GitHub Copilot alcanzó una tasa de error del 100% durante la interrupción de enero vinculada a OpenAI GPT-4.1

El informe de disponibilidad de GitHub de enero de 2026 revela dos incidentes importantes, incluyendo una caída de Copilot vinculada a la degradación de GPT-4.1 de OpenAI y problemas generalizados en la plataforma.

El informe de disponibilidad de GitHub de enero de 2026, publicado el 11 de febrero, detalla dos incidentes significativos que interrumpieron los servicios para desarrolladores en todo el mundo, incluyendo una caída de Copilot donde las tasas de error alcanzaron brevemente el 100% debido a complicaciones con el modelo GPT-4.1 de OpenAI.

El primer incidente ocurrió el 13 de enero entre las 09:25 y las 10:11 UTC. Las tasas de error de GitHub Copilot promediaron el 18% durante el período de 46 minutos, alcanzando fallos completos en ciertos momentos. Las funciones de chat en VS Code, IDEs de JetBrains y otros productos integrados dejaron de funcionar.

Un error de configuración durante una actualización del modelo provocó el problema inicial. GitHub revertió el cambio, pero la recuperación se extendió hasta las 10:46 UTC porque OpenAI experimentaba una disponibilidad degradada de GPT-4.1 al mismo tiempo. La falla en la cadena de dependencia resalta las preocupaciones continuas sobre la fiabilidad a medida que los asistentes de codificación con IA se integran en los flujos de trabajo de los desarrolladores.

Dos días después, el 15 de enero, GitHub enfrentó problemas más amplios en su infraestructura. Entre las 16:40 y las 18:20 UTC, los usuarios experimentaron aumentos en la latencia y tiempos de espera en issues, pull requests, notificaciones, Actions, repositorios, acceso a API y inicio de sesión en cuentas. Las fallas combinadas en solicitudes web y API promediaron el 1.8%, alcanzando brevemente el 10% al inicio del incidente.

¿El culpable? Una actualización de infraestructura en los almacenes de datos de GitHub. La actualización a una nueva versión mayor generó una contención inesperada de recursos bajo carga de producción, un problema que no aparece en entornos de prueba. Los usuarios no autenticados sufrieron la mayor parte del impacto, aunque las sesiones autenticadas también se vieron afectadas. Revertir a la versión estable anterior resolvió el problema.

Enero fue un mes difícil para GitHub más allá de estos dos incidentes destacados. Los servicios de autenticación tuvieron fallos el 22 de enero durante casi una hora. La creación y clonación de repositorios se degradaron entre el 24 y 25 de enero debido a latencia en la base de datos. Los flujos de trabajo de Actions tuvieron un retraso promedio de 49 segundos el 28 de enero.

Las plataformas de terceros también sintieron los efectos. Railway reportó fallos intermitentes en la autenticación de GitHub y errores de “Repositorio no encontrado” del 26 al 29 de enero tras alcanzar los límites de tasa de tokens OAuth de GitHub.

GitHub afirma que está implementando una monitorización más robusta, entornos de prueba mejorados y medidas de seguridad en la configuración tras los incidentes de enero. La compañía también señaló que los incidentes del 9 de febrero aparecerán en el informe del próximo mes—ya a principios de febrero se registraron problemas relacionados con AWS que afectaron la plataforma.

Para los equipos que dependen de GitHub Copilot como infraestructura principal, la dependencia de OpenAI añade una variable fuera del control directo de GitHub. Cuando el proveedor upstream de tu asistente de IA falla, tus desarrolladores esperan.