En un momento donde la conversación tecnológica gira en torno a la inteligencia artificial, los datos y la escalabilidad, entender qué hay detrás de la nube se vuelve clave para cualquier organización.
En este contexto, durante una charla en Future Talks, Juan Pablo Estévez, responsable de negocios para AWS en Cono Sur, aportó una mirada integral: desde la infraestructura física que sostiene el cloud hasta el impacto concreto en startups, empresas y gobiernos de la región.
La nube no es etérea: la infraestructura como base del modelo
Aunque muchas veces se percibe como algo intangible, el cloud tiene una base profundamente material. Estévez lo explica con claridad: “La gente a veces se pregunta y te dice, Cloud, es etéreo, ¿cómo dan todos los servicios? No, la realidad es que hay infraestructura física detrás”.
El modelo de AWS se estructura en regiones, que van mucho más allá de un data center tradicional. Actualmente existen 38 regiones a nivel global, cada una diseñada para ofrecer resiliencia, disponibilidad y escalabilidad.
En América Latina, la compañía viene acelerando su despliegue. “Fue el primero que lanzó una región en Latinoamérica en el 2011, en Brasil. El año pasado pusimos nuestra segunda región en funcionamiento en México, y anunciamos que al fin de este año vamos a tener otra región operativa en Chile”, detalla. Solo este último proyecto implica una inversión superior a los 4.000 millones de dólares.
Ahora bien, la escala de esa infraestructura no solo se mide en regiones o inversiones. También se expresa en la conectividad global que sostiene el servicio. “Nosotros tenemos tendido en el mundo fibra óptica equivalente a ir y volver veinticinco veces a la luna”, señala Estévez, graficando la magnitud de la red que permite que el cloud funcione de manera continua y global.
Pero la estrategia no se limita a regiones. AWS complementa su arquitectura con diferentes capas: Local Zones, infraestructura edge y Outposts, que permiten adaptar la tecnología a las necesidades específicas de cada cliente. “El punto es darle al cliente qué necesita en cada lugar, depende el tipo de funcionalidad que va a requerir”, resume.
Argentina: capacidades disponibles y foco en baja latencia
En el caso argentino, el foco está puesto en ofrecer capacidades equivalentes a las de otros mercados, aunque con una configuración distinta. “Argentina tiene disponibilidad de la misma capacidad de infraestructura que hay en cualquier otro país, con la combinación que cada cliente necesita”, afirma Estévez.
Uno de los pilares es la Local Zone en Buenos Aires, orientada a aplicaciones que requieren latencias extremadamente bajas. “Es una infraestructura que te permite a las aplicaciones que necesitan muy baja latencia, estamos hablando de menos de diez milisegundos”, explica, con casos de uso en sectores como finanzas, robótica o automatización industrial.
A esto se suman implementaciones de Outposts en empresas de la región. “Arsat usa outposts de AWS en su infraestructura. Mercado Libre es otro ejemplo. Banco de Estado de Chile también”, enumera, evidenciando un modelo híbrido cada vez más extendido.
El cloud como habilitador global para startups
Más allá de la infraestructura, uno de los ejes estratégicos de AWS en la región es el ecosistema emprendedor. La compañía no solo trabaja con startups, sino que adopta su lógica como cultura interna.
“Nos consideramos una startup, es como la startup más grande del mundo”, afirma Estévez. Y profundiza: “La cultura de startup es la que va. Innová, equivocate, volvé a probar, medí, y enfocate en el problema del cliente”.
Ese enfoque se traduce en resultados concretos. “Más del 90% de los startups que se convirtieron en unicornios en Latinoamérica corren en infraestructura de AWS”, sostiene.
En Argentina, este fenómeno tiene características propias. “El emprendedor argentino no busca solo soluciones para Argentina. Al contrario, busca algo que escale fuera del país”, señala, destacando cómo el contexto impulsa modelos de negocio con proyección internacional.
Además, AWS impulsa iniciativas conjuntas con gobiernos para acelerar este desarrollo. “Lanzamos una iniciativa donde, junto a diferentes gobiernos provinciales, fondeamos los consumos de startups”, explica. El objetivo es claro: facilitar el acceso a infraestructura y acelerar la escalabilidad de proyectos con potencial.
Verticales en crecimiento: finanzas, retail y energía
El avance del cloud y la inteligencia artificial no impacta de forma homogénea. Según Estévez, hay sectores que lideran la adopción tecnológica.
“El segmento financiero históricamente ha sido alguien que adopta muchísima tecnología. Retail también”, afirma. En ambos casos, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos y mejorar la experiencia del cliente impulsa la innovación constante.
Otro sector clave es energía, donde AWS viene trabajando intensamente. “Todo lo que es equipos de extracción, conducción, sensado y estudio de suelo lleva mucha data, y es importante poder predecirlo”, explica. Aquí, la inteligencia artificial juega un rol central en la optimización y predicción de operaciones.
Sin embargo, uno de los cambios más relevantes es la ampliación de la base de usuarios. “Cada vez la pirámide de clientes se amplía”, destaca, mencionando casos donde incluso industrias tradicionales, como imprentas, comienzan a transformar su negocio a partir de la tecnología.
Casos concretos: agentes de IA en operación real
La evolución de la inteligencia artificial ya no se limita a pruebas piloto. AWS observa un paso firme hacia entornos productivos, con casos concretos en la región.
Uno de ellos es el trabajo con la provincia de Córdoba. “Están empezando a implementar agentes de frontera dentro de la operación”, explica Estévez. Estos agentes aprenden del comportamiento del sistema y comienzan a automatizar tareas.
El impacto es tangible: “Antes tenía un problema, tardaba dos horas, ahora en quince minutos lo tiene resuelto”. Además, estos sistemas no solo aceleran procesos, sino que mejoran la calidad y la prevención de errores.
En el sector privado, el caso de Despegar muestra una evolución similar. “Empezaron a experimentar con estos frontier agents para ver cómo ayudan a desarrollar”, señala. El foco está en desarrollo, seguridad y operación, integrando inteligencia artificial desde el inicio del ciclo.
Costos, seguridad e integración: las principales preocupaciones
A pesar de los avances, las empresas todavía enfrentan dudas clave al adoptar cloud e inteligencia artificial. Entre ellas, costos, seguridad e integración.
Estévez es contundente: “No creo que haya que tener miedo. Hay que dedicarle el tiempo a entender lo que quiero hacer y cómo lo hago de la manera segura”.
En términos de seguridad, remarca un punto central del modelo de AWS: “Tu información no es usada ni para entrenar el modelo ni para sacar las preguntas que le hacés a los modelos”.
Sobre costos, introduce una lógica de negocio clara. “Una solución no puede tener cualquier precio. Si es una solución, tiene que tener un costo que te dé el resultado que buscás”.
Además, destaca una práctica distintiva de la compañía: “Desde nuestra fundación bajamos ciento sesenta veces los precios”. Esta reducción responde a economías de escala que se trasladan directamente a los clientes.
De la experimentación a la estrategia: el verdadero desafío de la IA
Finalmente, Estévez plantea un cambio de paradigma en la adopción de inteligencia artificial. Las organizaciones están dejando atrás la fase experimental para enfocarse en resultados concretos.
“Antes fue el PowerPoint, después vino una etapa muy fuerte de POCs”, describe. Hoy, el foco está en definir objetivos claros antes de implementar.
“¿Qué estás buscando? ¿Un ahorro de costos? ¿Un retorno de productividad? ¿Una disrupción?”, plantea. Sin esa claridad, advierte, los proyectos difícilmente generen valor.
En este camino, emerge un factor crítico: los datos. “Todos los clientes que tienen que hacer IA se dan cuenta que no han puesto una estrategia fuerte de datos”, señala. Por eso, en muchos casos, recomienda priorizar esa base antes de avanzar.
La conclusión es directa: el éxito de la inteligencia artificial no depende solo de la tecnología, sino de la claridad estratégica, la calidad de los datos y la capacidad de ejecución.
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