La adopción de inteligencia artificial (IA) está llevando a las empresas a prestar atención a un aspecto que va más allá de implementar nuevas herramientas: la confianza en los datos que utilizan estos sistemas.
Este fue uno de los principales temas de VeeamON Tour Bogotá, evento realizado el 15 de septiembre de 2026 y que reunió a clientes, socios y líderes tecnológicos. Durante el encuentro, Veeam presentó su visión sobre cómo preparar, proteger, gobernar y recuperar los datos utilizados por aplicaciones y agentes de IA.
De acuerdo con el reporte Data and AI Trust Gap de Veeam, el 88% de las organizaciones encuestadas ya utiliza o está realizando pilotos con agentes de IA. Sin embargo, solo el 7% considera que está realmente preparada para trabajar con estas tecnologías.
El estudio también señala que el 95% de las organizaciones consultadas ha encontrado desafíos relacionados con los datos que han frenado sus avances en IA. Para Veeam, estos resultados muestran una diferencia entre la velocidad con la que se adopta la IA y la capacidad para gestionar los datos que la soportan.
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El reto está en controlar los datos
- A medida que los agentes de IA comienzan a ejecutar tareas de manera más autónoma, las organizaciones necesitan conocer qué información utilizan, dónde está almacenada, quién puede acceder a ella y qué aplicaciones pueden utilizarla.
- También deben contemplar escenarios como ransomware, errores humanos, amenazas internas, fallas operativas o accesos no autorizados.
- Mauricio González, vicepresidente para América Latina de Veeam, explicó durante el evento que el desafío no está únicamente en adoptar inteligencia artificial, sino en generar confianza alrededor de ella.
Una plataforma para gestionar datos e IA
- Durante VeeamON Tour Bogotá, la compañía presentó su visión sobre Veeam DataAI Command Platform, una propuesta que busca integrar diferentes capacidades para gestionar la confianza en los datos utilizados por sistemas de IA.
- Entre las funciones planteadas se encuentran la identificación de riesgos relacionados con agentes de IA, la detección de datos redundantes, obsoletos o innecesarios —conocidos como R.O.T. data— y la identificación de herramientas de Shadow AI utilizadas sin los controles establecidos por la organización.
- La plataforma también contempla mecanismos para preparar y proteger los datos utilizados por personas, aplicaciones y agentes, además de establecer políticas de acceso y protección.
- Otro componente está relacionado con la recuperación. La propuesta incorpora capacidades de recuperación inmutable y point-in-time para permitir que las organizaciones recuperen información después de incidentes y reduzcan el riesgo de restaurar datos comprometidos.
Foto: Veeam.