{"id":91324,"date":"2026-04-03T15:43:14","date_gmt":"2026-04-03T22:43:14","guid":{"rendered":"https:\/\/notiissa.mx\/?p=91324"},"modified":"2026-04-03T15:43:14","modified_gmt":"2026-04-03T22:43:14","slug":"poner-fin-a-la-corrupcion-de-datos-es-allanar-el-camino-para-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/notiissa.mx\/?p=91324","title":{"rendered":"Poner fin a la corrupci\u00f3n de datos es allanar el camino para la IA"},"content":{"rendered":"

\u00a0IA organizacional personalizada.<\/span><\/b><\/p>\n

\n

\u00a0<\/span><\/i>Por <\/span><\/i>Rick Vanover, vicepresidente de Estrategia de Producto de Veeam.<\/span><\/i><\/strong><\/i><\/p>\n

La IA se ha integrado r\u00e1pidamente en la mayor\u00eda de las organizaciones de una forma u otra. Ya sea a trav\u00e9s de cuentas empresariales para los populares Modelos de Lenguaje de Gran Tama\u00f1o (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) o de pilotos personalizados, se est\u00e1 convirtiendo r\u00e1pidamente en un \u00abempleado\u00bb de confianza. Pero, aunque parezca tener todas las respuestas, como cualquier otro empleado nuevo, la IA no lo sabe todo. Las empresas pueden estar recibiendo resultados que parecen excelentes a primera vista, pero con demasiada frecuencia se generaron a partir de \u00abdatos desordenados\u00bb; una apariencia limpia que esconde un interior deteriorado.<\/span><\/p>\n

Lo cierto es que la IA no puede crear algo de la nada. Sus resultados dependen \u00fanicamente de que pueda acceder a datos relevantes, v\u00e1lidos y sin comprometer la integridad. Si se pierde en un mar de datos irrelevantes, se aferra a cualquier cosa que encuentre que sea remotamente relevante para sus consultas; esto no s\u00f3lo genera resultados inexactos, sino que adem\u00e1s representa un riesgo real para la seguridad y la regulaci\u00f3n. Con todo, si los negocios abordan esto de forma proactiva para trazar la mejor ruta con estos datos (aline\u00e1ndose con las necesidades m\u00e1s amplias de gesti\u00f3n de riesgos y dando a la IA s\u00f3lo los datos necesarios), podr\u00eda optimizar los resultados.<\/span><\/p>\n

La IA es lo que \u00abcome\u00bb<\/span><\/b><\/p>\n

El hecho de que la IA necesite acceso a datos v\u00e1lidos, sin concesiones y relevantes, es precisamente la raz\u00f3n por la que el 95% de los pilotos de GenAI siguen fracasando, seg\u00fan MIT, pues los datos se extraen de una fuente contaminada por datos redundantes, obsoletos o triviales (ROT). El aumento de los datos se ha disparado, en parte gracias a la IA, y esto se ha descontrolado. Hoy en d\u00eda, la mayor\u00eda de los negocios carecen de una visi\u00f3n completa de sus datos, y los ROT se acumulan en segundo plano. Ahora, conforme las organizaciones empiezan a aprovechar sus datos a trav\u00e9s de la IA, esos mismos datos ROT frenan su desarrollo.<\/span><\/p>\n

La IA est\u00e1ndar, como los LLM, puede ser intuitiva y relativamente f\u00e1cil de implementar con medidas de seguridad integradas, pero la IA interna personalizada requiere un enfoque m\u00e1s pr\u00e1ctico. A menudo, tiene dificultades para gestionar las complejas reglas de negocio y los ajustes constantes necesarios para acceder a datos limpios, extrayendo en su lugar datos ROT y cancelando los programas piloto antes de que comiencen. \u00bfPor qu\u00e9? Porque los datos ROT hacen precisamente eso: deterioran los resultados de la IA. <\/span><\/p>\n

Sin medidas de seguridad firmes y precisas que rodeen los datos que la IA puede extraer, las IA personalizadas inevitablemente terminan incorporando ROT, lo que genera resultados lentos e incorrectos. La mayor\u00eda de los pilotos probablemente fracasan no porque no tengan los datos que necesitan, sino porque las organizaciones no saben hacia d\u00f3nde dirigir su IA. Y, desafortunadamente para ellas, la corrupci\u00f3n se propaga. No s\u00f3lo perjudica a sus pilotos de IA; si no se aborda, se filtrar\u00e1 a problemas m\u00e1s amplios de gesti\u00f3n de riesgos.<\/span><\/p>\n

Por otro lado, la desconexi\u00f3n en la regulaci\u00f3n global de la IA puede haber hecho que las empresas sientan que tienen una tarea menos que gestionar. No obstante, este alivio a corto plazo tiene consecuencias a largo plazo. Sin las exigencias de regulaci\u00f3n y cumplimiento que prioricen la gobernabilidad, se ha pasado por alto la comprensi\u00f3n y la visibilidad de sus datos: de acuerdo con Cybersecurity Insiders<\/a>, el 92% de los negocios a\u00fan carecen de visibilidad de sus identidades de IA. Esto frena los proyectos piloto de IA y perjudica a las organizaciones en lo que respecta al cumplimiento y la gobernabilidad porque, si no sabe qu\u00e9 datos extrae su IA, cuando la regulaci\u00f3n madure inevitablemente tendr\u00e1 que esforzarse para ponerse al d\u00eda.<\/span><\/p>\n

Esta falta de visibilidad tambi\u00e9n podr\u00eda tener un profundo impacto en la ciberseguridad. Supongamos que, en lugar de sentar las bases para generar visibilidad de datos y eliminar datos corruptos, se ha abierto el acceso a todos los datos para la IA, como una especie de pase de acceso universal. Esto no solo crea una IA lenta \u2013y probablemente ineficaz\u2013, sino que tambi\u00e9n crea una forma de privilegio centralizado que, en las manos equivocadas, podr\u00eda ser un vector de ataque eficaz. A medida que las empresas se familiarizan con este problema, tambi\u00e9n lo hacen los atacantes. Y en cuanto perfeccionan un m\u00e9todo para atacar las herramientas de IA, pueden usarlas como punto de aterrizaje para atacar toda la infraestructura, tal como lo har\u00edan hoy con identidades con privilegios excesivos.<\/span><\/p>\n

Eliminar los datos corruptos hoy para impulsar el crecimiento ma\u00f1ana<\/span><\/b><\/p>\n

En lugar de esperar a que los problemas de ciberseguridad y cumplimiento normativo emerjan por completo, lo mejor es cortarlos de ra\u00edz. <\/span><\/p>\n

Para controlar ese c\u00famulo desmesurado de datos corruptos antes de que se convierta en un problema, ilumine el estado actual de sus datos, exponiendo e cuestionando los datos que deben eliminarse, tanto para mejorar los resultados de la IA como para proteger su negocio de futuros problemas. Con una mejor comprensi\u00f3n de sus datos, puede implementar las medidas de seguridad adecuadas para sus proyectos de IA personalizados, garantizando que los datos que extrae no s\u00f3lo sean relevantes, sino tambi\u00e9n seguros y, con suerte, convertir esos proyectos piloto de IA en \u00e9xitos en el camino.<\/span><\/p>\n

Cuando la regulaci\u00f3n y gobernabilidad se adapten inevitablemente a la IA, habr\u00e1 una palabra m\u00e1gica: explicabilidad. Y a menos que conozca los pormenores de sus datos e IA, se quedar\u00e1 sin palabras para explicar c\u00f3mo funciona realmente. No ser\u00e1 una tarea f\u00e1cil: tan solo el a\u00f1o pasado, creamos, capturamos, copiamos y consumimos 181 ZB de datos a nivel mundial (seg\u00fan indica el WEF[3]<\/sup><\/a>), pero como dice el dicho, \u201ccuando el rio suena, agua lleva\u201d; quiz\u00e1s sea hora de tomar medidas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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