Source: Deutsche Nachrichten
El 7 de julio de 2026, poco antes de las nueve de la mañana, un hombre llamado Juan Carlos Santos se presentó ante el Tribunal Oral Federal 7, en Comodoro Py, para declarar como testigo en la causa conocida como Cuadernos. Cuando los jueces le preguntaron si había trabajado en la AFIP —hoy ARCA— en 2018, Santos respondió que no, una y otra vez, hasta que finalmente aclaró la situación: “se equivocaron de Juan Carlos Santos”. El tribunal había citado a un homónimo: una persona con el mismo nombre y apellido que el testigo que realmente necesitaba, pero sin ninguna relación con el caso. Según la cobertura periodística disponible, los jueces se disculparon y el testigo equivocado se retiró del edificio, mientras la audiencia siguió su curso con el declarante correcto media hora después.
El episodio tiene algo de anecdótico —un tribunal pidiendo disculpas en vivo por citar a la persona equivocada—, pero describe con bastante precisión un problema que en el mundo del compliance corporativo ocurre con mucha más frecuencia de la que se admite, aunque casi nunca de forma tan visible. Cuando un sistema de verificación de antecedentes, de listas de sanciones o de personas expuestas políticamente encuentra una coincidencia de nombre, esa coincidencia no es, por sí sola, una identificación. Es un indicio que todavía necesita confirmarse.
La escala del problema en la Argentina no es menor. Según un relevamiento del Registro Nacional de las Personas (RENAPER) sobre los apellidos registrados en el país, existen 348.288 apellidos distintos, pero la distribución está lejos de ser pareja: los diez apellidos más comunes —González, Rodríguez, Gómez, Fernández, López, Martínez, Díaz, Pérez, Sánchez y Romero— concentran el 10,4% de la población, y el 79% de los argentinos lleva un apellido que comparten al menos otras 500 personas. Dicho de otro modo: en un país con más de 46 millones de habitantes, la probabilidad de que dos personas completamente distintas compartan nombre y apellido no es una rareza estadística, es una certeza matemática. Cualquier proceso que dependa exclusivamente de un nombre para tomar una decisión sobre una persona está, en los hechos, apostando a que ese nombre sea único, cuando los propios datos oficiales muestran que casi nunca lo es.
Ese problema se vuelve particularmente sensible en los procesos de debida diligencia que exige la normativa argentina de prevención de lavado de activos. La Unidad de Información Financiera actualizó en 2024, mediante la Resolución 192/2024, el régimen aplicable a las personas expuestas políticamente (PEP): funcionarios de primer nivel nacional, provincial y municipal, autoridades partidarias y sindicales, y sus familiares directos hasta segundo grado, que mantienen esa condición durante el ejercicio del cargo y hasta dos años después de dejarlo. Lo relevante para esta discusión es que la propia UIF aclara que no mantiene una base de datos centralizada de personas expuestas políticamente: la responsabilidad de identificarlas recae en cada sujeto obligado —bancos, entidades financieras, compañías de seguros, entre otros—, que debe cruzar la información declarada por el cliente con fuentes públicas y con sus propios procesos de control. Ese cruce, en la práctica, suele empezar por el nombre, exactamente el dato que menos garantías de unicidad ofrece.
Lo mismo ocurre, con matices, en el control de listas de sanciones internacionales o de antecedentes penales: un sistema de screening recorre bases públicas o privadas en busca de coincidencias entre el nombre de una persona y el de alguien que figura en un registro de riesgo, y cuando encuentra una, la reporta. El error que suele cometerse después no es del sistema, sino de quien interpreta su resultado: tratar esa coincidencia como si fuera automáticamente una confirmación. En la jerga de la industria de verificación de identidad, este proceso se conoce como matching, y su principal limitación es bien conocida: un match por nombre exacto, sin ningún otro dato que lo acompañe, genera tantos falsos positivos como para volverse prácticamente inútil si se usa solo. Reducir ese ruido requiere identificadores adicionales —número de documento, fecha de nacimiento, nacionalidad, domicilio declarado— que permitan distinguir entre dos personas que comparten nombre, y todavía así, cuando esos datos adicionales no están disponibles o son parciales, la única forma confiable de resolver la duda es que una persona revise el caso puntual, no que el sistema lo decida solo.
Esto conecta directamente con un principio que la Ley de Protección de Datos Personales 25.326 establece en su artículo 4: los datos personales deben ser ciertos, adecuados, pertinentes y actualizados en relación con la finalidad para la que se recolectan. Un resultado de screening que asocia a una persona con un antecedente, una sanción o una condición de riesgo sin haber confirmado que se trata efectivamente de esa persona, y no de un homónimo, no cumple con ese estándar de certeza, por más que la coincidencia de nombre sea técnicamente exacta. La ley también reconoce, en su artículo 14, el derecho del titular a acceder a la información que existe sobre él y a solicitar su rectificación cuando es inexacta: un mecanismo pensado, entre otras cosas, para situaciones exactamente como la de Juan Carlos Santos, donde alguien termina asociado —aunque sea transitoriamente— a un proceso que no le corresponde.
Vale la pena decir con la misma claridad qué es lo que este problema no habilita. No es un argumento para dejar de hacer verificaciones de identidad, listas de riesgo o antecedentes: esas herramientas siguen siendo necesarias y, en varios sectores regulados, obligatorias. Tampoco es un argumento para pedir más datos de los estrictamente necesarios con la excusa de “estar seguros”: el mismo principio de proporcionalidad que exige la Ley 25.326 sigue aplicando, y la solución al problema de los falsos positivos no es acumular información indiscriminada sobre una persona, sino contar con los identificadores puntuales —documento, fecha de nacimiento— que permiten distinguir a un candidato o cliente real de alguien que solo comparte su nombre.
En el ámbito del background screening y la gestión de riesgo humano, este es precisamente el tipo de situación donde la combinación entre procesos automatizados y revisión humana especializada cumple una función concreta, y no meramente decorativa. Un sistema puede recorrer miles de registros en segundos y señalar coincidencias; lo que no puede hacer de forma confiable, sin datos adicionales, es determinar si esa coincidencia corresponde efectivamente a la persona que se está evaluando. Empresas especializadas en este tipo de verificación, como Validato, describen su trabajo incorporando justamente esa doble instancia: recolección automatizada de información y una revisión humana que analiza los casos donde el resultado no es unívoco, en lugar de tratar cualquier coincidencia de nombre como una conclusión cerrada.
El episodio de Comodoro Py terminó, para el testigo equivocado, en una disculpa y media hora perdida. En un proceso de contratación, de apertura de cuenta bancaria o de debida diligencia sobre un proveedor, un error del mismo tipo —tratar una coincidencia de nombre como una identificación confirmada— puede significar el rechazo de un candidato honesto, la pérdida de un cliente legítimo o una decisión de negocio tomada sobre una base equivocada, sin que nadie se disculpe en vivo por el error. En compliance, encontrar una coincidencia no equivale a identificar a una persona. Confundir esas dos cosas no es un detalle técnico: es, en los hechos, tomar una decisión sobre alguien que probablemente no es quien el sistema cree que es.
Fuentes y marco normativo consultado:
Cadena 3 Argentina, “Insólito error en la causa Cuadernos: citaron a un hombre que se llamaba igual” (7 de julio de 2026); RENAPER / Argentina.gob.ar, “El Renaper relevó los apellidos más predominantes por provincia y contabilizó más de 340 mil diferentes”; Resolución UIF N° 192/2024 sobre Personas Expuestas Políticamente, y Argentina.gob.ar, “Personas Expuestas Políticamente”; Ley N° 25.326 de Protección de Datos Personales, artículos 4 y 14.