La compañía planteó en Veeam ON Tour 2026 que la protección de datos debe evolucionar hacia modelos de resiliencia capaces de responder a los nuevos riesgos asociados con la Inteligencia Artificial. En Colombia, el foco está en gobierno, clasificación y recuperación de la información.
La Inteligencia Artificial y la velocidad de la misma hace que las organizaciones procesen información y tomen decisiones más rápido, pero también está acelerando riesgos que ya existían. Esa fue una de las ideas centrales planteadas durante Veeam ON Tour 2026, realizado en Bogotá el 15 de septiembre.
Para Javier Castrillón, responsable comercial de Veeam para Colombia y Ecuador, el desafío trasciende el modelo de Inteligencia Artificial empleado por una empresa y se concentra en las consecuencias que pueden tener los datos cuando los sistemas empiezan a operar de manera autónoma.
“El problema no es el modelo. Muchas veces dicen, si escojo qué fábrica de superinteligencia o cuál modelo escojo, sino que el tema está en que lo que está haciendo la IA está acelerando los riesgos que ya teníamos antes”, explicó Castrellón.
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De los respaldos a una estrategia de resiliencia
La compañía sostiene que el concepto de protección de datos está evolucionando. Mauricio González, vicepresidente para América Latina y el Caribe de Veeam, explicó que ransomware y otros incidentes hicieron que las organizaciones pusieran el foco en la recuperación rápida, mientras que la expansión de la IA introduce una nueva preocupación, conocer y controlar el contexto de los datos.
Esto implica identificar qué información tiene una organización, dónde está almacenada, quién puede acceder a ella y qué tipo de datos puede consultar o utilizar un agente de IA. González puso como ejemplo información sensible, como números de tarjetas de crédito o documentos de identidad, que no debería estar disponible indistintamente para cualquier usuario o agente.
“La recuperación rápida sigue siendo fundamental, pero ahora necesitamos también entender el contexto de los datos. Si esos sistemas trabajan con datos incorrectos, viejos o que no deberían estar disponibles, los resultados también pueden ser incorrectos”, subrayó Mauricio.
Esta evolución también está relacionada con la integración de capacidades de Securiti AI, compañía adquirida por Veeam a finales de 2025. La operación incorporó a su plataforma capacidades de seguridad de datos, gobernanza, privacidad, control de acceso y confianza en inteligencia artificial.
La adquisición de Securiti AI, por 1.725 millones de dólares, se completó en diciembre de 2025 e incorporó a Veeam unos 600 especialistas en Inteligencia Artificial y seguridad. Securiti aportó capacidades de Data Security Posture Management (DSPM), privacidad, gobernanza, gestión de accesos y confianza en IA, con el objetivo de unificar la visibilidad y el control sobre datos estructurados y no estructurados distribuidos entre entornos locales, multinube, SaaS y respaldos.
La materialización dio comienzo en febrero de 2026 con Agent Commander, una solución orientada a detectar riesgos asociados con la IA, proteger los sistemas y revertir errores generados por agentes.
Posteriormente, en mayo, Veeam presentó DataAI Command Platform, que reúne resiliencia de datos, seguridad, gobernanza de IA y recuperación en una misma plataforma. La compañía plantea con ello una arquitectura en la que los datos puedan ser identificados, protegidos, gobernados y recuperados mientras las organizaciones amplían el uso de sistemas de IA autónomos.
Clasificar los datos antes de utilizarlos con IA
Para Martín Colombo, director regional de Veeam para América Latina, el punto de partida está en conocer qué información existe y establecer reglas sobre su acceso.
El ejecutivo señaló que las organizaciones deben clasificar los datos, gobernarlos y determinar qué agentes pueden acceder a ellos. Esto cobra mayor importancia a medida que crece el número de sistemas autónomos que interactúan con la información empresarial.
“Una IA segura a escala requiere más que excelentes modelos: exige datos confiables, gobernados y recuperables. Al combinar nuestra plataforma de resiliencia de datos con las capacidades de Securiti AI en seguridad, privacidad, gobernanza y confianza en IA, podemos ayudar a las organizaciones a comprender, proteger y recuperar sus datos”, añadió el director.
Así las cosas, la compañía también identifica una brecha entre la percepción que tienen las empresas sobre su preparación y su capacidad real de recuperación.
Javier Castrellón explicó que muchas organizaciones cuentan con sistemas de respaldo, pero no necesariamente prueban sus procesos de recuperación. Para Veeam, la resiliencia se refleja en la capacidad de recuperar la operación y conocer cuánto tiempo tomaría hacerlo ante un incidente.
El caso de la Universidad de los Andes
La conversación también incluyó la experiencia de Alejandro Rojas, líder de infraestructura tecnológica de la Universidad de los Andes, quien explicó cómo la estrategia de resiliencia ha pasado de pensar únicamente en backup a analizar disponibilidad, migraciones y dependencia tecnológica.
Uno de los casos descritos fue el movimiento de sistemas entre diferentes nubes y centros de datos sin tener que realizar nuevamente la implementación desde el área funcional. Según Rojas, esta capacidad permitió trasladar un sistema core de la universidad entre diferentes ambientes y elevar su nivel de disponibilidad.
“Nosotros hemos podido hacer movimientos de tecnologías entre nubes o entre nuestros data centers sin necesidad del área funcional, porque la herramienta nos permite llevarlo sin hacer una nueva reimplementación. Hemos podido llevar el sistema core de la universidad desde nuestro data center hacia una nube y luego sacarlo de esa nube a una tecnología nativa de nube sin necesidad de involucrar al área funcional”, añadió Rojas.
El concepto de vendor locking también apareció en la conversación. Para la universidad, reducir la dependencia de un proveedor permite decidir dónde deben operar los sistemas sin que una plataforma anterior se convierta en una barrera para migrar o modernizar la infraestructura.
“Poder llevar ese sistema a una nube y elevar el nivel de disponibilidad sin necesidad de hacer la implementación es algo que te ahorra por lo menos un año de proyecto. Nosotros decidimos dónde queremos estar y no tenemos un bloqueante”, explicó también Alejandro.
Colombia, entre regulación y preparación
En cuanto a Colombia, los voceros evitaron ubicar al país en los extremos de la región. Martín Colombo señaló que Chile y Brasil han avanzado en algunos aspectos regulatorios, mientras que Colombia presenta un escenario intermedio dentro de Latinoamérica.
“Hay muchas empresas multinacionales que son empresas colombianas y tienen oficinas en distintos países. Muy importante, el desafío es en Chile también entra en el mes de diciembre una ley muy fuerte y hay empresas colombianas que están en Chile, por lo cual esas empresas van a tener que adaptarse a esa ley en la sucursal de Chile”, dijo Colombo.
Javier Castrellón, por su parte, sostuvo que las organizaciones colombianas tienen cada vez mayor conciencia sobre los riesgos, aunque todavía existen desafíos para traducir esa preocupación en estrategias concretas de resiliencia y recuperación.
“En Colombia es muy importante que somos conscientes de lo que está pasando, de los riesgos que están, y las organizaciones son conscientes de tomar esas decisiones. Ya lo que hay que hacer es ser más creativos en los últimos años por todos los temas socioeconómicos, para tomar esas decisiones de implementar y cómo podemos empezarlos a realizar”, complementa Javier.
La discusión deja así una conclusión práctica para las empresas: la adopción de IA no solo requiere seleccionar herramientas o modelos. También implica conocer qué datos alimentan esos sistemas, establecer controles sobre su uso y contar con mecanismos que permitan recuperar la operación cuando algo salga mal.