Poner "IA en todo" no es una arquitectura. En banca, un solo prompt o un flujo secuencial no alcanza para decidir en milisegundos si una transferencia es legítima: hay que investigar a la vez el dispositivo, el comportamiento histórico, la red de relaciones entre cuentas y las políticas de riesgo.
En esta charla mostramos cómo diseñamos un sistema multiagente en Java utilizando Spring AI 2.0 para el triaje de fraude en tiempo real: agentes especializados (reglas duras, grafos, ML) que investigan en paralelo, un agente consensuador con lógica determinista y auditable, y una capa de contención que valida cada respuesta antes de tocar el core bancario. Veremos cómo integrar Spring AI 2.0 y AWS Bedrock sin romper el ecosistema Java existente, y cómo Resilience4j mantiene la decisión dentro del SLA cuando un servicio falla.
La demo en vivo inyecta transacciones legítimas y sospechosas, muestra a los agentes trabajando en paralelo con trazas distribuidas.