Aws acelera su ofensiva en IA con agentes autónomos, seguridad y contexto empresarial

Amazon Web Services aprovechó su cumbre en Nueva York para presentar una batería de productos centrados en agentes de inteligencia artificial, desde seguridad automatizada para vulnerabilidades de código hasta gráficos de conocimiento empresariales y herramientas móviles de desarrollo. La compañía también exhibió casos de uso concretos, incluido el avance de Southwest Airlines en su modernización en la nube con apoyo de agentes de IA.
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• AWS presentó Continuum, un nuevo servicio de seguridad nativo de IA para descubrir, priorizar, validar y remediar vulnerabilidades de código.
• La empresa lanzó AWS Context para dar a los agentes acceso a un gráfico de conocimiento empresarial y mejorar sus decisiones a escala.
• Amazon amplió capacidades en Quick, Kiro, DevOps Agent, Transform y Bedrock AgentCore, mientras Southwest acelera su adopción de AWS.

Amazon Web Services presentó en el AWS Summit New York 2026 una nueva tanda de herramientas enfocadas en agentes de inteligencia artificial para empresas. El anuncio cubre seguridad de código, acceso a contexto corporativo, automatización de tareas, desarrollo móvil, operaciones DevOps, modernización continua y despliegue de agentes a escala.

La idea central de AWS es que las compañías ya no están solo experimentando con agentes, sino poniéndolos a trabajar en procesos reales. Según explicó la empresa, ese cambio se aceleró en los últimos seis meses y ya se refleja en desarrollo de software, atención al cliente, seguridad y toma autónoma de decisiones.

Para lectores menos familiarizados con el concepto, un agente de IA es un sistema capaz de ejecutar tareas de varios pasos con cierto grado de autonomía. No se limita a responder preguntas, sino que puede buscar datos, razonar, usar herramientas y actuar dentro de límites definidos por una organización.

AWS sostiene que el valor de estos sistemas aumenta con el uso porque cada interacción añade contexto operativo. Ese contexto, según la compañía, mejora la calidad de las decisiones, eleva la confianza de los equipos y termina ampliando la cantidad de trabajo que se delega a las máquinas.

Entre los anuncios más destacados aparecieron AWS Continuum para vulnerabilidades de código y AWS Context, dos servicios diseñados para responder a un problema común en IA empresarial. Los agentes pueden ser potentes, pero sin seguridad suficiente y sin acceso al contexto correcto, su rendimiento se degrada con rapidez.

Seguridad de código y contexto empresarial como base de la estrategia

AWS Continuum para vulnerabilidades de código fue presentado como un nuevo servicio de seguridad nativo de IA. Su función es descubrir de forma continua vulnerabilidades, validar cuáles son explotables, priorizarlas según el contexto de negocio y ayudar a remediarlas en toda la pila tecnológica.

La empresa enmarcó este lanzamiento dentro de un entorno de amenazas que ya opera a velocidad de máquina. Según AWS, la aparición de modelos de seguridad especializados, como Claude Mythos, ha acelerado tanto la capacidad defensiva como la ofensiva para encontrar y explotar fallas.

En ese escenario, la respuesta manual queda en desventaja frente al ritmo automatizado de los atacantes. Por eso AWS plantea que la nueva seguridad debe apoyarse en telemetría, contexto, razonamiento y acciones, cuatro pilares que en su visión definen la protección en una era dominada por agentes.

Continuum fue diseñado para ser agnóstico al modelo, lo que implica usar distintos modelos según la tarea donde rindan mejor. AWS dijo además que el servicio integrará nuevos modelos a medida que aparezcan, una señal de que no quiere atar su estrategia de seguridad a una sola arquitectura de IA.

La compañía aseguró que cada acción del sistema es visible y explicable para el cliente. También indicó que cada decisión es auditada y que el resultado de cada ciclo retroalimenta el sistema para mejorar el siguiente, algo clave para empresas que necesitan trazabilidad antes de automatizar remediaciones.

Junto a Continuum, AWS anunció una función de modelización de amenazas que genera automáticamente modelos completos a partir de documentos de diseño o código fuente. El resultado se entrega en un formato estándar de la industria, con la intención de integrarse mejor a procesos de seguridad ya existentes.

El segundo gran anuncio fue AWS Context, descrito por la empresa como un servicio que construye automáticamente un gráfico de conocimiento desde los datos ya presentes en la organización. Ese gráfico puede ser utilizado por agentes para entender relaciones entre activos, reglas de negocio y conocimiento de dominio.

La lógica detrás de AWS Context es simple, aunque ambiciosa: un agente funciona mejor si sabe dónde está la información confiable y cómo se conecta. Sin esa capa, un sistema puede responder con aparente seguridad, pero usando datos incompletos o sin comprender qué fuente tiene autoridad sobre otra.

AWS explicó que las empresas manejan datos repartidos entre bases de datos, mensajes de Slack, documentos y correos electrónicos. Para que un agente sea útil, necesita navegar tablas, columnas, jerarquías y relaciones, además de comprender qué fuentes son las más relevantes para cada caso concreto.

El servicio fue construido sobre la misma tecnología de gráfico de conocimiento que impulsa Amazon Quick. También incorpora gobernanza para limitar el acceso de los agentes a la información que les corresponde, mientras almacena metadatos en formato Iceberg sobre tablas S3 para facilitar el trabajo con herramientas ya usadas por los clientes.

AWS señaló que el sistema aprende con el uso y mejora al identificar qué fuentes producen resultados correctos y qué rutas de consulta funcionan mejor. Un ejemplo dado por la empresa fue el de un agente de soporte que consulta historial de compras, estado de envío y elegibilidad de devolución en varias fuentes para resolver más rápido un incidente de cliente.

Quick, Kiro y DevOps Agent amplían la automatización del trabajo diario

Amazon también aprovechó el evento para expandir Amazon Quick, su asistente de IA orientado al trabajo empresarial. La empresa lo presentó como una alternativa a asistentes encerrados en una sola aplicación o a herramientas con prácticas laxas de seguridad y uso compartido de datos.

La novedad más visible en Quick fue el lanzamiento de agentes autónomos que trabajan en segundo plano. Según AWS, estos agentes pueden crearse sin necesidad de programación y especializarse por función, tono y acceso a herramientas, lo que abre la puerta a usos en finanzas, ventas y operaciones.

Entre los ejemplos dados, la empresa mencionó un agente financiero que procese pedidos a medida que llegan. También describió un agente de ventas capaz de monitorear interacciones en CRM, correos y Slack para redactar seguimientos proactivos, señalar riesgos o sugerir próximos pasos.

La actualización incluye además un nuevo feed de actividad adaptado al flujo de trabajo del usuario. Ese panel reúne correo electrónico, mensajería, calendario y tareas en una vista priorizada que aprende qué mensajes suelen responderse antes, qué hilos se ignoran y qué temas dominan la agenda semanal.

AWS agregó 16 nuevas integraciones nativas en Quick con empresas como Adobe, Moody’s y Snowflake. Con ello busca reforzar una tesis que se repite a lo largo de todos los anuncios: los agentes necesitan conectarse a múltiples sistemas empresariales si quieren dejar de ser simples asistentes y convertirse en infraestructura operativa.

En paralelo, la compañía anunció que Kiro, su agente de desarrollo de software, ya está disponible en dispositivos iOS. Esto permite iniciar proyectos, monitorear avances, dirigir agentes e interactuar con sesiones activas desde el teléfono, sin romper el contexto de trabajo entre móvil y laptop.

Para ilustrar el potencial de Kiro, AWS citó el caso de Dhan, una startup fintech unicornio de India. Según la empresa, Dhan usó Kiro para construir una nueva plataforma de gráficos con un solo ingeniero en ocho semanas, cuando antes estimaba que el trabajo requeriría a una docena de personas durante entre 12 y 24 meses.

La promesa detrás del acceso móvil es que los agentes ya no quedan atados al escritorio. AWS explicó que Kiro puede seguir funcionando en una sesión de nube siempre activa, de forma que un usuario pueda revisar código entre reuniones o aprobar cambios mientras está fuera de la oficina.

Otro anuncio importante fue la expansión de AWS DevOps Agent hacia la gestión de lanzamientos. El servicio, presentado el año pasado como un compañero de operaciones siempre disponible, ahora extiende su alcance desde la revisión de preparación de lanzamientos hasta pruebas para acelerar la llegada del código a producción.

Según AWS, esta función busca resolver un cuello de botella muy conocido en equipos que ya aceleraron la escritura de código con agentes. Se puede programar más rápido, pero si las revisiones, pruebas e integración siguen siendo lentas, la productividad adicional se pierde antes de impactar al negocio.

La empresa explicó que DevOps Agent puede detectar el impacto de cambios aparentemente pequeños antes de que sean publicados. Su ejemplo fue el de un desarrollador que renombra un parámetro en un módulo, una modificación que parece segura de forma aislada, pero que puede producir un efecto crítico al interactuar con una aplicación mayor.

Además de señalar el problema, DevOps Agent entrega un resumen y una solución recomendada. Una vez listo el código, también puede generar y ejecutar planes de prueba específicos para los cambios en entornos ya provisionados, con el objetivo de encontrar regresiones, fallas de experiencia de usuario y errores de integración antes de producción.

Modernización continua, Bedrock AgentCore y el caso Southwest Airlines

AWS también actualizó Transform, su servicio de IA agente para modernizaciones de software a gran escala. La compañía afirmó que esta herramienta ya ha eliminado más de 1,6 millones de horas de esfuerzo manual para clientes como BMW Group, Experian y otros.

Hasta ahora, Transform operaba como una herramienta que se invocaba para resolver un problema concreto. Con el nuevo modo de modernización continua, AWS busca que el servicio funcione de forma persistente, detectando deuda técnica, corrigiéndola, validando el arreglo y aprendiendo de cada transformación para la siguiente.

Ese planteamiento responde a un dilema cada vez más frecuente en la era del código generado por IA. Si los agentes aceleran la producción de software, también aceleran la acumulación de dependencias obsoletas, documentación incompleta y componentes que envejecen apenas son desplegados.

La empresa indicó que Transform se integra con herramientas como CodePipeline, Jenkins, GitHub Actions y GitLab. La meta es mantener actualizado cada paquete de software en un ciclo continuo y evitar que la deuda técnica crezca hasta convertirse en un riesgo operativo o financiero mayor.

En el frente de despliegue de agentes, AWS anunció varias mejoras en Amazon Bedrock AgentCore. Según la compañía, construir un agente es relativamente simple, pero llevarlo a producción con seguridad, acceso a datos y capacidad de optimización sigue siendo una tarea compleja para muchas empresas.

AWS afirmó que en los últimos seis meses el número de tareas realizadas por agentes en AgentCore creció 15 veces. También destacó ejemplos concretos de adopción, como PGA Tour, que estaría escribiendo cobertura de torneos 10 veces más rápido, y organizaciones como Nasdaq, Visa y Experian, que ya escalan agentes en sus operaciones.

Entre las novedades de AgentCore figura una Base de Conocimientos Administrada de Amazon Bedrock para ingestión, análisis y recuperación en bases de conocimiento RAG. Esta capacidad añade conectores nativos a fuentes como S3, SharePoint, Confluence y Google Drive, además de un recuperador agente para consultas complejas sobre datos no estructurados.

La empresa también anunció búsqueda web en AgentCore usando la misma infraestructura que alimenta Quick, Kiro y Alexa+. AWS remarcó que esta herramienta opera de forma nativa dentro del entorno de AWS, de modo que las consultas y los datos no abandonan la nube de la compañía.

Otras mejoras incluyen capacidades de optimización que convierten trazas de producción en mejoras continuas. Los clientes pueden observar fallos, intenciones y trayectorias en cientos de sesiones, además de usar recomendaciones y pruebas A/B, ya disponibles de forma general, para afinar el rendimiento de sus agentes.

En seguridad, AgentCore ahora integra las directrices de Amazon Bedrock para evaluar cada acción frente a intentos de inyección de prompts, contenido perjudicial y exposición de datos sensibles. AWS agregó que próximamente se podrán enviar señales de detección desde proveedores como Check Point, Zscaler, Rubrik, Netskope y SentinelOne.

La compañía informó además que la estructura de AgentCore ya está disponible de forma general. Con ella, el usuario solo declara qué hace su agente, qué modelo utiliza, qué herramientas llama y qué instrucciones sigue, mientras la plataforma ensambla la orquestación, la memoria, el manejo de contexto y la recuperación de errores.

Como cierre del bloque empresarial, AWS anunció que Southwest Airlines eligió a la compañía como su proveedor de nube preferido para modernizar su base tecnológica y aplicar IA. El objetivo es pasar de un entorno mayoritariamente local a una arquitectura basada en la nube, habilitada por IA y agentes, para 2028.

Según la información presentada por la empresa, más de 2.700 desarrolladores de Southwest ya utilizan Kiro para construir funciones, automatizar pruebas y generar infraestructura en la nube para la modernización de Southwest.com. La aerolínea también está adoptando un enfoque de ciclo de desarrollo impulsado por IA, donde los agentes avanzan el trabajo y los equipos validan los resultados.

Southwest, además, planea expandir capacidades basadas en IA y agentes en toda la organización con herramientas como Amazon Quick. Ese caso ayuda a ilustrar el mensaje más amplio de AWS en el evento: la carrera por los agentes ya no es un experimento aislado, sino una reorganización del software empresarial alrededor de automatización, contexto y seguridad.

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