En el marco del Día Mundial del Backup, la compañía Check Point Software Technologies encendió una alerta sobre un riesgo creciente: mientras las empresas aceleran la adopción de IA, no están preparadas para recuperar estos entornos en caso de fallos, ataques o pérdidas de información.
Según el informe AI Security Report 2025, el 7,5% de los prompts de IA contienen información potencialmente confidencial, y una de cada 80 interacciones presenta un alto riesgo de filtración. A esto se suma el uso cada vez más sofisticado de la IA por parte de ciberdelincuentes, lo que potencia ataques a gran escala.
“Una pregunta que pocas empresas se han hecho es: ‘si el entorno de IA falla hoy, ¿qué será posible recuperar, en cuánto tiempo y con qué nivel de fidelidad?’”, advirtió Ángel Salazar, Gerente de Ingeniería de Canales para América Latina de la compañía.
Uno de los principales problemas es que activos críticos como modelos entrenados, pipelines y bases de conocimiento aún no están contemplados dentro de los planes tradicionales de recuperación ante desastres. “Perder este tipo de información no es una opción”, remarcó el ejecutivo, destacando su valor como ventaja competitiva.
A pesar de esta relevancia, muchas organizaciones todavía no clasifican estos entornos como críticos ni asignan responsables claros o políticas adecuadas de backup, lo que deja expuestos sistemas clave para la operación del negocio.
El avance de la IA también dejó en evidencia limitaciones en los modelos tradicionales de protección: el volumen de datos crece de forma exponencial, pero procesos como ventanas de respaldo, alcance de protección y pruebas de recuperación no evolucionaron al mismo ritmo. Además, persiste la confusión entre almacenamiento en la nube y backup, lo que puede comprometer la recuperación ante incidentes.
“Si un agente de IA depende de una base de conocimiento y esta información no está disponible, simplemente se detiene. En algunos casos, esto significa detener el negocio”, explicó Salazar, al subrayar el impacto operativo de la indisponibilidad de estos sistemas.
Frente a este escenario, desde Check Point recomiendan revisar las estrategias de resiliencia e incorporar explícitamente la IA: clasificar los activos como críticos, incluir modelos y datos en los planes de recuperación, definir objetivos como RTO y RPO, implementar backups gestionados y probados, y no depender únicamente del almacenamiento en la nube. En este contexto, el mensaje es claro: no basta con guardar datos, sino que es clave garantizar una recuperación efectiva, incluso en entornos impulsados por IA.
