Veeam lanza Agent Commander para controlar y corregir riesgos de IA agéntica a escala empresarial

Veeam ha anunciado Agent Commander, una solución diseñada para afrontar el reto emergente de la IA agéntica en entornos corporativos. La compañía define esta tecnología como la primera capaz de detectar riesgos de IA en tiempo real, proteger los sistemas y revertir con precisión los errores cometidos por agentes autónomos, un desafío creciente a medida que la IA se integra en procesos críticos. El lanzamiento supone la primera integración tras la adquisición de Securiti AI y se incorporará en una futura versión del Securiti Data Command Center.

Según Anand Eswaran, CEO de Veeam, la velocidad de la IA exige un control inmediato sobre los datos que utilizan los agentes. “Las organizaciones deben comprender qué datos se están usando, por qué agente y cómo. Si se produce un error, necesitan revertir rápidamente cualquier daño. Agent Commander responde a esta necesidad con un enfoque unificado que combina resiliencia, seguridad y gobernanza”, señala.

 

Confianza y control en la IA empresarial

Veeam alerta de que la infraestructura actual de IA presenta una debilidad fundamental: la falta de confianza y visibilidad sobre los datos que impulsan los agentes autónomos. Los controles empresariales siguen fragmentados entre seguridad, protección, gobernanza y recuperación, lo que impide una respuesta coordinada a la velocidad que exige la IA. En este contexto, un agente puede acceder a datos sensibles en segundos, mientras que los flujos de trabajo tradicionales tardan horas en detectar anomalías y días en remediarlas.

La compañía sostiene que cerrar esta brecha requiere un plano de control unificado que integre resiliencia de datos, seguridad y gestión de riesgos de IA, proporcionando visibilidad contextual y capacidad de recuperación precisa.

En el núcleo de Agent Commander se encuentra Data Command Graph, un motor de inteligencia relacional en tiempo real que mapea conexiones vivas entre datos, identidades, modelos y agentes autónomos. Esta arquitectura permite detectar combinaciones inseguras, como identidades comprometidas intersectando con datos expuestos y agentes autónomos, y entender cómo evolucionan los riesgos en tiempo real.

La plataforma ofrece las capacidades de detección contextual del riesgo de IA, que identifica IA en la sombra, exposición de datos sensibles y comportamientos arriesgados de agentes, con visibilidad completa del impacto; protección autónoma de flujos de IA, que aplica controles detallados en datos, identidades y agentes, independientemente del proveedor de modelos o la infraestructura; y corrección precisa de errores de IA, que revierte acciones no deseadas mediante restauraciones milimétricas, sin necesidad de revertir sistemas completos.

Rehan Jalil, presidente de productos y tecnología de Veeam, subraya que la protección de datos, la seguridad y la gobernanza ya no pueden tratarse como disciplinas separadas: “Controlar el riesgo de la IA es prácticamente imposible sin inteligencia contextual profunda que abarque datos, permisos y agentes autónomos”.