Podcast AWS LATAM

¿Y si el pentesting dejara de ser algo que se hace una vez al año sobre las aplicaciones más críticas, y pasara a ejecutarse cuando se necesite, sobre todo el portafolio?

En este episodio, grabado en Ekoparty 2026, Javier Díaz de servicios profesionales, conversa con Fabián Serrano y Marco Sáenz, Solutions Architects de AWS, sobre AWS Security Agent, uno de los agentes de frontera de AWS y ahora parte de AWS Continuum. Explican cómo lleva la seguridad a todo el ciclo de desarrollo: revisión de diseño, revisión de código, modelado de amenazas y pentesting bajo demanda con el contexto de cada aplicación.

Vamos a hablar de dos anuncios que AWS presentó en el Summit de Nueva York el 17 de junio de 2026: AWS Continuum y AWS Context. Y aunque suenan como servicios de seguridad y de datos, en realidad son las dos piezas que le faltaban a CloudOps para poder operar y gobernar agentes de inteligencia artificial en producción.

¿Logs, métricas, búsqueda semántica y vectores en un solo lugar? Jerónimo Cardoze Navarrete y Daniel Maldonado cuentan cómo OpenSearch se convirtió en una plataforma para la era de la IA, con búsqueda híbrida, observabilidad unificada con Prometheus y Serverless que escala a cero.

Magali Pinto y Nazly Ramos analizan el Reporte de Sostenibilidad de Amazon 2025. Amazon reconoce que las emisiones absolutas crecieron un 16% por la expansión de data centers para IA, pero al mismo tiempo muestra que la intensidad de carbono cayó 38% desde 2019 y sus data centers son 7 veces más eficientes en agua que la industria. Este episodio explora la tensión entre crecimiento de la IA y sostenibilidad, y cómo Amazon la aborda con chips propios, energía limpia y la IA como herramienta de eficiencia.

Juan Edwards, Engineering Manager de DevEx en Buk (HR Tech, ~400 desarrolladores sobre un monolito), cuenta cómo migraron su pipeline de CI a AWS Graviton: los tests bajaron ~50% (de 25 a ~12 min) y la tasa de éxito del pipeline subió de ~60% a 95.4%. Sumaron agentes de IA para auto-revertir commits rotos, revisar PRs y arreglar errores del pipeline (siempre con human in the loop). Su mensaje: apostar por "boring tech" —tecnología probada— mantiene al equipo sano y productivo.

En este episodio Rayih Bou y Diego Casas explicarán como utilizar los Quick Desktop para Cloud Economics con las herramientas de IA que están disponibles en AWS para la optimización de costos e información de precios de los recursos de AWS.

La forma en que los desarrolladores escriben código está cambiando radicalmente. En este episodio comparamos tres herramientas que están en el centro de esta revolución: Kiro, el IDE agéntico de AWS que transforma requisitos en implementaciones guiadas por especificaciones; Claude Code, el agente de codificación de Anthropic que opera directamente en tu terminal; y Codex de OpenAI, ahora disponible sobre infraestructura AWS. Exploramos en qué se diferencian, cuándo usar cada uno, y cómo integrarlos en flujos de desarrollo modernos para acelerar la productividad sin sacrificar calidad ni control.

Anthropic y AWS han construido una alianza estratégica que va más allá del acceso a un modelo. En este episodio analizamos por qué Claude se ha convertido en una de las opciones preferidas dentro de Amazon Bedrock: su ventana de contexto extendida, su capacidad de razonamiento complejo, sus garantías de seguridad y su integración nativa con el ecosistema AWS. Discutimos casos de uso reales donde Claude destaca —desde agentes empresariales hasta análisis de documentos extensos— y cómo las organizaciones pueden aprovechar la infraestructura de AWS para ejecutar Claude con gobernanza, escalabilidad y control de costos.

En este episodio exploramos cómo construir un sistema multi-agente en AWS para optimizar precios en tiempo real. Analizamos cómo múltiples agentes de IA especializados —desde el análisis de demanda y competencia hasta la elasticidad de precios— colaboran de forma autónoma para ajustar estrategias de pricing dinámico. Descubre cómo servicios como Amazon Bedrock, AgentCore y Lambda permiten orquestar estos agentes a escala, y por qué el enfoque multi-agente supera a los modelos monolíticos tradicionales en velocidad de reacción, precisión y adaptabilidad al mercado.

Uno de los anuncios más recientes en la categoría de Cloud Financial Management: un agente de inteligencia artificial que hace que gestionar los costos de la nube deje de ser una revisión mensual reactiva y se convierta en una práctica continua.