La convocatoria de esta edición del VeeamOn Tour fue espectacular. Esa imagen dice más que cualquier estadística: hay una avidez real del mercado por entender qué está pasando con los datos, la seguridad y la resiliencia.
Empiezo por una pregunta que nos venimos haciendo desde principio de año: ¿estaban preparadas las empresas para lo que se viene? La respuesta corta es no. La ciberseguridad es una carrera sin final. Apenas te preparás para una amenaza, aparece otra. Ahora, por ejemplo, surgió la amenaza cuántica de cifrado, un nuevo monstruo con el que hay que aprender a lidiar.
Lo que cambió en los últimos quince meses es la velocidad. La implementación y el crecimiento de la inteligencia artificial avanzan a un ritmo que es difícil de digerir, y todavía más difícil de acompañar desde la protección de datos y la resiliencia, que es el mundo del que venimos.
Durante años, la ciberseguridad se preparó para un ataque externo: un intruso que intenta entrar. Hoy esa lógica quedó vieja. Los agentes de inteligencia artificial ya llegan directamente al dato. Ahí está el cambio de reglas: nosotros mismos abrimos la tranquera y dejamos entrar a agentes que trabajan de una manera extraordinaria.
Que quede claro: no estoy en contra de la inteligencia artificial. Al contrario, me parece espectacular y trae beneficios enormes para los negocios. La pregunta ya no es si hay que implementarla. Eso está saldado. La pregunta es cómo se hace, y ahí aparece la palabra clave: gobernanza. Sin gobernanza y sin control, la implementación se vuelve un riesgo.
La mayoría de las empresas hoy concentra sus esfuerzos en decidir qué modelo de inteligencia artificial usar y cómo incorporarlo. Encuentran el modelo, lo implementan, y ahí se dan vuelta y descubren el verdadero problema: los datos. Hablando mal y pronto, muchas organizaciones tienen una bolsa de gatos en lugar de una base de datos ordenada. El motivo es simple: no saben ni lo que tienen.
Si a un modelo de inteligencia artificial le das datos incorrectos o sin verificar, el sistema los toma como válidos y saca conclusiones erróneas. Por eso muchas empresas avanzan rápido con la implementación y después se frenan: hay que ordenar, hay que limpiar, hay que sacar lo que no sirve.
Acá entra en juego un concepto técnico que resume el problema: el dato ROT, es decir, redundante, obsoleto y trivial. En algunas organizaciones, ese tipo de datos representa entre el 15% y el 20% del total. Y no es un tema menor: mantener, resguardar y migrar a la nube información que ya no sirve es, directamente, un gasto de dinero innecesario. Además, ensucia los resultados de la inteligencia artificial.
De ahí surge un concepto relativamente nuevo: la confianza de los datos como condición previa a la confianza en la inteligencia artificial. Saber qué datos podés usar y cuáles no. Si hay información de tarjetas de crédito de clientes, por ejemplo, ese dato no puede quedar expuesto a cualquier proceso automatizado.
La región avanza a velocidades distintas. Brasil ya tiene una ley de protección de datos muy estricta. Chile lanza la suya en diciembre. Argentina, por ahora, adhiere a la normativa europea, pero tarde o temprano va a tener la propia. Y cuando eso pase, van a aparecer preguntas que hoy casi nadie se hace: ¿dónde está el permiso del usuario para usar sus datos de esta manera?
Notamos esta necesidad a fines del año pasado y tomamos una decisión: empezar a integrar en un mismo módulo la resiliencia y la gobernanza de datos. Estamos casi en septiembre, así que llevamos ocho meses de trabajo. La resiliencia siempre fue el corazón de nuestra compañía. Ahora se suma la gobernanza como la otra cara de la misma moneda.
La recepción del mercado fue inmediata. En las charlas del evento, la gente asentía como diciendo "tenés razón, qué lío en el que estamos metidos". Ayuda que la marca ya tiene un nombre instalado en la región. Si uno mira esto en una línea de tiempo, hay mucha continuidad con lo que veníamos haciendo. Lo que cambia es el contexto, y el contexto no da tregua.
El impacto de estos riesgos es bastante democrático. Cualquier negocio que maneje un volumen de información considerable es hoy un objetivo posible. Y en el otro extremo, cualquier negocio, por más chico que sea, puede aprovechar la inteligencia artificial: una cafetería puede usar un chatbot para analizar en qué horario tiene más clientes, o una pyme puede pedirle a un módulo básico de IA que le genere veinte días de publicaciones para redes sociales. Es una revolución accesible.
Por sector, el panorama es parejo. Salud tuvo un año durísimo, con varios golpes fuertes, aunque la inteligencia artificial también le aporta beneficios reales: en una consulta en Belo Horizonte me contaban que los médicos ya usan asistentes de IA como apoyo diagnóstico, entrenados con millones de casos previos, sin reemplazar el criterio clínico. El sector financiero maneja dinero e información sensible y por eso vive al máximo nivel de alerta. Y el sector público sigue siendo vulnerable, como quedó claro con la filtración de datos de ANSES hace dos años en Argentina.
Solo este año se registraron 600 millones de ataques por día contra Microsoft Entra ID, la plataforma que gestiona identidades y credenciales. Si te atacan ese frente, directamente no podés entrar a tu propia cuenta. El mensaje que quiero que llegue es simple: la gobernanza de datos no es un lujo, es momento de empezar a prepararse ahora.
El desafío de fondo es que se entienda la importancia de los datos dentro de las empresas y que se deje de tratarlos como un tema secundario. Las grandes corporaciones ya incorporaron el rol de CDO, el responsable de datos, sumado al CEO y al CFO tradicionales. El problema es que en muchas organizaciones nadie sabe bien de quién es esa responsabilidad: ¿de infraestructura? ¿de seguridad? La pregunta queda flotando.
En la región, veo a Chile un poco más adelantado, porque viene ordenando su marco regulatorio desde hace más tiempo y ya tiene fecha para su propia ley. Argentina, en cambio, funciona más como una montaña rusa: nos faltan años de inversión estratégica y solemos vivir el día a día de manera reactiva. Parte de esto tiene que ver con la estabilidad económica, que le permite a los vecinos dar ese paso adelante.
Pero hay un dato a favor: la explosión de los agentes de inteligencia artificial arrancó hace apenas quince meses. Nadie le lleva una gran ventaja a nadie todavía. Ya empieza a sonar fuerte la preocupación por estos agentes, y nosotros mismos estamos lanzando la versión 13.1 de nuestra plataforma, que incorpora las primeras protecciones frente a la computación cuántica. Es una versión inicial, un primer paso en un camino que recién empieza.
Creo que estamos palo a palo con los actores maliciosos. Eso no significa que ganamos la guerra, pero sí que ganamos algunas batallas y que estamos mejor preparados que antes. Van a seguir existiendo incidentes, porque los atacantes tienen la iniciativa: eligen el momento, un viernes a la noche o un sábado a las tres de la madrugada, cuando saben que estamos más desprevenidos.
En Brasil conocí a un cliente que sufrió un ataque grave y me dijo que está escribiendo un libro sobre los primeros diez días de la crisis. No porque haya tardado diez días en recuperarse: algunas cosas se recuperaron rápido, otras tardaron más de un mes. El impacto de un incidente de este tipo es enorme, y muchas veces el error de origen es simple: instalar herramientas sin ponerles límites ni permisos claros, por apuro o por ansiedad de implementar rápido.
Trabajamos con un estudio propio, una especie de auditoría, que mide la brecha entre la percepción que las empresas tienen de su propia seguridad y la realidad de su configuración. Esa brecha, en general, es gigante.
La mayoría de las organizaciones no conoce en profundidad las herramientas que ya tiene instaladas: les pasa lo mismo que a cualquiera con el Excel, que usamos todos los días pero conocemos apenas una fracción de lo que puede hacer.
Cuando entramos a revisar, casi siempre encontramos entre diez y quince mejoras rápidas de implementar: copias inmutables, tres réplicas de los datos, prácticas básicas que deberían estar resueltas. A partir de ahí armamos un plan de dos años para cerrar esas brechas de manera ordenada.
Trabajamos con una escala de cuatro escalones de madurez. La gran mayoría de las empresas está en el segundo escalón: no están mal, tienen algunas buenas prácticas, pero todavía les falta camino. Una minoría llega al tercero. Al cuarto escalón casi nadie llega todavía. Nuestro trabajo, en el fondo, es ayudar a que cada empresa suba un escalón más en esta pelea entre los buenos y los malos, que recién empieza.
*Por Andrés De Beitia, Director Inside Sales de Veeam