Por qué la seguridad de los datos es la base de la IA empresarial

Por Clairo G. Dorneles, Principal Cloud Security Architect en myCloudDoor.

En los últimos años, la inteligencia artificial ha pasado de ser un concepto futurista a convertirse en un pilar esencial del mundo empresarial. Desde la automatización de procesos hasta la toma de decisiones estratégicas de alto nivel, la IA está profundamente integrada en empresas de todos los tamaños. Modelos como OpenAI GPT, DeepMind AlphaFold, Google Gemini, Meta Llama y DeepSeek se utilizan ampliamente para generar contenido, analizar datos y automatizar tareas complejas. Sin embargo, a medida que estas tecnologías se incorporan cada vez más en los entornos corporativos, hay un aspecto crítico que sigue siendo subestimado: la calidad y la seguridad de los datos que las alimentan.

Hemos visto casos en los que modelos de IA han sido manipulados para generar respuestas sesgadas, revelar información confidencial o incluso difundir desinformación. En algunas ocasiones, los sistemas entrenados con datos públicos sin filtrar han reproducido sesgos o han proporcionado información errónea. También se han registrado ataques de envenenamiento de datos, en los que una interferencia externa altera los datos de entrenamiento de un modelo, afectando la fiabilidad de sus predicciones. Estos fallos no solo suponen pérdidas económicas y operativas, sino que pueden dañar gravemente la reputación de una empresa, especialmente cuando la IA es utilizada para decisiones críticas en sectores como la salud, las finanzas, la ciberseguridad y el ámbito jurídico.

Más allá de los riesgos empresariales, la carrera global por el dominio de la IA, liderada por Estados Unidos y China, ha intensificado las preocupaciones sobre la seguridad de los datos. Gobiernos y empresas tecnológicas están invirtiendo miles de millones en innovación en IA, pero cada país adopta un enfoque en materia regulatoria. En Estados Unidos, aumenta el foco en la transparencia y las auditorías para garantizar que los modelos de IA sean entrenados con conjuntos de datos confiables. Mientras tanto, en China, la Ley de Seguridad de Datos impone estrictas regulaciones sobre cómo debe almacenarse, usarse y protegerse la información sensible. Estas diferencias globales ponen de manifiesto la necesidad urgente de establecer normas de seguridad estandarizadas que protejan el desarrollo de la IA sin frenar la innovación.

Utilizar IA sin garantizar la fiabilidad de los datos es como construir un rascacielos sobre cimientos inestables: tarde o temprano colapsará. La precisión de las respuestas de un modelo de IA depende completamente de la calidad, integridad y seguridad de los datos con los que ha sido entrenado. Si estos datos son defectuosos, corrompidos o manipulados, las decisiones que se tomen con base en ellos también lo serán. Y esto, puede ser costoso.

Las empresas que no implementan una gobernanza de datos adecuada corren el riesgo de tomar malas decisiones, enfrentarse a infracciones normativas y, en última instancia, dañar la credibilidad de su marca. Además, a medida que la IA se integra en procesos empresariales críticos, las organizaciones deben crear entornos controlados donde sus datos permanezcan seguros e inalterables.

El primer paso para proteger los datos de la IA es comprenderlos, entender su valor. No toda la información dentro de una empresa tiene el mismo nivel de importancia. Algunos conjuntos de datos contienen información altamente sensible y estratégica que debe ser estrictamente protegida, mientras que otros pueden descartarse sin riesgos. Identificar qué datos son críticos ayuda a las organizaciones a priorizar los esfuerzos de seguridad, minimizando riesgos y mejorando la eficiencia en la gestión de datos.

Además, el almacenamiento de datos innecesarios o desestructurados genera costes operativos elevados, ya que la IA continuará procesando información irrelevante, desperdiciando recursos computacionales y aumentando los gastos de almacenamiento.

Aquí es donde herramientas como Microsoft Purview son fundamentales. Gracias a funcionalidades como Purview Data Map y Data Classification, las organizaciones pueden catalogar, clasificar y supervisar sus datos de manera estructurada. Estas capacidades permiten a las organizaciones identificar automáticamente información sensible y aplicar políticas de seguridad adecuadas, asegurando que solo los datos verdaderamente valiosos sean conservados y protegidos de manera efectiva. Además, el cumplimiento de las normativas de protección de datos a nivel mundial se simplifica, ayudando a las empresas a evitar sanciones y multas.

En este contexto, myCloudDoor, como expertos en transformación digital, integración cloud y gestión segura del dato, se convierte en un aliado clave para garantizar que las soluciones tecnológicas se implementen con el máximo nivel de control, eficiencia y cumplimiento normativo. Su experiencia acompañando a empresas a integrar plataformas como Microsoft Purview, Power Platform y SAP les permite abordar con éxito retos complejos de seguridad, gobierno del dato y automatización inteligente, sentando bases sólidas para un uso responsable y eficaz de la inteligencia artificial.

Pero, comprender los datos es solo el primer paso. El siguiente y quizás el más importante es protegerlos contra accesos no autorizados y manipulaciones externas. Los grandes modelos de IA, incluidos los de IA generativa, se entrenan con los datos que reciben. Si estos datos son comprometidos o inexactos, los resultados de la IA serán igualmente poco fiables, lo que podría propagar desinformación o conducir a decisiones erróneas.

Un sistema de IA para ciberseguridad que recibe datos manipulados: podría no detectar amenazas reales, dejando a una organización expuesta a ciberataques. Los riesgos son reales y elevados, y las empresas necesitan medidas de seguridad sólidas para evitar estos escenarios.

Para garantizar la seguridad de la IA empresarial, las organizaciones deben adoptar estrategias de protección integrales. Microsoft Purview Data Loss Prevention (DLP) es una herramienta clave para supervisar y controlar el flujo de información sensible, evitando filtraciones no autorizadas. Al aplicar políticas de seguridad configurables, Purview DLP impide que la información confidencial sea compartida accidentalmente a través de correos electrónicos, servicios en la nube o dispositivos locales.

Además, el cifrado de datos es esencial para la seguridad de los datos en IA, ya que protege los datos almacenados y transmitidos contra accesos no autorizados. Cifrar los conjuntos de datos de entrenamiento garantiza que, incluso si los datos son interceptados, permanezcan inaccesibles sin la debida autorización.

Otro pilar clave es el principio del mínimo privilegio (PoLP), que limita el acceso a los datos solo a empleados que realmente lo necesiten. Esto reduce filtraciones accidentales y minimiza el riesgo de amenazas internas. Por ejemplo, un empleado con acceso a la base de datos de clientes no debería tener acceso automático a información financiera a menos que su función lo requiera. Junto con una supervisión continua, estas políticas de control de acceso pueden detectar y bloquear actividades sospechosas, previniendo fugas de datos antes de que ocurran.

La monitorización y auditoría constante en tiempo real son indispensables para garantizar la seguridad de los datos en IA. Herramientas como Azure Monitor, plataformas SIEM (Security Information and Event Management) y soluciones como Zabbix permiten detectar anomalías en tiempo real, ayudando a los equipos de seguridad a identificar amenazas potenciales o comportamientos inusuales en la IA antes de que se conviertan en problemas graves.

Además, las soluciones avanzadas de inteligencia de amenazas y detección de anomalías basada en IA refuerzan aún más la seguridad, identificando ataques dirigidos y manipulaciones de datos. Muchas brechas de seguridad pueden pasar desapercibidas durante meses, pero un monitoreo proactivo reduce los tiempos de respuesta y minimiza el impacto potencial.

La seguridad de los datos en la IA no depende solo de la tecnología; la gobernanza y el cumplimiento normativo son igualmente importantes. Cumplir con regulaciones como GDPR (Europa), LGPD (Brasil) y HIPAA (EE.UU.) no solo ayuda a evitar sanciones, sino que también refuerza la seguridad de los datos y la confianza de clientes y socios. Establecer políticas claras sobre la recopilación, almacenamiento y uso de datos es fundamental para que la IA funcione de manera segura y eficiente.

La IA solo es tan segura como los datos en los que se basa. Si esos datos no están protegidos, la IA tampoco lo estará. Las empresas que descuidan la protección de datos en IA corren el riesgo de tomar decisiones erróneas, exponer información sensible y perder ventaja competitiva.

El futuro de la IA empresarial depende de una gobernanza sólida, marcos de seguridad robustos y monitoreo continuo. Proteger los datos no es una opción, es una necesidad estratégica para cualquier empresa que desee aprovechar el potencial de la inteligencia artificial sin comprometer la seguridad ni la confianza.

En este camino, apoyarse en socios tecnológicos, como myCloudDoor, permite a las organizaciones implementar soluciones de seguridad, cumplimiento y automatización adaptadas a sus necesidades, garantizando que su evolución en inteligencia artificial sea segura, escalable y alineada con sus objetivos de negocio.