Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server now supports the latest General Distribution Release (GDR) updates for Microsoft SQL Server. This release includes support for Microsoft SQL Server 2016 SP3+GDR KB5065226 (RDS version 13.00.6470.1.v1), SQL Server 2017 CU31+GDR KB5065225 (RDS version 14.00.3505.1.v1), SQL Server 2019 CU32+GDR KB5065222 (RDS version 15.00.4445.1.v1) and SQL Server 2022 CU21 KB5065865 (RDS version 16.00.4215.2.v1).
The GDR updates address vulnerabilities described in CVE-2025-47997, CVE-2025-55227, CVE-2024-21907. For additional information on the improvements and fixes included in these updates, see Microsoft documentation for KB5065226, KB5065225, KB5065222 and KB5065865. We recommend that you upgrade your Amazon RDS for SQL Server instances to apply these updates using Amazon RDS Management Console, or by using the AWS SDK or CLI. You can learn more about upgrading your database instance in the Amazon RDS SQL Server User Guide for upgrading your RDS Microsoft SQL Server DB engine.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server now supports the latest General Distribution Release (GDR) updates for Microsoft SQL Server. This release includes support for Microsoft SQL Server 2016 SP3+GDR KB5065226 (RDS version 13.00.6470.1.v1), SQL Server 2017 CU31+GDR KB5065225 (RDS version 14.00.3505.1.v1), SQL Server 2019 CU32+GDR KB5065222 (RDS version 15.00.4445.1.v1) and SQL Server 2022 CU21 KB5065865 (RDS version 16.00.4215.2.v1). The GDR updates address vulnerabilities described in CVE-2025-47997, CVE-2025-55227, CVE-2024-21907. For additional information on the improvements and fixes included in these updates, see Microsoft documentation for KB5065226, KB5065225, KB5065222 and KB5065865. We recommend that you upgrade your Amazon RDS for SQL Server instances to apply these updates using Amazon RDS Management Console, or by using the AWS SDK or CLI. You can learn more about upgrading your database instance in the Amazon RDS SQL Server User Guide for upgrading your RDS Microsoft SQL Server DB engine.
Amazon SageMaker AI Projects now supports provisioning custom machine learning (ML) project templates from Amazon S3. Administrators can now manage ML templates in SageMaker AI studio so data scientists can create standardized ML projects to meet their organizational needs.
Data scientists can use Amazon SageMaker AI Projects to create standardized ML projects that meet organizational requirements and automate ML development workflows. Administrators define standardized ML project templates that include end-to-end development patterns. By provisioning custom templates from Amazon S3, administrators can define standardized project templates and provide access to these templates directly in the SageMaker AI studio for data scientists, ensuring all ML projects follow organizational standards.
SageMaker AI Projects custom template S3 provisioning is available in all AWS Regions where SageMaker AI Projects is available.
Amazon SageMaker AI Projects now supports provisioning custom machine learning (ML) project templates from Amazon S3. Administrators can now manage ML templates in SageMaker AI studio so data scientists can create standardized ML projects to meet their organizational needs. Data scientists can use Amazon SageMaker AI Projects to create standardized ML projects that meet organizational requirements and automate ML development workflows. Administrators define standardized ML project templates that include end-to-end development patterns. By provisioning custom templates from Amazon S3, administrators can define standardized project templates and provide access to these templates directly in the SageMaker AI studio for data scientists, ensuring all ML projects follow organizational standards. SageMaker AI Projects custom template S3 provisioning is available in all AWS Regions where SageMaker AI Projects is available. To learn more, visit SageMaker AI Projects documentation, and SageMaker AI Studio.
Amazon CloudWatch announces the general availability of generative AI observability, helping you monitor all components of AI applications and workloads, including agents deployed and operated with Amazon Bedrock AgentCore. This release expands beyond runtime monitoring to include complete observability across AgentCore’s Built-in Tools, Gateways, Memory, and Identity capabilities. DevOps teams and developers can now get an out-of-the-box view into latency, token usage, errors, and performance across all components of their AI workloads, from model invocations to agent operations. This feature is compatible with popular generative AI orchestration frameworks such as Strands Agents, LangChain, and LangGraph, offering flexibility with your choice of framework.
With this new feature, CloudWatch enalbes developers to analyzes telemetry data across components of a generative AI application. Customers can monitor code execution patterns in Built-in Tools, track API transformation success rates through Gateways, analyze memory storage and retrieval patterns, and ensure secure agent behavior through Identity observability. The connected view helps developers quickly identify issues – from gaps in VectorDB to authentication failures – using end-to-end prompt tracing, curated metrics, and logs. Developers can monitor their entire agent fleet through the «AgentCore» section in the CloudWatch console, which integrates seamlessly with other CloudWatch capabilities including Application Signals, Alarms, Sensitive Data Protection, and Logs Insights.
This feature is now available in US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), Europe (Ireland), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Tokyo), Asia Pacific (Singapore), and Asia Pacific (Sydney).
To learn more, visit documentation. There is no additional pricing for Gen AI Observability, existing CloudWatch pricing for underlying telemetry data applies.
Amazon CloudWatch announces the general availability of generative AI observability, helping you monitor all components of AI applications and workloads, including agents deployed and operated with Amazon Bedrock AgentCore. This release expands beyond runtime monitoring to include complete observability across AgentCore’s Built-in Tools, Gateways, Memory, and Identity capabilities. DevOps teams and developers can now get an out-of-the-box view into latency, token usage, errors, and performance across all components of their AI workloads, from model invocations to agent operations. This feature is compatible with popular generative AI orchestration frameworks such as Strands Agents, LangChain, and LangGraph, offering flexibility with your choice of framework. With this new feature, CloudWatch enalbes developers to analyzes telemetry data across components of a generative AI application. Customers can monitor code execution patterns in Built-in Tools, track API transformation success rates through Gateways, analyze memory storage and retrieval patterns, and ensure secure agent behavior through Identity observability. The connected view helps developers quickly identify issues – from gaps in VectorDB to authentication failures – using end-to-end prompt tracing, curated metrics, and logs. Developers can monitor their entire agent fleet through the «AgentCore» section in the CloudWatch console, which integrates seamlessly with other CloudWatch capabilities including Application Signals, Alarms, Sensitive Data Protection, and Logs Insights. This feature is now available in US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), Europe (Ireland), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Tokyo), Asia Pacific (Singapore), and Asia Pacific (Sydney). To learn more, visit documentation. There is no additional pricing for Gen AI Observability, existing CloudWatch pricing for underlying telemetry data applies.
Vector search for Amazon ElastiCache is now generally available. Customers can now use ElastiCache to index, search, and update billions of high-dimensional vector embeddings from popular providers like Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, Anthropic, and OpenAI with latency as low as microseconds and up to 99% recall.
Key use cases include semantic caching for large language models (LLMs) and multi-turn conversational agents, which significantly reduce latency and cost by caching semantically similar queries. Vector search for ElastiCache also powers agentic AI systems with Retrieval Augmented Generation (RAG) to ensure highly relevant results and consistently low latency across multiple retrieval steps. Additional use cases include recommendation engines, anomaly detection, and other applications that require efficient search across multiple data modalities.
Vector search for ElastiCache is available with Valkey version 8.2 on node-based clusters in all AWS Regions at no additional cost. To get started, create a Valkey 8.2 cluster using the AWS Management Console, AWS Software Development Kit (SDK), or AWS Command Line Interface (CLI). You can also use vector search on your existing clusters by upgrading from any version of Valkey or Redis OSS to Valkey 8.2 in a few clicks with no downtime. To learn more about vector search for ElastiCache for Valkey read this blog and for a list of supported commands see the ElastiCache documentation.
Vector search for Amazon ElastiCache is now generally available. Customers can now use ElastiCache to index, search, and update billions of high-dimensional vector embeddings from popular providers like Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, Anthropic, and OpenAI with latency as low as microseconds and up to 99% recall. Key use cases include semantic caching for large language models (LLMs) and multi-turn conversational agents, which significantly reduce latency and cost by caching semantically similar queries. Vector search for ElastiCache also powers agentic AI systems with Retrieval Augmented Generation (RAG) to ensure highly relevant results and consistently low latency across multiple retrieval steps. Additional use cases include recommendation engines, anomaly detection, and other applications that require efficient search across multiple data modalities. Vector search for ElastiCache is available with Valkey version 8.2 on node-based clusters in all AWS Regions at no additional cost. To get started, create a Valkey 8.2 cluster using the AWS Management Console, AWS Software Development Kit (SDK), or AWS Command Line Interface (CLI). You can also use vector search on your existing clusters by upgrading from any version of Valkey or Redis OSS to Valkey 8.2 in a few clicks with no downtime. To learn more about vector search for ElastiCache for Valkey read this blog and for a list of supported commands see the ElastiCache documentation.
Authors can set the font size (in pixels), font family, color, and styling options like bold, italics, and underline across analysis, including dashboards, reports and embedded scenarios. With this update, you can further align your dashboard’s fonts with your organization’s branding guidelines, creating a more cohesive and visually appealing experience. Additionally, the expanded font customization options help improve readability, especially when viewing visualizations on large screens.
Amazon Quick Sight now supports font customization for data labels and axes. Authors can now customize fonts for data labels and axes in supported charts, in addition to the previously supported font customization for visual titles, subtitles, and legend, as well as tables and pivot tables headers. Authors can set the font size (in pixels), font family, color, and styling options like bold, italics, and underline across analysis, including dashboards, reports and embedded scenarios. With this update, you can further align your dashboard’s fonts with your organization’s branding guidelines, creating a more cohesive and visually appealing experience. Additionally, the expanded font customization options help improve readability, especially when viewing visualizations on large screens. This is now available in all supported Amazon Quick Suite regions. To learn more about this, visit Amazon Quick Suite Visual formatting guide.
After careful consideration, we’re announcing availability changes for a select group of AWS services and features. These changes fall into three lifecycle categories:
Services and Capabilities moving to Maintenance
Services moving to maintenance will no longer be accessible to new customers starting Nov 7, 2025. Current customers can continue using the service or feature while exploring alternative solutions.
The following services are entering sunset, and we are announcing the date upon which we will end operations and support of the service. Customers using these services should click on the links below to understand the sunset timeline (typically 12 months), and begin planning migration to alternatives as recommended in the updated service web pages and documentation.
The following services have reached end of support and are no longer available as of October 7, 2025.
AWS Mainframe Modernization App Testing
For customers affected by these changes, we’ve prepared comprehensive migration guides and our support teams are ready to assist with your transition. Visit AWS Product Lifecycle Page to learn more. or contact AWS Support.
After careful consideration, we’re announcing availability changes for a select group of AWS services and features. These changes fall into three lifecycle categories: Services and Capabilities moving to Maintenance Services moving to maintenance will no longer be accessible to new customers starting Nov 7, 2025. Current customers can continue using the service or feature while exploring alternative solutions.
Amazon Cloud Directory
Amazon CodeCatalyst
Amazon CodeGuru Reviewer
Amazon Fraud Detector
Amazon Glacier
Amazon S3 Object Lambda
Amazon Workspaces Web Access Client for PCoIP (STXHD)
AWS Application Discovery Service
AWS HealthOmics – Variant and Annotation Store
AWS IoT SiteWise Edge Data Processing Pack
AWS IoT SiteWise Monitor
AWS Mainframe Modernization Service
AWS Migration Hub
AWS Snowball Edge Compute Optimized
AWS Snowball Edge Storage Optimized
AWS Systems Manager – Change Manager
AWS Systems Manager – Incident Manager
AWS Thinkbox Deadline 10
.NET Modernization Tools
Services Entering Sunset The following services are entering sunset, and we are announcing the date upon which we will end operations and support of the service. Customers using these services should click on the links below to understand the sunset timeline (typically 12 months), and begin planning migration to alternatives as recommended in the updated service web pages and documentation.
Services Reaching End of Support The following services have reached end of support and are no longer available as of October 7, 2025.
AWS Mainframe Modernization App Testing
For customers affected by these changes, we’ve prepared comprehensive migration guides and our support teams are ready to assist with your transition. Visit AWS Product Lifecycle Page to learn more. or contact AWS Support.
A través de la brecha de ambición: cómo los usuarios de IA obtienen más que respuestas
Por: Nicci Trovinger.
En nuestro informe de IA para consumidores, «From Burnout to Breakthrough«, compartido en julio de 2025, descubrimos que los usuarios que recurrieron a la IA en busca de apoyo en la toma de decisiones encontraron una emoción poderosa, el alivio. Les ayudó a sentirse menos abrumados y más apoyados, lo que les permitió ser decisivos y orientados a la acción en sus vidas personales.
Desde entonces, ese alivio inicial persiste y ha evolucionado para incluir también algo más proactivo. Hoy en día, un grupo creciente de usuarios, lo que hemos llegado a llamar «entusiastas de la IA», aprovecha un renovado sentido de motivación para integrar la IA en su vida diaria, para experimentar mayores beneficios como resultado. Su impulso amplía la brecha de ambición y confianza entre quienes usan IA y quienes aún buscan por dónde empezar.
Este informe de seguimiento analiza más de cerca lo que distingue a los entusiastas de la IA y lo que otros pueden aprender de su ejemplo. A medida que más personas cosechan los beneficios de la IA para las decisiones personales, Microsoft mantiene su compromiso con la accesibilidad al innovar más formas para que más personas interactúen con la IA en sus términos, desde la entrada de voz hasta la interacción en pantalla integrada en aplicaciones, web y dispositivos.
A través de la brecha de ambición: cómo los usuarios de IA obtienen más que respuestas
Este informe de IA del consumidor examina la evolución de las actitudes hacia la IA. Presenta los hallazgos de una investigación realizada por una firma de investigación independiente, Edelman Data & Intelligence, entre 1,000 consumidores en los Estados Unidos de 13 años o más, entre el 3 de julio de 2025 y el 22 de julio de 2025. A medida que las herramientas de IA y los comportamientos humanos continúan su cambio, el informe ofrece una lente respaldada por la investigación para líderes empresariales, organizaciones y personas curiosas que buscan comprender qué cambia y por qué.
LOS «ENTUSIASTAS DE LA IA» SE DIFERENCIAN POR LA AMBICIÓN
La IA ha sido introducida durante mucho tiempo por su potencial para ser un gran ecualizador.
Intuitiva. Accesible. Empodera a todos. Pero en la práctica, el uso revela una realidad diferente: aquellos que usan IA para tomar decisiones son mucho más propensos a describirse a sí mismos como ambiciosos y seguros que aquellos que no lo hacen.
De hecho, estos responsables de la toma de decisiones apoyados por la IA tienen ahora 30 puntos porcentuales (ppts) más de probabilidades de identificarse a sí mismos como ambiciosos, y 14 puntos porcentuales más de probabilidades de describirse a sí mismos como seguros en comparación con los que no utilizan la IA. Esta brecha se ha ampliado desde que Microsoft publicó su informe inicial de IA para consumidores «From Burnout to Breakthrough« en julio de 2025, que refleja algo más que una diferencia en el uso de la tecnología: señala un cambio en la forma en que las personas perciben su potencial y actúan en consecuencia.
La clave para comprender (y cerrar) esta brecha radica no solo en quién usa la IA, sino también en cómo la usa.
En lugar de arriesgarse a quedarse atrás, muchos buscan formas de ponerse al día con el progreso que ven en el desarrollo personal, el crecimiento y la preparación digital de los demás.
Las últimas investigaciones muestran un camino a seguir: un perfil claro que emerge entre los usuarios con un alto compromiso, que informan una mayor ambición, confianza y beneficios impulsados por la IA en todas las áreas de la vida. Llámenlos «entusiastas de la IA»; definidas como personas que usan la IA para tomar decisiones o tratan a la IA como algo más que una herramienta o un motor de búsqueda. Su comportamiento ofrece un modelo de cómo se ve la adopción significativa en este punto de inflexión crucial.
LOS AVANCES DE LA IA CREAN NUEVOS PUNTOS DE ENTRADA
La adopción de IA continúa su aumento constante, pero no de manera uniforme.
Si bien algunos grupos de usuarios avanzan con rapidez, otros aún se quedan atrás.
La proporción de consumidores estadounidenses que utilizan IA generativa en su vida personal fuera del trabajo al menos una vez a la semana creció del 37% al 46% desde la anterior ola de investigación. Este aumento del 24% en la adopción de IA en tres meses superó la tasa de adopción de teléfonos inteligentes en 3 veces. Incluso en el punto álgido de la adopción en 2012, la penetración de teléfonos inteligentes en EE. UU. solo creció alrededor del 8,5% en un período comparable de 3 meses (del 47% al 51%).
Este crecimiento es impulsado en gran medida por las generaciones más jóvenes: el 58% de la Generación Z y los Millennials ahora usan IA generativa al menos una vez a la semana (+10ppts). Estos hallazgos refuerzan el informe de la ola 1 de que los nacidos entre 1995 y 2012, conocidos como «Generación IA», tenían 16 puntos porcentuales más de probabilidades de usar soluciones de IA que las generaciones anteriores.
Aunque los entusiastas de la IA expertos en tecnología avanzan, los avances recientes facilitan la participación de los nuevos usuarios.
Desde la entrada de voz hasta la interacción en pantalla, las soluciones de IA generativa en toda la industria reducen la barrera de entrada y amplían los casos de uso útiles. Funciones como hablar en un lenguaje sencillo en lugar de escribir prompts, o permitir que la IA interprete lo que hay en la pantalla de un usuario (con permiso), reducir la fricción y abrir la puerta a un uso diario más natural. Durante el año pasado, Microsoft integró estas capacidades en el ecosistema de Copilot, para ayudar a los usuarios a interactuar de manera más intuitiva en su PC y dentro de los entornos familiares de sus aplicaciones, web y dispositivos.
CON EL TIEMPO, LOS USUARIOS DESBLOQUEAN LA MOTIVACIÓN Y MÁS
En la ola 1, la emoción más reportada experimentada al usar IA para la toma de decisiones fue el «alivio». Los usuarios sintieron que la tecnología podría facilitar la toma de decisiones y aligerar su carga mental. Esa relación ha cambiado desde entonces, a medida que se desprenden de esa base para adoptar una postura más orientada a la acción.
Las emociones más comunes que las personas informan después de usar la IA para tomar una decisión ahora son «más informadas e inteligentes» (41%) y «más confianza en mi decisión» (39%). En particular, «motivado» ha superado a «aliviado» como respuesta más frecuente, con un aumento en 7 puntos porcentuales desde la primera ola. Estas emociones reflejan un creciente sentido de agencia y dirección entre los usuarios.
Este cambio de mentalidad se corresponde con resultados tangibles. Las audiencias más jóvenes todavía lideran el compromiso con la IA, ven cada vez más beneficios en áreas clave de sus vidas.
El sesenta y uno por ciento de la Generación Z y los Millennials dicen que la IA ha tenido un impacto positivo en su vida profesional (+8ppts) y el 64% informa un efecto positivo en las habilidades y el aprendizaje (+7ppts). De hecho, en comparación con las generaciones anteriores, es más probable que los usuarios más jóvenes digan que todas las áreas de sus vidas han mejorado con la IA.
A medida que estos beneficios continúan su aumento, este momento impulsa la curiosidad. Casi un tercio (31%) de los que rara vez o nunca usan IA se mantienen optimistas de que la IA mejorará sus vidas y el mundo en el que viven.
Para aquellos que aún están en los márgenes de la adopción, existe el deseo de no quedarse atrás a medida que el ritmo de la IA aumenta de manera constante.
Esto también da forma a cómo los usuarios ven el papel de la IA en el futuro. Es más probable que los usuarios más jóvenes valoren las herramientas de IA que comprenden sus objetivos a largo plazo y los ayudan a trabajar para alcanzarlos, con el 33% de la Generación Z y los Millennials que mencionan que este tipo de apoyo sería útil, en comparación con solo el 21% de la Generación X y los adultos mayores.
A medida que los resultados se acumulan con el tiempo, los usuarios comienzan a ver a la IA como un socio confiable en el progreso personal. Las experiencias más gratificantes ya no se tratan solo de resolver el momento; ayudan a las personas a moverse con intención hacia lo que viene después.
LOS ENTUSIASTAS DE LA IA SE APOYAN EN LA PERSONALIZACIÓN Y LA TRANSPARENCIA
Para comprender mejor de dónde proviene el impacto positivo de la IA, es útil examinar qué influye en la comodidad de los usuarios con estas herramientas. A medida que las nuevas características y funcionalidades transforman el panorama de la IA, se destacan dos temas: personalización y transparencia.
Muchos usuarios se sienten más cómodos con la IA cuando se adapta a ellos con el tiempo.
El cuarenta y cuatro por ciento de todos los consumidores estadounidenses dicen que confían más en la IA cuando recuerda sus preferencias, en comparación con solo el 23% que prefiere que trate cada interacción como una pizarra en blanco. Esta preferencia es aún más fuerte entre los usuarios más jóvenes, con más de la mitad de la Generación Z y los Millennials (52%) que respondieron que se sienten positivos acerca de que la IA los conozca, en comparación con el 32% de la Generación X y los usuarios mayores.
Esto marca una desviación de los hábitos asociados con plataformas heredadas como los motores de búsqueda y enfatiza el cambio hacia un enfoque de toma de decisiones más orientado a la acción. Un estudio de 2025 encontró que solo el 28% de los estadounidenses prefería los resultados personalizados al usar la búsqueda, mientras que el 47% favorecía una gama más amplia de puntos de vista.
Ese cambio no se trata solo de ser reconocido, se trata de cómo ese reconocimiento se traduce en resultados útiles. Cuando se les preguntó qué hace que la IA se sienta más útil, el 35% de los consumidores dice que es cuando la IA respeta sus límites y evita el contenido que con anterioridad han indicado que no es de interés. Otro 34% dice que la utilidad proviene de recibir respuestas en un estilo o formato que prefieren.
La transparencia también tiene fuertes lazos con la confianza.
Dado que el 68% de los usuarios de IA informan que usan IA para respaldar la toma de decisiones, sus comentarios sugieren que valoran no solo los resultados precisos, sino también la claridad sobre cómo se generan esos resultados. Cuando se les pregunta cuánto confían en la IA en diferentes tareas, los estadounidenses expresan los niveles más altos de confianza en su capacidad para brindar información justa e imparcial (45%, +4ppts), seguidos de cerca por ser honestos sobre cómo crea respuestas (44%, +6ppts).
Juntos, estos conocimientos reflejan una lógica emocional más amplia detrás de la adopción de la IA. Entre los usuarios comprometidos, la confianza se fortalece cuando la tecnología ofrece respuestas que se alinean con las preferencias personales, reconoce los límites y comunica su razonamiento.
LA COLABORACIÓN ES LA ACCIÓN DEFINITORIA DE LOS ENTUSIASTAS DE LA IA
Con una confianza cada vez mayor y experiencias cada vez más personalizadas, los entusiastas de la IA adoptan un enfoque colaborativo que les ayuda a refinar, explorar y actuar sobre su ambición. Aquellos que tratan la IA como algo más que una herramienta (como un amigo, profesor o asistente) tienen +18 puntos porcentuales más de probabilidades de informar que el uso de la IA les ayuda a hacer más y a sentirse productivos (80% en comparación con el 62% entre los que tratan la IA como solo una herramienta o un motor de búsqueda).
Este enfoque se presta a una mayor integración de la IA en más aspectos de la vida, ya que este tipo de usuario tiene casi el doble de probabilidades de haber utilizado la IA para apoyar su crecimiento personal (67% frente al 36%), y más de 1,5 veces más probabilidades de haber utilizado la IA para apoyar sus aficiones e intereses personales (75% frente al 47%). Como es de esperar, este es un comportamiento más común entre la Generación Z/Millennials, que tienen +13ppts más de probabilidades de reportar el uso de la IA como algo más que una herramienta (76% vs. 63%).
La forma en que los usuarios aprovechan la IA para la toma de decisiones ha cambiado para liderar con colaboración.
Hace tres meses, la forma más común en que la IA ayudaba era para resumir la información. En la última ola de investigación, esa función principal ha sido reemplazada por opciones de comparación (38%, +8ppts), un cambio que subraya cómo los usuarios involucran a la IA de una manera más interactiva, en lugar de pasiva.
La telemetría anónima de las ofertas de consumo de Copilot de Microsoft rastrea un cambio similar en la intención de la conversación de texto entre abril y julio de 2025. La intención de «Búsqueda de información» disminuyó en -9 puntos porcentuales a nivel mundial, mientras que «Búsqueda de asesoramiento» y «Creación o edición de texto» aumentaron en más de +4 puntos porcentuales, lo que indica que los usuarios buscan una colaboración y creación conjunta más activas.
Es importante destacar que, si bien la IA asume un papel más complejo en la toma de decisiones, los usuarios aún quieren mantener el control. Las formas preferidas de los estadounidenses para que la IA ayude incluyen «solo dame información y déjame decidir» (31%) y «ayúdame a explicar las opciones, pero déjame elegir» (24%).
Incluso entre los usuarios más comprometidos, parece que la IA se ve menos como un sustituto de la toma de decisiones y más como un socio en el proceso.
Este enfoque se presta a una práctica de cuestionamiento más profundo. Desde el informe anterior, las «decisiones de educación o aprendizaje» se han convertido en el principal caso de uso entre quienes utilizan la IA para apoyar la toma de decisiones, con el 44% de los consumidores que informan de esta aplicación (+13ppts). Entre los usuarios de la Generación Z y los Millennials, el 46% ahora dice que la IA los ha ayudado con las decisiones relacionadas con el aprendizaje, un aumento de 10 puntos porcentuales con respecto a la encuesta anterior.
[Visualización de datos que compara los tipos de decisiones que las personas usan IA y cómo ha cambiado ola tras ola]
Esta búsqueda de conocimiento se alinea con una base de usuarios que se identifica cada vez más como «más informada e inteligente», ahora la sensación principal después de usar IA generativa para tomar una decisión personal (41%). La práctica de iterar, indagar y recurrir a la IA como un verdadero socio de pensamiento ha comenzado a dar resultados. Y a medida que la tecnología continúa volviéndose más intuitiva y accesible, estas formas más profundas de participación están más disponibles para todos.
LOS QUE SE COMPROMETEN, AVANZAN
Aun así, la brecha crece. No es solo que la IA se mueva rápido; las personas que lo usan bien también lo están. Aquellos que se apoyan en ella con un propósito ganan confianza, aprenden más rápido y hacen más. A medida que aumentan sus resultados, la división entre los entusiastas de la IA y todos los demás es cada vez más difícil de ignorar. Y para este último grupo, ese progreso es contagioso. Han comenzado a dar los primeros pasos para experimentar, explorar y encontrar su camino con nuevos puntos de entrada.
La investigación deja una cosa clara: mantenerse al margen tiene un costo. Las personas que avanzan no son las más técnicas o experimentadas. Son los que están dispuestos a participar y actuar a medida que las herramientas impulsadas por IA se vuelven más intuitivas.
Es un ejemplo que cualquiera puede seguir:
Comiencen poco a poco, experimenten en lugares donde la IA ya se siente útil y natural
Personalicen la experiencia, por medio del establecimiento de barreras personales que refuercen la confianza
Traten a la IA como un compañero de aprendizaje, usándola para probar ideas, explorar opciones y razonar a través de decisiones
La ventaja ahora pertenece a aquellos que eligen explorar su ambición. Con más puntos de entrada que nunca, la diferencia se reducirá a la acción, y a quién la tome.
Microsoft anuncia a Juan Francisco Escobar como nuevo Gerente de País para El Salvador
El Salvador – Microsoft anunció el nombramiento de Juan Francisco Escobar como nuevo Gerente de País para El Salvador, como agregado a su función actual de Especialista Sénior en Soluciones con Inteligencia Artificial (IA) para Centroamérica y el Caribe.
Con más de 20 años en Microsoft, Escobar ha impulsado la innovación y la transformación digital en la región, en los últimos años, promoviendo la adopción de IA y fortaleciendo alianzas estratégicas.
Posee el título de Licenciado en Administración de Empresas por la Universidad Evangélica de El Salvador. Asimismo, ha obtenido una Maestría en Gestión de la Innovación por la Universidad Don Bosco y un Máster en Dirección Estratégica y Gestión de la Innovación por la Universidad Autónoma de Barcelona. Complementa su formación con estudios especializados en dirección de proyectos, ciberseguridad y competencias directivas, realizados en instituciones de prestigio como ADEN Business School, ISEADE-FEPADE Business School e INCAE Business School.
“En un contexto global cada vez más impulsado por la innovación y la inteligencia artificial, El Salvador se encuentra ante una oportunidad estratégica para consolidarse como referente regional en tecnología e innovación. Asumir este liderazgo implica un compromiso firme con el desarrollo sostenible del país y con el fortalecimiento de su ecosistema digital, posicionando al talento salvadoreño como motor de transformación y competitividad”, expresó Escobar.
Por su parte, Jaime Menéndez, quien tuvo el rol de Gerente de País de Microsoft El Salvador desde finales de 2020, asumirá un nuevo rol como Líder Comercial de Ciberseguridad de Pymes para Latinoamérica, trabajando de la mano de socios clave en la región
Acerca de Microsoft
Microsoft (Nasdaq «MSFT» @microsoft) crea plataformas y herramientas impulsadas por la IA para ofrecer soluciones innovadoras que satisfagan las necesidades cambiantes de nuestros clientes. La empresa de tecnología está comprometida con hacer que la IA esté ampliamente disponible, de manera responsable, con la misión de empoderar a cada persona y a cada organización en el planeta para lograr más.
Amazon Bedrock AgentCore is an agentic platform to build, deploy and operate highly capable agents securely at scale using any framework, model, or protocol. AgentCore lets you build agents faster, enable agents to take actions across tools and data, run agents securely with low-latency and extended runtimes, and monitor agents in production – all without any infrastructure management.
With general availability, all AgentCore services now have Virtual Private Cloud (VPC) support, enabling secure, private agent deployment. AgentCore Runtime builds on its preview capabilities of industry-leading eight-hour execution windows and complete session isolation by adding support for the Agent-to-Agent (A2A) protocol, with broader A2A support coming soon across all AgentCore services. AgentCore Gateway now connects to existing Model Context Protocol (MCP) servers in addition to transforming APIs and Lambda functions into agent-compatible tools. Gateway provides a single, secure endpoint for agents to discover and use tools without the need for custom integrations. AgentCore Identity now offers identity-aware authorization, secure vault storage for refresh tokens, and native integration with additional OAuth-enabled services so agents can securely act on behalf of users or by themselves with enhanced access controls. AgentCore Observability now delivers complete visibility into end-to-end agent execution and operational metrics across all AgentCore services through dashboards powered by Amazon CloudWatch, and it is OTEL compatible, offering seamless integration with Amazon CloudWatch and external observability providers like Dynatrace, Datadog, Arize Phoenix, LangSmith, and Langfuse. AgentCore works with any open source framework (CrewAI, LangGraph, LlamaIndex, Google ADK, OpenAI Agents SDK) and any model in or outside Amazon Bedrock, giving you freedom to use your preferred frameworks and models, and innovate with confidence.
Amazon Bedrock AgentCore is available in nine AWS Regions: US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo), Europe (Frankfurt), and Europe (Ireland).
Amazon Bedrock AgentCore is an agentic platform to build, deploy and operate highly capable agents securely at scale using any framework, model, or protocol. AgentCore lets you build agents faster, enable agents to take actions across tools and data, run agents securely with low-latency and extended runtimes, and monitor agents in production – all without any infrastructure management. With general availability, all AgentCore services now have Virtual Private Cloud (VPC) support, enabling secure, private agent deployment. AgentCore Runtime builds on its preview capabilities of industry-leading eight-hour execution windows and complete session isolation by adding support for the Agent-to-Agent (A2A) protocol, with broader A2A support coming soon across all AgentCore services. AgentCore Gateway now connects to existing Model Context Protocol (MCP) servers in addition to transforming APIs and Lambda functions into agent-compatible tools. Gateway provides a single, secure endpoint for agents to discover and use tools without the need for custom integrations. AgentCore Identity now offers identity-aware authorization, secure vault storage for refresh tokens, and native integration with additional OAuth-enabled services so agents can securely act on behalf of users or by themselves with enhanced access controls. AgentCore Observability now delivers complete visibility into end-to-end agent execution and operational metrics across all AgentCore services through dashboards powered by Amazon CloudWatch, and it is OTEL compatible, offering seamless integration with Amazon CloudWatch and external observability providers like Dynatrace, Datadog, Arize Phoenix, LangSmith, and Langfuse. AgentCore works with any open source framework (CrewAI, LangGraph, LlamaIndex, Google ADK, OpenAI Agents SDK) and any model in or outside Amazon Bedrock, giving you freedom to use your preferred frameworks and models, and innovate with confidence. Amazon Bedrock AgentCore is available in nine AWS Regions: US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo), Europe (Frankfurt), and Europe (Ireland). Learn more about AgentCore through the blog, deep dive using the AgentCore resources, and get started with the AgentCore Starter Toolkit. AgentCore offers consumption-based pricing with no upfront costs.
AWS Client VPN now supports MacOS Tahoe client with version 5.3.1. You can now run the AWS supplied VPN client on the latest MacOS versions. AWS Client VPN desktop clients are available free of charge, and can be downloaded here.
AWS Client VPN is a managed service that securely connects your remote workforce to AWS or on-premises networks. It supports desktop clients for MacOS, Windows x64, Windows Arm64 and Ubuntu-Linux. With client version 5.3.1 onwards, Client VPN now supports the MacOS Tahoe 26.0. It already supports Mac OS version 13.0, 14.0 and 15.0, Windows 10 (x64) and Windows 11 (Arm64 and x64), and Ubuntu Linux 22.04 and 24.04 LTS versions. To learn more about Client VPN:
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