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$ARS - Argentina El temor al “colapso de los modelos de IA” impulsa una transición hacia estrategias de gobernanza de datos Zero Trust
🌀La inteligencia artificial se ha convertido en una infraestructura crítica para empresas y gobiernos, pero su crecimiento acelerado está revelando un riesgo estructural cada vez más serio: el colapso progresivo de los modelos de IA.
Este fenómeno, provocado por el uso masivo de datos generados por otras IA para entrenar nuevos sistemas, está llevando a las organizaciones a replantear cómo confían, validan y gobiernan su información.
Según un análisis reciente, estos temores están acelerando la adopción de estrategias de gobernanza de datos basadas en el enfoque Zero Trust, un modelo que parte de una premisa clara: ningún dato es confiable por defecto.
📍 Bootcamperu
📅 23 de Enero de 2026 · Lectura: 11 minutos
💡En Bootcamperu observamos que el problema no es solo técnico, sino estratégico. La IA depende de datos fiables para mantener su precisión, coherencia y valor operativo. Cuando los sistemas comienzan a entrenarse con información sintética no verificada, se introduce un efecto de degradación acumulativa que amenaza la calidad de los modelos futuros.
En este contexto, la gobernanza de datos deja de ser una función administrativa y se convierte en un pilar central de la arquitectura de la IA. Zero Trust no es una moda en ciberseguridad; es una respuesta lógica a la pérdida de confianza implícita en los datos.
Qué significa el “colapso de modelos de IA”
El llamado colapso de modelos de IA ocurre cuando los sistemas de aprendizaje automático se entrenan de forma reiterada con datos generados por otras IA, en lugar de información original, humana o verificada. A medida que este ciclo se repite, los errores, sesgos y simplificaciones se amplifican, reduciendo la capacidad del modelo para reflejar la realidad con precisión.
Este riesgo se intensifica a medida que aumenta el volumen de contenido generado por IA en repositorios corporativos, bases de datos internas y la web pública. El resultado es una degradación silenciosa, pero constante, de la calidad de los sistemas inteligentes.
De la confianza implícita a la verificación permanente
Durante años, muchas organizaciones operaron bajo el supuesto de que sus datos internos eran confiables por definición. Sin embargo, en un entorno donde humanos y máquinas producen información indistinguible, esa suposición deja de ser válida.
La gobernanza de datos Zero Trust propone un cambio radical:
cada dato, sin importar su origen, debe ser verificado, contextualizado y auditado antes de ser utilizado por sistemas críticos, incluidos los modelos de IA.
Este enfoque introduce controles continuos sobre:
Procedencia y trazabilidad del dato
Autenticación de accesos
Integridad y modificaciones a lo largo del tiempo
Uso autorizado según contexto y propósito
En lugar de confiar en perímetros o roles estáticos, Zero Trust evalúa cada interacción con los datos como si fuera potencialmente riesgosa.
El papel de Gartner y la adopción empresarial
Consultoras como Gartner ya advierten que una parte significativa de las organizaciones adoptará gobernanza de datos Zero Trust en los próximos años, impulsadas por tres factores principales:
Riesgos crecientes en modelos de IA entrenados con datos no verificados
Presión regulatoria en torno a transparencia y trazabilidad
Impacto directo en decisiones financieras, legales y operativas
La recomendación no se limita a tecnología. Implica cambios organizativos claros, como la creación de responsables de gobernanza de IA, equipos multidisciplinares y la actualización de marcos internos de control y auditoría.
Implicaciones reales para las empresas
Adoptar Zero Trust en la gobernanza de datos supone aceptar que:
Los datos no son activos pasivos, sino elementos dinámicos de riesgo
La calidad de la IA depende directamente de la calidad verificable de la información
La trazabilidad y la auditoría ya no son opcionales
La resiliencia del negocio está ligada a la integridad de los datos
En sistemas donde la IA influye en decisiones estratégicas, financieras o reputacionales, estos principios se vuelven indispensables.
Zero Trust como base de una IA sostenible
Más allá de la seguridad, Zero Trust se posiciona como un requisito para la sostenibilidad de la inteligencia artificial. Sin controles estrictos sobre qué datos se usan, cómo se validan y quién los consume, incluso los modelos más avanzados están condenados a perder valor con el tiempo.
La gobernanza de datos deja así de ser un complemento y se convierte en la base sobre la cual puede construirse una IA confiable, escalable y alineada con los objetivos del negocio.
🔎 Fuente original:
Fears over “AI model collapse” are fueling a shift to zero trust data governance strategies
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