Las 5 principales brechas de seguridad de datos en entornos empresariales de IA generativa y cómo solucionarlas

Todas las empresas lo dicen, pero esta vez sí es verdad. La IA generativa está redefiniendo cómo operan, innovan y compiten los negocios. Pero también trae consigo un conjunto nuevo y en rápida evolución de riesgos, especialmente en lo que respecta a los datos que alimentan estos sistemas. La mayoría de las empresas han adoptado la IA generativa más rápido de lo que sus estrategias de seguridad y cumplimiento pueden soportar, creando vulnerabilidades invisibles que podrían derivar en infracciones regulatorias, exposición de propiedad intelectual o filtraciones públicas.

Estos son los cinco principales puntos ciegos de riesgo relacionados con la IA que estamos viendo en cientos de entornos empresariales que apoyamos hoy, y cómo puedes solucionarlos.

1. No sabes dónde vive tu información sensible

No puedes proteger lo que no puedes ver. A medida que los LLM consumen más datos, la mayoría de los equipos aún no tienen un inventario claro de lo que se está incorporando—o de si es información regulada, sensible o propietaria. Así es como ocurren las exposiciones. La IA en la sombra solo lo empeora, con herramientas como Copilot y ChatGPT extrayendo datos silenciosamente hacia flujos de trabajo no autorizados.

Arréglalo:
Empieza por la visibilidad. Cyera descubre y clasifica automáticamente los datos sensibles en tus entornos de nube, SaaS y no estructurados, sin agentes ni etiquetado manual. Te ofrece un mapa en tiempo real de lo que tienes, dónde reside y cómo se está usando, para que tomes el control antes de que los datos terminen en el lugar equivocado. Busca etiquetado automatizado, mapeo de linaje y puntuación de sensibilidad para crear un inventario de datos completo y en tiempo real.

2. Acceso de IA a datos con permisos excesivos

La IA solo es tan segura como el acceso que se le otorga. Los copilotos, las cuentas de servicio y los roles de usuario suelen tener permisos en exceso—especialmente en entornos de ritmo acelerado. Así es como los datos sensibles se exponen o se incluyen accidentalmente en conjuntos de entrenamiento, registros o contenido generado.

Arréglalo:
Necesitas una forma de vincular las identidades con los datos que realmente usan. En Cyera logramos esto con nuestro Módulo de Acceso por Identidad (no nos encanta el nombre, así que si tienes uno mejor, ¡mándame mensaje!). Identificamos combinaciones de acceso tóxicas, marcamos identidades inactivas con privilegios excesivos y te ayudamos a aplicar el principio de mínimo privilegio según el contexto. Así es como ajustas el acceso a la medida a escala, antes de que se convierta en una brecha.

3. Sin límites para el uso de datos de IA

Las políticas sin aplicación son solo buenos deseos. La mayoría de las organizaciones no han definido a qué datos pueden acceder los LLM, y mucho menos han implementado controles para frenar el uso riesgoso en tiempo real. Esa es una receta para la filtración de datos, especialmente con herramientas que guardan el historial o enrutan el tráfico externamente.

Arréglalo:
Cyera aplica políticas conscientes de la IA que controlan qué datos pueden usarse, cómo y por quién. Te ayudamos a hacer cumplir las reglas de forma dinámica —como bloquear indicaciones sensibles a LLM internos, o redactar datos regulados en interacciones con Copilot—. Adapta los controles a la aplicación y al riesgo.

4. Falta de visibilidad en los flujos de trabajo de IA

No puedes asegurar la IA si no entiendes cómo está usando tus datos. La mayoría de los equipos no tienen ninguna visibilidad sobre cómo los copilotos, los modelos internos o las herramientas de terceros interactúan con información sensible. Eso deja una brecha enorme en tu estrategia de detección y respuesta.

Arréglalo:
Cyera te brinda observabilidad continua de los flujos de datos impulsados por IA. Rastreamos las entradas de prompts, las salidas de los modelos y los datos que los alimentan, para que puedas detectar comportamientos riesgosos, auditar el uso y responder en tiempo real. Nada de ir a ciegas. Consejo profesional: elige soluciones de seguridad de datos con metadatos específicos para IA y registros de auditoría que ayuden a detectar patrones de uso anómalos y flujos de datos no autorizados casi en tiempo real.

5. Cumplimiento no está a la par con la adopción de IA

Las regulaciones no han cambiado, pero tu perfil de riesgo sí. GDPR, HIPAA, CPRA: todas siguen aplicando, incluso cuando los datos pasan por IA. La mayoría de los equipos no pueden demostrar cómo se usa la información regulada en contextos de IA, y las auditorías manuales no pueden mantenerse al día.

Arréglalo:
Cyera asigna automáticamente los datos sensibles a los requisitos regulatorios y señala cuando se usan de forma inapropiada. Te ayudamos a demostrar el cumplimiento a escala y a evitar sorpresas costosas durante las auditorías. Es cumplimiento proactivo, no control de daños. Busca funciones como plantillas de políticas por regulación, descubrimiento automatizado de flujos de datos no conformes (p. ej., datos de ciudadanos de la UE que se desvían hacia modelos alojados en EE. UU.) y reportes listos para auditoría. ¡Deberías señalar proactivamente las violaciones, antes de que lo hagan los reguladores o los clientes!

Al final del día… la IA segura empieza con datos seguros

Entre más rápido adopten la IA las empresas, más importante se vuelve asegurar la base que la sustenta: los datos. Las plataformas de seguridad de datos no son solo un requisito de lista de verificación; son un prerrequisito para una adopción segura, escalable y conforme de la IA generativa dentro de las empresas hoy.

En Cyera, ayudamos a las organizaciones a eliminar estas brechas de riesgo de datos con visibilidad en tiempo real, controles automatizados y aplicación consciente de identidades que escala junto con tus datos.

Conoce la plataforma y compruébalo tú mismo