Documentos electrónicos falsos: datos importantes para detectarlos

Detectar documentos electrónicos falsos
Por: Lic. Carmen Marín con apoyo de Grok

Detectar documentos electrónicos falsos (como PDFs, contratos, certificados, identificaciones digitales o facturas) se ha vuelto más complejo con el avance de la inteligencia artificial y herramientas de edición. Sin embargo, existen métodos prácticos y herramientas que combinan revisión manual, análisis técnico y verificación automatizada.

Aquí se detallan los principales métodos para detectar falsificaciones en documentos electrónicos (actualizado a 2026):

1. Revisión visual y de coherencia (rápida, pero no infalible)

Inconsistencias obvias: 

• Fuentes (tipografías) diferentes en el mismo documento.
• Tamaños de letra irregulares o alineaciones extrañas.
• Fotografías que no coinciden con la edad o descripción (ej.: persona de 20 años con fecha de nacimiento de 1950).
• Sombras, bordes pixelados, artefactos de compresión o texturas extrañas (muy comunes en falsos generados por IA).
• Fechas ilógicas (ej.: fecha de emisión posterior a la fecha de vencimiento).
• Revisar el contexto → ¿El documento llega por un canal sospechoso (WhatsApp, email desconocido)? ¿El remitente coincide con el oficial?

2. Análisis de metadatos (muy revelador)

Los metadatos muestran la historia del archivo (creación, modificación, software usado).Cómo verlos:En Adobe Acrobat → Archivo → Propiedades → Descripción.

• En Windows → Clic derecho → Propiedades → Detalles.
• En Mac → Clic derecho → Obtener información.
• Herramientas online gratuitas: exiftool (descargable) o sitios como metadata2go.com.

Qué buscar:

• Múltiples modificaciones recientes.
• Software sospechoso (ej.: Photoshop, GIMP, Midjourney, o editores online cuando se supone que es oficial).
• Fechas incoherentes (creado en 2026 pero supuestamente emitido en 2023).
• Nombre del autor diferente al esperado.

3. Verificación de firmas digitales / electrónicas (clave para documentos oficiales) 

Una firma digital válida detecta cualquier modificación posterior al firmado.Cómo verificar:Adobe Acrobat → Panel de firmas → Validar firmas (muestra si es válida, quién firmó y si el documento fue alterado).

Plataformas oficiales (dependiendo del país):

• España → VALIDe (@firma) – valide.redsara.es
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• Uruguay → firma.gub.uy
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• Chile → ecertla.com o similares
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• Colombia → validador de la ONTI o DIAN para facturas electrónicas.

Si la firma aparece como "no válida", "certificado revocado" o "modificado después de firmar" → es falso o manipulado.

4. Herramientas especializadas en detección de fraude documental (2025-2026)

Con el auge de deepfakes y generadores de IDs falsos (tipo OnlyFake), existen soluciones profesionales:

Herramienta	Uso principal	Nivel	Costo aproximado	Notas
VerifyPDF	Detecta PDF falsificados/manipulados	Usuario/empresa	Gratuito / planes pagos	Arrastra y suelta PDF
VerifyDoc	Análisis IA de metadatos + estructura	Empresa	Planes pagos	Detecta IA generativa
Mitek MiVIP	Detección de fraude en IDs con IA	Empresa	Empresarial	Muy usada en banca
Klippa	Análisis de imágenes y documentos	Empresas	Empresarial	Buena para facturas
Veridas	Verificación de documentos de identidad	Empresas	Empresarial	+10.000 tipos de docs
Regula Forensics	Detección avanzada de falsificaciones	Empresas/gobierno	Empresarial	Muy precisa en elementos de seguridad
VirusTotal	Detecta PDFs maliciosos (con malware)	Gratuito	Gratuito	Sube el archivo

5. Método avanzado: 

Hashing y comparaciónCalcula el hash (SHA-256) del documento original (si lo tienes) y compáralo.

Cualquier cambio (incluso un espacio) genera un hash completamente diferente.

Herramientas: 

PowerShell (Get-FileHash), online hash calculators.

Resumen de pasos recomendados (en orden práctico)

Primero → Revisa visualmente + coherencia lógica (30 segundos).

Segundo → Verifica metadatos (¿quién creó/editó? ¿cuándo?).

Tercero → Comprueba la firma digital (si existe) con validador oficial o Acrobat.

Cuarto → Si dudas mucho → sube a VerifyPDF / VerifyDoc o herramienta similar.

Quinto → Si es crítico (contrato, trámite legal, banco) → consulta perito forense digital o empresa especializada.

Consejo final: 

Nunca tome decisiones importantes (pagos, contratos, envíos de datos) basándose solo en un documento electrónico recibido por email o WhatsApp sin verificar al menos 2-3 de estos puntos. El fraude documental con IA crece rápidamente, pero las herramientas de detección también mejoran cada año.

Lista de referencias bibliográficas principales de los sitios y fuentes de donde se obtuvo la información  

Estas corresponden a las herramientas, métodos y plataformas mencionadas, basadas en información actualizada disponible en la web (a febrero de 2026):

• VerifyPDF — Plataforma online para detección de documentos falsificados en PDF.

Sitio: https://verifypdf.com/es

• VerifyDoc — Herramienta de detección de PDF falsos, manipulados o generados por IA mediante análisis de metadatos, estructura y firmas.

Sitio: https://verifydoc.com/es, (Versión en inglés: https://verifydoc.com/)

• Mitek MiVIP (Plataforma de Verificación de Identidad) — Solución para detección de fraude documental con IA, incluyendo manipulaciones digitales y deepfakes.

Sitio: https://www.miteksystems.com/es/verificacion-identidad-plataforma, Blog relacionado: https://www.miteksystems.com/es/blog/fraude-documental-ia

• Klippa DocHorizon — Software de detección automática de fraude documental con análisis de metadatos, EXIF, copy-move y más.

Sitio: https://www.klippa.com/en/dochorizon/document-fraud-detection, Información adicional: https://www.klippa.com/en/blog/information/document-fraud

• Veridas — Plataforma de verificación de identidad y documentos con detección de falsificaciones y alteraciones mediante IA.

Sitio: https://veridas.com/es/plataforma-verificacion-identidad, Sección de verificación de documentos: https://veridas.com/es/verificacion-de-documentos

• Regula Forensics — Soluciones forenses para verificación de documentos y detección de falsificaciones (hardware y software).

Sitio: https://regulaforensics.com/es, Blog y herramientas: https://regulaforensics.com/es/blog/identity-verification-quiz

• Adobe Acrobat — Validación de firmas digitales, Guía oficial: https://helpx.adobe.com/la/acrobat/desktop/e-sign-documents/manage-digital-signatures/validate-digital-sign.html

• VALIDe (Servicio de validación de firmas electrónicas - España)

Plataforma oficial del gobierno español (Red SARA): https://valide.redsara.es/

Estas referencias cubren las herramientas especializadas y los métodos de verificación mencionados (metadatos, firmas digitales, análisis IA, etc.). La información general sobre revisión visual, metadatos y hashing se basa en prácticas estándar de análisis forense digital, ampliamente documentadas en guías de ciberseguridad y documentación de Adobe, pero las herramientas específicas provienen directamente de los sitios listados. 

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Derrumbe de las acciones de las empresas de software

Derrumbe de las acciones de las empresas de software
@AlanDaith

Por Alan Daith

Se acaban de derrumbar las acciones de las empresas de software, y para mí, esta vez, puede ser definitivo.

Todo empezó con algo que parece chiquito, pero da vuelta al sistema.

Anthropic anunció que su inteligencia artificial Claude ahora tiene plugins especializados por industria.
Uno de ellos, por ejemplo, es para abogados. Thomson Reuters, la empresa dueña de Westlaw, que es básicamente la biblia legal de Estados Unidos, automáticamente perdió 18% de valor en un solo día. Es que ellos construyeron su imperio sobre 160 años de archivos legales organizados.

Pero resulta que Claude puede leer esos archivos, entenderlos, buscar jurisprudencia, redactar contratos y hasta analizar casos.

Entonces, ¿quién necesita pagarles a ellos si ahora una inteligencia artificial las analiza mejor y en segundos?

Pero no fueron ellos nomás.

Un billón de dólares, un trillón en inglés, evaporado del sector de software completo en menos de una semana. Miren esa cantidad de ceros. Bloomberg lo llamó "software-mageddon". Esta es la palabra clave del pánico.

Durante décadas, el software empresarial funcionó con un modelo brillante, cobrar por asiento. 
Cada empleado que usa la herramienta es una licencia que se paga mes a mes. 200 empleados, 200 licencias.

Era el negocio perfecto, multiplicar sillas, escalar sin límite, pero Claude puede hacer el trabajo de varios analistas simultáneamente. Por eso, Wall Street hizo la cuenta y se dio cuenta de que el driver de crecimiento, más empleados, igual más licencias, acaba de morir.

Si una IA hace lo que sean tres personas, ¿para qué vas a pagar por tres licencias? Y por tres sueldos, Claude es solo el síntoma. Lo que se está viniendo abajo no es una empresa o un sector, es el modelo completo.

Cuando hasta tu tía pueda crear software complejo, solamente explicando lo que necesita, no van a caer empresas, sino el concepto mismo de "industria del software".

Esto no es una corrección del mercado, es un cambio de época total.

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La IA satura los sistemas haciendo referencia a libros y artículos que nunca existieron

Las alucinaciones de la IA ya no son sólo un problema digital. Ahora están saturando bibliotecas con libros y artículos que nunca existieron
https://es.gizmodo.com/
Por Martín Nicolás Parolari

El contenido basura generado por inteligencia artificial está dando un salto inesperado del mundo online al físico. Bibliotecarios de todo el mundo reciben consultas sobre documentos inexistentes, citas inventadas y libros creados por IA, en un fenómeno que empieza a tensionar la confianza en el conocimiento.

Siempre dimos por sentado que el mayor daño del slop de la inteligencia artificial —ese contenido masivo, barato y poco fiable— quedaría confinado a internet. Redes sociales llenas de ruido, buscadores menos precisos, plataformas creativas erosionadas por lo sintético. Pero algo cambió: ahora ese problema está llegando a un lugar que parecía blindado frente a la desinformación automática. Las bibliotecas.

Cuando los libros no existen, pero alguien los busca

© Unsplash / Ashton MB.

Este fenómeno fue documentado recientemente por Scientific American y empieza a repetirse con una frecuencia inquietante. Personas acuden a bibliotecas y archivos en busca de libros, artículos científicos o capítulos concretos que no aparecen en ningún catálogo. No es un error de indexación ni una edición perdida. Simplemente, no existen.

También, la Cruz Roja Internacional ya alertó sobre esta situación y apuntó directamente a herramientas de IA generativa como ChatGPT, Gemini o Copilot. El problema no es nuevo, pero sí su escala. “Estos sistemas no realizan investigaciones ni verifican fuentes”, explican. Generan texto a partir de patrones estadísticos, y eso incluye referencias inventadas que suenan plausibles, pero llevan a un callejón sin salida.

Bibliotecarios desbordados por citas fantasma

Para quienes trabajan en las bibliotecas, el impacto es tangible, explica Xataka. La directora de investigación de una biblioteca en Virginia estima que al menos un 15% de las consultas por correo están relacionadas con documentos generados por IA. El desafío no es solo encontrar información, sino demostrar que algo no existe.

Una bibliotecaria relató en Bluesky cómo un estudiante le pidió localizar una extensa lista de referencias. Tras no hallar ninguna, descubrió que provenían de los resúmenes automáticos de Google. El patrón se repite: títulos reales de revistas, autores plausibles, números de volumen que nunca fueron publicados. Según cuenta The New York Times, desde hace tiempo se había detectado este problema. La IA no inventa desde cero: mezcla piezas reales para construir algo convincente. Y eso, para los sistemas de catalogación tradicionales, es una pesadilla.

Libros con IA, papers con IA y el ruido académico

Las citas falsas no son el único frente. También están apareciendo libros escritos íntegramente por IA que muchos bibliotecarios califican, sin rodeos, como “increíblemente malos”. Corea del Sur ya vivió el fracaso de un programa de libros escolares generados por IA, retirados tras mostrar errores graves y falta de coherencia pedagógica.

En paralelo, el propio mundo académico empieza a sufrir el mismo mal. Futurism reveló que muchos papers sobre inteligencia artificial están hechos… con inteligencia artificial. La producción se disparó y congresos como NeurIPS tuvieron que reforzar sus sistemas de revisión. Casos como el del investigador Kevin Zhu, con más de 100 papers en un año, encendieron todas las alarmas: textos con errores básicos, citas inexistentes e incluso fragmentos ocultos para manipular revisiones automáticas.

El límite incómodo de la inteligencia artificial

En la jerga técnica se llaman “alucinaciones”, y son uno de los puntos más débiles de los modelos de lenguaje. El problema no es que se equivoquen —eso también lo hacen los humanos—, sino que lo hagan con una seguridad aplastante, cierra Xataka.

El caso de Deloitte,, que entregó al gobierno australiano un informe con referencias completamente inventadas, dejó claro el riesgo: cuando confiamos en la IA sin verificar, el error deja de ser digital y se vuelve institucional. Las bibliotecas, guardianas históricas del conocimiento, están siendo una de las primeras líneas en notar el gran impacto. Y su advertencia es clara: mientras la IA no aprenda a distinguir entre saber y parecer, el trabajo humano seguirá siendo imprescindible. Porque cuando todo suena creíble, comprobarlo se vuelve más importante que nunca.

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Colapso de las organizaciones por exceso de documentos hechos con IA

Un tsunami de millones de documentos hechos con IA está colapsando organizaciones vitales

https://www.elconfidencial.com/
Por: Bruce Schneier /Nathan Sanders

En 2023, la revista literaria de ciencia ficción Clarkesworld dejó de aceptar nuevos envíos porque una gran cantidad habían sido generados por inteligencia artificial. Según pudieron deducir los editores, muchos remitentes copiaban las detalladas directrices de la revista en una IA y enviaban los resultados. Y no eran los únicos. Otras revistas de ficción también han informado de un alto número de envíos generados por IA.

Este es solo un ejemplo de una tendencia omnipresente. Un sistema heredado dependía de la dificultad de escribir y de la cognición para limitar el volumen. La IA generativa satura el sistema porque los humanos que se encuentran en el extremo receptor no pueden seguir el ritmo.

Esto está ocurriendo en todas partes. Los periódicos se están viendo inundados de cartas al director generadas por IA, al igual que las revistas académicas. Los legisladores están desbordados por comentarios de los electores generados por IA. Los tribunales de todo el mundo están anegados de documentos judiciales generados por IA, especialmente de personas que se representan a sí mismas. Los congresos de IA están atestados de artículos de investigación generados por IA. Las redes sociales están inundadas de publicaciones de IA. En música, software de código abierto, educación, periodismo de investigación y contratación, es la misma historia.

Al igual que la respuesta inicial de Clarkesworld, algunas de estas instituciones cerraron sus procesos de envío. Otras se han enfrentado a la ofensiva de aportaciones de IA con alguna respuesta defensiva, que a menudo implica un uso contrarrestante de la IA. Los revisores académicos utilizan cada vez más la IA para evaluar artículos que pueden haber sido generados por IA. Las plataformas de redes sociales recurren a moderadores de IA. Los sistemas judiciales utilizan la IA para clasificar y procesar volúmenes de litigios sobrealimentados por la IA. Los empleadores recurren a herramientas de IA para revisar las solicitudes de los candidatos. Los educadores utilizan la IA no solo para calificar trabajos y administrar exámenes, sino como herramienta de retroalimentación para los estudiantes.


Todas estas son carreras armamentísticas: iteración rápida y adversarial para aplicar una tecnología común a propósitos opuestos. Muchas de estas carreras armamentísticas tienen efectos claramente nocivos. La sociedad sufre si los tribunales se atascan con casos frívolos fabricados por IA. También hay perjuicio si las medidas establecidas de rendimiento académico —publicaciones y citas— se acumulan para aquellos investigadores más dispuestos a enviar fraudulentamente cartas y artículos escritos por IA en lugar de para aquellos cuyas ideas tienen el mayor impacto. El temor es que, al final, el comportamiento fraudulento facilitado por la IA socave los sistemas e instituciones de los que depende la sociedad.
Ventajas de la IA

Sin embargo, algunas de estas carreras armamentísticas de IA tienen ventajas ocultas sorprendentes, y la esperanza es que al menos algunas instituciones sean capaces de cambiar de manera que las haga más fuertes.

La ciencia parece probable que se vuelva más fuerte gracias a la IA, aunque se enfrenta a un problema cuando la IA comete errores. Considérese el ejemplo del fraseo sin sentido generado por IA que se filtra en los artículos científicos.

Un científico que utiliza una IA para ayudar a escribir un artículo académico puede ser algo bueno, si se usa con cuidado y con la debida divulgación. La IA es cada vez más una herramienta principal en la investigación científica: para revisar bibliografía, programar y para codificar y analizar datos. Y para muchos, se ha convertido en un apoyo crucial para la expresión y la comunicación científica. Antes de la IA, los investigadores mejor financiados podían contratar humanos para ayudarles a escribir sus artículos académicos. Para muchos autores cuya lengua materna no es el inglés, contratar este tipo de asistencia ha sido una necesidad costosa. La IA se la proporciona a todo el mundo.

En la ficción, las obras generadas por IA enviadas fraudulentamente causan daño, tanto a los autores humanos ahora sujetos a una mayor competencia como a aquellos lectores que pueden sentirse estafados tras leer sin saberlo la obra de una máquina. Pero algunos medios pueden acoger envíos asistidos por IA con la divulgación adecuada y bajo directrices particulares, y aprovechar la IA para evaluarlos frente a criterios como originalidad, encaje y calidad.

Otros pueden rechazar el trabajo generado por IA, pero esto tendrá un coste. Es improbable que ningún editor humano o tecnología pueda mantener la capacidad de diferenciar la escritura humana de la de la máquina. En cambio, los medios que deseen publicar exclusivamente a humanos tendrán que limitar los envíos a un conjunto de autores en los que confíen que no usarán IA. Si estas políticas son transparentes, los lectores pueden elegir el formato que prefieran y leer felizmente de cualquiera o de ambos tipos de medios.

Tampoco vemos ningún problema si un buscador de empleo utiliza la IA para pulir su currículum o escribir mejores cartas de presentación: los ricos y privilegiados han tenido acceso durante mucho tiempo a asistencia humana para esas cosas. Pero se cruza la línea cuando las IA se utilizan para mentir sobre la identidad y la experiencia, o para hacer trampas en las entrevistas de trabajo.

Del mismo modo, una democracia requiere que sus ciudadanos sean capaces de expresar sus opiniones a sus representantes, o entre sí a través de un medio como el periódico. Los ricos y poderosos han sido capaces durante mucho tiempo de contratar escritores para convertir sus ideas en prosa persuasiva, y que las IA proporcionen esa asistencia a más gente es algo bueno, en nuestra opinión. Aquí, los errores y el sesgo de la IA pueden ser perjudiciales. Los ciudadanos pueden estar usando la IA para algo más que un atajo para ahorrar tiempo; puede estar aumentando su conocimiento y capacidades, generando declaraciones sobre factores históricos, legales o políticos que no se puede esperar razonablemente que verifiquen de forma independiente.

Impulsor del fraude

Lo que no queremos es que los grupos de presión utilicen las IA en campañas de astroturfing, escribiendo múltiples cartas y haciéndolas pasar por opiniones individuales. Esto, también, es un problema más antiguo que las IA están empeorando.

Lo que diferencia lo positivo de lo negativo aquí no es ningún aspecto inherente de la tecnología, es la dinámica de poder. La misma tecnología que reduce el esfuerzo requerido para que un ciudadano comparta su experiencia vivida con su legislador también permite a los intereses corporativos tergiversar al público a escala. La primera es una aplicación de la IA igualadora de poder que mejora la democracia participativa; la segunda es una aplicación concentradora de poder que la amenaza.

En general, creemos que la asistencia en la escritura y cognitiva, disponible desde hace mucho para los ricos y poderosos, debería estar disponible para todos. El problema viene cuando las IA facilitan el fraude. Cualquier respuesta necesita equilibrar la adopción de esa democratización del acceso recién descubierta con la prevención del fraude... No hay forma de apagar esta tecnología. Las IA altamente capaces están ampliamente disponibles y pueden ejecutarse en un ordenador portátil. Las directrices éticas y los límites profesionales claros pueden ayudar, para aquellos que actúen de buena fe. Pero nunca habrá una forma de detener totalmente a los escritores académicos, buscadores de empleo o ciudadanos de usar estas herramientas, ya sea como asistencia legítima o para cometer fraude. Esto significa más comentarios, más cartas, más solicitudes, más envíos.

El problema es que quienquiera que esté en el extremo receptor de este diluvio impulsado por la IA no puede lidiar con el aumento del volumen. Lo que puede ayudar es desarrollar herramientas de IA asistenciales que beneficien a las instituciones y a la sociedad, al tiempo que limitan el fraude. Y eso puede significar adoptar el uso de la asistencia de la IA en estos sistemas adversariales, aunque la IA defensiva nunca logre la supremacía.
Equilibrar los daños con los beneficios

La comunidad de ciencia ficción lleva lidiando con la IA desde 2023. Clarkesworld finalmente reabrió los envíos, afirmando que tiene una forma adecuada de separar las historias escritas por humanos de las escritas por IA. Nadie sabe cuánto tiempo, o cómo de bien, seguirá funcionando eso.

La carrera armamentística continúa. No hay una forma sencilla de saber si los beneficios potenciales de la IA superarán a los daños, ahora o en el futuro. Pero como sociedad, podemos influir en el equilibrio de los daños que causa y las oportunidades que presenta mientras nos abrimos paso a través del cambiante paisaje tecnológico.

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Contenido Fantasma o datos no estructurados: el Criterio Archivístico como Motor de la Inteligencia Empresarial

Gobernanza de la Información no Estructurada
Por: Lic. carmen Marín con apoyo de Gemini

El Criterio Archivístico como Motor de la Inteligencia Empresarial

 
1. El Diagnóstico: La Trampa de la Automatización sin Control

Tras una investigación de las tendencias actuales en gestión de contenidos, se observa que muchas organizaciones cometen el error de implementar soluciones de Inteligencia Artificial (IA) bajo una visión puramente tecnológica. El resultado suele ser la creación de silos digitales más rápidos, pero igual de caóticos.

El 90% de los datos no estructurados no se resuelve con más almacenamiento, sino con valoración y clasificación, procesos que pertenecen estrictamente a la ciencia archivística.

 
2. El Criterio Archivístico en la Implementación de IA

El rol del profesional de la archivología, en la implementación de tecnologías de captura inteligente no es operativo, sino estratégico y prescriptivo. La IA es el "músculo", pero el archivólogo es el "cerebro" que dicta las reglas:

• Entrenamiento Semántico: La IA clasifica mediante lenguaje natural, pero es el archivólogo quien define el tesauro y el vocabulario controlado para que la máquina no confunda una "factura de servicios" con un "contrato de consultoría".

• Determinación de Metadatos Críticos: El archivólogo investiga qué datos son necesarios para la trazabilidad legal y administrativa, instruyendo a los sistemas sobre qué extraer para que el documento tenga valor probatorio.

• Gobernanza del Ciclo de Vida: Un sistema de IA puede etiquetar un documento, pero solo el criterio archivístico determina, basándose en la normativa vigente, si ese documento debe conservarse 5, 20 años o de forma permanente.

3. Modelo de Colaboración Interdisciplinaria

Para enfrentar el "Contenido Fantasma", es imperativo diferenciar las esferas de actuación para evitar el desplazamiento de competencias:

Área de Investigación	Responsabilidad de Sistemas (IT)	Responsabilidad de Archivología
Infraestructura	Mantener los servidores y la conectividad del motor de IA.	Definir la arquitectura de la información y la jerarquía de fondos.
Captura de Datos	Asegurar que la herramienta de extracción funcione técnicamente.	Validar la integridad y autenticidad del dato extraído.
Seguridad	Cifrado de datos y control de perímetros (Firewalls).	Clasificación de seguridad basada en la sensibilidad del contenido.
Eliminación	Borrado físico de los datos en los discos.	Dictamen de valoración para la eliminación legalmente segura.

4. Conclusión 

La investigación demuestra que el éxito de la transformación digital no reside en el software, sino en la metodología. El profesional de sistemas garantiza que el software corra; el profesional de la archivología garantiza que la información sirva.

Sin la intervención del archivólogo, la empresa corre el riesgo de automatizar la obsolescencia y perder el control sobre su responsabilidad legal. Mi propuesta es liderar la configuración de estas herramientas desde el diseño (Privacy and Archiving by Design), asegurando que el contenido deje de ser "fantasma" para convertirse en un activo auditable.


El archivólogo no no es un "organizador de papeles", es el Arquitecto de Reglas de Negocio esenciales para que cualquier IA empresarial pueda operar sin riesgos legales.

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El Contenido fantasma o datos no estructurados desde la perspectiva profesional de un archivólogo

El Contenido fantasma o datos no estructurados desde la perspectiva profesional de un archivólogo
Autor: Licenciada Carmen Marín, con apoyo de Grok

El enfoque resalta la vital importancia de organizarlos mediante procesos archivísticos especializados, y pone de manifiesto el error común de delegar esta responsabilidad exclusivamente a profesionales de sistemas de información o TI, sin tomar en cuenta al experto en archivología.

El "contenido fantasma" empresarial

Por qué es vital organizar los datos no estructurados desde la archivología

En el entorno empresarial actual, se estima que aproximadamente el 90% de los datos generados por las organizaciones son no estructurados. Estos datos —que incluyen correos electrónicos, documentos en PDF o Word, presentaciones, informes, contratos, imágenes, videos, mensajes en plataformas colaborativas y otros formatos dispersos— carecen de una estructura predefinida, se encuentran en silos desconectados y resultan difíciles, cuando no imposibles, de localizar, recuperar o utilizar de manera eficaz.

Como bien se describe, representan el "contenido fantasma" de la organización: un vasto volumen de información valiosa que permanece invisible, infrautilizada y expuesta a riesgos.

Organizar estos datos no es un mero ejercicio técnico de almacenamiento o indexación informática; es una necesidad estratégica que garantiza la autenticidad, integridad, fiabilidad y disponibilidad de la información a lo largo del tiempo.

Desde la visión de la archivología, estos datos son documentos de archivo en sentido amplio: evidencias de las actividades, decisiones y obligaciones de la empresa.

Su desorganización genera

• pérdidas económicas (por duplicidad de esfuerzos,
• tiempos de búsqueda excesivos o decisiones basadas en información incompleta),
• riesgos legales (incumplimiento de normativas de retención, protección de datos o auditorías),
• vulnerabilidades de seguridad (exposición de información sensible) y, sobre todo,
• la imposibilidad de transformar ese "fantasma" en un activo real para la toma de decisiones, la innovación y la competitividad.

La mayoría de las empresas cometen un error conceptual grave al asumir que este problema corresponde exclusivamente a los profesionales de sistemas o tecnologías de la información. Si bien los expertos en TI son esenciales para la infraestructura técnica (almacenamiento en la nube, bases de datos no relacionales o herramientas de IA para procesamiento), la gestión eficaz de datos no estructurados requiere el enfoque archivístico profesional.

El archivólogo aporta el conocimiento teórico-metodológico específico para:

• Clasificación archivística: Identificar las series documentales, funciones y actividades que generan estos datos, estableciendo esquemas de clasificación funcionales que reflejen el contexto orgánico de la empresa (no solo por tipo de archivo o fecha).
• Ordenación y descripción: Aplicar métodos de ordenación (cronológica, alfabética, numérica o combinada) y descripción normalizada, incorporando metadatos que capturen el contexto, contenido y estructura de los documentos, asegurando su trazabilidad y recuperación eficiente.
• Valoración y selección: Evaluar el valor administrativo, legal, fiscal y probatorio de los documentos para definir tablas de retención y disposición final, evitando la acumulación innecesaria y garantizando el cumplimiento normativo.
• Preservación y conservación: Implementar estrategias para mantener la autenticidad e integridad a largo plazo, incluyendo migración de formatos y planes de preservación digital.
• Gestión del ciclo de vida documental: Desde la creación/captura hasta la disposición, integrando los datos no estructurados en sistemas de gestión documental que respeten principios archivísticos.

Estos procesos están alineados con estándares internacionales como la ISO 15489 (Gestión de documentos de archivo), que enfatiza un control sistemático y responsable de la información como evidencia organizacional.

Delegar esta responsabilidad solo a TI suele resultar en soluciones parciales: repositorios masivos sin contexto archivístico, búsquedas ineficaces o falta de control sobre la vida útil de los documentos.

El archivólogo, como especialista en la gestión de la memoria organizacional, es el profesional idóneo para liderar o colaborar estrechamente en estas iniciativas, integrando la perspectiva técnica con la archivística. Solo así el "contenido fantasma" deja de ser un lastre y se convierte en un recurso estratégico, accesible y confiable.

En resumen, organizar los datos no estructurados no es un problema tecnológico puro, sino un desafío archivístico. Las empresas que reconozcan el rol central del archivólogo en esta tarea no solo mitigan riesgos, sino que liberan el verdadero valor oculto de su información.

Las diferencias entre archivología (o archivística, según el término usado en diferentes contextos hispanohablantes) y TI (Tecnologías de la Información) son fundamentales, especialmente en la gestión de documentos y datos en organizaciones. Aunque ambas disciplinas interactúan cada vez más en entornos digitales, sus enfoques, objetivos, principios y competencias son distintos. A continuación, se presenta una comparación clara y estructurada.

1. Definición y objeto de estudio

Archivología / Archivística: Es la disciplina científica y profesional que estudia los archivos como conjuntos orgánicos de documentos generados por una persona, entidad o actividad (pública o privada). Se centra en la gestión del ciclo de vida documental completo: desde la creación, captura, clasificación, valoración, conservación, descripción, acceso y disposición final (incluyendo eliminación o transferencia a archivo histórico). El documento de archivo se entiende como evidencia y memoria de las actividades, con énfasis en su autenticidad, integridad, fiabilidad y contexto orgánico.

TI (Tecnologías de la Información): Es el conjunto de disciplinas y prácticas relacionadas con el desarrollo, implementación, mantenimiento y uso de sistemas informáticos, redes, software, hardware y datos. Se enfoca en la tecnología como herramienta para procesar, almacenar, transmitir y proteger información en general (datos estructurados, no estructurados, transaccionales, big data, etc.).

2. Enfoque principal

Archivología: Contextual y probatorio. Prioriza el porqué y el para qué de los documentos: su valor administrativo, legal, fiscal, probatorio e histórico. Busca preservar el contexto de creación (quién, cuándo, por qué y en qué función se generó el documento) para garantizar su valor como prueba.

TI: Técnico y operativo. Se centra en el cómo: eficiencia, rendimiento, escalabilidad, seguridad informática, accesibilidad rápida, automatización, análisis de datos y soporte tecnológico.

3. Principios y normas claves

Archivología: Se rige por principios archivísticos como procedencia, orden original, ciclo de vida documental, valoración y estándares como ISO 15489 (Gestión de documentos), ISO 30300 (Sistemas de gestión de documentos) y normativas nacionales de archivos (ej. tablas de retención documental).

TI: Se basa en estándares técnicos como ISO/IEC 27001 (seguridad de la información), ITIL (gestión de servicios TI), frameworks de desarrollo (Agile, DevOps), ciberseguridad, cloud computing y bases de datos.

4. Competencias y roles típicos

Archivólogo:

• Clasificación funcional y por series documentales.
• Valoración y elaboración de tablas de retención y disposición.
• Descripción archivística (metadatos contextuales, ISAD(G), NORMAS).
• Preservación a largo plazo (autenticidad digital, migración de formatos).
• Gestión de riesgos legales y cumplimiento normativo (acceso a información pública, protección de datos personales).

Profesional de TI:

• Diseño e implementación de infraestructuras (servidores, redes, cloud).
• Desarrollo de software y aplicaciones.
• Gestión de bases de datos y big data.
• Ciberseguridad, backups y recuperación de desastres.
• Soporte técnico y optimización de rendimiento.

5. Relación y complementariedad

La archivología no sustituye a TI, ni TI a la archivología. En la era digital, ambas son complementarias:

• TI proporciona las herramientas tecnológicas (sistemas de gestión documental electrónica - SGDE, ECM, repositorios digitales, IA para OCR o clasificación automática).

• La archivología aporta el marco conceptual y metodológico para que esos sistemas respeten los principios archivísticos y eviten perder el valor probatorio de los documentos (ej. un sistema tecnológico puede almacenar millones de archivos, pero sin clasificación archivística y metadatos adecuados, no se garantiza su fiabilidad como evidencia legal).

Muchas empresas cometen el error de pensar que un proyecto de gestión documental es "solo TI", cuando en realidad requiere liderazgo archivístico para definir procesos, políticas y controles. Tabla comparativa resumida 

 

Categoría	Archivología / Archivística	Tecnologías de la Información (TI)
Objeto principal	Documentos de archivo como evidencia orgánica.	Información y datos en sistemas tecnológicos.
Enfoque	Contextual, probatorio e histórico-legal.	Técnico, operativo y eficiente.
Ciclo de interés	Todo el ciclo de vida (creación $\rightarrow$ disposición).	Principalmente creación, almacenamiento y acceso.
Principios clave	Procedencia, orden original y valoración.	Escalabilidad, seguridad y rendimiento.
Normas representativas	ISO 15489, ISAD(G), Cuadros de Clasificación.	ISO 27001, ITIL, COBIT.
Riesgo si se ignora	Pérdida de valor probatorio y del contexto.	Fallos técnicos y brechas de seguridad.
Rol organizacional	Memoria institucional y cumplimiento legal.	Infraestructura y herramientas digitales.

En conclusión, mientras TI construye y mantiene el "cómo" digital, la archivología asegura el "qué", "por qué" y "para qué" de la información como patrimonio y evidencia confiable. Su colaboración es esencial para una gestión documental efectiva en el siglo XXI

Referencias bibliográficas

ISO 15489-1:2016. Información y documentación — Gestión de documentos de archivo — Parte 1: Conceptos y principios. International Organization for Standardization.

Box Blog / IDC (2023). "90% of your data is unstructured — and it's full of untapped value". Disponible en: https://blog.box.com/90-your-data-unstructured-and-its-full-untapped-value

IBM (s.f.). "Conquering the 3 core challenges of unstructured data". Disponible en: https://www.ibm.com/think/insights/conquering-3-core-challenges-unstructured-data

Pure Storage (s.f.). "¿Qué es la gestión de datos no estructurados? Herramientas, bases de datos y análisis". Disponible en: https://www.purestorage.com/es/knowledge/what-is-unstructured-data-management.html

Archivo General de la Nación (Colombia). Cartilla de Ordenación Documental. Disponible en: https://www.archivogeneral.gov.co/caja_de_herramientas/docs/5.%20organizacion/DOCUMENTOS%20TECNICOS/CARTILLA%20DE%20ORDENACION%20DOCUMENTAL.pdf

Athento (2025). "Información no estructurada: el gran desafío (y oportunidad) de las empresas en 2025". Disponible en: https://www.athento.com/es/informacion-no-estructurada-el-gran-desafio-y-oportunidad-de-las-empresas-en-2025

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Desclasificación de los Archivos Epstein se menciona a Costa Rica 324 veces en correos electrónicos, conversaciones telefónicas y expedientes judiciales

Costa Rica aparece citada 324 veces en los archivos Epstein: Lea lo que dicen

https://crhoy.com/
Álvaro Sánchez

Las desclasificación de los Archivos Epstein que hizo el Departamento de Justicia de los Estados Unidos dejó al descubierto decenas de documentos donde se menciona a Costa Rica 324 veces en correos electrónicos, conversaciones telefónicas y expedientes judiciales, según una búsqueda que realizó CR Hoy.

Gran parte de esas comunicaciones están relacionadas con la búsqueda de niñas de entre los 14 y 16 años para mantener relaciones sexuales, situación que fue confirmada por la Agencia de Investigaciones Federales de los Estados Unidos (FBI), que realizó una operación encubierta utilizando una falsa agencia de viajes llamada Costa Rica Taboo Vacations.

En varias de esas comunicaciones que, además, forman parte de varios expedientes judiciales en una Corte de La Florida, en Estados Unidos, se relata lo siguiente:

"D (persona que envía el correo) respondió a un anuncio en un periódico de Costa Rica Taboo Vacations, una agencia de viajes falsa dirigida por investigadores federales. D negoció y pagó un viaje a Costa Rica en el que planeaba tener relaciones sexuales con menores de 16 años. Hizo arreglos para que Taboo Vacations le proporcionara sexo con menores de edad con chicas costarricenses en EE. UU. D. organizó una reunión en un hotel. D. fue arrestado en el hotel", relata el archivo.

Los correos electrónicos desclasificados tienen fechas de entre el 2012 y 2015, según la documentación liberada por el Departamento de Justicia de los Estados Unidos.

Los Archivos Epstein (o Epstein files, en inglés) son una enorme colección de documentos, imágenes y vídeos relacionados con las investigaciones federales y judiciales del estadounidense Jeffrey Epstein, un financiero que fue condenado por delitos sexuales y murió en prisión en 2019 mientras esperaba un nuevo juicio por tráfico sexual de menores.

Los archivos incluyen materiales recopilados por el Departamento de Justicia de Estados Unidos y otras agencias durante décadas de investigaciones criminales. Entre ellos están: documentos de casos judiciales, registros de vuelo y listas de contactos, correos electrónicos y comunicaciones, fotografías e imágenes confiscadas de propiedades y vídeos relacionados con las investigaciones.

En total, la colección que se ha hecho pública hasta ahora supera 3 millones de páginas, con miles de imágenes y vídeos, aunque muchos siguen en el anonimato por razones legales y para proteger a las víctimas.

El viernes 30 de enero, elDepartamento de Justicia divulgó aproximadamente 3,5 millones de páginas de registros, lo que significa la liberación más grande de material hasta ahora conforme a la ley de transparencia. Los archivos se hicieron públicos principalmente por presión política y legal para aumentar la transparencia sobre los crímenes de Epstein y sus posibles conexiones con personas de alto perfil. El objetivo es que el público y los investigadores puedan revisar evidencia que anteriormente estaba sellada o inaccesible.

Menores en Costa Rica

Los documentos donde se menciona a Costa Rica contienen numerosos correos electrónicos sobre visitas de conocidos de Epstein al país, incluso, con quien fue su pareja, Ghislaine Maxwell, señalada como parte de la organización criminal que conseguía menores de edad en varias partes del mundo.

"El segundo caso se refiere a operaciones encubiertas de turismo sexual en las que los acusados ​​se inscribieron en unas Vacaciones Tabú, generalmente para ir a Costa Rica a tener relaciones sexuales con menores. Llamadas telefónicas a Costa Rica Taboo Vacations para organizar un viaje a Costa Rica con el fin de reunirse con prostitutas menores de edad es suficiente para demostrar violaciones. D llamó a una agencia de viajes para organizar un viaje a Costa Rica para tener relaciones sexuales con menores. D (quien se comunica con Epstein) mantuvo varias conversaciones telefónicas con la agencia de viajes. D compró boletos e hizo reservas en el hotel. D fue arrestado en el aeropuerto. D intentó concertar una cita para tener relaciones sexuales con menores de edad en Costa Rica a través de una falsa agencia de viajes", añaden los documentos.

El documento federal señala que el intercambio de comunicaciones se hizo con sujetos identificados como Derek, Wallace Strevell y Clarke. Alguno de ellos pudo ser agente federal de los Estados Unidos, ya que la agencia de viajes fue parte del engaño para la investigación.

Entre los documentos hay un correo electrónico, con fecha del 23 de junio del 2012, en el que una persona identificada como Danielsiad le envía a Epstein comentándole que se encuentra participando en el Miss Costa Rica:

"Estoy aquí participando para miss … Costa – Rica, disfruten París, ya saben mi posición, muy decepcionada. Les deseo todo lo mejor. Saludos cordiales Daniel", dice el correo.

Sin embargo, la fecha no coincide con la realización del concurso de belleza durante ese año. Según los reporte oficiales, la Gala de Coronación se llevó a cabo el 13 de abril del 2012.

Los archivos Epstein sí pueden tener repercusiones judiciales, pero no de forma automática ni inmediata. Depende mucho de qué contengan exactamente y cómo se usen. Según explica el Departamento de Justicia de los Estados Unidos, depende de la obtención de prueba que permita confirmar contactos de alto perfil e identificación de víctimas.

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