En la sesión DEV310 de reInvent 2025 Salih Gueler y Matt Goldberg demostraron en tiempo real cómo construir una aplicación Generativa de IA full-stack desde cero combinando herramientas modernas y prácticas profesionales. Lo que empezó con la frase esto es la única slide que tenemos se convirtió en una demostración de live coding donde se creó una plataforma de juegos inspirada en la idea de Goodreads aplicada a videojuegos, mostrando todo el flujo de trabajo: desarrollo en frontend con Kiro, despliegue con AWS CDK, integración con Amazon Bedrock y uso del nuevo servidor MCP de AWS.

El enfoque práctico expuesto en la demo ofrece lecciones valiosas para equipos que desarrollan aplicaciones a medida y software a medida: empezar por definir contexto y reglas claras, dividir el trabajo en pasos pequeños y usar herramientas que mantengan la trazabilidad y la repetibilidad. Kiro actuó como un IDE agentico capaz de consultar servidores MCP para obtener documentación actualizada cuando los modelos LLM no tenían versiones recientes de librerías, y aplicó steering files para imponer reglas como nunca usar any en TypeScript o asegurar que npm run build siempre pase.

Durante la construcción del frontend se usó Vite, Tailwind CSS y componentes Shadcn UI, y la clave fue describir con detalle lo que se esperaba de cada pantalla. En lugar de pedir a un agente que lo hiciera todo de una vez se trabajó por iteraciones cortas: generar estructura del proyecto, añadir estilos, crear interfaces TypeScript y datos mock, diseñar layout, integrar autenticación y añadir chat AI para recomendaciones. Este patrón mejora la fiabilidad de los agentes IA y facilita commits frecuentes para poder revertir cambios si es necesario.

En la parte de despliegue Matt mostró prácticas esenciales para trabajar con agentes y entornos cloud: documentar el proyecto para agentes mediante un archivo agents.md, emplear infraestructura como código con AWS CDK para que el agente tenga contexto completo de recursos y evitar operaciones ad hoc con AWS CLI, y encapsular la lógica de despliegue en scripts deterministas que permitan hot-swap para desarrollo y despliegues CloudFormation para producción. También destacó la importancia de pipelines CI/CD como red de seguridad que ejecuta pruebas automáticas, análisis de seguridad y revisiones antes de llevar código generado por agentes a producción.

La integración con Amazon Bedrock convirtió el chat de la demo en un servicio real que ofrecía recomendaciones de juegos con contexto del usuario. El servidor AWS MCP anunciado en preview facilitó esta integración al ofrecer tres capacidades clave para agentes: integración con AWS CLI para construir comandos correctos, acceso en vivo a documentación de AWS y una biblioteca de SOPs que automatiza tareas comunes como crear perfiles de instancia EC2, configurar alarmas CloudWatch o asegurar buckets S3. El equipo demostró también el poder del meta prompting usando agentes para redactar mejores prompts para otros agentes, una práctica que mejora la claridad y los resultados.

Principales buenas prácticas presentadas: dividir prompts en pasos pequeños para iterar con seguridad; usar steering files para imponer límites y estándares; ser muy específico sobre la visión UI y funcional; realizar commits frecuentes; extender agentes con MCP servers para documentación y herramientas actualizadas; emplear infraestructura como código para dar contexto a los agentes; crear scripts de despliegue deterministas y mantener pipelines CI/CD como red de seguridad. Estas prácticas permiten construir y desplegar aplicaciones generativas de IA en minutos en lugar de días cuando se combinan agentes IA, buenas políticas y servicios cloud robustos.

En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida aplicamos estos principios en proyectos reales. Somos especialistas en inteligencia artificial y ofrecemos soluciones de ia para empresas que abarcan desde agentes IA para automatización hasta integraciones con plataformas cloud. Si buscas desarrollar una aplicación personalizada que integre capacidades generativas y un despliegue profesional en la nube, conocenos y descubre nuestras soluciones de aplicaciones a medida en desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma y explora nuestros servicios de inteligencia artificial en Inteligencia artificial para empresas.

Además ofrecemos servicios complementarios que fortalecen cualquier proyecto de IA: ciberseguridad y pentesting para proteger aplicaciones y datos, servicios cloud aws y azure para despliegues escalables, servicios de inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en decisiones accionables, y automatización de procesos para optimizar operaciones. Con una combinación de experiencia técnica y estrategias orientadas al negocio, en Q2BSTUDIO ayudamos a transformar ideas en productos seguros, escalables y alineados con objetivos empresariales.

Si te interesa construir una plataforma que aproveche agentes IA, infra como código y despliegues confiables, estas prácticas de reInvent son una hoja de ruta excelente. Nuestra recomendación final: mantener siempre la responsabilidad humana sobre la visión y la arquitectura, mientras se delegan tareas repetitivas a agentes inteligentes y se garantiza calidad mediante CI/CD, revisión humana y políticas de seguridad.

Palabras clave integradas para mejorar posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.