AWS presenta su visión para una era Agéntica más fiable y rentable

Las Vegas, Nevada. Amazon Web Services (AWS) presentó su visión sobre el futuro de los Agentes de Inteligencia Artificial (IA), con nuevas herramientas y capacidades destinadas a enfrentar los principales retos para su adopción masiva: que sea fiable, rentable y accesible para las empresas. Swami Sivasubramanian, vicepresidente de IA Agéntica en AWS, destacó la importancia de dar a los Agentes medidas de seguridad apropiadas dentro de una estrategia que permita escalarlos a más casos de uso.

Los Agentes de IA representan una evolución significativa respecto a los chatbots tradicionales, con la capacidad de percibir, analizar e interactuar de forma autónoma con el mundo digital. A diferencia de los chatbots que simplemente responden a consultas, estos Agentes pueden investigar problemas, analizar datos, desarrollar y ejecutar soluciones de forma autónoma o con la mínima intervención humana.

A lo largo de su evento anual re:Invent 2025, ejecutivos de AWS han enfatizado que la IA Agéntica representa una transformación fundamental en la forma en que se crean las aplicaciones y en el funcionamiento de las organizaciones. En ese sentido, la mayoría de los anuncios se han centrado en facilitar la integración de esta nueva evolución de la IA a diversas industrias, desde la investigación hasta la agricultura.

Sivasubramanian presentó nuevas herramientas y soluciones que ayudarán a los desarrolladores a la implementación de los Agentes, categorizadas a través de sus tres principales componentes: el modelo, que sirve como el “cerebro” del Agente para razonar, planificar y abstraer; el código, que define sus objetivos, capacidades y su toma de decisiones; y las herramientas, que le dan vida mediante el acceso a capas de conocimiento, bases de datos, APIs y su capacidad de actuar en el mundo real.

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Asimismo, anunció actualizaciones a su kit de desarrollo (SDK) Strands Agent, que ya ha sido descargado más de 5 millones de veces desde su lanzamiento a mediados de este año. El propósito de Strands es ayudar a desarrolladores a crear código y definir elementos como el rol del agente, con qué otros agentes va a hablar, y establecer protocolos A2A.

Además de las características ya conocidas como la eliminación de barreras técnicas y una orquestación automatizada, sus nuevas funcionalidades incluyen el soporte para TypeScript y conectividad con dispositivos Edge. Esto último permitiría conectar Agentes que viven en la Nube con Agentes que se ejecutan en dispositivos cerca del usuario como robots, sensores o vehículos autónomos.

Un caso de uso destacado es Blue Origin, donde los Agentes de IA ayudaron a acelerar el desarrollo de tecnología espacial. A través de su sistema BlueGPT, basado en frameworks de AWS, la compañía ha implementado más de 2,700 agentes que han completado más de 3.5 millones de tareas. En un proyecto, los ingenieros que utilizaron Agentes de IA entregaron Tearex (Thermal Energy Advanced Regolith Extraction), una solución para baterías que aprovechan recursos lunares, que se puso en funcionamiento un 75% más rápido que con los métodos tradicionales.

William Brennan, vicepresidente de transformación tecnológica de la empresa especial fundada por Jeff Bezos, aseguró que este sería el futuro para todas las industrias: ingenieros trabajando en conjunto con miles de Agentes. “Al dotar a nuestros equipos con Agentes expertos y capaces, pudimos acelerar drásticamente el ciclo de vida del producto. Aumentamos la tasa de producción y, lo más importante, redujimos el costo de acceso al espacio”, aseguró.

Según la experiencia del directivo, recomendó que la adopción de Agentes no sea sólo un trabajo de las áreas de TI, trabajar en una interfaz óptima para facilitar su adopción, y que permitir que el proceso de innovación sea desordenado mientras se facilita el descubrimiento.

AgentCore, la solución de AWS con herramientas para implementar Agentes de IA a escala, recibió múltiples actualizaciones este año. Las nuevas funcionalidades de esta herramienta están enfocadas en atender los retos más comunes que evitan pasar de pruebas de concepto hacia Agentes funcionales: despliegue a escala con acceso a infraestructura, gestión de contexto y acceso a información, integración con herramientas como APIs y bases de datos, y capacidades de observabilidad y depuración (debugging).

Una de las innovaciones destacadas por AWS para AgentCore es que ahora incorpora nuevas capacidades de memoria que permiten a los Agentes aprender de experiencias pasadas y ofrecer interacciones más personalizadas, similares a los patrones de memoria humana. La compañía de Nube espera que esta característica permita a ciertas aplicaciones de sectores como salud o banca lograr la prometida hiperpersonalización de servicios para sus usuarios.

AWS también anunció mejoras significativas en la personalización de modelos a través de Amazon Bedrock y SageMaker. Sivasubramanian presentó Reinforcement Fine Tuning (RFT) en Amazon Bedrock y la personalización de modelos serverless en Amazon SageMaker AI con aprendizaje de refuerzo, que simplifican el proceso de creación de IA eficiente que sea rápida, rentable y más precisa en comparación con los modelos base (66%).

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Para abordar las preocupaciones sobre la fiabilidad, AWS presentó Amazon Nova Act, un nuevo servicio para crear y gestionar múltiples agentes que puede automatizar flujos de trabajo sobre interfaces de usuario web con un 90 % de fiabilidad a escala empresarial. El sistema emplea técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo en entornos simulados para garantizar un rendimiento constante.

Nova Act es un modelo que trabaja con base en objetivos, sin requerir instrucciones constantes o retroalimentación del usuario. Por ejemplo, se le puede solicitar información de un producto en una página de comercio electrónico y el modelo automáticamente navega el sitio Web para completar la tarea.

Finalmente, para mitigar posibles fallos en procesos y mayores costos de entrenamiento, el directivo presentó SageMaker HyperPod: checkpointless training, como una nueva solución que permite recuperarse rápidamente de posibles fallos durante el entrenamiento de modelos, sin tener que reiniciar todo el proceso. 

Sivasubramanian aseguró que el futuro de la IA Agéntica no se trata simplemente de Agentes que hagan todo, sino de Agentes en los que podamos confiar para el manejo de tareas rutinarias más eficientes.