La inferencia de IA, el “nuevo Lego” que según AWS cambiará lo que los desarrolladores pueden construir

AWS presentó en su evento re:Invent 2025 una visión concreta de cómo la inteligencia artificial (IA) pasará de ayudar a crear y resumir contenido a encargarse de ejecutar trabajos completos dentro de las empresas.

Matt Garman, CEO de Amazon Web Services (AWS), dijo ante más de 60.000 asistentes que la capacidad que hace posible esa transformación es la inferencia de IA, y que los agentes capaces de “hacer” tareas producirán un valor empresarial significativo en 2026.

¿Qué es la inferencia y por qué cambia las reglas?

La inferencia, en términos sencillos, es el acto de ejecutar un modelo de IA contra datos reales para obtener resultados: generar texto, identificar una imagen, hacer predicciones o tomar decisiones.

Garman la describió como “un nuevo Lego”: hasta ahora los bloques básicos de la informática eran el cómputo, el almacenamiento y las bases de datos; la inferencia añade la capacidad de que el software pueda decidir y actuar por sí mismo.

Esa capacidad es la que alimenta a los llamados agentes de IA: programas que no solo responden preguntas o resumen documentos, sino que pueden completar procesos.

Según AWS, esto amplía lo que los desarrolladores pueden construir, porque ahora las aplicaciones pueden automatizar flujos de trabajo que antes requerían intervención humana.

Agentes que hacen tareas (no solo generan contenido)

La diferencia que destaca AWS es práctica. La primera ola de IA generativa se centró en crear o resumir contenido —correos, informes, guiones— y eso ofrece beneficios claros.

Pero, según Garman, el verdadero potencial empresarial proviene de agentes que realizan trabajos de principio a fin.

Un ejemplo mencionado en la presentación: un agente de procesamiento de siniestros para una compañía de seguros.

Mientras una IA de texto podría resumir una reclamación o redactar una carta, un agente podría revisar la reclamación según la póliza, cruzar datos médicos, calcular pagos, marcar excepciones para revisión humana y procesar los pagos aprobados.

En desarrollo de software, otro ejemplo: un agente que interpreta requisitos, escribe código en varios repositorios, ejecuta pruebas y envía pull requests.

Dónde encajan estos agentes en la infraestructura tecnológica

Garman propone un modelo de tres capas para entender el lugar de los agentes: en la base, la infraestructura en la nube (cómputo, almacenamiento, redes); en el medio, servicios como bases de datos y motores de análisis; en la capa superior, las aplicaciones. Los agentes pertenecerían a esa capa superior, pero dependen de plataformas en la capa intermedia —por ejemplo, Amazon Bedrock AgentCore— que proporcionan entornos seguros, control de permisos y conectores para interactuar con otros sistemas.

Anuncios concretos de AWS en re:Invent 2025

Para facilitar este salto, AWS presentó novedades como Amazon Bedrock AgentCore —un conjunto de servicios pensado para desplegar y operar agentes— y tres “frontier agents” de ejemplo: Kiro (agente autónomo), AWS Security Agent y AWS DevOps Agent.

Además mostró avances en infraestructura para entrenar y ejecutar modelos (mencionó procesadores Graviton5 y Trainium3 UltraServers), así como servicios y modelos para que las empresas construyan y personalicen sus propios agentes.

¿Qué se espera para 2026?

Garman anticipa que en 2026 surgirán casos de uso convincentes —algunos previsibles, otros inesperados— y que ahí es donde las empresas verán retornos importantes.

Su idea es que AWS proporciona los “bloques de construcción” y que desarrolladores y organizaciones encontrarán nuevas formas de combinarlos para automatizar tareas operativas a gran escala.

Qué significa para las personas y las empresas

Para un público general, el cambio no es solo técnico: significa que la IA podría encargarse de procesos cotidianos en empresas —desde reclamar seguros hasta mantener software en producción— y liberar a las personas para tareas que requieren juicio humano.

Para los líderes empresariales, la recomendación implícita es priorizar inversiones en agentes que automatizan flujos de trabajo completos, más que en herramientas que solo aceleran tareas puntuales.

Nota de Transparencia

Esta nota fue generada 100% con IA. La fuente fue aprobada por Diario Occidente y el contenido final fue revisado por un miembro del equipo de redacción.

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Curaduría editorial

La curaduría y revisión editorial de estas notas está a cargo de Rosa María Agudelo Ayerbe, comunicadora social y periodista, con maestría en Transformación Digital y especialización en Inteligencia Artificial.

Desde su rol como líder del equipo de innovación y transformación digital del Diario Occidente, y a través de la unidad estratégica DO Tech, realiza un seguimiento permanente a las principales novedades en tecnología e inteligencia artificial a nivel global.

Estas notas se apoyan en un agente de investigación basado en inteligencia artificial, diseñado para monitorear semanalmente avances, lanzamientos y debates clave del sector.

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