VeeamON Tour Buenos Aires puso sobre la mesa un cambio que empieza a modificar las estrategias de protección de datos de las empresas: con la expansión de la inteligencia artificial y los agentes autónomos, un error puede producirse más rápido, alcanzar más sistemas y afectar un volumen de información mucho mayor que antes.
Ese fue uno de los principales ejes de VeeamON Tour Buenos Aires, donde ITSitio conversó con Mauricio González, VP Regional Sales Latin America de Veeam, y Dmitri Zaroubine, Director, Systems Engineering de la compañía, sobre cómo la expansión de la IA está obligando a replantear la protección y recuperación de la información empresarial.
“Antes, el riesgo que tenían las organizaciones venía de afuera hacia adentro. Seguridad era proteger el perímetro”, explicó González. La diferencia, sostuvo, es que ahora las compañías incorporan agentes capaces de interactuar con información y sistemas internos. “Estamos generando agentes que nos crean el riesgo de algún tipo de problema interno hacia afuera”.
No necesariamente porque esos sistemas tengan una intención maliciosa. El desafío está en la combinación entre autonomía, permisos, velocidad y acceso a información sensible. “No es que la IA sea maliciosa, sino que funciona de una forma muy diferente”, resumió.
Cuando un error puede multiplicarse por mil
Para González, uno de los principales cambios está en la escala potencial de una equivocación.
“El error que puede causar hoy una IA es un error magnificado por mil, por la velocidad a la que trabaja, el alcance que tiene y el volumen de datos que puede procesar”, señaló.
Un agente con acceso a múltiples sistemas puede ejecutar la misma acción sobre cientos de recursos antes de que alguien consiga detenerlo. La pregunta para IT pasa a ser otra: si algo sale mal, ¿la empresa puede identificar qué fue afectado y devolver esos datos a un estado confiable?
Zaroubine agrega una capa al problema: antes de hablar de recuperación, una organización tiene que saber qué necesita recuperar.
VeeamON Tour: tener una copia ya no alcanza
El volumen de información empresarial continúa creciendo y la IA puede acelerar aún más esa expansión. Por eso, según Zaroubine, la discusión no debería centrarse únicamente en disponer de un backup.
“Lo más importante hoy es hablar de disponibilidad del dato: qué tan rápido puedo disponibilizar la información”, sostuvo.
También es necesario distinguir qué información es realmente crítica. “Por ahí la puedo disponibilizar en 20 días, pero dentro de 20 días ya no me sirve de nada”, ejemplificó.
El problema conduce a la clasificación. Zaroubine mencionó los datos R.O.T. —redundantes, obsoletos y triviales—, que no deberían tener la misma prioridad durante una recuperación.
“Primero tengo que analizar el dato para poder clasificarlo y después hacer acciones sobre ese dato”, explicó. Tener una copia es apenas una parte de la ecuación: también hay que definir prioridades y determinar qué información está limpia antes de devolverla a producción.
La recuperación empieza antes del ataque
Cuando ocurre un incidente, la tecnología no es el único factor que determina qué tan rápido puede recuperarse una empresa.
Para Zaroubine, un error frecuente es llegar a la crisis sin un plan de respuesta previamente definido.
“Si no tengo bien clasificadas mis aplicaciones y no tengo bien armado el plan, ¿por dónde tengo que empezar? En el momento de un ataque, lo primero que va a pasar es que entro en pánico”, explicó.
Antes de un incidente, la compañía debería definir qué se restaura primero, quién decide y cómo se comunica la situación. Después aparece otro punto crítico: verificar que la copia esté realmente sana.
“Si recupero un dato que está contaminado, al final no me sirve de nada”, advirtió Zaroubine.
De lo contrario, la organización corre el riesgo de restaurar información comprometida y volver a introducir la amenaza.
El nuevo problema: quién accede a qué
La creciente cantidad de agentes suma otra dificultad. Durante las entrevistas, ambos ejecutivos mencionaron una relación de 82 agentes de IA por cada empleado, una escala que hace mucho más difícil mantener visibilidad sobre las acciones automatizadas.
“Estamos perdiendo el control de la información. No sabemos quién accede y dónde se encuentra esa información”, sostuvo Zaroubine.
El problema puede comenzar con un trabajador utilizando una herramienta no autorizada para procesar datos internos: el fenómeno conocido como Shadow AI.
González planteó un escenario similar. Si alguien introduce en una plataforma pública una lista de precios o información salarial, la empresa puede perder control sobre su uso posterior.
Por eso, el desafío no pasa solamente por bloquear herramientas, sino por saber qué datos existen, quién puede acceder a ellos y qué permisos debería tener una persona frente a un agente.
“Yo puedo tener acceso a determinado dato, pero una IA no”, ejemplificó.
Zaroubine lo lleva a una situación concreta: si un empleado pregunta a una herramienta cuánto gana el CEO y el sistema responde correctamente, hay un problema de permisos, de control sobre qué puede responder la IA y de exposición de información confidencial.
La adopción corre más rápido que la preparación
Según el reporte Data and AI Trust Gap de Veeam, el 88% de las organizaciones ya utiliza o está probando agentes de Inteligencia Artificial, pero solamente el 7% se considera realmente preparada. Además, el 95% afirma que dificultades vinculadas con los datos ya frenaron su avance.
Para Zaroubine, uno de los obstáculos está en las capacidades disponibles. “Uno de los desafíos principales son los recursos, tener las personas que tengan ese conocimiento”, señaló.
Existe una carrera entre la velocidad con la que aparecen nuevas herramientas y el tiempo necesario para formar profesionales capaces de controlarlas.
Las empresas, sin embargo, no pueden esperar. González remarcó que necesitan incorporar Inteligencia Artificial para ganar eficiencia y competitividad. “Si no lo hacen de una forma correcta, los riesgos que están tomando son gigantescos”, advirtió.
De un seguro tecnológico a una capacidad de negocio
La protección de datos todavía puede ser percibida como un gasto que solamente demuestra su valor cuando algo falla.
Zaroubine compara esa lógica con pagar el seguro de un automóvil y preguntarse por qué se abona todos los meses si nunca ocurre un accidente. Sin embargo, considera que ese enfoque está quedando atrás.
“Hoy hay que entender que protección de datos no es únicamente seguro”, afirmó.
Una recuperación rápida puede evitar pérdidas operativas y daños reputacionales, especialmente cuando una interrupción se hace pública en minutos.
“La pregunta es qué tan rápido puedo disponibilizar mis datos y mi infraestructura para que el tiempo de caída sea lo más cercano a cero”, añadió.
La transformación también llega a los partners
Si las empresas necesitan combinar protección, seguridad, gobierno, clasificación, recuperación e inteligencia artificial, los partners también deberán ampliar sus capacidades.
Para Veeam, este punto es especialmente relevante en América Latina. “Para nosotros es todo. Somos una empresa 100% por distribución y canales”, afirmó González.
Pero la oportunidad viene acompañada por un desafío. “El reto para nuestros canales es la evolución que internamente tienen que hacer a nivel de conocimiento y habilidades”, explicó.
Zaroubine coincide en que el nuevo escenario abre oportunidades a medida que los clientes necesiten especialistas capaces de integrar inteligencia artificial, gobierno y resiliencia.
González aseguró además que el negocio de Veeam en América Latina está creciendo entre 30% y 35% interanual y destacó la capacidad de adaptación del mercado argentino.
La oportunidad para el canal podría estar precisamente en esa brecha entre adopción y preparación. Cuanto mayor sea la autonomía que las empresas entreguen a estos sistemas, mayor será la necesidad de saber qué información utilizan, qué acciones pueden ejecutar y cómo deshacerlas.
Porque en esta nueva etapa, proteger los datos ya no significa solamente impedir que alguien llegue hasta ellos. También implica conocerlos, gobernarlos y, cuando algo salga mal, saber exactamente cuáles recuperar, en qué orden y desde qué punto confiable.
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