Cuando los agentes de IA se desvían: el desafío de actuar antes de que una anomalía afecte los datos

La adopción de agentes de IA está transformando la forma en que las organizaciones toman decisiones, automatizan procesos e interactúan con su información. Sin embargo, a medida que estos sistemas ganan autonomía y acceden a datos y aplicaciones críticas, también crece la necesidad de supervisar su actividad, detectar comportamientos anómalos y responder de manera oportuna ante posibles desviaciones.

Para hacer frente a este nuevo escenario, Veeam^® Software, la compañía de confianza de datos e IA, ofrece Agent Commander, una solución diseñada para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos que la IA agéntica plantea para los datos empresariales.

Según el informe  Data and AI Trust Gap de Veeam, el 88% de las empresas utiliza o está probando agentes de IA. No obstante, solo el 40% de los responsables de estas implementaciones confía en poder aislar y revertir con precisión un fallo relacionado con la IA agéntica.

Esta brecha entre adopción y capacidad de respuesta se produce en un contexto en el que las organizaciones ya enfrentan dificultades importantes para recuperar su información después de un incidente. El informe Data Trust and Resilience de Veeam revela que solo el 28% de las empresas afectadas por ransomware logró recuperar por completo los datos comprometidos.

Una nueva dimensión para la resiliencia de los datos

La velocidad con la que los agentes de IA pueden actuar sobre grandes volúmenes de información plantea desafíos que van más allá de los modelos tradicionales de protección y recuperación. Una desviación aparentemente menor puede propagarse rápidamente y afectar datos, sistemas y procesos relevantes para el negocio.

Ante este escenario, las organizaciones no solo necesitan proteger sus datos y recuperarlos después de un incidente. También deben comprender cómo interactúan los agentes de IA con su información, detectar comportamientos anómalos, limitar su alcance y responder de forma precisa cuando algo sale mal.

“En la era agéntica, las organizaciones necesitan evolucionar de una visión reactiva de la protección de datos hacia un enfoque que les permita comprender qué está haciendo la IA, sobre qué información actúa y qué sucede cuando su comportamiento se desvía de lo esperado. No se trata únicamente de controlar a los agentes, sino de contar con las capacidades necesarias para detectar, proteger y contrarrestar los riesgos antes de que una anomalía genere un impacto mayor”, afirmó Javier Castrillón, gerente de Ventas Territoriales de Veeam en Colombia.

Detectar, proteger y deshacer

Agent Commander representa el enfoque de Veeam para ayudar a las organizaciones a gestionar los riesgos relacionados con la interacción entre los agentes de IA y los datos empresariales. Su propuesta se articula en torno a tres capacidades:

• Detectar: identificar qué agentes existen, qué datos utilizan, a qué sistemas acceden y cuándo su comportamiento se aleja de los parámetros establecidos.
• Proteger: aplicar controles, políticas y límites de acceso para reducir la exposición de los datos frente a personas, aplicaciones y agentes de IA.
• Deshacer: responder ante un incidente y recuperar de forma precisa información limpia y confiable, sin depender exclusivamente de la explicación proporcionada por el agente o el sistema afectado.

La gobernanza debe avanzar al ritmo de la adopción

Aunque las organizaciones están incrementando sus inversiones en gobernanza de IA, todavía existe una brecha importante entre las políticas definidas y la capacidad para aplicarlas de manera operativa.

Gartner prevé que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelará antes de finalizar 2027 debido al aumento de los costos, la falta de claridad sobre su valor empresarial o la insuficiencia de los controles de riesgo. Este panorama refuerza la necesidad de desarrollar marcos de gobernanza que no se limiten a definir qué puede hacer un agente, sino que también permitan identificarlo, supervisar su actividad, limitar su alcance y responder cuando se desvía de los parámetros establecidos.

A medida que los agentes de IA dejan atrás la fase experimental y comienzan a participar en procesos cada vez más relevantes para el negocio, la confianza en los datos se convierte en una condición esencial para escalar su adopción de forma segura.

La era agéntica plantea así una nueva dimensión para la resiliencia de los datos. Ya no basta con disponer de copias de seguridad y controles de acceso: las organizaciones también necesitan visibilidad sobre cómo interactúan los agentes con su información y capacidad para actuar cuando su comportamiento se desvía de lo esperado.