BM， para la difusión de IA de tipo agente, presenta la jugada ganadora de la "Capa de confianza en datos y IA"

Empresa de protección de datos 비엠 en la era de la IA adelanta la implementación de la “capa de confianza”. La compañía considera que, en el contexto de la transición de la IA generativa hacia la “IA de agencia” popularizada, lo que realmente necesitan las empresas no es mayor capacidad de cálculo, sino una solución a la cuestión de si los datos son confiables.

El CEO de 비엠, Anand Eswaran, afirmó en el evento 비엠온 2026 que la compañía está transformándose de una empresa de respaldo y recuperación de datos en una infraestructura de confianza para “datos y IA”. Él imagina que, si Nvidia se encarga del cálculo de IA, Databricks y Snowflake gestionan la capa de datos, y OpenAI y Anthropic se encargan de la inteligencia de los modelos, entonces 비엠 construirá la “capa de confianza” necesaria entre ellas.

Eswaran citó las palabras de Sam Altman para enfatizar que el cuello de botella en el futuro no será el rendimiento del cálculo o de los modelos, sino si los datos que alimentan la IA son confiables. Explicó que, por encima de la capa de datos y por debajo de la capa de modelos, se necesita una capa independiente de confianza en los datos y la IA.

El núcleo de esta estrategia es la adquisición de Securiti, completada en diciembre de 2025. 비엠 adquirió Securiti por aproximadamente 1.725 mil millones de dólares (unos 2.5844 billones de won coreanos), obteniendo funciones de gestión de seguridad de datos, protección de privacidad, gobernanza, cumplimiento y confianza en IA. La compañía explicó que, tras discutir con clientes empresariales, la conclusión fue que, por muy sofisticada que sea la IA de agencia, si el sistema de gestión de datos no está bien desarrollado, será difícil lograr los resultados esperados.

Ese mismo día, 비엠 también lanzó la “Plataforma de Comando de DatosAI de 비엠”. La compañía afirma que es la primera infraestructura unificada de confianza en datos y IA en la era de la IA de agencia. Su motor central, “데이터AI 커맨드 그래프”, está basado en la tecnología de Securiti y puede, en la nube, en SaaS o en entornos locales, mediante más de 300 conectores, visualizar datos en unidades finas.

Esto significa que, a diferencia de las herramientas existentes que solo pueden identificar a nivel de base de datos o buckets de almacenamiento, puede rastrear elementos de datos a un nivel de granularidad más fino. 비엠 afirma que esta estructura no solo cubre los sistemas de datos, sino que también puede actuar como un grafo de conocimiento unificado que abarca sistemas de IA, sistemas de identidad y sistemas de agencia.

La compañía considera especialmente que la gestión de identidades y la seguridad de datos en la era de la IA de agencia están estrechamente relacionadas. Su lógica es que, para lograr seguridad y recuperación reales, es necesario conocer qué permisos y políticas están asociados a cada dato, así como qué contenidos acceden las cuentas humanas y no humanas. De esta forma, cuando ocurra un problema, no será necesario revertir toda una jornada de trabajo, sino que se podrá restaurar con precisión la acción errónea de un agente específico o comportamientos anómalos en segundos.

Eswaran denomina esto como “recuperación precisa”. Explicó que, cuando un agente de IA comete un error o una operación automatizada causa un incidente, en lugar de realizar una reversión excesiva a nivel de sistema, se opta por restaurar selectivamente solo las acciones contaminadas, lo cual puede ofrecer una ventaja competitiva significativa en entornos empresariales.

Este movimiento indica que el foco del mercado de IA está cambiando de una competencia puramente en modelos a un “sistema de confianza operable”. Para las empresas, los factores clave para el éxito no son tanto la introducción de IA en sí misma, sino la calidad de los datos, la gobernanza, los permisos de acceso y los sistemas de recuperación. La “capa de confianza en IA” propuesta por 비엠 aún debe ser observada para ver si puede convertirse en un nuevo estándar, pero al menos en la fase de popularización de la IA de agencia, la cuestión de la confianza en los datos está emergiendo como un tema central de infraestructura, y esto es evidente.

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