La unidad cloud del gigante tecnológico sufrió al menos dos interrupciones (unas 13 horas) vinculadas a herramientas de IA llamada Kiro. La compañía asegura que fue “error de usuario, no error de IA”, mientras acelera la adopción de agentes autónomos entre sus desarrolladores.
Amazon vuelve a quedar en el centro del debate sobre los riesgos operativos de la inteligencia artificial aplicada a sistemas críticos. Su división de nube, Amazon Web Services (AWS), sufrió al menos dos interrupciones en los últimos meses vinculadas al uso interno de herramientas de IA para programación.
El episodio más significativo ocurrió a mediados de diciembre, cuando un sistema utilizado por clientes para explorar costos de servicios de AWS estuvo fuera de servicio durante 13 horas. Según cuatro personas familiarizadas con el caso, los ingenieros permitieron que el asistente de código Kiro realizara ciertos cambios de manera autónoma.
Kiro —una herramienta “agentic”, capaz de ejecutar acciones en nombre del usuario— determinó que la mejor solución ante un problema era “eliminar y recrear el entorno”. Esa decisión derivó en la interrupción.
“Error de usuario, no error de IA”
Amazon publicó un informe interno (“postmortem”) sobre la caída y sostuvo que el incidente fue un “evento extremadamente limitado” que afectó solo a un servicio en partes de China continental.
La compañía fue categórica en su defensa: “En ambos casos, fue error de usuario, no error de IA”, afirmó, agregando que no encontró evidencia de que los errores sean más frecuentes con herramientas basadas en inteligencia artificial que con herramientas tradicionales o acciones manuales.
Según Amazon, Kiro “solicita autorización antes de tomar cualquier acción”, pero en el incidente de diciembre el ingeniero involucrado tenía “permisos más amplios de lo esperado — un problema de control de acceso de usuario, no de autonomía de IA”.
Sin embargo, empleados de AWS consultados señalaron que esta fue la segunda interrupción en producción en pocos meses vinculada a herramientas de IA internas. “Ya hemos visto al menos dos caídas en producción [en los últimos meses]”, dijo un alto empleado de AWS. “Los ingenieros dejaron que el agente de IA resolviera un problema sin intervención. Las caídas fueron pequeñas pero completamente previsibles”.
Un negocio que explica el 60% de las ganancias operativas
El contexto no es menor. AWS representa aproximadamente el 60% de las ganancias operativas de Amazon, lo que convierte cualquier interrupción en un riesgo estratégico.
La empresa está impulsando con fuerza el desarrollo de herramientas de IA, incluyendo agentes capaces de ejecutar acciones de forma independiente a partir de instrucciones humanas. Como otros gigantes tecnológicos, Amazon busca no solo utilizarlas internamente sino también comercializarlas.
Kiro fue lanzado en julio como un asistente de programación que, según AWS, va más allá del “vibe coding” —construcción rápida de aplicaciones— para escribir código basado en especificaciones formales.
Antes de Kiro, la compañía utilizaba Amazon Q Developer, un chatbot con capacidades de programación que, según tres empleados, estuvo involucrado en la interrupción anterior.
La adopción interna es una prioridad. Según empleados, Amazon estableció como objetivo que el 80% de sus desarrolladores utilicen herramientas de IA para tareas de programación al menos una vez por semana, y la empresa monitorea de cerca ese nivel de uso.
Antecedentes y riesgos sistémicos
Las caídas recientes no fueron comparables con la interrupción de 15 horas en octubre de 2025 que dejó fuera de línea múltiples aplicaciones y sitios web de clientes, incluyendo OpenAI y su chatbot ChatGPT.
No obstante, los incidentes reavivan un debate más amplio: ¿qué sucede cuando herramientas de IA con capacidad de acción directa operan con permisos equivalentes a los de un ingeniero humano?
Según empleados, en estos casos las herramientas fueron tratadas como extensiones del operador y contaban con los mismos permisos. Además, los cambios no requirieron una segunda aprobación, algo que normalmente sí ocurre en entornos críticos.
Tras el incidente de diciembre, AWS implementó “numerosas salvaguardas”, incluyendo revisiones obligatorias por pares y capacitación adicional del personal.
La tensión entre eficiencia y control
Amazon sostiene que está viendo un fuerte crecimiento en clientes de Kiro y que tanto empleados como clientes deben beneficiarse de las ganancias de eficiencia.
Sin embargo, dentro de la compañía persiste cierto escepticismo. Algunos empleados expresaron dudas sobre la utilidad generalizada de estas herramientas frente al riesgo de error operativo.
El caso expone un dilema estructural para las grandes tecnológicas: la promesa de eficiencia y automatización mediante agentes autónomos choca con la necesidad de controles rigurosos en infraestructuras críticas.
En un mercado donde la nube es la columna vertebral de la economía digital, incluso una interrupción de 13 horas puede convertirse en un laboratorio real sobre los límites actuales de la inteligencia artificial aplicada a producción.