Y la pregunta que más me hacen es siempre la misma: ¿cuál elijo para mi proyecto?

La respuesta corta es “depende”.

La respuesta larga es este post — con un árbol de decisión al final que resuelve la duda en menos de 30 segundos.

💡 No compiten entre sí, resuelven problemas distintos

Antes de entrar en cada uno, sacate una idea de la cabeza: SNS no es la versión vieja de EventBridge, y Kinesis no es “SQS pero más caro”. Cada uno existe para un problema diferente. Cuatro analogías simples y te queda clarísimo:

• SQS es una fila del banco — dejás un mensaje y el cajero (un solo consumidor) lo atiende cuando puede.

• SNS es un grupo de WhatsApp — mandás un mensaje y todos los que están en el grupo lo reciben al mismo tiempo. Si alguien no está mirando el teléfono, se lo pierde.

• EventBridge es un operador telefónico inteligente — recibe la llamada y la conecta con el departamento correcto según lo que decís, no solo según a quién iba dirigida.

• Kinesis es una cinta transportadora — los datos fluyen sin parar, en orden, y varias estaciones de trabajo pueden leer de la misma cinta al mismo tiempo, incluso volver atrás si hace falta.

Con eso en la cabeza, vamos servicio por servicio:

SQS

Tu opción cuando necesitás desacoplar dos servicios y absorber picos de tráfico sin perder nada: los mensajes quedan guardados hasta 14 días.

Tiene dos sabores: Standard (rapidísimo, orden no garantizado) y FIFO (orden sagrado, con límite de velocidad). No lo uses si el mismo mensaje tiene que llegar a varios consumidores a la vez.

SNS

El rey del fan-out: publicás una vez y disparás varias acciones en simultáneo (un email, una alerta, un log). El dato que a casi todos les agarra de sorpresa: SNS no tiene memoria. Si el suscriptor no está disponible en ese momento, el mensaje se pierde.

Por eso el combo más clásico en arquitecturas serverless es SNS + SQS: fan-out inmediato con la resiliencia de la cola detrás.

EventBridge

Como SNS pero con cerebro: puede leer el contenido del evento y rutearlo con reglas (”si el pedido es de más de $500, mandalo a auditoría”). Es también el que trae conectores nativos para Stripe, Shopify, Auth0 y otros SaaS, si estás arrancando una arquitectura event-driven desde cero, probablemente sea tu punto de partida.

Kinesis

Honestamente, la mayoría de los proyectos no lo necesitan. Es para flujo masivo y continuo de datos: logs de miles de servidores, clicks de millones de usuarios, sensores IoT.

La diferencia clave con SQS es que los datos no desaparecen al leerlos, podés hacer replay si algo sale mal. Si estás dudando si lo necesitás, probablemente todavía no.

🧭 El árbol de decisión de 30 segundos

¿Necesitás que varios servicios reciban el mismo evento?

• Sin lógica de ruteo → SNS

• Con lógica de ruteo según el contenido → EventBridge

¿Necesitás absorber picos y que el consumidor procese a su ritmo? → SQS

¿Tenés un flujo continuo y masivo de datos que necesitás poder re-leer? → Kinesis

¿Tu caso es simple y no necesitás nada sofisticado? → Empezá con SNS + SQS y evolucioná si hace falta.

No hay un servicio “mejor”. Hay uno mejor para tu caso y la complejidad que no necesitás hoy es complejidad que vas a tener que mantener mañana.

🚀 ¿Y cómo se orquestan estos servicios en un flujo real?

Estos cuatro suelen aparecer combinados dentro de un proceso más grande, coordinados por Step Functions. Tengo un mini-curso gratuito donde construimos esa orquestación paso a paso — el mismo patrón que uso para automatizar procesos completos sin escribir la lógica de negocio en el código.

🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO

💬 Tu turno

¿Cuál de estos cuatro usás más seguido, y cuál te genera más dudas todavía? Contame en los comentarios 👇

Es un buen consejo. Pero es un consejo a medias — porque nadie te dice lo que realmente significa construir estos proyectos.

Después de 20 años en tech, y de haber contratado a decenas de personas en empresas como AWS, te puedo decir exactamente qué miramos en un portfolio. Y no es código. Son señales de vida.

💡 Proyecto muerto vs. proyecto vivo

Un proyecto muerto es el que solo existe como código: un repo que nadie clona, y lo reconocés por estas señales.

• No está desplegado en ningún lado — para verlo funcionar habría que clonarlo, instalar dependencias, configurar credenciales de AWS y cruzar los dedos.

• Nadie lo usó nunca. Ni siquiera vos, después de programarlo.

• El README es una lista de instalación (npm install, npm run dev) y no cuenta qué problema resuelve ni para quién.

• No hay una decisión de arquitectura explicada — usaste DynamoDB, Step Functions, Lambda, pero en ningún lado dice por qué esos y no otros.

Un proyecto vivo es completamente distinto:

• Se puede probar sin fricción: un link, una URL, un bot al que le podés escribir ahora mismo.

• Alguien lo usa o lo usó de verdad — una ONG, el negocio de un conocido, una comunidad de algún hobby. No sos vos simulando ser el usuario.

• Tiene un diagrama de arquitectura que explica las decisiones, no solo un dibujo bonito: por qué DynamoDB y no Postgres, por qué Step Functions y no una sola Lambda.

• El README cuenta una historia — el problema de negocio, quién lo usa, qué resultado concreto generó (”le ahorré 10 horas por semana”, “procesa 200 pedidos por día sin intervención manual”).

• Tiene señales de haber pasado por producción real: observabilidad, pipeline de despliegue, algo que se rompió y cómo lo arreglaste.

La diferencia no es cuánto código escribiste. Es cuánta evidencia dejaste de que ese código sostiene algo real.

¿De dónde saco un problema real si nadie me está pagando por resolver nada?

No hace falta que te contraten para esto. Hace falta encontrar a alguien que ya tiene el problema y ofrecerte a resolvérselo con lo que sabés: una causa que te importe, la fricción de tu propio trabajo, el negocio de un conocido, o crear tu propio producto.

🚀 Las inscripciones a Desplegando.cloud están abiertas

Si ninguno de esos caminos te cierra — si no sabés qué proyecto construir, o sabés qué construir pero te falta guía para hacerlo bien — te puedo ayudar.

Es la razón número uno por la que la gente se une a la comunidad: el plan de estudio te da un proyecto real y guiado, semana a semana (Agentes de IA, WebApps o Step Functions). En la comunidad vas a encontrar pares y acompañamiento para construir tus proyectos!

Abrimos cupos limitados y las inscripciones cierran el 31 de agosto.

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🗣️ Lo que dicen los que ya lo están haciendo

“Cada semana tenía algo concreto que aprender y aplicar. No te quedás solo en la teoría, vas construyendo poco a poco hasta terminar con algo propio que podés mostrar con orgullo.”

— Oscar Darío Florez Diaz, Software Developer

💬 Tu turno

Volvé a tu GitHub ahora mismo: ¿cuántos proyectos tenés, y de esos, cuántos alguna vez usó alguien que no fueras vos?

Contame en los comentarios 👇

Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.

Esta semana fue otra semana de construcción: me enfoqué en terminar el plan de estudio de agentes que abre pronto. Para ayudar a los que están por arrancar, lancé un video con 5 ideas de proyectos de agentes — si estás estudiando esto, seguro te sirvan también. Te cuento más en la sección del video de la semana. Y si querés que te avise apenas abran las inscripciones a la comunidad, anotate en la lista de espera.

¡A desplegar! 🚀

📰 Noticias Relevantes

🔐 Amazon DynamoDB Streams ahora admite control de acceso basado en atributos

Amazon ha anunciado que DynamoDB Streams ahora admite control de acceso basado en atributos (ABAC), permitiendo que los equipos utilicen condiciones basadas en etiquetas en las políticas IAM para un control de acceso más flexible a los streams, con menos políticas necesarias. Esta función es especialmente beneficiosa para las organizaciones que gestionan múltiples aplicaciones o entornos.

La característica permite hasta 50 etiquetas por stream, las cuales pueden utilizarse en condiciones de políticas IAM para permitir o denegar acciones específicas. AWS ilustra ejemplos como otorgar acceso solo a streams etiquetados como producción, bloqueando los que no lo están, lo que ayuda en la segmentación de entornos y en el cumplimiento normativo.

🔗 Para más información, visita la página de novedades de AWS

📝 AWS CloudShell presenta un editor de archivos visual integrado

AWS ha anunciado que CloudShell ahora incluye un editor de archivos visual que se lanza directamente desde una sesión de terminal con un solo comando edit, sin necesidad de configuración. Esta mejora elimina la dependencia de editores basados en terminal para realizar cambios rápidos en archivos dentro del entorno basado en navegador de CloudShell.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre el editor visual de CloudShell

🌐 Amazon Bedrock amplía su búsqueda en la web con acceso externo

AWS ha anunciado una nueva característica para Amazon Bedrock Web Search que permite la recuperación de contenido directamente desde la web pública. Con la incorporación del parámetro external_web_access, ahora es posible fundamentar las respuestas del modelo en la información más actualizada, siendo especialmente útil para casos como resultados deportivos en vivo, precios y documentación recién publicada.

Este nuevo recurso permite que los equipos mantengan un control de los datos. Si es necesario limitar la búsqueda a los límites de AWS, se puede configurar external_web_access: false, restringiendo los resultados al índice web interno de AWS y al grafo del conocimiento, asegurando que la información no salga de sus fronteras. Para utilizar el acceso web externo, se debe otorgar el permiso IAM correspondiente y dejar el parámetro en su configuración predeterminada true.

🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS.

🚀 Amazon Bedrock ahora soporta SpaceXAI Grok 4.6 con inferencia interregional

Amazon Bedrock ha lanzado el soporte para SpaceXAI Grok 4.6, un modelo de vanguardia diseñado para tareas de codificación, trabajo basado en agentes y conocimiento. Esta actualización permite a los clientes acceder al modelo a gran escala mediante la inferencia interregional, optimizando el enrutamiento de solicitudes a través de múltiples regiones de AWS para mejorar el rendimiento y reducir costos.

🔗 Para más información, visita el artículo oficial de Amazon:

🔐 Actualizaciones en la experiencia de inicio de sesión de AWS

AWS ha comenzado a implementar actualizaciones en la experiencia de inicio de sesión y registro, con el objetivo de hacer el acceso a las cuentas de AWS más consistente y fácil de usar. Estas mejoras incluyen nuevas opciones para crear y acceder a cuentas, además de una página de inicio de sesión rediseñada y una selección de sesiones actualizada para soportar el nuevo flujo.

El principal objetivo de este rediseño es simplificar cómo diferentes tipos de usuarios inician sesión, asegurando una experiencia consistente en todos los dispositivos y tipos de cuentas. Este flujo actualizado busca mejorar tanto la creación de cuentas como la autenticación, y AWS lo está introduciendo gradualmente a los clientes.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la experiencia de inicio de sesión.

🔗 Otras noticias que te pueden interesar

💳 AgentCore payments ya está disponible en Amazon Bedrock → Leer más

🔑 AWS IAM ahora soporta 20 políticas gestionadas por rol por defecto → Leer más

📊 Amazon CloudWatch Pipelines añade procesadores GeoIP, RDS y XML → Leer más

🔍 Amazon Aurora DSQL ahora soporta Amazon CloudWatch Database Insights → Leer más

🌐 Amazon CloudFront ahora soporta Control de Acceso de Orígenes (OAC) para Puntos de Acceso Multi-Región de Amazon S3 → Leer más

🔑 Amazon Timestream para InfluxDB ahora soporta claves gestionadas por el cliente → Leer más

📧 Amazon SES ahora soporta parámetros de anulación para el seguimiento de aperturas y clics → Leer más

🗺️ Amazon Location Service ahora soporta filtrado por categoría y densidad de POI en estilos de mapas → Leer más

☁️ Amazon MWAA Serverless ahora soporta PythonOperator y BashOperator → Leer más

🎬 Video de la Semana

En el video de esta semana te dejo 5 ideas de proyectos de agentes en AWS, de principiante a avanzado. No importa cuál elijas — todos siguen el mismo estándar: propósito real, arquitectura pensada y desplegada con infraestructura como código, nada de tutorial copiado paso a paso.

📚 Artículos Interesantes

Les dejo varios artículos donde se usan DynamoDB Vectors Search que salió hace poco.

🔍 Amazon DynamoDB Vector Search sin Vector Store Separado

Amazon DynamoDB ha dado un gran paso al permitir la búsqueda vectorial nativa directamente sobre sus datos operativos. Esto significa que ya no es necesario mantener un vector store separado, lo que simplifica la arquitectura de búsqueda semántica.

Puntos clave:

• Embeddings almacenados junto a los datos: Ahora puedes almacenar embeddings junto con los datos de negocio en la misma tabla de DynamoDB.

• No más bases vectoriales externas: Eliminación de la necesidad de una base vectorial externa o una pipeline de sincronización.

• Reducción de la complejidad operativa: Ajuste perfecto para arquitecturas serverless, facilitando la escalabilidad.

🎯 Reflexión: Con la búsqueda vectorial nativa, DynamoDB se convierte en una herramienta más poderosa para los desarrolladores, permitiendo crear experiencias de búsqueda más rápidas y eficientes, mientras se minimiza la complejidad operativa.

📖 Leer el artículo completo

🤖 Arquitectura Unificada para Agentes de IA con DynamoDB y Bedrock

En este artículo, se explora cómo construir una arquitectura de agentes de IA en AWS que utiliza una única tabla de DynamoDB para datos operativos y búsqueda semántica, eliminando la necesidad de depender de una base de datos vectorial separada. Se integran agentes de Amazon Bedrock con la búsqueda vectorial nativa de DynamoDB para que el agente maneje consultas estructuradas y recuperaciones basadas en similitud en un solo lugar.

Puntos clave:

• DynamoDB como base de datos operativa y tienda vectorial: DynamoDB puede actuar como la base de datos operativa y el almacén vectorial para agentes de IA.

• Actualizaciones automáticas de incrustaciones con DynamoDB Streams: DynamoDB Streams puede automatizar actualizaciones de incrustaciones, manteniendo frescos los resultados de búsqueda semántica.

• Uso de grupos de acción Lambda con agentes de Bedrock: Los agentes de Bedrock pueden utilizar grupos de acción Lambda para realizar operaciones de búsqueda y datos sin necesidad de una base de datos vectorial separada.

🎯 Reflexión: La combinación de DynamoDB y Bedrock permite crear sistemas de IA más simples y mantenibles, optimizando la eficiencia operativa y reduciendo la complejidad arquitectónica.

📖 Leer el artículo completo

🧭 Mejorando la Búsqueda Semántica en DynamoDB

El artículo explica cómo añadir búsqueda semántica a una tabla de DynamoDB existente sin necesidad de trasladar los datos a una base de datos vectorial separada. La idea central es almacenar incrustaciones (embeddings) directamente en los elementos existentes, crear un índice vectorial nativo sobre ese atributo de incrustación y luego consultar la tabla mediante búsqueda de similitud. Esto simplifica la arquitectura al mantener juntos los datos de búsqueda y operativos en DynamoDB.

Puntos clave:

• Soporte para índices vectoriales nativos: DynamoDB permite la búsqueda semántica directamente sobre los datos existentes en la tabla.

• Actualización sin migración completa: Se puede utilizar un flujo de UpdateTable para mejorar tablas existentes sin necesidad de recrearlas.

• Proceso de retroalimentación: Se necesita un proceso único de retroalimentación para generar y almacenar incrustaciones de los registros existentes.

🎯 Reflexión: Este enfoque simplificado para añadir búsqueda semántica a tables de DynamoDB no solo mejora la eficiencia, sino que también permite a las organizaciones aprovechar los datos existentes con mayor facilidad y ofrece una arquitectura más cohesiva.

📖 Leer el artículo completo

🖥️ Tres Maneras de Gestionar Archivos en CloudShell

Este artículo se centra en tres formas prácticas de gestionar archivos desde CloudShell.

Puntos clave:

• CloudShell soporta editores de terminal comunes como vim y nano para la edición directa de archivos.

• El comando edit abre archivos en el editor integrado de CloudShell para una experiencia más visual.

• La carga y descarga de archivos a través del navegador simplifica el movimiento de archivos entre máquinas locales y CloudShell.

🎯 Reflexión: CloudShell se presenta como un espacio de trabajo ligero para la gestión de archivos en AWS, permitiendo a los usuarios realizar ediciones rápidas y mover archivos sin requerir herramientas locales.

📖 Leer el artículo completo

📝 Eventos en Español

📅 24 Agosto: DevOps en la Nube de AWS y GitHub Actions 📍 AWS UG La Paz 🔗 Más info

📅 25 Agosto: Road To Community Day Bolivia 2026 | Día 2 📍 AWS Girls Bolivia 🔗 Más info

📅 27 Agosto: Road To Community Day Bolivia 2026 | Día 4 📍 AWS UG Cochabamba 🔗 Más info

📅 28 Agosto: Sesión 3: Aplicaciones de Modelos Fundacionales 📍 AWS UG Mixtli 🔗 Más info

📅 28 Agosto: El Camino Compartido: Voluntarios de AWS Community Day Bolivia 📍 AWS UG Cochabamba 🔗 Más info

📅 28 Agosto: Talento Tech: Habilidades que abren puertas 📍 AWS UG Bogotá 🔗 Más info

📅 29 Agosto: AWS UG Chile + JSCHILE Invierno 2026 📍 AWS UG Chile 🔗 Más info

📅 29 Agosto: 👑☁️Cloud Queens: Play, Learn, Certify 📍 AWS Girls Bolivia 🔗 Más info

⭐ 29 Agosto: AWS Community Day Bolivia 2026 🇧🇴 | AWS UG Cochabamba 📍 🔗 Más info

📅 5 Setiembre: Sesión 4: IA Responsable: Seguridad y Gobierno 📍 AWS UG Mixtli 🔗 Más info

⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info

📅 11 Setiembre: Sesión de práctica y dudas 📍 AWS UG Mixtli 🔗 Más info

📅 11 Setiembre: Más allá del código: navegando la comunidad y la cultura Tech 📍 AWS Girls Argentina 🔗 Más info

📅 15 Setiembre: Credenciales, Slack y un camino no tradicional a DevOps con Laura Díaz 📍 AWS Girls Uruguay 🔗 Más info

📅 1 Septiembre: AWS Modernizate: Automatización Inteligente con DevOps Agent 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

📅 24 Setiembre: Frontier Agents y Ciberseguridad cognitiva para la IA 📍 AWS UG Zaragoza 🔗 Más info

⭐ 10 Octubre: AWS Community Day Guatemala 2026 | AWS UG Guatemala 📍 🔗 Más info

⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info

Gracias por leer Desplegando.cloud!

Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!

¡Feliz despliegue!

Marcia.

PD: Si estás en el proceso de aprender AWS y Serverless y necesitas ayuda —> hace click acá

Le costó ochenta y cinco dólares.

Ochenta y cinco dólares por procesar un video de cinco segundos. Eligió el servicio equivocado, no puso límites, y cuando se dio cuenta ya era tarde.

Ese miedo — “¿cuánto me va a costar esto?” cada vez que querés probar algo en AWS — es lo que más me frenan de la gente que empieza.

Y la buena noticia es que AWS no tiene por qué ser caro: yo tengo múltiples apps en producción y pago menos de cinco euros por mes.

Pero para llegar ahí tuve que aprender a evitar seis errores.

💡 Los 6 errores que te hacen pagar de más

1. No tener alarmas de billing

AWS te deja poner alarmas de costo gratuitas (Budget Alerts).

Una al 50% de tu presupuesto, otra al 80%, otra al 100%.

La mayoría no las configura hasta que llega la primera factura que duele — no seas esa persona. Son dos alertas de presupuesto gratis, no hay excusa.

2. No usar serverless para tráfico bajo o impredecible

Un EC2 corriendo 24/7 te cobra las 24 horas, incluso a las 3 de la mañana cuando nadie lo usa.

Con serverless pagás por ejecución: si nadie usa tu servicio, pagás cero.

Lambda te da un millón de requests gratis por mes — para siempre, no por 12 meses. Para proyectos personales o de tráfico variable, serverless gana casi siempre.

3. No aprovechar el Free Tier permanente

Además de los créditos iniciales de cuenta nueva, muchos servicios tienen capa gratuita para siempre: Lambda (1M requests/mes), DynamoDB (25GB), SNS, SQS, Step Functions y más.

Con eso podés construir una aplicación completa sin gastar un centavo. Mi factura de <$5/mes es porque tengo varios proyectos con tráfico real — con uno solo, probablemente pagaría cero.

4. Elegir servicios por comodidad, no por costo

Usar RDS cuando DynamoDB alcanza: la instancia más chica de RDS te cuesta ~$15/mes corriendo 24/7, contra un DynamoDB que puede costarte cero con poco tráfico.

O meter tus funciones de Lambda en una VPC “por las dudas” y terminar pagando un NAT Gateway que cuesta ~$32/mes solo por existir, más el costo por dato procesado.

La calculadora de AWS es tu amiga — usala antes de desplegar, no después.

5. No entender el modelo de pricing de cada servicio

Lambda cobra por invocaciones y duración.

S3 por almacenamiento y requests.

DynamoDB por lecturas y escrituras.

API Gateway por llamada.

CloudFront por transferencia de datos.

Son modelos completamente distintos, y si no los entendés terminás como Pedro.

Regla simple: si no sabés cuánto te va a costar, no lo despliegues.

6. Olvidarte del almacenamiento

El error silencioso. CloudWatch Logs cobra por giga ingerido, y por defecto guarda los logs para siempre.

Vi cuentas donde CloudWatch terminó siendo el servicio más caro — más que Lambda, más que DynamoDB — solo porque nadie le puso retención a los logs.

Mismo problema con buckets de S3 que creás para probar algo y te olvidás.

El storage es como la humedad: no lo ves, pero se acumula.

🚀 ¿Querés construir en AWS sin gastar de más?

Tengo un mini-curso gratuito donde diseñamos una WebApp serverless completa — el tipo de arquitectura que, bien elegida, te cuesta centavos por mes.

🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO

Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.

Esta semana me la pasé armando el próximo plan de estudio que va a tener la comunidad, viendo cómo estructurar las tareas para que puedan construir su primer agente de IA sin agobiarse. Hay tantas preguntas que responder en este mundo nuevo, más allá de la tecnología: ¿es realmente necesario un agente acá? ¿Cómo defino las instrucciones de este agente? ¿Cómo manejo el contexto? ¿Qué herramientas le agrego? Estas primeras semanas del plan de estudio van a estar cargadas de preguntas de diseño — las mismas que son fundamentales para cualquier proyecto de software, no solo para agentes. Si querés enterarte primero, antes de que abran los cupos, anotate en la lista de espera.

¡A desplegar! 🚀

📰 Noticias Relevantes

🔌 AWS apoya los Agent Plugins: un estándar abierto para extensiones portátiles de agentes

Esta semana, AWS anunció su apoyo a los Agent Plugins 1.0.0, un estándar abierto y neutral para empaquetar extensiones de agentes de inteligencia artificial en un formato portátil. El objetivo es permitir que los desarrolladores empaqueten habilidades de agentes y configuraciones de servidores MCP una vez y las reutilicen en clientes compatibles, evitando la necesidad de reconstruir extensiones para cada herramienta o plataforma.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS

💡 AWS Billing y Cost Management lanza Dashboards Gestionados para Visibilidad Financiera Instantánea

AWS ha presentado los Dashboards Gestionados en AWS Billing y Cost Management, una herramienta que proporciona a los equipos visibilidad instantánea sobre el gasto en la nube sin necesidad de configuraciones previas. Estos dashboards están preconfigurados, son de solo lectura y se llenan automáticamente con los datos de tu cuenta, permitiendo a los usuarios observar rápidamente las tendencias de costos, los principales impulsores de servicio y el rendimiento de los compromisos.

La funcionalidad incluye cinco dashboards curados que abarcan tres capas de visibilidad: un dashboard general de costos y tendencias, dos dashboards por categoría de servicio para Computación y Base de Datos, y dos dashboards de compromisos para Reservas y Planes de Ahorro. Un pestaña dedicada de Gestionados y los íconos de candado permiten distinguir estos dashboards de los personalizados, aunque los usuarios pueden duplicar un dashboard gestionado para crear su propia versión.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la gestión de costos y facturación.

🌐 Amazon Bedrock lanza búsqueda web para una respuesta fundamentada en modelos

Amazon anunció la disponibilidad general de la Búsqueda Web en Amazon Bedrock, una capacidad incorporada en el servidor que ayuda a los modelos fundamentales a fundamentar sus respuestas en conocimientos web actuales. La proposición de valor principal es la simplicidad: los desarrolladores pueden agregar respuestas basadas en la web sin necesidad de integrar proveedores de búsqueda externos o manejar revisiones de seguridad adicionales.

Cuando se habilita la Búsqueda Web, Bedrock gestiona todo el ciclo de vida de la búsqueda en el servidor. El modelo determina si una consulta necesita información actualizada, Bedrock formula la búsqueda, recupera el contenido relevante de su índice web y grafo de conocimiento, y devuelve fragmentos de origen, URLs y títulos para que la respuesta final pueda ser citada y fundamentada.

🔗 Para más información, visita el artículo de Amazon Bedrock

🔧 AWS IAM presenta el administrador de roles para configurar roles IAM en servicios de AWS

AWS ha anunciado la disponibilidad general del administrador de roles en AWS Identity and Access Management (IAM), una herramienta que configura automáticamente los roles IAM necesarios para los servicios de AWS compatibles. Cuando un usuario configura un servicio compatible en la consola, el administrador de roles puede crear un rol predeterminado automáticamente o reutilizar un rol existente que ya cumpla con los permisos requeridos.

Esta función está diseñada para facilitar el inicio con los servicios de AWS al eliminar gran parte del trabajo manual de configuración de roles IAM. Además, AWS afirma que los usuarios pueden activar o desactivar el administrador de roles en cualquier momento y revisar las plantillas gestionadas por AWS que despliega en su nombre.

🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS IAM

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⏰ Amazon CloudWatch Alarms ahora soporta ventanas de evaluación de reloj calendario → Leer más

🎬 Video de la Semana

¿Trabajo full-time, quizás hijos, una casa que mantener — y aun así sentís que tenés que seguir aprendiendo para no quedarte atrás? El problema no es que te falte disciplina.

En el video de esta semana te muestro los sistemas concretos que uso (y que le funcionan a la gente de la comunidad) para sostener el estudio semana tras semana, sin madrugar ni sacrificar el fin de semana con tu familia.

📚 Artículos Interesantes

🤖 Orquestación de Arquitecturas de IA Multi-Agente con Amazon S3 Files

El artículo detalla cómo Amazon S3 Files puede funcionar como un sistema de archivos compartido para sistemas de IA multi-agente, permitiendo a los agentes acceder a un espacio de trabajo común con acceso a archivos al estilo POSIX. Esto simplifica las operaciones de colaboración entre múltiples agentes en servicios como EC2, Lambda, EKS, ECS en Fargate y Amazon Bedrock AgentCore Runtime.

Puntos clave:

• Sistema de archivos compartido al estilo POSIX: Permite la colaboración eficiente mediante archivos y directorios.

• Uso de archivos como memoria de trabajo: Reduce la inflación de prompts y mejora el manejo de resultados intermedios.

• Flujos de trabajo multi-agente simplificados: La orquestación es más sencilla si se configura correctamente el bucket, VPC y los permisos.

🎯 Reflexión: Amazon S3 Files ofrece una solución práctica para la colaboración entre agentes, permitiendo una arquitectura más simple y escalable en el trabajo con IA.

📖 Leer el artículo completo

⏳ Procesando Eventos de Larga Duración en AWS API Gateway

AWS API Gateway se destaca en la gestión de solicitudes API, pero enfrenta retos al manejar eventos prolongados debido a sus limitaciones de tiempo de espera y su naturaleza sincrónica. Este artículo explora estrategias para abordar estas operaciones extendidas de manera efectiva, integrando patrones asíncronos que evitan bloquear a los clientes y garantizan una manipulación confiable de eventos.

Puntos clave:

• Integración Asíncrona es Clave: Utiliza respuestas 202 Aceptadas y servicios como EventBridge o SQS para desacoplar tareas largas de los límites sincrónicos de API Gateway (ej. timeout de 29 segundos).

• Polling y Webhooks para Estado: Implementa polling del cliente o webhooks de retorno para rastrear el progreso de los procesos de backend sin bloquear la llamada inicial a la API.

• Monitoreo y Manejo de Errores: Aprovecha CloudWatch para la observabilidad y los reintentos incorporados para asegurar un procesamiento confiable de eventos prolongados en arquitecturas sin servidor.

🎯 Reflexión: Aplicar patrones asíncronos y herramientas como EventBridge/SQS transforma la manera en que manejas eventos extensos en API Gateway, permitiendo construir sistemas más escalables y resilientes.

📖 Leer el artículo completo

🤖 La IA Cambia el Trabajo del Ingeniero: Cómo Adaptarse

La IA está transformando el rol del ingeniero, pasando de una función centrada en la codificación a una de orquestador de IA. Las habilidades de juicio, entendimiento del producto, especificación clara y revisión son cada vez más valiosas.

🔑 Puntos Clave:

• La codificación ya no es el diferenciador clave: Las habilidades de juicio y revisión cobran más relevancia en la ingeniería asistida por IA.

• El desarrollo basado en especificaciones se vuelve esencial: Las especificaciones estructuradas guían mejor a los agentes de IA que los mensajes vagos.

• Las herramientas de desarrollo deben evolucionar: Es necesario apoyar flujos de trabajo que incluyan revisión de especificaciones, verificación de código y colaboración más sencilla.

🎯 Reflexión: Adaptar las habilidades y herramientas en este nuevo entorno de desarrollo es crucial para que los ingenieros tomen decisiones más informadas y se conviertan en líderes en la integración de la IA.

📖 Leer el artículo completo

🤖 7 Consejos para Hacer tu Agente de IA Más Predecible

Este artículo ofrece una guía práctica para hacer que los agentes de inteligencia artificial se comporten de manera más consistente y confiable en flujos de trabajo del mundo real. Se enfatiza que la predictibilidad se deriva de un diseño de prompts sólido, márgenes de tarea claros, y la reducción de la ambigüedad en la operación del agente.

Puntos clave:

• Utiliza prompts claros y directos evitando instrucciones vagas.

• Establece marcos con objetivos, no objetivos, criterios de aceptación y límites.

• Reduce la deriva comenzando sesiones nuevas, manteniendo el contexto ligero y resumiendo los avances externamente.

*🎯 Reflexión:*La predictibilidad en los agentes de IA no solo mejora la interacción, sino que también puede beneficiar la eficiencia en diversas aplicaciones. Establecer límites claros permite al agente operar de manera más efectiva.

📖 Leer el artículo completo

📝 Eventos en Español

📅 19 Agosto: Builders Night: Agentes Seguros Desarrollo Inteligente 📍 AWS UG San Jose Costa Rica 🔗 Más info

📅 22 agosto: 🚀 Tech Day Medellín: Comunidad, Cloud e Inteligencia Artificial 📍 AWS UG Medellín 🔗 Más info

⭐ 29 Agosto: AWS Community Day Bolivia 2026 🇧🇴 | AWS UG Cochabamba 📍 🔗 Más info

📅 1 Septiembre: AWS Modernizate: Automatización Inteligente con DevOps Agent 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info

📅 24 Setiembre: Frontier Agents y Ciberseguridad cognitiva para la IA 📍 AWS UG Zaragoza 🔗 Más info

⭐ 10 Octubre: AWS Community Day Guatemala 2026 | AWS UG Guatemala 📍 🔗 Más info

⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info

Gracias por leer Desplegando.cloud!

Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!

¡Feliz despliegue!

Marcia.

PD: Si estás en el proceso de aprender AWS y Serverless y necesitas ayuda —> hace click acá

Dejé todo y volví corriendo a mi casa. Cuando entré a la llamada con él, ya estaba borrando usuarios, reseteando contraseñas, tirándose de los pelos. En pánico total.

Y lo que hizo en esos primeros veinte minutos es exactamente lo que NO tenés que hacer.

💡 El protocolo que seguimos esa tarde

Lo primero que le dije fue: pará. No sigas borrando nada.

Si de verdad hubiera sido un hackeo, borrar usuarios a lo loco es justo lo que te puede dejar afuera de tu propia cuenta o destruir la evidencia que necesitás para entender qué pasó. Es como encontrar la llave de tu casa movida de lugar y, por las dudas, prender fuego la casa entera.

La regla: primero mirás, después actuás.

Y antes de tocar nada, sacás capturas de pantalla de todo — usuarios, policies, CloudTrail, el cargo en el Billing.

Una vez que borrás o rotás algo, esa foto del momento exacto se pierde para siempre.

Los tres lugares que hay que revisar, en orden

1. AWS Health Dashboard — ahí AWS reporta incidentes conocidos de sus propios servicios. En este caso, ahí apareció el dato que explicó todo.

2. Billing y Cost Explorer — ¿el cargo es un “estimated charge” o ya está facturado de verdad? No es lo mismo.

3. CloudTrail — el historial de cada acción en tu cuenta: quién, desde dónde, cuándo. Buscá usuarios o roles que no reconocés, cambios de policies, accesos desde regiones donde nunca trabajás.

En su CloudTrail no había nada raro. Cero. Volvimos al Health Dashboard y ahí estaba: un bug conocido en el servicio que estima los gastos, que ese mismo día afectó a montones de cuentas al mismo tiempo. No era un hackeo. Era un número mal calculado que AWS le mostró como si fuera real.

Si en tu caso SÍ es un hackeo real

Si CloudTrail te muestra usuarios, roles o accesos que no reconocés, ahí sí hay que moverse rápido, en este orden:

1. Cambiar contraseña + agregar MFA a todos los usuarios comprometidos que encontraste (no solo el primero)

2. Desactivar las access keys comprometidas — o borrarlas y recrearlas

3. Invalidar las sesiones de STS activas

4. Revisar Cost Explorer buscando cargos inesperados en servicios y regiones que ni mirás normalmente

5. Contactar a soporte de AWS

🛡️ Cómo evitar vivir esto

Todo esto se vive muy distinto si ya tenés resueltas algunas cosas de antes:

✅ AWS Budgets con alertas de costo — la misma alarma que le avisó a tiempo a mi amigo, en vez de enterarse con la factura ya cerrada

✅ MFA en TODOS los usuarios, sin excepciones, empezando por el root

✅ Mínimo privilegio en cada usuario y rol

✅ CloudTrail activo

Ninguna te toma más de 15 minutos configurar. Y son la diferencia entre un diagnóstico claro en 5 minutos o borrar usuarios en pánico un viernes a la tarde.

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Esta semana hubieron un montón de lanzamientos interesantes, pero el que más me llamó la atención es Kiro Crew. Ahora lo estoy probando y viendo cómo me puede ayudar a resolver problemas más rápido y de manera más eficiente que el setup que tenía antes. ¡Ya les contaré cómo lo llevo!

✏️ ¡Comparte tus recursos! Si has escrito en un blog o creado algo interesante sobre AWS o Serverless, envíamelo. A veces es imposible encontrarlo todo en internet, y me encantaría destacar tu trabajo.

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¡A desplegar! 🚀

📰 Noticias Relevantes

🚀 Kiro Crew: Tu compañero de desarrollo persistente y open-source

Kiro Crew se presenta como un espacio de trabajo de desarrollo persistente y open-source, diseñado para manejar tareas de ingeniería que requieren coordinación y seguimiento constantes. Este proyecto originado internamente en Amazon, busca facilitar el inicio y la continuidad de las tareas sin la necesidad de supervisión constante.

Construido para flujos de trabajo de ingeniería del mundo real, Kiro Crew permite la delegación entre herramientas y habilita el procesamiento de tareas en segundo plano. Este sistema se integra con plataformas populares como Slack, Telegram y WeCom, y es compatible con los principales sistemas operativos, lo que lo hace accesible para todos los desarrolladores.

🔗 Para más información, visita el blog de Kiro Crew

💻 Instalar y actualizar la AWS CLI ahora es más fácil con comandos de una sola línea

Finalmente actualizaron la instalación AWS CLI v2 para hacerlo con una sola línea, eliminando la necesidad de pasos manuales de descarga e instalación. Para los usuarios de macOS y Linux, se puede ejecutar un comando de curl que descarga y ejecuta el instalador oficial, mientras que los usuarios de Windows pueden utilizar un comando de PowerShell para iniciar el proceso de instalación.

Además, se introduce un nuevo flujo de actualización integrado para la AWS CLI v2.36.0 y versiones posteriores. A partir de ahora, los usuarios pueden ejecutar el comando aws update para actualizarse a la última versión, el cual detecta automáticamente la ruta de instalación existente, permitiendo actualizar la configuración actual sin requerir una reinstalación manual.

🔗 Para más información, visita el blog sobre la instalación y actualización de AWS CLI.

⚡ Amazon DynamoDB ahora soporta búsqueda de vectores en tiempo real a escala

Amazon DynamoDB ha lanzado la búsqueda de vectores nativa, ahora disponible de forma general. Esta característica permite almacenar vectores junto con datos operativos, facilitando búsquedas de similitud sin necesidad de bases de datos externas.

Esta capacidad es crucial porque integra la búsqueda de vectores en una base de datos completamente gestionada y serverless, simplificando la arquitectura al permitir que los desarrolladores gestionen datos operativos y vectores en un solo sistema.

🔗 Para más información, visita el blog de Amazon DynamoDB

🤖 Amazon Bedrock AgentCore presenta instancias de runtime para agentes de IA

Las instancias de runtime en Amazon Bedrock AgentCore, están diseñada para los agentes de inteligencia artificial que requieren infraestructura persistente y gestionada, y va más allá de los límites del modelo serverless tradicional.

Las instancias de runtime permitirán que múltiples agentes colaboren en un mismo host, manteniendo un estado de sesión compartido y ejecutándose por períodos prolongados de hasta 14 días por sesión. Estas instancias se ejecutan sobre una infraestructura EC2 gestionada por AWS dentro de la cuenta del cliente, lo que ofrece beneficios de selección de hardware y precios de EC2, mientras AWS se ocupa de las operaciones de infraestructura como aprovisionamiento, parcheo, escalado y desmantelamiento.

Entre las características destacadas se incluyen el soporte para aceleración GPU, la capacidad de detener/iniciar sesiones para reducir costos de inactividad, y despliegues en contenedores para equipos que deseen operar de manera independiente. Además, estas instancias se complementan con los microVMs de AgentCore, permitiendo a los equipos elegir el mejor modelo de computación según las necesidades de carga de trabajo.

🔗 Para más información, visita el blog de Amazon sobre instancias de runtime.

🚀 AWS presenta Dogwood: verificación en tiempo de ejecución para agentes de IA

AWS ha lanzado Dogwood, un lenguaje de gobernanza de código abierto para agentes de IA que se centra en la verificación en tiempo de ejecución en lugar de la evaluación posterior. La idea principal es que las políticas pueden revisar los eventos recientes de un agente, permitiendo que las decisiones se basen en lo que el agente ha realizado anteriormente en la sesión.

Dogwood está diseñado para extender y reutilizar políticas existentes de Cedar; cualquier política válida en Cedar también lo es en Dogwood, lo que facilita su adopción sin necesidad de reescribir o migrar conjuntos de políticas actuales. Además, se destaca que Dogwood añade condiciones temporales, permitiendo reglas que razonan sobre la secuencia y la historia reciente, como la imposición de restricciones de seguridad a lo largo de una cadena de acciones.

Esta liberación posiciona a Dogwood como una forma práctica de mejorar la gobernanza de los agentes mientras se mantiene el sistema abierto y composable. Dogwood es de código abierto bajo la licencia Apache 2.0.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Dogwood.

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💻 AWS Lambda console extiende la integración de consola a IDE con Kiro y Cursor → Leer más

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🌐 AWS Lambda anuncia escalabilidad de ancho de banda de red de hasta 3,000 Mbps para funciones fuera de una VPC → Leer más

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📅 Anunciando políticas temporales y limitación de tasa en Amazon Bedrock AgentCore → Leer más

⚙️ Instancias de tiempo de ejecución: cómputo persistente para agentes de IA de producción en Amazon Bedrock AgentCore → Leer más

🎬 Video de la Semana

Esta semana te traigo un video sobre algo que probablemente ya usás sin saber su nombre: el agent harness. Si trabajás con Claude Code, Cursor o Kiro, ya lo estás usando. Un modelo de lenguaje solo no hace nada — es el harness el que lo convierte en un agente de verdad: orquesta el loop, ejecuta las herramientas y arma el contexto en cada vuelta. Te explico qué es, cómo se ve en un stack real de AWS con Bedrock y Strands, y las 3 capas de 2026 (prompt, context y harness engineering). Es la pieza que separa un agente que funciona divino de uno impredecible.

📚 Artículos Interesantes

📜 Los 10 Mandamientos para Trabajar en Producción

Este artículo presenta un conjunto práctico de hábitos de seguridad en producción para ingenieros que trabajan con AWS y otros sistemas en producción. El mensaje central es que los cambios en producción deben ser tratados como operaciones de alto riesgo.

Puntos clave:

• Siempre ten un plan de reversión antes de hacer cambios en producción.

• Promueve los cambios gradualmente de desarrollo a staging y luego a producción.

• Usa disciplina operativa estricta: revisiones de PR, control de versiones, evita atajos manuales en la consola y código generado por IA no verificado.

🎯 Reflexión: Las prácticas disciplinadas en producción no solo mitigan riesgos, sino que también fomentan un entorno de aprendizaje constante para los equipos, permitiéndoles mejorar con cada incidente.

📖 Leer el artículo completo

🤖 Cómo Uso Kiro: Un Compañero, No un Piloto Automático

En este artículo, el autor comparte su experiencia utilizando Kiro como un asistente de IA colaborativo en lugar de un agente completamente autónomo. Kiro actúa como un compañero de trabajo, ayudando en la ejecución y organización de tareas, mientras que el humano establece la dirección y toma decisiones finales.

Puntos clave:

• La colaboración humano-IA es clave: Kiro es más útil cuando el usuario dirige el trabajo en lugar de dejarlo ejecutar sin supervisión.

• Las especificaciones mejoran la claridad: Convertir planes en documentos estructurados ayuda a validar decisiones y mantener un registro.

• La automatización debe ser reutilizable: Los prompts y habilidades convierten las tareas repetitivas de AWS y desarrollo en flujos de trabajo repetibles.

🎯 Reflexión: Utilizar Kiro como un compañero de trabajo permite a los desarrolladores aprovechar su potencial sin perder el enfoque en la toma de decisiones humanas. La integración de la IA en los flujos de trabajo de desarrollo puede mejorar significativamente la productividad.

📖 Leer el artículo completo

🤖 Ejecuta Agentes de IA en Producción en n8n con Amazon Bedrock AgentCore

AWS ha lanzado un nuevo nodo comunitario de código abierto para n8n que se integra con Amazon Bedrock AgentCore, facilitando la construcción y ejecución de agentes de IA directamente en el editor visual de flujos de trabajo de n8n. Este artículo detalla el proceso de configuración y cómo maximizar la utilidad del AgentCore.

Puntos clave:

• n8n + AgentCore permite la creación de agentes de IA en producción de bajo código directamente en la automatización de flujos de trabajo.

• AgentCore gestiona aspectos complejos de los agentes de producción, como orquestación, memoria, almacenamiento, identidad y observabilidad.

• La configuración es sencilla: instala el nodo comunitario, configura las credenciales de AWS, elige un proveedor de modelo y opcionalmente despliega en un VPC para una red privada.

🎯 Reflexión: La integración de n8n con Amazon Bedrock AgentCore representa un avance significativo para equipos que buscan implementar agentes de IA en producción sin complicaciones, optimizando recursos y esfuerzos en el desarrollo.

📖 Leer el artículo completo

🤖 Humano Seguros Reduce su Emisión de Pólizas de 8 Días a 3 Minutos Usando IA en AWS

Humano Seguros ha revolucionado su proceso de emisión de pólizas al implementar un flujo de trabajo basado en IA en AWS, que ha reducido dramáticamente el tiempo de respuesta de hasta 8 días hábiles a solo unos minutos. Esta nueva plataforma busca simplificar el proceso para los intermediarios de seguros, que ahora pueden subir documentos a una oficina virtual, donde la IA valida la información automáticamente y emite la póliza digitalmente al instante.

Puntos Clave:

• Mejora Masiva en la Velocidad: La emisión de pólizas se redujo de hasta 8 días a minutos.

• Alta Automatización con Respaldo Humano: Más del 50% de los casos se resuelven automáticamente, mientras que los casos complejos son derivados a analistas humanos.

• Mejor Escalabilidad y Menos Trabajo Manual: El nuevo proceso reduce el esfuerzo operativo y mejora la experiencia del intermediario a través de un flujo digital más sencillo.

🎯 Reflexión: La implementación de IA en Humano Seguros no solo brinda una mejora en la eficiencia, sino que también representa un cambio hacia operaciones más veloces y centradas en el cliente, donde la tecnología potencia la capacidad humana en lugar de reemplazarla.

📖 Leer el artículo completo

📝 Eventos en Español

📅 10 Agosto: AWS Modernizate: Productividad Inteligente con Amazon Quick 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

📅 12 Agosto: Ctrl+Delegar: El que no Opera, Duerme 📍 AI AWS UG Colombia 🔗 Más info

📅 13 Agosto: De Cero a Cloud: Path & Certificaciones + BigCheese AWS Premier Partner 📍 AWS UG Girls UY 🔗 Más info

📅 19 Agosto: Builders Night: Agentes Seguros Desarrollo Inteligente 📍 AWS UG San Jose Costa Rica 🔗 Más info

⭐ 29 Agosto: AWS Community Day Bolivia 2026 🇧🇴 | AWS UG Cochabamba 📍 🔗 Más info

📅 1 Septiembre: AWS Modernizate: Automatización Inteligente con DevOps Agent 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info

📅 24 Setiembre: Frontier Agents y Ciberseguridad cognitiva para la IA 📍 AWS UG Zaragoza 🔗 Más info

⭐ 10 Octubre: AWS Community Day Guatemala 2026 | AWS UG Guatemala 📍 🔗 Más info

⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info

Gracias por leer Desplegando.cloud!

Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!

¡Feliz despliegue!

Marcia.

PD: Si estás en el proceso de aprender AWS y Serverless y necesitas ayuda —> hace click acá

Hoy lo hacemos juntos: un agente funcional de punta a punta, en menos 10 minutos, con Python y Strands sobre AWS. No un chatbot — un agente que toma decisiones, usa herramientas y ejecuta acciones.

💡 De un wrapper de LLM a un agente de verdad

Tres líneas de código contra un modelo es un chatbot. Un wrapper. No hace nada por sí solo.

Un agente aparece cuando le sumás herramientas que puede ejecutar, un rol claro en el system prompt, y un loop donde el modelo decide qué hacer, lo hace, ve el resultado y sigue hasta resolver la tarea.

En el video construimos un chef assistant: le decís qué tenés en la heladera y te dice qué cocinar según la hora y para cuántos comensales. Suena tonto, pero adentro está todo lo que hace a un agente ser agente.

Lo que armamos, pieza por pieza

1. Herramientas built-in — current_time para saber la hora, calculator para ajustar cantidades. El modelo decide cuándo usarlas, vos no las llamás a mano.

2. Una herramienta propia (mi_heladera) — una función Python decorada con @tool que agrega, quita y lista ingredientes. El truco está en el docstring: le explicás al modelo cuándo usarla y qué espera recibir. Ese texto es la interfaz entre el modelo y tu código.

3. El system prompt como rol — no es “sos útil”. Es “sos un chef profesional, así trabajás, estas son tus herramientas y cuándo usarlas, y estas son tus reglas”. Cuanto más claro el rol, mejor elige.

4. El loop interactivo — un while que mantiene la conversación viva y le pasa el contexto al agente en cada vuelta. Ahí es donde el agente razona, ejecuta y recuerda lo que ya pasó.

El momento en que se nota que es un agente

Le tiro ingredientes random a la heladera. El agente guarda eso con mi_heladera, consulta la hora con current_time, ve que es mediodía y sugiere almuerzos concretos. Le digo “sandwich para dos” y calcula las cantidades. Le pregunto qué queda en la heladera después y vuelve a la herramienta a chequear el estado real.

Nadie programó ese orden. El modelo decidió qué herramienta usar y cuándo. Eso es un agente: rol definido, herramientas reales, decisiones autónomas y memoria de la conversación.

Y esto corre local. Llevarlo a la nube, sumarle un MCP para buscar recetas de verdad, o desplegarlo en AWS — es el siguiente paso.

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💬 Tu turno

¿Ya construiste un agente o todavía estás en la etapa de “un prompt largo con un modelo potente”?

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💡 Las 5 cualidades del desarrollador renacentista

1. Curiosidad (con experimentación)

No alcanza con que te guste aprender — hay que disfrutar desarmar las cosas para ver cómo funcionan. Construir algo sin saber si va a andar, y aprender en el camino. Werner también habla de aprender en comunidad: con mentores que te desbloquean y con gente en el mismo momento del camino que vos.

2. Pensar en sistemas

No es aprender Lambda, DynamoDB y API Gateway por separado — es entender cómo se encadenan, qué pasa si uno falla, cómo reaccionan los demás. Werner distingue dos tipos de loops: los de refuerzo (que amplifican cambios) y los de balance (que los compensan). Pensar en sistema es entender cómo tus cambios se propagan por todo eso.

3. Comunicación

Hoy más que nunca, porque con IA generativa y vibe coding, el lenguaje natural es la herramienta de trabajo. Poder explicar por qué elegiste una decisión técnica sobre otra — y hacerlo en un nivel que entienda alguien no técnico — es lo que muchas veces hace la diferencia entre que te elijan a vos o a otra persona.

4. Ownership

Si la IA escribe el código, pero vos lo desplegás sin entenderlo del todo, la responsabilidad sigue siendo tuya. You build it, you own it. La IA es una herramienta, no una persona — y las code reviews se volvieron más importantes que nunca, porque ahora ahí es donde reconstruís el entendimiento que antes ibas armando mientras escribías el código.

5. Ser polímata

Developer en forma de “I” (mucha profundidad, cero amplitud) vs. developer en forma de “T” (amplitud + una especialización profunda). Hoy la IA te da profundidad instantánea en áreas que no dominás — pero necesita que vos le des el contexto y la perspectiva del problema. Un ingeniero de datos que entiende de frontend toma mejores decisiones que uno que no.

No hace falta sacarte un 5 sobre 5 en las cinco — nadie es Leonardo da Vinci. La clave, dice Werner, es evolucionar: la IA no te va a reemplazar a menos que dejes de moverte hacia donde hay que ir.

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Si esto te hizo pensar en qué dirección tomar en tu carrera en la nube, tengo un mini-curso gratuito para ayudarte a elegir el camino y construir el perfil que te haga falta.

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💬 Tu turno

De las 5 cualidades, ¿cuál sentís que tenés más desarrollada? ¿Y cuál te cuesta más?

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Esta semana les traigo como siempre un montón de noticias destacadas, pero me gustaría resaltar el video que publiqué, ya que puede ayudar a mucha gente que está empezando a construir agentes en AWS. Lo puedes encontrar en la sección de video de la semana.

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📰 Noticias Relevantes

🚀 AWS lanza aws-bench: un referente de código abierto para medir agentes de IA en AWS

AWS ha dado a conocer una vista previa de aws-bench, un referente de código abierto diseñado para medir la precisión y eficiencia con que los agentes de IA completan tareas reales en AWS. Este nuevo recurso busca ofrecer a los proveedores de modelos e investigadores de IA una manera objetiva y reproducible de evaluar el rendimiento de los agentes en las tareas de infraestructura de AWS.

Este referente se basa en un análisis del uso real de AWS e incluye casos de prueba para la investigación, resolución de problemas y creación de infraestructura. Cada caso de prueba combina un prompt en lenguaje natural con un estado de recurso en la nube definido y una respuesta verdadera, lo que permite puntuar a los agentes o modelos de manera consistente y verificable.

AWS afirma que aws-bench puede ayudar a mejorar el rendimiento de los modelos base en tareas de AWS, fortalecer los arneses de agentes y rastrear el progreso a lo largo del tiempo. La entrega también incluye una herramienta CLI para configurar entornos de prueba, ejecutar evaluaciones, puntuar resultados y restablecer el estado de los recursos. El proyecto está disponible en GitHub con instrucciones de instalación en el README.

🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS

📧 Amazon SES lanza nuevos planes de precios para simplificar la gestión de correos

AWS ha anunciado la introducción de un nuevo modelo de planes de precios para Amazon Simple Email Service (SES), que agrupa características de entrega y gestión de correos en paquetes progresivamente más completos. Los tres planes, Essentials, Pro y Enterprise, están diseñados para ofrecer más capacidades a un precio reducido en comparación con la compra por separado.

El plan Essentials incluye insights sobre entrega; el Pro agrega IPs dedicadas gestionadas, validación de correos y visibilidad global de colocación de correos en bandeja de entrada; y el Enterprise introduce resiliencia en múltiples regiones, aislamiento de reputación a nivel de carga de trabajo, y una evaluación anual de entregabilidad.

🔗 Para más detalles, visita la página oficial de Amazon SES.

📊 Amazon CloudWatch lanza ‘Coding Agent Insights’ para medir el uso de herramientas de codificación AI

Amazon CloudWatch ha presentado ‘Coding Agent Insights’, una nueva funcionalidad que permite a los líderes de ingeniería entender cómo se utilizan las herramientas de codificación AI y el valor que aportan. Esta capacidad se integra con el gateway de aplicaciones Claude para AWS, recopilando telemetría de Claude Code sin necesidad de instrumentación adicional. Además, ofrece soporte para OpenAI Codex y GitHub Copilot.

Al combinar las métricas de OpenTelemetry emitidas por los agentes de codificación con los datos operativos existentes de CloudWatch, los equipos pueden vincular la actividad de codificación AI con resultados de ingeniería como el rendimiento de los commits y la eficiencia de costo por producción.

Esta funcionalidad permite a los líderes evaluar dónde expandir el acceso a los agentes de codificación en función de su impacto en la velocidad de entrega y gestionar de manera efectiva los presupuestos de tokens a través de los departamentos.

🔗 Para más información, visita el anuncio de Amazon CloudWatch.

📈 Amazon Kinesis Data Streams ahora permite reducir la capacidad de ingestión.

Amazon Kinesis Data Streams ha presentado una actualización que permite a los usuarios reducir la capacidad de ingestión ajustando el valor de throughput en modo On-demand. Esta nueva característica permite al stream ajustarse a la capacidad solicitada o a la demanda máxima registrada en la última hora, lo que permite reducir la capacidad excesiva y proteger el tráfico actual de posibles restricciones.

Este avance otorga a los equipos un mayor control sobre el throughput de escritura en ambas direcciones. Anteriormente, el throughput se utilizaba para escalas proactivas en picos de tráfico, pero ahora también se puede reducir cuando la demanda baja, mejorando la eficiencia de costos y el rendimiento.

🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS.

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📦 Anotaciones de Amazon S3: añade contexto rico y consultable directamente a tus objetos → Leer más

🎬 Video de la Semana

Si estás construyendo agentes en AWS y no sabés bien qué pieza va dónde, esta semana te dejo el mapa. Spoiler: no arranca por el modelo. Arranca por tres capas que casi nadie menciona y que son las que te salvan cuando algo sale mal en producción.

📚 Artículos Interesantes

🤖 Evaluando Agentes de IA: Un Plan de Producción con Strands y AgentCore

Este artículo explica cómo evaluar agentes de IA de una forma lista para producción utilizando una estrategia combinada: evaluaciones de Strands para pruebas a nivel de construcción y evaluaciones de Amazon Bedrock AgentCore para el monitoreo continuo en producción. Presenta un marco de evaluación de tres capas que considera el uso de herramientas, el razonamiento y la calidad de salida.

Puntos clave:

• Uso de dos capas de evaluación: pruebas previas al despliegue más monitoreo en producción.

• Medir más que la salida: evaluar el uso de herramientas, el razonamiento y la calidad de respuesta en conjunto.

• Desplegar gradualmente con puertas de calidad: validar en etapa, modo sombra, pruebas A/B, y luego realizar el despliegue completo solo si los métricas se mantienen por encima del umbral.

🎯 Reflexión: La evaluación de los agentes de IA no es solo un paso; es un proceso continuo que requiere adaptación y refinamiento constante. Implementar evaluaciones adecuadas asegura no solo la calidad, sino también la confianza en el rendimiento de los agentes en un entorno de producción.

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🚀 Mejores Prácticas para Aplicar Amazon Bedrock Guardrails en Flujos de Generación de Código

Este artículo se centra en cómo utilizar Amazon Bedrock Guardrails de manera más eficiente en flujos de generación de código.

🔑 Puntos clave:

• Utiliza la API ApplyGuardrail para pasar de escaneos constantes a validaciones selectivas en puntos estratégicos.

• Aumenta el intervalo de streaming a 1,000 caracteres y agrupa evaluaciones para reducir las llamadas a guardrails y costos.

• Aplica escaneos basados en riesgo: inspecciona completamente códigos sensibles como IAM o lógica de credenciales, y evita volver a comprobar contenido inalterado o de bajo riesgo.

🎯 Reflexión: Aplicar los Guardrails de manera selectiva, alineados con el riesgo del flujo de trabajo, puede mejorar la eficiencia sin comprometer la seguridad. Esta estrategia permite a los desarrolladores enfocarse en las partes más críticas del código.

📖 Leer el artículo completo

⚠️ La Importancia de los Mensajes de Error en la Era de la IA

AWS destaca que los mensajes de error son cada vez más cruciales a medida que se proliferan los agentes de IA y los flujos de trabajo asistidos por IA. Un mensaje confuso o genérico no solo puede dificultar la usabilidad humana, sino también bloquear sistemas automatizados de recuperación y diagnóstico.

Puntos clave:

• Descriptivos y Específicos: Los errores deben explicar qué sucedió, no solo que algo falló.

• Soluciones o Sugerencias: Ofrecer pistas para que usuarios y agentes de IA sepan cómo recuperarse.

• Parte de la Experiencia del Usuario: Los mensajes de error construyen confianza y mejoran el proceso de resolución de problemas.

🎯 Reflexión: La calidad de los mensajes de error puede marcar la diferencia en la experiencia del usuario, tanto para humanos como para sistemas automatizados. Invertir en mensajes claros y útiles no solo reduce la frustración, sino que también facilita la recuperación.

📖 Leer el artículo completo

🤖 Construyendo un Asistente AI Serverless en Pelago: De la Idea a la Realidad en Dos Semanas

Pelago, una empresa de salud digital centrada en el apoyo a personas con trastornos por consumo de sustancias, desarrolló un asistente AI serverless, basado en eventos, en AWS en solo dos semanas. Este asistente ayuda a los equipos de atención a generar sugerencias contextualizadas durante las conversaciones con los pacientes.

Puntos clave:

• Diseño Serverless + Basado en Eventos: Permite a los equipos añadir características de AI rápidamente sin acoplarse a los flujos de trabajo existentes.

• Generación de AI Asíncrona: Mejora la experiencia del usuario al realizar trabajos pesados de AI en segundo plano, sirviendo resultados en menos de 100 ms.

• Servicios AWS Gestionados: Pueden respaldar casos de uso en salud regulada, aliviando la carga operativa mientras ayudan a cumplir con los requisitos de seguridad y cumplimiento.

🎯 Reflexión: La capacidad de Pelago para construir un asistente AI en tan poco tiempo demuestra la eficacia y la versatilidad de las soluciones serverless en el ámbito de la salud, facilitando interacciones más efectivas y cumpliendo con las regulaciones necesarias.

📖 Leer el artículo completo

📝 Eventos en Español

📅 28 Julio: From Zero to Kiro | AWS UG Manizales 📍 🔗 Más info

📅 28 Julio: IA, Fundamentos y Workshop de Kiro 🚀 [Evento presencial] 📍 AWS UG Women Buenos Aires 🔗 Más info

📅 29 Julio: [De Cero a Cloud] Terraform: de la consola al código 📍 AWS UG Girls UY 🔗 Más info

📅 29 Julio: PreSummit: Road to AWS Summit Bogotá 2026 📍 AWS UG Women Colombia 🔗 Más info

📅 29 Junio: AWS Modernízate: Claude Platform on AWS — IA de Clase Mundial en Tu Cuenta AWS 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

📅 30 Julio: AWS Summit Bogota 📍 🔗 Más info

📅 30 Julio: Construye tu primer agente AI con herramientas OpenSource 📍 AWS UG Mixli 🔗 Más info

📅 31 Julio: DevDays Buenos Aires — Go Agentic with Serverless | AWS UG Buenos Aires 📍 🔗 Más info

📅 1 Agosto: Workshop: Agentes en la nube & DevOps con AWS | AWS Girls Bolivia 📍 🔗 Más info

📅 1 Agosto: DevDays Buenos Aires — Workshop y Hackathon | AWS UG Buenos Aires 📍 🔗 Más info

📅 2 Agosto: AWS Inspector: Detección y mitigación de vulnerabilidades | AWS SBG Universidad Catolica de Salta 📍 🔗 Más info

📅 6 Agosto: Construye tu primer agente AI con herramientas OpenSource 📍 AWS UG Mixtli 🔗 Más info

📅 10 Agosto: AWS Modernizate: Productividad Inteligente con Amazon Quick 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

⭐ 29 Agosto: AWS Community Day Bolivia 2026 🇧🇴 | AWS UG Cochabamba 📍 🔗 Más info

⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info

⭐ 10 Octubre: AWS Community Day Guatemala 2026 | AWS UG Guatemala 📍 🔗 Más info

⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info

Gracias por leer Desplegando.cloud!

Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!

¡Feliz despliegue!

Marcia.

PD: Si estás en el proceso de aprender AWS y Serverless y necesitas ayuda —> hace click acá

💡 4 caminos, un mismo destino: la nube

Para ilustrar cada rol uso el mismo ejemplo: Netflix. Cuando das play y la serie arranca casi al instante, hay muchísima infraestructura e ingeniería detrás de eso — y cada uno de estos roles cumple una parte distinta.

1. Cloud Solutions Architect

Diseña la arquitectura: soluciones escalables, seguras y económicamente eficientes. En Netflix, es quien decide cómo usar los servicios de AWS para poder servir millones de peticiones sin que nada se caiga — define qué se construye in-house y qué se externaliza, y arma estrategias resilientes con alta tolerancia a fallos. Es el puente entre desarrollo y negocio.

Salario (EE.UU., para arrancar): entre $90,000 y $100,000, y sube según empresa, seniority y región.

Cómo se llega: muchos arquitectos vienen de desarrollo — a medida que ganan experiencia y quieren resolver problemas más complejos, dan el salto a diseñar sistemas en vez de construirlos.

2. Cloud DevOps Engineer

Garantiza que el software llegue del desarrollo a producción rápido y de forma confiable. Su foco: pipelines de CI/CD, infraestructura como código y orquestación de servicios. En Netflix, es quien hace posible que se lancen features constantemente sin romper nada — y que los despliegues se hagan gradualmente, no al 100% de los usuarios de una.

Salario (EE.UU., para arrancar): arriba de $130,000, con el mismo criterio de que sube según empresa, seniority y región.

Cómo se llega: el camino clásico es desde sysadmin, aprendiendo servicios de nube y herramientas de automatización. También es accesible para desarrolladores con interés en administración de sistemas.

3. Cloud Developer / Cloud Engineer

Construye las aplicaciones: mientras el arquitecto trabaja a nivel de sistemas, el developer trabaja a nivel de aplicación, escribiendo el código y llevando a producción las features que el arquitecto diseñó. Y no es solo escribir código — también hay que mantenerlo, asegurar que sea escalable y siga buenas prácticas.

Salarios competitivos también, con el mismo rango de variación según país, empresa y seniority.

Cómo se llega: si sos backend o full stack, aprender los servicios de la nube alcanza para arrancar.

4. Cloud Security Engineer

Diseña arquitecturas resistentes a ataques, monitorea vulnerabilidades y reporta incidentes. En Netflix, protege desde los datos de pago de los clientes hasta el contenido con derechos de propiedad intelectual. Cuando trabaja codo a codo con DevOps a nivel de infraestructura, a ese cruce se lo suele llamar DevSecOps.

Salarios competitivos — es de los roles con más demanda creciente, dado el contexto de seguridad actual.

Cómo se llega: desde arquitectura, desde desarrollo o desde el mundo del hacking ético. Es una especialización que pide bastante estudio si venís de un lugar donde la seguridad nunca fue tu foco.

Los cuatro son técnicos, tienen mucha demanda y pagan bien — en Estados Unidos, en España, en Latinoamérica o donde sea que trabajes con la nube.

🚀 ¿Todavía no sabés qué camino elegir?

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💬 Tu turno

¿Cuál de estos 4 roles encaja mejor con vos? ¿El que diseña o el que se remanga y hace el código?

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El viernes, mientras caminaba tranquilamente, recibí un mensaje preocupante de uno de los miembros de mi comunidad: “Creo que me hackearon, me llegó un mail de AWS que me están cobrando millones de dólares”. Al principio pensé que estaba exagerando. ¿Un hacker que en cuestión de horas usa recursos por millones de dólares?

Pero decidí apurar el paso y volver a casa para ayudarlo. Al llegar, vi cómo borraba usuarios, reseteaba contraseñas y se tiraba de los pelos. Consulté la página de soporte de AWS y, para mi sorpresa, allí estaba: un bug en el servicio que estimaba los gastos de los usuarios. Ese día no había revisado redes sociales ni noticias, pero apenas entré a LinkedIn, vi a todo el mundo lidiando con el mismo problema. ¿Fuiste uno de los afectados?

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📰 Noticias Relevantes

🤖 AWS presenta Grok 4.3 en Amazon Bedrock

AWS ha añadido oficialmente Grok 4.3 de xAI a Amazon Bedrock, convirtiéndose en el tercer laboratorio de IA independiente en estar disponible a través del servicio gestionado de IA de AWS, junto a Anthropic y OpenAI. Este modelo optimizado para cargas de trabajo empresariales y de razonamiento presenta un esfuerzo de razonamiento configurable (ninguno, bajo, medio, alto) que siempre está activo, llamadas a herramientas nativas, salida estructurada estricta, comprensión de imágenes y estado de conversación del lado del servidor.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS.

🚀 AWS Lambda presenta un nuevo asistente de configuración con un solo clic para agentes de codificación

AWS ha lanzado un asistente de configuración de un solo clic en la consola de AWS Lambda, diseñado para simplificar la integración de los agentes de codificación con los flujos de trabajo de desarrollo serverless. Anteriormente, los desarrolladores tenían que navegar manualmente por múltiples páginas de documentación para configurar estos agentes para tareas serverless; esta nueva característica automatiza dicho proceso, configurando el agente con las habilidades serverless de AWS y el servidor de Protocolo de Contexto de Modelo Serverless (MCP).

El asistente guía al agente de codificación para instalar habilidades específicas de Lambda para MicroVMs, Instancias Administradas y funciones duraderas, así como también la configuración del servidor MCP, directamente en el entorno de codificación preferido del desarrollador. Soporta una amplia gama de agentes, incluyendo Claude Code, Kiro, Cursor, GitHub Copilot, Codex, Devin Desktop y OpenCode, y ayuda a los usuarios a través de la autenticación de AWS si faltan las credenciales locales.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la nueva función.

🔑 Amazon Cognito ahora permite la importación de usuarios con hashes de contraseña

Amazon Cognito ha introducido una nueva función que permite importar usuarios con hashes de contraseña directamente a través de archivos CSV, eliminando la necesidad de restablecimientos de contraseña forzados en el primer inicio de sesión. Anteriormente, los usuarios importados debían restablecer sus contraseñas inmediatamente después de la migración.

Ahora, los administradores pueden incluir la columna password_hash en sus archivos CSV de importación, especificando el algoritmo de hashing utilizado por su sistema de origen (por ejemplo, bcrypt, scrypt, Argon2id o PBKDF2 con SHA-256). En el primer inicio de sesión, Cognito verifica la contraseña del usuario contra el hash importado y luego migra las credenciales al sistema de autenticación nativo.

🔗 Para más información, visita el blog de Amazon Cognito

📦 AWS Lambda ahora permite utilizar buckets S3 autogestionados para el código de funciones

AWS ha lanzado una nueva característica que permite a los desarrolladores usar buckets S3 autogestionados como fuente directa para el código de funciones de AWS Lambda. Esto elimina la necesidad de que Lambda almacene una copia interna de los paquetes de implementación.

Con este cambio, Lambda lee el código directamente desde el bucket S3, asegurando que los paquetes de implementación ya no cuenten contra el límite de almacenamiento interno gestionado por Lambda. Esta función está disponible inmediatamente en todas las regiones estándar de AWS donde se ofrece Lambda, sin costo adicional más allá de los costos estándar de almacenamiento y solicitudes de S3.

Para implementar esta característica, deberás habilitar la versionado de S3 y configurar el cifrado utilizando SSE-S3, SSE-KMS o DSSE-KMS. Además, gestionarás la seguridad del bucket, incluidas las políticas de acceso y la auditoría a través de los registros de acceso del servidor S3 o eventos de datos de CloudTrail.

Con esta función, los equipos que anteriormente alcanzaron el límite de 75GB de almacenamiento de código por región pueden ahora expandir su capacidad total a 300GB por cuenta utilizando sus propios buckets S3.

🔗 Para más detalles, visita el blog oficial de AWS:

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🌐 Amazon CloudFront Functions ahora admite el registro en los registros de acceso de CloudFront → Leer más

📊 Amazon CloudWatch Logs anuncia el almacenamiento inteligente → Leer más

🔍 Amazon CloudWatch Logs Insights añade 25 nuevos comandos y funciones de consulta → Leer más

🛠️ Amazon OpenSearch Service ahora admite el Kit de herramientas de agentes para AWS con una habilidad curada → Leer más

🔎 Amazon CloudWatch anuncia el procesador de búsqueda para enriquecimiento de registros → Leer más

📦 Amazon S3 elimina el mínimo de 30 días para transiciones a S3 Standard-IA y S3 One Zone-IA → Leer más

🔔 Amazon S3 Event Notifications ahora incluye etiquetas generadas por el sistema → Leer más

📈 Realiza el seguimiento de tendencias de eficiencia de costos directamente en los paneles de facturación y administración de costos con el nuevo widget de eficiencia de costos → Leer más

🗺️ Amazon Location Service mejora las API de Lugares con nuevas opciones de dirección y búsqueda → Leer más

🎬 Video de la Semana

Esta semana les traigo un video de una pregunta que me hacen todo el tiempo cuando hablo de estos servicios en mis clases de universidad, cual es la diferencia entre SNS, SQS, EventBridge y Kinesis. Es SQS un Eventbridge viejo? Es Kinesis un SNS más caro? Bueno en el video de esta semana te lo respondo todo.

📚 Artículos Interesantes

🌀 Integrando Funciones Duraderas de Lambda en un Flujo de Trabajo de Step Functions

Este artículo muestra cómo integrar las Funciones Duraderas de AWS Lambda en un flujo de trabajo existente de AWS Step Functions. Esto permite a los equipos combinar la orquestación a gran escala con la lógica de negocio centrada en el código a nivel micro.

Puntos clave:

• Ventaja de Arquitectura Híbrida: Usar Step Functions para la orquestación macro y Funciones Duraderas para la micro-orquestación dentro de pasos individuales.

• Coexistencia Sin Reescrituras: Las funciones Lambda duraderas y estándar pueden mezclarse en el mismo flujo de trabajo de Step Functions sin modificar tareas existentes.

• Configuración Requerida en el Momento de Creación: Las funciones duraderas deben configurarse al momento de su creación, no se puede convertir una Lambda existente en duradera más tarde.

🎯 Reflexión: Integrar funciones duraderas en un flujo de trabajo de Step Functions puede proporcionar una gran flexibilidad y eficiencia, permitiendo a los desarrolladores implementar lógica de negocio compleja de manera más efectiva.

📖 Leer el artículo completo

🔄 Integración de Mapeos de Fuentes de Eventos con el Modo de Aislamiento por Inquilino de AWS Lambda

Construir aplicaciones SaaS multi-inquilino basadas en eventos requiere, tradicionalmente, un fuerte aislamiento de cómputo entre los inquilinos para evitar filtraciones de datos y asegurar el cumplimiento normativo.

Puntos clave:

• Aislamiento de inquilinos complicado: Las fuentes de eventos previamente bloqueaban el aislamiento debido a que no podían mapear propiedades del mensaje al encabezado X-Amz-Tenant-Id.

• Patrón de función de enrutamiento: Un patrón de función de enrutamiento extrae la identidad del inquilino e invoca el backend aislado con el encabezado correcto, extendiendo el aislamiento a cargas de trabajo asincrónicas.

• Reducción de la complejidad operativa: Este patrón mejora la seguridad y elimina la necesidad de gestionar funciones separadas por inquilino, garantizando el aislamiento a nivel de cómputo.

🎯 Reflexión: La integración de fuentes de eventos con el modo de aislamiento por inquilino de AWS Lambda representa un avance crucial para crear arquitecturas SaaS multi-inquilino seguras y escalables, permitiendo a los desarrolladores enfocarse más en la lógica del negocio.

📖 Leer el artículo completo

📱 Lambda MicroVMs + Archivos S3: Mi Sandbox de Claude Code para iPad

Este artículo detalla una arquitectura serverless personalizada donde el autor construye un sandbox seguro para Claude Code accesible desde un iPad, aprovechando AWS Lambda MicroVMs y S3 para almacenamiento de archivos.

Puntos clave:

• Ejecución Segura de IA: Los Lambda MicroVMs actúan como sandboxes auto-alojados, manteniendo datos sensibles y código no confiable en la infraestructura controlada del usuario.

• Construcción de Imagen Serverless: El usuario proporciona un Dockerfile + archivo zip en S3, y Lambda construye la imagen MicroVM en el servidor, eliminando la necesidad de Docker localmente.

• Sesiones Rápidas y con Estado: Las MicroVMs se lanzan en tiempo sub-segundo desde instantáneas, pueden ejecutarse hasta 8 horas, retienen el estado de memoria/disk y se suspenden automáticamente para ahorrar costos.

🎯 Reflexión: La implementación de un sandbox seguro para Claude Code redefine la forma en que interactuamos con herramientas de inteligencia artificial, ofreciendo control total sobre el entorno de ejecución y mejorando la accesibilidad desde dispositivos móviles.

📖 Leer el artículo completo

📝 Eventos en Español

📅 21 Julio: IA sin Sustos: Incidentes Bajo Control, Datos Protegidos 📍 AWS UG Girls Chile 🔗 Más info

📅 21 Julio: Construyendo el Futuro con AWS: IA, Serverless e Innovación 📍 AWS UG Paraguay 🔗 Más info

📅 22 Julio: [De Cero a Cloud] Las herramientas del día a día de un DevOps 📍 AWS UG Girls UY 🔗 Más info

📅 23 Julio: Meetup 23 Julio 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info

📅 25 Julio: AWS Inspector: Detección y mitigación de vulnerabilidades 📍 AWS SBG at University Catolica de Salta 🔗 Más info

📅 25 Julio: Agentes de IA y Alucinaciones: Más allá del Hype, hacia la Confianza 📍 AWS UG Medellin 🔗 Más info

📅 28 Julio: IA, Fundamentos y Workshop de Kiro 🚀 [Evento presencial] 📍 AWS UG Women Buenos Aires 🔗 Más info

📅 29 Julio: [De Cero a Cloud] Terraform: de la consola al código 📍 AWS UG Girls UY 🔗 Más info

📅 29 Julio: PreSummit: Road to AWS Summit Bogotá 2026 📍 AWS UG Women Colombia 🔗 Más info

📅 29 Junio: AWS Modernízate: Claude Platform on AWS — IA de Clase Mundial en Tu Cuenta AWS 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

📅 30 Julio: AWS Summit Bogota 📍 🔗 Más info

📅 30 Julio: Construye tu primer agente AI con herramientas OpenSource 📍 AWS UG Mixli 🔗 Más info

📅 7 Agosto: Construye tu primer agente AI con herramientas OpenSource 📍 AWS UG Mixtli 🔗 Más info

📅 10 Agosto: AWS Modernizate: Productividad Inteligente con Amazon Quick 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info

⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info

Gracias por leer Desplegando.cloud!

Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!

¡Feliz despliegue!

Marcia.

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💡 5 patrones, no 200 servicios

El error más común al empezar con serverless es pensar en servicios sueltos: Lambda por acá, DynamoDB por allá, EventBridge en el medio. Pero los sistemas no se construyen con servicios — se construyen con patrones. Y una vez que los reconocés, elegir la tecnología correcta se vuelve mucho más fácil.

1. Orquestación de procesos — cuando una acción no es una sola cosa, sino varios pasos con validaciones, reintentos y decisiones condicionales. En vez de meter toda esa lógica en código, la orquestás externamente con Step Functions: defines el flujo explícito y cada función Lambda hace una sola cosa.

Ejemplo: una máquina de estados completa para gestionar pagos con un proveedor externo, sin una sola línea de lógica de negocio metida en el código.

2. Arquitectura dirigida por eventos (EDA) — cuando tenés servicios que dependen unos de otros y cualquier cambio rompe todo. La solución es comunicación por eventos: un servicio emite (”OrderCreated”) y otros reaccionan si les interesa, sin llamadas directas ni dependencias duras.

Se implementa con SNS/SQS, EventBridge, Kinesis o DynamoDB Streams.

3. Backend REST serverless — necesitás un backend escalable y seguro sin mantener servidores. API Gateway + Lambda: API Gateway maneja rutas, autorización y límites; Lambda solo implementa la lógica de negocio. Escala solo, pagás por uso.

4. Tareas programadas sin servidor — para limpieza de datos, reportes o sincronizaciones periódicas, no tiene sentido levantar un servidor solo para eso.

EventBridge Scheduler dispara funciones (o máquinas de estado) en el horario que definas. Cero mantenimiento.

5. Procesamiento de streams en tiempo real — el más infravalorado de los cinco. Cuando los datos llegan constantemente (logs, cambios en base de datos, eventos de usuario) y necesitás reaccionar rápido, Kinesis + Lambda los captura y procesa al vuelo. Es la base de sistemas reactivos que aguantan alto volumen.

Estos cinco patrones cubren la gran mayoría de lo que vas a necesitar diseñar: no son teoría, son las patrones que se repiten una y otra vez en arquitecturas en producción.

🚀 ¿Querés implementar el patrón de orquestación vos mismo?

Tengo un mini-curso gratuito de Step Functions donde construimos una automatización real paso a paso — el mismo patrón que uso para automatizar mi newsletter entera por €0/mes.

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Esta semana hay varias noticias interesantes, les dejo una buena selección en las noticias destacadas. Entre mis favoritas el aumentar la velocidad de despliegue con CloudFormation Express Mode.

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📰 Noticias Relevantes

c

🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre el modo Express de CloudFormation.

🛠️ AWS lanza una cuenta sandbox gratuita para experimentar sin costos

AWS ha inaugurado una nueva cuenta sandbox gratuita que permite a los usuarios construir y experimentar con los servicios de AWS durante 8 horas, sin necesidad de tarjeta de crédito ni costo alguno. Esta iniciativa elimina barreras tradicionales de entrada, permitiendo que estudiantes, principiantes y organizadores de talleres realicen sesiones de capacitación en AWS de forma completamente gratuita, utilizando entornos preconfigurados.

La sandbox es parte del esfuerzo más amplio de AWS por democratizar el acceso a la computación en la nube a través de su Builder Center y programas educativos. Es especialmente valiosa para talleres de AWS y aprendizaje práctico, ya que ofrece un entorno seguro e isolado donde los usuarios pueden practicar sin riesgo de cargos accidentales.

🔗 Para más información, visita el artículo completo en Dev.to

🛡️ AWS WAF ahora protege de manera nativa el Amazon Bedrock AgentCore Gateway

AWS ha anunciado la disponibilidad general de protección mediante AWS Web Application Firewall (AWS WAF) específicamente para el Amazon Bedrock AgentCore Gateway. Esta actualización es crucial para las empresas que despliegan cargas de trabajo de inteligencia artificial, permitiendo a los equipos de seguridad y plataforma imponer protecciones web consistentes y personalizables a nivel de Gateway.

Con la asociación de un paquete de protección de AWS WAF al AgentCore Gateway, las organizaciones pueden aplicar controles de acceso basados en IP y reglas de tasa, limitando el tráfico abusivo sin configuraciones complejas. Esta capacidad simplifica la arquitectura de seguridad al permitir que una única configuración de protección se aplique automáticamente a todos los objetivos detrás de ella, incluyendo herramientas y agentes downstream.

🔗 Para más información, visita la publicación oficial de AWS.

🌐 AWS lanza Claude apps gateway: control centralizado para herramientas de IA

AWS ha presentado el Claude apps gateway, una innovadora solución de control autónomo diseñada para ofrecer a las organizaciones un único punto de control sobre el acceso, costos y políticas relacionadas con Claude Code y Claude Desktop. Esta puerta de enlace elimina la carga operativa de asignar credenciales en la nube separadas para cada desarrollador y controlar manualmente la configuración de herramientas.

La puerta de enlace se encarga de cinco responsabilidades centrales: identidad (conectándose a cualquier proveedor de OpenID Connect y emitiendo tokens de corta duración tras el SSO), límites de gasto, aplicación de políticas, seguimiento de uso y enrutamiento de solicitudes de inferencia. Esta solución puede desplegarse como un contenedor sin estado en ECS, EKS o EC2, respaldado por PostgreSQL para el estado de sesión.

Con la centralización de la identidad y la política, el gateway permite a las empresas expandir la adopción de Claude sin comprometer la seguridad. Además, soporta configuraciones interregionales y cuentas cruzadas, facilitando el despliegue flexible sin sacrificar el control central.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Claude apps gateway.

🔗 Otras noticias que te pueden interesar

🔐 Amazon Cognito ahora admite límites de tasa de API provisionados en autoservicio → Leer más

🔧 Amazon Bedrock AgentCore incrementa los límites de cuota de ejecución predeterminados → Leer más

📊 Amazon CloudWatch ahora admite la creación de alarmas a partir de consultas de registro → Leer más

🔍 AWS AppConfig lanza herramientas de experimentación gestionadas para pruebas A/B → Leer más

🔍 Amazon OpenSearch Service optimizado para análisis de registros → Leer más

📝 Amazon CloudWatch Logs enriquece eventos de registro con etiquetas de recursos de AWS → Leer más

🚀 AWS CloudFormation y CDK aceleran los bucles de retroalimentación del desarrollo con validación previa al despliegue en todas las operaciones de pila → Leer más

🪣 Los registros de acceso del servidor de Amazon S3 ahora se entregan a Amazon CloudWatch Logs y Amazon S3 Tables → Leer más

⚠️ CloudWatch Application Signals ahora captura automáticamente errores, anomalías de rendimiento y eventos de despliegue → Leer más

👤 IAM Identity Center ahora permite el acceso programático a las cuentas de AWS para aplicaciones gestionadas por clientes → Leer más

🎉 Claude Sonnet 5 ya está disponible en AWS → Leer más

🎬 Video de la Semana

Esta semana publique un video con algo que veo cada vez más ahora que los agentes se hay puesto de moda. Muchos agentes que no deberían haber nacido en una primera instancia, deberían haber sido otra cosa.

📚 Artículos Interesantes

⚡ Fallar Rápido, Fallar Gratis: Un Principio de Diseño Esencial

En este artículo, el autor analiza el principio de diseño crítico ‘Fallar Rápido, Fallar Gratis’ en el desarrollo de sistemas multi-agente. Se enfatiza que permitir que los agentes fallen rápidamente sin consecuencias graves acelera la iteración, mejora y éxito general del proyecto.

Puntos clave:

• Iteración Rápida: Permitir que los agentes fallen rápidamente lleva a ciclos de desarrollo más ágiles y mejoras efectivas.

• Fomento de la Innovación: Reconocer los fracasos cultiva una cultura donde pueden surgir soluciones creativas.

• Sistemas Robustecidos: Integrar este principio conduce a la creación de sistemas adaptables que prosperan con la retroalimentación.

🎯 Reflexión: El adoptar el principio ‘Fallar Rápido, Fallar Gratis’ permite a las equipos liberarse del miedo al fracaso, convirtiendo los reveses potenciales en escalones hacia el éxito.

📖 Leer el artículo completo

🖼️ Crea un Agente de Edición de Imágenes Sin Servidor con Amazon Bedrock AgentCore

Este artículo muestra cómo construir un agente de edición de imágenes sin servidor que permite a los usuarios subir una foto, describir una edición en lenguaje natural y recibir el resultado modificado en segundos. Tradicionalmente, crear un agente de IA para la edición de imágenes exige complejas orquestaciones y un entorno de cómputo dedicado.

Puntos clave:

• Sin código de orquestación: AgentCore maneja la memoria y el enrutamiento de herramientas a través de configuración, permitiendo declarar la lógica del agente sin necesidad de escribir código.

• Despliegue instantáneo: Toda la solución, incluyendo autenticación y almacenamiento en S3, se despliega con un único comando en 3 a 5 minutos.

• Ejecución aislada: Los agentes operan en microVMs aisladas con persistencia de conversación y cambios automáticos de modelo.

🎯 Reflexión: La innovación que trae Amazon Bedrock simplifica el proceso de creación de herramientas de edición de imágenes, permitiendo a los desarrolladores enfocarse en la lógica y no en la infraestructura. Una gran oportunidad para acelerar proyectos creativos.

📖 Leer el artículo completo

🌀 Funciones Duraderas de Lambda: Cuando No Necesitas Step Functions

En el artículo se explora la nueva capacidad de ejecución duradera de AWS Lambda, presentándola como una alternativa más ligera a Step Functions para ciertos patrones de flujo de trabajo. Las funciones duraderas permiten a Lambda guardar el progreso, reproducir de forma segura tras fallos y pausar la ejecución durante tiempos de espera largos, como aprobaciones humanas o devoluciones de llamada retrasadas.

Puntos clave:

• Ejecutación duradera que simplifica flujos de trabajo con estado en Lambda: Permite guardar pasos y reanudar más tarde sin almacenar estado manualmente ni reconstruir la lógica del flujo.

• Ideal para lógica de aplicación Lambda a Lambda: Reducen la complejidad en flujos de trabajo que involucran pausas, reintentos o aprobaciones.

• Step Functions sigue siendo la mejor herramienta de orquestación para flujos de trabajo de múltiples servicios: Continúa siendo la opción más sólida para flujos de trabajo que abarcan servicios de AWS con integraciones nativas y gestión visual.

🎯 Reflexión: La ejecución duradera de Lambda ofrece una oportunidad única para optimizar los flujos de trabajo en aplicaciones, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la lógica de negocio sin complicar demasiado la arquitectura.

📖 Leer el artículo completo

🤖 11 Errores del MCP que Frenan Casos Reales de Uso de IA

El artículo discute varios errores clave relacionados con el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) que pueden impedir que las organizaciones aprovechen exitosamente las tecnologías de IA. Enfatiza la importancia de entender el contexto en las aplicaciones de IA, sugiriendo que sin un marco adecuado, las organizaciones pueden tener dificultades para implementar soluciones eficaces.

Puntos clave:

• Entendimiento del Contexto: Es crucial reconocer el contexto en el que operan los modelos de IA para mejorar su eficacia.

• Alineación con las Metas: La integración de soluciones de IA requiere alineación con los objetivos empresariales generales para generar resultados significativos.

• Aprender de los Errores: Identificar y abordar los problemas relacionados con el MCP puede mejorar en gran medida las estrategias de implementación de IA.

🎯 Reflexión: Entender cómo los errores en el MCP pueden afectar la integración de IA ayuda a las organizaciones a adoptar un enfoque más estratégico, alineando sus objetivos y maximizando el impacto de sus inversiones tecnológicas.

📖 Leer el artículo completo

📝 Eventos en Español

📅 16 Julio: De Cero a Cloud: El camino DevOps en AWS - Bienvenidos a la nube: qué es AWS 📍 AWS UG Girls Uy 🔗 Más info

📅 16 Julio: Seguridad en AWS: configuraciones que pueden convertirse en incidentes 📍 AWS Women Ecuador 🔗 Más info

📅 16 Julio: ☁️ AWS: Ciberseguridad, Nube e IA ☁️ | AWS Community 🚀 - Embajadoras Cloud 📍 🔗 Más info

📅 16 Julio: Patrones de IAM y Aislamiento de Datos para SaaS Multi-Tenant 📍 AWS UG Panama 🔗 Más info

📅 18 Julio: AWS Girls Perú en KCD Lima 2026: ¡Únete a nuestra mesa de comunidad! 📍 AWS UG Girls Peru 🔗 Más info

📅 23 Julio: Meetup 23 Julio 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info

📅 23 Julio: [De Cero a Cloud] Las herramientas del día a día de un DevOps 📍 AWS UG Girls UY 🔗 Más info

📅 25 Julio: AWS Inspector: Detección y mitigación de vulnerabilidades 📍 AWS SBG at University Catolica de Salta 🔗 Más info

📅 27 Julio: AWS Modernizate: Productividad Inteligente con Amazon Quick 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

📅 29 Julio: PreSummit: Road to AWS Summit Bogotá 2026 📍 AWS UG Women Colombia 🔗 Más info

📅 29 Junio: AWS Modernízate: Claude Platform on AWS — IA de Clase Mundial en Tu Cuenta AWS 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

📅 30 Julio: AWS Summit Bogota 📍 🔗 Más info

📅 30 Julio: Construye tu primer agente AI con herramientas OpenSource 📍 AWS UG Mixli 🔗 Más info

⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info

⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info

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💡 Mi stack serverless: 13 servicios para construir prácticamente cualquier cosa

En lugar de listártelos, los explico construyendo una app — un ecommerce típico con frontend, backend, procesos asíncronos y todo lo que eso implica.

El frontend

Route 53 — tu dominio. El punto de entrada. También maneja health checks, ruteo por geolocalización y failovers si escalás a múltiples regiones.

Amplify — hosteás y desplegás tu frontend con CI/CD automático. Conectás tu repositorio de GitHub y cada push despliega solo. Soporta React, Next.js, Vue. HTTPS y CDN incluidos. La forma más rápida de tener un frontend en producción.

El backend

API Gateway — la puerta de entrada al backend. Expone tus APIs, maneja autenticación, throttling y caché. Sin código, todo configuración.

Lambda — el corazón de serverless. Escribís una función, la subís, AWS escala solo. Pagás por ejecución. Usada para APIs, automatizaciones, procesamiento de eventos.

DynamoDB — base de datos NoSQL, rápida, barata para aprender y extremadamente económica a escala. No es relacional, pero si la aprendés a usar, vuela.

S3 — almacenamiento de objetos. Imágenes de productos, archivos de usuarios, backups. Y el punto de partida de muchos flujos: subís un archivo y eso dispara un proceso.

Cognito — autenticación y autorización listas para usar. Login, registro, MFA, social login con Google o Facebook. Se integra nativo con API Gateway y Amplify. No construyas tu propio sistema de auth.

Los procesos asíncronos

EventBridge — bus de eventos. Cuando algo pasa en tu aplicación (se creó una orden, un usuario se registró), publicás un evento y EventBridge lo rutea a donde tiene que ir.

SQS — cola de mensajes. Absorbe cargas de trabajo, amortigua picos. Si llegan 10,000 órdenes de golpe, la cola las contiene y el sistema las procesa a su ritmo sin caerse.

Step Functions — cuando necesitás un proceso con pasos en orden, con validaciones, reintentos y lógica clara. Mi newsletter entera se automatiza con Step Functions y me cuesta €0 por mes.

SNS — notificaciones. Mandás un mensaje y SNS lo entrega como email, SMS, push notification o señal a otro sistema. Combinado con SQS es el patrón fan-out: un mensaje llega a múltiples destinos al mismo tiempo.

La infraestructura y observabilidad

CloudFormation + CDK — infraestructura como código desde el día uno. No configures cosas a mano. Define tu arquitectura en código, versionala, revisala, hacé rollbacks. CDK te deja escribirla en Python, TypeScript o Java en lugar de YAML.

CloudWatch — logs, métricas, alarmas. Cuando algo falla, CloudWatch es lo primero que mirás. Si no tenés observabilidad, estás volando a ciegas.

El bonus

Bedrock — IA generativa en AWS. Acceso a modelos y herramientas para construir agentes. Ya está apareciendo en casi todas las aplicaciones nuevas.

Con estos 13 servicios (+ el bonus) tenés frontend, backend, datos, autenticación, comunicación asíncrona, orquestación, infraestructura como código y observabilidad. Una aplicación completa.

🚀 ¿Querés construir esta WebApp desde cero?

Tengo un mini-curso gratuito donde construimos exactamente esta arquitectura — paso a paso, con código real desplegado en AWS.

🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO

💡 “No tengo tiempo” no es un problema de tiempo

Es la frase que más escucho. Y casi siempre esconde algo distinto: no hay un plan, no hay un objetivo claro, y estudiar sin eso se siente como llenar un balde agujereado.

Hay tres mitos que alimentan esa sensación:

“Necesito bloques de 2-3 horas para estudiar.” No. El aprendizaje en trozos pequeños funciona mejor — el cerebro procesa la información entre sesiones. 15 minutos en el gimnasio, 10 minutos esperando al colegio. Se acumula más de lo que parece.

“Tengo que aprender los 200 servicios de AWS.” Nunca vas a terminar. Lo que necesitás es un objetivo concreto y estudiar solo lo que te acerca a ese objetivo.

“Primero me certifico, después trabajo.” Las certificaciones validan conocimiento — no lo generan. Sin proyectos reales primero, estudiar para una certificación es memorizar cosas que no entendés por qué importan.

Las 4 estrategias que funcionan

1. Micro-proyectos — en vez de 10 tutoriales de servicios aislados, construí una cosa concreta. Una WebApp, un conversor de texto a audio, un agente pequeño. Aprendés conectando servicios reales para resolver un problema real. Ese conocimiento queda.

2. Aprendé en contexto — no estudies Lambda en abstracto. Estudiá Lambda porque necesitás Lambda para tu proyecto. La diferencia en retención es enorme.

3. Robá arquitecturas — no empecés desde cero. Serverless Land patterns tiene decenas de arquitecturas listas. Agarra una, entendela, adaptala a tu caso de uso.

4. No aprendas solo — cuando tenés poco tiempo, no te podés dar el lujo de quedarte trabado horas con un error. Una comunidad donde podés preguntar, donde hay pares en el mismo proceso, donde hay alguien que ya cometió el error que estás por cometer — eso multiplica lo poco tiempo que tenés.

🚀 ¿Querés aprender AWS sin perder el tiempo que no tenés?

Como sabrás, hace unos días lancé el curso de Agentes de IA usando AWS Serverless en mi comunidad. Y para que lo puedas hacer, el 6 de julio abro inscripciones a la comunidad de Desplegando.cloud — un espacio donde devs aprenden AWS con proyectos reales, con pares que están en el mismo proceso, y sin tener que googlearlo todo solos.

Solo va a haber 15 cupos, así que anotate en la lista de espera para ser de los primeros en enterarte:

📋 ANOTARME EN LA LISTA DE ESPERA

🗣️ Lo que dicen los que ya lo están haciendo

“Podés aprender a tu ritmo pero sin sentirte solo en el proceso.”

— Gabino Santana

“El aprendizaje comunitario es mucho más rápido y eficaz. Siempre hay alguien dispuesto a ayudar y compartir conocimientos.”

— Jorge Hernández, ZAPORTA SA

💬 Tu turno

¿Cuál de los tres mitos te resuena más?

¿O tenés una estrategia propia para encontrar ese tiempo que “no existe”?

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Esta es una gran semana. Lambda hizo un super lanzamiento que opaca a todo el resto - podes leerlo todo en la sección de noticias destacadas.

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¡A desplegar! 🚀

📰 Noticias Relevantes

🚀 AWS Lambda presenta MicroVMs: Sandboxes aislados con control total del ciclo de vida

AWS ha lanzado AWS Lambda MicroVMs, una nueva primitiva de computación serverless que permite a los desarrolladores ejecutar código generado por usuarios o IA en entornos de ejecución aislados y persistentes. A diferencia de las funciones Lambda tradicionales, que son sin estado y tienen un tiempo de espera de 15 minutos, las MicroVMs ofrecen aislamiento a nivel de máquina virtual, garantizando que el código no confiable de un usuario no pueda acceder a otro entorno o al sistema subyacente.

Cada MicroVM está diseñada para un único usuario o sesión, lanzándose rápidamente y reteniendo el estado de memoria y disco durante toda la sesión, que puede persistir hasta 8 horas. Además, cuando un usuario se aleja, la MicroVM puede suspenderse automáticamente o explícitamente a un bajo costo de inactividad, preservando su estado completo para un reanudado instantáneo cuando vuelva el tráfico.

Este servicio está disponible en las regiones de US East (N. Virginia, Ohio), US West (Oregón), Europa (Irlanda) y Asia Pacífico (Tokio) en arquitectura ARM64.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre MicroVMs.

🎟️ AWS All Builders Welcome: beca completa para ir a re:Invent 2026

Si estás al inicio de tu carrera en tecnología y siempre quisiste ir a re:Invent pero el costo lo hace imposible, esta es tu oportunidad.

AWS abrió las aplicaciones para el All Builders Welcome Grant, una beca diseñada específicamente para tecnólogos en sus primeros cinco años de carrera. Cubre todo: pase completo a la conferencia, vuelo de ida y vuelta, y cinco noches de hotel. Además incluye acceso a un programa especial con evento de bienvenida, meetup entre pares y mentoría con expertos de AWS. Este año también hay un número limitado de becas para estudiantes universitarios.

Las aplicaciones cierran el 14 de julio, así que si calificás (o conocés a alguien que pueda), no dejés pasar esta fecha.

🔗 Más información y términos de elegibilidad en AWS

🆕 AWS lanza programa beta para mantener certificaciones sin examen

Desde hoy, AWS ha introducido un programa beta abierto que permite a los profesionales certificados mantener su certificación de AWS durante un año adicional, sin necesidad de retomar un examen completo. En lugar de un test riguroso, ahora los individuos pueden completar cursos digitales y laboratorios prácticos en AWS Skill Builder.

Este nuevo camino para el mantenimiento de la certificación es elegible cuando una certificación está dentro de los 90 días antes de su vencimiento, ofreciendo una manera más accesible de demostrar la continua experiencia en las tecnologías en evolución de AWS.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS Training and Certification

🔓 AWS IAM Identity Center ahora permite cuotas separadas para cuentas y aplicaciones

AWS ha lanzado una actualización importante para AWS IAM Identity Center, que permite a las organizaciones establecer cuotas separadas para el número de cuentas de AWS y aplicaciones que se pueden configurar en una instancia de IAM Identity Center. Anteriormente, consumir capacidad en una categoría (p. ej., cuentas) podía limitar la disponibilidad en la otra (p. ej., aplicaciones).

Con este cambio, ahora puedes configurar independientemente hasta 7,000 cuentas de AWS y 7,000 aplicaciones, asegurando que el uso de más en una no agote la capacidad de la otra. Esta actualización está diseñada para apoyar a grandes empresas que gestionan miles de cuentas de AWS, permitiendo la incorporación de nuevas aplicaciones sin consumir la capacidad de las cuentas.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS

🔗 Otras noticias que te pueden interesar

📊 Amazon CloudWatch introduce métricas nativas de OpenTelemetry con consultas PromQL y precios por GB → Leer más

🌐 Amazon Route 53 Global Resolver ahora admite compartir vistas DNS entre cuentas de AWS → Leer más

🔍 Comprobaciones de razonamiento automatizado en Amazon Bedrock Guardrails añaden nuevos flujos de trabajo para la refinación de políticas → Leer más

🔐 Amazon Cognito ahora admite claves administradas por el cliente para el cifrado en reposo → Leer más

📜 Amazon CloudWatch Logs admite la ingesta de syslog administrada → Leer más

🏷️ Amazon CloudWatch ahora admite etiquetas en los paneles → Leer más

🌍 Amazon Neptune ahora admite AWS CloudFormation para bases de datos globales → Leer más

🔑 Amazon Bedrock AgentCore Memory ahora admite acceso entre cuentas → Leer más

🎬 Video de la Semana

Esta semana les muestro como construir un agente que usa herramientas y toma deciciones en menos de 10 minutos usando AWS Strands.

📚 Artículos Interesantes

Esta semana todos los artículos interesantes van relacionados con agentes para hacerle honor al curso que acabó de lanzar.

🤖 Por Qué la Observabilidad Tradicional No Funciona con Agentes de IA

La observabilidad tradicional falla al aplicar patrones a los agentes de IA, ya que estos sistemas no deterministas no se comportan como las solicitudes de backend estables. En lugar de seguir un camino predecible, la ejecución de los agentes implica una planificación y razonamiento dinámicos.

Puntos clave:

• La no determinación es el núcleo del problema: Prompts idénticos llevan a diferentes caminos de ejecución, haciendo que la monitorización estática no sea suficiente.

• La telemetría de razonamiento es esencial: Es necesario trazar las ‘semánticas de razonamiento’ para detectar incidentes en producción.

• Cuatro pilares para una observabilidad agentista: Instrumentación de pasos de razonamiento, trazado independiente de herramientas, monitorización de profundidad/reintentos y correlación con infraestructura.

🎯 Reflexión: La evolución de la observabilidad debe adaptarse a la naturaleza no determinista de los agentes de IA, moviéndose hacia un trazado distribuido que se enfoque en el razonamiento, lo que permitirá una mejor gestión y detección de problemas en los sistemas complejos.

📖 Leer el artículo completo

🤖 Lo Humano, Lo Automatizable, Lo Irresponsable

Este artículo explora el delicado equilibrio entre el juicio humano, los procesos automatizados y el creciente riesgo de depender excesivamente de la inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de software y las operaciones comerciales.

Puntos clave:

• La IA carece de responsabilidad a largo plazo, no entiende el mantenimiento o las limitaciones, solo los humanos lo hacen.

• La dependencia de la IA es el verdadero riesgo; aceptar resultados sin cuestionar puede llevar a decisiones erróneas.

• La verdadera ventaja radica en usar la IA para amplificar la experiencia, validando resultados mientras se mantiene el juicio personal.

🎯 Reflexión: El juicio y la toma de decisiones humanas son nuestros activos más valiosos. La automatización debe mejorar nuestras capacidades, no diluirlas. La IA acelera nuestro camino, pero seguimos siendo responsables de dirigir su uso.

📖 Leer el artículo completo

📄 Construyendo una Aplicación de Reclamos de Seguro con Amazon Bedrock

Este artículo presenta una solución completa para una aplicación sencilla de reclamos de seguros que utiliza modelos de Amazon Bedrock para extraer información clave de reclamos enviados por usuarios y luego resumirla en lenguaje natural.

🔑 Puntos clave:

• Uso de dos llamadas secuenciales a Bedrock: primero para extraer datos críticos del reclamo y luego para resumirlo en lenguaje natural.

• Arquitectura completamente serverless con API Gateway, Lambda, S3, DynamoDB Streams y WebSocket API para retroalimentación en tiempo real al usuario.

• Integración de Bedrock Guardrails y Knowledge Bases para mejorar la seguridad, precisión y comprensión contextual de los reclamos de seguro.

🎯 Reflexión: La solución no solo es una demostración de capacidades técnicas, sino que también muestra cómo la inteligencia artificial puede optimizar procesos en sectores tan críticos como el de seguros.

📖 Leer el artículo completo

🤖 Arquitecturas para el Desarrollo de IA Agente en AWS

Este artículo del blog de arquitectura de AWS se dirige a arquitectos en la nube que buscan habilitar una iteración rápida con agentes de IA. Estos agentes van más allá de meras sugerencias de código al escribir, probar, desplegar y refinar aplicaciones de forma autónoma a través de ciclos de retroalimentación rápidos.

📌 Puntos clave:

• Diseña arquitecturas para retroalimentación rápida: Utiliza emulación local, pruebas en la nube ligeras y entornos de vista previa para validar cambios generados por IA de forma rápida y segura antes de la producción.

• Adopta una estructura de código guiada por el dominio: Organiza los repositorios en capas: /domain (lógica de negocio), /application (orquestación) y /infrastructure (servicios de AWS) para establecer fronteras claras que los agentes de IA puedan navegar.

• Habilita la confianza de la IA con patrones: Implementa pruebas en capas, documentación legible por máquinas y herramientas como Kiro para soportar validaciones rápidas y refinamiento autónomo del código.

🎯 Reflexión: Transformar las arquitecturas y estructuras de código en AWS para el desarrollo de IA agente no solo optimiza la eficiencia, sino que también empodera a los desarrolladores al permitirles aprovechar las capacidades de IA de manera efectiva y segura.

🔗 Leer el artículo completo

📝 Eventos en Español

📅 2 Julio: Evento presencial: IA y Comunidad 📍 AWS UG ML Latam 🔗 Más info

📅 4 Julio: All Builders Welcome: Todo lo que necesitas saber para ir al AWS re:Invent 2026 📍 AWS Girls Peru 🔗 Más info

📅 4 Julio: Terraform con AWS: Desplegando una aplicación web con prácticas DevOps 📍 AWS UG Cochabamba 🔗 Más info

📅 9 Julio: De Cero a Cloud: El camino DevOps en AWS - ¿Cómo funciona una app? 📍 AWS UG Girls Uruguay 🔗 Más info

📅 18 Julio: AWS Girls Perú en KCD Lima 2026: ¡Únete a nuestra mesa de comunidad! 📍 AWS UG Girls Peru 🔗 Más info

📅 23 Julio: Meetup 23 Julio 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info

📅 26 Julio: AWS Inspector: Detección y mitigación de vulnerabilidades 📍 AWS SBG at University Catolica de Salta 🔗 Más info

📅 27 Julio: AWS Modernizate: Productividad Inteligente con Amazon Quick 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

📅 29 Junio: AWS Modernízate: Claude Platform on AWS — IA de Clase Mundial en Tu Cuenta AWS 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info

⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info

Gracias por leer Desplegando.cloud!

Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!

¡Feliz despliegue!

Marcia.

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💡 Sin herramientas, tu agente es un chatbot caro

Hay una confusión que veo todo el tiempo: gente que construye “agentes” que son un prompt largo llamando a un modelo. Cuando les pedís que hagan algo concreto — consultar precios reales, validar datos contra una API, ejecutar una acción — se inventan la respuesta.

Un agente sin herramientas es como un arquitecto sin obreros. Puede diseñar. Puede opinar. Puede explicar. Pero no puede hacer nada.

Las herramientas son las manitos del agente. Sin ellas, solo genera texto.

Los 3 tipos de herramientas

Uso Strands — el SDK open source de AWS — para construir mis agentes. Tiene tres formas de darle herramientas al agente:

1. Built-in — vienen en el framework, listas para usar. Por ejemplo: current_time para que el modelo sepa en qué fecha vive (los modelos no saben la fecha por defecto) o calculator para que no haga matemáticas de memoria y se equivoque.

2. Custom — funciones que vos creás con un decorador @tool. Una función normal de Python más un string en lenguaje natural que le explica al modelo cuándo y cómo usarla. Ese string es el contrato entre tu función y el agente. No es documentación técnica — es como le explicarías la herramienta a alguien no técnico: qué hace, cuándo usarla, qué argumentos necesita, qué retorna.

3. MCP (Model Context Protocol) — herramientas que ya existen y podés conectar sin programarlas. Hay MCPs para AWS, GitHub, Notion, bases de datos, scraping. Conectás tu agente al servidor y listo.

El error que destruye la eficiencia

Crear herramientas atómicas. Una que busca el usuario, otra que manda el email. El agente tiene que coordinar dos llamadas cuando podría ser una.

Mejor: una herramienta notificar_usuario que hace todo junto. Menos tokens, menos loops, menos costo, mejor performance.

Anthropic publicó un análisis de miles de herramientas y llegó a la misma conclusión: las herramientas más efectivas consolidan workflows completos, no funciones individuales.

El problema opuesto: demasiadas herramientas

Esto también lo rompe. Cuando le das muchas herramientas al agente, se confunde — no sabe cuál elegir, empieza a usar las que no corresponden. Cada herramienta consume parte del contexto limitado del agente.

Regla práctica: pocas herramientas, bien definidas, con descripciones claras. Si necesitás muchas herramientas, probablemente necesitás dividir en agentes más pequeños y especializados.

Una regla que nunca falla

Si vos no entendés qué hace una herramienta leyendo su descripción y sus parámetros, el modelo tampoco va a entender. Las herramientas que funcionan para los humanos funcionan para los agentes.

Volviendo al cuento del agente del principio…

Lo que cambió en el agente con las herramientas correctas

Con el MCP de pricing de AWS, mi agente ya no adivina. Lee la infraestructura como código, consulta los precios reales, mira el Cost Explorer de la cuenta, y me da un análisis real. Incluso me dice cómo optimizar la arquitectura para que salga más barata.

🚀 ¿Querés construir agentes que hagan cosas de verdad?

Tengo un mini-curso gratuito de Agentes IA donde vemos exactamente esto: cómo diseñar y conectar herramientas reales, cómo evitar los errores más comunes, y cómo desplegarlo en AWS.

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Me voy de vacaciones una semana en Junio y AWS tira la casa por la ventana con anuncios. Esta semana viene cargadísima de lanzamientos. Tan cargada de noticias que no hay espacio para artículos destacados. Me costó elegir qué noticias destacar incluso, así que lean los titulares de otras noticias que seguro que encuentran cosas muy interesantes.

Esta semana muchos lanzamientos nuevos y también mucho para Bedrock AgentCore. Justo que terminé de grabar el curso de casi 6 horas de contenido y ahora me agregan más cosas, voy a tener que seguir grabando! Bueno, no me voy más por las ramas y vamos a las noticias más interesantes de estas últimas dos semanas. Si queres enterarte cuando publique el curso anotaté acá que te aviso.

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📰 Noticias Relevantes

🤖 AWS WAF permite a los creadores de contenido monetizar el acceso para bots de IA

AWS ha introducido una nueva funcionalidad de monetización de tráfico AI en AWS WAF Bot Control, que permite a los propietarios de contenido y editores cobrar a los bots y agentes de IA por el acceso a contenido web protegido directamente en el borde. Esta característica funciona sin necesidad de cambios en la infraestructura de origen ni en el código de aplicación personalizado, permitiendo establecer reglas de precios según la ruta de contenido, la categoría de bot y el nivel de verificación.

Cuando un bot de IA solicita contenido protegido, AWS WAF puede devolver una respuesta 402 Payment Required utilizando el protocolo de pago máquina-a-maquina x402, que incluye precios, métodos de pago aceptados y términos de licencia. El agente puede presentar prueba de pago, que AWS WAF verifica en el borde, emitiendo acceso limitado y sirviendo el contenido en el mismo ciclo de solicitud.

Esta solución permite a los editores diferenciar precios según la identidad del agente o el estado de verificación, monitorear ingresos y actividad de bots en la consola, y recibir pagos en monedas estables a una billetera preferida.

🔗 Para más detalles, visita el blog de AWS sobre la capacidad de monetización de tráfico AI en AWS WAF.

🚀 Strands Agents evoluciona con nuevas capacidades: menores costos, mejor aislamiento y más resiliencia

La primera novedad es la mejora en la gestión de contexto dentro del Harness SDK, que permite liberar salidas grandes a un almacenamiento externo, comprimir mensajes antiguos en resúmenes y llevar a cabo una compresión proactiva del contexto antes de un desbordamiento. Según el comunicado, estos cambios resultaron en una reducción de costos del 55% en pruebas de referencia, al tiempo que mejoraron la precisión del 68% al 98% en tareas reales de investigación de código.

La segunda actualización es Strands Shell, un nuevo entorno de ejecución sandbox de código abierto que permite a los agentes ejecutar comandos, inspeccionar archivos e interactuar con APIs de manera controlada. Este nuevo entorno asegura que el agente solo vea lo que se le expone explícitamente, limitando su espacio de trabajo y mejorando la seguridad operativa.

Por último, se introduce testing de caos y evaluaciones en Strands Evals 1.0, diseñadas para validar el comportamiento de los agentes antes de su implementación en producción.

🔗 Para más información, visita el blog de Strands Agents

🚀 Amazon Bedrock AgentCore Harness

Amazon ha anunciado la disponibilidad general de Amazon Bedrock AgentCore Harness, una solución gestionada que acelera el proceso de creación de agentes. Ahora, los desarrolladores pueden dejar de conectar manualmente los elementos subyacentes, ya que el harness permite una configuración sencilla y delega la orquestación a AWS.

El harness se puede crear e invocar a través de dos llamadas a la API: CreateHarness e InvokeHarness, o utilizando la CLI y la consola de AgentCore, lo que permite tener agentes funcionando en minutos. Estos agentes operan en un entorno aislado, recordando a los usuarios y conversaciones, utilizando herramientas, navegando por la web y cambiando de proveedores de modelos sin perder contexto.

🔗 Para más información, visita el blog de Amazon sobre AgentCore

🚀 Amazon lanza Bedrock Managed Knowledge Base para aplicaciones de IA empresarial

Amazon ha anunciado la llegada de Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, una nueva capacidad completamente gestionada que permite a los desarrolladores construir aplicaciones de IA generativa empresarial utilizando datos propietarios en cuestión de minutos. Esto elimina la necesidad de ensamblar y mantener un pipeline completo de RAG por su cuenta.

El principal valor agregado de Bedrock es que abstrae el trabajo de infraestructura que involucra almacenamiento, recuperación, incrustaciones, re-ranking y selección de modelos, permitiendo que los equipos se concentren en el desarrollo de aplicaciones y resultados comerciales.

El anuncio destaca tres innovaciones clave:

• En primer lugar, los conectores de datos nativos simplifican la ingesta de fuentes empresariales comunes como Amazon S3 y SharePoint, eliminando la sobrecarga de integración personalizada.

• En segundo lugar, la Smart Parsing elige automáticamente la estrategia de análisis adecuada para diferentes tipos de contenido, mejorando la precisión en la recuperación.

• Por último, el Agentic Retriever mejora la respuesta a preguntas más complejas al razonar entre múltiples bases de conocimiento.

🔗 Para más información, visita el blog de Amazon Bedrock:

🌐 Búsqueda Web en Amazon Bedrock AgentCore

Amazon ha presentado la búsqueda web en Bedrock AgentCore, una capacidad completamente administrada que permite a los agentes de inteligencia artificial acceder a información web actual y citada, manteniendo la seguridad dentro del entorno de AWS sin que haya transferencia de datos.

Esta funcionalidad se expone a través de un conector AgentCore Gateway que utiliza el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Esto permite a los agentes enviar consultas en lenguaje natural y recibir resultados clasificados, acompañados de fragmentos, URLs de fuentes, títulos y fechas de publicación que pueden utilizarse para fundamentar las respuestas.

AWS simplifica la incorporación de búsqueda web, eliminando la necesidad de integraciones externas y manejo de cumplimiento.

🔗 Para más información, visita el blog de AWS

📦 Amazon S3 Annotations: Contexto rico y consulta directa para tus objetos

Amazon ha lanzado una nueva característica de metadatos para S3: las anotaciones, que permiten adjuntar un contexto rico, mutable y consultable directamente a los objetos en S3. A diferencia de las tradicionales etiquetas de objeto o encabezados, las anotaciones admiten cargas mucho más grandes, de hasta 1 GB por objeto, y pueden almacenar formatos como JSON, XML, YAML y texto plano.

Esta funcionalidad se dirige a casos donde el contexto del objeto necesita evolucionar, como transcripciones generadas por AI, calificaciones de contenido, especificaciones técnicas, detalles de cumplimiento e historial de procesamiento. Un aspecto clave es que las anotaciones viajan con el objeto a través de copias, replicaciones y transferencias entre regiones, lo que las hace más fáciles de gestionar que los sistemas de metadatos externos.

Además, AWS integra las anotaciones con los metadatos de S3: una vez habilitadas, fluyen hacia tablas de anotaciones administradas que pueden ser consultadas con Amazon Athena y otros motores de análisis compatibles con Iceberg, brindando a los equipos una forma escalable de buscar y analizar contextos a través de grandes conjuntos de datos.

🔗 Para más información, visita el blog de Amazon sobre Anotaciones de S3.

📱 Kiro lanza su app nativa para iOS, optimizando el flujo de trabajo en la nube

Kiro ha presentado su nueva aplicación nativa para iOS, diseñada para que los desarrolladores se mantengan conectados a sus sesiones en la nube en cualquier lugar. Esta app se posiciona como una extensión práctica del flujo de trabajo de Kiro, permitiendo a los usuarios iniciar sesiones, monitorear el progreso, revisar diferencias y aprobar cambios, sin necesidad de tener un laptop a la vista.

🔗 Para más información, visita el blog de Kiro

🤖 Recupera horas cada día con agentes autónomos en Amazon Quick

Amazon ha anunciado nuevas capacidades en Amazon Quick, un asistente de inteligencia artificial diseñado para optimizar el trabajo diario. Esta actualización clave introduce agentes autónomos que operan en segundo plano, asumiendo tareas repetitivas como la redacción de seguimientos, la actualización de notas en el CRM y la gestión de órdenes de compra.

Los usuarios pueden crear estos agentes en minutos utilizando un lenguaje sencillo, elegir de entre opciones predefinidas y controlar el nivel de autonomía de cada uno, desde instrucciones detalladas hasta objetivos generales.

Adicionalmente, Quick ahora incluye un feed de actividad que ayuda a priorizar tareas importantes y ofrece una vista consolidada de las actualizaciones, permitiendo acceder a información relevante de todas las fuentes de datos empresariales conectadas a través de una sola pregunta.

🔗 Para más información, visita el blog de Amazon sobre agentes autónomos en Quick.

🚀 AWS Blocks: Un nuevo framework de código abierto para construir backends de aplicaciones

AWS ha lanzado AWS Blocks, un nuevo framework de trabajo en TypeScript que permite construir capacidades backend en AWS sin necesidad de aprender sobre herramientas de infraestructura. Esta herramienta proporciona un entorno de desarrollo local totalmente funcional con soporte para Postgres, autenticación y mensajería en tiempo real, todo sin requerir una cuenta de AWS durante el desarrollo local.

Cuando los desarrolladores estén listos para desplegar, el mismo código de aplicación se ejecutará en los servicios de producción de AWS sin necesidad de cambios. AWS ha destacado casos de uso como la creación de aplicaciones SaaS, autenticación de usuarios, agentes de IA, cargas de archivos y trabajos en segundo plano, todo dentro de un solo flujo de trabajo, además de guiar a los usuarios en el uso de herramientas de codificación de IA y garantizar seguridad de tipo de extremo a extremo desde el esquema de datos hasta el frontend.

🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS sobre AWS Blocks.

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🔒 AWS Secrets Manager introduce un manejo seguro de secretos en el Toolkit para AWS → Leer más

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🔍 Amazon S3 Vectors ahora soporta hasta 10,000 resultados de búsqueda de similitud por consulta → Leer más

💰 Amazon S3 Vectors reduce los cargos de consulta en hasta un 80% para índices de vectores grandes → Leer más

🤖 Grok 4.3 de xAI ya disponible en Amazon Bedrock → Leer más

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📊 Amazon CloudWatch introduce Log Analytics para el análisis unificado de registros → Leer más

📦 AWS Lambda Managed Instances ahora soporta la propagación de etiquetas para recursos gestionados → Leer más

🌐 Amazon CloudWatch ahora soporta la centralización de métricas entre cuentas → Leer más

🔔 Amazon MWAA Serverless ahora soporta notificaciones de Amazon EventBridge → Leer más

🎉 Amazon CloudWatch Query Studio ya está generalmente disponible → Leer más

🔍 Amazon OpenSearch Service lanza MCP Apps para la observabilidad agente → Leer más

🌌 Modelos Gemma 4 ya disponibles en Amazon Bedrock → Leer más

💡 AWS Cost Explorer lanza explicaciones de costos inteligentes impulsadas por Amazon Q → Leer más

📜 Amazon CloudWatch Logs Insights añade 23 nuevos comandos y funciones de consulta → Leer más

📈 Amazon Aurora DSQL ahora soporta el tipo de datos JSONB con compresión → Leer más

🌟 Anthropic Claude Fable 5 en AWS: capacidades de clase Mythos con salvaguardas incorporadas ya disponibles → Leer más

🛡️ AWS Security Agent añade modelado de amenazas, poder de Kiro y plugin de Claude Code, entre otros → Leer más

🎨 Prueba la nueva experiencia de consola en Amazon Bedrock, optimizada para APIs compatibles con Anthropic y OpenAI → Leer más

🎬 Video de la Semana

En este video les muestro los 13 servicios que tenes que saber para poder arrancar a construir aplicaciones con AWS y te los muestro de forma que podes ver claramente donde se usa cada servicio y que problema resuelve.

📝 Eventos en Español

📅 22 Junio: De la UNE al mundo tech en la nube 📍 AWS UG Chaclacayo 🔗 Más info

📅 24 junio: Confesiones de una Tech Recruiter 📍 AWS UG Mixtli 🔗 Más info

📅 25 Junio: Desmitificando Data Mesh en AWS: Expectativa de Negocio vs. Realidad Técnica 📍 AWS UG Paraguay 🔗 Más info

📅 25 Junio: Profundizamos en Kiro y en migraciones AWS 📍 AWS UG Zaragoza 🔗 Más info

📅 25 Junio: AWS Bedrock y Agentes: Estado del arte y nuevas fronteras 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info

📅 25 Junio: BaaS 2026 : Beer as a Service! 📍 AWS UG Sevilla 🔗 Más info

📅 27 Junio: ☁️ Clase 12 — Serverless y Microservicios 📍 AWS UG Women in Buenos Aires 🔗 Más info

📅 28 Junio: ☁️🌈 AWS Embajadoras Cloud te invita a AWSpectrum: Hello, Community 📍 Embajadoras Cloud 🔗 Más info

📅 29 Junio: AWS Modernízate: Claude Platform on AWS — IA de Clase Mundial en Tu Cuenta AWS 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

📅 2 Julio: Evento presencial: IA y Comunidad 📍 AWS UG ML Latam 🔗 Más info

📅 18 Julio: AWS Girls Perú en KCD Lima 2026: ¡Únete a nuestra mesa de comunidad! 📍 AWS UG Girls Peru 🔗 Más info

📅 23 Julio: Meetup 23 Julio 📍 AWS UG Montevideo 🔗 Más info

📅 27 Julio: AWS Modernizate: Productividad Inteligente con Amazon Quick 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info

📅 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info

⭐ 5 Setiembre: AWS Community Day Ecuador 2026 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info

Gracias por leer Desplegando.cloud!

Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!

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Marcia.

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Esta semana estoy de vacaciones y en vez de la newsletter semanal con noticias te mando un podcast para que lo escuches de camino al trabajo.

Espero que te guste.

La semana que viene estamos de vuelta con las noticias.

Invité a Isa a la comunidad de Desplegando.cloud. Lleva años construyendo equipos técnicos — Amazon, GitLab, entre otras. Le pedí que nos contara cómo se ve el proceso desde el otro lado.

Yo se que muchos de ustedes mandan CVs, aplican a posiciones y no reciben respuesta. O peor: reciben el email genérico de “gracias, pero no”. Y no es porque no sean buenos.

Lo que sigue son las 5 cosas que más me impactaron de nuestra charla.

💡 5 cosas que una hiring manager quiere que sepas

1. Tu CV no lo lee un humano primero

Hay una IA recibiendo todas las aplicaciones. Se llama ATS (Applicant Tracking System) y compara tu CV contra la descripción del puesto. Si hay match, sumás puntos. Si no hay match, nadie te ve.

La solución no es hacer un CV lleno de keywords. Es adaptar tu CV a cada posición usando las mismas palabras, pero integradas de forma natural a tu experiencia real. Un mismo CV mandado a 10 empresas va a puntuar bajo en la mayoría.

2. No describas tu rol — describí tu impacto

Una vez que pasás el filtro de la IA, un humano te lee. Y lo que necesita saber es por qué vos sobre los otros 200 que aplicaron.

No es “desarrollé aplicaciones frontend”. Es “optimicé el pipeline de datos reduciendo el tiempo de procesamiento de 4 horas a 45 minutos”. No es “trabajé en soporte técnico”. Es “construí el equipo de soporte técnico desde cero, creé toda la documentación y los procesos”.

El contexto hace toda la diferencia.

3. Contactá al hiring manager directamente

Esto sorprendió a todos en la comunidad. Isa tiene 200-300 CVs en la plataforma y le escriben una decena de personas. Cuando alguien le escribe directamente, ya lo ve como iniciativa, como alguien que realmente quiere ese trabajo.

Un miembro de la comunidad lo hace sistemáticamente y tiene una tasa de respuesta muy alta.

Eso sí: personalizá el mensaje. Isa contó que alguien le escribió mostrando mucho interés... para trabajar en GitHub. Ella trabaja en GitLab.

4. Preparate con el método STAR y practicalo

El STAR es un método de Amazon: Situación, Tarea, Acción, Resultado. Si envolvés cada historia con estas cuatro cosas, le das al entrevistador exactamente lo que necesita.

Lo más importante: no inventes historias. Un entrevistador con experiencia lo detecta en segundos. Va a pedir más detalles, va a preguntar qué herramienta usaste, cómo lo detectaste. Si la historia no es tuya, se nota.

Tip que podés aplicar ahora mismo, aunque no estés buscando trabajo: anotá las historias interesantes que te pasan en el trabajo usando STAR. Cuando llegue el momento, ya las tenés listas.

5. Ser freelancer no te descalifica — te suma

Cada vez más empresas valoran el freelancing como evidencia de autonomía, gestión de proyectos y capacidad de resolver problemas solo. En empresas 100% remotas, es un punto a favor muy claro.

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Tengo un mini-curso gratuito donde vemos cómo elegir tu camino, construir tu portfolio y prepararte para ese trabajo que querés.

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