El tercer día de re:Invent presentó uno de los discursos más sólidos y centrados en el desarrollador que recuerdo de AWS. En lugar de lanzarse a listar funciones, el Dr. Swami Sivasubramanian comenzó por los retos reales al construir sistemas de IA: alucinaciones, herramientas fragmentadas, infraestructuras complejas y la dificultad de integrar agentes en flujos de trabajo reales. A partir de ahí explicó cómo AWS aborda cada punto, capa por capa, y mostró cada solución en acción con ingenieros y clientes, lo que dejó un mensaje honesto, práctico y pensado para quienes construyen soluciones.

Agentes, no chatbots Swami hizo una distinción clave: los chatbots responden, los agentes actúan. Un agente investiga, diagnostica, planifica, invoca herramientas, ejecuta, verifica resultados y aprende con el tiempo. Descompuso un agente en tres componentes sencillos de entender: el modelo, el código y las herramientas, haciendo la arquitectura de sistemas agenticos accesible para equipos de desarrollo.

Strands Agent SDK: agentes para todos La evolución del Strands Agent SDK fue una de las aperturas más relevantes. Soporte para TypeScript que acerca el desarrollo web, soporte en dispositivos edge para robótica, automoción y gaming, y un enfoque más orientado al modelo que permite crear agentes con muy poco código. Este avance empuja a los agentes IA desde los círculos de ML hacia el desarrollo mainstream.

AgentCore en Amazon Bedrock: el runtime que faltaba AgentCore aborda lo que hace difícil llevar agentes a producción: sistemas de memoria (corto, largo, episódica), identidad y permisos, orquestación de herramientas, observabilidad, ejecución multi paso y escalado. La memoria episódica destaca porque permite que los agentes recuerden experiencias pasadas, aprendan y se adapten, lo que significa agentes que mejoran con el uso.

Personalización de modelos al alcance de todos Swami dedicó tiempo a explicar técnicas prácticas: Supervised Fine Tuning SFT, distilación de modelos, aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana o de IA, y Reinforcement Fine Tuning RFT en Bedrock. RFT automatiza modelado de recompensas, evaluación, entrenamiento y comprobaciones de seguridad, democratizando prácticas que antes requerían equipos de investigación avanzados.

SageMaker AI: control cuando lo necesitas Mientras Bedrock apuesta por la simplicidad, SageMaker sigue siendo la opción para control profundo: pipelines de extremo a extremo para entrenar modelos personalizados, propiedad total de datos, métodos e infraestructura, y una experiencia serverless de personalización guiada por flujos agenticos. Bedrock y SageMaker resultan complementarios: velocidad frente a control.

Nova Forge: construir un modelo frontier propio Nova Forge permite a empresas crear modelos a escala frontier accediendo a checkpoints intermedios, mezclando datos propietarios en el ciclo de entrenamiento de Nova y preservando el conocimiento y la seguridad del modelo base, reduciendo drásticamente el coste de desarrollar modelos desde cero. Es desarrollo de modelos frontier sin necesitar recursos al nivel de las grandes fronteras.

SageMaker HyperPod y entrenamiento sin checkpoints HyperPod madura como una plataforma para entrenamiento a gran escala y el entrenamiento sin checkpoints marca la diferencia: el estado del modelo se preserva continuamente en el clúster, las fallas de nodo se recuperan en minutos, no hay checkpointing manual y no se pierden ejecuciones. Esto hace que el entrenamiento de LLMs sea más eficiente y menos costoso.

Historias reales de clientes Equipos como Vercel y Blue Origin mostraron casos en producción: flujos de trabajo de desarrolladores impulsados por herramientas agenticas, uso de Bedrock y Nova en producción, aprendizaje por refuerzo a escala y mejoras reales en latencia y coste. No fueron demos teóricas sino historias prácticas en uso real.

Una visión del futuro Swami cerró pintando un futuro donde los agentes gestionan flujos multi paso complejos, razonan sobre tareas y se coordinan entre sí, ganan fiabilidad mediante memoria episódica, operan en nube, edge y dispositivos y se entrenan con conocimiento propietario de industria, avanzando hacia sistemas cada vez más autónomos. No son promesas vacías sino un roadmap tangible.

Nova Act y acciones confiables en el navegador Antes de concluir se presentó Nova Act, un servicio que permite acciones de agente altamente confiables dentro de navegadores, habilitando automatización de flujos, RPA basado en navegador y agentes que ejecutan acciones reales en interfaces UI intensivas, no solo dan instrucciones.

Celebrando a los constructores Además de anuncios técnicos, el discurso reconoció a desarrolladores: hackathons, programas comunitarios y ganadores que muestran que detrás de esta tecnología hay una comunidad activa impulsando la innovación agentica.

Mis conclusiones y la oportunidad para las empresas Este keynote no fue solo sobre novedades llamativas, fue un plano para la próxima era de la IA, una era donde los desarrolladores cotidianos pueden crear agentes potentes y fiables sin ser doctorados en ML. El cambio es claro: la IA deja de responder para comenzar a resolver problemas reales. En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, vemos una oportunidad enorme para llevar estos avances a soluciones empresariales prácticas. Somos especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud y ayudamos a organizaciones a transformar procesos con agentes IA, aplicaciones a medida y estrategias de seguridad.

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Reflexión final De chatbots a agentes. De modelos a sistemas. AWS está construyendo capas que hacen esa transición práctica, y las empresas que sepan integrar estas piezas con estrategia, seguridad y buen desarrollo de software a medida estarán en ventaja. En Q2BSTUDIO estamos listos para acompañar ese viaje y convertir las posibilidades en resultados tangibles.