Formatos de trabajo y alcance técnico
No es una demo de producto ni una charla motivacional. Cada taller se arma alrededor de un caso concreto: alta de cuenta en un broker, validación de identidad en una apertura remota, o revisión de un flujo que ya está en producción y empieza a mostrar intentos de suplantación con retratos generados. Se trabaja con capturas reales, registros de sesión y criterios de aceptación que el equipo ya usa.
Revisamos cómo se toman las muestras de rostro y voz en el alta: orden de pasos, iluminación esperada, tiempo máximo tolerado por el usuario y puntos donde se pierde la sesión. El objetivo es detectar dónde un atacante con una máscara 3D o un video pregrabado tiene margen para colarse sin que el sistema lo note.
Armamos un set de intentos de suplantación con generadores de retratos, deepfakes de baja calidad y máscaras impresas. Se ejecutan contra el flujo real y se registra qué pasa: qué rechaza el motor, qué pasa como válido y qué queda en zona gris. Esa zona gris suele ser el hallazgo más útil del taller.
Con los resultados en mano, ajustamos umbrales de confianza, reglas de reintento y criterios de escalado a revisión manual. No se trata de subir todo al máximo, sino de encontrar un punto donde el usuario legítimo no quede afuera y el intento sintético no pase. Ese equilibrio se documenta con casos de prueba reproducibles.
El taller cierra con un registro escrito: qué se probó, qué falló, qué se cambió y qué queda pendiente. Incluye criterios para volver a correr las pruebas cuando cambie el motor, el proveedor de captura o el marco regulatorio de la plaza donde se registran inversores.
Si querés ver cómo aplicamos este enfoque en casos concretos, revisá el método de trabajo o consultá los recursos técnicos que usamos como base.
Antes de reservar una sesión conviene saber dónde trazamos la línea. En este taller trabajamos con grabaciones de onboarding reales, no con demos de laboratorio: clips de 8 a 20 segundos, iluminación irregular, usuarios que giran la cabeza a mitad del reto. Todo lo que sigue son aclaraciones operativas que suelen generar dudas cuando un equipo de compliance o de producto llega por primera vez.
Cada encargo sigue una secuencia fija. No es un protocolo rígido, pero sí un orden que evita rehacer capturas, repetir sesiones con el inversor y dejar cabos sueltos en el informe final.
El taller cubre desde la recepción del material hasta la entrega del dictamen técnico. Los pasos siguientes describen qué ocurre en cada tramo y qué se necesita de la otra parte para avanzar.
Se recibe la solicitud con el contexto del proceso e-KYC: plataforma utilizada, tipo de captura (selfie en vivo, video corto, secuencia guiada), y el motivo puntual de la revisión. En este tramo se aclara si se audita un caso aislado, un lote de intentos fallidos o un flujo completo de onboarding. Sin esta delimitación, cualquier análisis posterior queda desenfocado.
Se organizan los archivos recibidos, se verifica la integridad de los frames y se fijan los criterios de contraste: artefactos de síntesis, coherencia temporal entre parpadeo y microgestos, respuesta a estímulos de profundidad. Cuando el material viene comprimido o recortado, se documenta esa limitación antes de seguir, porque condiciona lo que se puede afirmar después.
El análisis se hace en capas separadas: primero la señal visual cruda, después la consistencia entre canales (movimiento, textura de piel, respuesta pupilar), y por último la comparación con patrones conocidos de generación sintética o máscaras 3D. Cada capa deja registro propio, de modo que un hallazgo pueda rastrearse hasta el fragmento exacto que lo sustenta.
Se agenda una instancia breve para revisar los hallazgos preliminares junto a quien encargó el análisis. Sirve para contrastar interpretaciones, ajustar preguntas y descartar hipótesis que el contexto operativo invalida. No es una presentación cerrada: es una mesa de trabajo donde se corrigen supuestos antes de fijar conclusiones.
El resultado se entrega como informe escrito con evidencia referenciada, nivel de confianza por hallazgo y recomendaciones concretas: ajustes en el flujo de captura, umbrales de tolerancia, o criterios de escalado manual. El documento está pensado para que un equipo de cumplimiento pueda usarlo sin traducción adicional.
Cuando el caso lo requiere, se acuerda una revalidación posterior para verificar que los cambios aplicados al flujo realmente modifican el comportamiento observado. Este paso cierra el ciclo y evita que las recomendaciones queden como sugerencias sin efecto medible.
Si querés ver cómo se aplica este esquema en casos concretos, podés revisar el enfoque de trabajo o consultar los recursos publicados.
Ver el enfoque de análisis Recursos y material de referenciaEstos comentarios vienen de equipos que llegaron con un problema concreto: una verificación de liveness que fallaba en el momento de abrir cuenta, o un proceso de e-KYC que dejaba pasar intentos con máscaras 3D. No son opiniones sueltas; cada uno describe qué se probó, qué se descartó y qué quedó funcionando en producción.
Llegamos con una tasa de rechazo alto en la validación de rostro durante el alta de cuentas. En el taller revisamos cómo se comportaba el modelo frente a iluminación lateral y a videos pregrabados. Terminamos ajustando el umbral de detección de profundidad y añadiendo una comprobación de microexpresiones. La caída de intentos fraudulentos fue notoria en las primeras dos semanas.
Nuestro problema no era el algoritmo, era el flujo. El equipo del taller nos ayudó a mapear cada paso del onboarding y a detectar dónde se colaba una captura sintética. Reordenamos la secuencia de captura y agregamos una verificación pasiva antes del envío de documentos. Menos fricción para el usuario real y menos huecos para el fraude.
Nos interesaba entender cómo se defienden las plataformas ante retratos generados por IA. En las sesiones prácticas probamos varios modelos de detección de artefactos y comparamos resultados con casos reales de nuestra base. Salimos con un criterio claro sobre qué señales priorizar y cuáles descartar por falsos positivos.
El taller nos sirvió para ordenar la documentación de cumplimiento. Teníamos pruebas dispersas y sin trazabilidad. Ahora cada verificación de liveness queda registrada con su resultado y su contexto, lo que nos facilita las auditorías y las respuestas a los reguladores cuando piden evidencia del proceso.
Vine con dudas sobre si valía la pena cambiar el proveedor de e-KYC. Después de las sesiones entendí que el problema estaba en la configuración, no en la herramienta. Ajustamos parámetros, reentrenamos con muestras propias y el rendimiento mejoró sin migrar nada. Eso nos ahorró tiempo y discusiones internas.