{"id":47527,"date":"2026-09-23T11:00:00","date_gmt":"2026-09-23T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/smartfense.com\/?p=47527"},"modified":"2026-09-23T11:37:54","modified_gmt":"2026-09-23T09:37:54","slug":"lista-de-reincidentes-senuelo-o-persona","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartfense.com\/es-ar\/blog\/lista-de-reincidentes-senuelo-o-persona\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 la lista de \u00abreincidentes\u00bb habla m\u00e1s de los se\u00f1uelos que de las personas"},"content":{"rendered":"

Por qu\u00e9 la lista de \u00abreincidentes\u00bb habla m\u00e1s de los se\u00f1uelos que de las personas<\/h1>\n

Dos correos simulados salieron de la misma organizaci\u00f3n, hacia la misma poblaci\u00f3n de empleados, dentro del mismo programa de ocho meses. Uno avisaba que la contrase\u00f1a de Outlook estaba por vencer. Fall\u00f3 el 1,82% de quienes lo recibieron. El otro anunciaba un cambio en la pol\u00edtica de vacaciones. Fall\u00f3 el 30,80%.<\/p>\n

Las mismas personas. Un correo result\u00f3 casi diecisiete veces m\u00e1s enga\u00f1oso que el otro.<\/p>\n

El dato viene de un experimento controlado de 2025<\/a> sobre 19.789 empleados de una organizaci\u00f3n sanitaria de gran tama\u00f1o, que recibieron diez se\u00f1uelos distintos a lo largo de ocho meses. Y tiene una consecuencia inc\u00f3moda para cualquier tablero que ordene personas por cantidad de ca\u00eddas.<\/p>\n

Si el resultado depende tanto del correo, entonces una parte del puntaje de cada persona no es de esa persona.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 mide en realidad una lista de reincidentes?<\/h2>\n

Mide dos cosas sumadas: lo que hizo alguien y qu\u00e9 tan dif\u00edcil era lo que le toc\u00f3. El tablero las entrega juntas y no trae forma de separarlas.<\/p>\n

La tabla de ese estudio ordena los diez se\u00f1uelos por tasa de fallo y el recorrido completo va de 1,82% a 30,80%. La variaci\u00f3n no se explica por el tema. Dos correos de la misma familia, los dos sobre cambios en beneficios, dieron 7,62% y 30,80%.<\/p>\n

Los autores sacan de ah\u00ed una advertencia metodol\u00f3gica que vale citar tal como la escribieron, porque no es una lectura m\u00eda del dato. Se\u00f1alan que hacen falta una comparaci\u00f3n aleatorizada y un an\u00e1lisis estad\u00edstico cuidadoso para evaluar si el cambio en el resultado de una persona se debe al entrenamiento que recibi\u00f3 o a otros factores de confusi\u00f3n, como haber recibido despu\u00e9s mensajes m\u00e1s d\u00e9biles, que resultan m\u00e1s f\u00e1ciles de identificar.<\/p>\n

Traducido a la operaci\u00f3n de un programa: cuando alguien \u201cmejora\u201d entre dos campa\u00f1as, el dato disponible no dice si mejor\u00f3 la persona o si baj\u00f3 la dificultad. Y cuando empeora, tampoco.<\/p>\n

C\u00f3mo se construye un puntaje que aguante esa objeci\u00f3n es un problema de ingenier\u00eda de datos, y est\u00e1 tratado en qu\u00e9 necesita un puntaje de riesgo humano fiable<\/a>. Ac\u00e1 me interesa lo que pasa despu\u00e9s, cuando ese n\u00famero se convierte en un nombre dentro de una lista.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 caer dos veces dice menos de lo que parece?<\/h2>\n

Porque la etiqueta de reincidente depende de cu\u00e1ntas oportunidades hubo de ganarla.<\/p>\n

En el mismo estudio, al cabo del primer mes hab\u00eda fallado al menos una vez el 9,7% de la poblaci\u00f3n. Al octavo, el 56%, que son 11.077 personas de 19.789. El 25,9% fall\u00f3 al menos dos simulaciones, el 9,8% al menos tres y el 3,5% al menos cuatro. Una persona fall\u00f3 todas.<\/p>\n

La conclusi\u00f3n que sacan los autores es que quien evit\u00f3 los primeros correos no necesariamente evitar\u00e1 los siguientes. Con tiempo y esfuerzo suficientes, dicen, un atacante lograr\u00eda enga\u00f1ar a una fracci\u00f3n grande de los empleados de una organizaci\u00f3n.<\/p>\n

Hay un segundo dato que muestra lo mismo desde otro \u00e1ngulo. Un estudio de quince meses en una empresa<\/a>, con 14.733 participantes y ocho simulaciones por persona, encontr\u00f3 que 1.448 personas cayeron dos veces o m\u00e1s. Ese n\u00famero es el 30,62% de quienes hab\u00edan ca\u00eddo al menos una vez, no del total. La distinci\u00f3n importa, porque las dos formas de contarlo circulan como si fueran la misma y producen titulares muy distintos.<\/p>\n

Ah\u00ed est\u00e1 el problema del corte. Lo que la lista separa son quienes acumularon exposici\u00f3n desafortunada primero, y eso se parece poco a un grupo estable de personas propensas.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 sesgo hace que el tablero se lea como un rasgo de la persona?<\/h2>\n

El sesgo de correspondencia: la tendencia a inferir una disposici\u00f3n estable de alguien a partir de una conducta que la situaci\u00f3n explica igual de bien.<\/p>\n

Es uno de los hallazgos m\u00e1s s\u00f3lidos de la psicolog\u00eda social y se demostr\u00f3 por primera vez en 1967, con un dise\u00f1o que se parece bastante a lo que hace un tablero. A un grupo de personas se le dio a leer un ensayo a favor o en contra del r\u00e9gimen cubano y se le pidi\u00f3 estimar qu\u00e9 pensaba de verdad quien lo hab\u00eda escrito. Aunque se les dijera que la posici\u00f3n del ensayo hab\u00eda sido asignada, y que quien escrib\u00eda no hab\u00eda elegido nada, igual le atribu\u00edan esa opini\u00f3n.<\/p>\n

La replicaci\u00f3n a gran escala de 2018<\/a> repiti\u00f3 el dise\u00f1o con otro tema de debate y volvi\u00f3 a obtener el efecto sobre 7.197 participantes, con un tama\u00f1o de 1,82 en la escala de Cohen, donde 0,8 ya se considera grande. Saber que la situaci\u00f3n obligaba no evit\u00f3 que se leyera la conducta como car\u00e1cter.<\/p>\n

El problema de un tablero de reincidentes est\u00e1 en c\u00f3mo se interpreta. Un registro de conductas se lee como un registro de personas, y esa lectura ocurre igual aunque quien mira sepa que el se\u00f1uelo era dif\u00edcil.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 le pasa al programa cuando la etiqueta se vuelve intervenci\u00f3n?<\/h2>\n

El estudio de los quince meses midi\u00f3 exactamente eso y el resultado fue el contrario del esperado. Los participantes que recibieron la p\u00e1gina de entrenamiento inmediatamente despu\u00e9s de caer terminaron con tasas de clic y de acci\u00f3n peligrosa m\u00e1s altas que las de quienes no la recibieron.<\/p>\n

El experimento de 2025 midi\u00f3 lo mismo con otro dise\u00f1o y encontr\u00f3 un efecto en la direcci\u00f3n correcta, aunque muy chico. La diferencia absoluta entre el grupo de control y los grupos entrenados fue de 1,7 puntos porcentuales sobre todos los correos. Ese mismo trabajo tampoco encontr\u00f3 relaci\u00f3n entre haber completado hace poco la formaci\u00f3n anual obligatoria y fallar menos.<\/p>\n

Los dos resultados dejan en pie la posibilidad de ense\u00f1ar y acotan d\u00f3nde. El circuito habitual, marcar a quien cay\u00f3 y mostrarle una p\u00e1gina en ese momento, es la parte del programa con menos evidencia a favor, y en un caso con evidencia en contra.<\/p>\n

Sobre lo que la etiqueta produce en quien la recibe hay un l\u00edmite que conviene declarar. Lo medido es el efecto sobre la conducta posterior. El mecanismo interno que lo explica queda fuera del alcance de los dos estudios. Si el efecto viene de la verg\u00fcenza, del apuro por cerrar la ventana o de haber aprendido que la consecuencia de caer es un tr\u00e1mite de dos minutos, la evidencia disponible no lo resuelve.<\/p>\n

Lo que s\u00ed est\u00e1 claro es la asimetr\u00eda de costos. Una etiqueta mal puesta sobre quien recibi\u00f3 se\u00f1uelos dif\u00edciles cuesta m\u00e1s que el n\u00famero que corrige, porque el canal que el programa m\u00e1s necesita es el voluntario. En el h\u00e1bito de reportar sin respuesta<\/a> est\u00e1 desarrollado qu\u00e9 pasa con ese canal cuando la organizaci\u00f3n no devuelve nada.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se puede hacer con esa lista sin convertirla en una etiqueta?<\/h2>\n

La lista sirve, con tres condiciones que se pueden verificar antes de usarla.<\/p>\n

    \n
  1. Registrar la dificultad del se\u00f1uelo junto al resultado.<\/strong> Sin ese dato, el n\u00famero de una persona no es comparable ni con el de ella misma en otra campa\u00f1a. Es el requisito que habilita todo lo dem\u00e1s, y hoy suele faltar.<\/li>\n
  2. Comparar a cada persona contra su propio historial, bajo se\u00f1uelos equivalentes.<\/strong> Un ranking entre compa\u00f1eros mezcla las dos variables y devuelve un orden que depende de qu\u00e9 le toc\u00f3 a cada uno. La serie propia de alguien, medida con dificultad comparable, es una se\u00f1al mucho m\u00e1s limpia.<\/li>\n
  3. Que la consecuencia de aparecer sea contenido asignado y no una marca.<\/strong> La diferencia operativa est\u00e1 en qui\u00e9n lo ve y para qu\u00e9. Un plan que cambia porque a esa persona le falta un tema es distinto de una condici\u00f3n que la acompa\u00f1a de campa\u00f1a en campa\u00f1a.<\/li>\n<\/ol>\n

    El tablero de SMARTFENSE es un buen sitio para aplicar el argumento, porque tiene las dos piezas. El hub de reportes<\/a> incluye una ficha 360\u00b0 por usuario que integra el riesgo, la resiliencia, las simulaciones, la formaci\u00f3n y la actividad proactiva, y tambi\u00e9n una lista priorizada de usuarios para intervenir. Esa lista es exactamente el objeto del que habla esta pieza, y la tercera condici\u00f3n es la que decide si esa lista ayuda o estorba.<\/p>\n

    La salida est\u00e1 en c\u00f3mo se resuelve la intervenci\u00f3n. Smart Path<\/a> eval\u00faa a cada persona una vez por d\u00eda y le asigna contenido sin repetir lo que ya hizo, dentro de un presupuesto mensual de minutos. El criterio es lo que a cada quien le falta del plan. Decide persona por persona y no por grupo, que es la forma de personalizar que no necesita etiquetar a nadie.<\/p>\n

    Queda una pregunta abierta, y es de dise\u00f1o de producto m\u00e1s que de psicolog\u00eda. La dificultad del se\u00f1uelo se mide y se publica. El estudio de 2025 la trae campa\u00f1a por campa\u00f1a, y cualquier programa que repita un se\u00f1uelo la tiene a mano. Lo que hay que revisar es si ese dato viaja pegado al registro de cada persona, que es lo que har\u00eda comparables dos resultados. Vale la pena pregunt\u00e1rselo a cualquier tablero, incluido el nuestro.<\/p>\n

    Sobre qu\u00e9 indicadores mirar en lugar de la tasa de clic ya escribi\u00f3 Nicol\u00e1s en \u00bftu programa de awareness est\u00e1 midiendo lo que importa?<\/a>, y la variable que ninguno de esos indicadores captura la trabaj\u00e9 en la variable que predice la conducta segura<\/a>. Esta pieza se ocupa del paso anterior a los dos. Antes de preguntar qu\u00e9 indicador mirar, conviene saber de qui\u00e9n habla el que ya tenemos.<\/p>\n

    Un tablero que ordena personas por cantidad de ca\u00eddas est\u00e1 describiendo, sin decirlo, el cat\u00e1logo de correos que eligi\u00f3 mandar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    La tasa de fallo de una simulaci\u00f3n var\u00eda de 1,8% a 30,8% seg\u00fan el se\u00f1uelo. Qu\u00e9 mide entonces una lista de reincidentes y qu\u00e9 se puede hacer con ella.<\/p>\n","protected":false},"author":32,"featured_media":47525,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[3,198],"tags":[2257,1954,2073,1932,2077,1934],"class_list":["post-47527","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","tag-ciberpsicologia","tag-comportamiento-humano-es-ar","tag-metricas-de-seguridad","tag-psicologia-cognitiva-es-ar","tag-riesgo-humano","tag-simulaciones-de-phishing-es-ar"],"acf":[],"yoast_head":" \nReincidentes en simulaciones de phishing: qu\u00e9 mide la lista<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La tasa de fallo de una simulaci\u00f3n var\u00eda de 1,8% a 30,8% seg\u00fan el se\u00f1uelo. 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