El ransomware ya no pone a prueba únicamente la estrategia de copias de seguridad, sino que comprueba si la empresa es capaz de restablecer operaciones fiables bajo presión. La IA añade otra capa de complejidad, ya que ahora hay más decisiones, flujos de trabajo y experiencias de cliente que dependen de flujos de datos, modelos, indicaciones, incrustaciones y servicios en la nube distribuidos. La superficie de ataque se está ampliando, mientras que las expectativas de recuperación son cada vez más precisas.

El informe «El coste de una filtración de datos en 2026» de IBM reveló que el 92 % de las organizaciones que notificaron una filtración relacionada con la IA carecían de controles de acceso adecuados a la IA, y que los incidentes de ransomware o extorsión supusieron una media de 5,12 millones de dólares estadounidenses cuando fueron revelados por un atacante. El informe DBIR de Verizon de 2026 también señaló que el ransomware estuvo presente en el 48 % de las filtraciones, mientras que el uso de la IA generativa por parte de los atacantes está afectando a la selección de objetivos, el acceso inicial y el desarrollo de malware.

Una organización resiliente debe ser capaz de identificar los datos expuestos o comprometidos, recuperar los servicios de identidad, restaurar las cargas de trabajo prioritarias y validar que los sistemas recuperados estén lo suficientemente limpios como para respaldar la siguiente acción empresarial.

Por qué ha cambiado la resiliencia cibernética

El cambio también es de carácter organizativo. La recuperación tras un ataque de ransomware requiere coordinación entre la infraestructura, los equipos cibernéticos, los responsables de las aplicaciones, el departamento jurídico, el de comunicaciones y la dirección empresarial. Los equipos técnicos necesitan manuales de Recovery que reflejen las prioridades reales de la empresa, no solo diagramas de infraestructura. Los ejecutivos necesitan pruebas de que los niveles de tolerancia al impacto son realistas. Los operadores necesitan un entorno en el que puedan probar la Recovery sin poner en riesgo los sistemas de producción.

Por eso, la resiliencia cibernética moderna depende de una validación continua. Exige a las organizaciones que definan los servicios críticos, protejan los datos y las configuraciones de los que dependen dichos servicios, y ensayen la recuperación antes de que un incidente obligue a tomar esas decisiones en tiempo real. En la práctica, eso significa utilizar capacidades como el almacenamiento inmutable, la recuperación aislada, la detección de malware y anomalías, y la orquestación de la recuperación adaptada a las cargas de trabajo, para que la recuperación sea más predecible cuando las condiciones son menos predecibles.

Cómo la IA cambia la Readiness frente al ransomware

La IA transforma la resiliencia cibernética al aumentar la cantidad de datos críticos para el negocio que deben gestionarse, protegerse y poder recuperarse. Las aplicaciones de IA dependen de datos de entrenamiento, fuentes de generación potenciadas por la recuperación, almacenes de vectores, resultados de modelos, indicaciones, registros y flujos de trabajo conectados a API. Cada elemento puede generar nuevas vulnerabilidades si el control de acceso, la clasificación y la planificación de la Recovery no avanzan al mismo ritmo.

Los atacantes también están utilizando la IA para aumentar la escala y la precisión. IBM informó de que el 25 % de las brechas de seguridad implicaron el uso de IA por parte de los atacantes, lo que supone un enorme aumento del 56 % con respecto al año pasado. La mayoría de esos ataques emplearon phishing generado por IA y suplantación de identidad mediante deepfakes. El informe DBIR 2026 de Verizon describe cómo los actores maliciosos utilizan la IA generativa en la selección de objetivos, el acceso inicial, la investigación de vulnerabilidades y el desarrollo de herramientas. La conclusión práctica es que la planificación de la Recovery debe tener en cuenta vías de ataque más rápidas y adaptables.

Para los responsables de la seguridad, la IA también forma parte de la solución cuando se utiliza junto con mecanismos de gobernanza. La detección de anomalías asistida por IA, la búsqueda de amenazas y la inteligencia de Recovery pueden ayudar a los equipos a identificar comportamientos inusuales, evaluar puntos de recuperación, aislar archivos comprometidos e impedir que se restauren, así como priorizar las medidas de respuesta.

Pero esas capacidades resultan más útiles cuando se basan en una base de datos clara. Las organizaciones deben saber qué datos sensibles existen, dónde están almacenados, quién o qué puede acceder a ellos y si los sistemas de IA los están utilizando de forma adecuada.

Las capacidades de Commvault, como Risk Analysis, pueden respaldar esa base ayudando a los equipos a descubrir, clasificar y evaluar los riesgos relacionados con los datos. En entornos que dependen de la IA, la cuestión de la resiliencia se vuelve muy específica: ¿puede la organización recuperar los datos, los sistemas y las rutas de acceso necesarios para las operaciones basadas en la IA sin restaurar datos comprometidos o sobreexpuestos? La ciberresiliencia debe abarcar toda esa cadena.

Lo que requiere una recuperación limpia

La recuperación limpia parte de la premisa de que no todas las copias de seguridad son seguras para su restauración. Los autores de ransomware suelen intentar corromper, cifrar, eliminar o manipular las fuentes de recuperación antes de que los responsables de la seguridad comprendan el alcance total del ataque. Esto convierte la recuperación en un problema de confianza en los datos. Los equipos necesitan una forma de identificar puntos de recuperación viables, aislar la actividad de recuperación, analizar en busca de amenazas y validar las cargas de trabajo restauradas antes de volver a ponerlas en producción.

Hay tres requisitos esenciales para llevar a cabo una Recovery limpia:

1. Almacenamiento de copias de seguridad resiliente. Las copias inmutables e indelebles ayudan a mantener los datos de Recovery disponibles dentro de los parámetros de retención definidos, incluso si los sistemas de producción se ven comprometidos. La arquitectura «air-gapped» añade una separación respecto al entorno afectado. Funcionalidades como Commvault AirGap pueden ayudar a las organizaciones a mantener copias de seguridad protegidas que respalden la planificación de Recovery ante ransomware.
2. Un espacio aislado para probar y preparar la recuperación. Restaurar directamente en el entorno de producción puede aumentar el riesgo cuando los equipos aún están investigando el alcance del ataque. Commvault Cleanroom facilita la realización de pruebas de recuperación seguras y aisladas, el análisis forense cibernético y la preparación de la recuperación, de modo que los equipos puedan validar las cargas de trabajo antes de proceder a una restauración más amplia.
3. Priorización de la Recovery. Tras un incidente de ransomware, la cuestión no es solo la rapidez con la que se pueden restaurar los datos, sino qué sistemas deben recuperarse primero para garantizar un funcionamiento mínimo viable. Es posible que los servicios de identidad, las plataformas de comunicación, las aplicaciones de atención al cliente y los almacenes de datos principales deban recuperarse en una secuencia específica. Por eso la ciberresiliencia depende de los manuales de procedimientos, la automatización y las pruebas. Un plan de Recovery sólido debe reflejar cómo funciona realmente la empresa.

Cómo ayuda Commvault a reforzar la ciberresiliencia

Commvault Cloud contribuye a la ciberresiliencia al integrar en una plataforma unificada funciones de protección de datos, seguridad de datos, recuperación de identidades y recuperación limpia. Esto es importante porque el ransomware y las perturbaciones propias de la era de la IA no respetan los límites de la infraestructura. Los datos críticos pueden estar repartidos entre sistemas locales, cargas de trabajo en la nube, aplicaciones SaaS, terminales, bases de datos, almacenes de archivos y entornos de datos de IA. La planificación de la Recovery debe abarcar todos esos entornos sin obligar a los equipos a seguir flujos de trabajo inconexos.

Para prepararse ante el ransomware, Commvault Cloud puede ayudar a las organizaciones a mantener copias de seguridad inmutables e indelebles, utilizar almacenamiento «air-gapped» y llevar a cabo la recuperación en entornos aislados. Commvault Cleanroom ayuda a los equipos a probar los planes de recuperación, realizar la validación de la recuperación y facilitar la investigación forense sin depender de la infraestructura de producción. Las capacidades de recuperación asistidas por IA pueden ayudar a identificar opciones de recuperación más limpias y mejorar la toma de decisiones durante la restauración.

En cuanto a la seguridad de los datos, Commvault Risk Analysis ayuda a detectar y clasificar los datos sensibles para que los equipos puedan comprender dónde existe exposición antes y después de un incidente. Esto cobra cada vez más importancia a medida que los sistemas de IA consumen y generan más datos en todas las funciones empresariales.

En cuanto a la resiliencia de las identidades, las capacidades de resiliencia de Active Directory y Entra ID de Commvault ayudan a los equipos a recuperar los sistemas de identidades que pueden ser necesarios antes de que se pueda acceder a otras aplicaciones críticas y restaurarlas.

El valor más amplio es de carácter operativo. La resiliencia cibernética mejora cuando los equipos pueden definir prioridades de recuperación, validar rutas de recuperación seguras y demostrar que los servicios críticos pueden restablecerse en condiciones realistas. Commvault no sustituye la necesidad de una respuesta disciplinada ante incidentes ni de una planificación de la resiliencia. Ofrece a los equipos capacidades de plataforma que pueden ayudar a que esos planes sean más medibles, repetibles y ejecutables en entornos híbridos.

Haz que la resiliencia cibernética sea cuantificable antes del próximo ataque

La IA y el ransomware están cambiando el enfoque de la recuperación: ya no se trata de «¿Tenemos copias de seguridad?», sino de «¿Podemos restablecer operaciones fiables en el orden correcto, a partir de datos fiables y con pruebas de que la ruta de recuperación funciona?». Esa distinción es importante porque una interrupción puede afectar al mismo tiempo a la identidad, los datos de producción, las aplicaciones SaaS, las cargas de trabajo en la nube, los flujos de trabajo de IA y la infraestructura de recuperación.

La resiliencia cibernética depende de la visibilidad de los riesgos de los datos, de copias de seguridad resilientes, de la recuperación de identidades, de una validación rigurosa de la recuperación y de flujos de trabajo probados y vinculados a las prioridades empresariales. Commvault Cloud aúna capacidades de protección de datos, seguridad de datos, recuperación cibernética y resiliencia de identidades en entornos híbridos para respaldar ese modelo.

Es fundamental hacer que la resiliencia sea medible antes de que el próximo incidente la ponga a prueba. Los equipos deben tomar medidas ahora mismo para definir las operaciones mínimas viables, identificar qué es lo que debe recuperarse primero, validar la recuperación en entornos aislados y mantener los planes de Recovery alineados con los riesgos cambiantes de la IA y el ransomware.

La ciberresiliencia se mide cada vez más en función de lo que ocurre una vez que los atacantes logran acceder al sistema. Las organizaciones han realizado importantes inversiones en prevención, detección y respuesta, pero el ransomware, el aprovechamiento de vulnerabilidades, el uso indebido de credenciales, las configuraciones erróneas en la nube y las brechas de seguridad en terceros siguen afectando a las operaciones.

Para muchos equipos, el reto de la Recovery ya no se reduce simplemente a si existen copias de seguridad. Se trata de si esas copias de seguridad están limpias, protegidas, validadas y listas para restaurar los servicios críticos cuando ya no se puede confiar en los sistemas de producción.

Esa distinción es importante porque los ciberataques siguen generando tanto riesgos para los datos como interrupciones operativas. Según el Informe de Investigaciones sobre Fugas de Datos de Verizon de 2026, el ransomware estuvo presente en el 48 % de las fugas, frente al 44 % del año anterior. El informe también reveló que la explotación de vulnerabilidades se convirtió en el vector de acceso inicial más común para las fugas, aumentando hasta el 31 %, mientras que el uso indebido de credenciales descendió al 13 %.

Las iniciativas de Backup and Recovery en la nube deben cubrir todo el proceso, desde la detección hasta la restauración. Esto comienza con la identificación de actividades sospechosas antes de que se restauren los datos comprometidos. Continúa con puntos de Recovery protegidos e inmutables que ofrecen a los equipos opciones de Recovery viables cuando ya no se puede confiar en los sistemas de producción.

A partir de ahí, las organizaciones necesitan una forma de validar qué puntos de recuperación están limpios y restaurar las cargas de trabajo críticas en el orden correcto. El resultado es una estrategia de Recovery que ayuda a los equipos a pasar de la respuesta a incidentes a la restauración operativa con mayor confianza.

¿Por qué Backup and Recovery en la nube constituyen una estrategia de ciberresiliencia?

Las estrategias de copia de seguridad tradicionales se diseñaron para ayudar a las organizaciones a recuperarse de fallos de hardware, eliminaciones accidentales y interrupciones localizadas. Esos casos de uso siguen siendo importantes, pero los requisitos de recuperación actuales son más amplios.

Los ciberataques pueden afectar al mismo tiempo a las cargas de trabajo de producción, los sistemas de identidad, las configuraciones en la nube, las aplicaciones SaaS y los entornos de copia de seguridad. Cuando eso ocurre, la recuperación no consiste solo en restaurar una copia de los datos. Se trata de determinar en qué sistemas se puede confiar, qué puntos de recuperación siguen intactos y qué servicios deben restablecerse en primer lugar.

Por eso, Backup and Recovery en la nube se han convertido en una parte fundamental de la ciberresiliencia. Una estrategia moderna debe ayudar a los equipos a detectar actividades sospechosas, proteger los datos de Recovery, validar la integridad de las copias de seguridad y restaurar las operaciones críticas siguiendo una secuencia controlada. También debe facilitar la realización de pruebas periódicas, ya que un plan de Recovery que no se haya puesto a prueba puede no funcionar como se espera durante un incidente real.

Esto marca un cambio: se pasa de considerar la copia de seguridad como una póliza de seguro a verla como una capacidad operativa de Recovery. Las copias almacenadas siguen siendo importantes, pero solo son una parte de la ecuación de Recovery. Los equipos también necesitan tener la seguridad de que los datos de Recovery no han sido alterados, de que se han probado los flujos de trabajo de restauración y de que la empresa sabe qué servicios deben restablecerse primero.

Backup and Recovery resulta más fácil de entender cuando se considera como un ciclo de vida. Las cinco etapas que se indican a continuación muestran cómo las organizaciones pueden pasar de la detección temprana de amenazas a una Recovery validada y a la mejora de la resiliencia a largo plazo.

Fase 1: Detectar las amenazas antes de que se extienda el riesgo de Recovery

Recovery comienza antes de que se restablezcan los sistemas. En un incidente cibernético, la primera prioridad es determinar si la actividad sospechosa ha afectado a los datos de producción, a los datos de copia de seguridad o a ambos.

Si los equipos realizan la restauración desde un punto de recuperación comprometido, podrían reintroducir en el entorno archivos dañados, rastros de malware o cambios no autorizados. Ese riesgo convierte la detección de amenazas en una parte importante de Backup and Recovery en la nube, y no solo en una cuestión de operaciones de seguridad.

Las estrategias de Recovery modernas deben incluir visibilidad de la actividad anómala en todas las cargas de trabajo, entornos de copia de seguridad y puntos de Recovery. Es posible que los equipos tengan que investigar señales como:

• Comportamiento inusual en el cifrado
• Picos repentinos de eliminaciones
• Cambios inesperados en los privilegios
• Patrones de copia de seguridad anómalos
• Indicadores de malware

Estas señales pueden ayudar a los equipos a comprender hasta dónde puede haberse extendido un ataque y qué datos pueden requerir una revisión adicional antes de su restauración.

El momento en que se produce el ataque es otro factor esencial. El Informe de Defensa Digital 2025 de Microsoft reveló que la mayoría de los ataques investigados por su Equipo de Detección y Respuesta (DART) tenían tiempos de permanencia cortos, lo que significa que los equipos de recuperación podrían no disponer de semanas para comprender el alcance total de la intrusión antes de que los atacantes se desplacen lateralmente, accedan a datos confidenciales, interfieran en los servicios o intenten afectar a los sistemas de copia de seguridad. El contexto de la detección puede ayudar a los equipos a evitar tratar todos los puntos de recuperación como igualmente fiables.

La detección de amenazas no elimina por sí sola el riesgo de Recovery. Ayuda a crear un proceso de Recovery más fundamentado. Cuando se identifica a tiempo una actividad sospechosa, las organizaciones pueden aislar los sistemas afectados, investigar los datos afectados y evitar restaurar puntos de Recovery que puedan reintroducir la misma amenaza.

Esto proporciona a los equipos de seguridad, TI y Recovery un punto de partida más claro para la siguiente fase: proteger los puntos de recuperación no infectados antes de que los atacantes puedan alterarlos o eliminarlos.

Fase 2: Proteger los puntos de recuperación intactos frente a los ataques

En un incidente cibernético, las copias de seguridad no son meras copias almacenadas. Forman parte de la ruta de Recovery, lo que significa que los atacantes pueden intentar alterarlas. Si los datos de las copias de seguridad se modifican, se cifran, se eliminan o se hace imposible acceder a ellos, la organización puede perder una de sus mejores opciones para restablecer las operaciones sin tener que depender de sistemas de producción comprometidos.

Por eso, los puntos de recuperación intactos necesitan una protección por capas. Un almacenamiento de copias de seguridad inmutable e indeleble puede ayudar a preservar los datos durante un periodo de retención definido. Las copias externas o aisladas contribuyen a crear una separación respecto al entorno de producción. El cifrado, los controles de acceso y los permisos basados en roles ayudan a limitar quién puede acceder o modificar la configuración de las copias de seguridad. En conjunto, estas medidas de seguridad dificultan que los atacantes interfieran con los datos que los equipos pueden necesitar más durante la recuperación.

El objetivo es preservar las opciones de recuperación. El informe de Verizon de 2026 reveló que el 69 % de las víctimas de ransomware de su conjunto de datos no pagó el rescate, lo que supone un aumento respecto al 65 % del año anterior. El informe también señala que la mediana de los pagos de rescate siguió disminuyendo, lo que atribuye en parte a la mejora de las medidas defensivas y al aumento de la resiliencia de las víctimas. Los equipos necesitan copias de seguridad limpias que puedan utilizar realmente, de modo que pagar un rescate no sea la única vía para retomar la actividad empresarial.

La conocida regla de copia de seguridad «3-2-1» sigue constituyendo una base útil: mantener tres copias de los datos, en dos soportes o plataformas diferentes, con al menos una copia almacenada fuera de las instalaciones o aislada. Las estrategias modernas de Backup and Recovery en la nube suelen ampliar ese modelo con almacenamiento inmutable, patrones «air-gapped», retención basada en políticas y copias replicadas en entornos de nube o híbridos.

Con puntos de recuperación protegidos, los equipos pueden reducir sus opciones de restauración y pasar a la fase de validación con una visión más clara de lo que está listo para recuperarse.

Etapa 3: Comprobar qué copias de seguridad están listas para restaurarse

Disponer de copias de seguridad no es lo mismo que estar preparado para la recuperación. Antes de que los equipos restauren los sistemas de producción, deben saber qué puntos de recuperación son utilizables, qué cargas de trabajo se han visto afectadas y qué dependencias deben recuperarse junto con ellas.

Una copia de seguridad reciente puede contener los datos empresariales más actuales, pero también puede incluir archivos dañados, cambios no autorizados o rastros de malware. Una copia de seguridad más antigua puede estar más limpia, pero puede provocar una mayor pérdida de datos. La validación ayuda a los equipos a tomar esa decisión basándose en pruebas, en lugar de en conjeturas.

Esa labor comienza con la delimitación del alcance del incidente. Los equipos de seguridad y de TI deben comprender cuándo comenzó la actividad sospechosa, qué sistemas se vieron afectados y si se vieron afectados los servicios de identidad, las bases de datos, los recursos compartidos de archivos, las aplicaciones SaaS o las configuraciones en la nube.

También deben confirmar si el punto de recuperación es compatible con la aplicación en su conjunto, y no solo con los datos que la sustentan. La restauración de una base de datos, por ejemplo, puede depender de que los servidores de aplicaciones, los permisos, las claves de cifrado, las rutas de red y los servicios de identidad estén disponibles en el estado adecuado.

Los entornos de Recovery aislados pueden ayudar a los equipos a comprobar esas condiciones antes de restaurar el entorno de producción. En un entorno controlado, los equipos pueden, de forma segura:

• Analizar los puntos de Recovery seleccionados.
• Revisar los cambios en los archivos.
• Confirmar el inicio de la aplicación.
• Probar el acceso de los usuarios.
• Comprobar si los sistemas dependientes se comportan según lo previsto.

La validación también debe servir de base para la secuencia de Recovery. Es posible que los equipos tengan que restaurar primero los servicios de identidad, luego la infraestructura básica, a continuación las aplicaciones críticas para la misión y, por último, las cargas de trabajo de apoyo.

Al probar los puntos de recuperación antes de la restauración, pueden reducir sus opciones y decidir qué sistemas están listos para volver a ponerse en marcha, cuáles necesitan una revisión más detallada y cuáles deben permanecer aislados hasta que se comprenda mejor el riesgo.

La siguiente etapa es aquella en la que esa decisión se traduce en acción: restaurar los sistemas, las aplicaciones y los datos que la empresa necesita en primer lugar.

Fase 4: Restablecer las operaciones críticas en el orden adecuado

Un plan de recuperación parte del estado operativo mínimo viable de la organización. Esto implica identificar las personas, los sistemas, las aplicaciones, los datos y los canales de comunicación que la empresa necesita para funcionar a un nivel básico durante una interrupción.

Para algunas organizaciones, esto puede empezar por los servicios de identidad y las comunicaciones con los empleados. Para otras, puede dar prioridad a las aplicaciones de atención al cliente, los sistemas de pago, los sistemas clínicos, las operaciones de fabricación o las plataformas logísticas. El orden debe reflejar el impacto en el negocio, no solo la conveniencia técnica.

Las dependencias son el punto en el que muchos planes de recuperación se complican. Una aplicación puede figurar como «crítica», pero sigue dependiendo de la identidad, el DNS, la conectividad de red, las bases de datos, el almacenamiento, las claves de cifrado, las API y la supervisión. Si esos elementos no se restauran en el estado adecuado, la aplicación puede volver a estar en línea, pero seguir siendo inutilizable. Por eso los equipos de Recovery necesitan un mapeo de dependencias antes de que se produzca un incidente, no durante el mismo.

Los manuales de procedimientos y los flujos de trabajo orquestados ayudan a convertir esas decisiones en pasos repetibles. Permiten definir quién aprueba la restauración, qué entorno debe utilizarse, qué comprobaciones deben realizarse antes de restablecer el acceso a producción y cuándo puede volver a estar operativo el siguiente nivel de sistemas. Esto es importante cuando los equipos de seguridad, infraestructura, aplicaciones, nube y de negocio trabajan todos al mismo tiempo.

La restauración también necesita puntos de control. Tras el restablecimiento de cada carga de trabajo importante, los equipos deben confirmar que los usuarios pueden autenticarse, que los datos están disponibles, que las integraciones funcionan y que la supervisión está activa. Esas comprobaciones ayudan a detectar problemas antes de que Recovery se extienda al siguiente nivel de sistemas.

La rapidez sigue siendo importante, pero el control lo es igual de importante. Una restauración rápida puede generar más trabajo si se recuperan datos erróneos, si faltan controles de acceso o si una aplicación vuelve a estar operativa sin los sistemas que necesita para funcionar. El enfoque más sólido consiste en restaurar por fases, confirmar que cada servicio crítico funciona y, a continuación, seguir ampliando Recovery a medida que el entorno se estabiliza.

Etapa 5: Convertir las lecciones aprendidas de Recovery en una mayor continuidad

Una vez restablecidos los servicios críticos, los equipos aún deben comprender qué funcionó, qué les ralentizó y en qué aspectos el plan de Recovery no se ajustó a la realidad. Ese seguimiento es lo que convierte la Backup and Recovery en la nube en una actividad de respuesta en una práctica de resiliencia continua.

El primer paso es revisar el proceso de Recovery en sí. Los equipos deben plantearse preguntas como:

• ¿Con qué rapidez detectaron los equipos la actividad sospechosa?
• ¿Resultó fácil identificar los puntos de recuperación válidos?
• ¿Qué pasos de validación llevaron más tiempo del esperado?
• ¿En qué puntos se ralentizaron los flujos de trabajo de restauración?
• ¿Participaron las personas adecuadas en el momento oportuno?

Estas respuestas pueden revelar deficiencias que no siempre son de carácter técnico. Una Recovery puede tener éxito y, aun así, poner de manifiesto problemas relacionados con la toma de decisiones, la comunicación, las aprobaciones o los traspasos entre equipos.

Esos hallazgos deben incorporarse directamente a la próxima versión del plan de Recovery. Si una aplicación crítica dependía de un sistema que no estaba documentado, actualiza el mapa de dependencias. Si los controles de acceso ralentizaron la restauración, aclara el proceso de aprobación. Si en las pruebas de Recovery se pasó por alto una carga de trabajo clave, añádela al próximo ejercicio. Si los responsables de la empresa carecían de visibilidad sobre lo que se había restaurado y lo que seguía fuera de línea, mejora los informes y las vías de escalado.

Las pruebas periódicas son lo que da solidez a este trabajo. Los ejercicios de simulación, las restauraciones aisladas, las pruebas de Recovery en entorno controlado y la validación de Recovery entre nubes ayudan a los equipos a detectar problemas antes de que un incidente real les obligue a aprender bajo presión. También ayudan a proporcionar a los responsables una mejor evidencia de en qué aspectos la organización está preparada y en cuáles aún le queda trabajo por hacer.

Con el tiempo, el objetivo es contar con un programa de Recovery que se perfeccione tras cada prueba y cada incidente. Los equipos estarán mejor preparados, se comprenderán mejor los pasos de Recovery y la organización dispondrá de una hoja de ruta más clara para mantener en funcionamiento las operaciones esenciales durante las interrupciones.

Cómo convertir la recuperación en la nube en resiliencia empresarial

 Backup and Recovery desempeña ahora un papel más importante que la mera protección de datos tradicional. Se trata de un proceso integrado que consiste en detectar los riesgos de Recovery, proteger los datos de copia de seguridad, validar las opciones de restauración sin errores y restaurar los servicios críticos cuando ya no se puede confiar en los entornos de producción.

En caso de incidente cibernético, estas actividades no pueden llevarse a cabo como etapas independientes. El contexto de la amenaza debe determinar qué copias de seguridad se revisan. La protección de las copias de seguridad debe preservar las opciones de Recovery que los equipos puedan necesitar. La validación debe determinar qué está listo para restaurarse. La restauración debe restablecer los servicios de los que depende la empresa siguiendo un orden controlado.

Una copia de seguridad en la que no se pueda confiar, que no se haya probado o que no se pueda restaurar en el momento adecuado puede no proporcionar a la empresa el resultado que necesita. Un proceso de restauración que ignore la identidad, las dependencias de las aplicaciones o las prioridades empresariales puede dejar los sistemas técnicamente recuperados, pero operativamente incompletos.

La mayor oportunidad radica en tratar la recuperación como una práctica de resiliencia continua. Eso significa probar los planes antes de que se produzca un incidente, actualizar los mapas de dependencias a medida que cambian los entornos y aprovechar cada ejercicio o evento de recuperación para mejorar la siguiente respuesta.

Las organizaciones que se recuperan más rápido no son necesariamente aquellas que cuentan con el mayor número de copias de los datos. Es imprescindible saber qué datos son utilizables, qué servicios son los más importantes y cómo restaurarlos bajo presión.

El reto consiste en que la Readiness para la recuperación sea tan operativa como la detección y la respuesta. Backup and Recovery en la nube proporciona una base práctica para esa labor cuando se abordan como un proceso continuo que va desde la detección de riesgos hasta la restauración del negocio.

Las organizaciones deben desarrollar esa capacidad para estar mejor preparadas a la hora de restaurar datos limpios, recuperar servicios críticos y mantener el negocio en marcha cuando se produzca una interrupción.

¿Por qué la exposición de datos sensibles es la mayor brecha de seguridad?

Los datos son el combustible inestimable que impulsa a las empresas modernas. Por ello, las organizaciones han dado prioridad a la inversión masiva en sofisticadas herramientas de seguridad.

Sin embargo, según el informe «State of Data Security Report 2025» de Varonis, el 90 % de las organizaciones sigue teniendo datos confidenciales expuestos en la nube. Del mismo modo, el 88 % de las organizaciones cuenta con usuarios fantasma inactivos pero con acceso habilitado.

Pero eso no es todo. Según el «Informe sobre el coste de una filtración de datos 2025» de IBM, el 53 % de las organizaciones afectadas por filtraciones notificaron que se había visto comprometida la información de identificación personal (PII) de sus clientes. Estas estadísticas ofrecen una imagen muy clara: aunque los datos son fundamentales para las empresas, la visibilidad y la seguridad general siguen siendo cuestiones críticas. 

Los datos ya no se limitan a las bases de datos estructuradas. Se encuentran en archivos, correos electrónicos, plataformas en la nube, aplicaciones SaaS y dispositivos finales. Gran parte de ellos son datos no estructurados, duplicados o no gestionados, lo que dificulta su seguimiento y protección.

La IA está agravando este problema. Aproximadamente el 40 % de los archivos subidos a herramientas de IA generativa contienen información sensible, a menudo sin control ni supervisión. A medida que crece la adopción de la IA, también lo hace el número de sistemas e identidades que interactúan con los datos.

Sin visibilidad sobre qué datos existen y dónde se encuentran, las organizaciones no pueden protegerlos de forma eficaz. Esta falta de visibilidad es la raíz del problema actual de la seguridad de los datos.

¿Cuáles son los pilares de la seguridad de los datos y la IA?

Para hacer frente al reto que supone la exposición de los datos, las organizaciones necesitan un enfoque estructurado que aporte coherencia y control a la gestión de los datos. La seguridad de los datos y la IA se sustenta en tres pilares fundamentales: el descubrimiento de datos, la clasificación de datos y la gobernanza del acceso a los datos y la IA.

Cada pilar aborda una carencia importante:

• El descubrimiento proporciona visibilidad sobre dónde residen los datos en los distintos entornos. Esto incluye sistemas estructurados, como las bases de datos, así como fuentes semiestructuradas y no estructuradas que a menudo se pasan por alto.
• La clasificación aporta contexto al identificar el tipo y el nivel de confidencialidad de los datos. Permite a las organizaciones distinguir entre datos operativos, información personal sensible, registros financieros, propiedad intelectual y otras categorías de alto riesgo.
• La gobernanza del acceso permite a las organizaciones verificar que los datos se utilizan de forma adecuada. Define quién o qué puede acceder a los datos, en qué condiciones y con qué nivel de control.

Estos tres pilares no existen de forma independiente. Crean un sistema interconectado que abarca por completo la seguridad de los datos y de la IA. El descubrimiento identifica el panorama completo de los datos, la clasificación define el nivel de confidencialidad adecuado y la gobernanza del acceso aplica el control en función de ese contexto.

Este modelo se extiende incluso más allá de los usuarios humanos para incluir identidades de máquinas, como los modelos de IA. En los entornos modernos, estas identidades no humanas suelen representar una parte significativa de la actividad de acceso a los datos. La combinación de estos pilares puede ayudar a las organizaciones a pasar de controles de seguridad fragmentados a un enfoque unificado y basado en políticas.

¿Cómo pueden las organizaciones detectar y clasificar los datos confidenciales?

La detección y la clasificación son fundamentales para un modelo de seguridad de datos eficaz. Sin embargo, a menudo son los aspectos más difíciles de implementar de forma eficaz.

Esto se debe a que los entornos de datos actuales están muy fragmentados. La información confidencial se encuentra dispersa en múltiples plataformas en la nube, sistemas locales, aplicaciones SaaS y dispositivos finales. Una parte significativa de estos datos es no estructurada, lo que dificulta su identificación y categorización.

Algunos de los retos más destacados son:

• Datos ocultos que existen sin que se tenga conocimiento de ellos, sin autorización ni supervisión de seguridad.
• Formatos inconsistentes entre datos estructurados y no estructurados.
• El rápido crecimiento de los datos debido a la adopción de la IA, que supera el ritmo de los esfuerzos de clasificación manual.

Para hacer frente a esto, las organizaciones necesitan capacidades de detección escalables y marcos de clasificación. Una clasificación adecuada puede dar sentido a las enormes cantidades de datos existentes. Esto suele incluir categorías como la información de identificación personal (PII), la información sanitaria protegida (PHI), la normativa PCI, la propiedad intelectual y las claves y secretos.

El valor de la clasificación radica en cómo se utiliza. Una vez clasificados los datos, las organizaciones pueden aplicar de forma eficaz políticas de retención y eliminación, restringir o supervisar el acceso y habilitar el enmascaramiento o la censura de campos sensibles.

A gran escala, un enfoque maduro de detección y clasificación no solo garantiza la cobertura, sino que también ayuda a generar resultados significativos. Esto puede incluir una menor exposición, una mejor aplicación de las políticas y una reducción cuantificable del riesgo.

¿Cuáles son los principales riesgos de un acceso con privilegios excesivos?

Según un estudio de ReliaQuest, el 99 % de las identidades en la nube cuentan con privilegios excesivos. En la misma línea, un estudio de 2025 del Ponemon Institute destaca que el 61 % de las empresas estadounidenses han sufrido filtraciones de datos por parte de personal interno en los últimos dos años, con un coste medio de estos incidentes que asciende a la asombrosa cifra de 2,7 millones de dólares.

Esto demuestra que, incluso cuando las organizaciones conocen bien sus datos, el acceso sigue siendo uno de los puntos más débiles en materia de seguridad.

El acceso excesivamente permisivo se produce cuando los usuarios, las aplicaciones o las cuentas de servicio tienen más acceso a los datos del que necesitan. Este problema está muy extendido porque los controles de acceso suelen concederse de forma amplia por comodidad y rara vez se revisan.

El impacto es significativo. Un acceso excesivo aumenta la probabilidad de exposición accidental, de riesgo interno y de explotación durante una filtración.

Para abordar esto, las organizaciones deben, en primer lugar, inspeccionar minuciosamente los patrones de acceso. Esto incluye averiguar quién accede a datos confidenciales, qué sistemas o identidades están implicados y si dicho acceso se ajusta a las necesidades empresariales.

Debe prestarse especial atención a las cuentas con privilegios y a las identidades de servicio. Estas suelen tener permisos amplios y pueden acceder a grandes volúmenes de datos confidenciales en distintos sistemas.

En este contexto, una gestión eficaz de los accesos es fundamental. Para ello es necesario:

• Alinear las políticas de acceso con la clasificación de datos.
• Supervisar continuamente los patrones de uso.
• Identificar y corregir las desviaciones en el acceso a lo largo del tiempo.

Al reducir los accesos innecesarios, las organizaciones contribuyen a limitar su superficie de ataque y a mejorar la protección general de los datos.

¿Cómo deberían las organizaciones gestionar los datos que utilizan los sistemas de IA?

La adopción de la IA se está extendiendo rápidamente por todas las facetas de las empresas modernas. Esto introduce un nuevo nivel de complejidad en la forma en que se accede a los datos, se procesan y se divulgan.

Los conjuntos de datos de entrenamiento suelen incluir grandes volúmenes de datos procedentes de toda la organización. Sin una clasificación y una gestión adecuadas, estos conjuntos de datos pueden contener información sensible o sujeta a normativa.

Esto genera riesgos en varias etapas:

• Durante la preparación de los datos y el entrenamiento.
• Cuando los modelos interactúan con datos en tiempo real.
• A través de los resultados, que pueden revelar involuntariamente información confidencial.

Por lo tanto, la clasificación debe preceder al entrenamiento de los modelos. Esto implica validar y clasificar todos los datos utilizados en los conjuntos de datos y eliminar la información confidencial cuando sea necesario.

Del mismo modo, tras la implantación de herramientas de IA, los equipos de datos deben evaluar continuamente cómo los modelos utilizan y exponen los datos. También deben aplicar mecanismos de control adecuados, como el enmascaramiento o la supresión, cuando sea necesario.

Los sistemas de IA no deben tratarse como algo ajeno a la seguridad de los datos. Son una extensión de cómo se utilizan los datos y deben gestionarse en consecuencia. Al integrar estas capacidades de seguridad de datos e IA en el ciclo de vida más amplio del desarrollo de la IA, las organizaciones pueden contribuir a reducir el riesgo sin dejar de fomentar la innovación.

¿Cómo contribuye la clasificación de datos al cumplimiento normativo?

El cumplimiento normativo depende de la capacidad de identificar y controlar los datos sensibles. Marcos normativos como el RGPD, la HIPAA y el PCI DSS establecen requisitos específicos sobre cómo deben tratarse los datos. Sin embargo, estos requisitos no pueden aplicarse sin saber primero dónde se encuentran los datos sujetos a regulación.

Por eso fracasan los programas de cumplimiento sin una base de datos adecuada.

En tales casos, la clasificación de datos actúa como columna vertebral del cumplimiento normativo, asignando los datos a categorías reglamentarias. Permite a las organizaciones aplicar controles específicos en función de la sensibilidad de los datos y hacer cumplir políticas críticas sobre el ciclo de vida de los datos.

Esto abre un sinfín de capacidades esenciales:

• Aplicación de políticas de conservación y supresión
• Restricción del acceso a los datos regulados
• Implementación de controles de privacidad cruciales

Además, simplifica los procesos de auditoría. Las organizaciones pueden demostrar dónde se encuentran los datos sensibles, cómo están protegidos y quién tiene acceso a ellos. La gobernanza del acceso refuerza aún más el cumplimiento normativo al garantizar que solo las identidades autorizadas puedan interactuar con los datos regulados.

En conjunto, la clasificación de datos y los controles de acceso redefinen el cumplimiento normativo para la era moderna, impulsada por la inteligencia artificial.

¿Cómo te ayuda Commvault Cloud a identificar y gestionar la protección de las cargas de trabajo?

Una protección de datos eficaz depende de saber qué se tiene antes de que se produzca un incidente, y no de descubrir lagunas durante la Recovery. Commvault Cloud está diseñado para ayudar a las organizaciones a detectar, clasificar y aplicar de forma continua políticas de copia de seguridad en activos híbridos y multinube, de modo que la cobertura se mantenga actualizada a medida que cambian los entornos.

Commvault Cloud comienza con un proceso de detección basado en IA: realiza un inventario automático de los activos nativos de la nube e híbridos, identifica los recursos que no están cubiertos por ninguna política y somete las cargas de trabajo a una gestión centralizada en Command Center. Las políticas se pueden aplicar de forma coherente en todas las cuentas, regiones y nubes, con visibilidad en tiempo real del estado de protección y del coste. Dado que los entornos cambian continuamente —se implementan nuevas cargas de trabajo, se actualizan las configuraciones y se activan recursos en la nube—, la detección está diseñada para funcionar como un proceso continuo, en lugar de una evaluación puntual, lo que ayuda a los equipos a mantener una cobertura precisa sin necesidad de auditorías manuales.

• Detección basada en IA: realiza un inventario continuo de los activos nativos de la nube e híbridos, identifica las lagunas de cobertura e incorpora las nuevas cargas de trabajo a las políticas centralizadas.
• Motor de políticas centralizado: Command Center aplica programas de retención, frecuencia de copias de seguridad y políticas de copia uniformes en cargas de trabajo multicloud, híbridas y locales desde una única interfaz.
• Commvault Threat Scan: supervisa continuamente los datos de copia de seguridad en busca de anomalías, actividad de cifrado e indicadores de malware, de modo que los equipos de seguridad puedan actuar antes de que comience la Recovery.
• Copias entre regiones y entre nubes: se pueden crear copias de seguridad entre regiones y proveedores de nube para cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo, residencia de datos y resiliencia.

¿Por qué fallan las herramientas fragmentadas a la hora de la Recovery?

El 89 % de las organizaciones operan en entornos con más de una nube, incluidas las configuraciones de nube híbrida y multinube, pero la mayoría de los fallos de Recovery no se deben a la falta de tareas de copia de seguridad, sino a que la protección no se diseñó para el entorno que se está recuperando. Las cargas de trabajo distribuidas entre bases de datos en la nube, plataformas SaaS, clústeres de Kubernetes y sistemas locales tienen, cada una, requisitos de copia de seguridad diferentes, y las herramientas específicas diseñadas para un entorno rara vez se adaptan perfectamente a otro. Las cargas de trabajo distribuidas entre bases de datos en la nube, plataformas SaaS, clústeres de Kubernetes y sistemas locales tienen, cada una, requisitos de copia de seguridad diferentes, y las herramientas específicas diseñadas para un entorno rara vez se adaptan perfectamente a otro.

Los fallos de recuperación ponen de manifiesto la brecha entre una copia de seguridad que se ha ejecutado y un servicio que realmente se reinicia. Las instantáneas consistentes ante fallos pueden restaurar datos sin procesar, dejando al mismo tiempo los registros de transacciones, las dependencias de los servicios y las configuraciones de los clústeres en un estado inconsistente, lo que significa que la aplicación no puede iniciarse aunque los datos estén presentes. La protección unificada de datos puede ayudar a resolver esto garantizando que las cargas de trabajo estén protegidas de una forma que refleje su modo de funcionamiento, y validando la Readiness antes de que un incidente plantee la cuestión.

Commvault Cloud presta apoyo a los responsables de seguridad que requieren una capacidad de recuperación lista para auditorías, a los equipos de TI que gestionan entornos híbridos y multinube, y a las partes interesadas en la nube y el cumplimiento normativo responsables de proteger y validar las cargas de trabajo críticas. Commvault fue reconocida en el informe «IDC MarketScape: Worldwide Cyber-Recovery 2025 Vendor Assessment» por sus puntos fuertes en la arquitectura de ciberrecuperación, la integración del ecosistema de seguridad y la amplitud de las cargas de trabajo.

• Supervisión continua de las copias de seguridad: Threat Scan supervisa los datos de las copias de seguridad en busca de indicadores de malware, actividad de cifrado y comportamientos anómalos, con alertas integradas en herramientas SIEM y SOC para una respuesta coordinada ante incidentes.
• Commvault Cleanroom Recovery: Diseñado para llevar a cabo la restauración en un entorno aislado, de modo que los equipos puedan validar la integridad de los datos y confirmar que los sistemas están libres de amenazas antes de volver a la producción, lo que reduce el riesgo de reinfección.
• Identificación de puntos limpios: Diseñada para ayudar a determinar cuándo los datos pueden haberse visto comprometidos, lo que permite una selección más precisa de un punto de Recovery verificado y contribuye a minimizar la pérdida de datos.
• Recuperación orquestada de servicios: los flujos de trabajo de Command Center pueden restaurar los servicios dependientes de forma secuencial, lo que ayuda a reducir la carga de coordinación manual durante eventos de recuperación de alta presión.
• Protección local escalable: HyperScale admite la protección local para entornos híbridos, con una incorporación y una gestión optimizadas a través de Command Center.

Antes de la protección unificada de datos, el momento más peligroso en la respuesta ante incidentes solía ser la propia restauración, cuando los equipos descubrían lagunas en la cobertura que desconocían. Con Commvault Cloud, los equipos pueden pasar de la detección reactiva de lagunas a una gestión proactiva: saber qué cargas de trabajo están protegidas, a qué nivel de política y si se han validado los puntos de recuperación. Ese cambio —pasar de esperar que una copia de seguridad haya funcionado a demostrar que funciona— puede marcar la diferencia entre una recuperación controlada y una interrupción prolongada del servicio.