En una empresa media, el etiquetado manual solo alcanza una adopción del 30 %, de modo que el 70 % de la propiedad intelectual resulta prácticamente invisible para las herramientas de seguridad. Este episodio muestra cómo pasar en Microsoft Purview del etiquetado manual a una gobernanza autónoma, en la que una IA en tiempo real clasifica los datos a la velocidad del flujo de datos.Lo que aprenderás:Por qué fracasa el etiquetado manual: fricción, carga de decisiones y patrones regex ciegos al contexto, además de la brecha detrás de un coste medio de 4,8 millones de dólares por filtración (según IBM)Un motor de inferencia LLM en tiempo real como capa estructural entre los flujos de datos sin procesar y el Purview Data Map, con ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) y puntuaciones F1 de 0,97La brecha de latencia: las etiquetas vía Graph API tardan de minutos a 24 horas; cómo un agente guardián en el edge cierra la ventana de vulnerabilidad ante Copilot y mantiene el TTFT por debajo de 500 msLa economía: autoalojamiento en lugar de tokens de API en la nube con un ahorro de cinco veces, una sola GPU Nvidia A100/H100 para una empresa mediana y los costes ocultos del ajuste finoNuevos riesgos y la hoja de ruta de 90 días: deriva del modelo y del concepto, inyección de prompts con un agente guardián secundario, modo de auditoría, modelo híbrido, ámbitos adaptables y reentrenamiento con humanos en el circuitoPara responsables de seguridad y cumplimiento, arquitectos de Microsoft 365 y equipos de gobernanza que quieren automatizar la clasificación de datos con Microsoft Purview.Este episodio es una versión en español doblada con IA del video explicativo animado del M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Ver el video: https://youtu.be/8XK3OWxDaxo🎧 Más episodios: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conferencia online gratuita de Microsoft: https://m365con.net💼 Mirko Peters en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

Este episodio incluye contenido generado por IA.