Cuando la IA de tu empresa puede borrar todo en 9 segundos: el plan de ServiceNow para ser el botón de apagado
No es ciencia ficción, no es un caso antiguo ni una historia exagerada para asustar a ejecutivos distraídos. Pasó de verdad, en una empresa real, hace pouco: un agente de Inteligencia Artificial obtuvo permisos elevados y, en solo 9 segundos, borró toda la base de datos de producción. Registros de clientes, reservas, historial operativo, copias de seguridad: todo fue destruido en cadena. Sin invasor externo, sin filtración clásica, sin ataque de ransomware. Solo un agente con acceso de más, gobernanza de menos y nadie monitoreando en tiempo real.
Con este caso extremo, Bill McDermott, CEO de ServiceNow, abrió su charla para unas 25 mil personas en el Venetian Convention Center, en Las Vegas. No suavizó en ningún momento: esto es lo que un agente de IA puede hacer cuando nadie está mirando, afirmó. Para él, la gobernanza dejó de ser un detalle técnico: se volvió el juego completo. Sin control sobre lo que los agentes pueden hacer, cuándo pueden actuar y cómo se los monitorea, toda la compañía puede literalmente venirse abajo en segundos.
Llamar la atención de este modo no fue casualidad. ServiceNow, que se encamina a casi 16 mil millones de dólares en ingresos recurrentes por suscripción y proyecta duplicar esa cifra hasta 30 mil millones para 2030, llegó a una conclusión muy clara: la próxima gran disputa en el mercado corporativo de IA ya no es sobre quién tiene el modelo más poderoso, sino sobre quién consigue controlar esos modelos y agentes con más seguridad y precisión. Mientras buena parte del mercado sigue vendiendo capacidad bruta de IA, la empresa decidió apostar fuerte en la capa de control.
El punto ciego: cuando la emoción con la IA se convierte en caos dentro de las empresas
En los últimos dos años, casi todos los discursos de tecnología repitieron la misma promesa: aquí está lo que la IA puede hacer por tu negocio. La lista es conocida: más productividad, innovación acelerada, reducción de costos, atención más rápida, automatización de procesos. Y sí, esos beneficios son reales. La propia ServiceNow afirma haber ahorrado algo en torno a medio billón de dólares en 2025 usando internamente sus propias soluciones de IA.
Solo que, detrás de ese entusiasmo, existe un escenario muy distinto dentro de las empresas, que rara vez aparece en los pitch decks de ventas. Investigaciones internas indican que 6 de cada 10 organizaciones ya empezaron a probar o implementar IA agentiva, esa en la que los agentes son capaces de tomar decisiones y disparar acciones de forma autónoma. Pero, en la práctica, solo cerca de 1 de cada 10 logró realmente poner algo autónomo en producción con confianza.
Al mismo tiempo, como ya destacó la propia revista Fortune, cerca de 95 % de las empresas simplemente no consigue medir el retorno concreto de las inversiones en IA. Es decir, saben que están gastando, saben que hay algo corriendo, pero no consiguen mostrar con claridad qué devuelve eso en valor de negocio.
Bill McDermott le dio un nombre a esto: caos de IA. Empleados saltando entre 17 pestañas abiertas, sin saber en qué interfaz confiar. Varios asistentes inteligentes diferentes conviviendo lado a lado, sin estandarización. Agentes con acceso a sistemas de nómina, concesión de accesos, gestión de incidentes de seguridad, y todo eso operando sin identidad clara, sin una pista de auditoría sólida y sin una postura mínima de cumplimiento. En el resumen del propio CEO: cuanto más despliegas, más te expones, si no existe una capa de gobernanza.
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Probabilístico vs determinista: por qué esto importa tanto en la IA corporativa
Para Amit Zavery, presidente y chief product officer de ServiceNow, hay un error estructural en la forma en que muchas empresas están encarando la adopción de IA. Según él, dos conceptos que deberían mantenerse separados terminaron mezclados: la IA probabilística, basada en modelos que generan respuestas con incertidumbre, y la ejecución determinista, que es lo que realmente mueve el día a día de la operación corporativa.
Un gran modelo de lenguaje puede generar recomendaciones, respuestas de texto, sugerencias de próximos pasos. Y, por su propia naturaleza probabilística, puede dar una sugerencia distinta mañana ante la misma pregunta. Eso es aceptable en varios escenarios de uso. Pero, cuando un agente conectado a ese tipo de modelo empieza a ejecutar acciones directas, liberar accesos financieros, alterar datos de nómina, aprobar o rechazar transacciones, cerrar incidentes críticos, el nivel de tolerancia al error cae prácticamente a cero.
En ese tipo de entorno, cada acción necesita ser: correcta siempre, rastreable siempre e interrumpible siempre. McDermott resumió la visión en otro momento, en una conversación con la prensa: no puedes basar la operación central de la empresa en algo puramente probabilístico. Tiene que ser determinista y tiene que estar bien todo el tiempo.
AI Control Tower: el centro de comando y el botón de emergencia
Para atacar este problema de frente, ServiceNow creó AI Control Tower, una capa de gobernanza que se anunció en 2025 y ahora se colocó en el centro de la estrategia de la empresa. En la presentación en Las Vegas, el producto fue tratado como algo capaz de definir una nueva categoría de mercado y, en un movimiento agresivo, la compañía decidió ofrecerlo gratuitamente por un año a grandes clientes, atribuyéndole un valor declarado de 2 millones de dólares.
AI Control Tower fue diseñado para hacer cuatro cosas principales:
- Descubrir y catalogar todo: hace un inventario automático de todos los activos de IA de una organización. Esto incluye modelos, agentes, conjuntos de datos, servidores que usan especificaciones MCP e integraciones que corren en nubes como AWS, Azure, Google Cloud, además de proveedores como Anthropic y OpenAI.
- Gobernar el ciclo de vida completo: la plataforma mapea requisitos de cumplimiento, detecta en tiempo real problemas como alucinaciones, sesgos y violaciones de políticas internas, y además intenta corregir o bloquear esos desvíos antes de que se conviertan en incidentes mayores.
- Medir el ROI con claridad: en lugar de una caja negra, el panel pasa a mostrar adopción, consumo, costos, ganancias de productividad e impacto en procesos. La idea es permitir que los CFO respondan al consejo usando números concretos, y no solo una sensación de modernización.
- Ofrecer observabilidad continua y el famoso botón de apagado: el sistema monitorea el comportamiento de todos los agentes conectados y centraliza la capacidad de pausar, redireccionar o interrumpir a cualquiera de ellos, en cualquier área de la empresa, con una sola acción.
Esta última función se volvió conocida como kill switch, el botón de emergencia que todo el mundo imagina tener, pero que casi nadie implementó realmente bien.
El kill switch en acción: bloqueando un ataque de prompt injection
En el escenario, Amit Zavery hizo una demostración en vivo de ese botón de apagado. En una simulación, una alerta identificó un prompt injection: una instrucción oculta que intentaba convencer a un agente de IA de ignorar todas las reglas de precios aplicadas, ajustar el valor del flete a 1 dólar y, de paso, no registrar ninguno de esos cambios en los sistemas transaccionales.
En un entorno sin gobernanza, un ataque de este tipo tendría potencial para generar daños importantes y además dificultar la investigación posterior. En la demo, en cuanto se detectó el problema, AI Control Tower permitió revocar de inmediato los permisos del agente involucrado, rastrear todo lo que ya había hecho en todos los sistemas conectados y abrir automáticamente un incidente de seguridad de prioridad máxima. Todo eso a partir de un único comando.
La demostración terminó con aplausos, no solo por el efecto teatral, sino porque mucha gente en la audiencia reconoció que hoy no tendría visibilidad ni control de ese nivel sobre sus propios agentes de IA en producción.
Arquitectura, adquisiciones y el plan para dominar la capa de control
Detrás de esta visión de control centralizado, hay una arquitectura que se apoya en algunas adquisiciones estratégicas. AI Control Tower se integra, por ejemplo, con Veza, empresa que desarrolló un grafo de accesos capaz de mapear más de 30 mil millones de permisos que involucran identidades humanas, de máquina y de IA. También se conecta con Armis, enfocada en extender la visibilidad hacia OT, IoT, dispositivos médicos e infraestructuras críticas.
Las dos empresas fueron compradas por ServiceNow en secuencia, con pocos días de intervalo entre un anuncio y otro. En una conversación con analistas financieros, McDermott abordó de inmediato la duda más obvia: según él, no se trataba de comprar crecimiento artificial, sino de garantizar un pase de entrada para un futuro en el que la gobernanza de identidad y la visibilidad de activos serán piezas centrales de la IA corporativa.
En la práctica, cada Arc agent, la familia de agentes de la propia ServiceNow, pasa a reportar continuamente a AI Control Tower. Eso incluye logs de acciones, intentos de acceso a sistemas, comportamientos sospechosos y variaciones fuera del patrón. Para los CISOs que necesitan lidiar con decenas de miles de endpoints, cada uno pudiendo ejecutar múltiples agentes, esta capa de orquestación es la diferencia entre seguir avanzando con IA o frenar todo por puro miedo.
Los casos que asustan a los consejos y presionan por control
A lo largo del evento, McDermott volvió más de una vez a ejemplos reales que están atormentando a consejos de administración y equipos de riesgo. Además del caso de la base de datos borrada en 9 segundos, citó el episodio en que un agente interno de IA, en Meta, terminó exponiendo datos sensibles de usuarios. De nuevo, sin ataque externo: solo la combinación peligrosa de automatización y falta de límites claros.
Herramientas que usamos a diario
Amit Zavery fue directo al punto al comentar este escenario. En su visión, el sector viene intentando poner parches sobre problemas estructurales, creando cada vez más agentes aislados, cada uno resolviendo una parte pequeña del dolor. El problema es que ninguno de esos productos aislados consigue gobernar el sistema como un todo. Y eso abre espacio para comportamientos en cadena que nadie consigue prever bien.
Proyecciones de consultoras como Gartner refuerzan esta preocupación. Las estimaciones indican que, hasta 2027, cerca de 40 % de los proyectos de IA agentiva deben fracasar, no porque la tecnología sea incapaz, sino porque no existe un modelo de gobernanza robusto que sostenga toda la estructura.
ServiceNow quiere ser el plano de control de la empresa agentiva
En el fondo, el mensaje de ServiceNow va más allá de vender un producto de seguridad para IA. La empresa está, en la práctica, intentando asumir el papel de plano de control de toda la organización agentiva del futuro. En otras palabras: si cualquier agente externo, proveniente de OpenAI, Anthropic, Microsoft, Workday, Salesforce u otro proveedor, quiere ejecutar una acción en sistemas corporativos críticos, la llamada debe pasar primero por la malla de flujos de trabajo gobernados de ServiceNow.
En este modelo, cada paso se registra, cada permiso se verifica, cada resultado queda rastreable. McDermott resumió esta ambición en una frase: ServiceNow quiere ser el agente de los agentes. Se posiciona como la capa que gestiona a todo el mundo, garantizando que, independientemente de quién creó el modelo o el agente, las reglas de la casa siguen vigentes.
La lógica competitiva es clara. Workday domina el mundo de RRHH, Salesforce reina en CRM, otras plataformas destacan en áreas específicas. Pero, cuando un caso complejo cruza finanzas, legal, recursos humanos, TI y el libro contable al mismo tiempo, no existe una solución única que conecte todo de punta a punta con una gobernanza sólida. Es justamente ese vacío el que ServiceNow intenta ocupar, usando el discurso de los 9 segundos como la señal máxima de alerta sobre lo que pasa cuando la IA pasa a tener demasiado poder sin un botón confiable para apagarla en el momento justo.
