{"id":193594,"date":"2026-03-10T22:14:13","date_gmt":"2026-03-11T01:14:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193594"},"modified":"2026-03-10T22:14:13","modified_gmt":"2026-03-11T01:14:13","slug":"las-mujeres-en-la-tecnologia-perspectivas-que-ayudan-a-construir-un-ecosistema-digital-mas-seguro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/las-mujeres-en-la-tecnologia-perspectivas-que-ayudan-a-construir-un-ecosistema-digital-mas-seguro\/","title":{"rendered":"Las mujeres en la tecnolog\u00eda: perspectivas que ayudan a construir un ecosistema digital m\u00e1s seguro"},"content":{"rendered":"

Por: Leyla Bilge, directora global de Investigaci\u00f3n de Estafas, Gen Digital<\/i><\/strong><\/p>\n

La tecnolog\u00eda no es neutral. Los sistemas que creamos, los datos con los que entrenamos los modelos y las decisiones que incorporamos en los algoritmos reflejan las perspectivas de quienes los dise\u00f1an. En la ciberseguridad y la investigaci\u00f3n de estafas, esta realidad se hace especialmente evidente. La forma en que detectamos las amenazas, priorizamos los riesgos y dise\u00f1amos los mecanismos de protecci\u00f3n afecta directamente a millones de personas que navegan por un entorno digital cada vez m\u00e1s complejo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Por esta raz\u00f3n, el debate sobre las mujeres en la tecnolog\u00eda no se limita a la representaci\u00f3n. Tambi\u00e9n se trata de crear sistemas mejores e imparciales.<\/span><\/p>\n

Durante dos d\u00e9cadas, he trabajado en \u00e1reas como la detecci\u00f3n de malware basado en DNS, el rastreo de botnets, el an\u00e1lisis de riesgos cibern\u00e9ticos, el rastreo en l\u00ednea, la privacidad, los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n de amenazas, las tecnolog\u00edas contra las estafas y, ahora, la seguridad de la IA. En cada uno de estos campos, es esencial tener un profundo conocimiento t\u00e9cnico. La precisi\u00f3n es importante. Pero la perspectiva tambi\u00e9n lo es.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span>Las estafas y las amenazas digitales son problemas profundamente humanos. Hacen uso de la psicolog\u00eda: nuestro comportamiento, la confianza, el sentido de la urgencia y el miedo. Para detectarlas a gran escala, recurrimos a canales de procesamiento de datos, sistemas de reputaci\u00f3n y una infraestructura tecnol\u00f3gica desarrollada a lo largo de 40 a\u00f1os, para impulsar motores avanzados de detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n. Cada vez m\u00e1s, tambi\u00e9n utilizamos inteligencia artificial capaz de identificar t\u00e1cticas de manipulaci\u00f3n sutiles y muy sofisticadas. Sin embargo, detr\u00e1s de cada tecnolog\u00eda hay una historia humana. Y detr\u00e1s de cada campa\u00f1a fraudulenta hay una estrategia deliberada dise\u00f1ada para explotar vulnerabilidades espec\u00edficas en nuestra forma de pensar, decidir y confiar.<\/span><\/p>\n

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Los equipos diversos est\u00e1n mejor equipados para comprender estos matices<\/b><\/span><\/h2>\n

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Cuando m\u00e1s mujeres participan en el dise\u00f1o de sistemas de detecci\u00f3n, modelos de entrenamiento y an\u00e1lisis de patrones de amenazas, se ampl\u00eda la gama de perspectivas involucradas en el proceso. Esto puede ayudar a los equipos a plantear preguntas adicionales al examinar los datos y los comportamientos en l\u00ednea: \u00bfQu\u00e9 se\u00f1ales podr\u00edamos estar pasando por alto? \u00bfQu\u00e9 comportamientos de los usuarios est\u00e1n infrarrepresentados en nuestros datos? \u00bfC\u00f3mo podr\u00edan afectar ciertas estafas a diferentes grupos de diferentes maneras? En lugar de sustituir el rigor t\u00e9cnico, este tipo de preguntas lo refuerzan.<\/span><\/p>\n

En el campo de la investigaci\u00f3n sobre estafas, el trabajo suele consistir en analizar diferentes elementos de la infraestructura utilizada por los ciberdelincuentes, como dominios maliciosos, redes de distribuci\u00f3n de malware o sitios web falsos dise\u00f1ados para enga\u00f1ar a los usuarios. Sin embargo, para comprender estas amenazas tambi\u00e9n es necesario observar c\u00f3mo operan en la pr\u00e1ctica y a qui\u00e9nes afectan con mayor frecuencia. Las estafas como el fraude rom\u00e1ntico, el fraude de inversiones o los esquemas de suplantaci\u00f3n de identidad muestran c\u00f3mo los ciberdelincuentes adaptan sus t\u00e1cticas a diferentes contextos y p\u00fablicos. Analizar estos patrones requiere combinar los conocimientos t\u00e9cnicos con una comprensi\u00f3n clara de c\u00f3mo interact\u00faan las personas con el entorno digital.<\/span><\/p>\n

Este punto cobra a\u00fan m\u00e1s relevancia en el contexto actual de la inteligencia artificial. A medida que las estafas basadas en la IA se vuelven m\u00e1s sofisticadas – desde llamadas de voz clonadas hasta mensajes de phishing, cada vez m\u00e1s convincentes- los equipos de ciberseguridad deben adaptarse r\u00e1pidamente. Para comprender c\u00f3mo evolucionan estas amenazas es necesario combinar herramientas t\u00e9cnicas con una perspectiva m\u00e1s amplia sobre c\u00f3mo interact\u00faan las personas con la tecnolog\u00eda y c\u00f3mo los ciberdelincuentes explotan esos comportamientos.<\/span><\/p>\n

En la pr\u00e1ctica, esto significa analizar grandes vol\u00famenes de datos, identificar patrones y desarrollar mecanismos que ayuden a anticipar nuevas t\u00e1cticas de fraude. La integraci\u00f3n de diferentes perspectivas en estos procesos puede ayudar a detectar se\u00f1ales que, de otro modo, pasar\u00edan desapercibidas y contribuir a crear sistemas de protecci\u00f3n m\u00e1s s\u00f3lidos.<\/span><\/p>\n

En este contexto, animar a m\u00e1s mujeres a desempe\u00f1ar funciones t\u00e9cnicas especializadas, como la seguridad de sistemas, el an\u00e1lisis de redes, la investigaci\u00f3n en IA, la ciencia de datos o la inteligencia sobre amenazas, tambi\u00e9n contribuye a reforzar el desarrollo de este campo.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span>Ampliar la participaci\u00f3n de las mujeres en el \u00e1mbito tecnol\u00f3gico tambi\u00e9n implica reforzar las v\u00edas de formaci\u00f3n y desarrollo profesional dentro del sector. La ciberseguridad abarca m\u00faltiples disciplinas, desde el an\u00e1lisis de datos hasta la investigaci\u00f3n de amenazas y el desarrollo de sistemas, lo que requiere habilidades anal\u00edticas, curiosidad t\u00e9cnica y capacidad para resolver problemas complejos. Crear m\u00e1s oportunidades para que las mujeres accedan y crezcan dentro de estas \u00e1reas ayuda a construir un ecosistema tecnol\u00f3gico m\u00e1s s\u00f3lido y diverso.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span>Tambi\u00e9n es importante reconocer la amplia gama de campos t\u00e9cnicos que abarca la ciberseguridad. No se trata de una \u00fanica especialidad: el campo incluye \u00e1reas como la ingenier\u00eda inversa, la ciencia de datos, el an\u00e1lisis de protocolos y la investigaci\u00f3n de amenazas, entre muchas otras. Para muchas mujeres interesadas en la tecnolog\u00eda, esto significa que hay m\u00faltiples formas de contribuir, ya sea a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de amenazas, el desarrollo de sistemas de detecci\u00f3n o la investigaci\u00f3n de nuevas formas de defensa digital.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span>A lo largo de mi carrera en la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica y aplicada, desde el estudio de las redes de bots hasta el an\u00e1lisis de infraestructuras de estafa a gran escala, he trabajado en el desarrollo de herramientas destinadas a transformar se\u00f1ales t\u00e9cnicas complejas en mecanismos de protecci\u00f3n para los usuarios. Cada dominio malicioso bloqueado, cada red fraudulenta desarticulada y cada herramienta de concienciaci\u00f3n implementada representan un impacto tangible para las personas que dependen del entorno digital.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span>La tecnolog\u00eda es una de las herramientas m\u00e1s poderosas que tenemos para reducir el da\u00f1o a escala global. Pero para aprovechar todo su potencial, los equipos que la desarrollan deben ser tan diversos y multidimensionales como los retos a los que se enfrentan.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span>Las mujeres deben estar presentes en todos los niveles de la tecnolog\u00eda, desde el an\u00e1lisis de paquetes de red hasta el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, desde la investigaci\u00f3n de amenazas hasta el dise\u00f1o de arquitecturas defensivas, no s\u00f3lo como una cuesti\u00f3n de representaci\u00f3n, sino porque una mayor diversidad de perspectivas puede ayudar a fortalecer la detecci\u00f3n, mejorar la resiliencia y contribuir a la construcci\u00f3n de un ecosistema digital m\u00e1s seguro para todos.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span>El futuro de la ciberseguridad estar\u00e1 determinado por quienes lo construyan. Cuantas m\u00e1s perspectivas formen parte de ese esfuerzo, m\u00e1s s\u00f3lidos y protectores ser\u00e1n los sistemas que dise\u00f1emos.<\/span><\/p>\n

Lee m\u00e1s:\u00a0<\/span><\/h3>\n