WEBVTT 00:00:00.370 --> 00:00:06.830 Listo para 10 días de Microsoft 365 Copilot, IA Azure y las personas que están dando forma al futuro del trabajo. 00:00:07.890 --> 00:00:12.110 Este enero, M365 con regresa y venimos con más fuerza y venimos. 00:00:12.510 --> 00:00:18.150 Únete a nosotros para sesiones en vivo, demostraciones reales y conocimientos prácticos de MVPs y expertos de la industria de todo el mundo. 00:00:18.930 --> 00:00:21.250 Nada de diapositivas genéricas ni tecnicismos interminables. 00:00:22.090 --> 00:00:23.510 Abordaremos los desafíos reales. 00:00:23.690 --> 00:00:28.570 Copilot Studio, agentes de IA, Fabric, seguridad, gobernanza y automatización. 00:00:28.570 --> 00:00:34.390 Ya seas un profesional de TI, desarrollador o líder empresarial, hay sesiones diseñadas para ti. 00:00:35.490 --> 00:00:40.070 Con 10 días completos, puedes explorar múltiples tecnologías y conectar con una comunidad global. 00:00:40.870 --> 00:00:44.270 Mira las sesiones en vivo y lleva conocimientos prácticos de vuelta a tu organización. 00:00:45.170 --> 00:00:48.890 Enero de 2027, 10 días, una comunidad Microsoft. 00:00:49.430 --> 00:00:50.590 Las inscripciones ya están abiertas. 00:00:51.910 --> 00:00:55.550 Ve a m365com.net y asegura tu lugar hoy mismo. 00:00:55.550 --> 00:00:58.550 Eso es m365com.net. 00:00:58.570 --> 00:01:04.810 Únete ahora en m365com.net y nos vemos en vivo en enero. 00:01:05.350 --> 00:01:08.730 Si crees que Copilot solo muestra lo que ya tienes permiso para ver, piénsalo de nuevo. 00:01:09.230 --> 00:01:13.850 Un permiso de graph incorrecto y de repente tu IA puede revelar datos que tu equipo de cumplimiento nunca autorizó. 00:01:14.470 --> 00:01:16.690 Lo más aterrador es que quizás nunca te des cuenta de que está sucediendo. 00:01:17.630 --> 00:01:24.050 En este video, analizaré los riesgos reales del acceso no gestionado a Copilot como archivos sensibles, hojas de cálculo financieras y datos confidenciales de clientes pueden filtrarse. 00:01:24.050 --> 00:01:32.990 Luego te mostraré cómo asegurarlo usando permisos de graph, políticas de DLP y Perview sin afectar la productividad de quienes realmente necesitan acceso. 00:01:32.990 --> 00:01:39.830 Cuando Copilot sabe demasiado, un empleado junior pide notas sobre la revisión del proyecto del último trimestre. 00:01:40.170 --> 00:01:50.850 Y lo que recibe no es un resumen ordenado de su propia reunión, sino las actas detalladas de una sesión privada de la Junta, incluyendo decisiones estratégicas, recortes presupuestarios y nombres que nunca debieron llegar a su bandeja de entrada. 00:01:50.850 --> 00:01:57.590 No se activaron alertas de seguridad ni advertencias de DLP, solo una IA entregando discretamente un documento que nunca debió tocar. 00:01:58.190 --> 00:02:02.030 Esto sucede porque Copilot no se detiene mágicamente en el buzón o en la carpeta de OneDrive de un usuario. 00:02:03.210 --> 00:02:06.830 Su alcance está dictado por los permisos que se le han otorgado a través de Microsoft Graph. 00:02:08.350 --> 00:02:19.010 Y Graph no es solo una base de datos, es el punto central de acceso a casi cada pieza de contenido, en Microsoft 365 o SharePoint, mensajes de Teams, eventos de calendario o OneNote y datos de CRM vinculados al inquilino. 00:02:19.010 --> 00:02:24.690 Todo fluye a través de Graph si se desbloquea la puerta correcta. Esa es la parte que muchos de mis usuarios pasan por. 00:02:25.310 --> 00:02:29.210 Existe la suposición común de que si estoy conectado con mi cuenta, Copilot solo verá lo que yo puedo ver. 00:02:30.050 --> 00:02:30.770 Suena razonable. 00:02:31.530 --> 00:02:35.510 El problema es que Copilot a menudo funciona con un conjunto separado de permisos de aplicación. 00:02:36.390 --> 00:02:44.170 Si esos permisos son más amplios que los derechos del usuario que inició sesión, terminas con un asistente de IA que puede alcanzar mucho más que el humano sentado frente al teclado. 00:02:44.170 --> 00:02:49.270 Y en algunas implementaciones, esos permisos elevados se otorgan sin que nadie cuestione el motivo. 00:02:51.170 --> 00:02:53.590 Imagina a una lista financiada trabajando en la previsión trimestral. 00:02:54.210 --> 00:02:57.850 Le pide a Copilot los datos actuales del embudo de ventas de los 20 clientes principales. 00:02:58.870 --> 00:03:02.210 En su rol habitual, solo debería ver las cifras de un subconjunto de clientes. 00:03:02.950 --> 00:03:06.630 Pero gracias a cómo se ha definido el alcance de Graph en el registro de la aplicación de Copilot, 00:03:06.810 --> 00:03:12.370 la IA extrae todo un informe del embudo de ventas desde un sitio compartido del equipo al que el analista nunca ha tenido acceso directo. 00:03:13.410 --> 00:03:15.210 Desde la perspectiva del usuario final, nada parece sospechoso. 00:03:16.390 --> 00:03:19.450 Pero desde el punto de vista de la seguridad de cumplimiento, es una exposición de datos confidenciales. 00:03:20.310 --> 00:03:23.870 Los permisos de Graph API son efectivamente la puerta de entrada a los datos de tu organización. 00:03:23.870 --> 00:03:28.550 Microsoft los divide en permisos delegados que actúan en nombre de un usuario conectado 00:03:28.550 --> 00:03:32.470 y permisos de aplicación que permiten que una app opere de forma independiente. 00:03:33.990 --> 00:03:37.390 Los escenarios de Copilot suelen requerir permisos delegados para recuperar contenido, 00:03:37.590 --> 00:03:40.770 pero ciertas funciones, como resumir una reunión de Teams en la que el usuario no estuvo, 00:03:40.930 --> 00:03:44.070 pueden llevar a los administradores a probar permisos de nivel de aplicación. 00:03:45.650 --> 00:03:47.250 Y ahí es donde surge el peligro. 00:03:47.250 --> 00:03:52.030 Los permisos de aplicación ignoran las restricciones individuales de los usuarios a menos que los definas deliberadamente. 00:03:52.030 --> 00:03:55.310 Estas aprobaciones suelen ocurrir al principio de un despliegue, 00:03:55.670 --> 00:03:58.390 y un administrador de TI que prueba Copilot en un entorno de desarrollo 00:03:58.390 --> 00:04:02.770 podría hacer clic en aceptar en una solicitud de permiso solo para completar la configuración 00:04:02.770 --> 00:04:06.410 para luego replicar esa configuración en producción sin revisar las implicaciones. 00:04:07.330 --> 00:04:10.950 Una vez establecidos, sus permisos amplios permanecen allí a menos que alguien los audite activamente. 00:04:12.050 --> 00:04:15.750 Con el tiempo, a medida que se conectan nuevas fuentes de datos a M365, 00:04:15.830 --> 00:04:18.810 el alcance de Copilot se expande sin ninguna decisión consciente. 00:04:18.810 --> 00:04:22.690 Esto es un aumento silencioso de permisos, sin drama, sin quejas de los usuarios, 00:04:23.010 --> 00:04:24.830 solo una ampliación gradual del alcance de la IA. 00:04:25.770 --> 00:04:29.730 El desafío es que la mayoría de los equipos de seguridad no dominan qué capacidades de Copilot 00:04:29.730 --> 00:04:31.830 requieren qué nivel de acceso a Graf. 00:04:32.770 --> 00:04:36.810 Pueden ver leer todos los archivos en SharePoint y asumir que está restringido por el contexto del usuario 00:04:36.810 --> 00:04:40.130 sin darse cuenta de que el permiso es para todo el inquilino a nivel de aplicación. 00:04:40.130 --> 00:04:45.150 Sin asignar escenarios específicos de IA a los permisos mínimos necesarios, 00:04:45.430 --> 00:04:49.030 terminas recurriendo a lo que se aprobó en esa configuración inicial. 00:04:50.250 --> 00:04:55.750 Y cuanto más amplios sean esos derechos, mayor será la brecha potencial entre el comportamiento esperado y el real. 00:04:57.430 --> 00:05:02.810 También vale la pena recordar que la salida de Copilot no viene con un rastro de permisos integrado visible para el usuario. 00:05:02.810 --> 00:05:08.430 Si la IA recupera contenido de una ubicación que normalmente tendría bloqueada para el usuario, 00:05:08.590 --> 00:05:11.910 no aparece ningún mensaje de advertencia indicando que esto está fuera de su nivel de acceso. 00:05:12.990 --> 00:05:17.250 Esa falta de transparencia hace que sea más fácil que las exposiciones riesgosas se mezclen en los flujos de trabajo cotidianos. 00:05:18.070 --> 00:05:23.430 La conclusión aquí es que los permisos de Graf para implementaciones de IA no son solo otra casilla de verificación en el proceso de incorporación. 00:05:24.210 --> 00:05:27.850 Son una elección de diseño que da forma a cada interacción que Copilot tendrá en tu red. 00:05:29.130 --> 00:05:30.810 Trátelos como lo haría con las reglas de Firewall, 00:05:30.810 --> 00:05:34.690 los alcances de acceso VPN de manera deliberada, revisada y revalidada periódicamente. 00:05:35.530 --> 00:05:38.310 La configuración predeterminada puede ponerlo en marcha rápidamente, 00:05:38.430 --> 00:05:42.230 pero también asume que se siente cómodo con que la IA lance una red mucho más amplia que el humano detrás de ella. 00:05:43.250 --> 00:05:45.530 Ahora que hemos visto con qué facilidad puede desviarse el alcance, 00:05:45.610 --> 00:05:49.430 la siguiente pregunta es cómo encontrar esas brechas antes de que se conviertan en un incidente total. 00:05:50.510 --> 00:05:51.810 Detectar fugas antes de que se derrame. 00:05:52.270 --> 00:05:55.090 Si Copilot ya estuviera mostrando datos que no debería ser, haría cuenta siquiera. 00:05:55.890 --> 00:05:57.750 Para la mayoría de las organizaciones, la respuesta no está. 00:05:57.750 --> 00:06:02.650 No es que la información se publique en un sitio público o se envíe masivamente a una lista de correo. 00:06:03.970 --> 00:06:07.470 La fuga podría aparecer silenciosamente dentro de un borrador de documento, 00:06:07.630 --> 00:06:09.710 una respuesta generada por IA. 00:06:10.550 --> 00:06:14.090 Y a menos que alguien note algo inusual, pasa desapercibido sin activar alarmas. 00:06:15.010 --> 00:06:18.310 El problema de visibilidad comienza con la forma en que se construyen la mayoría de los sistemas de monitoreo. 00:06:18.310 --> 00:06:21.890 Están configurados para actividades tradicionales, descargas de archivo, 00:06:22.190 --> 00:06:25.330 ubicaciones de inicio de sesión inusuales, envíos masivos de correos. 00:06:25.610 --> 00:06:28.390 No para la forma en que una IA recupere compila información. 00:06:29.390 --> 00:06:31.170 Copilot no abre archivos en el sentido habitual. 00:06:31.770 --> 00:06:37.070 Consulta fuentes de datos a través de Microsoft Graph, compila los resultados y los presenta como texto en lenguaje natural. 00:06:38.190 --> 00:06:41.470 Esto significa que los informes estándar de acceso a archivos pueden parecer limpios, 00:06:41.530 --> 00:06:44.770 mientras la IA sigue extrayendo información de ubicaciones sensibles en segundo plano. 00:06:44.770 --> 00:06:48.990 He visto situaciones donde una empresa solo se dio cuenta de que algo andaba mal 00:06:48.990 --> 00:06:53.670 porque un empleado mencionó casualmente un nombre de cliente que no estaba en el ámbito de su departamento, Ken. 00:06:54.450 --> 00:06:58.010 Cuando el gerente preguntó cómo lo sabía, la respuesta fue que Copilot lo incluyó en mi borrador. 00:06:58.930 --> 00:07:01.010 No hubo ticket de incidente, ni alerta automatizada. 00:07:01.830 --> 00:07:03.910 Solo un comentario aleatorio que llegó a TIA a investigar. 00:07:05.130 --> 00:07:09.770 Para cuando unieron las piezas, esas mismas respuestas de IA ya se habían compartido entre varios equipos. 00:07:10.650 --> 00:07:14.070 Microsoft 375 le brinda las herramientas para investigar este tipo de escenarios, 00:07:14.070 --> 00:07:15.570 pero debe saber dónde buscar. 00:07:16.210 --> 00:07:20.070 La función de auditoría de Purview puede registrar el acceso a los datos de Copilot en detalle, 00:07:20.670 --> 00:07:23.970 solo que no esté etiquetada con una insignia de IA que parpadea, que parpadea. 00:07:24.450 --> 00:07:28.510 Una vez en la búsqueda de registros de auditoría, puede filtrar por las operaciones específicas que usa Copilot, 00:07:28.670 --> 00:07:31.770 como consulta a búsqueda realizada o archivo accedido, y reducir eso, 00:07:32.230 --> 00:07:35.050 mediante el ID de aplicación vinculado a su implementación de Copilot. 00:07:36.130 --> 00:07:37.210 Eso requiere un poco de preparación. 00:07:37.690 --> 00:07:41.870 Querrá confirmar los detalles del registro de la aplicación en EntraID para poder identificar el tráfico. 00:07:41.870 --> 00:07:43.870 A partir de ahí se trata de detectar patrón. 00:07:44.310 --> 00:07:48.190 Si ve consultas de gran volumen desde cuentas que generalmente tienen pocas necesidades de datos, 00:07:48.270 --> 00:07:52.310 como una cuenta de pasante realizando 10 búsquedas complejas en una hora, vale la pena verificarlo. 00:07:53.050 --> 00:07:55.890 Lo mismo ocurre con los picos repentinos de contenido etiquetado como confidencial 00:07:55.890 --> 00:07:57.830 que aparecen en departamentos que normalmente no lo tocan. 00:07:58.850 --> 00:08:00.790 Purview puede marcar la actividad de las etiquetas, 00:08:00.970 --> 00:08:03.730 así, si una consulta de Copilot utiliza un documento etiquetado, 00:08:03.890 --> 00:08:07.110 lo verás en los registros, incluso si la IA no mostró el texto completo. 00:08:07.110 --> 00:08:11.270 Las revisiones de acceso basadas en roles son otra forma de conectar los puntos. 00:08:12.370 --> 00:08:16.110 Al mapear quien usa realmente Copilot y cruzarlo con el tipo de datos con los que interactúan, 00:08:16.750 --> 00:08:18.690 puedes detectar posibles discrepancias a tiempo. 00:08:19.990 --> 00:08:23.070 Quizás finanzas use Copilot intensivamente para informes, lo cual tiene sentido, 00:08:23.190 --> 00:08:26.810 pero ¿por qué hay varias cuentas de marketing accediendo a hojas de cálculo a nóminas mediante consultas de IA? 00:08:27.330 --> 00:08:29.390 Esas revisiones te ofrecen una perspectiva más amplia, 00:08:29.770 --> 00:08:31.790 más allá de eventos aislados en el registro de auditoría. 00:08:31.790 --> 00:08:35.470 El problema es que los paneles de monitoreo genéricos no ayudan mucho en este caso. 00:08:36.490 --> 00:08:39.670 Agrupan toda la actividad de M65 en categorías amplias, 00:08:39.750 --> 00:08:44.150 lo que hace que el comportamiento específico de la IA se mezcle con las operaciones normales. 00:08:45.110 --> 00:08:50.530 Sin crear filtros o informes personalizados enfocados en el ID de la aplicación Copilot y sus patrones de uso, 00:08:50.710 --> 00:08:54.490 básicamente estás buscando granos de arena específicos en toda una playa de datos. 00:08:55.430 --> 00:08:57.650 Necesitas visibilidad dirigida, no solo más visibilidad. 00:08:57.650 --> 00:09:02.890 No se trata de crear una cultura de vigilancia, sino de saber con certeza qué es lo que tú ya estás consultando realmente. 00:09:03.590 --> 00:09:05.650 Un enfoque de registro adecuado responde a tres preguntas fundamentales. 00:09:06.570 --> 00:09:07.330 ¿Qué recuperó Copilot? 00:09:07.850 --> 00:09:11.810 ¿Y esa acción se ajustó a tus políticas de seguridad y cumplimiento existentes? 00:09:13.150 --> 00:09:15.890 Esas respuestas te permiten abordar los problemas con precisión, 00:09:16.090 --> 00:09:20.110 ya sea ajustando un permiso, refinando una regla del EP o endureciendo las asignaciones de roles. 00:09:21.530 --> 00:09:23.990 Sin esa claridad, te quedas adivinando y adivinar. 00:09:24.290 --> 00:09:25.470 ¿No es una estrategia de seguridad? 00:09:25.470 --> 00:09:29.930 Así que, en lugar de esperar a que otro comentario casual te dé una pista, 00:09:30.550 --> 00:09:35.870 vale la pena invertir tiempo en estructurar el monitoreo para que la huella de Copilot sea visible y rastreable. 00:09:37.030 --> 00:09:41.430 De esta forma, cualquier señal de sobreexposición de datos se convierte en un evento gestionado, no en una sorpresa. 00:09:42.530 --> 00:09:44.490 Saber dónde están las fugas es solo el primer paso. 00:09:45.170 --> 00:09:49.610 El objetivo real es asegurar que no vuelvan a ocurrir, y ahí es donde entran las medidas de protección adecuadas. 00:09:50.470 --> 00:09:51.870 Medidas de protección que realmente funcionan. 00:09:51.870 --> 00:09:55.910 La prevención de pérdida de datos del EP no es solo para detectar correos electrónicos con números de tarjetas de crédito. 00:09:56.190 --> 00:10:07.770 En el contexto de Copilot, puede ser el mecanismo de alerta que evite que datos confidenciales se filtren en una respuesta generada por IA que luego se pegue en un chat de Teams o se exporte a un documento fuera de tu entorno. 00:10:07.770 --> 00:10:16.370 Sigue siendo la misma herramienta subyacente en Microsoft 365, pero la forma de configurarla para escenarios de IA requiere una mentalidad diferente. 00:10:17.450 --> 00:10:23.950 La brecha está en que las políticas de LP de la mayoría de las organizaciones siguen diseñadas con activadores tradicionales en mente adjuntos de correo, 00:10:24.310 --> 00:10:27.850 descargas a memorias USB o copiar datos en aplicaciones no aprobadas. 00:10:27.850 --> 00:10:35.090 Copilot no activa esas reglas de forma predeterminada porque no está enviando archivos, está generando contenido al instante. 00:10:35.670 --> 00:10:41.610 Si le pides a Copilot la lista completa de clientes marcados como restringidos y la obtiene de un documento etiquetado, 00:10:41.870 --> 00:10:46.210 el resultado puede viajar sin activar nunca una condición de DLP tradicional. 00:10:47.490 --> 00:10:52.070 Es por eso que las indicaciones y respuestas de la IA deben incluirse explícitamente en el alcance de su DLP. 00:10:52.070 --> 00:10:59.650 Un ejemplo práctico, supongamos que su política prohíbe exportar ciertos documentos de contrato fuera de su entorno seguro. 00:11:00.570 --> 00:11:04.190 Un usuario podría pedirle a Copilot que extraiga cláusulas clave y las coloque en un PowerPoint. 00:11:04.930 --> 00:11:11.130 Si sus reglas de DLP no supervisan el contenido generado por IA, ese material confidencial existirá ahora en un archivo sin protección. 00:11:12.510 --> 00:11:15.450 Al extender la inspección de DLP para cubrir el resultado de Copilot, 00:11:15.450 --> 00:11:21.330 puede evitar que ese PowerPoint se guarde en una ubicación no gestionada o se comparta con un invitado externo en Teams. 00:11:22.930 --> 00:11:27.050 Configurar esto en Microsoft 365 no es complicado, pero requiere un proceso deliberado. 00:11:27.850 --> 00:11:33.490 Primero, en el portal de cumplimiento de Microsoft Preview, vaya a la sección de prevención de pérdida de datos y crea una nueva política. 00:11:33.970 --> 00:11:38.770 Cuando elija las ubicaciones donde aplicarla, incluye Exchange, SharePoint, OneDrive y muy importante Teams, 00:11:38.930 --> 00:11:42.130 porque Copilot puede mostrar datos en cualquiera de ellos. 00:11:42.830 --> 00:11:44.410 Luego, defina las condiciones. 00:11:45.070 --> 00:11:52.050 Puede orientar los tipos de información confidencial integrados, como números de cuentas financieras o personalizados que detecten sus códigos de proyecto internos. 00:11:52.070 --> 00:12:02.330 Y si utiliza etiquetas de confidencialidad de forma coherente, también puede establecer la condición para que se active cuando el contenido etiquetado aparezca en el resultado final de un archivo al guardarse o compartirse. 00:12:03.430 --> 00:12:04.810 Finalmente, configure las acciones. 00:12:05.230 --> 00:12:10.070 Bloquee el uso compartido, muestre la sugerencia directiva al usuario o requiere una justificación para continuar. 00:12:10.610 --> 00:12:13.330 Las etiquetas de confidencialidad son una parte clave para que esto funcione. 00:12:14.330 --> 00:12:20.010 En el contexto de la IA, la etiqueta es metadato que Copilot puede leer igual que cualquier otro servicio de M305. 00:12:21.330 --> 00:12:33.110 Si un documento altamente confidencial tiene una etiqueta que restringe el acceso y el uso, Copilot respetará esas restricciones al generar respuestas siempre que la configuración de protección de etiquetas se aplique de forma coherente en todas las aplicaciones involucradas. 00:12:33.110 --> 00:12:42.710 Si la IA intenta utilizar contenido como una etiqueta fuera de su alcance permitido, la política de DLP vinculada a esa etiqueta puede impedir la acción o marcarla para su revisión. 00:12:43.530 --> 00:12:47.310 Sin esa conexión, la etiqueta es solo un adorno desde el punto de vista del cumplimiento. 00:12:48.530 --> 00:12:53.650 Una de las configuraciones incorrectas más comunes que encuentro es dejar las políticas de DLP totalmente ajenas a los escenarios de IA. 00:12:53.650 --> 00:12:59.390 Las reglas existen, pero no hay vínculo con el resultado de Copilot porque los administradores no lo han considerado un canal separado. 00:13:00.450 --> 00:13:07.450 Eso crea un punto ciego donde los términos confidenciales en una respuesta generada no se inspeccionan, aunque el mismo texto en un correo electrónico habría sido bloqueado. 00:13:08.210 --> 00:13:15.690 Pero para solucionar eso debe considerar los flujos de trabajo asistidos por IA como una de sus ubicaciones de DLP y supervisarlos junto con todo lo demás. 00:13:15.690 --> 00:13:24.730 Cuando la prevención de pérdida de datos DLP y las etiquetas de sensibilidad están bien configuradas y son coherentes entre sí, Copilot es útil sin convertirse en un programa de cumplimiento. 00:13:25.090 --> 00:13:33.310 Puede redactar informes, resumir documentos y analizar conjuntos de datos aplicando discretamente los mismos límites que esperaría en un correo o mensaje de Teams. 00:13:34.170 --> 00:13:39.370 Los usuarios obtienen el beneficio de la IA mientras que las protecciones evitan que la información de alto riesgo se filtre. 00:13:39.950 --> 00:13:42.810 La ventaja aquí no es solo evitar compartir información accidentalmente. 00:13:42.810 --> 00:13:46.070 Se trata de permitir que la tecnología opere bajo reglas claras. 00:13:46.750 --> 00:13:51.330 Así, no tendrá que recurrir a restricciones generales que frustran a los equipos y frenan la adopción. 00:13:52.470 --> 00:13:57.630 Puede ajustar los controles para que Marketing trabaje con Copilot, Finanzas Realiza, Análisis y RR. 00:13:59.110 --> 00:14:02.670 Genere guías de inducción, cada una de sus zonas permitidas. 00:14:03.470 --> 00:14:05.770 Pero controlar los resultados es solo una parte del rompecabezas. 00:14:06.410 --> 00:14:11.830 Para reducir el riesgo al máximo también debe decidir qué personas tienen acceso a qué capacidades de IA desde el principio. 00:14:12.810 --> 00:14:14.810 El acceso único para todos no funciona. 00:14:15.630 --> 00:14:20.230 Deberían un pasante de Marketing y un Director Financiero tener realmente los mismos privilegios en Copilot. 00:14:20.930 --> 00:14:25.290 La idea suena absurda al decirla en voz alta, pero en muchos entornos está configurado exactamente así. 00:14:26.090 --> 00:14:31.630 Copilot se activa para todos con los mismos permisos porque es más rápido y fácil que lidiar con configuraciones específicas por rol. 00:14:32.690 --> 00:14:37.990 La desventaja es que el acceso de la IA se ajusta al escenario más abierto posible, no a las necesidades de cada puesto. 00:14:38.950 --> 00:14:41.150 Ahí es donde entran los grupos de acceso a Copilot basados en roles. 00:14:41.150 --> 00:14:48.490 En lugar de tratar a cada usuario como intercambiable, debe alinear las capacidades de la IA con la información y flujos de trabajo que los roles específicos realmente requieren. 00:14:49.370 --> 00:14:55.150 Marketing podría necesitar acceso a recursos de campaña y directrices de marca, pero no a modelos financieros complejos. 00:14:56.710 --> 00:15:00.970 Finanzas necesita esos modelos, pero no requiere las hojas de ruta de productos en etapas iniciales. 00:15:01.430 --> 00:15:06.530 El punto no es hacer que Copilot sea menos útil, es mantener su alcance relevante para el trabajo de cada persona. 00:15:06.530 --> 00:15:10.350 Los riesgos de una habilitación universal son mayores de lo que la mayoría de los equipos esperan. 00:15:10.910 --> 00:15:14.810 Copilot funciona aprovechando los datos que su entorno de Microsoft 365 ya contiene. 00:15:14.810 --> 00:15:21.790 Si todo el personal tiene acceso igualitario a la IA, la tecnología puede romper los hilos que usted mantuvo deliberadamente. 00:15:22.550 --> 00:15:24.050 Así es como los asistentes de ARRL. 00:15:24.590 --> 00:15:24.750 H. 00:15:25.190 --> 00:15:32.730 Termina enviando desgloses de ingresos o un líder de operaciones pregunta por el plan de lanzamiento del próximo año y obtiene detalles no finalizados. 00:15:32.930 --> 00:15:34.090 S.I.I.I. 00:15:34.430 --> 00:15:37.910 Nada de esto parece una brecha al momento, pero la exposición es real. 00:15:37.910 --> 00:15:46.990 Obtener un modelo de acceso correcto comienza mapeando las funciones laborales con las necesidades de datos, no solo las aplicaciones, sino la profundidad y sensibilidad de la información diaria. 00:15:48.950 --> 00:15:56.750 Podría descubrir que el 70% de las solicitudes de su equipo de ventas involucran historiales de clientes, mientras que menos del 5% acceden a archivos de contratos de alta sensibilidad. 00:15:56.750 --> 00:16:02.910 Eso sugiere que pueden mantener el uso de IA de forma segura en ciertas bibliotecas de SharePoint y restringir el resto. 00:16:03.930 --> 00:16:06.550 Realice este ejercicio en cada departamento y empezarán a surgir patrones. 00:16:06.990 --> 00:16:13.490 Una vez que sepa lo que cada grupo debe tener, Microsoft entra a ID, lo que muchos aún llaman Azure AD y se convierte en su herramienta de cumplimiento. 00:16:14.390 --> 00:16:19.750 Crea grupos de seguridad que correspondan a sus definiciones de funciones y luego asigne permisos de Copilot a nivel de Grupo. 00:16:19.750 --> 00:16:28.310 Esto podría significar habilitar ciertos alcances de Graph API solo para miembros del grupo de Copilot de finanzas, mientras que el grupo de marketing tiene otro conjunto. 00:16:29.550 --> 00:16:33.850 El acceso a sitios confidenciales, canales de Teams o carpetas específicas de OneDrive puede seguir el mismo modelo. 00:16:34.650 --> 00:16:38.910 La fortaleza de este enfoque es cuando se combina con los controles que ya hemos cubierto, ¿cierto? 00:16:39.750 --> 00:16:43.430 Los permisos de Graph definen los límites externos de lo que Copilot puede alcanzar técnicamente. 00:16:44.390 --> 00:16:47.870 Las políticas de DLP monitorean el contenido sensible en los resultados de la IA. 00:16:47.870 --> 00:16:55.430 Los grupos basados en roles sirven para asegurar que los permisos de Graph no sean demasiado amplios para roles de menor sensibilidad 00:16:55.430 --> 00:17:01.050 y que DLP no tenga que detectar cosas que pudo haber prevenido, restringiendo las fuentes de entrada. 00:17:02.310 --> 00:17:07.230 Pero como cualquier sistema puede llevarse demasiado lejos, tentador crear un microgrupo para cada escenario. 00:17:07.890 --> 00:17:14.670 Como Copilot para analistas financieros con permisos de informes o pasante de marketing sin acceso a Teams y terminar con docenas de variaciones. 00:17:14.670 --> 00:17:20.270 Ese nivel de granularidad puede parecer preciso en papel, pero el entorno real es un dolor de cabeza de mantenimiento. 00:17:20.770 --> 00:17:23.770 Los usuarios cambian de rol, los proyectos se desplazan, los contratistas van y vienen. 00:17:24.190 --> 00:17:30.870 Y si el modelo de grupo es demasiado rígido, su personal de TI pasará más tiempo arreglando problemas de acceso que mejorando la seguridad. 00:17:31.630 --> 00:17:32.550 El verdadero objetivo es el equipo. 00:17:33.090 --> 00:17:38.050 Un puñal de grupos de roles claros y bien definidos cubrirá la mayoría de los casos de uso sin crear un bloqueo administrativo. 00:17:38.050 --> 00:17:43.350 El grupo del director financiero necesita amplias capacidades analíticas, pero controles estrictos sobre el intercambio de resultados. 00:17:44.010 --> 00:17:49.210 El grupo de pasantes obtiene un alcance de datos limitado, pero suficiente capacidad para contribuir al trabajo real. 00:17:49.630 --> 00:17:52.790 Los líderes del departamento obtienen un punto medio. 00:17:52.930 --> 00:17:56.810 TI conserva la capacidad de ajustar cuando proyectos especiales requieran excepciones. 00:17:57.710 --> 00:18:00.230 No está intentando bloquear todo hasta el punto de la frustración. 00:18:00.990 --> 00:18:04.770 Está manteniendo cada experiencia de IA relevante, segura y alineada con la política. 00:18:05.730 --> 00:18:07.810 Cuando lo hace bien, los beneficios aparecen rápidamente. 00:18:08.630 --> 00:18:13.670 Los usuarios dejan de sorprenderse con los datos que Copilot les ofrece porque siempre están dentro de su ámbito de responsabilidad. 00:18:14.370 --> 00:18:18.810 Los equipos de cumplimiento tienen menos incidentes que investigar porque las sobreexposiciones no ocurren por accidente. 00:18:19.810 --> 00:18:28.250 Y el equipo de TI finalmente puede avanzar con nuevas funciones de Copilot sin preocuparse de que un despliegue global erosione silenciosamente los límites de datos que tanto costó construir. 00:18:28.950 --> 00:18:33.810 Con el acceso y las barreras de protección trabajando juntos ha reducido significativamente su perfil de riesgo. 00:18:34.630 --> 00:18:37.830 Pero incluso un modelo bien diseñado solo importa si puedes demostrar que funciona. 00:18:37.830 --> 00:18:40.790 Tanto para ti mismo como para cualquiera que venga con una solicitud de auditoría. 00:18:41.970 --> 00:18:43.350 Demasiado cumplimiento sin perderosidad. 00:18:44.050 --> 00:18:47.930 El cumplimiento no es solo teatro de seguridad. Es la evidencia que mantiene contentos a los auditores. 00:18:48.750 --> 00:18:53.450 Las políticas y las protecciones son excelentes, pero si no puedes mostrar exactamente qué sucedió con los datos asistidos por IA, 00:18:53.570 --> 00:18:55.770 terminas haciendo suposiciones en lugar de probarlas. 00:18:55.770 --> 00:19:05.570 Un entorno de Copilot listo para auditoría significa que cada interacción, desde la consulta del usuario hasta la recuperación de datos de la IA, puede explicarse y respaldarse con un rastro verificable. 00:19:06.610 --> 00:19:10.310 Lo complicado es que muchas empresas creen que están cubiertas porque pasan las revisiones internas. 00:19:10.310 --> 00:19:19.970 Esas revisiones a menudo verifican la existencia de controles y algunos escenarios de muestra, pero no siempre exigen el nivel de granularidad que esperan los auditores externos. 00:19:19.970 --> 00:19:26.690 Cuando un evaluador externo solicita un registro de todo el contenido confidencial a que Copilot accedió el trimestre pasado, 00:19:27.210 --> 00:19:31.970 junto con quién lo solicitó y por qué, es sorprendente la frecuencia con la que aparecen brechas. 00:19:33.010 --> 00:19:38.890 O los registros están incompletos, o omiten por completo los eventos relacionados con la IA porque nunca fueron etiquetados de esa manera desde el principio, 00:19:39.630 --> 00:19:41.950 aquí es donde Microsoft Purview puede marcar una gran diferencia. 00:19:42.850 --> 00:19:46.590 Sus capacidades de cumplimiento no se limitan a aplicar etiquetas y políticas de DLP. 00:19:46.590 --> 00:19:49.790 También reúnen la evidencia forense que necesitas. 00:19:50.850 --> 00:19:56.370 En el contexto de Copilot, Purview puede registrar cada solicito de acceso a datos relevante, la identidad detrás de ella y la ubicación de origen. 00:19:56.930 --> 00:20:00.030 También puede correlacionar esos eventos con patrones de movimiento de datos, 00:20:00.230 --> 00:20:05.850 como archivos confidenciales referenciados en borradores, resúmenes o exportaciones, sin depender de que la IA se autoinforme. 00:20:07.390 --> 00:20:09.730 La puntuación de cumplimiento de Purview es más que una métrica de la vida. 00:20:10.150 --> 00:20:14.070 Es una instantánea de cómo se mide tu entorno frente a los controles recomendados por Microsoft, 00:20:14.070 --> 00:20:17.090 incluidos aquellos que limitan directamente los riesgos relacionados con la IA. 00:20:17.850 --> 00:20:24.490 Una mejor higiene de permisos de graph, configuraciones de DLP más estrictas y grupos basados en roles bien mantenidos contribuyen a esa puntuación. 00:20:25.290 --> 00:20:27.750 Y cómo la puntuación se actualiza a medida que realizas cambios. 00:20:28.110 --> 00:20:32.910 Puedes ver en tiempo casi real cómo las mejoras en la gobernanza de la IA aumentan tu nivel de cumplimiento. 00:20:32.910 --> 00:20:41.030 Piensa en un examen regulatorio donde tienes que justificar por qué ciertos datos de clientes aparecieron en un informe generado por Copilot. 00:20:41.910 --> 00:20:44.550 Sin un registro estructurado, esa conversación se convierte en pura especulación. 00:20:45.210 --> 00:20:49.170 Con Purview configurado correctamente, puedes mostrar la solicitud de acceso en un registro de auditoría, 00:20:49.250 --> 00:20:53.630 señalar el rol y los permisos que lo autorizaron, y demostrar que el resultado se mantuvo dentro de los canales aprobados. 00:20:54.230 --> 00:20:57.790 Esa es una discusión mucho más fácil que tratar de explicar a toda prisa un evento no documentado. 00:20:57.790 --> 00:21:02.410 La clave es hacer que los informes de cumplimiento formen parte de tu ciclo normal de gobernanza de TI, 00:21:02.570 --> 00:21:04.570 no solo un proyecto especial antes de una auditoría. 00:21:05.450 --> 00:21:07.290 Los informes automatizados ayudan mucho en este aspecto. 00:21:07.690 --> 00:21:11.650 Purview puede generar informes recurrentes sobre coincidencias de políticas de protección de la información, 00:21:12.190 --> 00:21:14.390 incidentes de DLP y uso de etiquetas de sensibilidad. 00:21:14.910 --> 00:21:19.010 Cuando esos informes se programan para llegar al espacio de trabajo de su equipo de gobernanza cada mes, 00:21:19.170 --> 00:21:22.970 usted construye una base de actividad de IA que es fácil de revisar. 00:21:23.790 --> 00:21:25.830 Cualquier anomalía destaca frente al patrón histórico. 00:21:25.830 --> 00:21:27.890 Las funciones que ahorran tiempo se suman. 00:21:28.410 --> 00:21:33.290 Por ejemplo, Purview viene con informes pregenerados que resaltan todos los incidentes que involucran contenido etiquetado, 00:21:33.470 --> 00:21:35.170 agrupados por ubicación o tipo de actividad. 00:21:36.210 --> 00:21:40.930 Si una sesión de Copilot extraja un documento confidencial en un resultado y su DLP actuó sobre él ese incidente, 00:21:41.290 --> 00:21:44.950 ya aparece en un informe sin que usted cree una consulta personalizada desde cero. 00:21:46.070 --> 00:21:48.490 Luego puede profundizar en ese registro para obtener más detalles, 00:21:48.770 --> 00:21:51.470 pero el trabajo pesado de recolección y categorización ya está hecho. 00:21:51.470 --> 00:21:58.050 Otra eficiencia es la integración entre la auditoría de Purview y los datos de acceso basados en roles de Microsoft 365. 00:21:59.750 --> 00:22:04.350 Debido a que Purview entiende los grupos de EntraID, puede segmentar los registros de acceso por tipo de rol. 00:22:05.290 --> 00:22:07.730 Eso significa que puede responder rápidamente preguntas enfocadas, 00:22:07.850 --> 00:22:13.210 como muéstrame todas las instancias donde roles de marketing accedieron a datos etiquetados como financieros a través de Copilot los últimos 90 días. 00:22:13.210 --> 00:22:17.650 Esa capacidad de filtrar, tanto por rol como por clasificación de datos, 00:22:17.750 --> 00:22:21.150 es exactamente lo que los revisores externos están buscando. 00:22:21.950 --> 00:22:24.290 Cuando lo piensa el cumplimiento, este nivel no es una carga. 00:22:24.670 --> 00:22:27.890 Es una protección que confirma que su diseño de gobernanza está funcionando en la práctica. 00:22:28.630 --> 00:22:31.530 También elimina el estrés de las auditorías porque no está buscando información desesperada. 00:22:31.530 --> 00:22:32.530 ¡Gracias! 00:22:32.530 --> 00:22:33.530 ¡Gracias! 00:22:33.530 --> 00:22:34.530 ¡Gracias! 00:22:34.530 --> 00:22:35.530 ¡Gracias!