Veeam Software, la compañía de confianza en datos e IA, realizó hoy en Buenos Aires el VeeamON Tour Buenos Aires, un encuentro que reunió a clientes, socios, líderes tecnológicos y expertos en torno a uno de los principales desafíos de esta etapa de la inteligencia artificial: garantizar que los datos que la alimentan sean visibles, seguros, gobernados, conformes y recuperables.

Durante el evento, la firma planteó que las organizaciones no enfrentan solo un reto de adopción de IA, sino uno de confianza en los datos y en la IA. A medida que los agentes pasan de pilotos a entornos productivos y actúan de forma autónoma y a gran velocidad, las empresas necesitan una nueva capa de confianza que les permita entender qué datos usa la IA, cómo se accede a ellos, qué riesgos existen y cómo recuperar información limpia y confiable cuando ocurre un incidente.


Mauricio González, vicepresidente para América Latina en Veeam

Una brecha crítica entre adopción y preparación

Según el reporte Data and AI Trust Gap de Veeam, el 88% de las organizaciones ya usa o está piloteando agentes de IA, pero solo el 7% se considera verdaderamente preparado para ello, y el 95% afirma que los desafíos relacionados con los datos ya frenaron su avance en inteligencia artificial. Las cifras reflejan una brecha entre la velocidad de adopción de la IA y la capacidad de las empresas para gobernar, proteger y recuperar los datos que la sostienen.

"Las organizaciones no tienen solamente un problema de adopción de IA: tienen un problema de confianza en IA. Para que la inteligencia artificial genere valor real y sostenible, las empresas deben poder confiar en los datos que la alimentan y en su capacidad para prepararlos, protegerlos, gobernarlos y recuperarlos con precisión", señaló Mauricio González, vicepresidente para América Latina en Veeam. "Con VeeamON Tour LATAM acercamos a nuestros clientes y partners una visión clara: la convergencia de seguridad y resiliencia de datos", agregó.

El nuevo punto de control está en los datos

Para Veeam, el foco se corre hacia los propios datos: qué información existe, dónde reside, quién puede acceder a ella, qué agentes o aplicaciones la utilizan, qué políticas aplican y cómo recuperarla con precisión ante ransomware, errores humanos, amenazas internas, fallas operativas o comportamientos no autorizados de IA. Con esa mirada, la compañía impulsa una capa unificada de Data and AI Trust que conecta resiliencia, seguridad, gobernanza, cumplimiento y privacidad, para avanzar de la simple protección de datos hacia una confianza operacional continua.

Veeam DataAI Command Platform

Como parte de los mensajes del tour, Veeam presentó su visión sobre la Veeam DataAI Command Platform, diseñada para ofrecer una capa de confianza para datos e IA en entornos empresariales modernos. La plataforma combina las capacidades de resiliencia de datos de Veeam con gestión de postura de seguridad, gobernanza, privacidad y cumplimiento, y apunta a ayudar a las organizaciones a detectar riesgos asociados a la IA —incluyendo comportamientos no autorizados, exposición de datos y actividad fuera de los parámetros aprobados—, así como a identificar datos R.O.T. (redundantes, obsoletos o triviales) y controlar el fenómeno del Shadow AI.

La propuesta también contempla preparar y proteger los datos que utilizan personas, aplicaciones y agentes de IA mediante controles, políticas y límites de acceso, y recuperar con precisión datos limpios y confiables a través de capacidades de recuperación inmutable y point-in-time que no dependen de la propia explicación del agente o sistema afectado.

Resiliencia de datos en la era de la IA

En la región, las empresas avanzan hacia entornos híbridos y multicloud, incorporan automatización e inteligencia artificial en procesos críticos y enfrentan mayores exigencias de seguridad, privacidad y cumplimiento. En ese contexto, Veeam subrayó que la resiliencia de datos ya no puede abordarse de forma aislada: debe integrarse con la gobernanza, la seguridad y la confianza necesarias para operar en la era de la IA.

El encuentro incluyó sesiones con expertos, conversaciones con socios de negocio, casos de uso y espacios de networking para ayudar a clientes y partners a definir estrategias que reduzcan riesgos, mejoren la preparación ante incidentes y habiliten el uso seguro de la IA a escala. La propuesta de Veeam se inserta en un debate creciente en la industria: a medida que los agentes de IA ganan autonomía, la calidad, gobernanza y recuperabilidad de los datos se vuelven condición para escalar la innovación sin ampliar la superficie de riesgo.