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Una brecha de confianza en los datos puede frenar la siguiente etapa de la IA

Contar con datos confiables y seguros podría desbloquear un crecimiento de ingresos por más del 25 %, revela un estudio global de Veeam, pero apenas el 7 % de las organizaciones están realmente listas para la IA y solo el 40 % están seguras de poder aislar y revertir un fallo cometido por una IA autónoma.

Melisa Osores
por
Publicado: 16 jun 2026

Existe una brecha evidente y cada vez mayor en el núcleo de la IA empresarial. Mientras el 88 % de las organizaciones ya utilizan o están probando agentes de IA, únicamente el 7 % puede considerarse verdaderamente preparado para la IA, y el 95 % se ha visto ralentizado en su progreso en este ámbito por los retos relacionados con los datos. Así lo revela el nuevo estudio global "Data and AI Trust Gap" de Veeam Software.

Conforme la IA basada en agentes pasa de la fase piloto a la producción, las empresas enfrentan el desafío de garantizar que los datos que alimentan esos sistemas sean visibles, estén controlados, y sean seguros y resistentes.

Sin embargo, la adopción de la inteligencia artificial (IA) avanza a un ritmo mucho más rápido que el de las estructuras de gobernabilidad diseñadas para gestionarla. El estudio de Veeam muestra que, a pesar de la fuerte inversión y la firme voluntad de los ejecutivos, la capacidad para controlar, supervisar y recuperarse de los fallos de la IA está muy poco desarrollada. De hecho, apenas un 28 % confía en su capacidad para detectar sistemas de IA que operen fuera de los parámetros aprobados.

"La mayoría de las organizaciones no tienen un problema de adopción de IA, sino un problema de confianza en la IA", afirma Anand Eswaran, CEO de Veeam. "La primera fase de la IA se caracterizó por la inversión en infraestructura, la experimentación y la aceleración. La siguiente etapa vendrá marcada por la confianza”, señala.

"Con la adopción generalizada de agentes de IA autónomos que operan a la velocidad de las máquinas, la pregunta pasa de ser si se puede utilizar la IA a si se puede garantizar que todos los datos estén seguros y regulados, que cumplan con la normativa y que sean resilientes. Y si algo saliera mal, ¿se podría recuperar con precisión? Así es como se acelera la IA segura a gran escala sin aumentar el riesgo reputacional y operativo", subraya el directivo.

Hay una diferencia con la realidad operativa

El estudio pone de manifiesto una importante brecha de percepción entre la dirección y los equipos operativos encargados de generar resultados en materia de IA. Según la investigación, el progreso en los proyectos de IA se estanca comúnmente entre la intención y la ejecución:

  • la gobernabilidad se aplica de forma inconsistente,
  • los datos se gestionan de manera reactiva y
  • la responsabilidad se asigna, pero de forma fragmentada.

Y mientras el 65 % de los directores generales creen que cuentan con un conjunto completo de soluciones de IA, solo el 48 % de los responsables técnicos está de acuerdo con eso. Además, el 52 % de los CEO consideran que lideran activamente la gestión de datos, pero solo el 41 % de los responsables de Seguridad de la Información (CISO) y el 38 % de los directores de Sistemas de Información (CIO) concuerdan.

Lo que queda muy claro es que el 83 % de los directores generales sienten presión por acelerar sus capacidades en materia de IA y datos. Además, el 48 % opina que disponer de datos fiables, seguros y que cumplan con la normativa podría generar un crecimiento de los ingresos superior al 25 %.

Según Veeam, esta combinación de una rápida adopción de la IA, junto con una visibilidad incompleta y una responsabilidad poco clara, crea las condiciones propicias para que se produzcan fallos difíciles de detectar, explicar y controlar. "Veeam está desarrollando la capa de confianza en datos e IA para dar a las empresas la visibilidad, control y recuperación precisa que necesitan para ampliar la IA de forma segura y generar un valor empresarial real", comparte Eswaran.

Cuando la IA falle, no parecerá una interrupción del servicio

A medida que los sistemas de IA ganan en autonomía, el riesgo se está desplazando de las interrupciones tradicionales del sistema hacia fallos a nivel de datos que son más difíciles de detectar, explicar y contener.

El estudio de Veeam advierte que los errores a velocidad de máquina pueden ir más rápido que la detección, lo que obliga a que la resiliencia evolucione hacia una restauración únicamente de lo que se ha visto afectado, en lugar de revertir entornos completos.

Entre las organizaciones que utilizan la IA en la actualidad, sólo una minoría es capaz de determinar en cuestión de minutos a qué sistemas ha accedido (29 %), qué acciones ha llevado a cabo (25 %), en qué decisiones ha influido (24 %) y qué datos ha utilizado el sistema (22 %). Lo más preocupante es que apenas el 40 % de los líderes se muestran muy seguros de poder aislar y revertir con precisión un fallo cometido por una IA autónoma.

IA en las sombras: La gobernabilidad se centra cada vez más en los datos

Para Veeam, el reto de la gobernabilidad se centra cada vez más en los datos desde dos perspectivas: la demanda interna y el escrutinio externo.

Al interior de las empresas, el uso no autorizado de IA es ya una práctica habitual:

  • El 95 % afirma que existe un uso no autorizado de la IA dentro de su organización (Shadow AI), y el 93 % lo considera un riesgo importante.
  • Sin embargo, solo 25 % ofrece alternativas autorizadas, lo que significa que la mayoría intenta reprimir la demanda en lugar de gestionarla de forma eficaz.
  • El 44 % señala que el aumento del riesgo cibernético es el principal riesgo asociado a la Shadow AI.

Al mismo tiempo, desde el exterior, la presión normativa a la organización se está intensificando. El 61 % de empresas afirman que la Ley de IA de la UE ya ha influido en sus estrategias de inversión en IA en los últimos 12 meses, mientras que el 47 % señalan que el mantenimiento de registros de auditoría para las decisiones de IA es su mayor preocupación en materia de cumplimiento normativo.

La confianza requiere responsabilidad, no ambigüedad

Para muchos expertos, la fragmentación de la responsabilidad y la falta de coordinación entre las disciplinas operativas son obstáculos importantes para el progreso de la IA, ya que si las responsabilidades en materia de datos, IA y gobernabilidad se reparten entre los equipos, se diluye la rendición de cuentas y se ralentiza la ejecución. Cuando “todo el mundo es responsable”, nadie puede establecer políticas de forma decidida, aplicar controles ni demostrar los resultados, afirmaron desde Veeam.

El estudio confirma que hay un 47 % menos de probabilidades de detectar comportamientos anómalos de la IA en las organizaciones que recurren a una responsabilidad compartida. En cambio, hay un 24 % más de probabilidades de detectar comportamientos anómalos de la IA en las organizaciones donde los CISO asumen la responsabilidad sobre los riesgos de los agentes de IA.

Las empresas que logran hacer operativa la confianza, alineando con éxito la ambición, visibilidad y gobernabilidad, obtienen resultados significativamente mejores que sus competidores. Entre las empresas clasificadas como totalmente preparadas para la IA, el 97 % afirma obtener beneficios empresariales cuantificables de sus inversiones en datos e IA, frente al 48 % del total, lo que demuestra el valor de hacer operativa la confianza a escala empresarial.

"Los resultados no dejan lugar a dudas. Cuando el 95 % de los ejecutivos dicen que los retos relacionados con los datos ya están frenando su avance en materia de IA, el cuello de botella no es el modelo, sino la disponibilidad de datos fiables, controlados y recuperables", concluye el CEO de Veeam.

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