Veinte años después, también lo hacen muchas otras empresas. Fundada con la idea de ofrecer la capacidad de infraestructura adicional de Amazon a otras empresas, AWS alberga al menos 4 millones de clientes que gastaron casi 130 mil millones de dólares en sus más de 240 servicios el año pasado, que abarcan almacenamiento, computación, redes, bases de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático, y más. Hace tiempo que se ha ganado la confianza de los escépticos iniciales, desde analistas hasta personas dentro de Amazon y colegas editores de BusinessWeek, quienes insistieron, a pesar de mis objeciones, en titular el artículo “La apuesta arriesgada de Amazon” a pesar de que el “riesgo” de que utilizara un exceso de infraestructura era pequeño.
En el proceso, AWS ha definido una forma completamente nueva de hacer informática que continúa arrasando en el panorama corporativo. Sin AWS, no habría Netflix, ni Uber, ni chatbots de IA. Como escribí en ese momento: “Esto es nada menos que un intento de liderar la próxima ola de Internet”.
Desafío existencial
Sin embargo, mientras AWS celebra su vigésimo aniversario de hacer precisamente eso, está luchando por demostrar que puede liderar un salto aún mayor hacia la próxima ola de informática, una centrada en la inteligencia artificial. Y tiene que hacerlo protegiendo su flanco. Sigue siendo líder en la nube, pero rivales como Microsoft Corp. y Google LLC ahora están más cerca. Aunque el crecimiento de los ingresos de la nube de AWS se ha acelerado en los últimos trimestres, Microsoft Azure aumentó sus ingresos en un 39 % en su trimestre más reciente, mientras que las ventas de Google Cloud aumentaron un 48 %, más del doble del crecimiento de AWS, aunque sobre una base mucho más pequeña.
Aún más desafiante, Amazon fue sorprendida por la repentina explosión de chatbots generativos de IA como ChatGPT y Claude, que pueden resumir montones de texto en un instante, crear imágenes detalladas a partir de mensajes de texto y escribir aplicaciones de software completas en un instante. Amazon se está esforzando por alcanzar no sólo a las empresas de software de inteligencia artificial exclusivas, como OpenAI Group PBC y Anthropic PBC, sino también, en algunos frentes, a rivales de la nube como Google y Microsoft.
Amazon no pudo convertir los rumores iniciales sobre su asistente Alexa AI en algo más. Su chatbot Amazon Q, centrado en desarrolladores y empresas, fue visto como decepcionante. Y hasta ahora sus modelos de IA no han tenido éxito como los de OpenAI, Anthropic o Google. Los modelos Nova no se registraron en la encuesta de Menlo Ventures de mediados de 2025 sobre el uso de modelos básicos, ya que los modelos de Anthropic, OpenAI, Google y Meta Platforms Inc. fueron los únicos cuatro importantes utilizados por las empresas.
Es una posición que presenta un desafío existencial para Amazon y su cultura. "Hay muchos ejemplos de cómo seguir de cerca es una estrategia excelente", me dijo el fundador y entonces director ejecutivo de Amazon, Jeff Bezos, hace 20 años. “Simplemente resulta que no somos nosotros.En un área de rápido movimiento como Internet, ese tipo de seguimiento cercano no funciona tan bien”. Pero con la IA, que avanza incluso más rápido que Internet, tiene que hacer precisamente eso en algunos frentes.
Es comprensible que AWS no admita estar atrasado en IA. De hecho, la percepción de su posición rezagada frente a rivales más llamativos va por detrás de la realidad en algunos casos. Puede afirmar que ha estado profundamente involucrado en la IA y el aprendizaje automático durante muchos años, con una gama creíble de servicios en la nube, un uso generalizado dentro de la empresa y una aceptación cada vez mayor por parte de los clientes empresariales. Incluso en el frente del consumidor, su asistente de compras Rufus en su sitio, a pesar de las malas críticas iniciales, ha sido utilizado por 250 millones de compradores y debería generar $10 mil millones en ventas anuales adicionales, según al CEO de Amazon, Andy Jassy, ex CEO fundador de AWS.
Pero Amazon está teniendo que gastar mucho solo para permanecer en el juego; de hecho, incluso más que sus rivales que gastan mucho. En el cuarto trimestre, Amazon dijo que el gasto de capital aumentará a 200 mil millones de dólares este año, frente a los 131 mil millones de dólares de hace un año, con aproximadamente tres cuartas partes de ese gasto en AWS. Esa cifra es más alta que la matriz de Google, Alphabet Inc., que planea entre $175 mil millones y $185 mil millones en gastos de capital, y Meta Platforms Inc., que guió entre $115 mil millones y $135 mil millones. Los planes de gasto de Amazon, junto con la incertidumbre de los inversores sobre cuándo dará sus frutos, hicieron caer sus acciones un 6% el 6 de febrero, y durante un período de nueve días el mes pasado, perdió $450 mil millones en valor de mercado.
Matt Garman, director ejecutivo de AWS: “La IA agente tiene el potencial de ser el próximo negocio multimillonario [de dólares] para AWS”. Foto: Cisco/livestream
El mulligan de IA agente
Sobre todo,AWS está compitiendo para liderar lo que parece ser el próximo gran cambio no solo en la IA sino también en la informática y, posiblemente, en la forma en que trabajamos: AI agentes. Más allá de las simples respuestas a las consultas, los chatbots realizan trabajos en nombre de un usuario, a menudo trabajando con otros agentes para realizar una cadena de tareas, como reservar unas vacaciones completas o, por ejemplo, cuando un cliente realiza un pedido en un sitio web, determinando la capacidad de distribución requerida, configurando el diseño de los productos y organizando la recolección, el embalaje y el envío.
La IA agente se ha convertido en furor gracias al potencial de los agentes de convertirse en una interfaz mucho más fácil de usar para las aplicaciones de software convencionales. Llevada a su conclusión lógica, la IA agente podría incluir aplicaciones empresariales de décadas de antigüedad, como la gestión de relaciones con los clientes, la planificación de recursos empresariales y la gestión de recursos humanos, creadas por empresas como Salesforce Inc., SAP SE, Oracle Corp., Workday Inc. y incluso Microsoft. “El próximo 80 % al 90 % del valor de la IA empresarial provendrá de los agentes”, dijo Garmana John Furrier en diciembre.
Mai-Lan Tomsen Bukovec de AWS: “Cada aplicación de IA es una aplicación de datos”. Foto:
La capacidad de AWS para mantenerse en la cima de la nube y definir la próxima era de la informática depende de si puede aprovechar la oportunidad de la IA agente, y aquí, el universo de la IA puede haberle concedido un mulligan. Si no se encontró con los chatbots convencionales y los modelos básicos de IA, la IA agente es algo que requiere algo más que el modelo más grande o más rápido. También necesita la amplia gama de servicios en la nube que ofrece AWS.Es por eso que Garman cree que es la próxima gran oportunidad para la empresa. “La IA genética tiene el potencial de ser el próximo negocio multimillonario [de dólares] para AWS”, dijo el año pasado.
Pero solo si AWS puede mantenerse en la cima de la computación en la nube, que por supuesto es donde viven los agentes de IA. Considerando todo esto, su posición parece sólida. Es posible que su trimestre más reciente no haya impresionado a los inversores, pero el crecimiento del 24% en los ingresos de AWS fue el cuarto trimestre consecutivo de crecimiento acelerado, impulsado por el gasto en IA, dijo Jassy. "El desarrollo de la IA está claramente acelerando enormemente el paso de las empresas a la nube", escribió el analista de Pivotal Research Group, Jeff Wlodarczak, en una nota a los clientes. Espera que AWS crezca del 17 % de los ingresos actuales de Amazon al 30 % o más en cinco años.
Y AWS, que representa el 60% de las ganancias totales de Amazon, todavía vive a la vanguardia de la computación en la nube, al menos cuando se trata de servicios que pueden escalar a tamaños masivos. Esto fue evidente en su conferencia re:Invent en diciembre, cuando anunció su habitual conjunto de nuevos servicios, tantos que Garman tuvo que pasar por 25 de ellos en los últimos 10 minutos de su discurso de apertura. Es una gama de servicios en la nube aún incomparable.
Enfoque completo
De hecho, Garman considera que el enfoque de pila de computación completa de AWS es un diferenciador clave para sus ambiciones de IA frente a sus rivales en la nube, aunque Google pondría objeciones a eso. En cualquier caso, puede ofrecer a los clientes todo lo que necesitan para sus fábricas de IA, desde chips hasta almacenamiento y computación para acceder a sus propios modelos de IA y a los de sus rivales, junto con servicios para crear e implementar agentes. “Estamos muy bien posicionados para realizar cualquier carga de trabajo de IA”, me dijo Rahul Kulkarni, gerente general de gestión de productos para la infraestructura de computación e IA de AWS. "Tenemos un control detallado de toda la pila".
Un pilar de ese discurso son sus chips Graviton y Trainium que impulsan una variedad de instancias de computación en la nube. Por ejemplo, Claude de Anthropic funciona con el Proyecto Rainier de AWS, un grupo masivo de 500.000 chips Trainium2. Las unidades de procesamiento de gráficos de Nvidia Corp. son y seguirán siendo dominantes para entrenar y ejecutar modelos de IA en virtud de su rendimiento y su software maduro, pero a la mayoría de los clientes no les importa qué chip hace la IA. AWS, que también presenta pragmáticamente su nube como el mejor lugar para ejecutar GPU de Nvidia, afirma que sus chips lo hacen a un precio mucho más económico que los de Nvidia, lo que le permite ofrecer precios más bajos por esa potencia informática.
Quizás lo más importante de todo para las empresas que buscan aprovechar la IA es una plataforma de datos más flexible que pueda manejar las necesidades intensivas en tiempo real de la IA, incluidos enjambres de agentes personalizados para sus flujos de trabajo. Se trata de un objetivo en movimiento para toda la industria, ya que constantemente surgen nuevos datos arquitecturas y estructuras para hacer frente a lo nuevo e inesperado. exige de IA.
Pero AWS tiene una ventaja en esos 20 años de brindar almacenamiento, bases de datos, servicios de big data y más: las empresas ya tienen muchos de sus datos en AWS. Continúan extrayendo más y más información de esos datos, pero a menudo tienen que utilizar una amplia variedad de herramientas externas que requieren un transporte lento y costoso de los datos a las herramientas. "La migración de datos es muy difícil", afirmó Mai-Lan Tomsen Bukovec, vicepresidente de tecnología de datos y análisis de AWS. Por lo tanto, las empresas tienen un incentivo para almacenar la mayor cantidad posible de datos en Amazon S3. "Y es por eso que los clientes han pasado tan rápido a la IA", añadió.
Aún más importante para la era de la IA, esos datos son fundamentales tanto para entrenar nuevos modelos como, ahora, para brindar a los agentes el contexto que necesitan para hacer lo que los humanos quieren que hagan y evitar que se vuelvan deshonestos con acciones como envío de código potencialmente defectuoso o filtración de datos de la empresa."Cada aplicación de IA es una aplicación de datos", dijo Bukovec a Furrier el año pasado, y eso es aún más cierto para los agentes.
Swami Sivasubramanian de AWS: “Un solo modelo no va a gobernar el mundo”. Foto: Robert Hof/
Todo eso constituye la base para hacer de los agentes el próximo gran avance de AWS. En el frente de los agentes en re:Invent, AWS enfatizó Amazon Bedrock AgentCore, una plataforma presentada el año pasado para construir, implementar y operar agentes efectivos de forma segura a gran escala. Nova Forge debutó como una forma de personalizar los modelos Nova AI de AWS con los datos propios de una empresa para sus tareas y flujos de trabajo únicos. Y Kiro, su agente de codificación impulsado por IA, puede dirigir a los agentes para que realicen tareas de larga duración y colaboren como un enjambre.
El objetivo, dijo Sivasubramanian, quien ahora es vicepresidente de IA agente de AWS, es similar al de su primera serie de proyectos en AWS que comenzó hace 21 años, incluida la base de datos DynamoDB y la red de entrega de contenido Cloudfront: querían comprimir el tiempo desde la formación de una idea hasta el lanzamiento de un producto a minutos en lugar de semanas o meses. "Estamos en un momento muy similar en la IA agente", me dijo.
Industrializando la IA
En conjunto, todas esas capacidades le dan a AWS al menos una oportunidad de luchar para liderar la nueva era de compañeros de trabajo con agentes y estar al frente en lugar de seguir a los otros líderes de IA. en un equipo de ventas mundial de AWS de tres personas en 2006. Como director ejecutivo, Garman aún no ha mostrado el entusiasmo ni la ventaja de Jassy, pero en re:Invent, recibió algunos elogios por presentar una visión pragmática para “industrializar” la IA y los agentes para la empresa.
Ese pragmatismo fue evidente en el reciente acuerdo de AWS con OpenAI: a finales de febrero, firmó un amplio acuerdo por el cual Amazon proporcionará hasta 50 mil millones de dólares en financiación a cambio de un compromiso de 100 mil millones de dólares de OpenAI para utilizar su infraestructura durante los próximos ocho años, lo que se suma al compromiso existente asumido en noviembre pasado de gastar $38 mil millones en los próximos años.
Además, OpenAI otorgó a AWS derechos exclusivos, fuera del propio OpenAI, para distribuir su herramienta de gestión de agentes Frontier AI. Y OpenAI utilizará chips AWS Trainium para impulsar una nueva oferta llamada Stateful Runtime Environment, que se ejecuta en el servicio de inteligencia artificial administrado Amazon Bedrock de AWS. Su objetivo es potenciar agentes de IA que puedan realizar tareas de varios pasos. Además, Amazon puede ofrecer versiones personalizadas de modelos OpenAI directamente a los clientes, esencialmente abriendo el bloqueo de Microsoft sobre OpenAI.
Junto con un acuerdo existente en el que invirtió $8 mil millones en Anthropic, que está capacitando y hospedando a Claude en la infraestructura de AWS, Amazon ahora parece estar en una posición mucho mejor para dar forma al futuro de la IA en el futuro, al menos entre las empresas.
AGI de abeja obrera
Pero lo hace con un enfoque diferente. Amazon no persigue lo que están haciendo OpenAI, Anthropic, Google y otros: lanzar constantemente una amplia variedad de modelos básicos con el objetivo final de crear inteligencia artificial general, o AGI, IA que sea tan inteligente y capaz como los humanos. En cambio, parece estar más centrado en proporcionar a los clientes las herramientas que quieran, ya sea de Amazon o de otras empresas.
A todas las empresas de tecnología que se consideran una plataforma les gusta decir que es abierta, lo que permite a los clientes optar por utilizar tecnologías externas en la plataforma. A veces es una admisión de que los clientes han tomado otras decisiones que no van a cambiar, como apostar por OpenAI o Anthropic. Cualquiera sea la razón, en el caso de AWS, su objetivo es hacer de su plataforma el mejor lugar para ejecutar cualquier modelo de IA que quieran, el de Amazon o cualquier otro. "Nos dimos cuenta de que un solo modelo no va a gobernar el mundo", dijo Sivasubramanian. "La elección del modelo es primordial. La mayoría de nuestros clientes [[utilizan] más de un modelo".
Eso se extiende también a los agentes.Bedrock AgentCore, por ejemplo, puede ayudar a los clientes a crear y ejecutar agentes utilizando cualquier modelo, protocolo o herramienta. "Muchas empresas ya lo han estandarizado porque les brinda la libertad que desean, pero también les ayuda a pasar de la prueba de concepto a la producción más rápido", dijo.
Colleen Aubrey de AWS: "Estamos centrados en poner a nuestros compañeros de equipo agentes en manos de los clientes". Foto: Amazonas
Otro ejemplo reciente de este enfoque pragmático muestra cómo se dirige a casos de uso específicos con IA y agentes: el 5 de marzo, lanzó Amazon Connect Health con agentes de IA para reducir las cargas administrativas en la atención médica. Parece probable que introduzca sistemas agentes más específicos de la industria. "Hemos estado en la era de la IA polivalente durante un tiempo", dijo recientemente a Furrier Colleen Aubrey, vicepresidenta senior de soluciones de IA aplicadas. "Pero no es [como] tener un experto con el que puedas trabajar que aporta un conocimiento profundo de un área... y eso mejora cada día".
Dave Vellante y George Gilbert, de la firma hermana de investigación de mercado Research, lo llaman “obrera-abeja AGI”, en contraste con la “mesías AGI” defendida por empresas como OpenAI y Anthropic. "La diferenciación no provendrá de interfaces de usuario brillantes de agentes o características limitadas", escribieron después de re:Invent. "Provendrá de la profundidad de la integración con los sistemas de datos, los sistemas de flujo de trabajo y los planos de gobernanza y control que vinculan a los agentes con las políticas y procesos empresariales. Es por eso que esta era se definirá no por la cantidad de agentes que un proveedor puede exhibir, sino por el andamiaje que los sustenta. Y ese andamiaje es donde, en nuestra opinión, se acumulará el verdadero valor empresarial".
Aubrey dice que AWS pretende extender ese enfoque, a través de su solución de centro de contacto en la nube Connect, a otras industrias maduras para la experiencia de agente. Ella me dijo esta semana que AWS pronto planea lanzar otras soluciones Connect basadas en agentes que Amazon desarrolló para uso interno en contratación y recursos humanos y para el trabajo de la cadena de suministro, como la planificación de la oferta y la demanda. "Nos centramos en poner compañeros de equipo con agentes en manos de los clientes... no para individuos sino para equipos y empresas completos", dijo.
Eso requerirá mucha cooperación con otras empresas, incluso con competidores. Uno de los primeros socios de AWS, IBM Corp., todavía tiene su propia nube y otras ofertas que compiten con AWS, sin mencionar la venta de computadoras para centros de datos corporativos. Pero en los últimos cinco años, ha creado rápidamente ofertas conjuntas para empresas.
IBM ahora tiene casi 100 aplicaciones de software como servicio disponibles en AWS Marketplace, un catálogo seleccionado de servicios digitales, y trabaja en conjunto de manera rutinaria para ayudar a las empresas a migrar a la nube. Por ejemplo, durante la vorágine de la epidemia de Covid, la organización de consultoría de IBM trabajó con AWS para ayudar a Delta Airlines a trasladar sus cientos de cargas de trabajo ampliamente distribuidas y más de 500 aplicaciones a una arquitectura de nube híbrida utilizando su Servicio Red Hat OpenShift en AWS, o ROSA, basado parcialmente en el servicio informático EC2 de AWS.
Nick Otto de IBM: “El nivel de confianza con AWS es más alto que nunca”. Foto: LinkedIn
La asociación AWS-IBM ahora se está extendiendo a los agentes, según Nick Otto, jefe global de socios estratégicos de IBM. En diciembre, las empresas anunciaron programas conjuntos ampliados para ayudar a las empresas a llevar sus aplicaciones de IA agente a producción a gran escala. Por ejemplo, están integrando la plataforma de agentes IBM watsonx Orchestrate y la plataforma de agentes Bedrock AgentCore de Amazon para automatizar los procesos comerciales de forma más rápida y segura. “Ahora consideramos a IBM, AWS y Red Hat como la alianza en torno a la IA empresarial, la nube híbrida y el código abierto”, me dijo Otto esta semana. "El nivel de confianza con AWS es más alto que nunca".
AWS admite que la IA agente no será una victoria instantánea."La realidad es que no va a suceder tan rápido como la gente quiere", me dijo hace unos meses Jeff Hammond, ex analista de Forrester y jefe de transformación de gestión de productos de proveedores de software independientes de AWS. Por otra parte, no es necesario que sea una victoria instantánea. De hecho, la IA, y los agentes en particular, son una de esas apuestas de varios años que a Jeff Bezos siempre le han gustado más, y que Amazon ha demostrado repetidamente que puede dar frutos a largo plazo.
En última instancia, el objetivo no es solo una nueva arquitectura informática sino una nueva forma de trabajar. "En 2006, AWS cambió el mundo al abstraer servidores y permitir que los desarrolladores construyeran sin fricciones. El cambio de hoy es análogo, solo que más grande", escribió Furrier . "La era de la nube abstrajo la infraestructura. Los resúmenes de la era de los agentes funcionan". Probablemente no serán necesarios otros 20 años para determinar si AWS lo ha logrado.
