La inteligencia artificial está avanzando desde los proyectos piloto hacia entornos donde los agentes pueden tomar decisiones, ejecutar tareas y operar a gran velocidad. Sin embargo, para que esta autonomía genere resultados confiables, las empresas necesitan saber qué datos utiliza la IA, dónde se encuentran, quién puede acceder a ellos y cómo recuperarlos si ocurre un incidente.
Ese fue el eje de VeeamON Tour México, encuentro en el que Veeam reunió a clientes, socios, líderes tecnológicos y especialistas de la industria para presentar su visión de confianza en datos e IA. La compañía sostiene que el reto actual no es únicamente adoptar inteligencia artificial, sino construir una base que permita prepararla, protegerla, gobernarla y recuperarla con precisión.
La brecha entre adoptar IA y confiar en ella
De acuerdo con el reporte Data and AI Trust Gap de Veeam, 88 % de las empresas ya utilizan o están probando agentes de IA. No obstante, apenas 7 % se consideran verdaderamente preparadas para trabajar con ellos, mientras que 95 % reconocen que los desafíos relacionados con los datos ya han frenado sus avances en inteligencia artificial.
Estas cifras reflejan una diferencia importante entre la velocidad con la que las organizaciones incorporan nuevas herramientas y su capacidad para mantener bajo control la información que las alimenta. Una empresa puede poner en marcha un agente de IA en poco tiempo, pero eso no significa que tenga visibilidad completa sobre sus fuentes de datos, sus permisos, sus políticas o sus mecanismos de recuperación.
Mauricio González, vicepresidente de Veeam para América Latina, explicó que las organizaciones no enfrentan solamente un problema de adopción de IA, sino de confianza en IA. Para que la tecnología genere valor real y sostenible, señaló, las empresas deben confiar tanto en los datos que la alimentan como en su capacidad para prepararlos, protegerlos, gobernarlos y recuperarlos con precisión.
Bajo esta perspectiva, VeeamON Tour LATAM presentó la convergencia entre seguridad y resiliencia de datos como una pieza central para operar en la era de los agentes inteligentes.
El nuevo punto de control está en los datos
La visión de Veeam parte de preguntas que se vuelven más relevantes conforme aumenta la autonomía de la inteligencia artificial: qué información existe, dónde reside, quién puede acceder a ella, qué agentes o aplicaciones la utilizan, qué políticas se aplican y cómo recuperar los datos correctos ante una emergencia.
La empresa considera que estos controles deben contemplar amenazas como el ransomware, los errores humanos, las amenazas internas, las fallas operativas y los comportamientos no autorizados de la IA.
Por ello, Veeam está construyendo una capa unificada de Data and AI Trust que conecta resiliencia, seguridad, gobernabilidad, cumplimiento y privacidad. El objetivo es que las organizaciones pasen de proteger sus datos de manera aislada a establecer una confianza operacional continua.
Este enfoque resulta especialmente relevante para empresas que trabajan con entornos híbridos y multinube, automatizan procesos críticos e incorporan inteligencia artificial en distintas áreas. En estos escenarios, la información puede distribuirse entre centros de datos, nubes públicas, servicios privados, aplicaciones empresariales y agentes autónomos, lo que aumenta la complejidad para identificar riesgos y mantener una supervisión consistente.
Veeam DataAI Command Platform reúne protección, control y recuperación
Durante el tour, Veeam presentó su visión para Veeam DataAI™ Command Platform, diseñada para ofrecer una capa de confianza para datos e IA en entornos empresariales modernos.
La plataforma combina las capacidades de resiliencia de datos de Veeam con la gestión de la postura de seguridad de datos e IA, la gobernabilidad, la privacidad y el cumplimiento. Su propuesta contempla cuatro áreas principales:
- Detección de riesgos asociados con la IA: identifica comportamientos no autorizados, exposición de datos y actividad fuera de los parámetros aprobados.
- Control de datos redundantes, obsoletos o triviales: detecta riesgos relacionados con R.O.T. —Redundant, Obsolete, Trivial Data— y ayuda a identificar y controlar la llamada Shadow AI, es decir, el uso de herramientas de inteligencia artificial fuera de los procesos aprobados por una organización.
- Preparación y protección de datos: aplica controles, políticas y límites de acceso sobre la información utilizada por personas, aplicaciones y agentes de IA.
- Recuperación precisa: utiliza capacidades de recuperación inmutable y point-in-time para restaurar datos limpios y confiables sin depender de la explicación del agente o del sistema afectado.
La recuperación inmutable busca impedir que los datos protegidos sean alterados, mientras que la recuperación point-in-time permite volver a un momento específico para recuperar información previa a una falla, ataque o modificación no autorizada. En conjunto, estas capacidades buscan dar a las empresas una ruta más controlada para restaurar operaciones.
La resiliencia de datos debe acompañar a la inteligencia artificial
Veeam subrayó que la resiliencia de datos ya no puede gestionarse como una función separada de la seguridad, la gobernabilidad y el cumplimiento. Cuando los agentes de IA participan en procesos críticos, las organizaciones necesitan establecer límites claros para sus acciones y contar con mecanismos que permitan revisar qué ocurrió.
La confianza en datos e IA también implica validar continuamente que la información utilizada sea adecuada, que los accesos estén controlados y que las políticas se cumplan incluso cuando los sistemas operen de forma automatizada.
Desde esta perspectiva, la plataforma busca ayudar a las empresas a fortalecer su preparación para la inteligencia artificial, mejorar su capacidad de respuesta frente a amenazas modernas y crear una base para escalar la innovación con menor exposición al riesgo.
El evento incluyó sesiones con expertos, conversaciones con socios de negocio, casos de uso y espacios de networking. Estas actividades estuvieron orientadas a ayudar a clientes y socios a definir estrategias para reducir riesgos, prepararse ante incidentes y habilitar el uso seguro de IA a escala.
Una plataforma para proteger el ciclo de vida de los datos
Veeam se presenta como una compañía de confianza en datos e IA que conecta seguridad, gobernabilidad, cumplimiento, privacidad y resiliencia mediante inteligencia compartida en todo el entorno de datos.
Su propuesta contempla establecer, operacionalizar y validar continuamente la confianza en la información para que pueda utilizarse de forma segura y contribuir a acelerar la adopción de inteligencia artificial.
En la era de los agentes, la empresa sostiene que la seguridad comienza con los datos. Como parte de este enfoque, Veeam integra controles de acceso y protección basados en políticas, flujos de trabajo de gobernabilidad, medidas de privacidad e informes de cumplimiento con capacidades de resiliencia.
La compañía también ofrece inteligencia contextual sobre datos e identidades, automatización de acciones de gobernabilidad y remediación, así como recuperación precisa para restablecer rápidamente las operaciones con información limpia y confiable después de ataques de ransomware, desastres, amenazas internas, agentes maliciosos o errores humanos.
Con sede en Seattle y oficinas en más de 30 países, Veeam protege a más de 550,000 clientes en todo el mundo, incluidos 80 % de las empresas Fortune 500. Para conocer más información, visita el sitio oficial de Veeam. La compañía también tiene presencia en LinkedIn como @veeam-software y en X como @veeam.
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Fuente: Veeam