: Practical SEO tips for journal editors and authors. Elsevier Connect. https://www.elsevier.com/connect/seo-for-scientific-articles-practical-seo-tips-for-journal-editors-and
• Cramer, S. (2025). Citing tables, graphs, & maps in APA style. University of North Carolina at Greensboro. https://uncg.libguides.com/apa_biz
• De Gruyter Brill. (2026). SEO for researchers: How to make your work easy to discover. https://www.degruyterbrill.com/publishing/for-authors/tools-resources/how-to-make-your-work-discoverable-through-seo
• Google for Developers. (2026, May 14). A new resource for optimizing for generative AI features in Google Search. https://developers.google.com/search/blog/2026/05/a-new-resource-for-optimizing
• Lacher, J. (2025). 3.6: Creación y formato de tablas. In Ordenadores empresariales 365. LibreTexts Español. https://espanol.libretexts.org/Bookshelves/Vocacional/Ordenadores_empresariales_365_(Lacher)/03%3A_Capitulo_II_de_Word/3.06%3A_Creacion_y_formato_de_tablas
• Microsoft. (2026, June 11). What is the easiest way to create a table in Microsoft Word? Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/en-ca/answers/questions/5917271/what-is-the-easiest-way-to-create-a-table-in-micro
• MIT Sloan Management Review. (2026, October 12). The new rules of brand visibility in AI search. MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/article/the-new-rules-of-brand-visibility-in-ai-search/
• Royal Roads University. (2025, October 21). How do I cite a table/figure in APA Style? WriteAnswers. https://writeanswers.royalroads.ca/faq/199140
• SFU Library. (2026, August 26). Citing tables, figures & images: APA (7th ed.) citation guide. https://www.lib.sfu.ca/help/cite-write/citation-style-guides/apa/tables-figures
• WPS. (2026, May 31). ¿Cómo hacer una tabla en Word? https://es.wps.com/articulos-de-word/como-hacer-una-tabla-en-word/
• WordPress.org. (2026, June 28). WP Table Builder – Drag & drop table builder. https://wordpress.org/plugins/wp-table-builder/
• Xu, et al. (2026). Optimizing visibility in generative engines: A critical survey of generative engine optimization (2023–2026). arXiv. https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2607.14035
• Zenodo. (2026, September 18). Academic Search Engine Optimization (ASEO): Strategies for improving academic research visibility. https://zenodo.org/records/22834615

Doxa 2664

Cómo una empresa utilizó el caos controlado para impulsar la innovación:
Evidencia empírica sobre la gestión de la tensión orden-desorden en contextos organizacionales complejos

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Afiliación institucional: Universidad de Nariño, Departamento de Administración de Empresas y Finanzas, San Juan de Pasto, Colombia

Resumen

La innovación organizacional constituye un imperativo de supervivencia en entornos de creciente complejidad tecnológica y competitiva. No obstante, las organizaciones enfrentan una tensión fundamental entre la necesidad de estructura para explotar eficientemente sus modelos de negocio existentes y la exigencia de desorden creativo para explorar nuevas posibilidades. Esta revisión examina cómo las empresas han utilizado el "caos controlado" —o "caos gestionado"— como estrategia deliberada para impulsar la innovación. Mediante el análisis de evidencia publicada en fuentes académicas de alto impacto, se identifica un marco teórico que articula la teoría del caos, la autoorganización y la gestión de la innovación en sistemas complejos. Los hallazgos sugieren que el caos controlado no constituye una ausencia de orden, sino una condición de orden en un nivel superior, donde la inestabilidad controlada genera las condiciones para la emergencia de innovaciones radicales.

Palabras clave: caos controlado, innovación organizacional, teoría del caos, autoorganización, sistemas complejos, gestión de la innovación

Introducción

La innovación ha transitado, en el transcurso de una generación, de ser considerada un atributo deseable a constituirse en un imperativo categórico para la supervivencia organizacional. La aceleración del cambio tecnológico ha transformado la innovación en una condición "crítica" para las organizaciones, particularmente en industrias intensivas en conocimiento y sujetas a dinámicas competitivas turbulentas. Sin embargo, la gestión efectiva de la innovación presenta una paradoja fundamental que la literatura ha identificado pero no resuelto completamente: las organizaciones deben simultáneamente crear mecanismos estables para explotar sus capacidades actuales y destruir dichos mecanismos para adaptarse a entornos cambiantes.

Esta tensión ha sido abordada desde múltiples perspectivas teóricas. La teoría del caos, desarrollada originalmente en las ciencias físicas y matemáticas, ofrece un marco particularmente prometedor para comprender la dinámica de la innovación organizacional. En su sentido científico, el caos no denota confusión absoluta ni ausencia de forma, sino que describe sistemas regidos por leyes perfectamente ordenadas que exhiben comportamiento aparentemente aleatorio e impredecible en el largo plazo, pero que conservan patrones subyacentes identificables. Esta conceptualización resulta especialmente relevante para las organizaciones innovadoras, donde la creatividad emerge precisamente en la frontera entre el orden y el desorden.

El presente artículo examina cómo las empresas han utilizado estratégicamente el caos controlado para impulsar la innovación. Se analizan los fundamentos teóricos de esta aproximación, se documentan casos de aplicación documentados en la literatura académica y se sintetizan las condiciones organizacionales que facilitan la emergencia de innovaciones desde estados controlados de inestabilidad. La pregunta de investigación que guía esta revisión es: ¿bajo qué condiciones y mediante qué mecanismos las organizaciones pueden utilizar el caos controlado como catalizador de innovación sin comprometer su viabilidad operativa?

Objetivos

Objetivo general: Analizar la evidencia académica sobre la utilización del caos controlado como estrategia organizacional para impulsar la innovación, identificando los mecanismos, condiciones y resultados documentados en la literatura científica.

Objetivos específicos:

1. Establecer los fundamentos teóricos que sustentan la relación entre caos, autoorganización e innovación organizacional.

2. Identificar y describir casos documentados de organizaciones que han implementado estrategias de caos controlado para fines de innovación.

3. Analizar las condiciones organizacionales y los mecanismos de gestión que facilitan la emergencia de innovaciones desde estados de inestabilidad controlada.

4. Sintetizar las implicaciones prácticas y los desafíos que enfrentan las organizaciones al adoptar aproximaciones basadas en el caos controlado.

Metas

Esta revisión se propone contribuir a la comprensión teórica y práctica de la gestión de la innovación en entornos complejos mediante: (a) la articulación de un marco conceptual que integre la teoría del caos con la literatura sobre gestión de la innovación; (b) la documentación sistemática de casos y evidencia empírica sobre caos controlado en contextos organizacionales; (c) la identificación de condiciones de aplicabilidad y limitaciones de esta aproximación; y (d) la formulación de recomendaciones para investigadores y profesionales de la gestión orientadas a aprovechar la tensión creativa entre orden y desorden.

Desarrollo

Fundamentos teóricos: del caos como desorden al caos como orden superior

La conceptualización científica del caos representa una ruptura epistemológica con las nociones convencionales de orden y desorden en la gestión organizacional. Ralph Stacey, en su obra seminal The Chaos Frontier, argumenta que el caos, en su sentido científico, no significa confusión total ni carencia de forma, sino que describe sistemas que, regidos por leyes deterministas, exhiben comportamiento inherentemente impredecible en el largo plazo. La implicación revolucionaria de esta perspectiva para la gestión es que la creatividad, la innovación y el cambio estratégico significativo dependen fundamentalmente de condiciones de desorden, ambigüedad y diferencia.

Stacey sostiene que las organizaciones exitosas no funcionan como máquinas ni como organismos que se adaptan gradualmente, sino que se desarrollan mediante un proceso autoorganizado, impredecible y espontáneo que depende inherentemente del azar. Esta perspectiva invierte la creencia predominante entre directivos de que el éxito depende del orden, la visión clara y el consenso. Por el contrario, la teoría del caos demuestra por qué la dirección futura es incognoscible y por qué la innovación surge en condiciones de inestabilidad.

La teoría de la autoorganización complementa esta visión al explicar el proceso mediante el cual los sistemas dinámicos crean innovación y nuevo orden a partir del caos. En el contexto de las organizaciones, esto implica que la función directiva fundamental no es controlar los resultados del sistema creativo —lo cual es imposible— sino crear las condiciones en las que la creatividad impredecible pueda ocurrir.

La tensión orden-caos en la innovación organizacional

Nag, Corley y Gioia (2007) ofrecen un marco particularmente útil para comprender las tensiones que subyacen a la gestión efectiva de la innovación. Estos autores identifican dos tensiones fundamentales: (1) la tensión entre el deseo de estructura y la necesidad de caos creativo, y (2) la tensión entre aproximaciones de "tecnología-push" y "mercado-pull" a la innovación. Estas tensiones generan cuatro contextos distintivos de innovación que las organizaciones deben navegar simultáneamente.

El concepto de "caos gestionado" (managed chaos) emerge de este análisis como una aproximación que permite a las organizaciones mantener la dinámica de innovación sin sacrificar completamente la estabilidad necesaria para la operación. El caos gestionado no implica la ausencia de estructura, sino más bien un equilibrio dinámico donde la estructura existe en un nivel organizacional mientras el desorden opera en otro, facilitando la emergencia de nuevas ideas y aproximaciones.

Investigaciones posteriores en redes de suministro han confirmado que el máximo potencial de creatividad innovadora ocurre precisamente en la frontera del caos. Ji y Zhou (2004) argumentan que ni la "gestión por objetivos rígidos" ni la "gestión por instrucción" son adecuadas para los sistemas sociales del siglo XXI, y proponen la "gestión por valores" como mecanismo que permite la autoorganización en estados de caos. En este marco, los valores organizacionales funcionan como "atractores del caos", proporcionando dirección sin restringir la emergencia de comportamientos innovadores.

Casos documentados de caos controlado en la práctica organizacional

La literatura académica documenta varios casos de organizaciones que han implementado estrategias explícitas de caos controlado para impulsar la innovación. El caso de Vega EV, presentado en una conferencia plenaria del IEEE, constituye un ejemplo paradigmático. Esta empresa de vehículos eléctricos superó limitaciones de recursos significativas (presupuesto veinte veces menor y equipo diez veces más pequeño que competidores establecidos) mediante una estrategia deliberada de "Caos Controlado".

El enfoque de Vega EV rechazó explícitamente los entornos de trabajo basados en procesos que, aunque facilitan la gestión y la previsibilidad contable, sacrifican la innovación. En su lugar, adoptaron un modelo donde cada miembro del equipo, incluida la dirección, es considerado un igual; no hay jerarquías; no hay cronogramas ni hojas de cálculo para rastrear el progreso; y la responsabilidad recae en cada miembro del equipo por el éxito de todos los demás. Los resultados preliminares, aunque no concluyentes, indican que la empresa logró desarrollar productos de carga para vehículos eléctricos listos para el mercado y un prototipo de vehículo eléctrico en estado avanzado de desarrollo.

El caso de Alcatel (ADSL) documentado por De Meyer, Loch y Pich (2002) ilustra otra aproximación al caos controlado. Ante un proyecto de desarrollo tecnológico altamente innovador caracterizado por incertidumbres previsibles y alta complejidad organizacional, Alcatel organizó el proyecto como una "empresa virtual", simulando las condiciones de una pequeña compañía emprendedora dentro de la base de recursos de una gran organización. Esta estructura permitió aislar el proyecto de las rigideces burocráticas mientras se aprovechaban los recursos corporativos, facilitando la innovación en un contexto de incertidumbre.

En el ámbito de la gestión de cadenas de suministro, Ji y Zhou (2004) documentan cómo las organizaciones que cultivan valores de autonomía, responsabilidad, independencia, innovación, creatividad y proactividad mitigan el riesgo de caos a corto plazo mediante la confrontación de complejidades externas. La estrategia consiste en alterar el entorno de la cadena de suministro para que la organización pueda beneficiarse de la gestión por valores, donde los principios iniciales se convierten en principios finales en el largo plazo.

Mecanismos de gestión del caos controlado

La literatura identifica varios mecanismos mediante los cuales las organizaciones pueden gestionar el caos controlado de manera productiva. El primero es la creación de "espacios protegidos" o "empresas virtuales" que aíslan los proyectos innovadores de las presiones de la operación rutinaria, como en el caso de Alcatel. Estos espacios permiten que la experimentación ocurra sin las restricciones que impondría la estructura organizacional convencional.

El segundo mecanismo es la sustitución del control por objetivos rígidos con la gestión por valores. Ji y Zhou argumentan que en sistemas sociales complejos, los valores compartidos funcionan como atractores que proporcionan dirección sin imponer restricciones que sofocarían la creatividad. Este enfoque requiere que los líderes articulen principios claros pero flexibles que guíen el comportamiento sin prescribir acciones específicas.

El tercer mecanismo identificado es el fomento deliberado del desequilibrio y la ambigüedad controlada. Markham (1996) describe la función de "spiritlinking" como el acto deliberado e incansable de construir redes de alta energía donde nacen nuevas ideas y toman forma nuevas formas de entregar servicio. Los líderes que practican esta aproximación promueven la paradoja del desequilibrio, empujando a la organización hacia una condición de desbalance donde la estabilidad anquilosada da paso a nuevos paradigmas fundados en la transformación constante.

El cuarto mecanismo es la creación de sinergia a partir del conflicto. Los líderes efectivos en contextos de caos controlado reúnen personas de mentalidad fuerte y segura de sí mismas que sostienen perspectivas divergentes, y las orientan hacia el bien común para alcanzar decisiones sorprendentes y valiosas. Este enfoque requiere habilidades para gestionar la visión a través de la nubosidad de la ambigüedad y para generar coraje y creencia en medio de la incertidumbre.

El papel del aprendizaje y la adaptabilidad

La literatura sugiere que el caos controlado exitoso requiere un cambio fundamental en la orientación del aprendizaje organizacional. Un practicante reflexivo citado en la literatura de Emerald señala que las organizaciones fallan en reconocer los beneficios de hacer las cosas de manera diferente, frecuentemente porque esto implica renunciar al control. Este autor argumenta que existe una conexión entre creatividad colectiva y caos que las organizaciones deben aprender a gestionar.

La analogía de la orquesta resulta esclarecedora: mientras una improvisación en vivo puede ser posible para un cuarteto, difícilmente lo sería para una orquesta completa donde se requiere coordinación y dirección. Sin embargo, existe un umbral donde el caos creativo pierde su componente "creativo" y se convierte simplemente en caos, o donde el sistema recae en caminos conocidos que, aunque funcionan para mejorar lo familiar, son incapaces de crear algo completamente nuevo. Identificar y gestionar este umbral constituye uno de los desafíos centrales de la gestión del caos controlado.

La investigación sobre redes de suministro sugiere que los gerentes deben mantener un equilibrio entre orden y caos, utilizando tácticas como la reevaluación estratégica de asociaciones para prevenir la sobrecentralización, el uso juicioso de vínculos débiles para promover pero no abrumar la innovación, y la evitación de la estandarización excesiva que podría sofocar soluciones novedosas.

Conclusiones

La evidencia revisada permite sostener que el caos controlado constituye una estrategia viable y documentada para impulsar la innovación organizacional, particularmente en contextos de alta complejidad tecnológica y recursos limitados. Los hallazgos principales de esta revisión son los siguientes:

Primero, el caos controlado no representa una abdicación de la función directiva, sino una reconceptualización de su naturaleza. Los líderes no controlan resultados —lo cual la teoría del caos demuestra que es imposible en sistemas creativos— sino que crean las condiciones para que la creatividad emerja. Esta distinción tiene implicaciones profundas para el desarrollo de competencias directivas.

Segundo, la tensión entre orden y caos no es un problema a resolver sino una paradoja a gestionar. Las organizaciones más innovadoras mantienen simultáneamente estructuras estables para la explotación eficiente de capacidades existentes y espacios de desorden controlado para la exploración de nuevas posibilidades.

Tercero, los valores organizacionales funcionan como "atractores del caos", proporcionando dirección sin restringir la emergencia de comportamientos innovadores. La gestión por valores emerge como alternativa superior a la gestión por objetivos o instrucciones en contextos de complejidad e incertidumbre.

Cuarto, los casos documentados —Vega EV, Alcatel, y organizaciones de gestión por valores en cadenas de suministro— demuestran que el caos controlado puede implementarse mediante mecanismos concretos como la creación de espacios protegidos, la sustitución del control rígido por principios flexibles, y el fomento deliberado del desequilibrio creativo.

Retos y Limitaciones

La adopción del caos controlado como estrategia de innovación enfrenta desafíos significativos que la literatura reconoce pero no resuelve completamente.

El primer reto es la identificación del umbral entre caos productivo y caos destructivo. Como señala un practicante citado en la literatura, "la complejidad del proceso y del producto alcanza un punto donde el caos creativo pierde la parte 'creativa' y se convierte simplemente en caos". Determinar dónde se ubica este umbral —y cómo puede moverse según las circunstancias— permanece como una pregunta abierta que requiere investigación adicional.

El segundo reto es la tensión inherente entre la lógica del caos controlado y los sistemas de control de gestión convencionales. Las organizaciones que cotizan en bolsa, las que operan en sectores regulados (farmacéutico, nuclear, aeroespacial) y aquellas con estructuras de gobierno corporativo tradicionales enfrentan presiones significativas para mantener la previsibilidad, la trazabilidad y la rendición de cuentas que pueden ser incompatibles con el caos controlado.

El tercer reto es la escalabilidad. La evidencia sugiere que el caos controlado funciona mejor en equipos pequeños o en unidades organizacionales aisladas (empresas virtuales, equipos de proyecto autónomos). La extensión de esta aproximación a organizaciones completas de gran escala permanece escasamente documentada.

El cuarto reto es la medición y evaluación. Los sistemas convencionales de medición del desempeño innovador —número de patentes, tiempo de desarrollo, retorno de inversión en I+D— asumen una linealidad y previsibilidad que el caos controlado precisamente problematiza. La literatura no ofrece aún métricas validadas para evaluar la efectividad del caos controlado como estrategia de innovación.

El quinto reto es la resistencia organizacional. La literatura documenta que el comportamiento que desafía los límites establecidos —condición necesaria para el caos controlado— es típicamente percibido como "rebelde", "poco convencional" o "excéntrico", y es desalentado en el mundo corporativo, frecuentemente bajo el disfraz de "buen trabajo en equipo" o "buen liderazgo", que en realidad significan cumplimiento de reglas, procedimientos y estructuras.

El sexto reto es la sostenibilidad temporal. Los estudios de caso disponibles, como el de Vega EV, reconocen que "es demasiado pronto para saber" si la aproximación tiene éxito a largo plazo. La evidencia longitudinal sobre la efectividad sostenida del caos controlado es prácticamente inexistente en la literatura revisada.

En síntesis, el caos controlado emerge como una aproximación prometedora pero no exenta de riesgos para la innovación organizacional. La evidencia disponible sugiere que las organizaciones que logran gestionar productivamente la tensión entre orden y desorden —creando espacios de inestabilidad controlada donde la creatividad puede emerger mientras se mantienen los mecanismos de explotación eficiente— pueden obtener ventajas innovadoras significativas. Sin embargo, la implementación exitosa requiere competencias directivas sofisticadas, tolerancia a la ambigüedad, y una reconceptualización fundamental de lo que significa "control" en contextos de complejidad. La investigación futura debería abordar las limitaciones identificadas, particularmente mediante estudios longitudinales que examinen la sostenibilidad del caos controlado y su escalabilidad a diferentes tipos y tamaños de organización.

Referencias

Barclay, I., Holroyd, P., & Poolton, J. (1994). A sphenomorphic model for the management of innovation in a complex environment. Leadership & Organization Development Journal, 15(7), 33-44. https://doi.org/10.1108/01437739410066504

De Meyer, A., Loch, C. H., & Pich, M. T. (2002). A framework for project management under uncertainty. Sloan Management Review, 43(4), 60-67.

IEEE. (2015). Plenary talk I: Vega EV — controlled chaos. En 2015 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/document/7112307

Ji, G., & Zhou, Y. (2004). Organizational values as 'attractors of chaos': An emerging supply chain management change designed to overcome organizational complexity. Journal of International Logistics and Trade, 2(1), 69-84. https://doi.org/10.24006/jilt.2004.2.1.69

Markham, D. J. (1996). "Spiritlinking": A key to dynamic change. Fostering chaos enables leaders to form the networks and unity needed to fulfill their mission. Health Progress, 77(4), 58-59, 63.

Nag, R., Corley, K. G., & Gioia, D. A. (2007). Innovation tensions: Chaos, structure, and managed chaos. En The Innovation Journey (pp. 101-124). Elsevier.

Stacey, R. D. (1991). The chaos frontier: Creative strategic control for business. Butterworth-Heinemann.

Stacey, R. D. (1993). Strategic management and organisational dynamics. Pitman Publishing.

Zhou, Y., & Ji, G. (2004). Organizational values as 'attractors of chaos'. Journal of International Logistics and Trade, 2(1), 69-84.

Nota sobre fuentes: La literatura específica que documenta casos empresariales detallados de implementación exitosa de "caos controlado" con resultados medibles a largo plazo constituye un área donde la evidencia publicada en fuentes primarias indexadas permanece limitada. Los casos disponibles (Vega EV, Alcatel ADSL) proporcionan evidencia indicativa pero no concluyente. Investigación adicional con estudios longitudinales y métricas validadas sería necesaria para establecer conclusiones más robustas sobre la efectividad de esta aproximación.

Doxa 2663

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Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Resumen

La transformación digital ha convertido los datos de los clientes en uno de los activos estratégicos más valorados por las organizaciones contemporáneas. Sin embargo, existe una brecha fundamental entre la cantidad de datos que las empresas capturan y la profundidad del conocimiento que realmente obtienen de ellos. Esta revisión examina la literatura científica reciente para responder una pregunta central: ¿qué información proporcionan realmente los datos de los clientes? A través de un análisis cruzado de fuentes primarias indexadas en PubMed, IEEE Xplore, Nature, Science, Scopus y arXiv, se identifican cinco categorías fundamentales de información extraíble: (1) patrones de comportamiento transaccional y segmentación; (2) inferencias psicográficas y de personalidad; (3) predicción de valor de vida del cliente y riesgo de abandono; (4) características socioeconómicas implícitas; y (5) señales de intención y contexto. No obstante, la evidencia también revela limitaciones sustanciales: los datos capturados por las empresas frecuentemente carecen de interpretabilidad, adolecen de sesgos algorítmicos y generan un paradoxo privacidad-personalización que erosiona la confianza del consumidor. Se concluye que los datos de los clientes proporcionan información principalmente predictiva y probabilística, no explicativa ni causal, y que el verdadero valor estratégico reside en la capacidad organizacional de transformar esas señales en acciones éticas y verificables.

Introducción

La digitalización de los mercados ha generado volúmenes sin precedentes de datos sobre el comportamiento del consumidor. Cada clic, visualización, compra e interacción deja una huella digital que permite a las organizaciones observar y analizar la conducta del cliente con una granularidad extraordinaria. Esta acumulación de información ha dado lugar a lo que algunos autores denominan la "economía de la atención", donde los datos comportamentales, biométricos y contextuales se transforman en insights predictivos, campañas hiper-segmentadas y experiencias en tiempo real.

Sin embargo, la pregunta sobre qué información proporcionan realmente estos datos permanece insuficientemente respondida. La literatura existente tiende a centrarse en las capacidades técnicas de los algoritmos o en los beneficios comerciales de la personalización, sin examinar críticamente la naturaleza, alcance y limitaciones epistemológicas de la información que los datos de clientes efectivamente contienen. Esta revisión aborda esa laguna mediante un análisis sistemático de la evidencia primaria publicada hasta 2026.

El problema es apremiante por varias razones. Primero, existe una asimetría fundamental: las empresas pueden recopilar "cualquier tipo de dato personal", incluyendo información sensible sobre salud, opiniones políticas y orientación sexual, a pesar de las prohibiciones regulatorias. Segundo, investigaciones recientes demuestran que los datos transaccionales aparentemente anónimos pueden revelar la identidad personal con solo tres compras conocidas. Tercero, la industria de atención virtual directa al consumidor valora los datos de pacientes como una fuente de ingresos, a veces en colaboración con compañías farmacéuticas para ajustar las vías de atención con el objetivo de aumentar la adopción de medicamentos.

El objetivo de esta revisión no es demonizar la analítica de clientes ni exaltar sus virtudes, sino proporcionar una evaluación académica rigurosa de lo que los datos pueden y no pueden revelar sobre los consumidores, así como de las implicaciones éticas y estratégicas de esa distinción.

Objetivos

Objetivo general: Sintetizar y evaluar críticamente la evidencia científica sobre la naturaleza, alcance y limitaciones de la información que las organizaciones obtienen de los datos de sus clientes.

Objetivos específicos:

(1) Identificar las principales categorías de información extraíble de los datos de clientes según la literatura revisada por pares.

(2) Analizar los fundamentos metodológicos de las técnicas de inferencia y predicción aplicadas a datos de comportamiento del consumidor.

(3) Examinar las limitaciones epistemológicas, éticas y regulatorias que condicionan la validez y utilidad de la información derivada.

(4) Evaluar la evidencia empírica sobre el impacto de la analítica de clientes en resultados organizacionales verificables.

Metas

Esta revisión se propone lograr una caracterización integrada que permita a investigadores, profesionales y responsables de políticas comprender con precisión qué información los datos de clientes proporcionan realmente, más allá de las afirmaciones promocionales de la industria. Se busca establecer un marco conceptual que distinga entre datos, información, conocimiento e inteligencia en el contexto de la analítica de clientes, y que identifique las condiciones bajo las cuales cada nivel de análisis produce valor verificable.

Desarrollo

1. Los datos transaccionales: la base de la segmentación y el comportamiento observable

La forma más documentada de información que proporcionan los datos de clientes es la caracterización del comportamiento transaccional. El modelo RFM (Recencia, Frecuencia, Monetario) constituye el fundamento metodológico más extendido para esta finalidad, permitiendo clasificar a los clientes según la actualidad de su última compra, la frecuencia de sus transacciones y el valor monetario acumulado. Investigaciones recientes han extendido este modelo con variables adicionales como la lealtad y la periodicidad, demostrando que las representaciones basadas en RFM mejoran la capacidad predictiva en contextos B2B.

La evidencia empírica indica que la segmentación basada en big data se asocia con mejoras del 40 al 60 por ciento en tasas de clics y del 20 al 35 por ciento en tasas de conversión, en comparación con estrategias de marketing masivo no personalizadas. Estos resultados sugieren que los datos de clientes proporcionan, efectivamente, información predictiva sobre la probabilidad de respuesta a estímulos comerciales. Sin embargo, la segmentación resultante es fundamentalmente descriptiva de patrones pasados, no explicativa de motivaciones subyacentes.

Un desarrollo metodológico relevante es la introducción del concepto de persona del cliente en aplicaciones de comercio electrónico. Shi et al. proponen representaciones explícitas en lenguaje natural (por ejemplo, "Cazador de Ofertas", "Padre Ocupado") generadas mediante modelos de lenguaje de gran escala, argumentando que estas representaciones son más interpretables y útiles que los embeddings numéricos implícitos generados por técnicas de aprendizaje profundo. La evidencia demuestra que la integración de representaciones basadas en personas mejora modelos de recomendación de vanguardia hasta en un 12 por ciento en métricas de NDCG y F1. Esto sugiere que los datos de clientes contienen información sobre estilos de vida y hábitos de consumo que pueden inferirse con precisión creciente, aunque la validación externa de estas inferencias permanece limitada.

2. Inferencias psicográficas y de personalidad: la frontera controversial

Una de las afirmaciones más significativas en la literatura reciente es que los datos de comportamiento digital permiten inferir características psicológicas profundas, incluyendo los cinco grandes rasgos de personalidad (apertura, responsabilidad, extroversión, amabilidad y neuroticismo). Matz documenta que los "me gusta" de Facebook, los datos de geolocalización, las búsquedas en Google e incluso las fotografías pueden utilizarse para generar inferencias psicográficas que luego alimentan estrategias de marketing dirigido.

La implicación de esta línea de investigación es que los datos de clientes proporcionan información que trasciende el comportamiento observable para aproximarse a las disposiciones psicológicas subyacentes que motivan ese comportamiento. No obstante, la evidencia sobre la validez predictiva de estas inferencias es mixta. Mientras algunos estudios demuestran correlaciones robustas entre señales digitales y rasgos de personalidad, la magnitud de estas correlaciones varía considerablemente según el contexto, la plataforma y la población estudiada. Además, la distinción entre correlación predictiva y causalidad explicativa permanece frecuentemente difuminada en la literatura aplicada.

Desde una perspectiva ética, la capacidad de inferir características psicológicas sensibles plantea riesgos significativos. La literatura documenta que los datos "que no son sensibles en sí mismos pueden volverse sensibles cuando se triangulan con otra información disponible". Esto significa que la agregación de múltiples fuentes de datos puede generar información que ninguna fuente individual revela, incluyendo inferencias sobre salud, orientación sexual o afiliación política.

3. Predicción de valor y riesgo: los límites de la analítica predictiva

Un tercer tipo de información que los datos de clientes proporcionan es la predicción del valor futuro del cliente y del riesgo de abandono. La investigación en esta área ha avanzado significativamente hacia modelos híbridos que combinan aprendizaje no supervisado para segmentación con regresión supervisada para predicción de resultados. Estos modelos demuestran que los enfoques híbridos superan a las técnicas aisladas en precisión predictiva, interpretabilidad y relevancia gerencial.

En el contexto específico del comercio electrónico, Lyu et al. desarrollaron un marco que predice el nivel de ingresos de los clientes a partir de datos demográficos y de comportamiento, alcanzando una precisión del 94,58 por ciento en clasificación de ingresos y del 95 por ciento en recomendaciones de compra. Este resultado es notable porque aborda una limitación crítica de los datos de clientes: la ausencia frecuente de información de ingresos, uno de los predictores más robustos del comportamiento de compra. Sin embargo, la precisión reportada debe interpretarse con cautela, dado que se basa en una muestra de 1.420 clientes de una única plataforma, lo que limita la generalizabilidad.

La interpretabilidad de estos modelos predictivos constituye un desafío persistente. El análisis SHAP (SHapley Additive exPlanations) ha emergido como una técnica prominente para identificar las variables más influyentes en las predicciones, permitiendo a los analistas distinguir entre factores que la organización puede controlar (como el precio o las promociones) y características del cliente que son exógenas. No obstante, la interpretabilidad no equivale a explicación causal. Como advierten los propios investigadores, "la palabra 'impacto' no implica causalidad" en el contexto de los valores SHAP.

Un hallazgo particularmente relevante es que las variables específicas del cliente (como educación, canal o momento del día) tienden a tener bajo poder predictivo en comparación con las variables específicas de la plataforma (precio, descuentos, promesa de entrega). Esto sugiere que, contrariamente a la intuición común, los datos demográficos y de comportamiento del cliente aportan información relativamente limitada para predecir elecciones de producto específicas, mientras que las características de la oferta comercial son sustancialmente más determinantes.

4. Datos sensibles y la paradoja de la personalización

La literatura documenta consistentemente que las empresas recopilan datos que van más allá de las preferencias de consumo, incluyendo información sobre salud, opiniones políticas y orientación sexual. Un estudio que examinó la publicidad conductual en línea encontró que hasta el 40 por ciento de los anuncios mostrados a usuarios vulnerables en España estaban asociados con publicidad conductual dirigida, incluyendo características personales relacionadas con cáncer, VIH y enfermedades infecciosas. Estos hallazgos sugieren que los datos de clientes pueden proporcionar información sobre condiciones de salud y vulnerabilidades, aunque la legalidad de tales prácticas sea cuestionable bajo marcos como el GDPR europeo.

La evidencia también revela la existencia de un paradoxo privacidad-personalización: cuanto mayor es el nivel de personalización que una empresa ofrece, mayor es la invasión percibida por parte del consumidor. Este hallazgo tiene implicaciones profundas para la interpretación de qué información proporcionan realmente los datos de clientes. Sugiere que la información obtenida mediante prácticas invasivas puede generar resistencia del consumidor que anula o revierte sus beneficios potenciales. La confianza se convierte, entonces, no en un subproducto deseable sino en una condición necesaria para la efectividad de la analítica de clientes.

En el sector de atención médica virtual, Spithoff et al. documentan que las empresas valoran altamente los datos de pacientes y los utilizan para generar ingresos, frecuentemente mediante el marketing de productos y servicios adicionales. En algunos casos, las compañías de atención virtual son financiadas por compañías farmacéuticas para analizar datos recopilados durante interacciones clínicas y ajustar las vías de atención con el objetivo de aumentar la adopción de medicamentos o vacunas. Los participantes en este estudio describieron estas prácticas como "esperadas y apropiadas", aunque algunos expresaron preocupación por la privacidad del paciente, la influencia de la industria en la atención y los riesgos para comunidades marginadas.

5. Limitaciones metodológicas y epistemológicas

La revisión de la evidencia revela varias limitaciones fundamentales en la información que los datos de clientes proporcionan realmente. Primero, la mayoría de los modelos predictivos se desarrollan y validan en conjuntos de datos propietarios que no son accesibles para replicación independiente, lo que plantea dudas sobre la generalizabilidad de los resultados reportados. Segundo, los datos de comportamiento capturan lo que los clientes hacen, no por qué lo hacen. La distinción entre correlación y causalidad permanece insuficientemente abordada en la literatura aplicada. Tercero, los sesgos en los datos de entrenamiento pueden producir resultados discriminatorios. La literatura advierte que "la IA entrenada en bases históricas de crédito y consumo tiende a replicar desigualdades socioeconómicas".

La transparencia algorítmica emerge como un requisito regulatorio y ético. El GDPR europeo introduce principios de privacy-by-design, derecho a la explicación (artículo 22) y multas de hasta el 4 por ciento del facturación global. La LGPD brasileña replica estos pilares, añadiendo la figura del encargado de protección de datos. Sin embargo, la implementación efectiva de estos principios enfrenta obstáculos prácticos significativos. Un estudio comparativo de sitios web de instituciones médicas japonesas encontró que, aunque las herramientas de análisis de acceso son ampliamente utilizadas, "la implementación de un sistema para obtener consentimiento para el uso del análisis de acceso fue deficiente en comparación con las instituciones francesas".

La investigación sobre análisis de acceso en el contexto médico revela una dimensión particularmente sensible: "el historial de navegación del sitio web de una institución médica puede potencialmente revelar o identificar información sobre la condición de salud del visitante". Esto significa que incluso datos aparentemente innocuos como las cookies de navegación pueden proporcionar información sobre condiciones de salud cuando se contextualizan adecuadamente.

Conclusiones

La evidencia revisada permite formular las siguientes conclusiones respecto a la pregunta central de esta investigación:

Primera. Los datos de clientes proporcionan información predominantemente predictiva y probabilística sobre patrones de comportamiento, no explicaciones causales de motivaciones subyacentes. La distinción es fundamental: una organización puede saber que un cliente tiene una probabilidad determinada de comprar un producto sin comprender por qué esa probabilidad existe.

Segunda. Existen cinco categorías fundamentales de información extraíble: (1) patrones transaccionales y de segmentación; (2) inferencias psicográficas y de personalidad, cuya validez predictiva es variable; (3) predicciones de valor y riesgo, con precisión dependiente del contexto y la calidad de los datos; (4) características socioeconómicas implícitas, incluyendo inferencias sobre ingresos; y (5) señales de intención y contexto, frecuentemente dominadas por variables de la plataforma más que por atributos del cliente.

Tercera. La información más valiosa estratégicamente —aquella que permite anticipar el comportamiento del cliente— no reside en los datos brutos, sino en la capacidad organizacional de integrar múltiples fuentes, interpretar patrones y actuar sobre ellos de manera ética y verificable. La analítica de clientes es, en este sentido, una capacidad organizacional, no un atributo de los datos.

Cuarta. Existe una tensión irresoluble entre la profundidad de la personalización y la percepción de invasión. La literatura documenta que los datos sensibles (salud, política, orientación sexual) son particularmente valiosos comercialmente pero también particularmente riesgosos tanto regulatoria como reputacionalmente.

Retos

Reto 1: Interpretabilidad versus precisión. Los modelos más precisos (deep learning, redes neuronales) son frecuentemente los menos interpretables. El desarrollo de técnicas de inteligencia artificial explicable (XAI) que mantengan precisión predictiva mientras proporcionan explicaciones comprensibles para reguladores y consumidores constituye un desafío técnico de primer orden.

Reto 2: Consentimiento informado en la práctica. La evidencia indica que el 97 por ciento de las personas entre 18 y 34 años acepta términos y condiciones sin leerlos. Los mecanismos de consentimiento actuales son estructuralmente inadecuados para garantizar que los consumidores comprendan qué información proporcionan sus datos. El desarrollo de interfaces de consentimiento que sean a la vez usables y legalmente robustas permanece sin resolver.

Reto 3: La falacia de la anonimización. La investigación demuestra que los datos aparentemente anónimos pueden reidentificarse mediante triangulación. El conocimiento de solo tres compras puede permitir inferir la identidad de un comprador. Las técnicas de anonimización deben evolucionar hacia garantías formales de privacidad diferencial que resistan ataques de reidentificación.

Reto 4: Gobernanza de datos en ecosistemas fragmentados. Los datos de un cliente individual residen en múltiples plataformas (redes sociales, comercio electrónico, dispositivos móviles, registros de salud). La gobernanza efectiva requiere coordinación entre actores con incentivos divergentes, un problema que ni el GDPR ni la LGPD han resuelto satisfactoriamente.

Reto 5: Evaluación rigurosa de impacto. La mayoría de los estudios sobre analítica de clientes reportan mejoras en métricas intermedias (clics, conversiones) pero raramente evalúan resultados clínicos, de bienestar o de equidad. Se necesitan ensayos controlados aleatorizados y estudios longitudinales que midan no solo el retorno de inversión comercial sino también los efectos sobre el bienestar del consumidor y la equidad social.

Reto 6: Formación de profesionales. La brecha entre las capacidades técnicas de los sistemas de analítica y la comprensión de sus implicaciones éticas y regulatorias por parte de quienes los implementan constituye un riesgo significativo. La formación interdisciplinaria en ciencia de datos, ética y derecho se vuelve imperativa.

Referencias

Benavides Paz, O. H. (2026). ¿Qué información proporcionan realmente los datos de clientes? Una revisión académica sobre la brecha entre la captura transaccional y el conocimiento profundo del consumidor. Documento de trabajo de investigación académica.

De Bruyn, A., Viswanathan, V., Beh, Y. S., Brock, J. K. U., & von Wangenheim, F. (2020). Artificial intelligence and marketing: Pitfalls and opportunities. Journal of Interactive Marketing, 51, 91-105.

Feng, Y., Clune, J., & Lehman, J. (2021). Privacy and surveillance in digital marketing: A systematic review.

Hermann, E. (2022). Leveraging artificial intelligence in marketing for social good—An ethical perspective. Journal of Business Ethics, 179(1), 43-61.

Hajdas, M., Radomska, J., & Silva, S. C. (2022). The role of big data in retail segmentation. Journal of Retailing and Consumer Services.

Lyu, D., Hu, L., & Liu, Y. (2026). A hybrid CNN-BiLSTM approach for predicting the purchase behavior of customers in e-commerce. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-026-60381-5

Matz, S. C. (2025). Data crumbs and sitting ducks. Science, 387(6729), 31.

Organisation for Economic Co-operation and Development. (2024). Consumer market study on online market segmentation through personalised pricing/offers in the European Union. European Commission.

Seki, T., et al. (2024). A comparative study of access analysis service utilization on Japanese medical institutions' websites with GDPR-compliant cases. Studies in Health Technology and Informatics, 316, 1238-1242. https://doi.org/10.3233/SHTI240635

Shi, Y., Fei, Y., Zhang, S., Wang, H., & Xiao, X. (2025). You are what you bought: Generating customer personas for e-commerce applications. Proceedings of the 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1-12. https://doi.org/10.1145/3726302.3730118

Spithoff, S., et al. (2024). How the commercial virtual care industry gathers, uses and values patient data: A Canadian qualitative study. BMJ Open, 14(2), e074019. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2023-074019

Taylor & Francis Online. (2026). Artificial intelligence-driven segmentation, targeting and positioning and SMMEs financial performance. Cogent Business & Management.

Taylor & Francis Online. (2026). Regulating cookies without consent: The risks of the UK's new exemptions. Journal of Information, Communication and Ethics in Society.

Zenodo. (2025). Proteção de dados e implicações éticas do uso de inteligência artificial e análise de grandes volumes de dados em marketing.

Zhang, X., Chen, G., Song, L., & Gan, W. (2025). A hybrid statistical-machine learning approach for analysing online customer behavior: An empirical study. arXiv.

Doxa 2662

Plan de Respuesta a Incidentes de Ciberseguridad:
Las Primeras 72 Horas como Ventana Crítica para la Resiliencia Organizacional

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

La presente revisión de literatura examina la evidencia científica y los marcos normativos disponibles para la estructuración de un plan de respuesta a incidentes de ciberseguridad durante las primeras 72 horas posteriores a un ciberataque. El análisis integra las directrices del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de los Estados Unidos, particularmente la Special Publication 800-61 en sus revisiones 2 y 3, con el corpus normativo colombiano representado por la Ley 1581 de 2012 y las directrices de la Superintendencia de Industria y Comercio. La evidencia recopilada sugiere que la ventana temporal de 72 horas constituye un período determinante para la contención efectiva del daño, la preservación de evidencia forense y el cumplimiento de obligaciones regulatorias de notificación. Se identifican cuatro fases operativas críticas —triaje, contención, erradicación y documentación— cuya ejecución coordinada incide directamente sobre la magnitud del impacto financiero y reputacional. Los hallazgos subrayan la necesidad de transcender el enfoque exclusivamente técnico hacia una gobernanza integrada que involucre a las áreas legal, de comunicaciones y de liderazgo ejecutivo desde las etapas más tempranas del incidente.

Palabras clave: respuesta a incidentes, ciberseguridad, NIST SP 800-61, gestión de crisis, protección de datos, cumplimiento normativo.

Introducción

La creciente digitalización de las operaciones empresariales ha convertido a los incidentes de ciberseguridad en eventos de alta probabilidad y consecuencias potencialmente devastadoras. La evidencia empírica recopilada por organismos internacionales señala que la capacidad de una organización para mitigar el daño derivado de un ciberataque no depende exclusivamente de las herramientas tecnológicas desplegadas, sino de la existencia de un plan de respuesta estructurado, ensayado y alineado con estándares reconocidos. El período inmediatamente posterior a la detección de un incidente —convencionalmente delimitado en 72 horas— emerge en la literatura especializada como la ventana temporal en la que se determinan las consecuencias finales del evento.

La relevancia de este intervalo no es arbitraria. Por una parte, responde a imperativos operativos: las decisiones adoptadas durante las primeras horas condicionan la capacidad de contener la propagación del ataque, preservar la evidencia forense necesaria para comprender el alcance de la intrusión y restaurar los servicios críticos. Por otra, obedece a exigencias regulatorias concretas. El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea establece la obligación de notificar a la autoridad de control cualquier violación de seguridad de datos personales en un plazo máximo de 72 horas desde su conocimiento. En el contexto colombiano, la Ley 1581 de 2012 y la Circular Única de la Superintendencia de Industria y Comercio disponen que los incidentes de seguridad que afecten bases de datos personales deben reportarse dentro de los quince (15) días hábiles siguientes a su detección. Esta divergencia de plazos entre jurisdicciones subraya la complejidad del entorno normativo al que se enfrentan las organizaciones con operaciones transfronterizas.

A pesar de la existencia de marcos de referencia consolidados, la literatura especializada advierte que un porcentaje significativo de organizaciones carece de procedimientos documentados para la fase inicial de respuesta. Esta brecha entre el conocimiento normativo y la capacidad operativa efectiva constituye el objeto central de la presente revisión. El análisis se estructura en cuatro apartados sustantivos: en primer lugar, se examinan los fundamentos conceptuales de la respuesta a incidentes; posteriormente, se desglosan las acciones críticas de las primeras 72 horas; a continuación, se aborda el componente regulatorio y de cumplimiento; finalmente, se identifican los retos persistentes y las líneas de mejora documentadas en la evidencia disponible.

Objetivos

El objetivo general de esta revisión es sintetizar la evidencia científica y normativa disponible para la estructuración de un plan de respuesta a incidentes de ciberseguridad focalizado en las primeras 72 horas posteriores a un ciberataque, con énfasis en el contexto organizacional colombiano.

Los objetivos específicos son los siguientes: (i) describir las fases operativas fundamentales de la respuesta temprana a incidentes según los marcos de referencia reconocidos; (ii) analizar las obligaciones regulatorias de notificación aplicables en el ordenamiento jurídico colombiano y su articulación con estándares internacionales; (iii) identificar los factores críticos de éxito y las causas recurrentes de fallo documentadas en la literatura; y (iv) proponer lineamientos operativos para la integración de las dimensiones técnica, legal y comunicacional en la gestión de crisis cibernéticas.

Metas

La presente revisión se propone alcanzar las siguientes metas concretas dentro del ámbito de su competencia:

Primera, consolidar una síntesis operativa de las acciones críticas que deben ejecutarse durante las primeras 72 horas de un incidente, estructurada en fases secuenciales claramente delimitadas. Segunda, establecer un mapeo de las obligaciones de notificación aplicables en Colombia, identificando los plazos, autoridades competentes y requisitos documentales asociados. Tercera, identificar las brechas más frecuentemente reportadas en los planes de respuesta organizacionales y las consecuencias documentadas de dichas deficiencias. Cuarta, formular recomendaciones accionables para la integración de equipos multidisciplinarios en la respuesta temprana, con énfasis en la coordinación entre áreas técnicas, legales y de comunicación.

Desarrollo

Fundamentos Conceptuales de la Respuesta a Incidentes

La respuesta a incidentes de seguridad informática se define como el conjunto de procedimientos y acciones orientados a detectar, contener, erradicar y recuperarse de eventos que comprometen la confidencialidad, integridad o disponibilidad de los activos de información de una organización. El marco de referencia más ampliamente adoptado a nivel internacional es el proporcionado por el NIST a través de su Special Publication 800-61, cuya segunda revisión (2012) estableció el ciclo de vida de cuatro fases —preparación; detección y análisis; contención, erradicación y recuperación; y actividad post-incidente— que ha servido como base para la mayoría de los planes de respuesta contemporáneos.

La tercera revisión de esta publicación, aprobada en 2025, representa una evolución significativa al integrar la respuesta a incidentes dentro del marco más amplio de la gestión de riesgos de ciberseguridad delineado por el CSF 2.0. Este cambio de paradigma desplaza el énfasis desde una perspectiva predominantemente técnica hacia un enfoque de gobernanza que reconoce la naturaleza transversal de la respuesta a incidentes y su vinculación con las funciones de gobierno, identificación y protección del marco de ciberseguridad. La implicación práctica de esta evolución es que la efectividad de la respuesta ya no se evalúa exclusivamente por la velocidad de contención técnica, sino por la capacidad de la organización para articular equipos multidisciplinarios y alinear la respuesta con los objetivos estratégicos y el apetito de riesgo institucional.

La literatura especializada coincide en señalar que la preparación previa constituye el factor más determinante del éxito de la respuesta. Los planes que no han sido ensayados mediante ejercicios de simulación tienden a fallar en los momentos críticos, ya sea por indefinición de roles, por ausencia de canales de comunicación preestablecidos o por falta de claridad en los umbrales de escalamiento. La evidencia recopilada en el ámbito de los proveedores de servicios gestionados sugiere que las organizaciones que realizan ejercicios de mesa con regularidad —idealmente cada trimestre— reducen significativamente el tiempo de detección y respuesta ante incidentes reales.

Las Primeras 72 Horas: Desglose Operativo por Fases

La literatura técnica disponible permite desagregar la ventana de 72 horas en fases operativas con objetivos, acciones y umbrales temporales específicos. Aunque los marcos generales coinciden en la secuencia lógica —triaje, contención, erradicación y recuperación—, la especificidad de las acciones varía según la tipología del incidente.

Fase de Triaje (0–30 minutos). El objetivo primordial de esta fase es la clasificación inicial del incidente y la determinación de su severidad. Las acciones críticas incluyen la confirmación de que el evento constituye un incidente real y no un falso positivo, la identificación del alcance preliminar del compromiso y la activación del equipo de respuesta con los niveles de escalamiento correspondientes. La evidencia sugiere que los incidentes de severidad crítica —aquellos que involucran amenazas activas, riesgo para las operaciones del negocio o exfiltración confirmada de datos— requieren una respuesta inmediata de todos los recursos disponibles, mientras que los incidentes de severidad menor pueden gestionarse con equipos reducidos y en horarios programados.

Un aspecto crítico documentado en la literatura es la preservación de evidencia durante esta fase. La contención excesivamente agresiva —como el apagado inmediato de sistemas comprometidos— puede destruir evidencia volátil en memoria que resulta indispensable para comprender el vector de ataque y el alcance de la intrusión. La recomendación técnica predominante es aislar los sistemas comprometidos mediante mecanismos de contención de red que preserven el estado de la memoria y los procesos, en lugar de proceder a su apagado.

Fase de Contención (30 minutos–4 horas). El propósito de esta fase es detener la propagación del incidente y limitar su impacto sobre los activos no comprometidos. Las acciones típicas incluyen el aislamiento de los puntos finales afectados, la deshabilitación de cuentas de usuario comprometidas, el bloqueo de direcciones IP y dominios de comando y control en el perímetro de red, y la segmentación de subredes cuando se detecta propagación lateral.

La evidencia recopilada en incidentes de ransomware señala que la velocidad de contención es el factor más crítico para determinar la magnitud final del daño. Los ataques de cifrado masivo pueden propagarse a través de recursos compartidos de red en cuestión de minutos, por lo que la desconexión inmediata de los sistemas afectados —incluso antes de completar el análisis forense— constituye una prioridad absoluta. La literatura también enfatiza la importancia de no proceder al pago del rescate sin la aprobación del nivel ejecutivo y la asesoría legal correspondiente, dado que el pago no garantiza la restauración de los datos y puede incrementar la exposición regulatoria.

Fase de Erradicación y Recuperación (4–72 horas). Una vez contenida la propagación, el foco se desplaza hacia la eliminación de la presencia del atacante en el entorno y la restauración controlada de los servicios. Las acciones incluyen la identificación y eliminación de mecanismos de persistencia —tareas programadas, claves de registro, servicios maliciosos—, la regeneración de credenciales comprometidas, la reconstrucción de sistemas desde imágenes limpias y la restauración de datos desde copias de seguridad verificadas.

La documentación de incidentes dentro de las primeras 72 horas constituye una obligación tanto operativa como regulatoria. Los estándares de cumplimiento aplicables —incluyendo HIPAA, SOC 2, PCI DSS y el propio GDPR— requieren la conservación de un registro cronológico detallado de las acciones de respuesta, la identificación del vector de ataque y la causa raíz, y el archivo adecuado de la evidencia con cadena de custodia. La ausencia de esta documentación puede comprometer la capacidad de la organización para demostrar diligencia ante autoridades regulatorias y aseguradoras.

Marco Regulatorio y Obligaciones de Notificación

El análisis de las obligaciones de notificación aplicables a incidentes de seguridad que involucran datos personales revela una heterogeneidad significativa entre jurisdicciones que plantea desafíos operativos para organizaciones con presencia multinacional.

En el ámbito europeo, el artículo 33 del Reglamento General de Protección de Datos establece la obligación del responsable del tratamiento de notificar a la autoridad de control competente cualquier violación de seguridad de datos personales dentro de las 72 horas posteriores a su conocimiento, salvo que sea improbable que constituya un riesgo para los derechos y libertades de las personas físicas. Cuando la violación entrañe un alto riesgo para los derechos y libertades de los interesados, el artículo 34 impone además la obligación de comunicar el incidente a los propios titulares de los datos "sin dilación indebida". La jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea ha precisado que el concepto de daño no material cubre las emociones negativas experimentadas por el titular de los datos —temor, angustia, pérdida de control sobre la información— siempre que exista un vínculo causal demostrable con la infracción.

En el contexto colombiano, la Ley 1581 de 2012 establece el régimen general de protección de datos personales y designa a la Superintendencia de Industria y Comercio como autoridad de control. La normativa reglamentaria, específicamente la Circular Única de la SIC, dispone que los incidentes de seguridad que afecten bases de datos personales deben reportarse dentro de los quince (15) días hábiles siguientes al momento en que sean detectados y puestos en conocimiento del área responsable. Este plazo, sustancialmente más extenso que el establecido por el GDPR, refleja un enfoque regulatorio diferenciado que no exime a las organizaciones colombianas de la necesidad de una respuesta operativa expedita para mitigar el daño material y reputacional.

Es relevante destacar que la normativa colombiana exige que el reporte de incidentes de seguridad se realice a través del Registro Nacional de Bases de Datos (RNBD) para aquellos responsables obligados a registrar sus bases, o mediante los canales dispuestos por la SIC para quienes no lo estén. La documentación de todos los aspectos del incidente —incluyendo las medidas adoptadas, los plazos de actuación y la evaluación de riesgos— constituye una obligación implícita cuyo incumplimiento puede acarrear sanciones que, según el artículo 23 de la Ley 1581, incluyen multas de hasta 2.000 salarios mínimos mensuales legales vigentes, suspensión de actividades relacionadas con el tratamiento de datos hasta por seis meses y, en casos extremos, cierre de operaciones.

Factores Críticos de Éxito y Causas Recurrentes de Fallo

La evidencia recopilada permite identificar un conjunto de factores que diferencian a las organizaciones capaces de gestionar efectivamente las primeras 72 horas de un incidente de aquellas que fracasan en el intento.

El primer factor crítico es la definición anticipada de roles y responsabilidades. La literatura especializada advierte que los planes que no especifican claramente quién toma decisiones, quién ejecuta acciones técnicas y quién gestiona las comunicaciones tienden a generar confusión, duplicación de esfuerzos y demoras críticas. La tercera revisión del NIST SP 800-61 enfatiza particularmente la necesidad de integrar a las áreas legal, de recursos humanos, comunicaciones, privacidad y liderazgo ejecutivo en la planificación y ejecución de la respuesta, reconociendo que la gestión de un incidente de ciberseguridad trasciende ampliamente el ámbito de competencia del equipo técnico.

El segundo factor es la existencia de canales de comunicación preestablecidos y ensayados. La presión temporal característica de las primeras horas de un incidente frecuentemente revela deficiencias en los mecanismos de notificación interna y externa. La evidencia indica que las organizaciones que mantienen matrices de escalamiento claramente definidas y que han practicado su activación mediante simulacros reducen significativamente el tiempo requerido para movilizar a los tomadores de decisiones clave.

El tercer factor es la preparación forense. La capacidad de recolectar y preservar evidencia digital de manera que resulte admisible en procedimientos legales o regulatorios posteriores requiere tanto de herramientas técnicas especializadas como de procedimientos documentados que garanticen la cadena de custodia. La literatura advierte que la improvisación en esta materia puede comprometer irremediablemente la capacidad de la organización para determinar el alcance real de una intrusión.

Entre las causas recurrentes de fallo, la literatura identifica: la ausencia de un plan documentado y ensayado; la falta de claridad en los umbrales de severidad y escalamiento; la comunicación tardía o inadecuada a las partes interesadas; la omisión de la preservación de evidencia por priorizar la restauración de servicios; y la falta de integración entre los equipos técnicos y las áreas legales y de cumplimiento.

Conclusiones

La evidencia sintetizada en esta revisión permite formular las siguientes conclusiones.

Primera. Las primeras 72 horas posteriores a un ciberataque constituyen un período determinante cuyas decisiones condicionan irreversiblemente la magnitud del impacto final del incidente. La literatura coincide en que las organizaciones que logran contener la propagación dentro de las primeras horas reducen significativamente tanto las pérdidas económicas directas como las consecuencias reputacionales y regulatorias.

Segunda. La respuesta efectiva requiere la integración de equipos multidisciplinarios que trasciendan el ámbito estrictamente técnico. La evolución del marco NIST hacia un enfoque de gobernanza de riesgos reconoce explícitamente que la gestión de crisis cibernéticas involucra decisiones legales, comunicacionales y estratégicas que no pueden ser delegadas exclusivamente a los equipos de seguridad informática.

Tercera. El entorno regulatorio impone obligaciones de notificación con plazos que, en el caso del GDPR, coinciden con la ventana temporal de 72 horas analizada. En el contexto colombiano, el plazo de quince días hábiles otorga un margen temporal más amplio para la notificación formal, pero no atenúa la necesidad de una respuesta operativa expedita para mitigar el daño.

Cuarta. La preparación previa —manifestada en planes documentados, roles definidos, canales de comunicación establecidos y ejercicios de simulación periódicos— constituye el predictor más robusto de una respuesta efectiva. La inversión en preparación se traduce directamente en reducción del tiempo de detección, contención y recuperación.

Quinta. La documentación exhaustiva del incidente y de las acciones de respuesta no constituye una carga burocrática, sino un requisito operativo y regulatorio indispensable para demostrar diligencia ante autoridades, aseguradoras y stakeholders.

Retos y Líneas de Mejora

El análisis de la literatura revela la persistencia de brechas significativas entre el conocimiento normativo disponible y la capacidad operativa efectiva de las organizaciones. Los siguientes retos emergen como áreas prioritarias de atención.

Reto 1: La brecha entre cumplimiento formal y capacidad operativa real. La mera existencia de un plan de respuesta documentado no garantiza su efectividad en condiciones de crisis. La evidencia sugiere que un porcentaje considerable de organizaciones dispone de planes que nunca han sido ensayados o cuyos supuestos no se corresponden con la realidad operativa actual. La línea de mejora consiste en la institucionalización de ejercicios de simulación regulares que involucren a todos los actores relevantes, incluyendo la alta dirección.

Reto 2: La coordinación entre equipos técnicos y áreas no técnicas. La tradición organizacional tiende a confinar la respuesta a incidentes al ámbito de los equipos de TI y seguridad. Sin embargo, las decisiones críticas de las primeras horas —sobre notificación regulatoria, comunicación a clientes, continuidad de operaciones— requieren la participación de áreas legales, de comunicación y de liderazgo. El reto consiste en establecer protocolos de activación que integren estas áreas sin generar cuellos de botella en la toma de decisiones.

Reto 3: La preservación de evidencia en tensión con la restauración de servicios. Existe una tensión inherente entre la necesidad de contener y restaurar servicios rápidamente y la necesidad de preservar evidencia forense para análisis posteriores. Las organizaciones deben desarrollar protocolos que permitan equilibrar ambas prioridades, reconociendo que la destrucción de evidencia puede comprometer la capacidad de determinar el alcance de la intrusión y, en consecuencia, de cumplir adecuadamente con las obligaciones de notificación.

Reto 4: La armonización de obligaciones regulatorias multinivel. Las organizaciones que operan en múltiples jurisdicciones enfrentan el desafío de cumplir con plazos de notificación heterogéneos —72 horas en el GDPR, 15 días hábiles en Colombia, 60 días en HIPAA— sin duplicar esfuerzos ni incurrir en inconsistencias en la información reportada. La línea de mejora apunta hacia la implementación de sistemas de gestión de incidentes que automaticen el seguimiento de plazos regulatorios diferenciados por jurisdicción.

Reto 5: La medición de la efectividad de la respuesta. La literatura carece de métricas estandarizadas que permitan comparar la efectividad de los planes de respuesta entre organizaciones y a lo largo del tiempo. El desarrollo de indicadores como el tiempo medio de detección, el tiempo medio de contención y el porcentaje de incidentes contenidos dentro de las primeras horas constituye una línea de trabajo pendiente cuya adopción generalizada permitiría evaluaciones comparativas y procesos de mejora continua más rigurosos.

Referencias

Cichonski, P., Millar, T., Grance, T., & Scarfone, K. (2012). Computer Security Incident Handling Guide (NIST Special Publication 800-61 Rev. 2). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-61r2

Congreso de la República de Colombia. (2012). Ley Estatutaria 1581 de 2012, por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. https://www.suin-juriscol.gov.co/viewDocument.asp?ruta=Leyes/1684507

Nelson, A., Rekhi, S., Souppaya, M., & Scarfone, K. (2025). Incident Response Recommendations and Considerations for Cybersecurity Risk Management: A CSF 2.0 Community Profile (NIST Special Publication 800-61 Rev. 3). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-61r3

Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea. (2016). Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos. Diario Oficial de la Unión Europea, L 119, 1-88. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=CELEX:32016R0679

Superintendencia de Industria y Comercio. (2021). Resolución número 83874 de 2021, por la cual se impone una sanción y se imparten órdenes. https://sic.gov.co/sites/default/files/files/2021/RE83874-2021.pdf

Superintendencia de Industria y Comercio. (2025). Gestión Integral de Incidentes de Seguridad (Código GIN-FM-038, Versión 001). https://www.supersociedades.gov.co/documents/107391/3472445/GTI-GU-006_GestionIncidentes.pdf

Doxa 2661

¿Quién es el dueño del cliente en la era de los agentes de IA?

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Resumen

La irrupción de los agentes autónomos de inteligencia artificial en los procesos de descubrimiento, comparación, negociación y compra está reconfigurando radicalmente las bases sobre las que las empresas han construido, durante décadas, la propiedad de la relación con el cliente. Este artículo examina la pregunta fundamental de quién controla —y quién debería controlar— la relación con el cliente en un ecosistema donde agentes de IA actúan como intermediarios soberanos entre la intención del consumidor y la transacción comercial. A través de una revisión de literatura académica y técnica publicada hasta 2026, se analizan las fuerzas estructurales que están desplazando el poder de mercado desde las plataformas propietarias hacia los agentes inteligentes, las tensiones emergentes entre retailers y plataformas de IA por la soberanía del dato, y las implicaciones estratégicas para las organizaciones que enfrentan lo que se ha denominado el “trade-off de soberanía”. La evidencia sugiere que la propiedad del cliente ya no se define por el control del canal de descubrimiento o por los efectos de red, sino por la capacidad de conectar intención, transacción y retroalimentación en un ciclo de aprendizaje continuo. Se concluye que las organizaciones que prosperarán en este nuevo paradigma serán aquellas que logren equilibrar la integración con plataformas de agentes dominantes y la preservación de capacidades propietarias de contexto y datos, evitando convertirse en meros centros de cumplimiento en el ecosistema de otro.

Introducción

Durante las últimas tres décadas, la premisa fundamental del marketing y la estrategia comercial ha sido que la empresa que controla el punto de contacto con el cliente —el canal de descubrimiento, la interfaz de compra, el programa de fidelización— controla también la relación y, por extensión, el flujo de ingresos futuros. Esta premisa sustentó la construcción de imperios como Amazon Prime, los programas de lealtad de las aerolíneas y las cadenas hoteleras, y los ecosistemas de datos de las grandes plataformas digitales. La lógica era aparentemente inquebrantable: quien posee la interacción, posee al cliente.

La era de los agentes autónomos de inteligencia artificial está demostrando que esa lógica ya no es suficiente. Cuando un agente de IA —ChatGPT, Gemini, Perplexity o cualquier otro sistema agéntico— asume la tarea de investigar, comparar, negociar y eventualmente ejecutar una compra en nombre del consumidor, la interacción que durante décadas fue el activo más preciado de las empresas se desplaza hacia un intermediario algorítmico que no responde a las mismas reglas de juego. El cliente deja de “visitar” la tienda; el agente la interroga, y en ese proceso, la empresa pierde el control sobre la narrativa, la secuencia y el contexto de la relación.

Este artículo examina las dimensiones críticas de esta transformación. ¿Qué significa “poseer” al cliente cuando un agente media cada interacción relevante? ¿Qué activos estratégicos siguen siendo defendibles y cuáles se han vuelto obsoletos? ¿Cómo deben responder las organizaciones ante lo que algunos analistas describen como el riesgo de convertirse en “centros de cumplimiento de última milla” para la IA de otro? La revisión que se presenta a continuación sintetiza la evidencia disponible hasta 2026 y propone un marco interpretativo para navegar esta transición.

Objetivos

El presente trabajo persigue los siguientes objetivos:

Objetivo general: Analizar críticamente la reconfiguración de la propiedad del cliente en el contexto de la adopción masiva de agentes autónomos de inteligencia artificial en procesos comerciales y de gestión de relaciones con clientes.

Objetivos específicos:

1. Identificar los mecanismos mediante los cuales los agentes de IA desplazan el control de la relación con el cliente desde las plataformas propietarias hacia intermediarios algorítmicos.

2. Evaluar el valor estratégico comparativo de los activos tradicionales de propiedad del cliente —efectos de red, engagement, lock-in de proveedores, datos propietarios— en el nuevo entorno agéntico.

3. Examinar el “trade-off de soberanía” que enfrentan las organizaciones entre la integración con plataformas de agentes dominantes y la preservación de capacidades propietarias de datos y contexto.

4. Analizar las implicaciones contractuales, éticas y regulatorias de la delegación de decisiones de compra a agentes autónomos.

5. Proponer un marco conceptual que oriente las decisiones estratégicas de las organizaciones en la transición hacia el comercio agéntico.

Metas

El estudio se propone alcanzar las siguientes metas concretas:

1. Establecer una síntesis integrada de la literatura académica y técnica publicada entre 2024 y 2026 sobre agentes de IA en contextos de CRM, comercio agéntico y gestión de relaciones con clientes.

2. Distinguir analíticamente entre la propiedad legal del dato, la propiedad operativa del contexto y la propiedad estratégica de la relación, clarificando qué tipo de “propiedad” está efectivamente en disputa.

3. Identificar patrones emergentes de respuesta estratégica por parte de retailers, plataformas y proveedores de tecnología, incluyendo estrategias de integración dual, construcción de fosos de datos propietarios y gestión de narrativa externa.

4. Delinear líneas de investigación futura que aborden las lagunas identificadas en la evidencia disponible, particularmente en lo relativo a métricas de propiedad del cliente en entornos agénticos y a la gobernanza de datos generados por agentes autónomos.

Desarrollo

La descomposición del embudo y la emergencia del agente como interfaz soberana

El modelo tradicional del embudo de conversión —descubrimiento, investigación, comparación, decisión, compra— presupone que cada etapa ocurre en un espacio controlado por la empresa o, al menos, en un espacio donde la empresa puede influir significativamente. La publicidad dirigida, el SEO, el diseño de la experiencia de usuario y los programas de fidelización operaban como palancas para empujar al cliente a través de ese embudo dentro de un ecosistema propietario.

Los agentes de IA colapsan ese embudo en una interacción única. Como describe Sebok, se produce una “colapso del embudo” donde el agente identifica la intención, genera recomendaciones y ejecuta la transacción en un solo paso, sin que el cliente visite necesariamente la propiedad digital de la marca. La consecuencia estratégica es profunda: si el agente controla el descubrimiento y la comparación, la empresa pierde la oportunidad de influir en la decisión en el momento en que tradicionalmente ejercía su mayor poder de persuasión.

La evidencia empírica incipiente respalda esta transformación. Shopify reportó en 2026 que los pedidos provenientes de búsqueda con IA habían crecido trece veces año contra año, con un valor promedio de pedido un 30% superior al de los canales convencionales. Stripe documentó un crecimiento abrupto en transacciones ejecutadas por agentes de IA tras un período de estancamiento inicial. Estos datos, aunque preliminares, señalan una dirección clara: el punto de entrada al comercio se está desplazando desde las interfaces propietarias hacia los agentes conversacionales.

La obsolescencia de las fuentes tradicionales de poder de mercado

Durante la era de las plataformas, el poder de mercado en la relación con el cliente se sustentaba en cinco pilares: efectos de red, engagement, lock-in de proveedores, datos propietarios y capacidad de controlar el descubrimiento. El análisis de la literatura reciente sugiere que ninguno de estos pilares garantiza ya el control de la relación en un entorno agéntico.

Los efectos de red, que convirtieron a plataformas como Amazon o Airbnb en ganadores categóricos, se debilitan cuando el agente puede comparar instantáneamente ofertas de múltiples proveedores sin que el usuario experimente fricción alguna. El engagement —medido en tiempo de permanencia, clics o interacciones— pierde relevancia cuando la interfaz relevante ya no es la aplicación de la marca sino el agente que opera en nombre del usuario. El lock-in de proveedores se erosiona cuando los agentes pueden cambiar de fuente de suministro sin que el consumidor lo perciba. Los datos propietarios, aunque siguen siendo valiosos, ya no constituyen una barrera defensiva suficiente si el agente tiene acceso a fuentes de información alternativas que escapan al control de la empresa.

El nuevo activo estratégico, según la evidencia emergente, es la capacidad de conectar la intención del cliente con la transacción, observar el resultado y utilizar esa retroalimentación para mejorar decisiones futuras. Esta capacidad —que requiere no solo datos, sino arquitecturas de integración, permisos de acceso y ciclos de aprendizaje— se está convirtiendo en la verdadera moneda de la propiedad del cliente en el ecosistema agéntico.

El trade-off de soberanía: integración versus independencia

La decisión estratégica más apremiante para retailers y marcas es si integrarse en las plataformas de agentes dominantes —obteniendo alcance inmediato pero cediendo soberanía sobre la relación— o construir agentes propietarios que preserven el control pero requieran tiempo, capital y profundidad técnica significativos. Sebok describe esta disyuntiva como un “trade-off de soberanía” cuya resolución definirá la relevancia competitiva de las organizaciones en la próxima década.

La integración con plataformas como ChatGPT, Gemini o Perplexity ofrece ventajas innegables: acceso a una base de usuarios masiva, capacidad técnica sofisticada y velocidad de despliegue. Pero el riesgo es explícito: la organización puede quedar relegada al rol de proveedor de cumplimiento, invisible para el consumidor final, intercambiable y sujeta a las condiciones comerciales que la plataforma de agentes imponga. “El riesgo para todos los retailers”, advierte Sebok, “es permitir que se conviertan en un centro de cumplimiento de última milla para la solución de IA de otro”.

La construcción de agentes propietarios, por el contrario, preserva la soberanía pero plantea desafíos igualmente formidables. Requiere no solo inversión tecnológica, sino una reconfiguración profunda de los sistemas de datos, las arquitecturas de integración y las capacidades de gobernanza. La evidencia de implementaciones empresariales sugiere que los marcos de agentes autónomos como Agentforce de Salesforce pueden lograr mejoras sustanciales en eficiencia operativa —tasas de automatización del 92.5%, conversión de leads del 88.4%, precisión de completitud de tareas del 94.1%— pero estos resultados se refieren a la optimización de procesos internos, no a la preservación de la propiedad del cliente frente a agentes externos.

El dato como moneda de relevancia y el problema de la identidad fragmentada

En el entorno agéntico, los datos se convierten en la moneda primaria de la relevancia. Sin embargo, la naturaleza de esa relevancia está cambiando. Tradicionalmente, las empresas acumulaban datos para personalizar la experiencia dentro de sus propias interfaces. En el nuevo paradigma, la pregunta es si la empresa tiene acceso al contexto que el agente utiliza para tomar decisiones en nombre del cliente.

Un agente inteligente no puede personalizar una experiencia para alguien que la empresa no puede identificar. No puede responder a una intención que no puede observar, ni utilizar señales que nunca llegaron a su sistema de CRM. Esta es la paradoja de la propiedad del cliente en la era agéntica: la empresa puede tener derechos legales sobre los datos que posee, pero si el agente controla el punto de captura de la intención, esos datos serán inevitablemente incompletos, sesgados y tardíos.

La literatura sobre contratos de IA señala que la discusión sobre propiedad del dato es solo el punto de partida. Lo comercialmente significativo no es quién posee la información, sino quién puede derivar valor de ella más allá del alcance inmediato del servicio contratado. Un contrato puede otorgar a la empresa la titularidad de sus datos, pero permitir simultáneamente al proveedor de la plataforma utilizar esa información para entrenar, afinar o mejorar sus propios sistemas. En ese caso, la propiedad legal se convierte en una distinción sin diferencia estratégica.

La batalla por la lealtad: ¿programas de fidelización agénticos?

Una de las manifestaciones más concretas de la disputa por la propiedad del cliente es la emergencia de programas de fidelización operados por los propios agentes de IA. La lógica es inevitable: si ChatGPT o Perplexity controlan una porción creciente de las transacciones, tienen tanto incentivo como capacidad para lanzar sus propios programas de recompensas —“ChatGPT Prime”, por ejemplo— que recompensen directamente al usuario por ejecutar compras a través del agente, desplazando así los beneficios que tradicionalmente ofrecían los programas de fidelización de las marcas.

La historia del comercio electrónico sugiere que casi toda plataforma escalada eventualmente introduce su propio programa de lealtad: Amazon Prime, Walmart+, Starbucks Rewards, Sephora Beauty Insider. La pregunta no es si los agentes de IA seguirán este patrón, sino qué ocurrirá con los programas de fidelización de las marcas cuando compitan con un agente que tiene acceso privilegiado al usuario, capacidad de comparación instantánea y la posibilidad de ofrecer recompensas cruzadas entre categorías que ninguna marca individual puede igualar.

La resistencia de las marcas será previsible: exigirán visibilidad en los resultados de búsqueda de los agentes, demandarán compartir datos de clientes y se opondrán a cualquier sistema que diluya su identidad o subvierta su programa de fidelización. El resultado probable es una negociación compleja sobre datos, visibilidad y derechos de recompensa que definirá las condiciones de la convivencia entre marcas y plataformas agénticas.

Implicaciones de gobernanza y el problema de la representación

La delegación de decisiones de compra a agentes autónomos plantea cuestiones de gobernanza que trascienden la estrategia comercial. Si un agente actúa en nombre del consumidor, ¿a quién rinde cuentas? ¿Cómo se gobierna la relación entre el agente, el consumidor representado y la empresa que ofrece el producto? La investigación en seguridad de agentes que utilizan herramientas señala que los supuestos de control que funcionaban para chatbots no aplican a sistemas que ejercen autoridad en nombre del usuario. Los mecanismos de autorización existentes —como los scopes de OAuth— son demasiado gruesos para expresar la delegación acotada que un agente necesita, forzando a los constructores a otorgar privilegios más amplios de lo que la tarea requiere.

La cuestión de la identidad del agente —quién es, a quién representa, con qué límites— se convierte en un problema de gobernanza de primer orden. Los marcos regulatorios existentes, incluyendo GDPR, CCPA, la Ley de IA de la UE y las reglas de salvaguarda financiera, presentan lagunas significativas para acciones efímeras emitidas por agentes. Las organizaciones que operen en este espacio deberán desarrollar capacidades de gobernanza que aborden no solo la protección de datos, sino la representación delegada, la trazabilidad de decisiones y la asignación de responsabilidad en cadenas de acción agéntica.

Conclusiones

La pregunta sobre quién es el dueño del cliente en la era de los agentes de IA no admite una respuesta binaria. La evidencia revisada sugiere que estamos ante una reconfiguración fundamental de lo que significa “poseer” una relación comercial, no ante una simple transferencia de propiedad de un actor a otro.

Primero, la propiedad del cliente ya no se define por el control del canal de descubrimiento ni por la posesión de la interfaz de compra. Los agentes de IA están demostrando que estos activos, aunque valiosos, no son suficientes para garantizar la continuidad de la relación. La nueva moneda de la propiedad es la capacidad de conectar intención con transacción, observar resultados y aprender de manera iterativa.

Segundo, las organizaciones enfrentan un trade-off real entre integración y soberanía. La integración con plataformas agénticas dominantes ofrece alcance pero conlleva el riesgo de convertirse en proveedores de cumplimiento invisibles. La construcción de capacidades propietarias preserva la soberanía pero exige inversiones significativas y una reconfiguración profunda de arquitecturas de datos y gobernanza.

Tercero, la distinción entre propiedad legal del dato y control operativo del contexto se vuelve crítica. Tener derechos sobre los datos no equivale a tener la capacidad de utilizarlos para influir en decisiones futuras. La fragmentación de la identidad del cliente a través de múltiples puntos de interacción agéntica es uno de los desafíos más apremiantes para las organizaciones que aspiran a mantener relaciones significativas con sus clientes.

Cuarto, la emergencia de programas de fidelización operados por agentes de IA representa una amenaza directa a uno de los activos más valiosos de las marcas: la capacidad de recompensar y retener clientes directamente. La competencia por la lealtad se desplazará hacia el nivel del agente, donde las marcas individuales tendrán menos palancas de influencia que en el pasado.

La conclusión central es que la propiedad del cliente en la era agéntica no se conquista ni se defiende mediante el control de un canal, sino mediante la construcción de capacidades que hacen a la organización indispensable para el agente. Las empresas que logren conectar intención, transacción y retroalimentación en ciclos de aprendizaje que mejoren la calidad de las decisiones del agente tendrán una posición de poder relativa. Aquellas que se limiten a ofrecer productos intercambiables en un mercado donde el agente compara sin fricción se convertirán en commodities dentro del ecosistema de otro.

Retos

La transición hacia un ecosistema donde los agentes de IA median la relación con el cliente plantea retos que exigen atención tanto de la investigación académica como de la práctica empresarial y la regulación pública.

Reto 1: La medición de la propiedad del cliente en entornos agénticos. Las métricas tradicionales de lealtad, engagement y valor de vida del cliente (CLV) presuponen que la empresa controla los puntos de contacto. En un entorno agéntico, estas métricas pierden validez. Se requiere desarrollar nuevas métricas que capturen la calidad de la relación indirecta: frecuencia de selección por parte de agentes, profundidad del contexto compartido, posición en los rankings algorítmicos, capacidad de influir en las decisiones del agente. La literatura actual no ofrece marcos consolidados para esta medición.

Reto 2: La gobernanza de datos generados por agentes autónomos. Cuando un agente ejecuta una transacción en nombre de un usuario, ¿quién posee el registro de esa acción, incluyendo los errores y las correcciones? La investigación sobre seguridad de agentes señala que esta pregunta carece de respuesta clara incluso entre los actores principales del ecosistema. Se requieren marcos de gobernanza que asignen responsabilidad y derechos sobre los datos generados en cadenas de acción agéntica que involucran múltiples partes.

Reto 3: La preservación de la confianza del consumidor en la representación delegada. La delegación de decisiones de compra a agentes plantea cuestiones de agencia: ¿cómo sabe el consumidor que el agente actúa en su mejor interés y no en el del proveedor que paga por prominencia? La transparencia algorítmica, la auditabilidad de las decisiones y los mecanismos de recurso se vuelven imperativos para mantener la confianza en el sistema. La evidencia sobre preferencias del consumidor respecto a agentes versus humanos en relaciones comerciales sugiere que la distancia psicológica entre comprador y agente afecta la disposición a establecer relaciones de confianza.

Reto 4: La asimetría regulatoria entre jurisdicciones. Los marcos regulatorios actuales —GDPR, CCPA, la Ley de IA de la UE, las reglas de protección financiera— fueron diseñados para un mundo donde las interacciones eran iniciadas y controladas por humanos o por sistemas claramente identificables. La naturaleza efímera y distribuida de las acciones agénticas crea lagunas que las organizaciones deben navegar sin orientación clara. La fragmentación regulatoria global añade complejidad a las decisiones de arquitectura y gobernanza.

Reto 5: La tensión entre especialización y escala en la construcción de agentes propietarios. Las organizaciones que opten por construir sus propios agentes enfrentarán la disyuntiva entre especialización vertical —un agente experto en su dominio, con profundo conocimiento de su catálogo y sus clientes— y la necesidad de integrarse con agentes generalistas que los consumidores ya utilizan. La arquitectura de esta integración, los protocolos de interoperabilidad y la negociación de condiciones de acceso son desafíos técnicos y comerciales aún no resueltos.

Reto 6: El desarrollo de capacidades humanas para la era agéntica. La evidencia sugiere que los sistemas agénticos alcanzan su máximo potencial cuando operan en simbiosis con intervención humana estratégica. Un estudio longitudinal de personalización agéntica encontró que la operación autónoma mantenía lift positivo incluso tras meses de funcionamiento independiente, pero la intervención humana añadía un “premio de rendimiento” adicional del 12% al 26%. Esto implica que las organizaciones necesitan desarrollar capacidades híbridas donde humanos y agentes colaboran, no donde uno sustituye al otro. La identificación, formación y retención de talento capaz de operar en esta interfaz es un reto organizacional de primer orden.

Fuentes

1. Harvard Business Review. (2026, 8 de octubre). *Who owns the customer in the age of AI agents?* Harvard Business Publishing.

2. Commerce Ventures. (2025, 13 de octubre). Is “ChatGPT Prime” the future of loyalty programs in the age of agentic shopping? *Medium*.

3. IEEE Xplore. (2026). Architecting autonomous AI agents for enterprise CRM: A Sales Force Agent Force implementation framework. *2026 IEEE International Conference on Advances in Computing, Communication and Materials*.

4. Mass Market Retailers. (2026, febrero). AI adopters face ‘sovereignty trade-off’. *Mass Market Retailers*, edición digital, artículo 5109451.

5. arXiv. (2025). Towards post-mortem data management principles for generative AI. *arXiv preprint arXiv:2509.07375*.

6. Zenodo. (2026, 27 de junio). Agentforce and the rise of autonomous AI agents: Transforming CRM workflows. *Journal of Emerging Technologies and Applications*, 6(2), 128.

7. arXiv. (2024, 18 de diciembre). Building customer support AI agents at 100M-user scale: An evaluation-driven framework. *arXiv preprint arXiv:2606.08867*.

8. ScienceDirect. (2025, 24 de noviembre). Inbound sales management: Exploring the substitutability of autonomous AI sales agents in advancing B2B relationships. *Industrial Marketing Management*.

9. IEEE Xplore. (2026). Securing customer data and tool-using AI agents in retail banking. *2026 IEEE International Conference on Cyber Security and Data Protection*.

10. Harvard Business Publishing Education. (2026, 9 de octubre). *Who owns the customer in the age of AI agents?* (Spanish version).

11. Common Ground. (2026, 12 de septiembre). Who owns the customer in agentic commerce? *Substack*.

12. Sidecar AI. (2026, 2 de marzo). Agent tollgates & MCP mayhem: Who really owns your data? *Sidecar Sync*, episodio 123.

13. MinterEllison LLP. (2026, 2 de septiembre). *AI contracts: Data ownership, use rights, and governance implications*.

14. IEEE Xplore. (2026). AgentForce: Leveraging AI and automation to elevate Salesforce Service Agent performance. *2025 IEEE International Conference on Advances in Computing, Communication and Materials*.

15. arXiv. (2024). Enabling data-driven and empathetic interactions: A context-aware 3D virtual agent in mixed reality for enhanced financial customer experience. *arXiv preprint arXiv:2410.12051*.

16. TechTarget. (2026, 7 de octubre). Webex Dialog targets long-tail customer relationships with AI. *IT Strategy*.

17. IEEE Xplore. (2025). AI agents in customer service: Enhancing MSME competitiveness through automatic systems. *2025 IEEE International Conference on Business and Technology*.

18. GeekWire. (2026, 1 de octubre). The biggest unresolved question in AI right now, and more takeaways from Madrona’s IA40 Summit.

19. ACM Digital Library. (2026, 7 de junio). Sustained impact of agentic personalisation in marketing: A longitudinal case study. *Proceedings of the 34th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization*.