AWS da un paso gigante hacia la productividad inteligente con Amazon Quick Suite, una plataforma que combina IA generativa, analítica y automatización en un mismo espacio de trabajo.

En lugar de saltar entre herramientas para investigar, analizar datos o ejecutar tareas, Quick Suite se convierte en un compañero de equipo digital capaz de responder preguntas, encontrar información y actuar por vos.

🔹 Quick Research: analiza datos internos y externos para generar investigaciones completas, con razonamiento y fuentes citadas.
🔹 Quick Sight: ahora es más que BI; responde en lenguaje natural, crea dashboards y visuales al instante.
🔹 Quick Flows: permite automatizar tareas cotidianas con solo describirlas en texto.
🔹 Quick Automate: escala esas automatizaciones a procesos complejos, entre equipos o departamentos.
🔹 Quick Index: centraliza todo tu conocimiento corporativo en un solo repositorio inteligente.

El resultado: un entorno donde las ideas se transforman en acciones sin fricción, y donde los equipos pueden pasar de “pedir un reporte” a activar una decisión automatizada.

💡 Quick Suite redefine el trabajo en equipo digital: menos tiempo buscando, más tiempo creando impacto.

Ahora podés usar KMS gestionadas por vos para cifrar datos de identidad.
Control, rotación y auditoría 100 % en tus manos.
Ideal para sectores regulados o con requisitos estrictos de compliance.
💡 Decisión clave: adoptar CMK puede reforzar gobernanza sin alterar flujos existentes.

La promesa de la observabilidad siempre fue claridad, pero muchas veces terminó en lo contrario: alert fatigue, dashboards infinitos y ruido por todos lados.
Esta semana, una reflexión clave desde DevOps.com pone el foco en quienes están cambiando el juego: los SRE (Site Reliability Engineers).

Ellos están transformando la forma en que los equipos entienden sus sistemas, pasando del exceso de métricas al valor real de los datos.

🔹 Logging contextual: conectar síntomas del frontend con causas reales en el backend.
🔹 Métricas curadas: medir lo que importa, no todo lo que existe.
🔹 Tracing distribuido: seguir el flujo de una petición de punta a punta, sin perderte en el camino.

El resultado: menos “war rooms” y más “win rooms”, donde los equipos colaboran, aprenden y corrigen rápido.
La observabilidad deja de ser un castigo para convertirse en una ventaja competitiva.

💡 SRE no es solo un rol técnico: es el guardián del foco, la calidad y la calma en medio del caos.

OpenAI anunció una inversión histórica de 25 mil millones de dólares para construir su primera red de data centers en América Latina, y eligió nada menos que la Patagonia argentina como punto estratégico. 💥

El proyecto, llamado Stargate Argentina, busca reducir la dependencia de proveedores externos (como AWS, Google Cloud y Azure) y fortalecer la capacidad propia de cómputo para entrenar sus modelos de IA.

🌎 ¿Por qué la Patagonia?
Por su clima frío, ideal para enfriar equipos de alto rendimiento; su potencial energético renovable; y su talento técnico emergente.
Además, este movimiento marca una señal potente: la infraestructura de la inteligencia artificial global empieza a tener acento latino.

🔹 Implicará miles de empleos directos e indirectos.
🔹 Podría convertir a Argentina en un hub regional de computación avanzada.
🔹 Abre la puerta a un ecosistema de innovación local ligado a IA, energía y datos.

💡 El futuro de la inteligencia artificial no solo se entrena en Silicon Valley… también se enciende desde el sur del mundo.

El modelo visual Nano Banana, parte de Gemini 2.5 Flash, da un salto enorme: ahora llega a Google Search, NotebookLM y muy pronto a Google Photos. 🚀

Este modelo de IA generativa para imágenes y video ya superó los 5 mil millones de creaciones desde su lanzamiento en agosto, y Google decidió integrarlo directamente en sus herramientas más usadas.

🔹 En Search → Lens, aparece el nuevo modo “Create”: tomás o subís una foto y la transformás instantáneamente con IA (añadir estilo, fondo o reinterpretación artística).
🔹 En NotebookLM, Nano Banana potencia los Video Overviews, agrega 6 nuevos estilos visuales —como acuarela o anime— y genera ilustraciones contextuales a partir de tus fuentes.
🔹 Muy pronto llegará a Google Photos, expandiendo las funciones creativas dentro de la app.

🌈 Con esta integración, Google empuja una tendencia clara: la visualización se vuelve parte natural del flujo de conocimiento. Ya no hay que ser diseñador para contar historias con impacto.

💡 Nano Banana mezcla arte, datos e IA. Una muestra de cómo la creatividad y la inteligencia se fusionan directamente en nuestras herramientas diarias. 🔥

Microsoft lo deja claro: el futuro del desarrollo está en los agentes autónomos que trabajan junto a los humanos.
En su última edición de FYAI, Amanda Silver (CVP de Apps & Agents) describe cómo la inteligencia artificial está redibujando todo el ciclo de desarrollo: de la idea al despliegue, sin fricción. 🚀

💡 La nueva filosofía: “los humanos son el hilo principal, los agentes corren en segundo plano”.
Esto significa que los devs se enfocan en la creatividad, arquitectura y decisiones clave, mientras los agentes se ocupan de lo repetitivo: parches, upgrades, monitoreo y remediación.

🔹 De sprints de deuda técnica → a modernización continua.
🔹 De dashboards manuales → a loops de aprendizaje con IA.
🔹 De tareas aisladas → a flujos agentic conectados entre datos, código y negocio.

Microsoft llama a este enfoque Agentic DevOps, un modelo donde la IA elimina la fricción desde la intención hasta la implementación, haciendo que los equipos entreguen más rápido, con menos errores y más foco.

🌐 Con herramientas como GitHub, Visual Studio y Azure AI Foundry, los desarrolladores ya pueden acceder a copilotos, agentes y estándares como MCP (Model Connector Protocol) o A2A (Agent-to-Agent) para orquestar automatizaciones seguras y trazables.

🔥 El DevOps del futuro no solo despliega código. Aprende, se adapta y se mejora a sí mismo.

Aprender haciendo siempre fue la clave, y KodeKloud lo sabe.
La plataforma acaba de lanzar una nueva tanda de laboratorios gratuitos donde podés practicar desde fundamentos DevOps hasta flujos avanzados de IA aplicada a infraestructura. 🚀

Entre los nuevos labs encontrarás:
🔹 LangChain, LangGraph y RAG, para entender cómo construir agentes y aplicaciones generativas.
🔹 Gemini CLI, ideal para probar prompts e integraciones con modelos de Google.
🔹 Y los clásicos infaltables: Docker, Kubernetes, Terraform y Python, con entornos listos para practicar.

Todo está diseñado para aprender de forma interactiva, guiada y sin instalar nada.
En cuestión de minutos, podés lanzar un entorno y empezar a experimentar como en un escenario real.

💡 Perfecto para quienes quieren entrenar el músculo DevOps + IA sin gastar un centavo.
🔥 Ideal para equipos que buscan capacitarse rápido y probar nuevas herramientas sin romper nada en producción.

📍 Buenos Aires
🗓️ 22, 23 y 24 de OCTUBRE 2025
🔬 Security
🔗 ekoparty.org

Descubre cómo:

"Pero no tengo tiempo para otro seminario web..."

Este es el único gran evento de FinOps que queda en 2025, con estrategias probadas en batalla de empresas punteras.

Plazas limitadas