Una caída con IA: el nuevo riesgo para las empresas digitales

Si bien, la inteligencia artificial promete reducir las interrupciones tecnológicas, también crea nuevas formas de falla. Particularmente, una caída con IA en América Latina es un desafío mayor dada su dependencia creciente de nubes, redes y servicios digitales.

La inteligencia artificial está entrando en el corazón de las operaciones empresariales. Automatiza procesos, analiza información, atiende clientes y comienza a tomar decisiones con autonomía creciente. Entonces, ¿se pueden imaginar una caída con IA?

Sin embargo, esa transformación introduce una paradoja. Indudablemente, la IA puede ayudar a prevenir una caída, pero también puede convertirse en la causa de una nueva interrupción.

El informe The Hidden Costs of Downtime 2026, elaborado por Splunk, Cisco y Oxford Economics, pone cifras a este problema.

Las empresas del Global 2000 enfrentan unos US$600.000 millones anuales por interrupciones y degradaciones de servicios. Además, el costo promedio de una caída alcanza los US$15.000 por minuto.

El problema, por tanto, ya no consiste solamente en recuperar los sistemas. En la era de la IA, las organizaciones necesitan mantener operativos sistemas cada vez más complejos, interconectados y autónomos. La pregunta entonces cambia.

¿Qué ocurre cuando la inteligencia artificial se convierte simultáneamente en la razón para transformar el negocio, una herramienta contra el downtime y un nuevo punto de falla?

La anatomía de una caída con IA

Las interrupciones actuales rara vez tienen una única causa. Según el estudio, 43% de los incidentes está relacionado con redes o entornos tecnológicos. Otro 32% tiene origen en ciberseguridad, mientras 24% corresponde a fallas de aplicaciones o infraestructura.

Por consiguiente, encontrar el origen de una caída puede resultar cada vez más difícil. Una aplicación puede funcionar correctamente y depender de una API que presenta problemas. La API puede estar disponible, pero depender de una red congestionada. La red puede operar normalmente, mientras falla un servicio de identidad.

Asimismo, una aplicación de inteligencia artificial puede responder correctamente, pero depender de múltiples servicios externos. Esta cadena de dependencias convierte una falla localizada en un problema potencialmente sistémico. Por eso, la observabilidad de extremo a extremo se vuelve crítica.

Las organizaciones necesitan comprender qué ocurre desde la infraestructura hasta la experiencia final del usuario. No basta con saber que un servidor funciona. Hay que conocer qué servicios dependen de él, qué procesos utilizan esos servicios y qué ocurre cuando alguno falla.

El costo va mucho más allá de TI

Una caída tampoco termina cuando vuelve el servicio. El impacto puede continuar en ventas, productividad, soporte, reputación y relaciones con los clientes. El estudio calcula un costo promedio de US$300 millones anuales por empresa debido a interrupciones no planificadas.

Además, una sola interrupción puede provocar una caída promedio de 3,4% en el precio de las acciones. El 81% de los líderes tecnológicos identifica la pérdida de clientes como una consecuencia del downtime. Incluso, 47% afirma que los clientes suelen ser quienes primero detectan una degradación del servicio.

Por lo tanto, una caída tecnológica puede transformarse rápidamente en una crisis empresarial. Y la IA está elevando todavía más las apuestas.

Principales causas de caídas según el estudio de Splunk y Cisco

#	Causa de la caída	Qué puede ocurrir
1	Problemas de red	Fallas de conectividad, enrutamiento, congestión o infraestructura de red.
2	Fallas de infraestructura tecnológica	Problemas en servidores, almacenamiento, centros de datos o componentes críticos.
3	Incidentes de ciberseguridad	Ataques, ransomware, compromisos de sistemas o medidas de aislamiento.
4	Fallas de aplicaciones	Errores de software que impiden ejecutar procesos o servicios.
5	Fallas de proveedores cloud	Interrupciones o degradaciones en servicios de nube pública.
6	Errores humanos	Configuraciones incorrectas, operaciones equivocadas o decisiones durante cambios.
7	Cambios y actualizaciones	Nuevas versiones, configuraciones o despliegues que generan comportamientos inesperados.
8	Dependencias de terceros	Fallas en APIs, autenticación, pagos, CDN u otros servicios externos.
9	Sobrecarga y degradación del rendimiento	Saturación de recursos, latencia, agotamiento de capacidad o aumento de tráfico.
10	Problemas relacionados con IA	Automatizaciones incorrectas, model drift o comportamientos inesperados de sistemas de IA.

Fuente: The Hidden Costs of Downtime 2026, elaborado por Splunk, Cisco y Oxford Economics

La IA también puede provocar el downtime

Obviamente, la inteligencia artificial aparece en el estudio como una solución y, simultáneamente, como un nuevo riesgo. El 56% de los usuarios afirma que la IA reduce el riesgo de downtime.

Sin embargo, todos los líderes tecnológicos consultados reconocieron haber experimentado algún incidente relacionado con IA durante el último año. Esta paradoja merece atención. Un caída con IA es un riesgo latente y constante.

Las organizaciones están incorporando IA para detectar anomalías, automatizar operaciones y acelerar la recuperación. También utilizan IA para analizar enormes cantidades de telemetría y encontrar patrones imposibles de identificar manualmente. Sin embargo, los modelos y agentes introducen nuevos comportamientos que deben ser supervisados.

El riesgo aumenta cuando un agente puede actuar directamente sobre sistemas productivos también, con una decisión incorrecta que puede ejecutarse rápidamente. Lo mismo puede suceder con automatización defectuosa que puede amplificarse.

Construir resiliencia en la era de la IA

El capítulo “Building Resilience in the AI Era” plantea una respuesta clara. Las organizaciones necesitan pasar de una estrategia reactiva hacia una capacidad predictiva, con herramietnas que prevean una caída con IA.

Esto significa detectar señales antes de que se conviertan en interrupciones.

También implica comprender las relaciones entre aplicaciones, infraestructura, redes, seguridad y servicios externos. La observabilidad end-to-end aparece como una de las principales prioridades.

El estudio señala que aproximadamente tres cuartas partes de los líderes de ITOps e ingeniería la consideran una prioridad de inversión. La automatización también adquiere importancia.

El objetivo consiste en reducir tareas manuales y, especialmente, errores humanos. Pero automatizar no significa eliminar el control. La nueva infraestructura empresarial necesita IA observable, gobernada y limitada por reglas claras.

Esto resulta especialmente importante con los agentes de IA. Un agente autónomo puede ejecutar acciones mucho más rápidamente que una persona. Precisamente por eso, sus límites deben estar definidos antes de entrar en producción.

La resiliencia requiere entonces visibilidad, automatización, gobierno y capacidad de intervención. En otras palabras, las empresas necesitan construir una especie de sistema inmunológico digital. Debe detectar anomalías, comprender sus posibles consecuencias y actuar antes de que el problema alcance al cliente.

¿En qué están invirtiendo las empresas para evitar la próxima caída?

Prioridad de inversión	En qué consiste
Observabilidad end-to-end	Obtener visibilidad sobre aplicaciones, infraestructura, redes, datos y dependencias para detectar problemas antes de que provoquen una caída.
IA para operaciones y resiliencia	Utilizar IA para detectar anomalías, identificar causas raíz, anticipar incidentes y acelerar la respuesta.
Automatización	Reducir tareas manuales y errores humanos mediante respuestas automatizadas ante incidentes.
Seguridad y resiliencia cibernética	Fortalecer las capacidades para prevenir, detectar y responder ante ataques que puedan provocar interrupciones.
Modernización de infraestructura	Actualizar infraestructura tecnológica para mejorar disponibilidad, rendimiento, escalabilidad y capacidad de recuperación.
Gestión de incidentes	Mejorar los procesos y herramientas para detectar, coordinar y resolver interrupciones rápidamente.
Resiliencia de aplicaciones	Diseñar aplicaciones capaces de tolerar fallas, degradarse de manera controlada y recuperarse rápidamente.
Gestión de dependencias	Identificar proveedores, servicios y componentes externos cuya falla pueda afectar operaciones críticas.
Continuidad del negocio y recuperación	Preparar planes, respaldos y mecanismos de recuperación para mantener las operaciones esenciales.
Gobierno de IA	Establecer controles para que los sistemas y agentes de IA operen dentro de límites seguros y supervisables.

Fuente: The Hidden Costs of Downtime 2026, elaborado por Splunk, Cisco y Oxford Economics

América Latina frente al riesgo de una caída con IA

Este desafío adquiere una dimensión especial en América Latina. La región avanza hacia una economía cada vez más dependiente de servicios digitales, nube, banca móvil, pagos electrónicos y plataformas inteligentes.

Por consiguiente, una falla tecnológica puede afectar simultáneamente a millones de usuarios. Además, muchas organizaciones dependen de proveedores tecnológicos externos. Esto crea una cadena de dependencia que puede extenderse mucho más allá de las fronteras de la empresa.

Un ejemplo ocurrió en Colombia durante una interrupción de AWS en octubre de 2025. La falla afectó servicios digitales de diferentes compañías y Bancolombia confirmó impactos en sus canales digitales y en Nequi. El episodio mostró cómo una falla en una infraestructura externa puede trasladarse rápidamente hacia servicios financieros utilizados diariamente.

El problema volvió a aparecer días después. Bancolombia y Nequi registraron nuevas dificultades en sus aplicaciones el 24 de octubre de 2025. Estos casos demuestran que la dependencia tecnológica debe formar parte de la estrategia de resiliencia empresarial.

Por eso, la organización necesita saber qué ocurre cuando falla un proveedor crítico. También debe conocer cuánto tiempo puede operar sin ese servicio. Finalmente, debe tener alternativas reales para mantener los procesos esenciales.

El riesgo de la concentración tecnológica

La situación latinoamericana merece especial atención porque la transformación digital está avanzando rápidamente. Bancos, comercios, operadores, gobiernos y empresas están trasladando más procesos críticos hacia plataformas digitales.

Mientras tanto, la inteligencia artificial está agregando nuevas capas de dependencia. Un sistema de IA puede requerir infraestructura cloud, modelos externos, APIs, bases de datos, redes y sistemas de identidad. Por consiguiente, una empresa puede tener una estrategia de continuidad para su aplicación principal.

Sin embargo, podría desconocer qué ocurre si falla alguno de los componentes que alimentan esa aplicación. Ahí aparece uno de los mayores desafíos de la nueva economía digital.

La resiliencia debe medirse solamente dentro del perímetro de una organización y a través de todo su ecosistema tecnológico. Esto incluye proveedores cloud, telecomunicaciones, software empresarial, plataformas de IA, integradores y servicios críticos.

La nueva pregunta para los CIO

Durante años, la pregunta frente a una caída fue sencilla: ¿Cuánto tiempo tardaremos en recuperar el servicio?

En la era de la inteligencia artificial, esa pregunta resulta insuficiente. Hoy, las organizaciones necesitan responder otras preguntas antes de que ocurra el incidente.

¿Qué sistemas dependen de la IA? ¿Cuáles decisiones puede tomar un agente autónomo? ¿Cómo proceder si el modelo deja de responder? ¿Qué ocurre si responde incorrectamente?
Pero en la era agéntica, los problemas pueden complicarse más: ¿Puede un agente modificar un sistema crítico? ¿Quién puede detenerlo? ¿Existe un proveedor externo que podría convertirse en un punto único de falla? estas preguntas forman parte de una nueva disciplina de resiliencia digital.

Evitar todas las fallas es prácticamente imposible en ecosistemas tecnológicos tan complejos como los actuales. Hoy, la tarea es reducir la probabilidad, limitar el impacto y acelerar la recuperación.

Una caída con IA: un costo que atraviesa todas las industrias

Costo promedio anual por empresa, en millones de dólares (US$M)

Industria	Ingresos perdidos	Costos contractuales / legales	Costos por brechas de seguridad	Personal / productividad	Necesidades de actualización	Control de daños	Costo total
Servicios de información y tecnología	96	82	146	47	25	7	402
Energía y servicios públicos	97	99	86	33	25	24	364
Retail y bienes de consumo	89	95	80	46	34	13	357
Servicios financieros	72	91	78	35	22	10	309
Sector público	109	68	59	10	26	15	288
Transporte y logística	77	92	64	18	13	22	286
Manufactura	67	81	69	30	22	11	280
Comunicaciones y medios	80	74	61	20	23	8	266
Salud y ciencias de la vida	89	57	64	17	10	11	249

Fuente: The Hidden Costs of Downtime 2026, elaborado por Splunk, Cisco y Oxford Economics

La IA necesita su propio sistema inmunológico

La inteligencia artificial está convirtiéndose en una nueva capa de infraestructura empresarial. Por eso, su disponibilidad será cada vez más crítica. Sin embargo, cuanto mayor sea su autonomía, mayor será también la necesidad de control.

Evidentemente, la IA puede ayudar a reducir esa factura, pero también puede aumentar el riesgo si se despliega sin observabilidad, sin gobierno y sin los controles adecuados.

Entonces, la pregunta estratégica para las empresas es qué tan resiliente es la organización cuando esa inteligencia falla, se equivoca o toma una decisión inesperada.

En América Latina, donde la dependencia de plataformas digitales seguirá creciendo, responder esa pregunta puede convertirse en una ventaja competitiva. Porque en la economía de la IA, estar disponible también es una forma de inteligencia.