Cuando OpenAI anunció en el DevDay que ChatGPT había superado los 1.200 millones de usuarios activos semanales, aproximadamente un 15 % de la población mundial, la atención se centró principalmente en aspectos técnicos como las ventanas de contexto del modelo o la computación distribuida con GPUs. Sin embargo, detrás de cada sesión, llamada a la API o activación de modelo, existe un gigantesco reto de infraestructura mucho menos visible: la gestión de identidades y accesos (IAM) a una escala jamás vista.
Antes de que OpenAI pueda procesar y emitir un token desde un modelo de lenguaje, sus sistemas deben autenticar cada solicitud, validar tokens OAuth2, verificar permisos detallados y mantener contextos de sesión seguros a nivel global. Para manejar este volumen masivo de transacciones sin introducir latencias, la compañía apostó por la tecnología ligera y desacoplada de Ory, usando su motor de autenticación y su infraestructura OAuth2/OIDC.
El problema de escala: tráfico humano frente a cargas de trabajo autónomas
El cambio radical que sufre la gestión de identidad viene del paso de arquitecturas centradas en la interacción humana a plataformas de IA autónomas que despliegan agentes digitales con capacidad para actuar sin supervisión directa. Cuando una empresa evoluciona de usuarios haciendo clic a agentes autónomos (como las soluciones Work y Codex de OpenAI), la cantidad de validaciones de tokens crece de forma no lineal respecto a las interacciones humanas. 
Este fenómeno se explica por:
- Velocidad de transacción: Una petición de un usuario puede desencadenar decenas de subtareas, consultas a bases de datos y llamadas a APIs de terceros; cada paso requiere validar sesión y token.
- Coste de introspección de tokens: Los proveedores tradicionales de identidad suelen verificar tokens mediante llamadas centralizadas o búsquedas en base de datos, pero en miles de millones de peticiones por minuto esto genera cuellos de botella, contención y saltos de red.
- Verificación sin estado en el edge: Para evitar que la autorización se convierta en un freno, la validación debe realizarse de forma sincrónica en el borde de la red con métodos criptográficos ligeros como la caché de JSON Web Key Sets (JWKS), eliminando la necesidad de llamadas centralizadas continuas.
Comparativa arquitectónica: IAM moderno y componible frente a SaaS monolítico tradicional
En la práctica, las plataformas SaaS de identidades tradicionales (como Auth0, Okta o Ping Identity) se encuentran con límites técnicos y económicos a gran escala. En contraste, sistemas componibles y autogestionados como Ory permiten:
| Dimensión | SaaS monolítico legado | IAM componible (Ory) |
|---|---|---|
| Mecanismo de validación de tokens | Reposiciones a IdP centralizados o SDKs pesados en backend | Validación nativa sin estado en el edge con caché local |
| Residencia y propiedad de datos | Datos en la nube del proveedor | Control total de datos, ejecutado en infraestructura propia (VPC o multi-cloud) |
| Estrategia de persistencia | Bases de datos propietarias con límites impuestos por el proveedor | Bases de datos distribuidas y altamente disponibles (CockroachDB, Spanner, Postgres) |
| Modelo de costes | Cobro por usuario activo o por uso API | Escala según carga de computación y memoria usada |
| Personalización | Limitada a reglas, webhooks o entornos restringidos | Microservicios desarrollados en Go con APIs limpias e interfaces desacopladas |
Benjamin Billings, responsable de ingeniería en OpenAI, reconoce a Ory como un socio fundamental para gestionar la visión de control sobre los procesos e identidades.
Requisitos clave para gestionar identidad en sistemas con miles de millones de usuarios
Las lecciones extraídas de la implementación para OpenAI revelan que una arquitectura de identidad eficaz debe basarse en cuatro pilares:
1. Separación clara del estado de identidad y la lógica de negocio
En lugar de combinar perfiles, estados de autenticación y roles en una única base de datos relacional, decenas de microservicios especializados deben encargarse de cada función, por ejemplo:
- Servicios dedicados para almacenamiento de identidad y gestión de sesiones (Ory Kratos).
- Servidores OAuth2 altamente eficientes para emitir tokens y manejar flujos de autorización (Ory Hydra).
- Motores de control de acceso granulares y relacionales basados en modelos avanzados como Google Zanzibar (Ory Keto) que permiten decisiones en milisegundos.
2. Persistencia distribuida y geo-replicada
Soportar una infraestructura global y orientada al edge obliga a que los datos se puedan escribir y leer localmente con baja latencia, reduciendo riesgos de incoherencias o retardos intercontinentales. Para ello se combinan motores de identidad autogestionados con bases SQL distribuidas y geo replicadas.
3. Seguridad para agentes autónomos: de aprobar automáticamente a observar primero
Cuando sistemas automatizados actúan en nombre de usuarios, desplegar políticas demasiado restrictivas desde el inicio puede causar fallos silenciosos o bloqueos. Las mejores prácticas modernas aconsejan un enfoque progresivo:
- Identificación exhaustiva: registrar todas las credenciales máquina a máquina y cuentas de servicio.
- Seguimiento de ejecución: monitorizar el uso de herramientas, llamadas API y consultas lanzadas por agentes autónomos.
- Delegación segura: aplicar intercambio de tokens OAuth2 con permisos limitados (RFC 8693) para minimizar privilegios activos.
Para facilitar este cambio, Ory ofrece cuentas gratuitas con modo «observador» para ayudar a adaptar políticas antes de su aplicación total.
Identidad como desafío crítico en sistemas distribuidos masivos
Al alcanzar 1.200 millones de usuarios activos semanales, OpenAI demuestra que la gestión de identidades ha dejado de ser una mera cuestión de seguridad para convertirse en un reto clave de ingeniería distribuida. Conforme el software avanza desde interfaces humanas hacia arquitecturas de agentes y APIs de alta velocidad, las organizaciones deben replantear por completo sus infraestructuras IAM para garantizar baja latencia, soberanía de datos y escalabilidad sólida.
Los motores de identidad desacoplados y sin estado que operan de forma nativa en el edge representan hoy la base para soportar la enorme demanda que traerá la siguiente generación de plataformas inteligentes y autónomas.
