{"id":75350,"date":"2025-03-09T14:14:40","date_gmt":"2025-03-09T21:14:40","guid":{"rendered":"https:\/\/notiissa.mx\/?p=75350"},"modified":"2025-03-09T14:14:40","modified_gmt":"2025-03-09T21:14:40","slug":"como-equilibrar-el-uso-y-la-seguridad-de-los-datos-en-la-era-de-la-ia-y-las-regulaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/notiissa.mx\/?p=75350","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo equilibrar el uso y la seguridad de los datos en la era de la IA y las regulaciones?"},"content":{"rendered":"

Por Dave Russell, vicepresidente Senior y director de Estrategia en Veeam.<\/span><\/i><\/strong><\/p>\n

Hay nuevas demandas de datos, pero es la misma cuerda floja. Mantener los datos seguros y de f\u00e1cil acceso ha sido un reto para las empresas desde que los primeros archivos en papel fueron almacenados. En los \u00faltimos 20 a\u00f1os esto ciertamente se ha vuelto mucho m\u00e1s complejo de manejar: la digitalizaci\u00f3n 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 adopci\u00f3n generalizada de la IA. <\/span><\/p>\n

En tanto, los gobiernos de todo el mundo hacen lo posible por mantenerse al d\u00eda, a\u00f1adiendo niveles cada vez mayores de regulaciones alrededor de los datos, a\u00f1o con a\u00f1o. Esto pone a las empresas bajo m\u00e1s presi\u00f3n 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 l\u00ednea con las regulaciones en evoluci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Amigo, \u00bfd\u00f3nde est\u00e1n mis datos?<\/span><\/b><\/p>\n

Con la promesa \u2013ampliamente aclamada\u2013 de la IA, las demandas sobre los datos del negocio nunca hab\u00edan 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 est\u00e1n adoptando verdaderamente la tecnolog\u00eda para desbloquear un mayor valor de negocio de todos esos datos existentes. Seg\u00fan una reciente encuesta de McKinsev sobre la IA, el 65% de los encuestados a nivel global dicen que sus organizaciones usan la IA con regularidad. Pero, \u00bfqu\u00e9 significa esto para la resiliencia de datos?<\/span><\/p>\n

No es secreto que la IA depende de los datos. Algunos dir\u00edan que cuanto m\u00e1s, mejor, pero la expresi\u00f3n m\u00e1s sensata ser\u00eda que cuanto m\u00e1s precisos y relevantes sean los datos, mejor. Si bien es posible que algunas aplicaciones de IA s\u00f3lo necesiten entrenarse una vez, la mayor\u00eda 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 organizaci\u00f3n puede hacer que los resultados de la IA sean in\u00fatiles r\u00e1pidamente. <\/span><\/p>\n

Lo que deber\u00eda 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 m\u00e1s amplio. Regulaciones como la NIS2 han dado a las empresas m\u00e1s responsabilidades para garantizar la seguridad de los datos, y con raz\u00f3n. Esta nueva ola de regulaci\u00f3n de datos se centra en ampliar la l\u00ednea de custodia que los negocios tienen sobre sus datos, exigi\u00e9ndoles considerar c\u00f3mo se proteger\u00e1n cuando se conecten a la IA y otras nuevas tecnolog\u00edas. <\/span><\/p>\n

Al recopilar y almacenar datos inicialmente, es probable que los negocios no tuvieran a la IA en el radar, y mucho menos consideraran c\u00f3mo usar\u00edan sus datos en tales tecnolog\u00edas. Aunque estas nuevas consideraciones recaen sobre todo bajo la responsabilidad de los equipos de gobernabilidad de la informaci\u00f3n, cumplir con las regulaciones relacionadas con la IA requerir\u00e1 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.<\/span><\/p>\n

No hay necesidad de \u201ctirar la llave\u201d<\/span><\/b><\/p>\n

Los negocios empiezan a caminar por la cuerda floja entre garantizar una velocidad adecuada del acceso a los datos y mantener su resiliencia en l\u00ednea con las cambiantes regulaciones. Si bien esto puede parecer una tarea tit\u00e1nica, es el mismo problema que las organizaciones han abordado por a\u00f1os, s\u00f3lo que con un nuevo conjunto de sistemas y circunstancias.<\/span><\/p>\n

Este desaf\u00edo nunca acaba, s\u00f3lo se transforma. Los principios siguen siendo los mismos, pero la tecnolog\u00eda, entornos y escala siguen evolucionando. Seg\u00fan el Reporte de Tendencias de Protecci\u00f3n de Datos 2024, de Veam, el 76% de las empresas reconocen una \u201cbrecha de protecci\u00f3n\u201d 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 \u00faltimos a\u00f1os. Sin embargo, como la IA crea y necesita m\u00e1s datos conforme evoluciona, la brecha podr\u00eda empezar a ensancharse, a menos de que se tomen medidas.<\/span><\/p>\n

Colaborar entre equipos, desde la gobernabilidad de datos hasta la seguridad inform\u00e1tica y la producci\u00f3n, 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 marcar\u00e1 el camino a seguir para las compa\u00f1\u00edas que trabajan con datos en modelos de IA. <\/span><\/p>\n

A pesar del trabajo adicional que estas regulaciones implican para las empresas, coinciden perfectamente con el auge de la IA, ya que exigen una reevaluaci\u00f3n de las pr\u00e1cticas de seguridad de los datos. Pero los negocios no deber\u00edan depender de nuevas regulaciones para impulsar esto; el monitoreo y ajuste de los niveles de riesgo deber\u00eda ser un proceso regular y continuo, en especial cuando una nueva tecnolog\u00eda, como la IA, entra en escena.<\/span><\/p>\n

Dos p\u00e1jaros, un respaldo<\/span><\/b><\/p>\n

A fin de cuentas, como en tantos casos, todo se reduce al respaldo de datos. \u00c9ste ya es, por derecho propio, un aspecto clave de la regulaci\u00f3n de datos moderna, y desempe\u00f1ar\u00e1 un rol m\u00e1s importante en la regulaci\u00f3n espec\u00edfica de la IA en el futuro. Brindar\u00e1 a los equipos que desarrollan IA y LLM un ancla muy necesaria en un entorno constantemente cambiante.<\/span><\/p>\n

El respaldo no s\u00f3lo garantiza que los datos permanezcan precisos, seguros y utilizables en todo momento; tambi\u00e9n 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 tecnolog\u00eda dificulta que se vea c\u00f3mo 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 d\u00f3nde se usen.<\/span><\/p>\n

Por supuesto, nunca se puede lograr una seguridad total cuando se trata de datos, y las organizaciones siempre habr\u00e1n 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. <\/span><\/p>\n

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