La IA empresarial tiene un problema de ejecución. Los modelos funcionan, las demostraciones son impresionantes, pero la mayoría de las iniciativas nunca pasan de la fase piloto a la fase de producción. Ya no se trata de capacidades, sino de si estamos creando la base adecuada para sustentarlas.
AWS re:Invent 2025 puso de manifiesto un patrón que ha ido surgiendo en todo el sector, pero que aún no se ha definido con claridad: la IA empresarial está pasando de ser un escaparate a un andamiaje. Desde algo impresionante que se encuentra en la periferia de los sistemas hasta una estructura que lo mantiene todo unido. El discurso de apertura de Matt Garman (director ejecutivo de AWS) hizo hincapié en este aspecto de forma muy explícita cuando afirmó que las organizaciones apenas están empezando a aprovechar el valor que la IA puede ofrecer. En los últimos diez minutos, procedió a anunciar veinticinco nuevos productos y servicios. El volumen no era lo importante. La integración sí lo fue.
Cuando AWS presenta modelos multimodales, agentes autónomos y marcos de desarrollo basados en especificaciones en el mismo discurso de presentación, no solo amplía su catálogo de productos. Están revelando dónde están los verdaderos cuellos de botella. Las organizaciones que priorizan la IA ya lo entienden: el valor significativo surge cuando la IA se integra en los sistemas, los flujos de trabajo y los equipos, y no solo se utiliza en los bordes para tareas aisladas.
Considera lo que esto significa realmente en la práctica. La mayoría de las empresas tratan la IA como una capa de aplicación, algo que se encuentra sobre la infraestructura existente y que, en ocasiones, recibe llamadas cuando es necesario. Un chatbot por aquí, un motor de recomendaciones por allá, un POC que impresiona a las partes interesadas, pero que nunca se integra del todo con los sistemas que gestionan la empresa. En esencia, este enfoque malinterpreta qué es lo que hace que la IA sea valiosa a gran escala.
El enfoque de andamios cambia esto por completo. En lugar de la IA como aplicación, la IA se convierte en infraestructura. Es la capa que permite que el desarrollo de software, las operaciones del sistema y la creación de contenido multimodal funcionen de manera más eficaz. No se exhibe; es estructural.
La expansión de la familia de modelos Nova AI ilustra claramente este cambio. AWS presentó cuatro modelos nuevos, tres centrados en la generación de texto y uno capaz de generar tanto texto como imágenes, pero el anuncio más importante fue Nova 2 Omni, un modelo de razonamiento multimodal diseñado para comprender y trabajar con texto, imágenes, vídeo y voz y, al mismo tiempo, producir resultados tanto textuales como visuales.
Lo que hace que Nova 2 Omni sea importante no son sus capacidades técnicas, por impresionantes que sean. La razón es que AWS combinó el lanzamiento del modelo con Nova Forge, un servicio que permite a los clientes trabajar con versiones de estos modelos previamente preparadas, intermedias o posteriores a la capacitación y, a continuación, adaptarlos aún más utilizando sus propios datos patentados. No se trata de ofrecer una demostración más potente. Se trata de crear bases de IA personalizables y listas para la empresa sobre las que las organizaciones puedan construir sus sistemas.
Las capacidades multimodales reducen la fragmentación en los flujos de trabajo empresariales. Cuando un único modelo puede procesar documentos, analizar imágenes, transcribir discursos y generar contenido visual, deja de ser una herramienta especializada para casos de uso específicos y pasa a ser una infraestructura fundamental en la que pueden confiar varios equipos. De nuevo: el andamio, no el escaparate.
AWS presentó el AWS DevOps Agent con una descripción sencilla: un «ingeniero de guardia autónomo y siempre activo». Sin embargo, sencillo no significa sencillo.
El agente analiza las señales en las herramientas de observabilidad, las canalizaciones de implementación y los entornos de ejecución. Identifica las causas principales probables, revela las medidas de mitigación específicas, coordina la comunicación de los incidentes en Slack y actualiza ServiceNow u otros sistemas de venta de entradas, todo ello sin dejar de mantener un cronograma de investigación detallado.
La lista de integraciones revela el pensamiento estructural: CloudWatch, Datadog, Dynatrace, New Relic, Splunk, GitHub Actions y GitLab CI/CD, con soporte para crear sus propias herramientas a través de MCP. No se trata de un producto independiente que pretenda reemplazar las plataformas existentes. Es la infraestructura la que hace que las plataformas existentes funcionen mejor juntas.
Para los equipos que priorizan la IA, la propuesta de valor es clara, pero a menudo se pasa por alto en el pensamiento tradicional centrado en el piloto. El agente de DevOps combina el contexto histórico con los datos en tiempo real para reducir el tiempo medio de resolución y, al mismo tiempo, dar soporte a los sistemas en crecimiento sin necesidad de escalar las rotaciones de guardia al mismo ritmo. No muestra cómo, en teoría, la IA puede ayudar en las operaciones. Se convierte en parte de la infraestructura operativa en la que los equipos de ingeniería confían todos los días.
Esta es la diferencia entre una herramienta y un andamio. Las herramientas se evalúan, prueban y comparan. Se confía en los andamios.
Quizás nada en re:Invent capturó el cambio del escaparate al andamio con más claridad que el énfasis de Kiro y AWS en el desarrollo basado en especificaciones. El anuncio incluía un reconocimiento sincero de una realidad que muchas personas del sector se han mostrado reacias a afrontar: los flujos de trabajo de «codificación dinámica» conversacionales conllevan importantes limitaciones.
La codificación de Vibe puede resultar productiva para tareas pequeñas, prototipos y demostraciones; es perfecta para la presentación. Pero se estropea a medida que crecen los proyectos. Los sistemas complejos requieren un contexto compartido, un conocimiento persistente y una integridad estructural que las interfaces conversacionales luchan por mantener de manera confiable. Es fácil perder las decisiones que se toman a lo largo del proceso de desarrollo, lo que dificulta entender por qué algo se creó de una manera determinada o garantizar la coherencia en todo el equipo.
Kiro aborda estas limitaciones con un enfoque centrado en las especificaciones. En lugar de dedicarse directamente a la generación de código, Kiro trabaja con los desarrolladores para crear especificaciones explícitas: requisitos, consideraciones arquitectónicas, documentos de diseño y desgloses de tareas. Una vez establecida la especificación, Kiro la utiliza como base estable para generar implementaciones más precisas y fáciles de integrar en los sistemas existentes.
Este enfoque ofrece dos capacidades que la IA centrada en la exhibición rara vez logra. En primer lugar, una mayor confiabilidad para trabajos complejos. Con unas especificaciones claras, el agente puede gestionar tareas interconectadas de varios pasos sin pedir repetidamente aclaraciones ni desviarse del diseño previsto. En segundo lugar, la documentación y la trazabilidad integradas. Las decisiones de diseño e implementación se capturan desde el principio, lo que crea un registro duradero de por qué algo se creó de una manera determinada, exactamente el tipo de conocimiento estructural que los flujos de trabajo conversacionales tradicionales no conservan.
Kiro no reemplaza los aspectos creativos e iterativos de la programación. Proporciona un marco que preserva la flexibilidad al tiempo que introduce la estructura. Para los equipos de ingeniería que dan prioridad a la IA, este cambio de flujos de trabajo basados en indicaciones a flujos de trabajo basados en especificaciones representa un cambio fundamental en la forma en que se pueden diseñar y mantener los grandes sistemas de software. La especificación se convierte en infraestructura. La IA se convierte en el constructor que trabaja sobre ella.
La modernización del código a gran escala siempre ha sido uno de esos desafíos que resiste las soluciones de exhibición. Es demasiado complejo, demasiado específico para una organización y requiere demasiado tiempo para realizar una buena demostración. Pero es exactamente el tipo de problema que la infraestructura estructural de IA puede resolver.
AWS Transform y AWS Transform Custom abordan la modernización no como una herramienta de migración única, sino como una infraestructura sistemática para la evolución continua. AWS Transform proporciona transformaciones automatizadas para escenarios comunes y actualizaciones del tiempo de ejecución de Java, Node.js y Python. AWS Transform Custom amplía esta capacidad a las transformaciones específicas de la organización: migraciones de versiones, cambios en el tiempo de ejecución, actualizaciones del marco, refactorización arquitectónica e incluso traducciones de un idioma a otro.
Lo que hace que Transform sea notable es la forma en que aprende de los ejemplos de código, la documentación y los comentarios de los desarrolladores de la propia empresa para producir transformaciones repetibles y de alta calidad adaptadas a los patrones y estándares de la organización. No se trata de una herramienta genérica que intente funcionar en todas las bases de código. Se convierte en una infraestructura adaptada específicamente al contexto de cada organización.
Para los equipos de ingeniería con aplicaciones de larga duración o carteras de servicios distribuidos, esto reduce el riesgo operativo y la inversión de recursos que tradicionalmente se asocian a los programas de modernización. Permite la modernización a gran escala sin necesidad de contar con una amplia experiencia interna en automatización. Y lo que es más importante, hace que la modernización sea continua y no episódica. En lugar de realizar proyectos de migración masivos y arriesgados cada pocos años, las organizaciones pueden mantener sus sistemas mediante ciclos de transformación continuos y automatizados.
Este es un pensamiento estructural. La muestra sería una espectacular demostración del antes y el después de la modernización de una base de código única. El andamio es una infraestructura que hace que la modernización continua sea parte de la forma en que los sistemas evolucionan naturalmente.
AWS presentó Trainium 3 como «la última generación de su chip de entrenamiento de IA creado específicamente para el desarrollo de modelos a gran escala», pero las implicaciones van más allá de un hardware más rápido. Según AWS, Trainium 3 ofrece una formación hasta 4 veces más rápida y 2 veces más eficiencia energética en comparación con la generación anterior. Pero la verdadera historia tiene que ver con el acceso.
La capacitación de modelos de IA a gran escala ha requerido históricamente recursos que solo las organizaciones más grandes podían pagar, clústeres de cómputos masivos, experiencia especializada y presupuestos que ponían la experimentación significativa fuera del alcance de la mayoría de las empresas. Trainium 3, implementado en el nuevo AWS Tr3 UltraServer, está diseñado para cambiar esta dinámica. Su arquitectura permite un ancho de banda extremadamente alto entre los chips, lo que reduce los cuellos de botella en la capacitación y permite a las organizaciones entrenar modelos a escala básica de manera más rápida y predecible.
AWS posicionó a Trainium 3 de manera explícita como la democratización del acceso a la formación de modelos a gran escala. Al reducir la curva de costos, simplificar la formación de clústeres y proporcionar un entorno gestionado integrado con los clústeres Amazon EC2 Ultra, AWS permite que más organizaciones desarrollen sus propios modelos de IA de próxima generación. No se trata de hacer que la formación actual sea un poco más rápida. Se trata de hacer que la capa de infraestructura para el desarrollo de la IA sea accesible para una gama mucho más amplia de organizaciones.
Cuando el costo y la complejidad de la capacitación disminuyen significativamente, lo que antes era un tema clave: «mira lo que construimos con nuestro enorme laboratorio de inteligencia artificial», se convierte en algo que más organizaciones pueden incorporar a su infraestructura estándar. El andamiaje se amplía para incluir el desarrollo de modelos en sí, no solo la implementación de modelos.
En conjunto, los anuncios de re:Invent 2025 revelan una visión coherente de cómo la IA se integra en los entornos empresariales. AWS no posiciona la IA como un conjunto de herramientas independiente ni como un conjunto de demostraciones impresionantes. La están creando como una infraestructura que permite el desarrollo de software, las operaciones del sistema y la creación de contenido multimodal de forma unificada.
El patrón es uniforme en todos los anuncios. Los modelos multimodales reducen la fragmentación en los flujos de trabajo. Los agentes operativos reducen la carga cognitiva de los equipos de ingeniería. El desarrollo basado en las especificaciones introduce una estructura y una trazabilidad que van más allá de las conversaciones individuales. Los agentes de modernización crean vías repetibles para la mejora continua, en lugar de proyectos de migración únicos. La infraestructura de formación amplía el acceso a lo que antes era un territorio exclusivo.
Esto representa un cambio significativo en la forma en que se implementa la IA empresarial. El objetivo es pasar de lo que teóricamente pueden hacer los modelos en entornos controlados a la forma en que las organizaciones pueden utilizarlos de forma fiable en los sistemas de producción. Desde capacidades impresionantes demostradas de forma aislada hasta el soporte estructural del que dependen varios equipos a diario.
El problema del purgatorio piloto de la IA empresarial no es una brecha de capacidades. Los modelos son lo suficientemente potentes. El problema es estructural. Las organizaciones han estado intentando dar a conocer la IA cuando deberían haberla incorporado a sus estructuras, a la capa de infraestructura que posibilita otros tipos de trabajo.
AWS re:Invent 2025 demostró cómo es este enfoque de andamiaje en la práctica. Razonamiento multimodal que funciona en todos los tipos de datos. Operaciones autónomas que mantienen los sistemas de forma continua. Desarrollo basado en especificaciones que preserva el contexto y la trazabilidad a escala. Modernización sistemática que hace que la evolución técnica sea continua en lugar de episódica. Infraestructura de formación que amplía quién puede desarrollar modelos fundamentales.
Para las organizaciones que priorizan la IA, el mensaje es claro: el valor significativo surge cuando la IA se vuelve estructural, no complementaria. Cuando se trata de la infraestructura en la que se basan otras capacidades, no de un escaparate que las acompañe. Las empresas que extraerán un valor real de la IA no son las que tienen las demostraciones más impresionantes. Son las que convierten la IA en la base de su forma de trabajar.
El futuro de la IA empresarial no se basa en mejores presentaciones. Se trata de andamios más fuertes. AWS re:Invent 2025 demostró qué aspecto puede tener esa base cuando está diseñada específicamente para la integración y no para la demostración. La pregunta ahora es qué tan rápido reconocerán las organizaciones que por fin ha llegado la capa de infraestructura que necesitan.
Autores:
Rodrigo Lopez — Ingeniero de datos sénior
Sebastian Canónaco - Ingeniero sénior de DevOps
La IA empresarial tiene un problema de ejecución. Los modelos funcionan, las demostraciones son impresionantes, pero la mayoría de las iniciativas nunca pasan de la fase piloto a la fase de producción. Ya no se trata de capacidades, sino de si estamos creando la base adecuada para sustentarlas.
AWS re:Invent 2025 puso de manifiesto un patrón que ha ido surgiendo en todo el sector, pero que aún no se ha definido con claridad: la IA empresarial está pasando de ser un escaparate a un andamiaje. Desde algo impresionante que se encuentra en la periferia de los sistemas hasta una estructura que lo mantiene todo unido. El discurso de apertura de Matt Garman (director ejecutivo de AWS) hizo hincapié en este aspecto de forma muy explícita cuando afirmó que las organizaciones apenas están empezando a aprovechar el valor que la IA puede ofrecer. En los últimos diez minutos, procedió a anunciar veinticinco nuevos productos y servicios. El volumen no era lo importante. La integración sí lo fue.
Cuando AWS presenta modelos multimodales, agentes autónomos y marcos de desarrollo basados en especificaciones en el mismo discurso de presentación, no solo amplía su catálogo de productos. Están revelando dónde están los verdaderos cuellos de botella. Las organizaciones que priorizan la IA ya lo entienden: el valor significativo surge cuando la IA se integra en los sistemas, los flujos de trabajo y los equipos, y no solo se utiliza en los bordes para tareas aisladas.
Considera lo que esto significa realmente en la práctica. La mayoría de las empresas tratan la IA como una capa de aplicación, algo que se encuentra sobre la infraestructura existente y que, en ocasiones, recibe llamadas cuando es necesario. Un chatbot por aquí, un motor de recomendaciones por allá, un POC que impresiona a las partes interesadas, pero que nunca se integra del todo con los sistemas que gestionan la empresa. En esencia, este enfoque malinterpreta qué es lo que hace que la IA sea valiosa a gran escala.
El enfoque de andamios cambia esto por completo. En lugar de la IA como aplicación, la IA se convierte en infraestructura. Es la capa que permite que el desarrollo de software, las operaciones del sistema y la creación de contenido multimodal funcionen de manera más eficaz. No se exhibe; es estructural.
La expansión de la familia de modelos Nova AI ilustra claramente este cambio. AWS presentó cuatro modelos nuevos, tres centrados en la generación de texto y uno capaz de generar tanto texto como imágenes, pero el anuncio más importante fue Nova 2 Omni, un modelo de razonamiento multimodal diseñado para comprender y trabajar con texto, imágenes, vídeo y voz y, al mismo tiempo, producir resultados tanto textuales como visuales.
Lo que hace que Nova 2 Omni sea importante no son sus capacidades técnicas, por impresionantes que sean. La razón es que AWS combinó el lanzamiento del modelo con Nova Forge, un servicio que permite a los clientes trabajar con versiones de estos modelos previamente preparadas, intermedias o posteriores a la capacitación y, a continuación, adaptarlos aún más utilizando sus propios datos patentados. No se trata de ofrecer una demostración más potente. Se trata de crear bases de IA personalizables y listas para la empresa sobre las que las organizaciones puedan construir sus sistemas.
Las capacidades multimodales reducen la fragmentación en los flujos de trabajo empresariales. Cuando un único modelo puede procesar documentos, analizar imágenes, transcribir discursos y generar contenido visual, deja de ser una herramienta especializada para casos de uso específicos y pasa a ser una infraestructura fundamental en la que pueden confiar varios equipos. De nuevo: el andamio, no el escaparate.
AWS presentó el AWS DevOps Agent con una descripción sencilla: un «ingeniero de guardia autónomo y siempre activo». Sin embargo, sencillo no significa sencillo.
El agente analiza las señales en las herramientas de observabilidad, las canalizaciones de implementación y los entornos de ejecución. Identifica las causas principales probables, revela las medidas de mitigación específicas, coordina la comunicación de los incidentes en Slack y actualiza ServiceNow u otros sistemas de venta de entradas, todo ello sin dejar de mantener un cronograma de investigación detallado.
La lista de integraciones revela el pensamiento estructural: CloudWatch, Datadog, Dynatrace, New Relic, Splunk, GitHub Actions y GitLab CI/CD, con soporte para crear sus propias herramientas a través de MCP. No se trata de un producto independiente que pretenda reemplazar las plataformas existentes. Es la infraestructura la que hace que las plataformas existentes funcionen mejor juntas.
Para los equipos que priorizan la IA, la propuesta de valor es clara, pero a menudo se pasa por alto en el pensamiento tradicional centrado en el piloto. El agente de DevOps combina el contexto histórico con los datos en tiempo real para reducir el tiempo medio de resolución y, al mismo tiempo, dar soporte a los sistemas en crecimiento sin necesidad de escalar las rotaciones de guardia al mismo ritmo. No muestra cómo, en teoría, la IA puede ayudar en las operaciones. Se convierte en parte de la infraestructura operativa en la que los equipos de ingeniería confían todos los días.
Esta es la diferencia entre una herramienta y un andamio. Las herramientas se evalúan, prueban y comparan. Se confía en los andamios.
Quizás nada en re:Invent capturó el cambio del escaparate al andamio con más claridad que el énfasis de Kiro y AWS en el desarrollo basado en especificaciones. El anuncio incluía un reconocimiento sincero de una realidad que muchas personas del sector se han mostrado reacias a afrontar: los flujos de trabajo de «codificación dinámica» conversacionales conllevan importantes limitaciones.
La codificación de Vibe puede resultar productiva para tareas pequeñas, prototipos y demostraciones; es perfecta para la presentación. Pero se estropea a medida que crecen los proyectos. Los sistemas complejos requieren un contexto compartido, un conocimiento persistente y una integridad estructural que las interfaces conversacionales luchan por mantener de manera confiable. Es fácil perder las decisiones que se toman a lo largo del proceso de desarrollo, lo que dificulta entender por qué algo se creó de una manera determinada o garantizar la coherencia en todo el equipo.
Kiro aborda estas limitaciones con un enfoque centrado en las especificaciones. En lugar de dedicarse directamente a la generación de código, Kiro trabaja con los desarrolladores para crear especificaciones explícitas: requisitos, consideraciones arquitectónicas, documentos de diseño y desgloses de tareas. Una vez establecida la especificación, Kiro la utiliza como base estable para generar implementaciones más precisas y fáciles de integrar en los sistemas existentes.
Este enfoque ofrece dos capacidades que la IA centrada en la exhibición rara vez logra. En primer lugar, una mayor confiabilidad para trabajos complejos. Con unas especificaciones claras, el agente puede gestionar tareas interconectadas de varios pasos sin pedir repetidamente aclaraciones ni desviarse del diseño previsto. En segundo lugar, la documentación y la trazabilidad integradas. Las decisiones de diseño e implementación se capturan desde el principio, lo que crea un registro duradero de por qué algo se creó de una manera determinada, exactamente el tipo de conocimiento estructural que los flujos de trabajo conversacionales tradicionales no conservan.
Kiro no reemplaza los aspectos creativos e iterativos de la programación. Proporciona un marco que preserva la flexibilidad al tiempo que introduce la estructura. Para los equipos de ingeniería que dan prioridad a la IA, este cambio de flujos de trabajo basados en indicaciones a flujos de trabajo basados en especificaciones representa un cambio fundamental en la forma en que se pueden diseñar y mantener los grandes sistemas de software. La especificación se convierte en infraestructura. La IA se convierte en el constructor que trabaja sobre ella.
La modernización del código a gran escala siempre ha sido uno de esos desafíos que resiste las soluciones de exhibición. Es demasiado complejo, demasiado específico para una organización y requiere demasiado tiempo para realizar una buena demostración. Pero es exactamente el tipo de problema que la infraestructura estructural de IA puede resolver.
AWS Transform y AWS Transform Custom abordan la modernización no como una herramienta de migración única, sino como una infraestructura sistemática para la evolución continua. AWS Transform proporciona transformaciones automatizadas para escenarios comunes y actualizaciones del tiempo de ejecución de Java, Node.js y Python. AWS Transform Custom amplía esta capacidad a las transformaciones específicas de la organización: migraciones de versiones, cambios en el tiempo de ejecución, actualizaciones del marco, refactorización arquitectónica e incluso traducciones de un idioma a otro.
Lo que hace que Transform sea notable es la forma en que aprende de los ejemplos de código, la documentación y los comentarios de los desarrolladores de la propia empresa para producir transformaciones repetibles y de alta calidad adaptadas a los patrones y estándares de la organización. No se trata de una herramienta genérica que intente funcionar en todas las bases de código. Se convierte en una infraestructura adaptada específicamente al contexto de cada organización.
Para los equipos de ingeniería con aplicaciones de larga duración o carteras de servicios distribuidos, esto reduce el riesgo operativo y la inversión de recursos que tradicionalmente se asocian a los programas de modernización. Permite la modernización a gran escala sin necesidad de contar con una amplia experiencia interna en automatización. Y lo que es más importante, hace que la modernización sea continua y no episódica. En lugar de realizar proyectos de migración masivos y arriesgados cada pocos años, las organizaciones pueden mantener sus sistemas mediante ciclos de transformación continuos y automatizados.
Este es un pensamiento estructural. La muestra sería una espectacular demostración del antes y el después de la modernización de una base de código única. El andamio es una infraestructura que hace que la modernización continua sea parte de la forma en que los sistemas evolucionan naturalmente.
AWS presentó Trainium 3 como «la última generación de su chip de entrenamiento de IA creado específicamente para el desarrollo de modelos a gran escala», pero las implicaciones van más allá de un hardware más rápido. Según AWS, Trainium 3 ofrece una formación hasta 4 veces más rápida y 2 veces más eficiencia energética en comparación con la generación anterior. Pero la verdadera historia tiene que ver con el acceso.
La capacitación de modelos de IA a gran escala ha requerido históricamente recursos que solo las organizaciones más grandes podían pagar, clústeres de cómputos masivos, experiencia especializada y presupuestos que ponían la experimentación significativa fuera del alcance de la mayoría de las empresas. Trainium 3, implementado en el nuevo AWS Tr3 UltraServer, está diseñado para cambiar esta dinámica. Su arquitectura permite un ancho de banda extremadamente alto entre los chips, lo que reduce los cuellos de botella en la capacitación y permite a las organizaciones entrenar modelos a escala básica de manera más rápida y predecible.
AWS posicionó a Trainium 3 de manera explícita como la democratización del acceso a la formación de modelos a gran escala. Al reducir la curva de costos, simplificar la formación de clústeres y proporcionar un entorno gestionado integrado con los clústeres Amazon EC2 Ultra, AWS permite que más organizaciones desarrollen sus propios modelos de IA de próxima generación. No se trata de hacer que la formación actual sea un poco más rápida. Se trata de hacer que la capa de infraestructura para el desarrollo de la IA sea accesible para una gama mucho más amplia de organizaciones.
Cuando el costo y la complejidad de la capacitación disminuyen significativamente, lo que antes era un tema clave: «mira lo que construimos con nuestro enorme laboratorio de inteligencia artificial», se convierte en algo que más organizaciones pueden incorporar a su infraestructura estándar. El andamiaje se amplía para incluir el desarrollo de modelos en sí, no solo la implementación de modelos.
En conjunto, los anuncios de re:Invent 2025 revelan una visión coherente de cómo la IA se integra en los entornos empresariales. AWS no posiciona la IA como un conjunto de herramientas independiente ni como un conjunto de demostraciones impresionantes. La están creando como una infraestructura que permite el desarrollo de software, las operaciones del sistema y la creación de contenido multimodal de forma unificada.
El patrón es uniforme en todos los anuncios. Los modelos multimodales reducen la fragmentación en los flujos de trabajo. Los agentes operativos reducen la carga cognitiva de los equipos de ingeniería. El desarrollo basado en las especificaciones introduce una estructura y una trazabilidad que van más allá de las conversaciones individuales. Los agentes de modernización crean vías repetibles para la mejora continua, en lugar de proyectos de migración únicos. La infraestructura de formación amplía el acceso a lo que antes era un territorio exclusivo.
Esto representa un cambio significativo en la forma en que se implementa la IA empresarial. El objetivo es pasar de lo que teóricamente pueden hacer los modelos en entornos controlados a la forma en que las organizaciones pueden utilizarlos de forma fiable en los sistemas de producción. Desde capacidades impresionantes demostradas de forma aislada hasta el soporte estructural del que dependen varios equipos a diario.
El problema del purgatorio piloto de la IA empresarial no es una brecha de capacidades. Los modelos son lo suficientemente potentes. El problema es estructural. Las organizaciones han estado intentando dar a conocer la IA cuando deberían haberla incorporado a sus estructuras, a la capa de infraestructura que posibilita otros tipos de trabajo.
AWS re:Invent 2025 demostró cómo es este enfoque de andamiaje en la práctica. Razonamiento multimodal que funciona en todos los tipos de datos. Operaciones autónomas que mantienen los sistemas de forma continua. Desarrollo basado en especificaciones que preserva el contexto y la trazabilidad a escala. Modernización sistemática que hace que la evolución técnica sea continua en lugar de episódica. Infraestructura de formación que amplía quién puede desarrollar modelos fundamentales.
Para las organizaciones que priorizan la IA, el mensaje es claro: el valor significativo surge cuando la IA se vuelve estructural, no complementaria. Cuando se trata de la infraestructura en la que se basan otras capacidades, no de un escaparate que las acompañe. Las empresas que extraerán un valor real de la IA no son las que tienen las demostraciones más impresionantes. Son las que convierten la IA en la base de su forma de trabajar.
El futuro de la IA empresarial no se basa en mejores presentaciones. Se trata de andamios más fuertes. AWS re:Invent 2025 demostró qué aspecto puede tener esa base cuando está diseñada específicamente para la integración y no para la demostración. La pregunta ahora es qué tan rápido reconocerán las organizaciones que por fin ha llegado la capa de infraestructura que necesitan.
Autores:
Rodrigo Lopez — Ingeniero de datos sénior
Sebastian Canónaco - Ingeniero sénior de DevOps
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