{"id":92969,"date":"2026-05-17T18:18:47","date_gmt":"2026-05-18T00:18:47","guid":{"rendered":"https:\/\/notiissa.mx\/?p=92969"},"modified":"2026-05-17T18:18:47","modified_gmt":"2026-05-18T00:18:47","slug":"veeam-lanza-nuevo-modelo-de-madurez-de-confianza-en-datos-e-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/notiissa.mx\/?p=92969","title":{"rendered":"Veeam lanza nuevo modelo de madurez de confianza en datos e IA"},"content":{"rendered":"<p><strong>Para ayudar a las organizaciones a evaluar su preparaci\u00f3n para la IA.<\/strong><\/p>\n<hr \/>\n<p><em>V<strong>eeam descubre que el 80% de los l\u00edderes afirman poder escalar la IA de forma segura, pero solo 1 de cada 3 puede aportar pruebas que lo demuestren.<\/strong><\/em><\/p>\n<hr \/>\n<p><em>\u00a0<\/em><strong>NUEVA YORK \u2014 VeeamON NYC.-<\/strong><strong>\u00a0Veeam Software<\/strong>, la compa\u00f1\u00eda de confianza en datos e IA, anunci\u00f3 hoy el lanzamiento de su Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA. un marco basado en investigaciones y validado por clientes, dise\u00f1ado para ayudar a las organizaciones a evaluar, comparar y fortalecer la eficacia con la que gestionan y operacionalizan la IA a medida que \u00e9sta evoluciona de herramientas de asistencia a agentes aut\u00f3nomos que operan sobre datos empresariales a la velocidad de la m\u00e1quina.<\/p>\n<p>En todos los sectores, la mayor\u00eda de las empresas ya han superado el primer umbral al implementar la IA. Sin embargo, est\u00e1 surgiendo una clara brecha entre la confianza en la preparaci\u00f3n para la IA y la capacidad de operacionalizarla y gestionarla eficazmente. Muchas menos empresas han implementado los controles necesarios para su gesti\u00f3n.<\/p>\n<p>Conforme los agentes de IA comienzan a tomar decisiones aut\u00f3nomas sobre datos empresariales a gran velocidad y escala, esta brecha se est\u00e1 convirtiendo en un riesgo significativo. Un estudio realizado por Emerald Research Group en nombre de Veeam muestra que las organizaciones han avanzado m\u00e1s r\u00e1pidamente en la adopci\u00f3n de IA que en la implementaci\u00f3n de marcos de identidad, bases de datos y gobernabilidad necesarios para justificar esas decisiones ante un consejo de administraci\u00f3n, un auditor o un regulador. El desaf\u00edo ya no radica en si se utiliza la IA, sino en si sus acciones pueden comprenderse, controlarse y validarse.<\/p>\n<p>El Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA est\u00e1 dise\u00f1ado para abordar esta brecha, ayudando a los negocios a cerrar la desconexi\u00f3n entre preparaci\u00f3n percibida y ejecuci\u00f3n en el mundo real. Proporciona a los l\u00edderes una visi\u00f3n independiente de su situaci\u00f3n actual y de d\u00f3nde deben centrarse primero, facilitando la transici\u00f3n de la experimentaci\u00f3n a una IA responsable y lista para la producci\u00f3n.<\/p>\n<p>El modelo eval\u00faa la madurez de la IA en 12 dimensiones y traza el progreso en 5 etapas, desde la fase <em>ad hoc<\/em> hasta la fase de liderazgo. Permite a las organizaciones identificar d\u00f3nde existen controles, d\u00f3nde fallan en condiciones reales y qu\u00e9 debe priorizarse para fortalecer la confianza, la gobernabilidad y la resiliencia.<\/p>\n<p>\u201cLa confianza en la IA es alta, pero la confianza por s\u00ed sola no es suficiente para escalar\u201d, afirm\u00f3 Anand Eswaran, CEO de Veeam. \u201cNuestra investigaci\u00f3n demuestra que, si bien la mayor\u00eda de las empresas creen estar preparadas para escalar la IA de forma segura y responsable, muchas tienen dificultades para demostrar dicha preparaci\u00f3n ante la junta directiva, en auditor\u00edas o en contextos regulatorios. El Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA brinda a los l\u00edderes una forma clara y objetiva de comprender su situaci\u00f3n real, identificar deficiencias en la ejecuci\u00f3n y priorizar las capacidades necesarias para operacionalizar la confianza en la IA, en lugar de simplemente aspirar a ella. Esto es fundamental en un mundo impulsado por agentes.\u201d<\/p>\n<p>\u201cLa IA est\u00e1 evolucionando r\u00e1pidamente, pasando de la experimentaci\u00f3n a la implementaci\u00f3n empresarial de misi\u00f3n cr\u00edtica, lo que hace que la resiliencia, seguridad y gobernabilidad de la infraestructura de datos sean m\u00e1s importantes que nunca\u201d, afirm\u00f3 Alberto Sandoval, director ejecutivo de Marketing de Producto de Lenovo. \u201cCon las soluciones de IA h\u00edbridas de confianza de Lenovo, los clientes pueden acelerar la implementaci\u00f3n, simplificar la complejidad y generar un valor empresarial significativo. Junto con Veeam, respaldamos a\u00fan m\u00e1s este proceso mediante la evaluaci\u00f3n del Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA, ayudando a las organizaciones a desarrollar una mayor resiliencia cibern\u00e9tica, mejorar la protecci\u00f3n de datos y establecer la gobernabilidad necesaria para la IA a gran escala.\u201d<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><strong>Un estudio pone de manifiesto una creciente brecha de confianza en la IA<\/strong><\/p>\n<p>El Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA se basa en las opiniones de 300 altos directivos de empresas y tecnolog\u00eda, incluyendo ejecutivos de alto nivel responsables de datos, seguridad, riesgos y estrategia tecnol\u00f3gica. El estudio revela una brecha constante entre la ambici\u00f3n, la confianza y la preparaci\u00f3n operativa en materia de IA:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>La IA ya no es experimental.<\/strong> Casi 7 de cada 10 empresas informan que la IA est\u00e1 integrada en m\u00faltiples funciones empresariales o es fundamental para sus operaciones, lo que significa que los sistemas y agentes de IA ahora interact\u00faan diariamente con datos de producci\u00f3n confidenciales, registros de clientes y flujos de trabajo de toma de decisiones.<\/li>\n<li><strong>La confianza de los ejecutivos es alta,<\/strong> con el 80% de los l\u00edderes que afirman tener confianza en su capacidad para escalar la IA de forma segura durante los pr\u00f3ximos dos a\u00f1os.<\/li>\n<li><strong>La confianza suele carecer de fundamento, <\/strong>ya que casi la mitad de los ejecutivos reconocen que su confianza se basa m\u00e1s en la intuici\u00f3n que en pruebas demostrables y auditables que puedan proveer f\u00e1cilmente a las partes interesadas externas.<\/li>\n<li><strong>A medida que la IA se expande, surgen retos en la ejecuci\u00f3n<\/strong>, con el 52% de las organizaciones reportando una reducci\u00f3n en sus iniciativas de IA durante los \u00faltimos 18 meses, 4 de cada 10 experimentando retrasos, y el 28% suspendiendo por completo.<\/li>\n<li><strong>Las barreras para el progreso son operativas m\u00e1s que tecnol\u00f3gicas,<\/strong> lo que se debe principalmente a la falta de conocimientos en IA y aprendizaje autom\u00e1tico (43%), dificultad para integrar la IA en los flujos de trabajo y sistemas existentes (33%), incertidumbre regulatoria (25%), limitaciones en la calidad de los datos (20%) y preocupaciones sobre la explicabilidad (19%).<\/li>\n<li><strong>La madurez de la gobernabilidad est\u00e1 por detr\u00e1s de la implementaci\u00f3n<\/strong>, con casi 9 de cada 10 empresas reportando la existencia de pol\u00edticas formales de gobernabilidad de IA, pero s\u00f3lo 1 de cada 3 afirmando poder generar evidencia de auditor\u00eda completa de inmediato si fuera necesario.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En conjunto, estos hallazgos demuestran que, si bien la implementaci\u00f3n de la IA avanza r\u00e1pidamente, la madurez de la ejecuci\u00f3n se encuentra rezagada, lo que deja a las organizaciones expuestas conforme escalan la IA en operaciones cr\u00edticas.<\/p>\n<p><strong>De la implementaci\u00f3n a la confianza demostrable<\/strong><\/p>\n<p>En lugar de centrarse \u00fanicamente en la adopci\u00f3n, el Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA eval\u00faa la consistencia con la que los controles, la rendici\u00f3n de cuentas y las pr\u00e1cticas operativas relacionadas con la IA funcionan en condiciones reales. Organiza la preparaci\u00f3n para la confianza en cuatro pilares fundamentales:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Comprensi\u00f3n: <\/strong>Visibilidad y contexto de los datos y los activos de IA, su procedencia y los riesgos.<\/li>\n<li><strong>Seguridad: <\/strong>Gobernabilidad de identidad y acceso, privacidad y controles de protecci\u00f3n de datos.<\/li>\n<li><strong>Resiliencia: <\/strong>Respaldo, confianza en la recuperaci\u00f3n y continuidad operativa para datos cr\u00edticos y servicios dependientes de la IA.<\/li>\n<li><strong>Potenciaci\u00f3n: <\/strong>Preparaci\u00f3n de datos confiables para respaldar el desarrollo y adopci\u00f3n responsables de la IA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u201cEl \u00e9xito de la IA depende de la solidez de la base de datos, pero es precisamente ah\u00ed donde las empresas se encuentran expuestas\u201d, afirm\u00f3 Krista Case, analista principal de theCUBE Research. \u201cSi bien tres cuartas partes de las organizaciones ya cuentan con implementaciones de IA maduras u operativas, menos de una tercera parte realizan respaldos de al menos la mitad de los datos generados por IA, seg\u00fan nuestra investigaci\u00f3n. Esto se traduce directamente en un riesgo real. Los ciberdelincuentes atacan directamente la capa de datos mediante inferencia, corrupci\u00f3n, envenenamiento y exfiltraci\u00f3n. Los profesionales necesitan informaci\u00f3n estructurada y comparativa que vincule los controles t\u00e9cnicos con resultados reales para el negocio y el cumplimiento normativo. El Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA de Veeam cierra esta brecha.\u201d<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><strong>Comparando la confianza con la realidad<\/strong><\/p>\n<p>El modelo se aplica mediante la Evaluaci\u00f3n de Madurez de Confianza en Datos e IA, un servicio de consultor\u00eda ofrecido por los especialistas en datos, seguridad e IA y los l\u00edderes estrat\u00e9gicos de Veeam. La evaluaci\u00f3n genera:<\/p>\n<ul>\n<li>Un perfil de madurez con puntuaci\u00f3n en las 12 dimensiones del modelo.<\/li>\n<li>Una comparaci\u00f3n con otras organizaciones similares para establecer la urgencia y el contexto basados \u200b\u200ben datos.<\/li>\n<li>Recomendaciones priorizadas y un roadmap pragm\u00e1tico para fortalecer la confianza con el tiempo.<\/li>\n<li>Informaci\u00f3n clave para la alta direcci\u00f3n que respalda la supervisi\u00f3n del consejo, las conversaciones de auditor\u00eda y el seguimiento del progreso medible.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Anunciado hoy en <a href=\"https:\/\/www.veeam.com\/veeamon\/new-york-city\">VeeamON 2026 Nueva York<\/a>, los asistentes pueden interactuar directamente con expertos de Veeam y <a href=\"https:\/\/www.veeam.com\/data-ai-trust-maturity-model.html\">registrarse<\/a> para una Evaluaci\u00f3n de Madurez de Confianza en Datos e IA. La evaluaci\u00f3n estar\u00e1 disponible a nivel mundial a finales de este a\u00f1o. La implementaci\u00f3n a cargo de socios se ampliar\u00e1 con el tiempo.<\/p>\n<p>Reg\u00edstrese para <a href=\"https:\/\/www.veeam.com\/veeamon\/london\">VeeamON Londres<\/a> el 3 de junio de 2026 (o asista virtualmente), y <a href=\"https:\/\/www.veeam.com\/veeamon\/sydney\">VeeamON Sidney<\/a> el 30 de julio (o asista virtualmente). Para mayor informaci\u00f3n de Veeam, visite <a href=\"https:\/\/www.veeam.com\">https:\/\/www.veeam.com<\/a>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Para ayudar a las organizaciones a evaluar su preparaci\u00f3n para la IA. 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