Concentración de Mercado y Dependencias de Infraestructura:
La excesiva dependencia de un número limitado de proveedores de inteligencia artificial dominantes constituye un riesgo sistémico, al generar "puntos únicos de fallo críticos" a través de servicios esenciales. La marcada concentración del mercado en el desarrollo de IA podría propiciar escenarios donde fallos técnicos, ciberataques, o decisiones políticas por parte de estas pocas entidades perturben simultáneamente sistemas interconectados de importancia crítica, tales como la sanidad, las finanzas, las redes de transporte y la infraestructura de comunicaciones, desencadenando una cascada de fallos a nivel global.
ENTIDAD
1 - Humano
INTENCIÓN
2 - Involuntario
TIEMPO
3 - Otro
ID del riesgo
mit1310
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.1 > Centralización del poder y distribución injusta de beneficios
Estrategia de mitigacion
1. Implementar una Arquitectura de Diversificación y Redundancia Sistémica Establecer una estrategia de multicloud y multivendor para los servicios esenciales de IA. Esto implica la distribución activa de cargas de trabajo y datos sensibles a través de una variedad de proveedores de infraestructura y plataformas de inteligencia artificial, junto con la implementación de mecanismos de conmutación por error (failover) y centros de datos dispersos geográficamente. El objetivo primordial es eliminar puntos únicos de fallo críticos (SPOFs) derivados de la concentración de mercado y asegurar la continuidad operativa frente a fallos técnicos o decisiones políticas unilaterales de un proveedor dominante. 2. Fortalecer los Marcos de Gobernanza y Gestión de Riesgos de Terceros Desarrollar y aplicar protocolos estrictos de diligencia debida y gestión de riesgos para todos los proveedores de IA. Esto debe incluir la negociación de acuerdos contractuales robustos que definan responsabilidades claras (modelos de responsabilidad compartida), exijan niveles de resiliencia específicos (SLAs) y estipulen planes de continuidad del negocio y ciberseguridad. Se priorizará la transferencia contractual del riesgo y la monitorización continua del perfil de riesgo de dependencia. 3. Impulsar la Interoperabilidad y la Capacidad de Desarrollo Interno Fomentar la adopción de estándares abiertos, APIs estandarizadas y formatos de datos universales en el desarrollo de IA para mejorar la interoperabilidad. Paralelamente, invertir en el desarrollo de capacidades y talento interno (in-house) para construir, personalizar y mantener modelos de IA críticos. Esta dualidad reduce la dependencia de plataformas propietarias y aumenta la autonomía y resiliencia institucional frente a la volatilidad del mercado de proveedores dominantes.