A medida que los agentes de IA pasan de pilotos a entornos productivos y actúan de forma autónoma y a gran velocidad, las empresas necesitan una nueva capa de confianza que les permita entender qué datos usa la IA, cómo se accede a ellos, qué riesgos existen y cómo recuperar información limpia y confiable cuando ocurre un incidente.
Según el reporte Data and AI Trust Gap, de Veeam, el 88% de las empresas ya usan o están piloteando agentes de IA, pero únicamente el 7% se consideran verdaderamente preparadas para ello, y el 95% afirman que los desafíos relacionados con datos ya han frenado su avance en inteligencia artificial. Estas cifras reflejan una brecha crítica entre la velocidad de adopción de la IA y la capacidad de los negocios para gobernar, proteger y recuperar los datos que la sostienen.
"Las organizaciones no tienen solamente un problema de adopción de IA: tienen un problema de confianza en IA. Para que la inteligencia artificial genere valor real y sostenible, las empresas deben poder confiar en los datos que la alimentan y en su capacidad para prepararlos, protegerlos, gobernarlos y recuperarlos con precisión", señaló Mauricio González, vicepresidente de Veeam para América Latina.
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El nuevo punto de control está en los datos: qué información existe, dónde reside, quién puede acceder a ella, qué agentes o aplicaciones la utilizan, qué políticas aplican y cómo recuperarla con precisión ante ransomware, errores humanos, amenazas internas, fallas operativas o comportamientos no autorizados de IA. Con esta visión, Veeam está construyendo una capa unificada de Data and AI Trust que conecta resiliencia, seguridad, gobernabilidad, cumplimiento y privacidad, ayudando a las organizaciones a avanzar de la simple protección de datos hacia una confianza operacional continua.
La propuesta de Veeam
Dentro de esto contexto, la compañía presentó 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 gestión de postura de seguridad de datos e IA, gobernabilidad, privacidad y cumplimiento, ofreciendo ayudar a las empresas a:
Detectar riesgos asociados con la IA, incluyendo comportamientos no autorizados, exposición de datos y actividad fuera de los parámetros aprobados.
Detectar riesgos asociados con R.O.T (Redundant, Obsolete, Trivial Data) junto con identificación y control de Shadow AI.
Preparar y proteger los datos que usan personas, aplicaciones y agentes de IA, aplicando controles, políticas y límites de acceso que reduzcan el riesgo.
Recuperar con precisión datos limpios y confiables, mediante capacidades de recuperación inmutable y point-in-time que no dependen de la propia explicación del agente o sistema afectado.
Este enfoque permite a las organizaciones fortalecer su preparación para la IA, mejorar su resiliencia frente a amenazas modernas y construir una base confiable para escalar la innovación de forma segura.
En la región, las empresas avanzan hacia entornos híbridos y multinube, incorporan automatización e inteligencia artificial en sus procesos críticos, y enfrentan al mismo tiempo mayores exigencias de seguridad, privacidad y cumplimiento. En este contexto, Veeam subrayó que la resiliencia de datos ya no puede abordarse de forma aislada: debe integrarse con la gobernabilidad, seguridad y confianza necesarias para operar en la era de la IA.
