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Reseller MXUna reciente investigación de Tenable Research mostró que las organizaciones están lidiando con una serie de desafíos de seguridad, tanto en cloud como en IA. Ya que al consolidarse las dos tendencias, se generan una serie de brechas que ponen en riesgo los datos corporativos.
Es decir, la evolución de la industria tecnológica avanza más rápido que las propias defensas y con dicho contexto. Por ello, es fundamental pasar de un abordaje reactivo a uno proactivo en términos de gestión de exposiciones, para proteger mejor la operación de las empresas.
“Sin duda, estamos en medio de la evolución más rápida en la historia de la tecnología cloud sin embargo nuestra investigación, reveló un rezago en ciberseguridad. Ya que actualmente, el riesgo de permanecer estáticos crece más cada día”, dijo Jim Reavis, cofundador y CEO de la Alianza para la Seguridad en la Nube.
De este modo, la investigación de Tenable Research “El estado de la seguridad en la nube y en la IA 2025”, reveló la rápida evolución de la tecnología. A tal grado que supera a todas las estrategias de protección de la información, con esto se crean nuevas capas de complejidad.
Así, se genera una visibilidad fragmentada con una gobernanza inconsistente de identidades y lagunas en monitoreo de riesgos. Son brechas, que buscan aprovechar los cibercriminales, según el reporte 34 % de las organizaciones con cargas de IA, ya enfrentaron algún incidente.
Una ciberseguridad deficiente revela una Investigación de Tenable Research
Según la investigación de Tenable Research, el 82 % de las organizaciones ya opera entornos híbridos, es decir que abarcan ambientes locales y en cloud. Además, el 63 % utiliza más de un proveedor de estos servicios, mientras el 55 % ya usa inteligencia artificial en producción.
Una evidencia de que las prácticas actuales de protección no acompañan a todo el ritmo de adopción, es que solo el 26 % realiza pruebas específicas de seguridad en IA. Y únicamente el 22 % clasifica y encripta datos de IA, finalmente el 15 % implementa prácticas de MLOps.
“El sector productivo necesita replantear su abordaje y generar defensas más adaptativas, que estén preparadas para el futuro. Sólo así podrán ser capaces de evolucionar tan rápido, como la tecnología que protegen, para así reducir sus riesgos y contar con la confianza de los socios globales”, compartió Reavis.
Dichas operaciones de Machine Learning (MLOps) con enfoque en seguridad son relevantes, ya que se pueden generar diversos problemas. Cómo una visibilidad fragmentada, así como la gobernanza inconsistente de identidades, esto dice la investigación de Tenable Research.
Bajo dicho contexto se desarrollan lagunas en el monitoreo de riesgos, las cuales los grupos de delincuentes buscan explotar. En resumen, la identidad es la principal vulnerabilidad, ya que el 59 % de las empresas detectaron identidades desprotegidas con permisos peligrosos.
