Podcast AWS LATAM

¿Tu organización quiere implementar inteligencia artificial pero no sabe por dónde empezar? En este episodio, Nicolás Bolaños (Sr. Delivery Practice Manager, AWS) conversa con Óscar Rodríguez (Director de Expert Services) y Germán Goncalves (Principal Cloud Architect) conversan sobre la metodología probada que AWS Professional Services utiliza para llevar a las empresas de los datos a soluciones de IA en producción. Si estás liderando una transformación de datos o IA en tu empresa, este episodio es tu hoja de ruta.

En este episodio Rayih Bou y Diego Casas explicarán como utilizar los Kiro Powers con Model Context Protocol (MCP) que están disponibles en la documentación de AWS en la operación de sus aplicaciones en la nube para la optimización de costos e información de precios de los recursos de AWS.

Magali Pinto y Nazly Ramos exploran cómo AWS está construyendo una IA más eficiente y sostenible gracias a su familia de chips propios, desde Graviton hasta Trainium, que logran hasta 5 veces más rendimiento por megavatio de energía. Inspirado en los datos revelados por Andy Jassy en su reciente carta a los accionistas 2025, este episodio muestra cómo la innovación en hardware puede impulsar la inteligencia artificial y cuidar el planeta al mismo tiempo.

En este episodio exploraremos AWS Cloud WAN, un servicio de AWS que te permite crear redes de area amplia, disponibles seguras y con unos pocos clicks. Conecta tus sedes remotas y onprem, regiones de AWS y entornos SDWAN en una red apalancada en global backbone de AWS. Adelanta tus iniciativas de multi-región y Disaster Recovery con Cloud WAN. También, veremos cómo a través de mecanismos de Inteligencia Artificial como el bot AINET puedes gestionar e interactuar con tus recursos de Cloud WAN de forma fácil y directa.

En este episodio Aridai Solis y Francisco Ariza exploran cómo los agentes de inteligencia artificial están transformando la forma en que los equipos de datos trabajan con AWS Analytics. Desde la complejidad de los flujos de trabajo hasta la brecha de conocimiento y la creciente demanda de procesamiento de datos, los equipos de ingeniería de datos enfrentan retos cada vez mayores.