Construir un piloto de IA en AWS es cada vez más fácil. Llevarlo a producción con contexto, control de acceso, trazabilidad y resultados consistentes es mucho más difícil. En ese salto, el problema ya no está solo en el modelo ni en el prompt: está en la capacidad del sistema para entender quién consulta, qué fuentes puede usar, qué políticas debe respetar y cómo responder con confianza. Ahí es donde la metadata se vuelve crítica.

En esta charla compartiré un framework práctico para entender cómo los metadatos habilitan agentes más confiables en AWS. Revisaremos cómo la metadata del usuario, del mensaje, del agente y de las fuentes de datos influye en la interpretación de consultas, la selección de herramientas, la aplicación de permisos, la trazabilidad del proceso y la calidad de la respuesta.

A partir de una mirada arquitectónica y aplicada, conectaré capacidades como Amazon Bedrock, IAM, catálogos de metadata y mecanismos de gobierno para mostrar cómo diseñar agentes que no solo funcionen en una demo, sino que puedan sostenerse en producción con mayor control, escalabilidad y valor de negocio.

Público objetivo: arquitectos cloud, ingenieros de datos, builders de IA, líderes de gobierno de datos y líderes técnicos. Nivel intermedio.