Cómo la IA y la orquestación desbloquean el verdadero potencial de la DLP

Cuando DLP llegó por primera vez al mercado a mediados de los 2000, fue aclamado como la “próxima gran novedad” en seguridad: la herramienta que prometía proteger los datos confidenciales, reducir el riesgo interno y aliviar los dolores de cabeza de cumplimiento. Sin embargo, para muchas organizaciones, no ha estado a la altura de esa promesa.

Las primeras herramientas dependían de la inspección con muchos recursos y de políticas manuales basadas en reglas (regex, diccionarios, etiquetas de clasificación). Se crearon para endpoints y defensas perimetrales, con escaneo local y un enfoque limitado en tipos de datos conocidos y servicios autorizados. El modelo era reactivo y generaba volúmenes de alertas de baja fidelidad porque carecía de intención del usuario y contexto de flujo de datos en la nube y SaaS.²

El resultado fue costoso: alertas abrumadoras, interminables ajustes de políticas y recursos desperdiciados que llevaron a muchas organizaciones a reducir o abandonar por completo el DLP. Esta desconexión es llamativa si consideramos que el 76% de las empresas aún depende del DLP como una capacidad central¹. Como lo expresa memorablemente Heidi Shey de Forrester: “El DLP es la diamantina artesanal de la ciberseguridad: brillante y llena de promesas sobre lo que puedes lograr con ella, y un posible desastre que se queda atorado en cada rincón.^*1 El DLP está, de hecho, en todas partes, pero con demasiada frecuencia ha creado más carga operativa que reducción de riesgos. Gartner señala que los proyectos que no están vinculados a iniciativas comerciales más amplias a menudo reflejan “un programa de gobernanza de seguridad de datos ausente o inmaduro”, una de las razones por las que tantos programas se estancan.

El cambio de la IA en la prevención de pérdida de datos

DLP hoy está evolucionando. Con IA y contexto de datos, las soluciones modernas pueden detectar riesgos reales con mayor precisión, reducir el volumen de alertas y aplicar políticas con mucho menos esfuerzo manual. Pero no toda la IA es igual. Muy a menudo, lo que se promociona como IA es en realidad solo una interfaz de lenguaje natural: útil para consultas, pero que no mejora de forma significativa la detección ni la automatización.

El verdadero avance se logra cuando la IA se integra directamente en la capa de inteligencia de DLP. En lugar de depender solo de la inspección de contenido, los sistemas modernos analizan el contexto empresarial, el comportamiento del usuario y los patrones de movimiento de datos para tomar mejores decisiones. Por ejemplo, la IA puede distinguir cuándo es legítimo que un empleado de finanzas envíe documentos de desinversión a un asesor aprobado, frente a cuando enviar esos mismos datos a un correo personal o a un dominio de la competencia constituye una infracción. 

Al aplicar lógica basada en el riesgo a escala, la IA permite agilizar el triaje, crear políticas automáticamente y mejorar continuamente la aplicación. Estas son capacidades que no son factibles con el ajuste manual. Los analistas de la industria reflejan este cambio. Gartner observa que “la IA y el ML están transformando la DLP al reducir la dependencia de la clasificación estática y habilitar controles adaptativos y conscientes del contexto”.^*2 De manera similar, Forrester señala que “la DLP moderna considera tanto el contenido como el contexto, lo que permite respuestas basadas en el riesgo con mayor confianza”.^*1‍

¿Qué es la orquestación de DLP?

Los controles de DLP no están limitados a un solo producto. Están integrados en muchos productos de seguridad diferentes: puertas de enlace de correo electrónico, agentes en endpoints, firewalls empresariales, CASB, herramientas nativas de SaaS, puertas de enlace web e incluso categorías más recientes como seguridad del navegador o de IA.

Las organizaciones pueden habilitar DLP en estas herramientas para bloquear el movimiento no autorizado de datos a través de los canales de exfiltración iniciados por el usuario: correo electrónico, endpoints, redes, nube y web.

El problema es que cada una de estas herramientas funciona de forma aislada. Generan sus propias alertas, aplican sus propias políticas y rara vez comparten contexto. Esta fragmentación ha vuelto al DLP ruidoso, inconsistente y difícil de administrar a gran escala - lo que agrava el desafío de analizar alertas, ajustar políticas y mantener cualquier nivel de coherencia.

La orquestación de DLP es una capa de inteligencia que se sitúa sobre las herramientas de DLP existentes. Las conecta mediante APIs, centraliza alertas y políticas, y aplica IA para automatizar la clasificación y la respuesta. Como dice Francis Odum de SACR: “El futuro no se trata de reemplazar las herramientas existentes, sino de mejorarlas con un ‘cerebro de políticas’ impulsado por IA.”

Omni DLP de Cyera es la primera implementación de este modelo. Así es como ofrece la orquestación de DLP en la práctica:

• Unifica la detección en todas las herramientas de DLP al centralizar las alertas y la administración de políticas
• Automatiza la clasificación inicial al agregar y resumir cada alerta, filtrar la actividad benigna y elevar los incidentes críticos, todo impulsado por IA
• Mejora el desempeño de las políticas al identificar falsos positivos, dar seguimiento a la precisión a lo largo del tiempo y recomendar cambios en las reglas para fortalecer la cobertura y la aplicación

El papel de DSPM

La orquestación de DLP fortalece la manera en que las organizaciones protegen los datos en tránsito y en uso, pero no todos los datos sensibles pasan por la red. Grandes volúmenes permanecen en reposo, a menudo sin ser vistos o sin clasificar por el DLP tradicional.

Aquí es donde la gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) aporta un valor enorme. DSPM descubre datos sensibles y de riesgo dondequiera que residan, identifica quién tiene acceso y traza cómo fluyen. Ofrece una forma escalable y automatizada de revelar exposiciones que de otro modo requerirían una dolorosa interacción manual con las partes interesadas del negocio.

Cuando se combina con la orquestación, DSPM amplía el alcance de DLP. Los mismos datos que DSPM identifica en reposo pueden informar y fortalecer las políticas de detección y aplicación de DLP en todo tu stack de DLP existente. Juntos, DSPM y DLP crean un ciclo de auto-refuerzo que mejora continuamente la precisión, la cobertura y la postura general de seguridad de datos.

Las DLP tradicionales no eran sostenibles antes y ahora, con las cargas de trabajo impulsadas por IA acelerándose y los datos dispersándose por los sistemas, el reto solo se ha intensificado. Gartner predice que para 2027, el 70% de los CISOs adoptará un enfoque consolidado para abordar tanto el riesgo interno como los casos de uso de exfiltración de datos². Sin orquestación, las organizaciones quedan con puntos ciegos y una avalancha de alertas no correlacionadas. También carecen de una forma clara de ver cómo el negocio utiliza los datos, identificar lo que realmente es crítico y aplicar protecciones con precisión.

Convertir la orquestación en resultados  

Cyera Omni DLP está diseñado para atender a las organizaciones dondequiera que estén.

Para organizaciones con programas de DLP abandonados, inmaduros o inexistentes, Omni DLP establece protecciones rápidamente. Las políticas sugeridas y el análisis automatizado de alertas ofrecen resultados en semanas en lugar de meses.

Para organizaciones con programas de DLP establecidos, Omni DLP se conecta a herramientas dispares y enriquece las alertas con contexto. Esto reduce la fatiga por alertas, agudiza la precisión de detección y ayuda a los equipos a enfocarse en incidentes críticos. También evalúa las políticas de DLP existentes para identificar dónde los controles están bloqueando en exceso o aplicándose de forma insuficiente, lo que permite a los equipos ajustar las políticas para lograr tanto precisión como cobertura.

Omni DLP no reemplaza lo que ya tienes. Aprovecha las inversiones existentes en DLP al orquestar entre herramientas, asegurando que las políticas se apliquen de manera uniforme y que las alertas se prioricen con el contexto adecuado.

Prueba en acción

Una empresa tuvo problemas con una herramienta DLP heredada que marcaba casi todos los correos salientes como riesgosos. El equipo estaba abrumado por los falsos positivos. Las comunicaciones legítimas con clientes se bloqueaban junto con las infracciones reales, lo que hacía casi imposible detectar los riesgos verdaderos.

Con la orquestación en marcha, la diferencia fue inmediata. El sistema sacó a la luz incidentes repetidos de un empleado que compartía información confidencial con terceros no autorizados —problemas que antes se perdían entre el ruido—, mientras permitía que los mensajes legítimos fluyeran sin interrupciones.

En cuestión de días, el equipo de seguridad tenía políticas precisas que reemplazaron meses de fallidos ajustes manuales.

En diferentes implementaciones, las organizaciones informan de manera constante:

• 95% menos alertas inexactas
• 90% menos esfuerzo manual para la gestión y el triaje de políticas
• Visibilidad unificada en correo, endpoints, nube y web 

La incorporación sin agentes permite lograr estos resultados en minutos, no en meses, al conectarse directamente a través de APIs.

La urgencia del ahora

Con 72% de las empresas que planean aumentar la inversión en capacidades de DLP durante el próximo año¹, los líderes de seguridad están decididos a no repetir errores del pasado. Muchos están combinando la visibilidad con la aplicación de políticas: integran DSPM para mapear los datos sensibles en reposo con DLP para protegerlos en tránsito.

Juntas, reducen el esfuerzo desperdiciado, mejoran la precisión y unifican la postura con la protección.

Cyera Omni DLP ofrece el eslabón perdido: hacer que la protección de datos sea efectiva, escalable y sostenible en el entorno actual. Ya sea que estés comenzando desde cero, reiniciando tras intentos fallidos o modernizando un programa existente, Cyera cumple con automatización, orquestación e inteligencia contextual impulsadas por IA. Reduce el ruido, acelera el tiempo para obtener valor y cumple la promesa de larga data de la prevención de pérdida de datos.

¿Listo para ver cómo funciona? Toma un recorrido guiado por Omni DLP

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1. Forrester, La guía para la prevención moderna de pérdida de datos, Heidi Shey, junio de 2025
2. Gartner, Guía de mercado para la prevención de pérdida de datos, Andrew Bales y otros, abril de 2025
3. SACR, Construyendo la capa de inteligencia para la próxima ola de Prevención de Pérdida de Datos, Francis Odum, junio de 2025

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