Desplegando.cloud

Esta semana estoy de vacaciones y en vez de la newsletter semanal con noticias te mando un podcast para que lo escuches de camino al trabajo.
Espero que te guste.
La semana que viene estamos de vuelta con las noticias.

Invité a Isa a la comunidad de Desplegando.cloud. Lleva años construyendo equipos técnicos — Amazon, GitLab, entre otras. Le pedí que nos contara cómo se ve el proceso desde el otro lado.
Yo se que muchos de ustedes mandan CVs, aplican a posiciones y no reciben respuesta. O peor: reciben el email genérico de “gracias, pero no”. Y no es porque no sean buenos.
Lo que sigue son las 5 cosas que más me impactaron de nuestra charla.
💡 5 cosas que una hiring manager quiere que sepas
1. Tu CV no lo lee un humano primero
Hay una IA recibiendo todas las aplicaciones. Se llama ATS (Applicant Tracking System) y compara tu CV contra la descripción del puesto. Si hay match, sumás puntos. Si no hay match, nadie te ve.
La solución no es hacer un CV lleno de keywords. Es adaptar tu CV a cada posición usando las mismas palabras, pero integradas de forma natural a tu experiencia real. Un mismo CV mandado a 10 empresas va a puntuar bajo en la mayoría.
2. No describas tu rol — describí tu impacto
Una vez que pasás el filtro de la IA, un humano te lee. Y lo que necesita saber es por qué vos sobre los otros 200 que aplicaron.
No es “desarrollé aplicaciones frontend”. Es “optimicé el pipeline de datos reduciendo el tiempo de procesamiento de 4 horas a 45 minutos”. No es “trabajé en soporte técnico”. Es “construí el equipo de soporte técnico desde cero, creé toda la documentación y los procesos”.
El contexto hace toda la diferencia.
3. Contactá al hiring manager directamente
Esto sorprendió a todos en la comunidad. Isa tiene 200-300 CVs en la plataforma y le escriben una decena de personas. Cuando alguien le escribe directamente, ya lo ve como iniciativa, como alguien que realmente quiere ese trabajo.
Un miembro de la comunidad lo hace sistemáticamente y tiene una tasa de respuesta muy alta.
Eso sí: personalizá el mensaje. Isa contó que alguien le escribió mostrando mucho interés... para trabajar en GitHub. Ella trabaja en GitLab.
4. Preparate con el método STAR y practicalo
El STAR es un método de Amazon: Situación, Tarea, Acción, Resultado. Si envolvés cada historia con estas cuatro cosas, le das al entrevistador exactamente lo que necesita.
Lo más importante: no inventes historias. Un entrevistador con experiencia lo detecta en segundos. Va a pedir más detalles, va a preguntar qué herramienta usaste, cómo lo detectaste. Si la historia no es tuya, se nota.
Tip que podés aplicar ahora mismo, aunque no estés buscando trabajo: anotá las historias interesantes que te pasan en el trabajo usando STAR. Cuando llegue el momento, ya las tenés listas.
5. Ser freelancer no te descalifica — te suma
Cada vez más empresas valoran el freelancing como evidencia de autonomía, gestión de proyectos y capacidad de resolver problemas solo. En empresas 100% remotas, es un punto a favor muy claro.
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Carlos construyó un agente. Llamaba a Bedrock, retornaba respuestas, parecía funcionar. Hasta que le pidió que validara un RUT. El agente dijo que era válido. Era mentira. Carlos tardó un rato en darse cuenta que no tenía un agente — tenía un chatbot caro.
💡 La confusión más común con los agentes de IA
Hay una idea que se repite: un agente es un prompt largo con un modelo potente. Y cuando intentan que haga algo concreto — validar datos, consultar APIs, tomar decisiones — se dan cuenta que tienen un wrapper de LLM.
Un agente real es un sistema que toma decisiones en loop. No es una llamada. Es un ciclo entre modelo, herramientas, contexto y memoria que se repite hasta resolver la tarea.
Las 5 piezas que necesita un agente para funcionar
1. Prompt — define el problema que tiene que resolver. Lo puede mandar un usuario, otro agente, o un sistema. Importa, pero no es lo único.
2. Modelo — el cerebro que toma las decisiones. Bedrock, OpenAI, Anthropic. El modelo no es el agente, es una pieza del mismo.
3. Herramientas — lo que hace que el agente sea agente. Funciones concretas que le decís qué tiene permitido ejecutar: validar un dato contra una API, consultar una base de datos, buscar en internet. Sin herramientas, solo genera texto.
4. Contexto y memoria — la información disponible: el estado de la conversación, resultados de herramientas anteriores, lo que aprendió del usuario en sesiones pasadas. Sin esto, cada interacción es como hablar con un LLM amnésico.
5. Loop de razonamiento — el ciclo completo: el agente recibe una tarea, se la manda al modelo, el modelo decide qué herramienta ejecutar, el agente la ejecuta, le devuelve el resultado al modelo, y el modelo decide si puede responder o necesita hacer otra cosa. Así hasta resolver la tarea.
Lo que le pasó a Carlos
No tenía herramientas. Cuando le pedía que validara un RUT, el modelo no podía ejecutar ninguna validación real — entonces alucinaba. Le inventaba si era válido o no basándose en su entrenamiento.
El agente daba respuestas que tenían sentido. Eran confiadas. Y estaban mal.
Los 4 problemas de diseño más comunes
* Sin límites claros: el agente no sabe cuándo parar, llama herramientas en loop y genera una factura enorme
* Sin las herramientas que necesita: inventa los datos en lugar de buscarlos
* Sin control de memoria: no recuerda qué hizo, puede llamar la misma herramienta 10 veces
* Sin observabilidad: no sabés si está decidiendo bien, no podés debuggearlo, no sabés si te está mintiendo
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Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀
Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.
Estoy muy emocionada por todo el interés que mostraron por el próximo curso que estoy por lanzar. Les comparto la tabla de contenidos por si les interesa saber más. Pronto crearé una página más bonita, pero aún estoy terminando de grabar la última sección de Bedrock AgentCore y me faltan aún los videos de introducción y conclusión. Si todo sale bien, estará listo para fines de mes. Si les interesa saber más, pueden anotarse al mini curso de agentes, donde les mandaré más información.
🚨 La semana que viene no habrá newsletter porque me voy a tomar unos días de vacaciones en familia. Espero que AWS no anuncie nada muy revolucionario, pero les voy a dejar programado un episodio del podcast que tanto les está gustando en vez de las noticias semanales, así no me extrañan.
✏️ ¡Comparte tus recursos! Si has escrito en un blog o creado algo interesante sobre AWS o Serverless, envíamelo. A veces es imposible encontrarlo todo en internet, y me encantaría destacar tu trabajo.
🎧También puedes escuchar esta newsletter en formato podcast, donde resumo cada edición. Búscalo en las principales plataformas o en cada correo que recibas.
🗓 ¿Organizas un evento en español sobre AWS o Serverless? Escríbeme en redes o en los comentarios, y con gusto lo mencionaré.
📢 Si te gusta esta newsletter, compártela con tus colegas para que más personas puedan estar al día con el mundo serverless.
Si tienes comentarios o sugerencias, escríbeme en LinkedIn, X, o Instagram.
¡A desplegar! 🚀
📰 Noticias Relevantes
🔐 Mejora la resiliencia de tu aplicación con la replicación multi-region de Amazon Cognito
Amazon Cognito ha lanzado el soporte para la replicación multirregional, permitiendo a los equipos crear una réplica de respaldo de su grupo de usuarios en otra región de AWS. Esta nueva funcionalidad garantiza la continuidad de la autenticación en caso de que una región no esté disponible.
Además, AWS ha añadido soporte para claves administradas por el cliente, brindando a los equipos mayor control sobre la encriptación y manteniendo la sincronización de los datos de usuario entre regiones. Esto mejora la resiliencia de las aplicaciones sin necesidad de configuraciones complejas de replicación.
La autenticación de usuarios puede continuar durante el failover, asegurando disponibilidad tanto para aplicaciones de atención al cliente como para cargas de trabajo máquina a máquina. Sin embargo, algunas acciones como el registro de nuevos usuarios y las actualizaciones de perfil no están disponibles durante este tiempo.
🔗 Para más información, consulta el artículo completo en el blog de AWS.
🖥️ Amazon Bedrock AgentCore Runtime presenta shells interactivas para acceso a terminal en sesiones de agente
Amazon ha anunciado una nueva capacidad de shell interactivo para Amazon Bedrock AgentCore Runtime, expuesta a través de la nueva API InvokeAgentRuntimeCommandShell. Esta adición proporciona un terminal persistente en una sesión de agente en funcionamiento a través de WebSocket, complementando la existente API InvokeAgentRuntimeCommand para ejecuciones no interactivas.
Con el shell, los desarrolladores pueden autenticarse en el microVM aislado que aloja al agente, inspeccionar archivos, ejecutar comandos ad-hoc e interactuar con el entorno, todo ello dentro de una experiencia similar a un terminal que soporta colores, autocompletado, Ctrl+C, ajuste de tamaño de terminal y reconexión automática.
La continuidad de la sesión es un aspecto clave de esta función: las variables de entorno, el directorio de trabajo y el historial de comandos persisten dentro de la misma sesión de shell. AWS también destaca que un único runtime de agente puede soportar hasta 10 shells concurrentes, facilitando así el trabajo en paralelo en diferentes ramas o tareas de desarrollo.
🔗 Para más información, visita el artículo completo de Amazon Bedrock AgentCore Runtime:
🤖 AWS Step Functions agrega pasos de razonamiento impulsados por AgentCore
AWS ha anunciado una integración optimizada entre AWS Step Functions y el harness gestionado Amazon Bedrock AgentCore (en vista previa), lo que permite incluir pasos de razonamiento de AI directamente dentro de las máquinas de estado. Esto significa que no solo puedes orquestar llamadas a servicios, sino también decisiones basadas en agentes, como clasificar documentos y extraer datos de formularios no estructurados.
La integración se adapta naturalmente a los patrones de flujo de trabajo existentes. Puedes ejecutar agentes en secuencia o en paralelo en puntos de decisión, e incluso añadir pasos de aprobación humana antes de acciones críticas. Además, AWS proporciona un historial de ejecución detallado con datos sobre entradas y salidas de agentes, uso de tokens, duración, y enlaces a turnos de agentes en CloudWatch, lo que facilita la trazabilidad y auditoría.
Esta funcionalidad es flexible para los desarrolladores. Puedes reutilizar un harness existente o crear uno en Workflow Studio, anular modelos y herramientas por invocación, y persistir contexto con un ID de sesión a través de ejecuciones del flujo de trabajo. AWS asegura que la integración está disponible en las mismas regiones donde se ofrece la vista previa de AgentCore.
🔗 Para más información, visita el anuncio completo en el blog de AWS
🚀 AWS lanza modelos GPT-5.5 y GPT-5.4 de OpenAI en Amazon Bedrock
AWS ha anunciado la disponibilidad general de los modelos OpenAI GPT-5.5, GPT-5.4 y Codex en Amazon Bedrock, ampliando el acceso a modelos avanzados de OpenAI y a un agente de codificación a través de la infraestructura gestionada por AWS.
Estos modelos se pueden utilizar a través de la API de Respuestas de OpenAI, los SDK de OpenAI y herramientas de línea de comandos, operando dentro del entorno seguro y nativo de AWS de Bedrock.
Es importante destacar que GPT-5.5 está disponible en US East (Ohio) y GPT-5.4 en US East (Ohio) y US West (Oregon).
🔗 Para más detalles, puedes consultar el artículo completo en el blog de AWS.
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📧 Amazon SES ahora soporta listas de supresión a nivel de inquilino → Leer más
🛡️ AWS Shield Advanced introduce registros de flujo de ataque DDoS → Leer más
📊 Monitorea los presupuestos de AWS directamente en los paneles de Gestión de Costos y Facturación con el nuevo widget de presupuestos → Leer más
🔗 AWS IoT Core agrega APIs para la gestión de conexiones MQTT → Leer más
📊 Amazon Bedrock añade métricas de Amazon CloudWatch para APIs compatibles con OpenAI y Anthropic → Leer más
🚌 Amazon Location Service anuncia transporte público y enrutamiento intermodal → Leer más
🎬 Video de la Semana
Esta semana tenemos un nuevo episodio del podcast de Charlas Técnicas, que pueden ver en Youtube pero también en su plataforma de podcast favorita. Estamos de vuelta con Isa una vez por mes hablando de temas que les interesan a todos. Está semana hablamos de cómo el mercado laboral está cambiando con la inteligencia artificial.
📚 Artículos Interesantes
☁️ Construyendo un SaaS Multi-Tenant con API Gateway, Lambda y DynamoDB
Este artículo ofrece una guía completa para implementar un API SaaS multi-tenant utilizando servicios serverless de AWS, centrándose en una aplicación de seguimiento de problemas B2B donde los inquilinos gestionan usuarios, proyectos, tickets y comentarios.
Puntos clave:
* Diseño de tabla única para DynamoDB: Se utilizan claves prefijadas por tenant y GSIs para garantizar la aislación de datos y patrones de acceso rápidos.
* Patrón de autorizador Lambda con Cognito JWT: Permite la propagación del contexto del tenant a través de API Gateway y Lambda, facilitando el control de cuotas y uso por tenant.
* Escalabilidad de infraestructura: Combina controles de tenencia a nivel de aplicación con escalabilidad de infraestructura para un SaaS B2B eficiente.
🎯 Reflexión: La combinación de AWS API Gateway, Lambda y DynamoDB optimiza no solo el rendimiento, sino también la gestión de inquilinos, lo que permite construir aplicaciones SaaS más escalables y eficientes.
📖 Leer el artículo completo
🛒 Agentes de Compras con Memoria: Innovación de Alibaba
Un reciente artículo de Alibaba presenta un agente de comercio electrónico de dos etapas que recuerda las preferencias de los clientes a lo largo de múltiples sesiones, mejorando significativamente la experiencia de compra personalizada. Este sistema consciente de la memoria utiliza Strands Agents y Mem0 para mantener el contexto y el historial del usuario.
Puntos clave:
* Memoria Persistente Mejora la Personalización: El agente recuerda las preferencias de los clientes entre sesiones mediante Mem0, ofreciendo experiencias de e-commerce a medida que superan los sistemas sin estado.
* Arquitectura de Dos Etapas: La Etapa 1 captura y almacena datos; la Etapa 2 los aplica a tareas de compras, optimizando recomendaciones y adquisiciones.
* Escalabilidad Serverless en AWS: El sistema combina Strands Agents para la orquestación y AWS para un despliegue rentable y de alto rendimiento en el comercio electrónico real.
🎯 Reflexión: La implementación de memoria en agentes de comercio electrónico altera la forma en que los consumidores interactúan con el contenido, permitiendo experiencias personalizadas que reflejan las preferencias de compra reales y mejoran la conversión.
📖 Leer el artículo completo
⚙️ CLI vs MCP: Guía para Agentes en Producción
Este artículo aborda una comparación entre CLI (Command Line Interface) y MCP (Managed Control Plane) como enfoques para construir agentes en producción, destacando que no hay una solución universal: la elección depende del tipo de tarea y las necesidades de gobernanza.
Puntos clave:
* CLI es más eficiente para tareas operativas y locales, con menor costo de tokens y latencia.
* MCP es mejor para integraciones empresariales que requieren OAuth multi-tenant y gobernanza granular.
* La elección entre CLI y MCP debe ser pragmática: usa lo que mejor se adapte a tus necesidades específicas.
🎯 Reflexión: La decisión entre CLI y MCP no es solo técnica; debe tomar en cuenta el contexto de uso y las particularidades de cada tarea. Adoptar la herramienta adecuada puede mejorar significativamente la eficiencia operativa y la integración en entornos complejos.
📖 Leer el artículo completo
🚀 Cómo Sacar el Máximo Partido a AWS Kiro
AWS Kiro es un IDE impulsado por IA que acelera el desarrollo a través de flujos de trabajo basados en especificaciones, generación de código automatizada e integraciones contextuales. Las características clave incluyen modos que permiten desde la clarificación de requisitos hasta implementaciones automatizadas.
Puntos clave:
* Comienza siempre con especificaciones y steerings: Aclarar requisitos desde Modo Spec y archivos .kiro/steering/ es crucial para ahorrar repeticiones y aumentar la precisión.
* Mezcla Modo Autopilot para código estándar y Modo Supervisado para lógica central: Automatiza el código rutinario mientras revisas cambios críticos para el negocio.
* Aprovecha servidores MCP y hooks: Conéctate a documentaciones y APIs de AWS para automatizar procesos, usando hooks para pruebas y documentación.
🎯 Reflexión: AWS Kiro transforma el desarrollo de software, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la creación de soluciones innovadoras en lugar de tareas repetitivas.
📖 Leer el artículo completo
📝 Eventos en Español
📅 8 Junio: 🚀 JS CHILE x AWS: EL CROSSOVER DEFINITIVO DE IA CON JS 💻🔥 📍 AWS UG Chile 🔗 Más info
📅 10 Junio: Crea tu DJ con IA 📍 AWS UG Buenos Aires 🔗 Más info
📅 11 Junio: No Public Internet: Cross-Region & Cross-Account AWS PrivateLink 📍 AWS UG Valencia 🔗 Más info
📅 11 Junio: Workshop - Adopt.IA: Crea y Adopta tu Mascota Virtual 📍 AWS UG Girls Uruguay 🔗 Más info
📅 12 Junio: De 0 a Agente: Construye tu Primer Agente de IA con Python y Strands Agents SDK 📍 AWS UG Cordoba 🔗 Más info
📅 12 Junio: IA: Más allá de los LLM 📍 AWS Women Ecuador 🔗 Más info
📅 13 Junio: AWS & Coffee: Tu Camino hacia la Nube 📍 AWS Girls Bolivia 🔗 Registrate
📅 17 Junio: Ingeniería de Software: AI Agents + Event-Driven 📍 AWS UG Saltillo 🔗 Más info
📅 25 Junio: Profundizamos en Kiro y en migraciones AWS 📍 AWS UG Zaragoza 🔗 Más info
📅 25 Junio: AWS Bedrock y Agentes: Estado del arte y nuevas fronteras 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info
📅 25 Junio: BaaS 2026 : Beer as a Service! 📍 AWS UG Sevilla 🔗 Más info
📅 29 Junio: AWS Modernízate: Claude Platform on AWS — IA de Clase Mundial en Tu Cuenta AWS 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info
📅 23 Julio: Meetup 23 Julio 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info
⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info
Gracias por leer Desplegando.cloud!
Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!
¡Feliz despliegue!
Marcia.
PD: Si estás en el proceso de aprender AWS y Serverless y necesitas ayuda —> hace click acá


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Empezaste con una arquitectura limpia, servicios pequeños, todo prolijo. Seis meses después nadie se anima a hacer un deploy un viernes. ¿Te suena?
No es que serverless no funcione. Es que la complejidad no desaparece — cambia de lugar y se vuelve invisible.
💡 Los 5 errores que convierten tu WebApp en un caos
Llevo 20 años en desarrollo de software, 10 trabajando con serverless en producción. Y hay un patrón que se repite siempre, en equipos de todos los tamaños.
El caos no es que la app deja de funcionar. El caos es cuando:
* Nadie sabe dónde están las cosas
* Los tests fallan hace meses y nadie los corre
* Cada deploy se siente como apostar a la ruleta
* Si algo falla, nadie sabe dónde mirar
Y mientras tanto, la app “anda”.
Los 5 errores que llevan ahí:
1. Autenticación pensada al final — Se deja para después porque complica el testing. Después resulta en validaciones duplicadas en cada función de Lambda, y cambiar cualquier cosa se convierte en una pesadilla.
2. Funciones Lambda que crecen sin diseño — Empiezan pequeñas. Terminan validando, ejecutando lógica de negocio, hablando con la base de datos, manejando errores y llamando a tres servicios más. Miles de líneas que nadie quiere tocar.
3. Infraestructura como código sin arquitectura definida — Si todo está en el mismo stack, un cambio chico bloquea todo el deployment. Hay que pensar qué recursos son efímeros y cuáles son persistentes antes de escribir la primera línea de CDK.
4. Testing imposible — No es que serverless no se puede testear. Es que nadie pensó cómo testearlo desde el día uno. Resultado: tests que levantan recursos reales de producción, fallan siempre y nadie ejecuta.
5. Observabilidad rota — Nadie lo nota hasta que algo falla. En un mundo asíncrono, tener logs no alcanza. Necesitás trazabilidad, alarmas con sentido y una metodología para debuggear sin hacer arqueología.
¿El patrón común?
No es culpa de Lambda. No es culpa de API Gateway. No es culpa de AWS.
Es que alguien juntó un montón de servicios sin un diseño, sin pensar cómo trabajan juntos, sin considerar la complejidad invisible que emerge cuando todo está distribuido.
🚀 ¿Querés construir WebApps serverless que no se conviertan en un frankenstein?
Tengo un mini-curso gratuito de WebApps Serverless donde vemos patrones de diseño, buenas prácticas y arquitecturas concretas para tomar mejores decisiones desde el principio.
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¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀
Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.
Esta semana estoy a full terminando un curso de más de 5 horas de agentes serverless en AWS. Pronto lo van a poder ver en mi comunidad, así que si quieren aprender más sobre agentes, les dejo un mini curso gratuito para que vayan aprendiendo y ahí les avisaré cuando el curso completo esté listo.
Además, quiero detenerme un minuto para felicitar a dos nuevos AWS Heroes Hispanohablantes de Argentina: Ricardo Ceci y Matías Kreder 👏🏽
✏️ ¡Comparte tus recursos! Si has escrito en un blog o creado algo interesante sobre AWS o Serverless, envíamelo. A veces es imposible encontrarlo todo en internet, y me encantaría destacar tu trabajo.
🎧También puedes escuchar esta newsletter en formato podcast, donde resumo cada edición. Búscalo en las principales plataformas o en cada correo que recibas.
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¡A desplegar! 🚀
📰 Noticias Relevantes
🚀 AWS presenta la nueva generación de Amazon OpenSearch Serverless para aplicaciones de IA
Amazon ha lanzado una versión actualizada de OpenSearch Serverless, que se posiciona como un motor de búsqueda y vectores totalmente gestionado, diseñado especialmente para crear agentes de IA. Este nuevo enfoque se centra en la rapidez, elasticidad y reducción de la carga operativa.
La nueva generación permite crear recursos en segundos y escalar desde cero hasta miles de solicitudes por segundo, para luego reducirse de nuevo a cero cuando no se utiliza. AWS asegura que esto puede representar ahorros de hasta el 60% en comparación con los clústeres de OpenSearch Service dimensionados para carga máxima.
AWS ha reestructurado completamente el servicio, desacoplando la computación del almacenamiento, lo que permite un escalado automático más rápido y una mejor gestión de la capacidad, ideal para cargas de trabajo dinámicas o intermitentes. Este nuevo modelo estará disponible por defecto para las nuevas colecciones.
🔗 Para obtener más información, visita el blog de AWS sobre OpenSearch Serverless
🚀 Amazon Bedrock amplía el soporte para Cuotas de Servicio
Ahora podes visualizar las cuotas de inferencia para el endpoint bedrock-mantle en AWS Service Quotas. Esto proporciona una manera coherente de monitorear los límites junto a otros servicios de AWS y al endpoint bedrock-runtime existente. Esta actualización mejora el seguimiento de las cuotas para las cargas de trabajo que utilizan este endpoint, incluyendo los límites de tokens de entrada y salida por minuto de los modelos compatibles.
Esta novedad es especialmente beneficiosa para los equipos que trabajan con aplicaciones basadas en OpenAI o Anthropic en Amazon Bedrock, ya que el endpoint bedrock-mantle soporta múltiples APIs con cambios de código mínimos. Además, los clientes pueden usar la consola de Service Quotas para verificar sus límites actuales y solicitar aumentos si necesitan más capacidad.
🔗 Para más información, visita la página oficial de Amazon Bedrock.
🔧 AWS lanza la nueva generación de Resilience Hub para mejorar la resiliencia de aplicaciones
AWS ha presentado la nueva generación de AWS Resilience Hub, diseñada para ayudar a los equipos a evaluar la resiliencia de manera más efectiva en aplicaciones y organizaciones. La actualización incluye un nuevo modelo de aplicación, descubrimiento de dependencias, análisis de modos de falla impulsado por inteligencia artificial (IA), políticas de resiliencia modulares y reportes a nivel organizacional.
Una de las ideas clave es pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo y consciente del negocio. El nuevo modelo de aplicación permite mapear los caminos críticos de los usuarios finales a los resultados del negocio, mientras que las políticas de resiliencia se pueden componer a partir de objetivos de nivel de servicio, recuperación ante desastres multi-AZ o multi-región, y necesidades de recuperación de datos.
🔗 Para obtener más información, visita el artículo completo en el blog de AWS.
⚡ AWS actualiza su comportamiento de reintentos para SDKs y herramientas
AWS ha anunciado un cambio en el comportamiento predeterminado de reintentos en sus SDKs, CLI y herramientas de PowerShell, buscando hacer los reintentos más rápidos y consistentes. Esta actualización busca resolver un problema histórico donde los reintentos diferían según el SDK, lo que provocaba lentitud en la recuperación de fallos transitorios o reintentos innecesariamente prolongados durante caídas.
El nuevo comportamiento se aplicará tanto a los modos de reintentos estándar como adaptativos, fijando el estándar como el valor predeterminado para aquellos SDKs que anteriormente utilizaban configuraciones obsoletas. A partir de ahora, el primer reintento tras un error transitorio ocurrirá mucho más rápido, con un promedio de alrededor de 25 ms para una respuesta HTTP 503 breve, en comparación con cientos de milisegundos o más.
Puedes optar por este nuevo comportamiento configurando AWS_NEW_RETRIES_2026=true y probarlo en un entorno no productivo antes de implementarlo, ya que se convertirá en el predeterminado en noviembre de 2026. Si prefieres no hacer nada, el nuevo comportamiento de reintentos se aplicará automáticamente cuando cambie el predeterminado.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS.
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🛡️ AWS Shield Advanced introduce registros de flujo de ataques DDoS → Leer más
🎬 Video de la Semana
En el video de esta semana te cuento qué son las herramientas de los agentes, por qué son lo que convierte un chatbot en algo que realmente hace cosas, y cómo diseñarlas bien (porque agregarlas sin pensar es igual de malo que no tenerlas).
También te muestro tres formas de darle herramientas a tus agentes con Strands: las que vienen built-in, las que creas vos, y los MCP. Y al final, el mismo agente que antes inventaba precios, ahora analiza tu arquitectura real y te dice cómo optimizarla.
📚 Artículos Interesantes
🔄 Implementando el Patrón Saga con Lambda Durable Functions
Este artículo explica cómo se puede implementar el patrón Saga utilizando AWS Lambda Durable Functions para gestionar transacciones distribuidas en sistemas serverless.
Puntos clave:
* Patrón Saga: Es un patrón de transacciones distribuidas que utiliza acciones compensatorias para deshacer trabajos completados cuando un paso posterior falla.
* Funciones Durables de Lambda: Son adecuadas para el patrón Saga porque el ‘checkpointing’ y la reproducción evitan que los pasos ya finalizados se ejecuten nuevamente durante los intentos.
* Modelo de orquestación sencillo: Puede manejar el procesamiento hacia adelante y la reversión, facilitando la construcción de flujos de trabajo serverless resilientes.
🎯 Reflexión: La implementación del patrón Saga a través de Lambda Durable Functions no solo ayuda a gestionar errores, sino que también eleva la eficiencia en el manejo de transacciones distribuidas, haciendo que las aplicaciones serverless sean más robustas.
📖 Leer el artículo completo
🤖 Cómo Evaluar Agentes IA: Tutorial de LLM-as-Judge
Este artículo explica cómo evaluar agentes de IA antes de su producción utilizando dos enfoques complementarios: LLM-as-Judge y evaluación de trayectorias.
Puntos clave:
* LLM-as-Judge es útil para puntuar la calidad subjetiva con rúbricas estructuradas y puntuaciones continuas.
* La evaluación de trayectorias ayuda a inspeccionar cómo el agente alcanza una respuesta, no solo la respuesta final en sí.
* Combinar juicios basados en LLM con verificaciones determinísticas es la estrategia más confiable de evaluación.
🎯 Reflexión: Evaluar agentes de IA utilizando diversos métodos no solo asegura resultados más precisos, sino que también ayuda a identificar y solucionar problemas en el proceso, incrementando la eficiencia y calidad del resultado final.
📖 Leer el artículo completo
🖥️ Llevar Claude Code de Mi Laptop a Computación Compartida
Este artículo describe cómo trasladar Claude Code de un flujo de trabajo local en una laptop a una computación compartida en AWS, permitiendo que todo un equipo lo active para el análisis de incidentes y otros diagnósticos.
Puntos clave:
* La computación compartida supera a las laptops de un solo usuario para diagnósticos AI activados por el equipo durante incidentes.
* CodeBuild + Claude Code + AWS MCP puede formular un flujo de trabajo de diagnóstico ligero sin cabeza con acceso solo lectura al estado de AWS.
* La solución está diseñada como una plantilla práctica, con salidas enviadas a CloudWatch o Slack y un repositorio de GitHub disponible como punto de partida.
🔍 Reflexión: La integración de Claude Code en un entorno compartido no solo optimiza los recursos, sino que también potencia la colaboración en tiempo real, lo que podría transformar la forma en que los equipos abordan los problemas.
📖 Leer el artículo completo
👩‍🍳 Ayudante de Recetas AI para el Día de la Madre
Este artículo narra cómo se creó AskMom Recipes, un asistente de recetas impulsado por IA diseñado para un problema práctico en la cocina: decidir qué cocinar con los ingredientes disponibles, respetando además las preferencias dietéticas.
Puntos clave:
* Solución a problemas cotidianos: El proyecto aborda un caso de uso real: decidir qué cocinar usando solo ingredientes existentes.
* Arquitectura serverless de AWS: La solución utiliza un agente, Lambda, DynamoDB y lógica de enriquecimiento para crear un flujo conversacional intuitivo.
* Experiencia de refinamiento: Los usuarios pueden iterar sobre los resultados pidiendo recetas más saludables o rápidas, lo que enriquece la experiencia.
🎯 Reflexión: Este proyecto demuestra cómo los servicios de AWS pueden fusionarse para ofrecer soluciones prácticas a problemas cotidianos, transformando la manera en que interactuamos con nuestras cocinas.
📖 Leer el artículo completo
📝 Eventos en Español
📅 4 Junio: ¡Lanzamiento Skorify! 📍 AWS UG Manizales 🔗 Más info
📅 4 Junio: Building Agentic AI Solutions with AWS and Kiro 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info
⛰️ 4 Junio: AWS Summit Madrid 📍 General Event 🔗 Más info
📅 5 Junio: De costo a estrategia: FinOps aplicado en AWS 📍 AWS UG Ensenada 🔗 Más info
📅 5 Junio: AWS Esencial 📍 AWS UG Cochabamba 🔗 Más info
📅 6 Junio: 2º Evento W4TT Anfitrionas: Hablemos de tecnología Guatemala 📍 AWS UG Guatemala 🔗 Más info
📅 8 Junio: 🚀 JS CHILE x AWS: EL CROSSOVER DEFINITIVO DE IA CON JS 💻🔥 📍 AWS UG Chile 🔗 Más info
📅 10 Junio: Crea tu DJ con IA 📍 AWS UG Buenos Aires 🔗 Más info
📅 11 Junio: No Public Internet: Cross-Region & Cross-Account AWS PrivateLink 📍 AWS UG Valencia 🔗 Más info
📅 11 Junio: Workshop - Adopt.IA: Crea y Adopta tu Mascota Virtual 📍 AWS UG Girls Uruguay 🔗 Más info
📅 12 Junio: De 0 a Agente: Construye tu Primer Agente de IA con Python y Strands Agents SDK 📍 AWS UG Cordoba 🔗 Más info
📅 17 Junio: Ingeniería de Software: AI Agents + Event-Driven 📍 AWS UG Saltillo 🔗 Más info
📅 25 Junio: Profundizamos en Kiro y en migraciones AWS 📍 AWS UG Zaragoza 🔗 Más info
📅 25 Junio: AWS Bedrock y Agentes: Estado del arte y nuevas fronteras 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info
📅 25 Junio: BaaS 2026 : Beer as a Service! 📍 AWS UG Sevilla 🔗 Más info
📅 29 Junio: AWS Modernízate: Claude Platform on AWS — IA de Clase Mundial en Tu Cuenta AWS 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info
📅 23 Julio: Meetup 23 Julio 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info
📅 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info
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Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!
¡Feliz despliegue!
Marcia.
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