Por Dave Russell, vicepresidente Senior y director de Estrategia en Veeam

Hay nuevas demandas de datos, pero es la misma cuerda floja. Mantener los datos seguros y de fácil acceso ha sido un reto para las empresas desde que los primeros archivos en papel fueron almacenados. En los últimos 20 años esto ciertamente se ha vuelto mucho más complejo de manejar: la digitalización significa que la gran cantidad de datos recopilados, almacenados y utilizados ha crecido de forma exponencial. Y ahora estamos viendo otro aumento repentino: el de los datos debido a la adopción generalizada de la IA.

En tanto, los gobiernos de todo el mundo hacen lo posible por mantenerse al día, añadiendo niveles cada vez mayores de regulaciones alrededor de los datos, año con año. Esto pone a las empresas bajo más presión para garantizar su resiliencia conforme se enfrentan a esta nueva era de la IA; se ven obligadas a caminar por la cuerda floja entre asegurar que los datos sean utilizables para el uso empresarial y, a la vez, mantenerlos seguros y resilientes, en línea con las regulaciones en evolución.

Amigo, ¿dónde están mis datos?

Con la promesa –ampliamente aclamada– de la IA, las demandas sobre los datos del negocio nunca habían sido tan grandes: deben ser precisos, accesibles y utilizables en todo momento. Si bien el entusiasmo inicial en torno a la IA generativa se ha calmado, las empresas ahora están adoptando verdaderamente la tecnología para desbloquear un mayor valor de negocio de todos esos datos existentes. Según una reciente encuesta de McKinsey sobre la IA, el 65% de los encuestados a nivel global dicen que sus organizaciones usan la IA con regularidad. Pero, ¿qué significa esto para la resiliencia de datos?

No es secreto que la IA depende de los datos. Algunos dirían que cuanto más, mejor, pero la expresión más sensata sería que cuanto más precisos y relevantes sean los datos, mejor. Si bien es posible que algunas aplicaciones de IA sólo necesiten entrenarse una vez, la mayoría requieren acceso en vivo a un conjunto de datos para analizar y reaccionar a los cambios en tiempo real. Cualquier inexactitud o inconsistencia en los datos de una organización puede hacer que los resultados de la IA sean inútiles rápidamente.

Lo que debería ayudar a que los negocios logren este equilibrio es la ola de regulaciones que exigen una mayor resiliencia y responsabilidad de los datos, tanto en la IA como en un sentido más amplio. Regulaciones como la NIS2 han dado a las empresas más responsabilidades para garantizar la seguridad de los datos, y con razón. Esta nueva ola de regulación de datos se centra en ampliar la línea de custodia que los negocios tienen sobre sus datos, exigiéndoles considerar cómo se protegerán cuando se conecten a la IA y otras nuevas tecnologías.

Al recopilar y almacenar datos inicialmente, es probable que los negocios no tuvieran a la IA en el radar, y mucho menos consideraran cómo usarían sus datos en tales tecnologías. Aunque estas nuevas consideraciones recaen sobre todo bajo la responsabilidad de los equipos de gobernabilidad de la información, cumplir con las regulaciones relacionadas con la IA requerirá un esfuerzo de toda la empresa, y hay que hacerlo mientras se garantiza que los equipos relevantes accedan a los datos que necesitan para innovar y crecer.

No hay necesidad de “tirar la llave”

Los negocios empiezan a caminar por la cuerda floja entre garantizar una velocidad adecuada del acceso a los datos y mantener su resiliencia en línea con las cambiantes regulaciones. Si bien esto puede parecer una tarea titánica, es el mismo problema que las organizaciones han abordado por años, sólo que con un nuevo conjunto de sistemas y circunstancias.

Este desafío nunca acaba, sólo se transforma. Los principios siguen siendo los mismos, pero la tecnología, entornos y escala siguen evolucionando. Según el Reporte de Tendencias de Protección de Datos 2024, de Veeam, el 76% de las empresas reconocen una “brecha de protección” entre la cantidad de datos que se pueden permitir perder y la frecuencia con la que estos se protegen. Parece una brecha grande, pero se ha ido reduciendo en los últimos años. Sin embargo, como la IA crea y necesita más datos conforme evoluciona, la brecha podría empezar a ensancharse, a menos de que se tomen medidas.

Colaborar entre equipos, desde la gobernabilidad de datos hasta la seguridad informática y la producción, ha sido y es esencial para mantenerse a la vanguardia de la resiliencia de datos. Trabajar juntos para crear un nuevo conjunto de evaluaciones de riesgos empresariales marcará el camino a seguir para las compañías que trabajan con datos en modelos de IA.

A pesar del trabajo adicional que estas regulaciones implican para las empresas, coinciden perfectamente con el auge de la IA, ya que exigen una reevaluación de las prácticas de seguridad de los datos. Pero los negocios no deberían depender de nuevas regulaciones para impulsar esto; el monitoreo y ajuste de los niveles de riesgo debería ser un proceso regular y continuo, en especial cuando una nueva tecnología, como la IA, entra en escena.

Dos pájaros, un respaldo

A fin de cuentas, como en tantos casos, todo se reduce al respaldo de datos. Éste ya es, por derecho propio, un aspecto clave de la regulación de datos moderna, y desempeñará un rol más importante en la regulación específica de la IA en el futuro. Brindará a los equipos que desarrollan IA y LLM un ancla muy necesaria en un entorno constantemente cambiante.

El respaldo no sólo garantiza que los datos permanezcan precisos, seguros y utilizables en todo momento; también puede proveer un registro completo para que los negocios demuestren su cumplimiento regulatorio. Son una fuente invaluable de verdad cuando se trata de IA, pues la propia naturaleza de esta tecnologia dificulta que se vea cómo usa con exactitud los datos con los que se alimenta o entrena, pero al tomar ventaja de los respaldos, las empresas pueden dar cuenta de la seguridad de sus datos en cualquier momento, sin importar dónde se usen.

Por supuesto, nunca se puede lograr una seguridad total cuando se trata de datos, y las organizaciones siempre habrán de sopesar los riesgos y recompensas. Con todo, con respaldos de calidad, usted puede estar seguro de que tiene una red de seguridad a la cual recurrir.