Desplegando.cloud

Viernes, 6 de la tarde. Me llega un mensaje de un miembro de la comunidad: “Marcia, creo que me hackearon, AWS me quiere cobrar miles de dólares y no sé qué hacer”.
Dejé todo y volví corriendo a mi casa. Cuando entré a la llamada con él, ya estaba borrando usuarios, reseteando contraseñas, tirándose de los pelos. En pánico total.
Y lo que hizo en esos primeros veinte minutos es exactamente lo que NO tenés que hacer.
💡 El protocolo que seguimos esa tarde
Lo primero que le dije fue: pará. No sigas borrando nada.
Si de verdad hubiera sido un hackeo, borrar usuarios a lo loco es justo lo que te puede dejar afuera de tu propia cuenta o destruir la evidencia que necesitás para entender qué pasó. Es como encontrar la llave de tu casa movida de lugar y, por las dudas, prender fuego la casa entera.
La regla: primero mirás, después actuás.
Y antes de tocar nada, sacás capturas de pantalla de todo — usuarios, policies, CloudTrail, el cargo en el Billing.
Una vez que borrás o rotás algo, esa foto del momento exacto se pierde para siempre.
Los tres lugares que hay que revisar, en orden
1. AWS Health Dashboard — ahí AWS reporta incidentes conocidos de sus propios servicios. En este caso, ahí apareció el dato que explicó todo.
2. Billing y Cost Explorer — ¿el cargo es un “estimated charge” o ya está facturado de verdad? No es lo mismo.
3. CloudTrail — el historial de cada acción en tu cuenta: quién, desde dónde, cuándo. Buscá usuarios o roles que no reconocés, cambios de policies, accesos desde regiones donde nunca trabajás.
En su CloudTrail no había nada raro. Cero. Volvimos al Health Dashboard y ahí estaba: un bug conocido en el servicio que estima los gastos, que ese mismo día afectó a montones de cuentas al mismo tiempo. No era un hackeo. Era un número mal calculado que AWS le mostró como si fuera real.
Si en tu caso SÍ es un hackeo real
Si CloudTrail te muestra usuarios, roles o accesos que no reconocés, ahí sí hay que moverse rápido, en este orden:
* Cambiar contraseña + agregar MFA a todos los usuarios comprometidos que encontraste (no solo el primero)
* Desactivar las access keys comprometidas — o borrarlas y recrearlas
* Invalidar las sesiones de STS activas
* Revisar Cost Explorer buscando cargos inesperados en servicios y regiones que ni mirás normalmente
* Contactar a soporte de AWS
🛡️ Cómo evitar vivir esto
Todo esto se vive muy distinto si ya tenés resueltas algunas cosas de antes:
✅ AWS Budgets con alertas de costo — la misma alarma que le avisó a tiempo a mi amigo, en vez de enterarse con la factura ya cerrada
✅ MFA en TODOS los usuarios, sin excepciones, empezando por el root
✅ Mínimo privilegio en cada usuario y rol
✅ CloudTrail activo
Ninguna te toma más de 15 minutos configurar. Y son la diferencia entre un diagnóstico claro en 5 minutos o borrar usuarios en pánico un viernes a la tarde.
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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 hubieron un montón de lanzamientos interesantes, pero el que más me llamó la atención es Kiro Crew. Ahora lo estoy probando y viendo cómo me puede ayudar a resolver problemas más rápido y de manera más eficiente que el setup que tenía antes. ¡Ya les contaré cómo lo llevo!
✏️ ¡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
🚀 Kiro Crew: Tu compañero de desarrollo persistente y open-source
Kiro Crew se presenta como un espacio de trabajo de desarrollo persistente y open-source, diseñado para manejar tareas de ingeniería que requieren coordinación y seguimiento constantes. Este proyecto originado internamente en Amazon, busca facilitar el inicio y la continuidad de las tareas sin la necesidad de supervisión constante.
Construido para flujos de trabajo de ingeniería del mundo real, Kiro Crew permite la delegación entre herramientas y habilita el procesamiento de tareas en segundo plano. Este sistema se integra con plataformas populares como Slack, Telegram y WeCom, y es compatible con los principales sistemas operativos, lo que lo hace accesible para todos los desarrolladores.
🔗 Para más información, visita el blog de Kiro Crew
💻 Instalar y actualizar la AWS CLI ahora es más fácil con comandos de una sola línea
Finalmente actualizaron la instalación AWS CLI v2 para hacerlo con una sola línea, eliminando la necesidad de pasos manuales de descarga e instalación. Para los usuarios de macOS y Linux, se puede ejecutar un comando de curl que descarga y ejecuta el instalador oficial, mientras que los usuarios de Windows pueden utilizar un comando de PowerShell para iniciar el proceso de instalación.
Además, se introduce un nuevo flujo de actualización integrado para la AWS CLI v2.36.0 y versiones posteriores. A partir de ahora, los usuarios pueden ejecutar el comando aws update para actualizarse a la última versión, el cual detecta automáticamente la ruta de instalación existente, permitiendo actualizar la configuración actual sin requerir una reinstalación manual.
🔗 Para más información, visita el blog sobre la instalación y actualización de AWS CLI.
⚡ Amazon DynamoDB ahora soporta búsqueda de vectores en tiempo real a escala
Amazon DynamoDB ha lanzado la búsqueda de vectores nativa, ahora disponible de forma general. Esta característica permite almacenar vectores junto con datos operativos, facilitando búsquedas de similitud sin necesidad de bases de datos externas.
Esta capacidad es crucial porque integra la búsqueda de vectores en una base de datos completamente gestionada y serverless, simplificando la arquitectura al permitir que los desarrolladores gestionen datos operativos y vectores en un solo sistema.
🔗 Para más información, visita el blog de Amazon DynamoDB
🤖 Amazon Bedrock AgentCore presenta instancias de runtime para agentes de IA
Las instancias de runtime en Amazon Bedrock AgentCore, están diseñada para los agentes de inteligencia artificial que requieren infraestructura persistente y gestionada, y va más allá de los límites del modelo serverless tradicional.
Las instancias de runtime permitirán que múltiples agentes colaboren en un mismo host, manteniendo un estado de sesión compartido y ejecutándose por períodos prolongados de hasta 14 días por sesión. Estas instancias se ejecutan sobre una infraestructura EC2 gestionada por AWS dentro de la cuenta del cliente, lo que ofrece beneficios de selección de hardware y precios de EC2, mientras AWS se ocupa de las operaciones de infraestructura como aprovisionamiento, parcheo, escalado y desmantelamiento.
Entre las características destacadas se incluyen el soporte para aceleración GPU, la capacidad de detener/iniciar sesiones para reducir costos de inactividad, y despliegues en contenedores para equipos que deseen operar de manera independiente. Además, estas instancias se complementan con los microVMs de AgentCore, permitiendo a los equipos elegir el mejor modelo de computación según las necesidades de carga de trabajo.
🔗 Para más información, visita el blog de Amazon sobre instancias de runtime.
🚀 AWS presenta Dogwood: verificación en tiempo de ejecución para agentes de IA
AWS ha lanzado Dogwood, un lenguaje de gobernanza de código abierto para agentes de IA que se centra en la verificación en tiempo de ejecución en lugar de la evaluación posterior. La idea principal es que las políticas pueden revisar los eventos recientes de un agente, permitiendo que las decisiones se basen en lo que el agente ha realizado anteriormente en la sesión.
Dogwood está diseñado para extender y reutilizar políticas existentes de Cedar; cualquier política válida en Cedar también lo es en Dogwood, lo que facilita su adopción sin necesidad de reescribir o migrar conjuntos de políticas actuales. Además, se destaca que Dogwood añade condiciones temporales, permitiendo reglas que razonan sobre la secuencia y la historia reciente, como la imposición de restricciones de seguridad a lo largo de una cadena de acciones.
Esta liberación posiciona a Dogwood como una forma práctica de mejorar la gobernanza de los agentes mientras se mantiene el sistema abierto y composable. Dogwood es de código abierto bajo la licencia Apache 2.0.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Dogwood.
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🎬 Video de la Semana
Esta semana te traigo un video sobre algo que probablemente ya usás sin saber su nombre: el agent harness. Si trabajás con Claude Code, Cursor o Kiro, ya lo estás usando. Un modelo de lenguaje solo no hace nada — es el harness el que lo convierte en un agente de verdad: orquesta el loop, ejecuta las herramientas y arma el contexto en cada vuelta. Te explico qué es, cómo se ve en un stack real de AWS con Bedrock y Strands, y las 3 capas de 2026 (prompt, context y harness engineering). Es la pieza que separa un agente que funciona divino de uno impredecible.
📚 Artículos Interesantes
📜 Los 10 Mandamientos para Trabajar en Producción
Este artículo presenta un conjunto práctico de hábitos de seguridad en producción para ingenieros que trabajan con AWS y otros sistemas en producción. El mensaje central es que los cambios en producción deben ser tratados como operaciones de alto riesgo.
Puntos clave:
* Siempre ten un plan de reversión antes de hacer cambios en producción.
* Promueve los cambios gradualmente de desarrollo a staging y luego a producción.
* Usa disciplina operativa estricta: revisiones de PR, control de versiones, evita atajos manuales en la consola y código generado por IA no verificado.
🎯 Reflexión: Las prácticas disciplinadas en producción no solo mitigan riesgos, sino que también fomentan un entorno de aprendizaje constante para los equipos, permitiéndoles mejorar con cada incidente.
📖 Leer el artículo completo
🤖 Cómo Uso Kiro: Un Compañero, No un Piloto Automático
En este artículo, el autor comparte su experiencia utilizando Kiro como un asistente de IA colaborativo en lugar de un agente completamente autónomo. Kiro actúa como un compañero de trabajo, ayudando en la ejecución y organización de tareas, mientras que el humano establece la dirección y toma decisiones finales.
Puntos clave:
* La colaboración humano-IA es clave: Kiro es más útil cuando el usuario dirige el trabajo en lugar de dejarlo ejecutar sin supervisión.
* Las especificaciones mejoran la claridad: Convertir planes en documentos estructurados ayuda a validar decisiones y mantener un registro.
* La automatización debe ser reutilizable: Los prompts y habilidades convierten las tareas repetitivas de AWS y desarrollo en flujos de trabajo repetibles.
🎯 Reflexión: Utilizar Kiro como un compañero de trabajo permite a los desarrolladores aprovechar su potencial sin perder el enfoque en la toma de decisiones humanas. La integración de la IA en los flujos de trabajo de desarrollo puede mejorar significativamente la productividad.
📖 Leer el artículo completo
🤖 Ejecuta Agentes de IA en Producción en n8n con Amazon Bedrock AgentCore
AWS ha lanzado un nuevo nodo comunitario de código abierto para n8n que se integra con Amazon Bedrock AgentCore, facilitando la construcción y ejecución de agentes de IA directamente en el editor visual de flujos de trabajo de n8n. Este artículo detalla el proceso de configuración y cómo maximizar la utilidad del AgentCore.
Puntos clave:
* n8n + AgentCore permite la creación de agentes de IA en producción de bajo código directamente en la automatización de flujos de trabajo.
* AgentCore gestiona aspectos complejos de los agentes de producción, como orquestación, memoria, almacenamiento, identidad y observabilidad.
* La configuración es sencilla: instala el nodo comunitario, configura las credenciales de AWS, elige un proveedor de modelo y opcionalmente despliega en un VPC para una red privada.
🎯 Reflexión: La integración de n8n con Amazon Bedrock AgentCore representa un avance significativo para equipos que buscan implementar agentes de IA en producción sin complicaciones, optimizando recursos y esfuerzos en el desarrollo.
📖 Leer el artículo completo
🤖 Humano Seguros Reduce su Emisión de Pólizas de 8 Días a 3 Minutos Usando IA en AWS
Humano Seguros ha revolucionado su proceso de emisión de pólizas al implementar un flujo de trabajo basado en IA en AWS, que ha reducido dramáticamente el tiempo de respuesta de hasta 8 días hábiles a solo unos minutos. Esta nueva plataforma busca simplificar el proceso para los intermediarios de seguros, que ahora pueden subir documentos a una oficina virtual, donde la IA valida la información automáticamente y emite la póliza digitalmente al instante.
Puntos Clave:
* Mejora Masiva en la Velocidad: La emisión de pólizas se redujo de hasta 8 días a minutos.
* Alta Automatización con Respaldo Humano: Más del 50% de los casos se resuelven automáticamente, mientras que los casos complejos son derivados a analistas humanos.
* Mejor Escalabilidad y Menos Trabajo Manual: El nuevo proceso reduce el esfuerzo operativo y mejora la experiencia del intermediario a través de un flujo digital más sencillo.
🎯 Reflexión: La implementación de IA en Humano Seguros no solo brinda una mejora en la eficiencia, sino que también representa un cambio hacia operaciones más veloces y centradas en el cliente, donde la tecnología potencia la capacidad humana en lugar de reemplazarla.
📖 Leer el artículo completo
📝 Eventos en Español
📅 10 Agosto: AWS Modernizate: Productividad Inteligente con Amazon Quick 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info
📅 12 Agosto: Ctrl+Delegar: El que no Opera, Duerme 📍 AI AWS UG Colombia 🔗 Más info
📅 13 Agosto: De Cero a Cloud: Path & Certificaciones + BigCheese AWS Premier Partner 📍 AWS UG Girls UY 🔗 Más info
📅 19 Agosto: Builders Night: Agentes Seguros Desarrollo Inteligente 📍 AWS UG San Jose Costa Rica 🔗 Más info
⭐ 29 Agosto: AWS Community Day Bolivia 2026 🇧🇴 | AWS UG Cochabamba 📍 🔗 Más info
📅 1 Septiembre: AWS Modernizate: Automatización Inteligente con DevOps Agent 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info
⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info
📅 24 Setiembre: Frontier Agents y Ciberseguridad cognitiva para la IA 📍 AWS UG Zaragoza 🔗 Más info
⭐ 10 Octubre: AWS Community Day Guatemala 2026 | AWS UG Guatemala 📍 🔗 Más info
⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 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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Todos te hablan de agentes. Pocos construyeron alguno de verdad.
Hoy lo hacemos juntos: un agente funcional de punta a punta, en menos 10 minutos, con Python y Strands sobre AWS. No un chatbot — un agente que toma decisiones, usa herramientas y ejecuta acciones.
💡 De un wrapper de LLM a un agente de verdad
Tres líneas de código contra un modelo es un chatbot. Un wrapper. No hace nada por sí solo.
Un agente aparece cuando le sumás herramientas que puede ejecutar, un rol claro en el system prompt, y un loop donde el modelo decide qué hacer, lo hace, ve el resultado y sigue hasta resolver la tarea.
En el video construimos un chef assistant: le decís qué tenés en la heladera y te dice qué cocinar según la hora y para cuántos comensales. Suena tonto, pero adentro está todo lo que hace a un agente ser agente.
Lo que armamos, pieza por pieza
1. Herramientas built-in — current_time para saber la hora, calculator para ajustar cantidades. El modelo decide cuándo usarlas, vos no las llamás a mano.
2. Una herramienta propia (mi_heladera) — una función Python decorada con @tool que agrega, quita y lista ingredientes. El truco está en el docstring: le explicás al modelo cuándo usarla y qué espera recibir. Ese texto es la interfaz entre el modelo y tu código.
3. El system prompt como rol — no es “sos útil”. Es “sos un chef profesional, así trabajás, estas son tus herramientas y cuándo usarlas, y estas son tus reglas”. Cuanto más claro el rol, mejor elige.
4. El loop interactivo — un while que mantiene la conversación viva y le pasa el contexto al agente en cada vuelta. Ahí es donde el agente razona, ejecuta y recuerda lo que ya pasó.
El momento en que se nota que es un agente
Le tiro ingredientes random a la heladera. El agente guarda eso con mi_heladera, consulta la hora con current_time, ve que es mediodía y sugiere almuerzos concretos. Le digo “sandwich para dos” y calcula las cantidades. Le pregunto qué queda en la heladera después y vuelve a la herramienta a chequear el estado real.
Nadie programó ese orden. El modelo decidió qué herramienta usar y cuándo. Eso es un agente: rol definido, herramientas reales, decisiones autónomas y memoria de la conversación.
Y esto corre local. Llevarlo a la nube, sumarle un MCP para buscar recetas de verdad, o desplegarlo en AWS — es el siguiente paso.
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💬 Tu turno
¿Ya construiste un agente o todavía estás en la etapa de “un prompt largo con un modelo potente”?
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Werner Vogels dio su última keynote en re:Invent después de 14 años. Y en vez de anunciar servicios nuevos, como hace siempre, nos dejó una reflexión: el desarrollador que va a sobrevivir a la revolución de la IA es el “desarrollador renacentista” — el Leonardo da Vinci de esta época. Estas son las 5 cualidades que dice que hay que tener, para que te preguntes si sos uno de ellos.
💡 Las 5 cualidades del desarrollador renacentista
1. Curiosidad (con experimentación)
No alcanza con que te guste aprender — hay que disfrutar desarmar las cosas para ver cómo funcionan. Construir algo sin saber si va a andar, y aprender en el camino. Werner también habla de aprender en comunidad: con mentores que te desbloquean y con gente en el mismo momento del camino que vos.
2. Pensar en sistemas
No es aprender Lambda, DynamoDB y API Gateway por separado — es entender cómo se encadenan, qué pasa si uno falla, cómo reaccionan los demás. Werner distingue dos tipos de loops: los de refuerzo (que amplifican cambios) y los de balance (que los compensan). Pensar en sistema es entender cómo tus cambios se propagan por todo eso.
3. Comunicación
Hoy más que nunca, porque con IA generativa y vibe coding, el lenguaje natural es la herramienta de trabajo. Poder explicar por qué elegiste una decisión técnica sobre otra — y hacerlo en un nivel que entienda alguien no técnico — es lo que muchas veces hace la diferencia entre que te elijan a vos o a otra persona.
4. Ownership
Si la IA escribe el código, pero vos lo desplegás sin entenderlo del todo, la responsabilidad sigue siendo tuya. You build it, you own it. La IA es una herramienta, no una persona — y las code reviews se volvieron más importantes que nunca, porque ahora ahí es donde reconstruís el entendimiento que antes ibas armando mientras escribías el código.
5. Ser polímata
Developer en forma de “I” (mucha profundidad, cero amplitud) vs. developer en forma de “T” (amplitud + una especialización profunda). Hoy la IA te da profundidad instantánea en áreas que no dominás — pero necesita que vos le des el contexto y la perspectiva del problema. Un ingeniero de datos que entiende de frontend toma mejores decisiones que uno que no.
No hace falta sacarte un 5 sobre 5 en las cinco — nadie es Leonardo da Vinci. La clave, dice Werner, es evolucionar: la IA no te va a reemplazar a menos que dejes de moverte hacia donde hay que ir.
🚀 ¿Por dónde seguir evolucionando?
Si esto te hizo pensar en qué dirección tomar en tu carrera en la nube, tengo un mini-curso gratuito para ayudarte a elegir el camino y construir el perfil que te haga falta.
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💬 Tu turno
De las 5 cualidades, ¿cuál sentís que tenés más desarrollada? ¿Y cuál te cuesta más?
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Esta semana les traigo como siempre un montón de noticias destacadas, pero me gustaría resaltar el video que publiqué, ya que puede ayudar a mucha gente que está empezando a construir agentes en AWS. Lo puedes encontrar en la sección de video de la semana.
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📰 Noticias Relevantes
🚀 AWS lanza aws-bench: un referente de código abierto para medir agentes de IA en AWS
AWS ha dado a conocer una vista previa de aws-bench, un referente de código abierto diseñado para medir la precisión y eficiencia con que los agentes de IA completan tareas reales en AWS. Este nuevo recurso busca ofrecer a los proveedores de modelos e investigadores de IA una manera objetiva y reproducible de evaluar el rendimiento de los agentes en las tareas de infraestructura de AWS.
Este referente se basa en un análisis del uso real de AWS e incluye casos de prueba para la investigación, resolución de problemas y creación de infraestructura. Cada caso de prueba combina un prompt en lenguaje natural con un estado de recurso en la nube definido y una respuesta verdadera, lo que permite puntuar a los agentes o modelos de manera consistente y verificable.
AWS afirma que aws-bench puede ayudar a mejorar el rendimiento de los modelos base en tareas de AWS, fortalecer los arneses de agentes y rastrear el progreso a lo largo del tiempo. La entrega también incluye una herramienta CLI para configurar entornos de prueba, ejecutar evaluaciones, puntuar resultados y restablecer el estado de los recursos. El proyecto está disponible en GitHub con instrucciones de instalación en el README.
🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS
📧 Amazon SES lanza nuevos planes de precios para simplificar la gestión de correos
AWS ha anunciado la introducción de un nuevo modelo de planes de precios para Amazon Simple Email Service (SES), que agrupa características de entrega y gestión de correos en paquetes progresivamente más completos. Los tres planes, Essentials, Pro y Enterprise, están diseñados para ofrecer más capacidades a un precio reducido en comparación con la compra por separado.
El plan Essentials incluye insights sobre entrega; el Pro agrega IPs dedicadas gestionadas, validación de correos y visibilidad global de colocación de correos en bandeja de entrada; y el Enterprise introduce resiliencia en múltiples regiones, aislamiento de reputación a nivel de carga de trabajo, y una evaluación anual de entregabilidad.
🔗 Para más detalles, visita la página oficial de Amazon SES.
📊 Amazon CloudWatch lanza ‘Coding Agent Insights’ para medir el uso de herramientas de codificación AI
Amazon CloudWatch ha presentado ‘Coding Agent Insights’, una nueva funcionalidad que permite a los líderes de ingeniería entender cómo se utilizan las herramientas de codificación AI y el valor que aportan. Esta capacidad se integra con el gateway de aplicaciones Claude para AWS, recopilando telemetría de Claude Code sin necesidad de instrumentación adicional. Además, ofrece soporte para OpenAI Codex y GitHub Copilot.
Al combinar las métricas de OpenTelemetry emitidas por los agentes de codificación con los datos operativos existentes de CloudWatch, los equipos pueden vincular la actividad de codificación AI con resultados de ingeniería como el rendimiento de los commits y la eficiencia de costo por producción.
Esta funcionalidad permite a los líderes evaluar dónde expandir el acceso a los agentes de codificación en función de su impacto en la velocidad de entrega y gestionar de manera efectiva los presupuestos de tokens a través de los departamentos.
🔗 Para más información, visita el anuncio de Amazon CloudWatch.
📈 Amazon Kinesis Data Streams ahora permite reducir la capacidad de ingestión.
Amazon Kinesis Data Streams ha presentado una actualización que permite a los usuarios reducir la capacidad de ingestión ajustando el valor de throughput en modo On-demand. Esta nueva característica permite al stream ajustarse a la capacidad solicitada o a la demanda máxima registrada en la última hora, lo que permite reducir la capacidad excesiva y proteger el tráfico actual de posibles restricciones.
Este avance otorga a los equipos un mayor control sobre el throughput de escritura en ambas direcciones. Anteriormente, el throughput se utilizaba para escalas proactivas en picos de tráfico, pero ahora también se puede reducir cuando la demanda baja, mejorando la eficiencia de costos y el rendimiento.
🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS.
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📝 AWS Lambda ahora publica logs para proveedores de capacidad de instancias gestionadas por Lambda → Leer más
🔔 AWS Secrets Manager ahora publica notificaciones de actualización de secretos a Amazon EventBridge → Leer más
🔍 Amazon Bedrock AgentCore ahora ofrece observabilidad unificada con trazas y logs en un solo grupo de logs → Leer más
📦 Anotaciones de Amazon S3: añade contexto rico y consultable directamente a tus objetos → Leer más
🎬 Video de la Semana
Si estás construyendo agentes en AWS y no sabés bien qué pieza va dónde, esta semana te dejo el mapa. Spoiler: no arranca por el modelo. Arranca por tres capas que casi nadie menciona y que son las que te salvan cuando algo sale mal en producción.
📚 Artículos Interesantes
🤖 Evaluando Agentes de IA: Un Plan de Producción con Strands y AgentCore
Este artículo explica cómo evaluar agentes de IA de una forma lista para producción utilizando una estrategia combinada: evaluaciones de Strands para pruebas a nivel de construcción y evaluaciones de Amazon Bedrock AgentCore para el monitoreo continuo en producción. Presenta un marco de evaluación de tres capas que considera el uso de herramientas, el razonamiento y la calidad de salida.
Puntos clave:
* Uso de dos capas de evaluación: pruebas previas al despliegue más monitoreo en producción.
* Medir más que la salida: evaluar el uso de herramientas, el razonamiento y la calidad de respuesta en conjunto.
* Desplegar gradualmente con puertas de calidad: validar en etapa, modo sombra, pruebas A/B, y luego realizar el despliegue completo solo si los métricas se mantienen por encima del umbral.
🎯 Reflexión: La evaluación de los agentes de IA no es solo un paso; es un proceso continuo que requiere adaptación y refinamiento constante. Implementar evaluaciones adecuadas asegura no solo la calidad, sino también la confianza en el rendimiento de los agentes en un entorno de producción.
📖 Leer el artículo completo
🚀 Mejores Prácticas para Aplicar Amazon Bedrock Guardrails en Flujos de Generación de Código
Este artículo se centra en cómo utilizar Amazon Bedrock Guardrails de manera más eficiente en flujos de generación de código.
🔑 Puntos clave:
* Utiliza la API ApplyGuardrail para pasar de escaneos constantes a validaciones selectivas en puntos estratégicos.
* Aumenta el intervalo de streaming a 1,000 caracteres y agrupa evaluaciones para reducir las llamadas a guardrails y costos.
* Aplica escaneos basados en riesgo: inspecciona completamente códigos sensibles como IAM o lógica de credenciales, y evita volver a comprobar contenido inalterado o de bajo riesgo.
🎯 Reflexión: Aplicar los Guardrails de manera selectiva, alineados con el riesgo del flujo de trabajo, puede mejorar la eficiencia sin comprometer la seguridad. Esta estrategia permite a los desarrolladores enfocarse en las partes más críticas del código.
📖 Leer el artículo completo
⚠️ La Importancia de los Mensajes de Error en la Era de la IA
AWS destaca que los mensajes de error son cada vez más cruciales a medida que se proliferan los agentes de IA y los flujos de trabajo asistidos por IA. Un mensaje confuso o genérico no solo puede dificultar la usabilidad humana, sino también bloquear sistemas automatizados de recuperación y diagnóstico.
Puntos clave:
* Descriptivos y Específicos: Los errores deben explicar qué sucedió, no solo que algo falló.
* Soluciones o Sugerencias: Ofrecer pistas para que usuarios y agentes de IA sepan cómo recuperarse.
* Parte de la Experiencia del Usuario: Los mensajes de error construyen confianza y mejoran el proceso de resolución de problemas.
🎯 Reflexión: La calidad de los mensajes de error puede marcar la diferencia en la experiencia del usuario, tanto para humanos como para sistemas automatizados. Invertir en mensajes claros y útiles no solo reduce la frustración, sino que también facilita la recuperación.
📖 Leer el artículo completo
🤖 Construyendo un Asistente AI Serverless en Pelago: De la Idea a la Realidad en Dos Semanas
Pelago, una empresa de salud digital centrada en el apoyo a personas con trastornos por consumo de sustancias, desarrolló un asistente AI serverless, basado en eventos, en AWS en solo dos semanas. Este asistente ayuda a los equipos de atención a generar sugerencias contextualizadas durante las conversaciones con los pacientes.
Puntos clave:
* Diseño Serverless + Basado en Eventos: Permite a los equipos añadir características de AI rápidamente sin acoplarse a los flujos de trabajo existentes.
* Generación de AI Asíncrona: Mejora la experiencia del usuario al realizar trabajos pesados de AI en segundo plano, sirviendo resultados en menos de 100 ms.
* Servicios AWS Gestionados: Pueden respaldar casos de uso en salud regulada, aliviando la carga operativa mientras ayudan a cumplir con los requisitos de seguridad y cumplimiento.
🎯 Reflexión: La capacidad de Pelago para construir un asistente AI en tan poco tiempo demuestra la eficacia y la versatilidad de las soluciones serverless en el ámbito de la salud, facilitando interacciones más efectivas y cumpliendo con las regulaciones necesarias.
📖 Leer el artículo completo
📝 Eventos en Español
📅 28 Julio: From Zero to Kiro | AWS UG Manizales 📍 🔗 Más info
📅 28 Julio: IA, Fundamentos y Workshop de Kiro 🚀 [Evento presencial] 📍 AWS UG Women Buenos Aires 🔗 Más info
📅 29 Julio: [De Cero a Cloud] Terraform: de la consola al código 📍 AWS UG Girls UY 🔗 Más info
📅 29 Julio: PreSummit: Road to AWS Summit Bogotá 2026 📍 AWS UG Women Colombia 🔗 Más info
📅 29 Junio: AWS Modernízate: Claude Platform on AWS — IA de Clase Mundial en Tu Cuenta AWS 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info
📅 30 Julio: AWS Summit Bogota 📍 🔗 Más info
📅 30 Julio: Construye tu primer agente AI con herramientas OpenSource 📍 AWS UG Mixli 🔗 Más info
📅 31 Julio: DevDays Buenos Aires — Go Agentic with Serverless | AWS UG Buenos Aires 📍 🔗 Más info
📅 1 Agosto: Workshop: Agentes en la nube & DevOps con AWS | AWS Girls Bolivia 📍 🔗 Más info
📅 1 Agosto: DevDays Buenos Aires — Workshop y Hackathon | AWS UG Buenos Aires 📍 🔗 Más info
📅 2 Agosto: AWS Inspector: Detección y mitigación de vulnerabilidades | AWS SBG Universidad Catolica de Salta 📍 🔗 Más info
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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.
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