Confianza en datos: la clave que VeeamON Tour pone sobre la mesa

El nuevo riesgo ya no viene de afuera, sino de adentro

En VeeamON Tour Buenos Aires, Mauricio González, VP Regional Sales Latin America de Veeam, dejó una frase que resume el momento que viven las empresas con la adopción de IA: "Antes, el riesgo venía de afuera hacia adentro. Seguridad era proteger el perímetro. Ahora estamos generando agentes que nos crean el riesgo de algún tipo de problema interno hacia afuera".

La idea es simple y poderosa: cuando un software autónomo puede ejecutar acciones sobre cientos de sistemas en segundos, la pregunta deja de ser "quién entra" y pasa a ser "qué está haciendo lo que ya está adentro". Un agente con permisos legítimos puede equivocarse a una velocidad y a una escala que antes eran imposibles para un atacante externo.

González lo cuantificó con una imagen: "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".

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Cuando un backup ya no alcanza

Dmitri Zaroubine, Director, Systems Engineering de Veeam, planteó el otro costado del problema: tener una copia dejó de ser suficiente. "Lo más importante hoy es hablar de disponibilidad del dato: qué tan rápido puedo disponibilizar la información", sostuvo durante el evento, según recogió ITSitio.

Y agregó un matiz clave: no todos los datos valen lo mismo. "Por ahí la puedo disponibilizar en 20 días, pero dentro de 20 días ya no me sirve de nada". La frase expone por qué clasificar la información es tan importante como respaldarla. Datos redundantes, obsoletos o triviales —los llamados datos R.O.T.— no deberían tener la misma prioridad en una recuperación.

"Primero tengo que analizar el dato para poder clasificarlo y después hacer acciones sobre ese dato", resumió Zaroubine. La copia es apenas el primer paso: después hay que definir prioridades y verificar que la información esté limpia antes de devolverla a producción.

88% ya usa agentes, solo 7% se siente preparado

La tensión entre adopción y preparación tiene números. El reporte Data and AI Trust Gap de Veeam muestra que 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.

Es la misma brecha que Veeam viene documentando a nivel global. Una investigación complementaria publicada en junio de 2026 —citada por Yahoo Finance y eWeek— encontró que el 72,5% de las organizaciones en EMEA deprioritiza la soberanía del dato a favor de acelerar la IA, y que el 40% de los líderes identifica "los datos usados para IA o analítica" como su principal punto ciego operativo.

Para los founders hispanohablantes, el mensaje es incómodo pero útil: la IA ya está en producción aunque la estrategia de datos no lo esté.

El fenómeno Shadow AI: cuando los empleados usan IA sin que TI lo sepa

Durante el evento, ambos ejecutivos plantearon un escenario concreto: un trabajador sube una lista de precios o información salarial a una plataforma pública. La empresa puede perder control sobre el uso posterior de esos datos sin haber tenido visibilidad de la fuga.

El fenómeno tiene nombre: Shadow AI. Un análisis publicado por Forbes en agosto de 2026 lo describe como "un problema de diseño de flujos de trabajo, no de tecnología". Gartner, citado en ese mismo artículo, estima que el 69% de las organizaciones sospecha o tiene evidencia de que sus empleados usan IA generativa pública prohibida.

La escala del problema la dimensiona Akamai en su State of the Internet: Enterprise AI Usage Risk Report 2026, recogido por The Hacker News: el 5% de los usuarios más activos de IA dentro de una empresa interactúa 12 veces más que el 50% menos activo. Esos "súper adopters" —a menudo desarrolladores o perfiles técnicos— concentran el riesgo. Casi la mitad de las conversaciones corporativas con IA (47,11%) ocurre con cuentas personales, no corporativas.

La nueva pregunta: qué datos toca cada agente

González resumió el cambio de mentalidad con un ejemplo directo: "Yo puedo tener acceso a determinado dato, pero una IA no". Zaroubine llevó la idea a un caso incómodo: si un empleado le pregunta a una herramienta cuánto gana el CEO y el sistema responde correctamente, el problema no es la IA, sino los permisos, el control sobre qué puede responder y la exposición de información confidencial.

Durante el evento también se mencionó la cifra de 82 agentes de IA por cada empleado, una escala que vuelve casi imposible mantener visibilidad manual sobre las acciones automatizadas. "Estamos perdiendo el control de la información. No sabemos quién accede y dónde se encuentra esa información", advirtió Zaroubine.

Qué significa esto para tu startup

Para un founder hispanohablante —sea en Ciudad de México, Bogotá, Madrid o Buenos Aires— la lectura práctica del evento de VeeamON es que el plan de protección de datos tiene que evolucionar al mismo ritmo que la IA que se está incorporando. No es un tema de cumplimiento: es una capacidad de negocio.

Dos acciones concretas para esta semana:

Auditar qué datos tocan tus agentes de IA. Haz una lista corta: qué sistemas lee cada agente, qué puede escribir y qué credenciales usa. Si no podés responderla en una página, todavía no tienes visibilidad. El reporte de Akamai sugiere que el 14,4% de las conversaciones corporativas con IA ocurre desde cuentas personales con email corporativo, un riesgo que aparece incluso cuando parece que "todo está dentro".
Definir el orden de recuperación antes del incidente, no durante. Zaroubine lo dijo con claridad: "En el momento de un ataque, lo primero que va a pasar es que entro en pánico". Documentá qué se restaura primero, quién decide y cómo se comunica. Una recuperación rápida puede evitar pérdidas operativas y daño reputacional, especialmente cuando una interrupción se hace pública en minutos.

Conclusión

VeeamON Tour Buenos Aires dejó un mensaje que va más allá de los productos de Veeam: la conversación sobre IA en las empresas dejó de ser sobre qué modelo usar y pasó a ser sobre qué datos lo alimentan, qué puede tocar y cómo se recuperan si algo sale mal. Como resumió Zaroubine, "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".

Para los founders, la oportunidad está en cerrar esa brecha entre adopción y preparación antes de que la gobierne un incidente.