Por qué la infraestructura de seguridad de IA es ahora una prioridad para los CMO

Las amenazas de IA se mueven más rápido que los humanos

La RSAC Conference suele ser un momento clave para la industria de la seguridad, pero este año, envió una señal que todo líder empresarial debería notar.

Por la cobertura y las entrevistas con Ali Ghodsi y Erik Bradley en SiliconAngle theCUBE, está claro: el panorama de amenazas ya no se mueve a velocidad humana. Los ataques impulsados por IA explotan vulnerabilidades en horas, no en semanas. Los SIEM heredados y los flujos de trabajo humanos no pueden seguir el ritmo. Como dijo Ghodsi, las organizaciones ahora están “luchando contra agentes con agentes”. Bradley coincidió: las herramientas de seguridad deben vivir donde viven tus datos, no como una preferencia de producto, sino como un requisito arquitectónico fundamental.

Y eso es exactamente lo que Databricks abordó con el lanzamiento de Lakewatch.

¿Qué es Databricks Lakewatch?

Lakewatch es un SIEM abierto y agentico construido sobre el Lakehouse, diseñado para llevar la detección y respuesta impulsadas por IA a donde ya viven los datos empresariales. Para los líderes fuera del ámbito de la seguridad, piénsalo como un sistema que monitorea, detecta y responde a amenazas, pero sin mover los datos a otro silo.

Lo que diferencia a Lakewatch:

1. Gobernanza de datos unificada: los datos de seguridad, TI y negocio ahora comparten el mismo entorno gobernado. El cumplimiento, la privacidad y la gobernanza de IA se convierten en capacidades prácticas y aplicables, no solo en objetivos aspiracionales.
2. IA lista para producción: los sistemas de IA agenticos requieren datos limpios, centralizados y gobernados. La misma base que impulsa la IA en marketing o análisis ahora impulsa la seguridad.
3. Un modelo de precios diseñado para escalar: a diferencia de los SIEM heredados que te penalizan por ingerir y almacenar datos, Lakewatch cobra por el trabajo realizado, haciendo que la infraestructura de datos unificada sea más factible económicamente.

Cómo la infraestructura de seguridad ahora impacta el rendimiento del marketing

La superficie de ataque para los datos empresariales se ha expandido mucho más allá de la TI tradicional. La voz de la marca, los registros de CRM, los motores de personalización y las comunicaciones con los clientes son activos estratégicos y ahora objetivos en un mundo moldeado por amenazas impulsadas por IA. La seguridad ya no es solo un problema de TI. Es un problema de datos empresariales que afecta a todas las funciones, incluido el marketing.

Los fallos de seguridad no solo crean riesgo operativo, sino que tienen consecuencias de marca inmediatas y medibles. La investigación destacada por Delinea y Security Magazine muestra que el 58% de los consumidores pierden la confianza en las marcas después de una violación de datos, y el 70% dice que dejaría de hacer negocios por completo. El impacto no es solo reputacional; las empresas que experimentan violaciones han visto aumentar la pérdida de clientes hasta en un 7%, lo que se traduce en millones en ingresos perdidos. En un mundo donde el rendimiento del marketing está estrechamente ligado a la confianza y retención del cliente, la postura de seguridad es cada vez más un motor de la salud de la marca.

Según la encuesta 2025 CxO Growth Survey de Forbes Research, más de la mitad de los CMO consideran ahora fortalecer la privacidad y protección de los datos del cliente como una prioridad principal, y casi tres cuartas partes dicen que una gobernanza de datos robusta es esencial para navegar los riesgos introducidos por la IA y las tecnologías emergentes. Una gobernanza de datos sólida no se trata solo de cumplimiento. Es fundamental para proteger la confianza del cliente, que, como demuestran los datos de violaciones, puede erosionarse rápidamente e impactar materialmente la retención, y para habilitar estrategias de IA confiables en todas las funciones.

Mientras tanto, la encuesta de Gartner de noviembre de 2025 encuentra que el 65% de los CMO creen que los avances en IA transformarán drásticamente su rol en los próximos dos años, lo que resalta que el liderazgo de marketing debe involucrarse en la estrategia de datos, la infraestructura y la gobernanza para desbloquear el valor total de la IA en la empresa.

Las decisiones modernas de infraestructura de datos, desde dónde se almacenan los datos hasta cómo se gobiernan y protegen, afectan más que el riesgo de TI. Dan forma a tu capacidad para ejecutar campañas impulsadas por IA, automatizar la personalización y escalar el marketing basado en datos con confianza. Los equipos de marketing que no están en la sala donde se toman estas decisiones arquitectónicas corren el riesgo de quedar al margen o expuestos a medida que la IA se convierte en un elemento central de la participación del cliente y la experiencia de marca. También corren el riesgo de heredar las consecuencias posteriores de fallos de seguridad que impactan directamente la confianza del cliente, la lealtad y los ingresos.

Las organizaciones que tienen éxito con la IA no son las que recopilan la mayor cantidad de herramientas. Son las que construyen bases de datos coherentes, gobernadas y seguras.

Lakewatch puede ser un producto de seguridad, pero el plano arquitectónico que representa tiene implicaciones en toda la empresa, incluido el marketing.

Por qué la IA, la seguridad y la infraestructura de datos convergen

Lakewatch es más que un SIEM. Es evidencia de un cambio fundamental: la IA empresarial, la seguridad y la infraestructura de datos están convergiendo. Para los líderes de marketing, esa convergencia determina qué tan rápido la experimentación se convierte en un impacto medible.

La pregunta no es si tu equipo de marketing debe preocuparse por la infraestructura de seguridad. La pregunta es si estás en la sala cuando tu organización decide dónde residen tus datos empresariales, porque esa decisión da forma a la velocidad, la escala y la seguridad de todo lo que la IA puede hacer.

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(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original