Inés Herrera/ BDM en MR SOLUTIONS
La transformación digital ha llevado a las organizaciones a operar en entornos cada vez más complejos, combinando infraestructura on-premise, nubes públicas y privadas, aplicaciones SaaS y herramientas de inteligencia artificial. Esta estrategia multinube ofrece flexibilidad, escalabilidad e innovación, pero también plantea un reto fundamental: mantener el control de la información sin limitar la productividad del negocio.
En este escenario, el Gobierno de Datos deja de ser únicamente una función de seguridad y se convierte en un elemento estratégico. Las organizaciones necesitan conocer qué información poseen, dónde se encuentra, quién puede acceder a ella, cómo se utiliza y hacia dónde puede trasladarse.
La falta de visibilidad puede generar riesgos importantes, desde configuraciones incorrectas y permisos excesivos hasta transferencias no autorizadas de información sensible.
Uno de los principales desafíos consiste en encontrar el equilibrio entre seguridad y productividad. Bloquear aplicaciones, servicios o transferencias de manera indiscriminada puede provocar que los usuarios busquen alternativas fuera del entorno corporativo, creando nuevos puntos de riesgo. Por ello, la seguridad moderna debe pasar de una estrategia basada únicamente en “bloquear” a una basada en controlar de acuerdo con el nivel de riesgo.
Para lograrlo, el primer paso es identificar y clasificar los datos. Información pública, interna, confidencial o crítica debe contar con políticas diferentes de acceso y utilización. Tecnologías como Data Loss Prevention (DLP) permiten detectar información sensible y establecer acciones cuando un usuario intenta compartirla, descargarla, copiarla o enviarla a plataformas externas.
A esto se suma el modelo Zero Trust, que parte de una premisa sencilla: ningún acceso debe considerarse confiable por defecto. La organización debe validar continuamente la identidad del usuario, el dispositivo, el contexto, la ubicación y el tipo de información que pretende utilizar. El principio de mínimo privilegio también resulta fundamental para reducir el impacto de una cuenta comprometida.
La inteligencia artificial agrega un nuevo desafío. Los empleados utilizan cada vez más herramientas de IA para analizar información, generar contenido o desarrollar código. Cuando estas plataformas no están reguladas, pueden convertirse en nuevos canales de exposición de información corporativa. Por ello, las empresas necesitan establecer políticas claras sobre qué herramientas pueden utilizarse y qué tipo de información puede procesarse en ellas.
Un Gobierno de Datos efectivo requiere integrar diferentes capacidades: DLP, IAM, PAM, DSPM, CASB, SIEM, cifrado, monitoreo de comportamiento, seguridad cloud y respaldo de información. Sin embargo, el objetivo no debe ser acumular herramientas, sino generar una estrategia unificada que permita mantener visibilidad y aplicar políticas consistentes en todos los entornos.
En definitiva, proteger los datos no significa detener el negocio. Significa permitir que los usuarios accedan a la información que necesitan, mientras los controles de seguridad se adaptan a la sensibilidad y al riesgo de cada situación.
En la era multinube, la pregunta ya no es solamente “¿dónde están nuestros datos?”, sino “¿tenemos el control sobre ellos sin importar dónde estén, quién los utilice o hacia dónde se muevan?”. La capacidad de responder correctamente a esta pregunta será determinante para que las organizaciones puedan innovar y aprovechar la nube manteniendo protegida su información crítica.
