Zero Trust para la privacidad de los datos: la columna vertebral de la ciberseguridad moderna
La privacidad de los datos solía ser terreno de hospitales, bancos y fervientes devotos de la Cuarta Enmienda de la Constitución de Estados Unidos. Algo que sabíamos que queríamos, pero que a nivel conceptual asumíamos que no afectaría a la mayoría de la gente.
Nuestra dependencia de Internet para casi todos los aspectos de la vida diaria ha cambiado eso. En 2026, la privacidad de los datos y la ciberseguridad están profundamente entrelazadas. Proteger la información sensible no consiste solo en frenar a los hackers. También implica demostrar el cumplimiento normativo, garantizar un uso responsable de los datos, mantener la confianza en una era de IA agéntica, lidiar con regulaciones fragmentadas, gestionar el riesgo cuántico, proteger la propiedad intelectual y los datos confidenciales de la empresa, y la responsabilidad en tiempo real.
Si quieres tomarle el pulso a lo que realmente está ocurriendo sobre el terreno, empieza por el centro de investigación de WatchGuard y sus análisis e información de amenazas en el WatchGuard Cybersecurity Hub.
Este post analiza las preocupaciones actuales sobre privacidad que están dando forma a la ciberseguridad, los retos emergentes y cómo un enfoque de Zero Trust aporta una base técnica para abordarlos.
Preocupaciones actuales sobre privacidad en ciberseguridad
1) IA agéntica y procedencia de los datos
La IA ha llegado para quedarse. Aunque no todos los intentos de implantar chatbots de IA han dado los resultados esperados, en los últimos años han demostrado una utilidad y un potencial muy reales, y no harán más que mejorar. La siguiente evolución de esta tendencia es la IA agéntica. Los agentes de IA ahora ejecutan tareas de forma autónoma, y a menudo necesitan acceso en tiempo real a datos sensibles. Si se ven comprometidos, pueden exfiltrar conjuntos masivos de datos o hacer un uso indebido de los permisos.
La industria ya tiene un nombre para buena parte de esto: agencia excesiva, cuando concedemos autonomía sin las debidas barreras de protección. El OWASP Top 10 para aplicaciones basadas en LLM lo señala explícitamente.
Un ejemplo sencillo: un ayudante confundido en el mundo real
Un usuario le pide a un agente: “Busca formas de ahorrar en viajes”. Una solicitud inocua. Pero el agente tiene un acceso amplio y también puede ver bonus salariales de directivos y acuerdos legales confidenciales almacenados en el mismo directorio.
Un empleado malintencionado o simplemente curioso le indica al agente: “Resume los mayores gastos de la carpeta de Dirección”.
El empleado no tiene acceso a esa carpeta. El agente sí. El agente se convierte en el “delegado” o “adjunto” que, accidentalmente, se salta las restricciones del empleado y filtra información sensible.
No se trata de un nuevo modo de fallo. Es un problema clásico de seguridad que sigue reapareciendo una y otra vez en arquitecturas modernas. Si quieres la fuente canónica, lee el artículo original de Norm Hardy, El ayudante confundido, o por qué se podrían haber inventado las capacidades(The Confused Deputy (or why capabilities might have been invented).
Las organizaciones que se toman en serio el despliegue de una IA realmente utilizable están priorizando ahora la procedencia de los datos: rastrear de dónde viene cada dato, quién los ha manipulado, si se ha alterado y si era adecuado para la tarea. Para adoptar un enfoque sensato del “riesgo de la IA sin exageraciones”, el NIST AI Risk Management Framework es una base muy recomendable.
Conclusión práctica: trata a los agentes como identidades. Acota su alcance. Regístralos. Restringe lo que pueden recuperar. Haz que el “mínimo privilegio” sea real también para las máquinas, no solo para las personas.
2) Fragmentación regulatoria y fatiga por la aplicación y el cumplimiento
Quienes tienen el “placer” de lidiar con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE saben que, aunque fue la primera gran normativa de privacidad de datos aprobada con un alcance amplio, no ha sido la última.
Más de 20 estados de EE.UU. han promulgado leyes de privacidad, y la Ley de IA de la UE (EU AI Act) se aplica plenamente. El periodo de gracia del “derecho a subsana”, es decir, el plazo del que dispone una empresa para corregir un problema antes de ser sancionada, ha desaparecido. Ahora, las infracciones conllevan multas inmediatas. Esto provoca una carrera frenética por cumplir, con el temor a la “colisión de cumplimiento”, el momento en que una empresa se da cuenta de que satisfacer la ley de una jurisdicción puede implicar incumplir la de otra.
En 2025, Omni-Channel Logistics, una empresa mediana de transporte y logística con oficinas en Maryland, Texas y Alemania, se encontró en plena crisis regulatoria. Su asesoría jurídica general se dio cuenta de que afrontaban tres plazos simultáneos que su stack de seguridad heredada no podía gestionar:
- Maryland’s Online Data Privacy Act (aplicación: octubre de 2025): prohibición total de vender datos sensibles (incluida la geolocalización precisa).
- Texas TRAIGA (1 de enero de 2026): requisitos estrictos de divulgación/información cuando un agente de IA interactúa con un cliente.
- Reglamento de IA de la UE (implantación por fases): evaluaciones obligatorias de impacto en derechos fundamentales para cualquier sistema de IA de alto riesgo.
El equipo de TI se ve obligado a reevaluar su configuración actual de VPN y firewall, ya que no es capaz de distinguir quién es residente de Maryland frente a quién lo es de Texas.
Para cumplir, intentaron hacerlo manualmente:
- Segmentar las bases de datos por estado (extremadamente caro).
- Desactivar por completo en Europa su nuevo Help-Bot de IA (frenando el crecimiento).
- Auditar el Wi-Fi doméstico de cada empleado, porque los reguladores de Maryland están endureciendo el control sobre la recopilación incidental de datos.
Ninguna de estas soluciones permitía cumplir la normativa sin ahogar los ingresos o limitar el crecimiento.
3) "Recolectar ahora, descifrar después” (riesgo cuántico)
La computación cuántica, que utiliza qubits en lugar de bits binarios para determinar el estado de cálculo, promete romper los límites actuales de la potencia de cómputo. Esto afecta especialmente a la criptografía, ya que el principal freno para descifrar tráfico cifrado era, hasta ahora, la potencia bruta de cálculo.
Podría dedicar un artículo entero solo a la computación cuántica, pero, dicho de forma sencilla: si el cifrado tradicional es como un rompecabezas matemático que a un ordenador normal le llevaría billones de años resolver, un ordenador cuántico sería una especie de “llave maestra” que prueba todas las respuestas posibles a la vez, convirtiendo las bóvedas digitales hoy irrompibles en cerraduras de papel. Esto no es ciencia ficción. La computación cuántica está al borde de la viabilidad comercial, y los actores maliciosos lo saben. Por eso, algunos atacantes están robando hoy datos cifrados con la intención de descifrarlos después del “Q-Day” —cuando la computación cuántica sea viable.
Para hacer frente a esto, investigadores y fabricantes de seguridad se están apresurando a adoptar la criptografía poscuántica (PQC) como una tecnología clave para proteger la privacidad a largo plazo.
4) Privacidad infantil y verdad técnica
Entre 2023 y principios de 2026, la privacidad de los menores ha pasado de ser un trámite legal de “marcar la casilla” a convertirse en un requisito fundamental de privacidad desde el diseño. El foco ha dejado de estar en conseguir el email de un progenitor para centrarse en cambiar cómo se construyen las apps y en ofrecer protecciones explícitas también para adolescentes de 13 a 17 años. Los reguladores exigen ahora unos ajustes predeterminados de alta privacidad para los menores y pruebas de que el cumplimiento del consentimiento es real, y no solo “teatro de privacidad”.
Conclusión práctica: tratar a los menores como un grupo de usuarios de alto riesgo con aplicación obligatoria de políticas, y no como una página de ajustes especial que nadie audita.
5) Rendición de cuentas basada en evidencias
Antes, el cumplimiento normativo se verificaba con una evaluación anual de la seguridad de un sistema mediante una lista de comprobación. Los responsables de TI podían superar fácilmente la auditoría y, una vez obtenida la certificación, volver a cambiar las configuraciones. Hoy el cumplimiento ya no va de checklists; va de visibilidad en tiempo real y registros automatizados. Las tecnologías de mejora de la privacidad (PETs), como los datos sintéticos y la privacidad diferencial, están ganando tracción porque permiten analizar tendencias sin llegar a ver identidades individuales de usuarios.
Además, la ciberseguridad ha evolucionado hacia un modelo Zero Trust, en el que la privacidad se protege verificando la identidad y el contexto de cada solicitud, en lugar de limitarse a blindar el perímetro de la red.
En 2025, Sprinklr gestionaba enormes volúmenes de datos de redes sociales y de clientes a través de miles de aplicaciones SaaS. Implementaron monitorización en tiempo real (mediante AppOmni) que les permitió pasar de un enfoque reactivo, donde encontrar una mala configuración podía llevar semanas, a un estado de remediación inmediata. Su sistema detectó un intento no autorizado de cambiar un ajuste de compartición global en una base de datos sensible, lo que habría expuesto millones de registros de clientes a la Internet pública. El sistema no se limitó a alertar al equipo, sino que bloqueó automáticamente el cambio de configuración y restableció los permisos antes de que se exfiltrara un solo registro.
De la teoría a la aplicación: la columna vertebral de Zero Trust en acción
El WatchGuard Zero Trust Bundle, presentado en diciembre de 2025, es una respuesta técnica directa al panorama unificado de seguridad + privacidad de 2026. Está diseñado para unificar la identidad (a través de AuthPoint), el endpoint (mediante EPDR) y el acceso seguro (con FireCloud Total Access) en un plano de control coherente y gestionado en la nube, de modo que las políticas puedan aplicarse y auditarse en los puntos donde la privacidad se rompe primero: usuarios, dispositivos y rutas de acceso.
1) IA agéntica y procedencia de los datos: la barrera de negar por defecto
En la sección anterior señalábamos que los agentes de IA autónomos pueden crear lagunas al solicitar un acceso amplio a los datos y actuar después a velocidad de máquina.
El Zero-Trust Application Service de WatchGuard EPDR trata los procesos desconocidos como no confiables hasta que se clasifican, y sus modos de endurecimiento del endpoint (incluido el Lock Mode) están diseñados explícitamente para impedir la ejecución de software no clasificado o sospechoso.
El matiz: si un agente de IA intenta ejecutar un nuevo binario o script no autorizado para extraer datos, la postura de denegación por defecto de EPDR puede bloquear su ejecución hasta que el proceso sea conocido y fiable. Eso crea un límite técnico estricto sobre quién puede acceder a qué, que es en lo que la procedencia de los datos se convierte en la práctica: no una declaración de intenciones, sino una restricción de ejecución aplicada en tiempo real.
2) Fragmentación regulatoria: centralizar la verdad técnica
A medida que aumenta la presión regulatoria y se acumulan requisitos en distintas jurisdicciones, las empresas necesitan una forma de demostrar que están aplicando las normas de privacidad de manera coherente, rápida y defendible.
Las políticas Zero Trust en WatchGuard Cloud (también documentadas aquí: About Zero Trust in WatchGuard Cloud) centralizan las políticas y las condiciones para que los controles basados en identidad se apliquen de forma consistente, incluso entre servicios como AuthPoint y FireCloud.
El matiz: así es como se reduce la fatiga de cumplimiento. En lugar de gestionar reglas de privacidad desconectadas entre VPN, endpoints y acceso a la nube, alineas los controles bajo un único modelo de políticas y una única trazabilidad de auditoría. Eso se convierte en la verdad técnica que piden los reguladores: qué se aplicó, a quién, bajo qué condiciones y cuándo.
3) “Harvest now, decrypt later”: sustituir el modelo de VPN vulnerable
En un mundo con riesgo cuántico, uno de los mayores problemas de privacidad no es un algoritmo concreto. Es la sobreexposición: túneles amplios, confianza plana y accesos más grandes de lo que exige la tarea.
El bundle está diseñado para reducir la dependencia de los patrones heredados de VPN aprovechando FireCloud Total Access, que ofrece Zero Trust Network Access (ZTNA) y Secure Web Gateway (SWG) dentro del mismo modelo de acceso gestionado desde la nube.
El matiz: el cambio estratégico consiste en pasar de un túnel de datos persistente a un acceso basado en sesiones y con verificación de identidad. Así reduces el radio de impacto de cualquier tráfico interceptado, porque el acceso se limita a la aplicación y a la sesión, no a toda la red.
El color: El cambio estratégico consiste en pasar de un túnel de datos persistente a un acceso basado en sesiones y con verificación de identidad. Se reduce el radio de alcance de cualquier tráfico interceptado, ya que el acceso se limita a la aplicación y a la sesión, y no a la red.
4) Privacidad infantil: aplicar el mínimo privilegio por defecto
A medida que la normativa impulsa configuraciones de alta privacidad por defecto para menores y otros colectivos sensibles, el requisito técnico es el mismo: aplicar el principio de mínimo privilegio y restringir los flujos de datos mediante políticas, no por esperanza.
Con FireCloud Total Access, las organizaciones pueden usar SWG y ZTNA para imponer controles estrictos de acceso y navegación a grupos de usuarios concretos (por ejemplo, estudiantes), basándose en la identidad y en la política.
El matiz: la alta privacidad deja de ser una casilla que marcar y se convierte en un estado aplicado: quién puede acceder a qué aplicaciones, desde qué dispositivos, bajo qué condiciones, con las rutas de riesgo bloqueadas por defecto.
5) Responsabilidad basada en pruebas: el ciclo de retroalimentación XDR
El cumplimiento normativo en 2026 se base en la visibilidad y las pruebas en tiempo real, no en una lista de verificación anual.
El bundle se integra con ThreatSync, la capa XDR de WatchGuard para correlacionar señales entre distintos dominios. La exposición de identidad también se aborda mediante la monitorización de credenciales en la dark web dentro de las capacidades de seguridad de identidad de AuthPoint. (WatchGuard)
El matiz: este es el bucle de rendición de cuentas que importa a los auditores. Cuando se detecta una exposición de credenciales, el valor no es solo la alerta. El valor es que puedes correlacionarla con el riesgo del usuario y aportar evidencias de lo que ocurrió después, con marcas de tiempo y contexto de políticas que se sostengan en una revisión o auditoría.
Conclusión
Zero Trust ya no es solo un modelo de seguridad; es un marco de gobernanza de la privacidad. En 2026, las organizaciones que no integren seguridad y privacidad se exponen no solo a brechas, sino también a sanciones regulatorias y daño reputacional. Recuerda auditar hoy tus políticas de acceso y adoptar ZTNA para reforzar el cumplimiento y la confianza.