¿Qué significa este logro?

Según AWS, los Premier Tier Services Partners son los socios más experimentados y reconocidos como líderes en sus respectivos mercados. Menos del 5% de los partners de AWS logra alcanzar este nivel, lo que refleja el fuerte compromiso, alineación estratégica y robusta integración de Nubity con AWS.

Contexto: Nubity lidera la transformación digital e AI en LATAM

Estamos en un punto de inflexión para la región latinoamericana. Según el informe de Grand View Research publicado en febrero de 2026, el mercado de inteligencia artificial en América Latina generó $28.7 mil millones en ingresos en 2025 y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26.6% entre 2026 y 2033.

Este crecimiento refleja la acelerada transformación digital y la creciente adopción de tecnologías de AI en todas las industrias de la región.

Nubity, al contar con AWS AI Services Competency y certificación MSP (Managed Service Provider), queda posicionado de manera única para capturar este crecimiento, mientras entrega servicios cloud de clase mundial y soluciones de AI de vanguardia a clientes en toda la región.

Las áreas donde Nubity se destaca

El reconocimiento se alinea perfectamente con las fortalezas de la compañía, junto a las demandas actuales del mercado y las prioridades de AWS:

• Customer Experience Solutions (con Amazon Connect).
• GenAI practices and solutions.
• Advanced AI capabilities and Agentic AI.
• Migration, Managed Services and Cloud Operations excellence.

El cargo Nubity alcanza el AWS Premier Tier Partner, y se posiciona entre los socios más destacados en LATAM. apareció primero en Nubity.

Usted NO es el único, pero las razones podrían ser contraintuitivas.

En los últimos meses, hemos visto cómo la inteligencia artificial se ha convertido en una palabra mágica que todo proyecto necesita para destacar. Pero detrás del hype, hay una realidad menos glamurosa: muchos proyectos de AI son modelos básicos, inútiles y faltos de inspiración.

Según análisis recientes de The Globe and Mail and Futurism, los inversores están empezando a distinguir entre dos tipos de empresas:

• Proyectos que usan AI como excusa para intentar vender algo sin valor real.
• Empresas que esperan demasiado de la tecnología sin tener la infraestructura preparada.

El resultado es claro: una fatiga generalizada tanto en el mercado como en las expectativas. Y aquí está la pregunta clave: ¿Su empresa está en el hype o en el valor real?

¿Por qué fallan los proyectos?

El problema no es la tecnología, es cómo la estamos usando. Las tres condiciones que faltan en muchos proyectos son:

1. Datos organizados y accesibles – La base invisible que pocos ven.
2. Infraestructura flexible – La nube como motor, no como almacén.
3. Problemas reales vs. necesidades inventadas – El error más común.

Muchas organizaciones asumen que la nube pública es la respuesta definitiva para sus proyectos de inteligencia artificial. Sin embargo, la realidad es más compleja: la nube no es simplemente un lugar para almacenar información; es la base que permite a las empresas integrar fuentes de datos, escalar operaciones y desbloquear el verdadero potencial de la inteligencia artificial.

El camino desde el hype hasta el valor

Imagine que quiere construir un puente sobre un río caudaloso. No empezaría con los arcos más espectaculares; primero evaluaría el terreno, prepararía los cimientos y elegiría materiales resistentes y duraderos. Solo entonces construiría la estructura visible.

Así funciona una implementación de AI exitosa:

Paso 1: Evaluar qué problema real se quiere resolver

Antes de tocar un modelo, pregúntese: ¿qué dolor empresarial específico estamos abordando? No es “automatizar por automatizar”, sino resolver algo que hoy consume recursos valiosos.

Paso 2: Preparar la infraestructura (datos + nube)

La mayoría salta al paso 3 sin completar el 2, como si quisieran volar sin alas. El resultado son caídas costosas y frustración. La modernización de sistemas y migración a la nube son requisitos fundamentales para implementar IA de manera efectiva.

Paso 3: Elegir el modelo adecuado

IA generativa no es la respuesta a todo. A veces un modelo más simple o automatización robusta y bien integrados, entregan más valor que un sistema complejo mal configurado.

Paso 4: Integrar con los sistemas existentes

Tiene la tecnología más avanzada del mundo, pero sin una infraestructura preparada (datos + nube), no sirve para nada. La AI debe conectarse con lo que su empresa ya usa para generar impacto real.

Paso 5: Medir y escalar

El verdadero éxito se mide en resultados tangibles, no en palabras mágicas.

¿No me cree…? Mire lo que hicieron estas empresas

Grupo Bimbo optimizó su atención al cliente mediante GenAI en AWS, mejorando eficiencia. Invex mejoró la movilización de datos y atención al cliente con IA generativa.

Estas organizaciones no saltaron al hype; construyeron primero los cimientos del puente.

El valor está en tener los pies en la tierra (y los datos en la nube)

La fatiga de AI es natural cuando el hype supera a la realidad. El valor real se construye con datos, infraestructura y soluciones a problemas reales. No intente elegir entre tecnología o pragmatismo, integre ambos.

La próxima vez que escuche a alguien hablarle de “AI” como solución mágica, pregúntese: ¿Y los cimientos?

El cargo ¿Cansado de tanta AI? Empresas e inversores también lo están apareció primero en Nubity.

El escenario común

Su equipo aprueba un proyecto de AI para automatizar procesos o acelerar decisiones. El proveedor promete resultados rápidos. Pero a las semanas, la adopción se estanca. ¿Falla del modelo? No. Falla de arquitectura: los datos están en silos, las APIs son obsoletas o los canales no conversan.

La AI no opera en el vacío.

Sin bases cloud sólidas, incluso el modelo más avanzado se limita a demostrar potencial, no a generar impacto.

Empresas como Grupo Bimbo, INVEX and Grupo Sánchez lo comprobaron: antes de escalar AI, primero movilizaron sus datos, modernizaron su infraestructura y diseñaron arquitecturas integradas. El resultado fue agilidad operativa y decisiones más rápidas, no solo tecnología “funcionando”.

Lo que realmente necesita la AI para funcionar

Para que la inteligencia artificial entregue valor en un entorno productivo, estas 3 condiciones deben estar presentes:

Primero, aplicaciones basadas en la nube: la AI demanda capacidad de procesamiento en entornos flexibles. Si sus sistemas dependen de aplicaciones monolíticas o ajustes manuales, los modelos enfrentarán límites operativos desde el inicio.

Segundo, datos unificados y en contexto. La AI interpreta patrones a partir de lo que se le alimenta; si la información está fragmentada o desactualizada, las respuestas serán inconsistentes. La calidad de la salida depende directamente de la calidad de la entrada

Tercero, canales integrados. Por ejemplo en Customer Experience, La personalización real requiere que la AI acceda a una vista completa del journey del cliente. Si solo accede a fragmentos por canal, la experiencia se sentirá genérica, sin importar la sofisticación del modelo.

Estos elementos no son requisitos técnicos menores, son palancas estratégicas que determinan si la AI amplifica valor o amplifica caos.

Cuándo conviene reforzar antes de avanzar

Hay situaciones en las que invertir en AI sin ajustes previos puede limitar los resultados. Si sus Aplicaciones críticas aún dependen de sistemas on-premise o fueron desarrolladas bajo una arquitectura monolítica, los datos que alimentan al modelo tendrán latencia o acceso restringido. Si no existe una identidad única del cliente entre canales, la AI no podrá ofrecer coherencia en la experiencia.

Al validar estos puntos no se frena la innovación, se asegura que cada recurso invertido en AI tenga terreno fértil donde crecer.

El patrón que sí funciona

Los casos más sólidos de AI empresarial comparten una secuencia:

• Para comenzar, las aplicaciones: migración a arquitecturas escalables y resilientes, integración de fuentes, diseño cloud-native, serverless, etc.
• Después, inteligencia: modelos entrenados con datos propios, flujos automatizados, canales unificados.
• En todo momento, operación: monitoreo continuo, seguridad por diseño, escalado elástico.

No es necesario esperar a tener todo perfecto, sino construir en capas: cada habilitador que se fortalece abre la puerta a un nuevo nivel de impacto con AI.

Aprendiendo a multiplicar

La inteligencia artificial no es la meta. Es el multiplicador. Y todo multiplicador necesita una base sólida para no amplificar el caos.

Antes de preguntar “¿qué modelo nos conviene?”, la pregunta más poderosa puede ser: “¿está nuestra casa en orden para que la AI no solo funcione, sino que multiplique?”

El cargo ¿Invertir en AI sin tener la casa en orden? apareció primero en Nubity.

Las siguientes son 5 señales claras de que su estrategia no está aprovechando la nube de forma óptima y qué debe hacer el liderazgo para corregir el rumbo.

1. La inteligencia artificial sigue siendo solo un concepto

Si después de invertir en la nube, su empresa no ha logrado integrar IA en casos de uso reales como automatización, análisis predictivo o asistentes inteligentes, es una señal de alerta. La nube no es un fin técnico: es la base que habilita capacidades como la inteligencia artificial generativa.

¿Qué implica para el negocio?
Sin IA integrada, su empresa queda un paso atrás frente a competidores que sí generan insights accionables y experiencias inteligentes para clientes y empleados.

2. Prolongados tiempos de lanzamiento de nuevas funcionalidades

Si los equipos tardan semanas o meses en desplegar mejoras o productos nuevos, la nube no está cumpliendo con su promesa de agilidad.

¿Qué debería pasar?
Arquitecturas cloud-native, automatización DevOps y pipelines eficientes deberían reducir el “time-to-market”. Esto permite reaccionar con rapidez a oportunidades de negocio, no después de que la competencia ya reaccionó.

3. Los reportes no conducen a decisiones claras

La nube puede centralizar datos y brindar métricas relevantes, pero si los dashboards son poco intuitivos o contradictorios, su organización está perdiendo inteligencia empresarial.

Impacto:
Decisiones basadas en intuición en lugar de datos pueden costar millones y reducir la confianza del equipo en herramientas digitales.

4. Su empresa ha sufrido vulneraciones o incidentes de seguridad

La nube no elimina riesgos por sí sola: los riesgos más comunes vienen de configuraciones inadecuadas o fallas en gestión de acceso.

Lo que esto significa para un C-level:
Un incidente no es solo un problema técnico: es un golpe a la reputación, confianza del cliente y cumplimiento regulatorio. Se debe priorizar marcos de seguridad robustos, monitoreo continuo y gobernanza clara de identidades y accesos.

5. La experiencia del cliente no mejora

Si los canales siguen desconectados, las respuestas tardan y no hay omnicanalidad real, la nube no está habilitando mejores experiencias.

¿Qué falta?
Soluciones cloud que integren datos en tiempo real, atención automatizada y métricas de satisfacción del cliente. La nube debe traducirse en experiencias tangibles para usuarios y clientes finales.

¿Y ahora qué?

Estar “en la nube” no es solo mover cargas de trabajo: es transformar cómo operan las empresas. Si identifica dos o más de estas señales, es momento de evaluar ssu estrategia cloud con visión de negocio, no solo desde TI.

La nube bien hecha no solo reduce costos: habilita innovación, mejora experiencias y dispara ventajas competitivas sostenibles.

El cargo 5 señales de una estrategia de nube mal ejecutada apareció primero en Nubity.

Porque no se trata solo de adoptar IA. Se trata de adoptarla con criterio, demostrando valor en semanas, no en años.

La buena noticia es que ya existen respuestas estructuradas a esa tensión. No son meros productos, sino modelos operativos comprobados: AIaaS, MLaaS y LLMaaS, los verdaderos “as-a-service de la inteligencia artificial”. Dichos modelos están diseñados precisamente para que organizaciones puedan experimentar, validar, escalar e integrar la IA dentro de sus procesos, sistemas y desarrollos sin necesidad de comprar una sola GPU ni contratar un equipo completo de científicos de datos.

¿Por qué los modelos “as-a-service” cambian las reglas?

Durante años, la adopción de IA implicaba una decisión extrema: o destinaba cientos de miles de dólares en infraestructura y talento, o no hacía nada. Hoy, esa dicotomía ya no existe.

• AIaaS (Inteligencia Artificial como Servicio) ofrece capacidades listas para usar: reconocimiento de documentos, clasificación de tickets, chatbots que entienden contexto. Todo mediante API, sin necesidad de entrenar modelos.
• LLMaaS (Large Language Models as a Service) ofrece acceso a grandes modelos de lenguaje que permiten funciones como resúmenes automáticos o búsqueda semántica avanzada en cuestión de minutos.
• MLaaS (Machine Learning as a Service) funciona como un paso intermedio: una plataforma para construir y operar sus propios modelos, pero sin gestionar servidores.

En contraste, una solución on-premise (instalada internamente), con todos sus beneficios de control y privacidad, tiene sentido cuando ya se ha validado valor, existe un volumen alto de uso o hay regulaciones estrictas. No debería ser el punto de partida; debería ser la meta.

Casos reales: la prueba de que funciona

Un ejemplo relevante: en el caso de Grupo Bimbo, la adopción de IA generativa sobre nube permitió transformar su contact center. Al integrar chatbots inteligentes mediante LLMaaS, con servicios de nube, la empresa logró:

• Aumentar la tasa de éxito de comprensión de intenciones de llamadas de ~29 % a ~72 %.
• Reducir las transferencias innecesarias a agentes humanos (de 30 % a ~16 %), y disminuir las llamadas abandonadas (de 20 % a ~7 %).
• Lograr un ahorro operativo significativo, con un impacto directo en costos gracias a los servicios de GenAI.

También se implementó una solución de “Business Intelligence conversacional + Generative AI” que permitió que usuarios de negocio interactuaran con datos mediante lenguaje natural, sin depender de especialistas para generar reportes. Con ello, se redujo drásticamente el tiempo de obtención de insights: de horas a segundos.

Estos casos demuestran que no es necesario empezar con grandes inversiones o infra pesada para lograr un impacto real y medible.

Cómo empezar sin perder el control

El error más común no es adoptar IA demasiado pronto, sino hacerlo sin definir un caso de negocio concreto. A continuación, un checklist ejecutivo para iniciar:

1. Elija un problema pequeño pero costoso
   Por ejemplo: reducir el tiempo de respuesta en soporte, resumir informes recurrentes, o clasificar leads automáticamente.
2. Verifique que cuenta con los datos mínimos
   No requiere un lago de datos perfecto; bastan ejemplos representativos de reportes pasados o datos de CRM.
3. Seleccione el modelo adecuado
   Si el objetivo es velocidad y prueba de valor: AIaaS o LLMaaS.
   Si ya identifica a la IA como un diferenciador estratégico: MLaaS.
4. Defina un KPI claro y un tope de gasto mensual
   Ejemplo: “reducir 30 % el tiempo de espera en atención a clientes en 60 días, con un gasto máximo de $2,000/mes”.

Este enfoque ha permitido a empresas validar iniciativas con mucho menos del 5 % del presupuesto de un proyecto tradicional. Y lo mejor: si el piloto no da resultados, el costo de fracaso es bajo.

La estrategia más inteligente hoy puede ser: empezar en la nube y migrar lo crítico internamente. Incluso algunos proveedores permiten hoy despliegues privados de modelos con la misma API, facilitando la transición sin reescribir todo el código.

El verdadero cuello de botella no es el modelo: es el dato

Muchas implementaciones fallidas no lo hacen por falta de buen modelo, sino por una fricción en los datos: silos, baja calidad, falta de gobernanza. Esa es la razón por la que, antes de escalar, debe asegurarse de tener al menos:

• Un catálogo mínimo de fuentes relevantes.
• Políticas claras de acceso y uso.
• Un pipeline básico de ingestión (incluso manual al inicio).

Si bien una arquitectura más madura (tipo “data fabric”, que unifica el acceso a datos sin moverlos) es ideal para escalar, para un piloto basta con organización y gobernanza mínima, no perfección.

Un roadmap en tres pasos

• Paso 1: Identifique un caso concreto; desarrolle un piloto con AIaaS o LLMaaS; mida, valide y comunique resultados.
• Paso 2: Si el piloto demuestra valor, construya su capa de datos (catálogo, gobernanza) y evalúe si conviene MLaaS o un despliegue privado.
• Paso 3: Automatice, escale a nuevos casos de uso y cuantifique impacto financiero real (no sólo operativo ni de productividad).

La IA no es una apuesta, es una estrategia sensata

La verdadera ventaja competitiva hoy no está en quién adopta IA más rápido, sino en quién la adopta con más criterio.

No se trata de seguir el hype. Se trata de demostrar valor, reducir la incertidumbre and construir confianza, con su equipo y con la junta directiva.

Empiece con algo pequeño. Piense en términos de negocio, no de tecnología. Y permita que la IA demuestre su valor antes de comprometer presupuestos grandes. El futuro no se gana con grandes apuestas, sino con decisiones informadas.

El cargo ¿AIaaS, MLaaS, LLMaaS? Elija la IA para su empresa con esta guía apareció primero en Nubity.

Mantener procesos heredados, aunque “funcionen”, son una trampa estratégica. En un entorno donde la velocidad, la personalización y la eficiencia son factores de supervivencia, la verdadera ventaja competitiva no está en adoptar IA, sino en repensar tu negocio para que la IA pueda generar valor a escala.

Reingeniería, no mejora incremental

La reingeniería de procesos no es un ejercicio de optimización operativa. Es un rediseño radical de cómo se crea, entrega y mide el valor en tu organización. Implica cuestionar prácticas arraigadas, desmantelar silos estructurales y reimaginar flujos enteros con una pregunta simple: ¿cómo lo haríamos si empezáramos hoy desde cero?

Cuando esta mentalidad se combina con una arquitectura cloud moderna, el resultado es exponencial. Estudios muestran que las empresas que rediseñan sus aplicaciones para entornos cloud-native (no solo las migran) logran ciclos de innovación hasta tres veces más rápidos que quienes optan por la comodidad del “lift and shift”.

IA como catalizador, no como adorno

La inteligencia artificial no debe añadirse a procesos obsoletos. Debe integrarse en arquitecturas pensadas para la automatización contextual, la toma de decisiones en tiempo real y la personalización a escala. Por ejemplo:

• Los datos, que son la fuente y recurso primario para todas las empresas de hoy, se unifican para volverse útiles y responder a necesidades estratégicas, tales como manejo y procesamiento de información, seguridad proactiva, y toma de decisiones.
• Un centro de atención al cliente ya no es un departamento de soporte, sino un Cloud Contact Center, es decir motor de experiencia predictiva impulsado por agentes inteligentes, que recaban, procesan y administran la información de clientes para agregarle valor real a los datos que alguna vez fueron estáticos.
• Los reportes financieros ya no se generan semanalmente, sino que se construyen dinámicamente a partir de modelos que analizan, en tiempo real, datos operativos en la nube.
• La planificación de recursos ya no depende de supuestos estáticos, sino de modelos generativos que simulan escenarios en segundos.

Pero para que esto sea posible, la infraestructura debe ser modular, escalable y orientada a datos. Aquí es donde la nube (especialmente plataformas como AWS, con su ecosistema de servicios gestionados y capacidades de IA integradas) se convierte en el cimiento estratégico.

El costo de postergar el cambio

La resistencia al cambio rara vez se justifica con argumentos racionales. Suele esconderse tras frases como “no está roto” o “no tenemos tiempo”. Pero la realidad es clara: las empresas que no se aplican reingeniería de procesos hoy, competirán en desventaja mañana.

Más allá de la eficiencia operativa, la verdadera apuesta radica en la capacidad de construir nuevos modelos de negocio. La reingeniería cloud impulsada por IA no solo optimiza lo existente; habilita ofertas, canales y experiencias que antes eran inviables. Organizaciones que han abrazado este enfoque aceleran su tiempo de comercialización, responden con agilidad a disrupciones y, sobre todo, redefinen su propuesta de valor en mercados en constante evolución.

Postergar esta transformación no solo frena la innovación: cierra la puerta a oportunidades de crecimiento que nacen cuando la tecnología, los datos y la arquitectura operativa se alinean con una visión estratégica clara.

El cargo La IA y Reingeniería Cloud podrían redefinir su Modelo de Negocio apareció primero en Nubity.

Lejos de ser una moda pasajera, la GenAI ya está integrándose profundamente en las arquitecturas cloud, no solo cambiando la forma en que las organizaciones crean, analizan, toman decisiones, sino revolucionando modelos de negocio.

La nube ya no es solo un lugar donde se almacenan datos o se ejecutan aplicaciones: se ha convertido en el entorno donde las estrategias empiezan a tomar forma.

Una sinergia natural

La GenAI necesita tres cosas para funcionar bien: acceso a datos, potencia de cómputo y capacidad de escalar. Y casualmente, esas tres cualidades son el ADN de la nube.

Gracias a esta alineación, las empresas pueden usar modelos de lenguaje, visión artificial o predicción de forma flexible, bajo demanda y sin tener que invertir en infraestructura propia, ya que la propia nube es el motor de todas estas herramientas de AI.

La plataforma de AWS impulsa esta evolución con servicios como Bedrock y SageMaker: Bedrock permite acceder y usar modelos generativos de forma segura y escalable, sin necesidad de gestionar infraestructura compleja; mientras que SageMaker ofrece un entorno unificado para construir, entrenar y desplegar modelos de IA propios, adaptados a las necesidades específicas del negocio. Juntos, facilitan que la inteligencia generativa se integre de manera ágil y controlada en los flujos de datos y aplicaciones empresariales.

El resultado no es reemplazar lo que ya existe, sino amplificarlo: una nueva capa de inteligencia que potencia procesos, personas y decisiones.

Casos de uso que generan valor tangible

La GenAI ya está generando impacto en múltiples sectores. Algunos ejemplos concretos:

• Atención al cliente más humana: centros de contacto en la nube con agentes virtuales que no sólo brindan información y entienden, no sólo lo que dice el cliente, sino también el tono, la intención y el contexto. Esto reduce tiempos de respuesta y mejora la experiencia.
• Reportes y análisis automáticos: desde resúmenes financieros hasta proyecciones de riesgo, generados a partir de los datos que ya viven en los data lakes en la nube.
• Asistencia para equipos técnicos: asistentes que ayudan a desarrolladores y equipos de DevOps a escribir, revisar y documentar código, e incluso a desplegar infraestructura con mayor velocidad y menor margen de error.
• Optimización inteligente de costos: en la industria logística, empresas como DHL y Maersk usan modelos generativos en la nube para analizar en tiempo real flujos de envíos, niveles de inventario y rutas de transporte. A partir de esos patrones, la IA sugiere ajustes: desde reconfigurar clústeres de cómputo durante picos, hasta optimizar el almacenamiento de datos de sensores IoT, reduciendo el gasto en infraestructura y el tiempo de inactividad.

En todos estos casos, la GenAI actúa como una capa cognitiva sobre la nube, usando los datos empresariales como combustible para generar conocimiento útil y accionable.

Más allá del modelo: una arquitectura inteligente

Integrar GenAI no se trata solo de tener acceso a una IA como ChatGPT dentro de la empresa. Las organizaciones más avanzadas entienden que la Inteligencia artificial debe estar integrada a sus procesos desde la raíz, en ese sentido se necesita una arquitectura pensada en tres pilares:

• Datos bien estructurados y gobernados: sin calidad y control en los datos, cualquier iniciativa de IA se tambalea.
• Modelos escalables y gestionados: aprovechar servicios cloud para entrenar, afinar o consumir modelos sin sobrecargar a los equipos internos.
• Automatización segura: integrar flujos generativos en APIs, pipelines o aplicaciones, con salvaguardas claras de privacidad, seguridad y cumplimiento.

Esta arquitectura no descarta lo que ya existe; lo enriquece. La GenAI no construye un mundo nuevo, sino que se teje sobre la red de datos existente, servicios y procesos, añadiendo una capa de inteligencia contextual.

El siguiente salto de la transformación digital

Si la primera ola de la transformación digital llevó las aplicaciones a la nube, esta segunda ola está llevando la inteligencia.

La combinación de nube y GenAI no es solo una mejora incremental: es un punto de inflexión. Las empresas que la adopten no solo optimizarán procesos, sino que redefinirán su propuesta de valor desde una infraestructura que aprende, se adapta y evoluciona.

En un entorno donde la velocidad y la precisión marcan la diferencia, esta sinergia ya no es opcional: es una ventaja estratégica.

La nube le dio cuerpo a la tecnología empresarial. La inteligencia generativa le está dando mente.

El cargo Si no está en la nube, no es GenAI empresarial apareció primero en Nubity.

La adopción de la nube continúa la curva ascendente que viene transitando desde los últimos años. Según Gartner^[1], este año crecerá un 21%, mientras que el gasto mundial para finales de 2025 será de 723 mil millones de dólares. De la misma manera, se espera que un 90% de las organizaciones adopten la nube híbrida para 2027.

Las tendencias actuales confirman un rumbo claro con ventajas innegables. Pero, ¿cuáles son los cuatro beneficios clave por los que una empresa decide acceder a la nube en términos de aporte de valor? De acuerdo con el estudio 2024 Cloud and AI Business Survey de PwC^[2], para las empresas consideradas como top performers, son los siguientes en orden de importancia:

1. Mejorar la rentabilidad (+74%).
2. Incrementar la productividad  (+72%)
3. Acelerar los tiempos de salida al mercado (+69%)
4. Mejorar la experiencia de los clientes con (+69%)

“Los beneficios de la implementación de nube se empiezan a ver muy en el corto plazo. Por un lado, esta adopción promueve la agilidad y velocidad en la entrega de valor, permitiendo la cohesión de software e infraestructura como una solución integral y reduciendo en consecuencia la fricción en la construcción de producto y por consiguiente el time-to-market en general”, afirma Javier Spagnoletti, Enterprise Solution Architect de Nubity.

“Lo anterior permite, además, sumar funcionalidades sin alterar el resto de la solución,  posibilitando incluso liberación y pruebas productivas de funcionalidades segmentadas por grupos de usuarios reales. Por otro lado, el acceso a los datos es mucho más fácil porque su disponibilidad aumenta al estar en la nube, permitiendo de forma segura darles usos que en el pasado era muy complejo de lograr. Hoy se puede explotar la información productiva, casi en tiempo real, desde implementaciones con inteligencia artificial o business intelligence, hasta integraciones entre sistemas o modelos predictivos para la mejora continua”, dice Spagnoletti.

Además de las razones anteriores para adoptar el cómputo en la nube, la escalabilidad de los sistemas se ha convertido en una razón importante, incluso entre los expertos en almacenamiento y procesamiento de datos.

La más reciente encuesta sobre tendencias de capacidad y nube del Uptime Institute^[3] revela que cuatro de cada cinco propietarios/operadores de centros de datos se han sumado a esta tendencia, con un 25 % de los encuestados que afirman haberla adoptado de forma generalizada y un 44 % que indican que la utilizan en cierta medida.

“Por un amplio margen, los operadores locales que trasladan aplicaciones a la nube pública afirman que la principal ventaja es la escalabilidad”, afirma Owen Rogers, analista del sector y director senior de investigación de Cloud de Uptime Institute. “Buscan una mayor agilidad para que su organización pueda adaptarse con éxito a las demandas y cargas de trabajo cambiantes”.

Por su parte, Juan Ozino Caligaris, co fundador y Country Manager de Nubity, indica que:

“después de la disrupción que trajo la revolución de los dispositivos móviles, surgió la necesidad de contar con sistemas que pudieran ser modificados fácilmente y escalar con la mayor velocidad posible. Con el viejo paradigma, sería como si para remodelar una sola habitación en una casa, hubiese que tirarla toda abajo. Lo mismo sucede con los software monolíticos”.

También es habitual que las empresas le den un uso inesperado a una plataforma o servicio. Por ejemplo, cuando hace años se creó el software para la administración de los recursos humanos, nadie imaginó que podría integrarse con WhatsApp para que, por ejemplo, los empleados informen si se ausentan o compartan un justificante médico, y que esto quede automáticamente registrado en el sistema. “Esto sucede de manera orgánica en un entorno cloud, se gestionan estas nuevas situaciones con mucha más flexibilidad y hasta se pueden prever para estar listos antes de que la necesidad surja”, concluye el Country Manager.

Por último, hoy ya no podemos dejar fuera a la estrella de los últimos años, como es la Inteligencia Artificial. “La IA es el interconector entre lo que quiero obtener y dónde está lo que quiero consultar”, concluye el experto de Nubity.

El cargo Migrar o no migrar, esa ya no es la cuestión apareció primero en Nubity.

Por primera vez, las empresas que operan bajo estrictos marcos normativos (como bancos, fintechs, aseguradoras y administradoras de fondos) pueden aprovechar la nube pública sin comprometer la residencia de datos, la seguridad ni el cumplimiento y esto cambia todo.

El dilema de los servicios financieros: innovar sin salirse del marco legal

Durante años, muchas instituciones han tenido que elegir entre:

• Modernizarse con tecnologías ágiles, escalables y seguras, o
• Permanecer en infraestructuras on-premise para cumplir con regulaciones de residencia de datos.

El temor a almacenar información fuera del país, sumado a la necesidad de garantizar disponibilidad, seguridad y auditoría, ha ralentizado la transformación digital en sectores clave.

¿Qué cambia con una región de AWS en territorio mexicano?

La nueva región no solo es “un centro de datos más”. Es una solución estratégica que resuelve varios desafíos a la vez:

Residencia de datos dentro del país

Los datos personales y transaccionales pueden alojarse físicamente en México, facilitando el cumplimiento de:

• La Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP) 
• Los lineamientos de CNBV y Banxico sobre seguridad de la información
• Requisitos de auditoría y control exigidos por organismos reguladores

Latencia reducida para aplicaciones críticas

Menos distancia física entre usuarios y centros de datos es igual a respuestas más rápidas. Esto es clave para:

• Transacciones en tiempo real
• Apps de banca móvil
• Sistemas de pago instantáneo

Arquitecturas resilientes y escalables

Con múltiples zonas de disponibilidad dentro del país, las empresas pueden diseñar sistemas tolerantes a fallos, sin depender de infraestructura en el extranjero.

Cómo las instituciones están aprovechando esta oportunidad

Banca digital con mejor experiencia

Las apps móviles responden más rápido, incluso en zonas con conectividad limitada. Menos latencia = menos frustración del usuario = mayor adopción digital.

Fintechs que escalan sin límites

Durante temporadas de alto volumen (como el Buen Fin o diciembre), las plataformas de pago pueden escalar automáticamente, sin riesgo de downtime.

Seguros que usan IA con datos locales

Las aseguradoras pueden analizar siniestros, detectar fraudes o personalizar pólizas con inteligencia artificial, sin mover datos fuera del país.

Cumplimiento más ágil

Auditar, monitorear y reportar ya no requiere complejas arquitecturas híbridas. Ahora, todo puede gestionarse localmente, con herramientas nativas de seguridad y gobernanza.

Más allá del cumplimiento: la nube como plataforma de innovación

Lo más interesante no es solo que ahora se pueda cumplir con la normativa, sino que la nube local habilita nuevas capacidades:

• Desarrollo acelerado de productos con servicios de IA y machine learning
• Reducción de costos operativos gracias a modelos de pago por uso
• Mayor agilidad para probar y lanzar soluciones sin grandes inversiones iniciales
• Fortalecimiento de la soberanía tecnológica del país

En otras palabras: la nube ya no es solo “dónde guardas tus datos”. Es dónde construyes tu ventaja competitiva.

El momento de reconsiderar la nube ha llegado

La apertura de la región de AWS en México no es sólo un evento tecnológico. Es una oportunidad estratégica para que las instituciones reguladas:

• Dejen atrás los argumentos técnicos que retrasaron su transformación
• Adopten modelos modernos de infraestructura con pleno cumplimiento
• Innoven con seguridad, velocidad y en su propio territorio

Ya no se trata de si migrar a la nube es seguro.
 Se trata de cómo aprovecharla para crecer, cumplir y competir mejor.

¿Tu institución aún no evalúa el impacto de tener la nube en territorio nacional?
 Quizás este sea el momento de revisar tu estrategia digital.

El cargo ¿Seguridad, cumplimiento y rendimiento? Ahora puedes tener los tres apareció primero en Nubity.

Muchas veces las empresas operan bien. Los equipos hacen su trabajo, los procesos están definidos, pero cuando los reportes llegan tarde o no muestran lo importante, todo parece ir mal. Se generan dudas, se culpa a los procesos o a las personas, y eso afecta la confianza. El problema no es falta de esfuerzo, sino la falta de visibilidad. Un error pequeño puede crecer si no se detecta a tiempo. Con reportes en vivo y el respaldo de la inteligencia artificial, hoy es posible tomar decisiones informadas, al instante.

Visibilidad en tiempo real con IA y Machine Learning

Viendo todo lo que pasa, a medida que pasa

Amazon Connect dejó de ser una simple herramienta para contact center desde hace mucho, ahora es un orquestador de flujos de innovación que recoge datos de llamadas y contactos, pero también interconecta distintas tecnologías para funcionar como un reloj, donde una conexión con el CRM, WhatsApp Business, con hojas de cálculo y con otras tecnologías de terceros pueden convertirse en el engranaje que hagan de un contact center un reloj que siempre da la hora puntualmente y guarda registro de lo que sucede en tiempo real.

De datos dispersos a información clara

Antes los datos de las llamadas venían de formatos difíciles de leer y requerían mucho trabajo técnico para ordenarlos. Hoy, esa información se organiza y se vuelve visual casi automáticamente, lista para que cualquier área de cualquier organización pueda entenderla y usarla.

Visualización y analítica avanzada

QuickSight convierte los datos mencionados anteriormente en paneles claros, fácilmente customizables y sencillos de leer. No sólo muestran lo que está pasando, también pueden alentar al equipo cuando algo sale fuera de lo esperado o ayudar a anticipar tendencias con inteligencia artificial. Así es posible dejar de reaccionar y empezar a adelantarse.

Testigos del impacto de los datos en tiempo real

• Alibaba

En e‑commerce de gran escala, AI asistió a más de 12 000 agentes, gestionando >230 000 consultas diarias. Esto llevó a mejoras de hasta +17 % en satisfacción de cliente y +14 % en tiempo de atención

• Telecom en África

Un operador telco usó modelos en tiempo real para predecir experiencias de usuarios antes de que llamaran al call center. Esto ayudó a anticipar y reducir la fricción con clientes, logrando mejoras operativas notables

Estos casos confirman: no es solo BI, es ML/IA conectado directamente a la operación.

Beneficios inmediatos para las empresas

Quitémonos la venda de los ojos

No se necesitan modificar los equipos: ya hacen lo correcto. Lo que hace falta es que vean lo que hacen, en tiempo real, con datos procesables. Combinando potentes herramientas de automatización, Inteligencia Artificial y Machine Learning, es posible eliminar la opacidad operativa y dar a todos una visibilidad instantánea y confiable. Al Agregar IA/ML para anticiparte a los problemas, se toman decisiones con base en los datos, no en suposiciones. Así transformas procesos eficientes en estrategias ágiles y brillantes.

El cargo Sus procesos no están mal: falta integrar datos apareció primero en Nubity.