La creciente adopción de sistemas de aprendizaje federado sobre datos de grafos ha planteado un desafío crítico: garantizar que la información de un usuario se elimine por completo cuando este decide abandonar el sistema, respetando normativas como el GDPR o la CCPA. Sin embargo, los métodos tradicionales de desaprendizaje automático suelen degradar el rendimiento global, problema que se agrava en entornos de grafos debido al paso de mensajes local y la colaboración global de modelos. Investigaciones recientes proponen dos ajustes clave: orientar las actualizaciones de desaprendizaje en direcciones ortogonales a los gradientes de otros datos, y emplear clientes virtuales mantenidos por el servidor central para preservar la topología del grafo sin exponer información de entidades eliminadas. Estas innovaciones demuestran que es posible lograr una eliminación robusta sin afectar la utilidad del modelo. En un contexto empresarial, tales técnicas son fundamentales para construir sistemas de inteligencia artificial y ciberseguridad que cumplan con estándares de privacidad. En Q2BSTUDIO, desarrollamos aplicaciones a medida y ofrecemos ia para empresas que integran principios de privacidad desde el diseño, junto con servicios cloud aws y azure para garantizar escalabilidad y seguridad. Además, nuestros servicios inteligencia de negocio, como power bi, permiten visualizar datos sin comprometer la confidencialidad. La combinación de agentes IA y software a medida facilita la implementación de mecanismos de desaprendizaje federado, protegiendo a los usuarios en cada etapa del ciclo de vida del dato. Este enfoque no solo mitiga riesgos de reidentificación, sino que también refuerza la confianza en soluciones colaborativas de aprendizaje distribuido.