Resumen de AWS re:Invent 2025: Creación de la infraestructura de la era agentica

El debate sobre el potencial de la IA autónoma no es especialmente nuevo. Pero si a principios de 2025 se hablaba de la promesa de los agentes autónomos, en re:Invent se trataba de poner en marcha la fontanería necesaria para que funcionen a escala de forma fiable, con una gobernanza adecuada y a gran escala: pasar de simplemente crear agentes a crearlos bien. Esta maduración de la infraestructura, desde el silicio hasta el software, es un esfuerzo continuo centrado en la fiabilidad, la resistencia y la conformidad empresarial necesarias para soportar la era de los agentes. Al simplificar estas capas fundamentales, AWS está acelerando el trabajo que realizamos para los clientes globales, lo que nos permite pasar más rápidamente del concepto a flujos de trabajo autónomos, seguros e integrales.

Para los clientes, este cambio requiere una nueva hoja de ruta estratégica. Esto es lo que necesita saber sobre la transición a un futuro dirigido por agentes.

Los agentes fronterizos están pasando de un chat reactivo a una orquestación compleja las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

El titular que sale del liderazgo de AWS es un pivote estratégico de simples asistentes a agentes de IA autónomos, gobernados con bases sólidas y desarrollo basado en datos. Para entender la diferencia, piense en un chatbot como una herramienta reactiva que espera su solicitud para generar una única respuesta. Un agente, por el contrario, está diseñado para colaborar a lo largo del tiempo, gestionar tareas de varios pasos y trabajar de forma independiente para lograr un objetivo.

AWS introdujo el concepto de Agentes de Frontera, o compañeros de equipo de IA capaces de manejar tareas altamente técnicas como DevOps y Seguridad. Aunque estos casos de uso iniciales son técnicos, las implicaciones para las operaciones de marketing son profundas. Estamos avanzando hacia una realidad en la que un agente de IA no solo puede escribir un correo electrónico de campaña, sino orquestar todo el despliegue: segmentar de forma autónoma la audiencia, configurar pruebas A/B, supervisar el rendimiento en tiempo real e incluso ajustar el gasto publicitario en función de los objetivos de ROI sin necesidad de que un humano haga clic en "enviar" en cada paso.

Esto crea una cultura "serverless-first" en la que el cuello de botella ya no es la creación de contenidos, sino la orquestación. Para tener éxito, los clientes gestionarán una plantilla de agentes de silicio que ejecutarán la estrategia a la velocidad del software.

Los agentes expertos requieren algo más que un modelo potente.

La creación de agentes de alta calidad requiere un sistema de bucle cerrado, no sólo un LLM inteligente. Comienza con datos fiables y autorizados que se transforman en un contexto rico y multicapa. Al ir más allá de los métodos de búsqueda básicos y utilizar técnicas como la recuperación híbrida (que combina palabras clave y contexto) y la exploración de grafos, las organizaciones pueden dotar a los agentes de la precisión y el "sentido común" que necesitan para su uso en la empresa.

Sin embargo, los datos son sólo una pieza del rompecabezas. En re:Invent, AWS hizo hincapié en que los agentes deben operar dentro de un estricto contrato de arquitectura para seguir siendo seguros y predecibles. Esto incluye la seguridad de "mínimo privilegio" -dar a los agentes sólo las herramientas específicas que necesitan- y límites de decisión claros. La capacidad de observación también se ha convertido en algo fundamental: cada decisión que tome un agente y cada herramienta que invoque deben poder rastrearse y atribuirse a una fuente. Al incorporar controles de calidad automatizados y salvaguardas humanas, las organizaciones pueden convertir la IA impredecible en sistemas de registro y acción fiables y de calidad empresarial.

La experiencia aporta valor a la "última milla" de la IA.

Un tema recurrente en las 2025 sesiones fue que, aunque AWS proporciona los potentes componentes básicos, como Amazon Bedrock, la "última milla" del valor se encuentra en la integración. El sector está dejando de tratar la IA como una herramienta independiente y se está orientando hacia servicios de IA integrados que acortan la distancia entre la infraestructura en la nube y los resultados empresariales específicos. Cerrando esta brecha es como las organizaciones están finalmente escapando del purgatorio de las pruebas de concepto y obteniendo ganancias significativas en eficiencia y compromiso.

En el aspecto operativo, estamos asistiendo a la aparición de sistemas de inteligencia de marca que resuelven el "impuesto oculto" de la fricción interna. Un ejemplo representativo es una solución que hemos creado recientemente para un líder tecnológico mundial, que ha pasado de ser una herramienta independiente a convertirse en una integración empresarial básica . Al conectar a la perfección la arquitectura agéntica con los entornos de datos existentes y los flujos de trabajo diarios de la marca, proporcionamos a más de 1.800 usuarios respuestas definitivas y respaldadas por referencias al instante. Este habilitador integrado eliminó los cuellos de botella manuales y redujo los ciclos de mensajes que antes se necesitaban para aprobar activos sensibles al tiempo.

En cuanto a la participación, uno de los temas centrales de re:Invent fue la transformación de los flujos de trabajo de los medios de comunicación en directo y la radiodifusión. El reto de los medios de comunicación modernos no es sólo el almacenamiento, sino la incapacidad de identificar y extraer momentos de valor dentro de un flujo en directo en tiempo real. Nuestra demostración en el evento ilustró este cambio en la industria a través de la lente de un aficionado al baloncesto "fanático de las zapatillas". Mediante el uso de flujos de trabajo agénticos para escanear secuencias en directo en busca de pistas visuales y activar automáticamente canales de renderización, demostramos cómo el vídeo en directo puede pasar de ser una emisión pasiva a convertirse en una experiencia buscable y personalizada. Estas innovaciones muestran cómo la cadena de suministro de los medios de comunicación se está convirtiendo en un motor dinámico de ingresos al conectar los intereses de los aficionados con contenidos personalizados a escala, siempre que se disponga de la arquitectura integrada necesaria para salvar la distancia entre la infraestructura en la nube y las complejas exigencias en tiempo real de una emisión en directo.

El paso a los micromodelos permite una inteligencia especializada y rentable.

Por último, re:Invent 2025 abordó la barrera del coste que ha impedido a muchos clientes crear soluciones de IA a medida. La tendencia imperante ya no se refiere sólo a modelos más grandes, sino a la especialización.

Aunque la arquitectura "maestro-alumno" -utilizar modelos masivos de alta inteligencia para entrenar y evaluar micromodelos más pequeños- ha sido una estrategia de ingeniería conocida durante algún tiempo, AWS la está haciendo ahora accesible para todas las empresas. Anuncios como Amazon Nova 2 y Nova Forge están diseñados para democratizar este proceso, reduciendo la barrera para que las organizaciones construyan sus propios modelos de frontera.

Esto permite a los equipos técnicos o de marketing crear micromodelos propios hiperespecializados. Puede tener un pequeño modelo específicamente entrenado para escribir con la voz de su marca, otro dedicado a comprobar el cumplimiento legal y un tercero para analizar el sentimiento de los clientes. Este enfoque reduce la latencia y los costes, al tiempo que mejora drásticamente la precisión, ya que cada modelo es un experto en su estrecho carril.

Adaptarse para convertirse en el arquitecto del futuro.

La fase experimental de la IA generativa está evolucionando hacia una era de ejecución de nivel industrial, pasando de la novedad de las interfaces de chat a una realidad en la que el éxito depende de la sofisticación de su infraestructura. Los que triunfen en este nuevo panorama no serán sólo los que tengan las mejores ideas creativas, sino los que cuenten con la fontanería agéntica más sólida: datos estructurados, micromodelos especializados y flujos de trabajo autónomos que funcionen 24 horas al día, 7 días a la semana.

Para los clientes, el mandato es mirar más allá del resultado inmediato de la IA y centrarse en la arquitectura que hay detrás. Al invertir en gráficos de conocimiento estructurados y aceptar el cambio de la orquestación humana en el bucle a la orquestación humana en el bucle, las organizaciones pueden desbloquear un nivel de personalización y eficiencia que antes era imposible. La infraestructura está construida; los agentes están listos. La cuestión ya no es lo que la IA puede hacer por usted, sino lo que usted está dispuesto a dejar que construya.