Fui al AWS Cloud and AI Day en Santiago, en el Metropolitan Santiago. Un día completo de charlas sobre nube e inteligencia artificial, con el foco puesto en los agentes.
Tres escenarios a la vez
Lo primero que me sorprendió fue el formato. En la misma sala había tres escenarios, uno al lado del otro, con tres charlas al mismo tiempo. Cada asistente tenía unos audífonos con un selector para elegir qué canal escuchar. Si una charla no te convencía, cambiabas de canal sin moverte de la silla.
Es la primera vez que veo algo así.
Crear un agente ya toma minutos
El keynote presentó AgentCore harness, que AWS había lanzado en junio. La promesa en pantalla era directa: pasar de la idea a un agente funcionando en minutos, sin escribir código de orquestación, sin montar infraestructura y con el modelo que quieras.
Hace dos años, construir un agente era un proyecto de meses. Hoy es una tarde.
El modelo es solo una pieza
La lámina que más me quedó fue esta. Arriba, el modelo. Alrededor, todo lo que un agente necesita para funcionar de verdad: identidad, datos, observabilidad, un entorno seguro para ejecutar, base de conocimiento, cómputo, herramientas y memoria.
El modelo es lo que más se comenta, pero es lo que menos diferencia a un agente de otro. Lo que lo hace útil es lo que tiene alrededor.
«Context is everything»
Esa fue la frase del día. Un agente es tan bueno como el contexto que recibe: los datos a los que puede llegar, las herramientas que puede usar y lo que recuerda.
AWS también presentó búsqueda web dentro de AgentCore, para que los agentes trabajen con información actual de internet. Otra forma de darles contexto.
Lo que significa para quienes gestionan trabajadores
Salí con una idea clara: construir el agente ya no es lo difícil. Lo difícil es darle el contexto.
Piensa en una agencia con 600 trabajadores en 8 clientes. Para saber si a uno le falta un documento, si sus horas cuadran con la nómina o si ya se le puede facturar al cliente, el contexto no está en un solo lugar. Está repartido entre el ATS, el HCM, la nómina, el ERP, las planillas y los chats de WhatsApp. Un agente que solo ve uno de esos sistemas toma decisiones con una parte de la información.
En Aindez trabajamos justo en eso: conectar los sistemas que ya tienes para que los agentes vean el cuadro completo y puedan actuar en el sistema que corresponde, con una persona aprobando lo importante.
Los agentes van a ser cada vez más fáciles de construir. El contexto de tu operación sigue siendo tuyo, y ahí está la diferencia.
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Manuel Vallejos · Fundador y CEO de Aindez, la capa de orquestación con IA para las empresas que gestionan empleo a escala.
Claude Opus 5.5 · Modelo de IA de Anthropic. Coautor de este post: investigó las fuentes, ordenó los datos y propuso borradores que Manuel revisó.