¿Qué son los datos?

Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes y en distintos formatos, incluidos datos cualitativos no numéricos (como las reseñas de los clientes) y datos cuantitativos numéricos (como las cifras de ventas). Otros ejemplos de datos son los datos públicos, como las estadísticas del gobierno y los registros del censo, y los datos privados, como los historiales de compras de los clientes o los registros sanitarios de una persona.

En la última década, el big data, conjuntos de datos grandes y complejos procedentes de fuentes como las redes sociales, el comercio electrónico y las transacciones financieras, ha impulsado la transformación digital en todos los sectores. De hecho, el big data se ha ganado el apodo de "el nuevo petróleo" debido a su valor como controlador del crecimiento empresarial y la innovación.

En los últimos años, el auge de la inteligencia artificial (IA) ha aumentado aún más el enfoque en los datos. Las organizaciones necesitan datos para entrenar modelos de machine learning (ML) y refinar algoritmos predictivos. Cuantos más datos de alta calidad analicen estos sistemas de IA, más precisos y eficaces serán.

A medida que crecen el volumen, la complejidad y la importancia de los datos, las organizaciones necesitan procesos de gestión de datos eficaces para mantener la información organizada y accesible para el análisis de datos.

Al mismo tiempo, las crecientes preocupaciones en torno a la seguridad y la privacidad de los datos, tanto de los usuarios como de los reguladores, han puesto un énfasis cada vez mayor en la protección de datos y el cumplimiento de leyes como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la California Consumer Privacy Act (CCPA).

Los datos se presentan en muchas formas diferentes, cada una definida por sus características, fuentes y formatos únicos. Comprender estas distinciones puede permitir una organización y un análisis de datos más eficaces, puesto que los diferentes tipos de datos admiten diferentes casos de uso.

Además, un único punto de datos o conjunto de datos puede pertenecer a varias categories. Por ejemplo, estructurado y cuantitativo, no estructurado, cualitativo, etc.

Algunos de los tipos más comunes de datos son:

• Datos cuantitativos

• Datos cualitativos

• Datos estructurados

• Datos no estructurados

• Datos semiestructurados

• Metadatos

• Big data

Los datos cuantitativos consisten en valores que pueden medirse numéricamente. Algunos ejemplos de datos cuantitativos son puntos de datos discretos (como el número de productos vendidos) o puntos de datos continuos (como la temperatura o las cifras de ingresos).

Los datos cuantitativos suelen estar estructurados, lo que facilita su análisis mediante herramientas y algoritmos matemáticos.

Los casos de uso comunes de datos cuantitativos incluyen la previsión, el análisis estadístico, la elaboración de presupuestos, la identificación de patrones y la medición del rendimiento.

Los datos cualitativos son descriptivos y no numéricos, y capturan características, conceptos o experiencias que los números no pueden medir. Algunos ejemplos son los feedbacks de los clientes, las reseñas de productos y los comentarios en las redes sociales.

Los datos cualitativos pueden ser estructurados (como las respuestas codificadas de las encuestas) o no estructurados (como las respuestas de texto libre o las transcripciones de las entrevistas).

Los casos de uso más comunes de los datos cualitativos incluyen entender el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y las experiencias de los usuarios.

Los datos estructurados se organizan en un formato claro y definido, a menudo almacenados en bases de datos relacionales u hojas de cálculo. Puede constar tanto de datos cuantitativos (como las cifras de ventas) como cualitativos (como etiquetas categóricas como "sí o no").

Los ejemplos de datos estructurados incluyen registros de clientes e informes financieros, donde los datos encajan perfectamente en filas y columnas con campos predefinidos.

La naturaleza altamente organizada de los datos estructurados permite realizar consultas y análisis de datos rápido, lo que los hace útiles para los sistemas de inteligencia empresarial y los procesos de elaboración de informes.

Los datos no estructurados carecen de un formato estrictamente definido. A menudo se presenta en formas complejas, como documentos de texto, imágenes y vídeos. Los datos no estructurados pueden incluir información cualitativa (como los comentarios de los clientes) y elementos cuantitativos (como los valores numéricos incrustados en el texto).

Algunos ejemplos de datos no estructurados son los correos electrónicos, el contenido de las redes sociales y los archivos multimedia.

Los datos no estructurados no encajan fácilmente en las bases de datos relacionales tradicionales, y las organizaciones suelen utilizar técnicas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el machine learning para agilizar el análisis de datos no estructurados.

Los datos no estructurados suelen desempeñar un papel clave en el análisis de opiniones, el reconocimiento de patrones complejos y otros proyectos de análisis avanzado.

Los datos semiestructurados combinan elementos de datos estructurados y datos no estructurados. No sigue un formato rígido, pero puede incluir etiquetas o marcadores que faciliten la organización y el análisis. Los ejemplos de datos semiestructurados incluyen archivos XML y objetos JSON.

Los datos semiestructurados se utilizan ampliamente en escenarios como el web scraping y los proyectos de integración de datos porque ofrecen flexibilidad al tiempo que conservan cierta estructura para la búsqueda y el análisis.

Los metadatos son datos sobre datos. En otras palabras, es información sobre los atributos de un punto de datos o un conjunto de datos, como nombres de archivos, autores, fechas de creación o tipos de datos.

Los metadatos mejoran la organización, la capacidad de búsqueda y la gestión de los datos. Es fundamental para sistemas como bases de datos, bibliotecas digitales y plataformas de gestión de contenidos porque ayuda a los usuarios a clasificar y encontrar más fácilmente los datos que necesitan.

Big data se refiere a conjuntos de datos masivos y complejos que los sistemas tradicionales no pueden manejar. Incluye datos estructurados y no estructurados de fuentes como sensores, redes sociales y transacciones.

El análisis de big data ayuda a las organizaciones a procesar y analizar estos grandes conjuntos de datos para extraer sistemáticamente información valiosa. A menudo requiere herramientas avanzadas como el machine learning.

Los casos de uso habituales del big data incluyen el análisis del comportamiento de los clientes, la detección del fraude y el mantenimiento predictivo.

Los datos permiten a las organizaciones transformar la información sin procesar en conocimientos que se pueden ejecutar para predecir el comportamiento de los clientes, optimizar las cadenas de suministro e impulsar la innovación.

El término "datos" proviene del plural de "datum", una palabra latina que significa "algo dado": una definición que sigue siendo igual de relevante hoy en día. Cada día, millones de personas proporcionan datos a las empresas a través de interacciones como impresiones, clics, transacciones, lecturas de sensores o simplemente navegando en línea. 

Las organizaciones de todos los sectores pueden utilizar este flujo constante de información para impulsar el crecimiento y la innovación. Por ejemplo, los minoristas de comercio electrónico utilizan vastos conjuntos de datos y análisis de datos para prever la demanda, lo que les ayuda a garantizar que almacenan los productos adecuados en el momento oportuno.

Del mismo modo, las plataformas de streaming basadas en datos utilizan algoritmos de machine learning no solo para recomendar contenidos, sino también para optimizarlos, analizando qué escenas resuenan más entre los espectadores para ayudar a fundamentar futuras decisiones de producción.

Los datos también son cada vez más esenciales en la era de la inteligencia artificial (IA), en la que se necesitan grandes conjuntos de datos de alta calidad para entrenar modelos de machine learning (para más información, consulte "El papel de los datos en la inteligencia artificial (IA)").

Además, la capacidad de proceso de datos en tiempo real de la IA es crítica en áreas como la ciberseguridad, donde el análisis rápido de datos identifica las amenazas antes de que se intensifiquen; el comercio financiero, donde las decisiones en una fracción de segundo afectan a los beneficios; y edge computing, donde la gestión de los datos más cerca de su fuente conduce a conocimientos más rápidos, una toma de decisiones más rápida y un mejor ancho de banda.

Las organizaciones de todos los sectores utilizan los datos para diversos fines, como mejorar la toma de decisiones, agilizar las operaciones e impulsar la innovación.

Las formas más comunes en que las organizaciones han utilizado los datos en sus operaciones incluyen:

• Análisis predictivos

• Generative AI

• Innovaciones sanitarias

• Investigación en ciencias sociales

• Ciberseguridad y gestión de riesgos

• eficiencia operativa

• Experiencia del cliente

• Iniciativas gubernamentales

• Inteligencia empresarial (BI)

La análisis predictivo es una rama del análisis avanzado que predice las tendencias y los resultados futuros mediante datos históricos combinados con modelos estadísticos, minería de datos y machine learning.

Las empresas de comercio electrónico utilizan con frecuencia análisis predictivos para anticipar los comportamientos de compra de los clientes basándose en transacciones anteriores. En la fabricación y el transporte, el análisis predictivo permite el mantenimiento predictivo mediante el análisis de los datos de las máquinas en tiempo real para predecir cuándo es probable que falle el equipo y recomendar un mantenimiento proactivo.

La IA generativa, a veces llamada IA gen, es la inteligencia artificial (IA) que puede crear contenidos originales (como texto, imágenes, vídeo, audio o código de software) en respuesta a las instrucciones o peticiones de un usuario.

La IA generativa se basa en sofisticados modelos de machine learning llamados modelos de deep learning. Estos modelos se entrenan con grandes conjuntos de datos, lo que les permite hacer cosas como comprender las solicitudes de los usuarios, generar contenido de marketing personalizado y escribir código.

El análisis de datos puede ayudar a los proveedores sanitarios a mejorar la atención a los pacientes, predecir brotes de enfermedades y mejorar los protocolos de tratamiento.

Por ejemplo, la monitorización de los pacientes a través de series temporales de datos, como el seguimiento de los signos vitales de los pacientes a lo largo del tiempo, proporciona conocimiento en tiempo real sobre el estado de los pacientes. Esto, a su vez, permite intervenciones más rápidas y tratamientos más personalizados.

Los investigadores de ciencias sociales analizan con frecuencia datos cuantitativos y cualitativos de encuestas, informes de censos y redes sociales. El examen de estos conjuntos de datos les permite estudiar comportamientos, tendencias y repercusiones políticas.

Por ejemplo, los investigadores pueden utilizar los datos del censo para rastrear los cambios en la población, las respuestas de las encuestas para medir la opinión pública y los datos de las redes sociales para analizar las tendencias emergentes.

A medida que los ciberataques y las vulneraciones de datos se vuelven más frecuentes, las organizaciones recurren cada vez más al análisis de datos para identificar y responder a las amenazas más rápido, lo que minimiza el daño y reduce el tiempo de inactividad.

Por ejemplo, los sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) pueden ayudar a detectar y responder a anomalías en tiempo real al agregar y analizar alertas de seguridad de toda la red.

Los algoritmos de machine learning, basados en vastos conjuntos de datos, pueden ayudar a las organizaciones a aumentar la eficiencia operativa al optimizar la logística, predecir la demanda, mejorar la programación y automatizar los flujos de trabajo.

Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico con frecuencia recopilan y analizan datos de ventas en tiempo real para informar la gestión del inventario, lo que reduce la probabilidad de desabastecimiento o exceso de existencias.

Los datos son la columna vertebral de las experiencias personalizadas del cliente, especialmente en marketing, donde las organizaciones pueden utilizar el análisis de datos para adaptar el contenido y los anuncios a diferentes usuarios.

Por ejemplo, los servicios de streaming se basan en algoritmos de machine learning para analizar los hábitos de visionado y recomendar contenidos.

Los gobiernos de todo el mundo utilizan con frecuencia políticas de datos abiertos para hacer públicos conjuntos de datos valiosos, animando a las empresas y organizaciones a utilizar estos recursos para la investigación y la innovación.

Por ejemplo, el sistema Data.gov del gobierno de Estados Unidos. La plataforma proporciona acceso a diversos conjuntos de datos sobre sanidad, enseñanza y transporte. Este acceso ayuda a fomentar la transparencia y permite a las empresas de todas los sectores desarrollar soluciones basadas en datos basadas en información disponible públicamente.

La inteligencia empresarial (BI) es un conjunto de procesos tecnológicos para recopilar, gestionar y analizar datos, convirtiendo los datos sin procesar en información que pueda guiar las decisiones empresariales.

El análisis empresarial complementa la BI al ayudar a las organizaciones a interpretar y visualizar datos a través de gráficos, paneles e informes, lo que facilita la detección de tendencias y la toma de decisiones informadas.

La recogida de datos es el proceso sistemático de recopilación de datos de diversas fuentes, al tiempo que contribuye a garantizar su calidad e integridad. Normalmente realizada por científicos de datos y analistas, es la base para un análisis de datos preciso y fiable.

La recogida de datos comienza con el establecimiento de objetivos claros y la identificación de las fuentes pertinentes. A continuación, los datos se adquieren, limpian e integran en un conjunto de datos unificado. Los sistemas de almacenamiento de datos y los controles de calidad continuos ayudan a garantizar que los datos recopilados sean precisos y fiables.

Sin una recopilación de datos adecuada, las organizaciones corren el riesgo de basar sus análisis en datos incompletos, inexactos o engañosos, lo que da lugar a conocimientos y toma de decisiones comprometidas.

Algunas fuentes de datos comunes incluyen:

• Interacciones en las redes sociales: los datos en tiempo real de plataformas como Twitter y Facebook se pueden utilizar para rastrear el compromiso con la marca, medir la opinión pública y descubrir el sentimiento del consumidor.

• Datos públicos: los conjuntos de datos disponibles gratuitamente de gobiernos y organizaciones, como los datos del censo y los indicadores económicos, pueden ayudar a proporcionar contexto para los cambios demográficos, la segmentación del mercado y el análisis financiero.

• Conjuntos de datos abiertos: los conjuntos de datos de instituciones académicas y gobiernos sobre temas como el cambio climático y los datos geoespaciales se utilizan a menudo para la investigación y la formulación de políticas.

• Datos de transacción: los datos de las transacciones comerciales, como los registros de ventas, las facturas y la información de pago, pueden ayudar a las empresas a realizar un seguimiento del rendimiento, optimizar los precios y mejorar la experiencia del cliente.

• Encuestas y cuestionarios: los datos cualitativos o cuantitativos recopilados a través de los feedback de los clientes o las encuestas de investigación pueden proporcionar conocimiento sobre las preferencias, opiniones y tendencias.

• Análisis web: los datos de las interacciones en el sitio web, como las visitas a la página y las tasas de clics, ayudan a las empresas a comprender el comportamiento de los usuarios, optimizar el contenido y mejorar las experiencias.

• Dispositivos IoT: los datos de los dispositivos del Internet de las cosas (IoT), como los medidores inteligentes y los rastreadores portátiles, pueden respaldar el análisis en tiempo real y el mantenimiento predictivo y evitar el tiempo de inactividad de los equipos.

Las organizaciones gestionan grandes cantidades de datos en múltiples formatos dispersos en nubes públicas y nube privada, lo que hace que la fragmentación de datos y la mala gestión sean desafíos importantes.

Según IBM Data Differentiator, el 82 % de las empresas tienen problemas con los silos de datos que interrumpen los flujos de trabajo, y el 68 % de los datos no se analizan, lo que limita todo su potencial.

Gestión de datos es la práctica de recopilar, procesar y utilizar datos de forma segura y eficiente para obtener mejores resultados empresariales. Aborda desafíos críticos como la dirección de grandes conjuntos de datos, la eliminación de silos y la gestión de formatos de datos incoherentes.

Las soluciones de gestión de datos suelen integrarse con la infraestructura existente para ayudar a garantizar el acceso a datos de alta calidad y utilizables por científicos de datos, analistas y otras partes interesadas. Estas soluciones suelen incorporar data lakes, almacenes de datos o lakehouses de datos, combinados en un data fabric unificado. 

• Los data lakes son entornos de almacenamiento de bajo coste que alojan datos no estructurados, que posteriormente pueden procesarse y analizarse.  

• Los almacenes de datos almacenan datos estructurados de diversas fuentes, optimizados para tareas de minería y análisis de datos.  

• Los lakehouses de datos fusionan los mejores aspectos de los almacenes de datos y los data lakes, ofreciendo una solución unificada para gestionar datos estructurados y no estructurados.

Estos sistemas ayudan a crear una base sólida de gestión de datos, alimentando datos de alta calidad en herramientas de inteligencia empresarial (BI), paneles de control y modelos de IA, incluido el machine learning (ML) y la IA generativa.

Además, la IA está transformando la forma en que las organizaciones manejan los datos. La gestión de datos con IA es la práctica de utilizar la inteligencia artificial (IA) y el machine learning en el ciclo de vida de la gestión de datos. Los ejemplos incluyen la aplicación de IA para automatizar o agilizar la recopilación de datos, la limpieza de datos, el análisis de datos, la seguridad de datos y otros procesos de gestión de datos.

Dado que las empresas de todos los sectores dependen cada vez más de los datos para impulsar la toma de decisiones, mejorar las operaciones y potenciar la experiencia del cliente, ha aumentado la demanda de profesionales cualificados en el campo de los datos.

Dos de los roles más importantes en el campo de la ciencia de datos son los científicos de datos y los analistas de datos.

• Científico de datos: los científicos de datos realizan tareas de datos complejas y fundamentales. Por ejemplo, crean modelos y algoritmos para encontrar conocimientos en grandes conjuntos de datos, a menudo utilizando herramientas avanzadas como el machine learning y el modelado predictivo.

• Analista de datos: los analistas de datos se centran en tareas más inmediatas y prácticas. Utilizan estadísticas para analizar datos y responder a preguntas empresariales específicas. Su objetivo principal es encontrar conocimiento útil que ayude con las decisiones y estrategias cotidianas.

Ambas funciones abarcan la recopilación de datos, el modelado de datos, el análisis de datos y la garantía de datos de alta calidad. Tanto los analistas como los científicos pueden utilizar varias metodologías y herramientas para analizar y preparar los datos, incluidos Microsoft Excel, Python y el lenguaje de consulta estructurado (SQL).

También pueden utilizar técnicas de visualización de datos, como paneles de control y gráficos, para ayudar a descubrir tendencias, correlaciones y conocimiento en los datos, aunque de diferentes maneras.

Por ejemplo, un científico de datos podría desarrollar un modelo predictivo utilizando machine learning para prever el comportamiento futuro de los clientes. Este modelo podría ayudar a la empresa a anticipar tendencias, personalizar campañas de marketing y tomar decisiones estratégicas informadas a largo plazo. 

En comparación, un analista de datos en el mismo proyecto podría utilizar una herramienta de visualización para crear un panel de control que muestre los patrones de comportamiento de los clientes a lo largo del tiempo. Esta capacidad para trazar las tendencias históricas de ventas junto con las métricas de participación podría ayudar al equipo a optimizar las estrategias de marketing actuales o ajustar la oferta de productos para aumentar los beneficios.

La protección de datos es la práctica de salvaguardar la información sensible de la pérdida, el robo y la corrupción de datos. La protección de datos es cada vez más importante a medida que las organizaciones manejan mayores volúmenes de datos confidenciales en entornos complejos y distribuidos.

El creciente riesgo de ciberamenazas y los estándares de protección de datos más estrictas también han hecho de la protección de datos una prioridad para las empresas y los consumidores. Según un estudio reciente, al 81 % de los estadounidenses les preocupa la forma en que las empresas utilizan los datos recopilados sobre ellas¹.

También hay un sólido argumento empresarial para priorizar la protección de datos. La vulneración de datos cuesta de media a una organización 4,88 millones de dólares entre pérdida de negocio, tiempo de inactividad del sistema, daño a la reputación y esfuerzos de respuesta, según el informe "Cost of a Data Breach" de IBM. 

La protección de datos tiene dos subcampos críticos: seguridad de datos y protección de datos. Ambos desempeñan funciones distintas pero complementarias en la protección y gestión de datos.

La seguridad de los datos implica proteger la información digital del acceso no autorizado, la corrupción o el robo. Abarca varios aspectos de la seguridad de la información, que abarcan la seguridad física, las políticas organizativas y los controles de acceso.

La protección de datos se centra en políticas que apoyan el principio general de que una persona debe tener control sobre sus datos personales, incluida la capacidad de decidir cómo las organizaciones recopilan, almacenan y utilizan sus datos.

Los datos se enfrentan a muchas vulnerabilidades y posibles ciberamenazas, sobre todo a medida que avanzan las capacidades de la IA.

Algunos de los principales riesgos incluyen:

• Amenazas internas: empleados o contratistas con acceso autorizado pueden plantear riesgos importantes. Según el Informe "Cost of a Data Breach", las vulneraciones de datos iniciadas por usuarios internos negligentes cuestan una media de 4,99 millones de dólares.

• Ingeniería social: los actores de amenazas suelen utilizar ataques de ingeniería social, como el phishing, para explotar las debilidades humanas y engañar a las personas para que revelen información confidencial. Las herramientas de IA generativa ahora pueden crear correos electrónicos de phishing muy convincentes, lo que aumenta la tasa de éxito de dichos ataques.

• Ransomware: los ciberdelincuentes utilizan ransomware para cifrar los datos de una organización y exigen un rescate a cambio de la clave de descifrado. Los sistemas de salud, las instituciones financieras y las agencias de datos del gobierno son particularmente vulnerables a estos ataques.

• Seguridad en la nube: con la adopción generalizada de los servicios en la nube, los errores de configuración, las API inseguras y un control de acceso deficiente pueden provocar fugas de datos públicos. Según el Informe "Cost of a Data Breach", las vulneraciones de datos que afectan a nubes públicas son las más caras, con un coste medio de 5,17 millones de dólares.

Las organizaciones utilizan diversas tecnologías de protección de datos para defenderse de los actores de amenazas y ayudar a garantizar la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los datos.

Algunas de las soluciones más populares incluyen:

• El cifrado utiliza el cifrado simétrico o el cifrado asimétrico para proteger los datos durante el almacenamiento y la transmisión, lo que evita que los atacantes los lean o los utilicen indebidamente. El cifrado de extremo a extremo (E2EE) cifra específicamente los datos antes de transferirlos a otro endpoint, manteniéndolos seguros durante todo su recorrido.

• Copias de seguridad de datos crean y almacenan con regularidad copias de datos críticos, lo que permite una restauración rápida en caso de pérdida o daño y, al mismo tiempo, minimiza el tiempo de inactividad.

• Los firewalls monitorizan y controlan el tráfico de la red, actuando como primera línea de defensa para bloquear el acceso no autorizado.

• La autenticación y la autorización verifican las identidades de los usuarios y controlan el acceso a la información confidencial. La autenticación multifactor (MFA) añade una capa adicional de seguridad, puesto que requiere que los usuarios proporcionen múltiples formas de verificación.

• La gestión de identidades y accesos (IAM) gestiona cómo los usuarios acceden a los recursos digitales y qué pueden hacer con esos recursos para reducir las amenazas internas y evitar el acceso no autorizado.

• Las herramientas antivirus y antimalware detectan, previenen y eliminan software malicioso como virus, spyware y ransomware que podrían comprometer los datos.

• Las herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP) monitorizan la actividad de los usuarios y señalan comportamientos sospechosos para evitar el acceso no autorizado, la transmisión o la fuga de información confidencial.

El 72 % de los CEO de alto rendimiento están de acuerdo en que tener una ventaja competitiva depende de quién tenga la 
IA generativa más avanzada. Sin embargo, disponer de una IA de vanguardia es sólo una parte de la ecuación. Sin datos adecuadamente gestionados y accesibles, ni siquiera las herramientas de IA más potentes pueden alcanzar todo su potencial.

Los datos son la base del avance y el éxito de la inteligencia artificial. Los sistemas de IA, en particular los modelos de machine learning, se basan en los datos para aprender, adaptarse y ofrecer valor en todos los sectores.

Los modelos de machine learning se entrenan con grandes conjuntos de datos y utilizan estos datos para identificar patrones y tomar decisiones.

La diversidad y la calidad de los datos de entrenamiento de un modelo de IA afectan directamente a su rendimiento. Si los datos están sesgados o están incompletos, los resultados de la IA pueden volverse inexactos y poco fiables.

Por ejemplo, en el sector sanitario, los modelos de IA entrenados con conjuntos de datos sesgados podrían subrepresentar a ciertos grupos raciales, lo que daría lugar a resultados de diagnóstico deficientes. Del mismo modo, en la contratación, la mala calidad de los datos puede dar lugar a predicciones erróneas, lo que podría reforzar los estereotipos de género o raciales y crear modelos de IA que favorezcan a determinados grupos demográficos frente a otros.

En resumen, la IA es tan buena como los datos que procesa.

Garantizar una entrada de alta calidad mediante una validación y limpieza exhaustivas de los datos es esencial para crear sistemas de IA éticos y fiables que eviten perpetuar los sesgos.

Aunque la IA generativa puede crear contenido valioso, también presenta nuevos desafíos. Los modelos de IA pueden generar datos falsos o engañosos, que los atacantes pueden explotar para engañar a sistemas o individuos.

La autenticidad y la seguridad de los datos son preocupaciones crecientes. Un informe reciente reveló que el 75 % de los profesionales sénior de la ciberseguridad están experimentando más ciberataques, y el 85 % atribuye el aumento a los malos actores que utilizan la IA generativa².

Para contrarrestar estas amenazas, muchas organizaciones están recurriendo a la seguridad de la IA, que utiliza la propia IA para automatizar la detección, la prevención y la respuesta y mejorar la protección de datos.