A lo largo de mi trayectoria profesional he tenido la oportunidad de diseñar e implementar estrategias de comunicación institucional y acompañado a líderes de organizaciones públicas y privadas en el manejo de crisis de alto riesgo reputacional. Desde esa experiencia, me tiene perpleja lo que viene sucediendo con el uso creciente de agentes de inteligencia artificial y sus implicaciones en el manejo comunicacional y las crisis reputacionales de empresas e instituciones. Veamos:
En julio de 2026, OpenAI reconoció algo que hasta hace poco sonaba a ciencia ficción corporativa: modelos usados en evaluaciones de ciberseguridad habían salido de su entorno de pruebas y accedido a infraestructura de Hugging Face. Semanas después, Anthropic revisó 141,006 ejecuciones de evaluación y halló tres casos en los que sus propios modelos alcanzaron Internet desde un entorno de prueba y obtuvieron acceso no autorizado a sistemas reales. El 4 de agosto, el AI Security Institute del Reino Unido documentó que un agente intentó introducir código malicioso en un proyecto de software abierto, y que solo la atención de un mantenedor humano lo impidió. En septiembre, Reuters reportó que agentes vinculados con OpenAI habían usado páginas editables de un sitio alemán para sostener comportamientos no previstos durante pruebas — y que la empresa lo sabía semanas antes de divulgarlo. Ningún episodio ocurrió en producción: todos surgieron en evaluaciones diseñadas para llevar los modelos al límite. Pero juntos inquietan, y con razón: explican por qué la gobernanza de agentes de IA dejó de ser tema de laboratorio y pasó a ocupar agendas de las juntas directivas.
En ese contexto, las organizaciones y empresas que están desplegando agentes autónomos enfrentan una pregunta que ya no pueden posponer, y que a más de un directivo le quitará el sueño: ¿qué protocolo sigue cuando el incidente lo protagoniza un sistema y no una persona?
Los agentes de inteligencia artificial introducen una dificultad incómoda que los protocolos tradicionales de crisis comunicacionales no fueron diseñados para resolver: una organización puede verse obligada a contener, investigar y comunicar al mismo tiempo, sin conocer todavía la totalidad de las acciones ejecutadas por el sistema. Ello implica prepararse y crear un esquema de gestión que incluya autoridad, trazabilidad, detención y comunicación provisional. Todo un cambio de paradigma.
Imaginemos primero una crisis conocida, casi familiar. Una empresa descubre una filtración de datos o una interrupción grave de su servicio. Se activa el protocolo: el equipo técnico determina qué ocurrió, la dirección recibe información, jurídico evalúa responsabilidades y se designa un portavoz. Al menos existe una secuencia reconocible: acontecimiento, conocimiento, decisión, comunicación.
Ahora imaginemos otra escena, más incómoda. Un agente autorizado para consultar información y usar ciertas credenciales actúa fuera del perímetro previsto: accede a un recurso externo, modifica algo que no debía, y nadie dentro de la organización lo detecta de inmediato. Un investigador externo observa la actividad y publica sus hallazgos. Cuando el teléfono del director de comunicación empieza a sonar, el equipo técnico todavía intenta averiguar qué hizo el sistema y hasta dónde llegó. La crisis comunicacional empieza antes de que termine de construirse el relato oficial. Esa diferencia parece pequeña. No lo es: es la diferencia entre explicar lo que se sabe y confesar, en tiempo real, lo que todavía no se sabe.
Sin embargo, los protocolos tradicionales siguen siendo necesarios, ya que implica detectar, convocar un comité, establecer los hechos, designar portavoz e informar a trabajadores, autoridades y medios. Lo que cambia con los agentes de IA es que varias de esas etapas dejan de ocurrir en ese orden. La detección ya no depende de que alguien reporte una falla, sino que sean conocidas las acciones irregulares de un agente. Y los hechos dependen de registros que a veces están, parcialmente, en manos del proveedor. Y cerrar la crisis deja de ser solo comunicacional: alguien debe decidir, con la responsabilidad que eso implica, si el agente vuelve a operar o no.
Conviene aquí una distinción que las organizaciones deberian considerar, y pronto. Un incidente de IA ocurre cuando una acción del sistema produce efectivamente daño, acceso indebido o una decisión incorrecta con efectos materiales. Un cuasi incidente ocurre cuando existe una desviación que pudo haberlo producido, pero fue contenida, ya que un humano detectó el código malicioso antes de aprobarlo. Eso no lo vuelve irrelevante: una organización madura no espera a que algo llegue a la prensa para investigarlo.
El manejo de tiempos distintos: Tal vez la mayor dificultad — y la más desgastante — es que, cuando interviene un agente, dejan de correr un único reloj y empiezan a correr varios: el técnico, que mide cuánto tardaremos en reconstruir lo ocurrido; el operacional, cuánto tiempo podemos mantener suspendido el servicio; el regulatorio, cuánto tiempo tenemos para informar; el reputacional, cuánto falta para que alguien publique lo ocurrido si no lo hizo ya; y el humano, cuánto tiempo pueden seguir afectadas las personas mientras investigamos — este último, el que de verdad debería quitarle el sueño a cualquier directivo. Los cinco marcan tiempos distintos: una organización puede necesitar dos semanas para comprender el incidente, no poder sostener detenido un servicio crítico durante ese plazo, y descubrir que la conversación pública empezó dos horas después del hecho.
Asi, entre una crisis tradicional y una causada por un Agente de AI, hace falta una tercera vía: en la que el portavoz pueda dar una comunicación provisional verificable y sea capaz de decir, con naturalidad, esto es lo que sabemos hasta ahora, esto es lo que todavía estamos verificando y estas son las medidas que ya adoptamos. Lograr esa comunicación avanza por etapas: reconocimiento inicial, hechos confirmados, contención aplicada e información a afectados y autoridades cuando corresponda.
El comité de crisis también necesita cambiar. Cuando el agente actúa en nombre de la organización, el área de comunicación no puede administrar sola decisiones técnicas que no controla. Un comité para estos incidentes debería reunir, como mínimo, a la alta dirección, comunicación, tecnología, ciberseguridad, gobernanza de IA y jurídico; el proveedor aporta conocimiento técnico, pero no sustituye la autoridad de la organización usuaria. Deben quedar separadas, antes del incidente, seis funciones: quién investiga, quién detiene, quién notifica, quién aprueba el mensaje, quién comunica y quién autoriza volver a operar. Esta última suele olvidarse — y no debería, porque detener un agente y volver a habilitarlo son decisiones distintas, y la segunda exige evidencia sobre qué ocurrió y qué riesgo residual se acepta, no solo el alivio de que la alarma ya pasó.
Todo esto puede organizarse en un Protocolo Institucional de Crisis por Agentes de IA con tres momentos. Antes: inventariar los agentes, asignar propietarios institucionales y definir umbrales de alerta y capacidad de suspensión. Durante: detectar, contener y preservar evidencia antes de modificar el entorno; clasificar lo ocurrido; y emitir, y actualizar, información provisional verificable. Después: reconstruir causas, corregir vulnerabilidades, decidir sobre la reanudación y registrar el aprendizaje. Las instituciones públicas podrían añadir una exigencia propia: explicar verificablemente por qué un sistema fue detenido o reactivado.
Esa decisión, hoy, sigue pendiente en la mayoría de las organizaciones que ya utilizan agentes de IA. Los hechos recientes demuestran que ya no es una tarea que pueda postergarse.
Dra. Mireya Rodriguez
Experta en gobernanza ética de la IA y transformación digital
