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Vamos a hablar de dos anuncios que AWS presentó en el Summit de Nueva York el 17 de junio de 2026: AWS Continuum y AWS Context. Y aunque suenan como servicios de seguridad y de datos, en realidad son las dos piezas que le faltaban a CloudOps para poder operar y gobernar agentes de inteligencia artificial en producción.

¿Logs, métricas, búsqueda semántica y vectores en un solo lugar? Jerónimo Cardoze Navarrete y Daniel Maldonado cuentan cómo OpenSearch se convirtió en una plataforma para la era de la IA, con búsqueda híbrida, observabilidad unificada con Prometheus y Serverless que escala a cero.

Magali Pinto y Nazly Ramos analizan el Reporte de Sostenibilidad de Amazon 2025. Amazon reconoce que las emisiones absolutas crecieron un 16% por la expansión de data centers para IA, pero al mismo tiempo muestra que la intensidad de carbono cayó 38% desde 2019 y sus data centers son 7 veces más eficientes en agua que la industria. Este episodio explora la tensión entre crecimiento de la IA y sostenibilidad, y cómo Amazon la aborda con chips propios, energía limpia y la IA como herramienta de eficiencia.

Juan Edwards, Engineering Manager de DevEx en Buk (HR Tech, ~400 desarrolladores sobre un monolito), cuenta cómo migraron su pipeline de CI a AWS Graviton: los tests bajaron ~50% (de 25 a ~12 min) y la tasa de éxito del pipeline subió de ~60% a 95.4%. Sumaron agentes de IA para auto-revertir commits rotos, revisar PRs y arreglar errores del pipeline (siempre con human in the loop). Su mensaje: apostar por "boring tech" —tecnología probada— mantiene al equipo sano y productivo.

En este episodio Rayih Bou y Diego Casas explicarán como utilizar los Quick Desktop para Cloud Economics con las herramientas de IA que están disponibles en AWS para la optimización de costos e información de precios de los recursos de AWS.

La forma en que los desarrolladores escriben código está cambiando radicalmente. En este episodio comparamos tres herramientas que están en el centro de esta revolución: Kiro, el IDE agéntico de AWS que transforma requisitos en implementaciones guiadas por especificaciones; Claude Code, el agente de codificación de Anthropic que opera directamente en tu terminal; y Codex de OpenAI, ahora disponible sobre infraestructura AWS. Exploramos en qué se diferencian, cuándo usar cada uno, y cómo integrarlos en flujos de desarrollo modernos para acelerar la productividad sin sacrificar calidad ni control.

Anthropic y AWS han construido una alianza estratégica que va más allá del acceso a un modelo. En este episodio analizamos por qué Claude se ha convertido en una de las opciones preferidas dentro de Amazon Bedrock: su ventana de contexto extendida, su capacidad de razonamiento complejo, sus garantías de seguridad y su integración nativa con el ecosistema AWS. Discutimos casos de uso reales donde Claude destaca —desde agentes empresariales hasta análisis de documentos extensos— y cómo las organizaciones pueden aprovechar la infraestructura de AWS para ejecutar Claude con gobernanza, escalabilidad y control de costos.

En este episodio exploramos cómo construir un sistema multi-agente en AWS para optimizar precios en tiempo real. Analizamos cómo múltiples agentes de IA especializados —desde el análisis de demanda y competencia hasta la elasticidad de precios— colaboran de forma autónoma para ajustar estrategias de pricing dinámico. Descubre cómo servicios como Amazon Bedrock, AgentCore y Lambda permiten orquestar estos agentes a escala, y por qué el enfoque multi-agente supera a los modelos monolíticos tradicionales en velocidad de reacción, precisión y adaptabilidad al mercado.

Uno de los anuncios más recientes en la categoría de Cloud Financial Management: un agente de inteligencia artificial que hace que gestionar los costos de la nube deje de ser una revisión mensual reactiva y se convierta en una práctica continua.

En este episodio, exploramos cómo escalar Amazon Redshift más allá de un único warehouse mediante una arquitectura multi-warehouse basada en data sharing. Junto con Aridaí Solís y Eduardo Herrera, Solutions Architects de AWS, descubrimos cómo el enfoque zero-copy permite aislar cargas de trabajo ETL, BI y ciencia de datos compartiendo datos vivos sin moverlos ni duplicarlos. Recorremos una arquitectura de referencia bajo el patrón productor-consumidor y aterrizamos todo en el caso real de Vanguard.

En este episodio del podcast oficial de AWS LATAM en español, Luis Zamudio y Byron Martínez, con perspectivas complementarias desde ventas y ejecución técnica, desglosan el journey to cloud: las 7 R's de migración, cómo estructurar proyectos con la metodología de AWS Professional Services, el poder de Cloud Migration Factory, agentes de IA especializados (AWS Transform), y el revolucionario enfoque "Re-imagine" que usa inteligencia artificial generativa para rediseñar aplicaciones legacy desde cero. Todo respaldado con casos reales de proyectos enterprise en Latinoamérica.

En este episodio exploramos cómo Amazon WorkSpaces, combinado con herramientas de IA como Kiro, Amazon Quick y Agent Access, transforma el trabajo de los equipos de analítica de datos. Descubriremos cómo automatizar tareas repetitivas, construir pipelines con lenguaje natural y operar aplicaciones legacy — todo dentro de un entorno seguro y gobernado, ideal para organizaciones que manejan información sensible.

En este episodio, Omar Arenas y David Sánchez exploran cómo AWS Transform utiliza IA agéntica para revolucionar la modernización de aplicaciones legadas. Descubre cómo agentes de IA especializados permiten a las organizaciones superar el estancamiento de sistemas obsoletos —como Java 8, .NET Framework o VMware— y migrar hacia arquitecturas modernas y escalables sin el trauma de los procesos manuales. El episodio cubre los pilares de modernización del servicio (VMware, mainframe, código personalizado y Windows), su capacidad de operar a escala sobre miles de repositorios en paralelo, el modelo Human-in-the-Loop que mantiene al desarrollador al mando, y la visión de Modernización Continua (CI/CD/CM) que convierte el mantenimiento reactivo en una práctica automatizada 24/7.

Tener una herramienta de IA sin un proceso es como tener un Ferrari sin mapa. En este episodio presentamos AI-DLC: una metodología en tres fases — Inception, Construction y Operations — que convierte el uso de IA en desarrollo en algo estructurado, auditable y repetible. Si quieres que tu equipo deje de improvisar con IA y empiece a obtener resultados predecibles, aquí está el camino para empezar.

La mayoría de herramientas de IA te ayudan a escribir código más rápido. Pero, ¿qué pasa si estás escribiendo el código equivocado? En este episodio descubrimos Kiro, un IDE que no empieza preguntándote qué función escribir sino qué problema estás resolviendo. Hablamos de spec-driven development, de cómo la IA puede hacer las preguntas que un developer senior haría, y de por qué democratizar la experiencia de diseño cambia todo el juego para los equipos.