“Una estrategia efectiva de gobierno de datos no puede depender de la clasificación ni del etiquetado manual, ya que no es escalable ni sostenible frente al volumen y el dinamismo actuales de los datos”, afirmó Yaniv Danon, el director y cofundador de la firma especializada en Ciberseguridad TechPlus Cyber.
Y es que la gestión de activos digitales en las organizaciones enfrenta un desafío debido a la dispersión de la información en entornos de nube, aplicaciones SaaS e iniciativas de Inteligencia Artificial. En este escenario, y según Danon, el principal obstáculo para la Ciberseguridad es el fenómeno conocido como Shadow Data.
“No puedes proteger lo que no puedes ver. El Shadow Data es esa información sensible que existe fuera del radar de la organización, sin clasificación ni control. Su volumen crece constantemente con la nube, el SaaS y la IA, y se convierte en el principal punto ciego de las organizaciones”, dijo Danon.
Para colocarlo en cifras, se estima que el 35 % de todas las filtraciones de datos involucran algún tipo de Shadow Data. Para abordar esta problemática, el próximo Foro TIC, titulado ‘Del caos al control: Estrategias modernas de protección de datos’, reunirá a líderes TIC de diferentes industrias para compartir experiencias y buenas prácticas en esta materia.
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De la ubicación a los permisos
“El punto ciego suele estar en los accesos, no en la ubicación del dato. En cloud, SaaS, IA e incluso en entornos on-premises, cada permiso innecesario se convierte en una nueva superficie de ataque”, dijo Danon. Un problema aún más grave cuando se trata de datos sensibles no clasificados, que pueden terminar siendo usados de forma indebida o expuestos sin que la organización lo note
Históricamente, la gobernanza de datos ha sido percibida como un proceso burocrático que ralentiza la innovación empresarial. Sin embargo, los modelos modernos sugieren que el equilibrio entre agilidad y seguridad se alcanza mediante la automatización.
“La gobernanza fue vista como burocrática porque se apoyaba en políticas y procesos manuales que no escalan ni generan evidencia defendible. El cambio ocurre cuando la gobernanza se basa en la visibilidad continua y automatizada del dato y sus accesos. Así, la gobernanza deja de ser un costo operativo y se convierte en un mecanismo que escala, reduce fricción y permite priorizar riesgos y tomar decisiones con respaldo real”.
La IA como amenaza
Uno de los mayores riesgos de las empresas modernas viene desde la tendencia de moda de la IA, la generativa (GenAI). El uso no supervisado de estas herramientas representa hoy uno de los mayores retos para la privacidad, sin embargo, prohibir su uso no es sostenible ni estratégico:
“No es realista frenar su adopción, pero tampoco es aceptable perder control sobre qué datos se usan y qué información vuelve al usuario. Lo que hemos visto en la práctica, trabajando con organizaciones a nivel regional junto a nuestro partner Cyera, es que el problema no es la IA en sí, sino la falta de control previo sobre los datos” afirmó el directivo.
La recomendación técnica es aplicar un control inteligente que defina qué datos pueden alimentar los modelos de IA basándose en su clasificación previa. De esta forma, la tecnología se convierte en un habilitador del negocio en lugar de una amenaza para la propiedad intelectual.
“Cuando existe visibilidad completa del entorno de datos y una clasificación confiable, el enfoque cambia: se pueden definir controles claros sobre qué datos pueden alimentar modelos de IA y qué tipo de información puede ser devuelta, alineados al nivel de riesgo. El patrón es el mismo de siempre: cuando se entiende el dato y su sensibilidad, se puede gobernar su uso, incluso en escenarios complejos como la IA generativa, sin frenar al negocio”.
El paso hacia una medición continua del riesgo
La validación de la seguridad también está experimentando una evolución necesaria hacia la automatización. Las auditorías manuales anuales, si bien son necesarias, funcionan únicamente como una fotografía estática de un momento específico. El entorno digital actual exige una validación constante que refleje los cambios dinámicos en los accesos y los riesgos.
Este modelo de medición continua elimina sorpresas operativas y garantiza que la evidencia para el cumplimiento esté siempre disponible y actualizada. “Los controles continuos permiten detectar desviaciones antes de que se conviertan en incidentes” dijo Danon.
Si quiere conocer más al respecto e inscribirse en el siguiente Foro TIC ‘Del caos al control: Estrategias modernas de protección de datos’ lo invitamos a registrarse en el siguiente enlace.
