• ChatGPT sufrió una caída mundial este martes 10 de junio, afectando a millones de usuarios y sus flujos de trabajo diarios.
• OpenAI confirmó el fallo, cuya causa se investiga, y los usuarios reportaron mensajes de error.
• El incidente destacó la vulnerabilidad de la inteligencia artificial y la dependencia considerable de un solo proveedor.

Una jornada laboral que prometía ser productiva se tornó en desconcierto para millones de usuarios de distintos países cuando ChatGPT, el asistente conversacional impulsado por inteligencia artificial de OpenAI, sufrió una interrupción generalizada.

La falla, que comenzó a manifestarse a primera hora de la mañana de este martes 10 de junio, dejó a personas y empresas sin acceso a una herramienta que se ha vuelto indispensable en múltiples sectores, desde la programación hasta la creación de contenido.

OpenAI, la compañía detrás del chatbot, no dio un comunicado oficial. Tampoco su CEO, Sam Altman.

Los informes de errores se acumularon rápidamente en plataformas como Downdetector, con reportes de problemas para ingresar al sitio web y a la aplicación móvil.

En la aplicación, los usuarios se encontraron con el mensaje “Request is not allowed. Please try again later” (“No se permite la solicitud. Por favor inténtalo de nuevo más tarde”), mientras que en el sitio web, el botón para enviar consultas simplemente no estaba habilitado.

En países como Argentina y España, el grueso de las fallas, un 88% y 89% respectivamente, provenía de la aplicación.

Las reacciones no se hicieron esperar en X, donde los usuarios expresaron su frustración, compartieron memes y algunos incluso buscaron alternativas como Grok, el chatbot de IA integrado en X, y DeepSeek.

Se cayó ChatGPT y el problema de la dependencia tecnológica

El evento, aunque aislado, impacta en las empresas. La caída de ChatGPT no es un caso único; otras interrupciones, como la falla global de Microsoft y CrowdStrike, han puesto de manifiesto una dependencia cada vez mayor de las grandes compañías tecnológicas y la vulnerabilidad inherente a una infraestructura de TI con diversidad limitada.

Un incidente en un solo proveedor puede desencadenar interrupciones a escala global, con consecuencias en cadena para industrias desde aerolíneas y bancos hasta compañías ferroviarias y supermercados.

Los riesgos de esta dependencia van más allá de la simple interrupción del servicio. Incluyen también la posibilidad de cambios en las políticas de uso de los modelos o aumentos inesperados en los costos de las API, lo que puede generar un impacto financiero considerable.

Soluciones resilientes en la era de la IA

Ante estos problemas, las organizaciones del sector del marketing y la publicidad, y cualquier empresa que utilice intensivamente la IA, deben adoptar estrategias proactivas para garantizar la continuidad de sus operaciones.

Una arquitectura resiliente puede implicar el uso de sistemas híbridos con redundancia, lo que permite cambiar automáticamente a modelos alternativos como Claude, DeepSeek R1 o Mistral si un proveedor principal falla.

Otra opción es el uso de modelos autoalojados de código abierto como Llama 3 o Falcon, lo que ofrece un control mayor sobre la disponibilidad y privacidad de los datos.

GPTがエラー吐きまくると思ってたらがっつり障害起こってんねぇ…ここまでのは珍しい#ChatGPT #AI pic.twitter.com/viAOkc6yPp

— バロメッツ (@Barometz3891) June 10, 2025

Me when Chat GPT is down:😔😣#ChatGPT #OpenAI pic.twitter.com/vXKXL6Ix03

— Sarcasm (@sarcastic_us) June 10, 2025

La implementación de una infraestructura robusta es esencial, incluyendo despliegues multi-nube para equilibrar la carga y asegurar la recuperación automática, así como mecanismos de “failover” que redirijan las solicitudes a soluciones alternativas sin interrupción perceptible para los usuarios.

Por otra parte, las grandes firmas tienen que tener un plan de recuperación ante desastres de TI (DRP), que incluye protocolos de copia de seguridad de datos, procedimientos de recuperación y estrategias de comunicación claras.

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