Google Drive incorpora modelos basados en Gemini para clasificar datos automáticamente usando etiquetas de clasificación. Esta nueva capacidad, disponible en beta cerrada, permite a los administradores aplicar etiquetas a archivos en Drive a partir de instrucciones o prompts, sin necesidad de entrenar manualmente modelos con documentos de ejemplo.
Antecedentes
Según el anuncio oficial Leverage the power of Gemini models to apply data classification labels in Google Drive, Google da un nuevo paso en la evolución de la clasificación con IA en Drive. A inicios de año se introdujeron mejoras como una interfaz renovada, entrenamiento bajo demanda y soporte para múltiples modelos personalizados. Ahora, se añaden modelos basados en Gemini que simplifican aún más la configuración.
Hasta ahora, la clasificación con IA requería que los administradores identifiquen y etiqueten manualmente archivos de entrenamiento para que el modelo aprenda qué tipos de contenido corresponden a cada nivel de clasificación. Con los nuevos modelos Gemini, los administradores pueden configurar la clasificación sólo con instrucciones: definen el label, escriben un prompt con las reglas de negocio y dejan que Gemini evalúe los archivos.
Gemini interpreta las instrucciones, analiza los archivos de Drive y aplica la etiqueta de clasificación apropiada. Además, cuando un archivo recibe una etiqueta sugerida por Gemini, los editores y propietarios con permisos sobre esa etiqueta pueden revisar y aceptar o modificar la etiqueta aplicada, manteniendo un control humano sobre el resultado.
Los eventos vinculados a la aplicación, aceptación o modificación de etiquetas sugeridas por Gemini se registran en los logs de auditoría, lo que ayuda a los equipos de seguridad y cumplimiento a mantener trazabilidad sobre cómo se está etiquetando la información sensible.
RECUERDE: Antes de activar modelos Gemini para clasificación, revise su esquema de etiquetas, políticas de uso de datos sensibles y quién puede aceptar o modificar etiquetas en Drive. Un buen gobierno de datos es clave para aprovechar esta función.{alertSuccess}
Impacto
La incorporación de modelos Gemini a la clasificación de datos en Drive está orientada principalmente a equipos de seguridad, cumplimiento y TI que necesitan etiquetar grandes volúmenes de información.
- Menos trabajo manual: Reduce o elimina la necesidad de crear conjuntos de entrenamiento etiquetados a mano para cada modelo de clasificación.
- Escalabilidad: Facilita aplicar etiquetas a miles de archivos de forma consistente, aprovechando la capacidad de Gemini para razonar sobre el contenido.
- Mayor precisión potencial: Al usar un modelo avanzado de IA, se busca mejorar la exactitud de la clasificación frente a enfoques puramente manuales o reglas simples.
- Control administrativo: Los administradores siguen definiendo etiquetas, instrucciones y alcance, mientras los logs de auditoría registran las acciones relacionadas con etiquetas sugeridas por Gemini.
- Colaboración con usuarios finales: Los propietarios y editores con permisos pueden confirmar o ajustar las etiquetas propuestas, reforzando la calidad de la clasificación a lo largo del tiempo.
Para organizaciones con programas de clasificación de datos maduros, esta beta cerrada ofrece una forma de acelerar la adopción de etiquetas en Drive y mejorar la cobertura de datos que pueden protegerse mediante DLP, reglas de uso compartido, archivado y auditoría.
Recomendaciones
Si tu organización utiliza alguna de las ediciones de Google Workspace orientadas a seguridad avanzada, considera estos puntos antes de solicitar acceso a la beta de Gemini para clasificación:
- Evalúa tu esquema de etiquetas: Asegúrate de que tus etiquetas (por ejemplo, Pública, Interna, Confidencial) y sus descripciones estén claras y actualizadas antes de usarlas con modelos Gemini.
- Define casos de uso prioritarios: Empieza por áreas concretas (finanzas, legal, RR. HH., proyectos clave) donde la clasificación tenga impacto directo en seguridad o cumplimiento.
- Redacta buenos prompts: Documenta ejemplos de instrucciones que describan con claridad qué tipo de contenido debe recibir cada etiqueta, incluyendo ejemplos positivos y negativos.
- Establece un proceso de revisión: Determina quién revisará las etiquetas sugeridas por Gemini y cómo se gestionarán correcciones o ajustes.
- Coordina con seguridad y cumplimiento: Alinea el uso de modelos Gemini con tus políticas de DLP, retención y auditoría para aprovechar las etiquetas en todas las capas de seguridad.
La beta cerrada está pensada para organizaciones que ya tienen programas de clasificación activos y pueden dedicar tiempo a probar, medir y reportar resultados al equipo de Google Workspace.
Disponibilidad y requisitos
Los modelos de Gemini para clasificación de datos en Google Drive se encuentran actualmente en beta cerrada y requieren solicitud de participación.
Ritmo de lanzamiento:
- Beta cerrada: Los clientes deben inscribirse mediante el formulario oficial. El acceso es limitado y la incorporación será gradual mientras se valida el producto y se recopila feedback.
Controles de administración y uso:
- Administradores: Son quienes solicitan el acceso, configuran las etiquetas que se usarán, redactan las instrucciones (prompts) y definen el alcance de los archivos que se evaluarán.
- Registros de auditoría: Los eventos de etiquetado automático, aceptación o modificación de etiquetas sugeridas por Gemini quedan reflejados en los logs de auditoría.
- Usuarios finales: No existe un ajuste independiente; los usuarios con permisos de etiqueta sólo verán sugerencias y podrán aceptarlas o modificarlas según la configuración del administrador.
Disponibilidad por tipo de cuenta:
- Disponible, en beta cerrada, para clientes de Google Workspace Enterprise Plus.
Las organizaciones interesadas en participar deben cumplir el perfil descrito por Google: contar con un programa de clasificación de datos existente, capacidad para probar activamente la función y disposición para compartir comentarios con el equipo de producto.
