- AWS impulsa la IA agéntica con nuevos agentes autónomos y capacidades avanzadas en Amazon Bedrock AgentCore.
- Kiro Autonomous Agent, AWS Security Agent y AWS DevOps Agent actúan como miembros virtuales del equipo de desarrollo, seguridad y operaciones.
- AgentCore incorpora políticas en lenguaje natural, memoria contextual y evaluaciones automáticas para controlar y mejorar el rendimiento de agentes corporativos.
- La nueva infraestructura con chips Trainium3 y futuros Trainium4 busca escalar el despliegue de agentes autónomos reduciendo costes y consumo energético.
Amazon Web Services ha movido ficha para consolidarse como referente en agentes autónomos sobre su nube, combinando nuevos servicios de software con hardware propio pensado para escalar la inteligencia artificial corporativa. En el marco de re:Invent 2025, la compañía ha presentado una batería de anuncios que persigue que cualquier organización pueda desplegar miles o incluso millones de agentes capaces de operar de forma continua sobre AWS.
Este giro estratégico deja en segundo plano la mera conversación sobre modelos generativos y la traslada hacia una IA agéntica centrada en la acción: sistemas que planifican, deciden y ejecutan tareas complejas con supervisión mínima. Para empresas en España y Europa, donde pesan la regulación y la protección de datos, la propuesta de AWS se apoya en controles finos de seguridad, gobernanza y eficiencia energética, aspectos clave para poder adoptar estos agentes a gran escala.
Una nueva generación de agentes autónomos en AWS
En la conferencia celebrada en Las Vegas, AWS definió la Agentic AI como el siguiente gran paso de la industria: agentes de IA capaces de razonar dinámicamente, operar durante horas o días y coordinar tareas complejas sin necesidad de reprogramación constante. La tesis de la compañía es que, en el futuro, cada empresa tendrá miles de millones de agentes internos cubriendo casi cualquier función imaginable.
Estos sistemas se diferencian de los asistentes tradicionales porque no solo generan texto o código, sino que también planifican flujos de trabajo, orquestan herramientas externas y toman decisiones en entornos cambiantes. Para muchas organizaciones europeas, este enfoque abre la puerta a automatizar desde procesos de atención al cliente hasta tareas de back office, siempre que se mantenga un control estricto sobre riesgos, cumplimiento y privacidad.
Según AWS, el mercado de Agentic AI podría dispararse en la próxima década, con previsiones que ya sitúan su valor en cientos de miles de millones de dólares. La compañía insiste en que su objetivo es “democratizar” el acceso a estos agentes, permitiendo que pymes y grandes corporaciones puedan utilizarlos sin necesidad de construir infraestructuras propias de alto coste.
Este planteamiento resulta especialmente relevante para sectores regulados europeos, como banca, seguros, salud o administración pública, donde la automatización requiere trazabilidad, políticas claras y supervisión humana que puedan auditarse ante reguladores.
Amazon Bedrock AgentCore: el centro neurálgico de los agentes corporativos
La pieza clave del enfoque de AWS es Amazon Bedrock AgentCore, su plataforma para diseñar, desplegar y gobernar agentes de IA en entornos empresariales. AgentCore se concibe como una capa intermedia que conecta modelos, datos corporativos y herramientas de negocio con mecanismos de control y seguridad diseñados para producción.
Uno de los avances principales es Policy, disponible en versión preliminar, que permite a los equipos definir límites de actuación usando lenguaje natural. En lugar de escribir complejas reglas técnicas, un responsable puede indicar, por ejemplo, que un agente no apruebe devoluciones superiores a cierta cantidad sin revisión humana, o que no acceda a determinados repositorios de datos sensibles.
Estas políticas se integran con AgentCore Gateway para bloquear automáticamente acciones que violen las directrices, actuando como una capa de seguridad que evita operaciones no autorizadas con sistemas como Salesforce, Slack u otras aplicaciones críticas. Para empresas europeas con obligaciones bajo el RGPD o la futura regulación de IA de la UE, este tipo de control granular y auditable es una pieza importante para mitigar riesgos legales.
Otra novedad destacada es AgentCore Memory, que dota a los agentes de una memoria contextual episódica. Esta función permite que los sistemas recuerden información relevante de cada usuario o caso de uso —como preferencias de viaje, contexto de proyectos o incidencias pasadas— para tomar mejores decisiones en el futuro, sin tener que reconfigurarse en cada interacción.
En paralelo, AgentCore Evaluations introduce 13 evaluadores preconfigurados que miden dimensiones como seguridad, corrección, uso adecuado de herramientas o calidad de las respuestas. Gracias a esta monitorización continua, los equipos pueden detectar caídas de rendimiento o posibles desviaciones de comportamiento y ajustar los agentes sin tener que crear sus propios sistemas de evaluación desde cero.
Frontier agents: Kiro, Security Agent y DevOps Agent como nuevos compañeros de equipo
Sobre la base de AgentCore, AWS ha lanzado una nueva clase de agentes denominada frontier agents, diseñados para funcionar como miembros virtuales de los equipos de desarrollo, seguridad y operaciones. La idea es que dejen de ser herramientas puntuales para convertirse en componentes permanentes del ciclo de vida del software.
El primero de ellos es Kiro Autonomous Agent, orientado al desarrollo de software. A diferencia de asistentes de código más básicos, Kiro adopta un enfoque de “spec-driven development”: antes de escribir código, el agente genera requisitos, documentación técnica y planes de trabajo detallados, reduciendo la improvisación y los errores de diseño.
Kiro puede generar, actualizar y mantener bases de código completas, incluyendo documentación y pruebas unitarias, manteniendo un contexto persistente entre sesiones y aprendiendo de los pull requests y del feedback de los desarrolladores. Esto le permite abordar desde la clasificación de bugs hasta cambios que afectan a varios repositorios, siempre presentando sus propuestas como ediciones o pull requests que el equipo puede revisar.
Para startups tecnológicas y empresas europeas en fase de crecimiento, este tipo de agente promete acortar ciclos de entrega y liberar a los desarrolladores de tareas repetitivas, aunque la adopción requerirá revisar procesos internos, riesgos de dependencia tecnológica y políticas sobre código generado por IA.
El segundo miembro de la familia es AWS Security Agent, concebido como un ingeniero de seguridad virtual. Este agente revisa documentos de arquitectura, analiza pull requests y evalúa aplicaciones frente a los estándares internos de seguridad y vulnerabilidades conocidas, ayudando a priorizar los riesgos que realmente afectan al negocio en lugar de generar listas interminables de avisos genéricos.
AWS Security Agent también transforma las pruebas de penetración en un servicio bajo demanda, que puede ejecutarse con mayor frecuencia y a menor coste que las pruebas manuales tradicionales. Los hallazgos incluyen propuestas de código de remediación, lo que facilita corregir rápidamente los problemas detectados, algo especialmente crítico en entornos regulados como banca o fintech europeas.
El tercer pilar es AWS DevOps Agent, enfocado en la excelencia operativa. Este agente está “de guardia” cuando se producen incidencias, utilizando datos de herramientas como Amazon CloudWatch, Dynatrace, Datadog, New Relic o Splunk, junto con runbooks y repositorios de código, para localizar con precisión la causa raíz de los problemas.
Además de reaccionar ante incidentes, AWS DevOps Agent analiza patrones históricos de fallos y ofrece recomendaciones para mejorar observabilidad, optimizar infraestructura, reforzar pipelines de despliegue y aumentar la resiliencia de las aplicaciones. Dentro de Amazon, este enfoque ya ha gestionado miles de escalados internos, con una tasa de identificación de causa raíz que, según la compañía, supera el 80 %.
Infraestructura Trainium3 y el camino hacia Trainium4 para impulsar agentes autónomos
La apuesta de AWS por agentes autónomos se apoya también en una renovación profunda de su infraestructura. La compañía ha presentado el chip Trainium3 y los servidores Trainium3 UltraServers, diseñados específicamente para entrenar y ejecutar modelos de IA de gran tamaño con un consumo energético menor.
Trainium3 está fabricado con tecnología de 3 nanómetros y se integra en servidores capaces de agrupar hasta 144 chips en una sola unidad. Según AWS, estos UltraServers ofrecen más de cuatro veces la velocidad y cuatro veces la memoria frente a la generación anterior, así como una eficiencia energética un 40 % superior, un factor clave para contener el gasto eléctrico en centros de datos.
La arquitectura permite conectar miles de UltraServers en red para alcanzar configuraciones con hasta un millón de chips Trainium3 trabajando en conjunto. Esta capacidad está pensada para organizaciones que necesiten entrenar modelos de frontera y desplegar agentes de alto volumen, algo que podría resultar especialmente útil para grandes proveedores europeos de servicios digitales, banca o telecomunicaciones.
Entre los primeros clientes que ya han probado Trainium3 se encuentran Anthropic, LLM Karakuri, SplashMusic o Decart, que han buscado reducir costes de inferencia y acelerar los tiempos de entrenamiento. Aunque estos casos se concentran principalmente en Estados Unidos, la estrategia de AWS pasa por llevar estas capacidades también a clientes globales, incluidos los europeos.
A más largo plazo, AWS ha confirmado que Trainium4 ya está en desarrollo. Esta futura generación promete mejoras sustanciales en rendimiento de cómputo —con crecimientos multiplicados en FP4 y FP8— y mayor ancho de banda de memoria para la siguiente ola de modelos y agentes. Un aspecto relevante es su compatibilidad prevista con NVLink Fusion de Nvidia, lo que debería facilitar la combinación de GPU de Nvidia con chips Trainium en una misma infraestructura.
Esta interoperabilidad se orienta a atraer a los desarrolladores que trabajan con CUDA y ecosistemas Nvidia, permitiéndoles desplegar aplicaciones ya optimizadas para estas GPU sobre una infraestructura híbrida que combina hardware de Amazon y de terceros, reduciendo potencialmente costes sin perder acceso a bibliotecas y herramientas consolidadas.
Ecosistema de IA empresarial, socios y expansión de modelos
Para reforzar el despliegue de sus agentes autónomos, AWS está ampliando su ecosistema de socios y servicios complementarios. En su programa AWS AI Competency Partners, la compañía ha introducido nuevas categorías centradas en IA agéntica que reconocen a proveedores especializados en soluciones autónomas a escala empresarial.
El catálogo digital AWS Marketplace también incorpora innovaciones basadas en IA, como un modo agente para búsquedas conversacionales, ofertas privadas exprés para automatizar la negociación de precios y soluciones multiproducto que agrupan servicios de distintos proveedores, incluidos agentes de IA listos para desplegar.
En el terreno de la experiencia de cliente, Amazon Connect suma 29 funciones nuevas que se apoyan en agentes autónomos para ofrecer voz automatizada, asistencia en tiempo real y analítica predictiva. Este tipo de capacidades resulta especialmente relevante para call centers y servicios de atención distribuidos por Europa que buscan reducir tiempos de espera y mejorar la calidad del servicio sin incrementar la plantilla al mismo ritmo.
Además, AWS ha incorporado 18 nuevos modelos de peso abierto en Amazon Bedrock, en lo que califica como la mayor ampliación de modelos hasta la fecha. Entre ellos se encuentran Mistral Large 3 y Ministral 3 de Mistral AI —compañía europea con fuerte presencia en la UE—, así como Gemma 3 de Google, M2 de MiniMax, Nemotron de Nvidia y GPT OSS Safeguard de OpenAI, entre otros. Este abanico permite a las empresas elegir el modelo que mejor se adapta a sus necesidades, sus requisitos de cumplimiento y sus preferencias de soberanía de datos.
Para clientes que necesitan infraestructuras dedicadas, las AWS AI Factories ofrecen despliegues de IA en centros de datos propios, combinando GPU de Nvidia, chips Trainium y servicios como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI. Aunque estas soluciones están pensadas para organizaciones de gran tamaño, pueden resultar atractivas para entidades europeas con fuertes restricciones regulatorias o de residencia de datos.
Seguridad, gobernanza y adopción corporativa de agentes en Europa
Más allá de las capacidades técnicas, AWS está tratando de responder a las preocupaciones de seguridad y cumplimiento que acompañan al despliegue de agentes autónomos. En este ámbito, ya está disponible de forma general AWS Security Hub, que unifica señales procedentes de servicios como GuardDuty, Amazon Inspector o Amazon Macie para ofrecer analítica de riesgos casi en tiempo real y coordinar operaciones de seguridad en la nube.
La solución Amazon GuardDuty Extended Threat Detection amplía su alcance a Amazon EC2 y Amazon ECS, proporcionando una visión más amplia de secuencias de ataque sofisticadas y facilitando una remediación más rápida. Este tipo de herramientas encaja con el objetivo de muchas empresas europeas de automatizar parte de la respuesta a incidentes sin perder la trazabilidad que exigen reguladores y auditorías.
Al mismo tiempo, AWS insiste en que sus agentes no sustituyen la supervisión humana, sino que actúan como extensión de los equipos existentes. Los frontier agents se conciben como recursos compartidos que aprenden del contexto de cada organización, adaptándose a sus estándares de calidad, seguridad y cumplimiento, algo especialmente sensible en mercados como el español, donde las pymes suelen tener recursos de seguridad y DevOps limitados.
Las colaboraciones estratégicas que AWS ha firmado con empresas globales —como BlackRock, Nissan, Sony, Adobe o Visa— refuerzan su mensaje de que los agentes autónomos pueden integrarse en operaciones críticas a gran escala. Aunque muchos de estos acuerdos se han anunciado en otros mercados, es previsible que sus efectos se extiendan a filiales y operaciones en Europa, acelerando la adopción de arquitecturas similares en compañías locales.
Para el tejido empresarial europeo, una cuestión central será cómo equilibrar los beneficios en productividad y rapidez de despliegue con las exigencias de la nueva normativa de IA de la UE, que exigirá evaluaciones de impacto, transparencia y gestión de riesgos en sistemas que tomen decisiones automatizadas con efectos significativos sobre personas.
Con esta combinación de nuevos frontier agents, capacidades avanzadas en Amazon Bedrock AgentCore y una infraestructura reforzada con Trainium3 —y el futuro Trainium4—, AWS está tratando de posicionarse como plataforma de referencia para construir, gobernar y escalar agentes autónomos en la nube. Para empresas en España y el resto de Europa, la clave pasará por evaluar si este ecosistema les permite acelerar su transformación digital sin perder de vista los requisitos de seguridad, cumplimiento y eficiencia que marcan el contexto regulatorio y económico actual.
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