La convergencia entre realidad aumentada y modelos de lenguaje avanzados ha abierto una nueva frontera en las amenazas digitales, donde los atacantes pueden capturar información contextual del entorno mediante dispositivos AR y procesarla con inteligencia artificial para construir perfiles precisos de sus víctimas en tiempo real. Este tipo de ataques de ingeniería social supera las defensas tradicionales basadas en roles o en seguimiento de flujos de datos, porque opera en un ecosistema opaco donde las inferencias del modelo no son auditables y los sensores del dispositivo están fuera del control del usuario promedio. Frente a este escenario, surgen aproximaciones como UNSEEN, que propone una defensa de pila cruzada articulada en tres capas: un control de acceso identitario sobre los sensores del dispositivo AR, un mecanismo de desaprendizaje en el LLM para suprimir perfiles sensibles sin reentrenar completamente el modelo, y salvaguardas de ejecución para los agentes conversacionales que limitan estrategias manipulativas en tiempo real. Sin embargo, más allá de la investigación académica, la protección efectiva exige traducir estos conceptos en arquitecturas de ciberseguridad robustas y adaptables a entornos corporativos. En Q2BSTUDIO entendemos que la ciberseguridad moderna ya no puede separarse de la inteligencia artificial para empresas, especialmente cuando los vectores de ataque se vuelven dinámicos y personalizados. Por eso desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida que integran agentes IA capaces de detectar patrones de ingeniería social en conversaciones, además de utilizar servicios cloud AWS y Azure para desplegar modelos de lenguaje con capas de protección adicionales. Nuestro enfoque combina servicios de inteligencia de negocio con Power BI para monitorizar indicadores de riesgo en tiempo real, y ofrecemos soluciones de automatización de procesos que permiten implementar políticas de desaprendizaje selectivo sin interrumpir la operación. La defensa contra ataques AR-LLM no es solo un reto técnico, sino una oportunidad para repensar cómo diseñamos sistemas donde la privacidad y la seguridad sean arquitectónicas, no añadidos posteriores. En ese camino, contar con un aliado tecnológico que domine tanto la infraestructura cloud como el desarrollo de agentes inteligentes marca la diferencia entre reaccionar tarde o prevenir de forma proactiva.