Gobernanza de Datos en la Era de la IA Generativa: Cómo Preparar a tu Empresa para un Futuro Seguro y Productivo

Con el auge de la inteligencia artificial generativa (GenAI), se presenta un nuevo escenario para las organizaciones en América Latina. Más que una simple tendencia tecnológica, la GenAI está transformando la forma en que las empresas operan, toman decisiones y se protegen contra las amenazas cibernéticas. Inspirado en la sesión organizada por Forcepoint, entre Claudia Medina, Director Data & Analytics de IDC LATAM, invitada especial y Luiz Faro, Sales Engineering Director, Americas de Forcepoint, este artículo resume los principales aprendizajes sobre la adopción de IA, los desafíos regulatorios y las soluciones para garantizar seguridad y gobernanza de datos en este nuevo contexto.

El Panorama Actual de la IA en América Latina

Según datos presentados por IDC en el webinar, más del 50% de las organizaciones latinoamericanas ya utilizan IA de forma estructurada. Países como Brasil, Chile, Colombia y México están por encima del promedio regional en madurez de adopción.

Las principales motivaciones incluyen:

• Incremento de la eficiencia y productividad
• Mejora en la toma de decisiones
• Ventaja competitiva
• Integración con iniciativas de transformación digital

Sin embargo, persisten barreras clave: seguridad de los datos, falta de conocimiento interno, inmadurez tecnológica y recursos financieros limitados.

Seguridad: El Principal Inhibidor de la Adopción

Aunque la IA promete eficiencia y automatización, la preocupación por los datos sensibles es el mayor obstáculo para muchas organizaciones. Datos de clientes, información estratégica y documentos confidenciales alimentan modelos de IA y pueden quedar expuestos sin una gestión adecuada.

La exposición indebida puede conllevar:

• Filtración de datos personales
• Pérdida de propiedad intelectual
• Daño a la reputación de la empresa
• Violación de leyes de protección de datos

Clasificación de Datos: La Base de la Protección

La protección efectiva comienza con una clasificación clara de los datos. IDC propone cuatro categorías:

• Sensibles: datos personales, financieros, médicos
• Confidenciales: estrategias, propiedad intelectual, información de clientes
• Internos: comunicación interna, procesos operativos
• Públicos: información de marketing, comunicados, contenidos digitales

Cada categoría exige distintos niveles de protección y control.

IA en la Práctica: Dónde se Está Aplicando

Según la encuesta realizada durante el webinar, los principales usos actuales de la IA se concentran en:

• Eficiencia operativa (automatización)
• Seguridad de la información
• Atención al cliente y experiencia del usuario
• Gestión de infraestructura y aplicaciones

A pesar de cierta resistencia inicial, muchas empresas ya usan IA sin saberlo, a través de herramientas comerciales. Esto refuerza la necesidad de una política de gobernanza clara y proactiva.

Soluciones de Forcepoint: DSPM y DDR

Forcepoint propone un enfoque integral basado en dos soluciones clave:

DSPM (Data Security Posture Management)

• Visibilidad y clasificación automática de datos
• Identificación de riesgos y brechas de cumplimiento
• Optimización de recursos y estrategias de seguridad

DDR (Data Detection and Response)

• Detección temprana de amenazas
• Respuesta rápida ante incidentes
• Automatización de la protección de datos

Ambas herramientas actúan en sinergia, protegiendo desde la entrada de datos en los modelos hasta la salida de información sensible.

Gobernanza y Cultura Organizacional

La adopción segura de IA requiere crear una cultura de seguridad que involucre todos los niveles de la organización:

• Alta dirección: debe comprender los riesgos e impactos estratégicos
• Líderes funcionales: deben conocer los efectos en sus áreas
• Equipo de TI: responsable de la implementación y cumplimiento

Las métricas de seguridad deben comunicarse según el perfil de cada interlocutor, garantizando comprensión y compromiso.

Riesgos Emergentes en la Era de la IA

Con la IA generativa, surgen riesgos específicos y complejos:

• Irreversibilidad: lo aprendido por la IA no se puede "desaprender"
• Calidad vs. tipo de dato: no basta con que el dato sea correcto, debe ser apropiado
• Sesgos y opinión: datos subjetivos pueden generar resultados distorsionados
• Gobernanza de la salida: la clasificación de nuevos datos generados debe ser rápida

La IA generativa ya no es una opción futura: es una realidad actual. Las empresas que deseen aprovechar sus beneficios de forma segura deben invertir en gobernanza, clasificación y monitoreo continuo de datos. Las soluciones DSPM y DDR de Forcepoint ofrecen el soporte ideal para navegar este nuevo entorno con eficiencia y protección.

Le invito a acceder a la grabación del webinar para conocer al detalle el contenido.