AWS Security Hub is now available in the AWS GovCloud (US-East) and AWS GovCloud (US-West) Regions. Security Hub is a unified cloud security solution that prioritizes critical security issues and helps you respond at scale, reduce security risks, and improve team productivity.
Security Hub detects critical risks by correlating and enriching security signals from Amazon GuardDuty, Amazon Inspector, and AWS Security Hub CSPM, enabling you to quickly surface and prioritize active risks in your cloud environment. The service delivers near real-time risk analytics and advanced trends, transforming correlated security signals into actionable insights through enhanced visualizations and contextual enrichment. You can enable Security Hub for individual accounts or across your entire organization with centralized deployment and management. Capabilities include exposure findings, security-focused resource inventory, attack path visualization, and automated response workflows. The service automatically visualizes potential attack paths by showing how adversaries could chain together threats, vulnerabilities, and misconfigurations to compromise critical resources. Streamlined pricing consolidates charges across multiple AWS security services for improved cost predictability.
AWS Security Hub is now available in the AWS GovCloud (US-East) and AWS GovCloud (US-West) Regions. Security Hub is a unified cloud security solution that prioritizes critical security issues and helps you respond at scale, reduce security risks, and improve team productivity. Security Hub detects critical risks by correlating and enriching security signals from Amazon GuardDuty, Amazon Inspector, and AWS Security Hub CSPM, enabling you to quickly surface and prioritize active risks in your cloud environment. The service delivers near real-time risk analytics and advanced trends, transforming correlated security signals into actionable insights through enhanced visualizations and contextual enrichment. You can enable Security Hub for individual accounts or across your entire organization with centralized deployment and management. Capabilities include exposure findings, security-focused resource inventory, attack path visualization, and automated response workflows. The service automatically visualizes potential attack paths by showing how adversaries could chain together threats, vulnerabilities, and misconfigurations to compromise critical resources. Streamlined pricing consolidates charges across multiple AWS security services for improved cost predictability. To get started, visit the AWS Security Hub console or the AWS Security Hub product page. For the full list of AWS Regions where Security Hub is available, see the AWS Regional Services List.
AWS HealthOmics announces VPC-connected workflows, giving customers the ability to run bioinformatics pipelines that access AWS resources across regions and public internet resources through a customer’s Virtual Private Cloud (VPC). With this launch, life sciences customers no longer need to migrate their data and dependencies to the same AWS Region as their workflow before running analyses. AWS HealthOmics is a HIPAA-eligible service that helps accelerate scientific breakthroughs at scale with fully managed bioinformatics workflows.
This launch enables life sciences customers to develop and test bioinformatics workflows more quickly. Customers can design workflows that access publicly-hosted data sets as well as AWS resources in different regions without making changes to the workflow code or migrating data between regions. Customers can use new Configuration APIs to specify a VPC configured to access public internet resources to which HealthOmics can send and receive network traffic, making it easy to use different network configurations for different use cases. With Configuration APIs, you can add and remove public internet dependencies anytime. Networking settings are configured at the per-run level, allowing you to opt-in only the workflows that you want to be VPC connected.
VPC-connected workflows are now available in all regions where AWS HealthOmics is available: US East (N. Virginia), US West (Oregon), Europe (Frankfurt, Ireland, London), Israel (Tel Aviv), Asia Pacific (Singapore), and Asia Pacific (Seoul). To learn more about connecting workflows to your VPC, see the HealthOmics documentation.
AWS HealthOmics announces VPC-connected workflows, giving customers the ability to run bioinformatics pipelines that access AWS resources across regions and public internet resources through a customer’s Virtual Private Cloud (VPC). With this launch, life sciences customers no longer need to migrate their data and dependencies to the same AWS Region as their workflow before running analyses. AWS HealthOmics is a HIPAA-eligible service that helps accelerate scientific breakthroughs at scale with fully managed bioinformatics workflows.
This launch enables life sciences customers to develop and test bioinformatics workflows more quickly. Customers can design workflows that access publicly-hosted data sets as well as AWS resources in different regions without making changes to the workflow code or migrating data between regions. Customers can use new Configuration APIs to specify a VPC configured to access public internet resources to which HealthOmics can send and receive network traffic, making it easy to use different network configurations for different use cases. With Configuration APIs, you can add and remove public internet dependencies anytime. Networking settings are configured at the per-run level, allowing you to opt-in only the workflows that you want to be VPC connected.
VPC-connected workflows are now available in all regions where AWS HealthOmics is available: US East (N. Virginia), US West (Oregon), Europe (Frankfurt, Ireland, London), Israel (Tel Aviv), Asia Pacific (Singapore), and Asia Pacific (Seoul). To learn more about connecting workflows to your VPC, see the HealthOmics documentation.
Amazon Athena now offers Capacity Reservations in additional commercial AWS Regions. Capacity Reservations give you dedicated serverless capacity for your most important workloads. When you use Capacity Reservations, your queries run in isolation from other workloads in your account, and you control how many queries run concurrently.
Capacity Reservations is now available in US West (N. California), Africa (Cape Town), Asia Pacific (Hong Kong), Asia Pacific (Hyderabad), Asia Pacific (Jakarta), Asia Pacific (Malaysia), Asia Pacific (Melbourne), Asia Pacific (Osaka), Asia Pacific (Seoul), Asia Pacific (Thailand), Asia Pacific (Taipei), Canada (Central), Canada West (Calgary), Europe (Frankfurt), Europe (London), Europe (Milan), Europe (Paris), Europe (Zurich), and Mexico (Central).
Amazon Athena now offers Capacity Reservations in additional commercial AWS Regions. Capacity Reservations give you dedicated serverless capacity for your most important workloads. When you use Capacity Reservations, your queries run in isolation from other workloads in your account, and you control how many queries run concurrently.
Capacity Reservations is now available in US West (N. California), Africa (Cape Town), Asia Pacific (Hong Kong), Asia Pacific (Hyderabad), Asia Pacific (Jakarta), Asia Pacific (Malaysia), Asia Pacific (Melbourne), Asia Pacific (Osaka), Asia Pacific (Seoul), Asia Pacific (Thailand), Asia Pacific (Taipei), Canada (Central), Canada West (Calgary), Europe (Frankfurt), Europe (London), Europe (Milan), Europe (Paris), Europe (Zurich), and Mexico (Central). To learn more, see Manage query processing capacity in the Athena User Guide.
Amazon SageMaker Data Agent is now available in the Query Editor in Amazon SageMaker Unified Studio, extending beyond notebook experience. With Data Agent in Query Editor, you can generate SQL queries from natural language, debug failed queries, and explore your data through a conversational, interactive experience.
Data Agent brings the same conversational experience available in notebooks to your SQL analytics workflow. You can ask «calculate quarterly revenue growth rate by product category for 2025,» and the agent proposes a step-by-step plan for you to review before generating contextually accurate SQL for Amazon Redshift and Amazon Athena. This helps you build analytics queries faster, going from question to executable SQL without writing complex joins and aggregations manually. When a query fails, you can use Fix with AI to analyze the error and get suggested corrections. Data Agent maintains awareness of your connected data sources and schema information, so follow-up questions and modifications build on your previous context.
To get started, navigate to a project in SageMaker Unified Studio, open the Query Editor from the Build menu, and open the agent panel. Data Agent in Query Editor is available in IAM domains in all AWS Regions where Amazon SageMaker Unified Studio is supported. For more information, see SageMaker Data Agent and Generative SQL in the Amazon SageMaker Unified Studio User Guide.
Amazon SageMaker Data Agent is now available in the Query Editor in Amazon SageMaker Unified Studio, extending beyond notebook experience. With Data Agent in Query Editor, you can generate SQL queries from natural language, debug failed queries, and explore your data through a conversational, interactive experience. Data Agent brings the same conversational experience available in notebooks to your SQL analytics workflow. You can ask «calculate quarterly revenue growth rate by product category for 2025,» and the agent proposes a step-by-step plan for you to review before generating contextually accurate SQL for Amazon Redshift and Amazon Athena. This helps you build analytics queries faster, going from question to executable SQL without writing complex joins and aggregations manually. When a query fails, you can use Fix with AI to analyze the error and get suggested corrections. Data Agent maintains awareness of your connected data sources and schema information, so follow-up questions and modifications build on your previous context. To get started, navigate to a project in SageMaker Unified Studio, open the Query Editor from the Build menu, and open the agent panel. Data Agent in Query Editor is available in IAM domains in all AWS Regions where Amazon SageMaker Unified Studio is supported. For more information, see SageMaker Data Agent and Generative SQL in the Amazon SageMaker Unified Studio User Guide.
AWS Direct Connect now publishes three new Amazon CloudWatch metrics for virtual interfaces (VIFs) that provide visibility into Border Gateway Protocol (BGP) session health and route counts. Network engineers and operations teams managing hybrid cloud connectivity can now monitor BGP sessions natively through CloudWatch without building custom solutions or polling APIs.
These metrics solve critical monitoring gaps that previously required custom Lambda functions or on-premises network management tools. VirtualInterfaceBgpStatus reports BGP session state, enabling detection when sessions fail. VirtualInterfaceBgpPrefixesAccepted tracks prefixes from your on-premises network, allowing proactive alarms before reaching prefix limits that would cause BGP sessions to enter idle state. VirtualInterfaceBgpPrefixesAdvertised monitors routes AWS advertises to your network, helping validate configuration changes and detect silent route withdrawals that impact traffic even when BGP sessions remain up.
These metrics are available for private, public, and transit virtual interfaces in all commercial AWS Regions. You can integrate them with CloudWatch alarms, dashboards, and Amazon SNS for comprehensive BGP monitoring, reducing mean time to detect network issues and simplifying operations for multi-region and disaster recovery architectures. To learn more about AWS Direct Connect, visit https://aws.amazon.com/directconnect/.
AWS Direct Connect now publishes three new Amazon CloudWatch metrics for virtual interfaces (VIFs) that provide visibility into Border Gateway Protocol (BGP) session health and route counts. Network engineers and operations teams managing hybrid cloud connectivity can now monitor BGP sessions natively through CloudWatch without building custom solutions or polling APIs.
These metrics solve critical monitoring gaps that previously required custom Lambda functions or on-premises network management tools. VirtualInterfaceBgpStatus reports BGP session state, enabling detection when sessions fail. VirtualInterfaceBgpPrefixesAccepted tracks prefixes from your on-premises network, allowing proactive alarms before reaching prefix limits that would cause BGP sessions to enter idle state. VirtualInterfaceBgpPrefixesAdvertised monitors routes AWS advertises to your network, helping validate configuration changes and detect silent route withdrawals that impact traffic even when BGP sessions remain up.
These metrics are available for private, public, and transit virtual interfaces in all commercial AWS Regions. You can integrate them with CloudWatch alarms, dashboards, and Amazon SNS for comprehensive BGP monitoring, reducing mean time to detect network issues and simplifying operations for multi-region and disaster recovery architectures. To learn more about AWS Direct Connect, visit https://aws.amazon.com/directconnect/.
AWS Elemental MediaTailor is now available in the Europe (London) AWS Region. MediaTailor is a personalized ad insertion and channel assembly service that enables video providers to serve targeted ads in live and on-demand video streams using server-side ad insertion (SSAI) and Server Guided Ad Insertion (SGAI), delivering a broadcast-quality viewing experience without the buffering or ad blockers associated with client-side ad insertion.
With this expansion, customers serving viewers in Northern Europe can now run ad insertion workloads closer to their audience, reducing ad decisioning latency and improving ad fill rates. Customers using SSAI or SGAI workflows benefit from lower-latency ad stitching and ad tracking closer to their European viewers, and customers already using MediaTailor in Europe (Ireland) gain an additional region for redundancy and increased capacity.
AWS Elemental MediaTailor is now available in the Europe (London) AWS Region. MediaTailor is a personalized ad insertion and channel assembly service that enables video providers to serve targeted ads in live and on-demand video streams using server-side ad insertion (SSAI) and Server Guided Ad Insertion (SGAI), delivering a broadcast-quality viewing experience without the buffering or ad blockers associated with client-side ad insertion. With this expansion, customers serving viewers in Northern Europe can now run ad insertion workloads closer to their audience, reducing ad decisioning latency and improving ad fill rates. Customers using SSAI or SGAI workflows benefit from lower-latency ad stitching and ad tracking closer to their European viewers, and customers already using MediaTailor in Europe (Ireland) gain an additional region for redundancy and increased capacity.
To learn more, visit the AWS Elemental MediaTailor product page or the AWS Elemental MediaTailor User Guide. To get started, sign into the AWS Elemental MediaTailor console.
Cadena de suministro 2.0: Cómo Microsoft impulsa simulaciones, agentes de IA e IA física
Por: Dayan Rodriguez, Patrick Hoermann, Volker Strasser.
La próxima ola de innovaciones en IA
Hace justo un año, describimos cómo la IA generativa creaba una nueva era de eficiencia e innovación para la logística y la cadena de suministro. Mapeamos casos de uso de IA a lo largo de toda la cadena de valor, desde la previsión de demanda hasta el servicio al cliente basado en IA, e introdujimos dos nuevas arquitecturas de referencia para logística y cadenas de suministro: nube adaptativa y experiencias mejoradas por IA, junto con innovaciones en Microsoft Dynamics 365.
Desde entonces, la tecnología ha evolucionado con rapidez. Ahora estamos en la era agéntica de la IA, con agentes capaces de razonar, planificar y actuar a través de flujos de trabajo complejos de la cadena de suministro. El alojamiento de agentes de extremo a extremo, como en Microsoft Foundry, y protocolos abiertos como el Model Context Protocol (MCP), han facilitado la conexión de los agentes de IA entre sí, así como con sistemas, herramientas y datos empresariales.
Además, han habido avances significativos en simulaciones 3D, robótica e inteligencia corporal. Plataformas abiertas para IA física como NVIDIA Cosmos con modelos de fundación mundial (WFM, por sus siglas en inglés) así como el framework OSMO de computación entorno a nube (edge-to-cloud) en Azure permiten que máquinas y robots humanoides actúen de forma más eficaz en el mundo físico, lo que resulta en una automatización más amplia en almacenes, centros de distribución y transporte. Este nuevo artículo recoge la perspectiva de Microsoft sobre la cadena de suministro y la logística, un año después de nuestro anterior artículo en el blog, y explora cómo nuestros propios equipos logísticos, así como los clientes y socios de la frontera, utilizan esta nueva ola de innovaciones junto con Microsoft.
Cadenas de suministro de Microsoft: nuestra propia historia del «cliente cero»
Microsoft opera una de las cadenas de suministro en la nube más amplias del mundo, que abarca más de 70 regiones de Azure, más de 400 centros de datos y una red de más de 600.000 km de fibra. Nuestros centros de datos son la columna vertebral de Microsoft Azure, que alimentan desde la infraestructura de IA y herramientas de colaboración hasta redes y seguridad. Microsoft también gestiona cadenas de suministro para Microsoft Windows y dispositivos con hardware Surface y accesorios para PC, así como consolas Xbox y hardware de juegos.
Todas nuestras cadenas de suministro han experimentado una transformación fundamental en la última década, que evolucionan de un entorno reactivo y manual a una cadena de suministro autónoma y agéntica que surge con rapidez. En el pasado, nuestras operaciones estaban dominadas por informes basados en Excel, visibilidad limitada y datos aislados. En 2018, consolidamos más de 30 sistemas en un único lago de datos de cadena de suministro en Azure, para permitir análisis predictivos y la primera generación de capacidades cognitivas en la cadena de suministro. En 2022, comenzamos a experimentar con IA generativa, seguido del desarrollo de una plataforma de IA para operacionalizar agentes a gran escala. Hoy en día, esta base está acelerándose hacia agentes autónomos, y se han desplegado más de 25 agentes y aplicaciones de IA. A continuación, tres ejemplos:
El Agente de Planificación de la Demanda impulsa simulaciones de demanda basadas en IA para componentes de racks de no TI, lo que mejora la precisión de las previsiones y reduce la conciliación manual.
El MultiAgent DC SparePart Space Solver utiliza la monitorización por visión por ordenador y el razonamiento multiagente para prever las necesidades de almacenamiento de piezas de repuesto y mitigar de manera proactiva riesgos de espacio o falta de stock.
El Agente CargoPilot analiza de manera continua los modos de transporte, rutas, estructuras de costes, impacto en carbono y tiempos de ciclo, para brindar recomendaciones de envío optimizadas que equilibran velocidad, sostenibilidad y eficiencia.
El objetivo es operar con más de 100 agentes para finales de 2026 y equipar a cada empleado con apoyo agéntico. El impacto hoy en día ya es enorme: la IA en logística ahorra cientos de horas a nuestros equipos cada mes, para demostrar cómo las operaciones de agentes se traducen de manera directa en eficiencia y valor empresarial. Tanto en nuestra propia transformación de la cadena de suministro de Microsoft como en los clientes de Frontier con los que trabajamos, hemos comprobado que unificar el patrimonio de datos es clave. Sin embargo, es lo que las organizaciones hacen a continuación lo que en verdad genera valor con la IA.
En la cadena de suministro, creemos que el valor real se desbloquea a través de impulsar tres elementos:
Habilitar simulaciones de cadena de suministro impulsadas por IA.
Construir cadenas de suministro agentes.
Integrar las primeras innovaciones físicas en IA.
Simulaciones: Los gemelos digitales de las cadenas de suministro
A medida que las cadenas de suministro se vuelven más grandes, más interconectadas y más expuestas a la volatilidad global, simular escenarios antes de que se desarrollen se ha convertido en una capacidad crítica para reducir riesgos y aumentar la resiliencia. Las simulaciones basadas en eventos discretos (DES, por sus siglas en inglés) dentro de las cadenas de suministro permiten el desarrollo de un modelo virtual libre de riesgos para probar cómo reacciona un sistema complejo a intervenciones y variables antes de su implementación. Con las avanzadas herramientas de modelado de Microsoft, como Azure Machine Learning y el nuevo modelo de aprendizaje automático en Microsoft Fabric con modelos semánticos Power BI, las organizaciones de la cadena de suministro y la logística pueden simular patrones de demanda, escasez o interrupciones en la cadena de suministro.
El siguiente nivel de simulación combina múltiples simulaciones físicas en entornos 3D y simulaciones basadas en eventos discretos para permitir a los equipos construir gemelos digitales completos de almacenes, centros de distribución, líneas de producción y redes logísticas. Estos entornos virtuales permiten a las organizaciones modelar tanto el comportamiento físico de los activos como el flujo dinámico de las operaciones. Al integrar estos métodos de simulación dentro de un gemelo digital y aplicar IA, los equipos pueden predecir resultados futuros, optimizar el rendimiento y prescribir acciones que impulsen mejoras operativas continuas. Esto puede ayudar a los clientes a reducir el gasto de capital, acortar las comisiones y aumentar las fases, así como mejorar los indicadores clave de rendimiento operativo (KPIs, por sus siglas en inglés).
Si tomamos como ejemplo los almacenes, clientes y socios pueden crear visualizaciones 3D avanzadas habilitadas por IA para cuatro escenarios clave:
Planificación de almacenes (como greenfield y brownfield).
Monitorización de almacén (como monitorización en tiempo real y mapas de calor de movimiento de personas).
Mejora del almacén (por ejemplo, optimización del tiempo de permanencia en remolques y detección de colisiones para seguridad y automatización).
Mantenimiento de almacén (como monitorización de activos en tiempo real, detectar problemas de calidad y reducir el retrabajo).
En colaboración con NVIDIA, ofrecemos acceso a bibliotecas y frameworks de NVIDIA, incluidos NVIDIA Omniverse, NVIDIA Isaac Sim y NVIDIA Omniverse Kit App Streaming, que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones y flujos de trabajo para simular y probar máquinas inteligentes en gemelos digitales antes de construir o desplegar cualquier cosa en el mundo real. Las aplicaciones construidas sobre estas bibliotecas y marcos permiten a los desarrolladores integrar sin problemas datos geométricos (como 2D, 3D y nubes de puntos), capacidades de IA (por ejemplo, grandes modelos de lenguaje, Servicio de Copia Sombra de Volumen (VSS, por sus siglas en inglés) y Solvers) y señales de Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) en entornos de tecnología operativa (OT, por sus siglas en inglés).
La arquitectura de referencia a continuación ilustra cómo combinar la computación en la nube y el entorno por medio de NVIDIA Omniverse Kit App Streaming para visualizar las operaciones de almacén en tiempo real con clústeres Kubernetes acelerados por unidad de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) desplegados nativamente en Azure para monitorizar, analizar y optimizar de manera remota el rendimiento del almacén con mayor precisión y conciencia situacional.
Dentro del almacén físico, se capturan datos operativos de brazos robóticos, transportadoras y sensores del almacén en el borde mediante Azure IoT Operations ejecutándose en Kubernetes habilitado con Arc y con corredor MQTT. La arquitectura adopta el formato universal de descripción de escenas (OpenUSD) para asegurar que la geometría 2D, 3D y de nubes de puntos del almacén pueda integrarse sin problemas en el gemelo digital .Microsoft Fabric absorbe los datos en la nube para proporcionar una base unificada de analítica. Eventstream y eventhouse captura la telemetría entrante como flujos en tiempo real o datos por lotes. Microsoft OneLake actúa como el lago de datos centralizado y gobernado que consolida todos los datos del almacén. El constructor de gemelos digitales transforma las señales IoT en bruto en una representación virtual contextualizada al mapear la telemetría al modelo digital del almacén. Impulsado por NVIDIA Omniverse, la simulación de alta fidelidad y la computación espacial se producen, para crear un gemelo digital real que se transmite directo al navegador, lo que elimina la necesidad de hardware local de alta gama. Herramientas como Microsoft Copilot Studio y Microsoft Foundry permiten la interacción en lenguaje natural. En todas las etapas, la seguridad se mantiene mediante Azure Arc, para garantizar una gobernanza, configuración y aplicación de políticas coherentes tanto en el entorno como en la nube.
SoftServe ha demostrado ser un excelente socio de entrega para aplicaciones de gemelos digitales. Junto con Microsoft, integraron sin problemas agentes de IA basados en bibliotecas y modelos abiertos de NVIDIA en simulaciones de producción de bebidas en Krones, para habilitar gemelos digitales precisos a nivel físico, que redujeron los tiempos de ciclo de horas a menos de cinco minutos. De manera similar, en Toyota Material Handling Europe, SoftServe construyó un gemelo digital para simular carretillas elevadoras autónomas en entornos de almacenes virtuales, lo que permitió pruebas rápidas, optimización y despliegues más seguros, para ayudar a reducir los tiempos de entrenamiento de los sistemas autónomos en más de un 30%.
La plataforma de realidad aumentada Frontline de TeamViewer ofrece un ángulo adicional de simulación. Dispositivos portátiles como gafas inteligentes o dispositivos montados en la muñeca llevan los datos de manera fluida a los trabajadores de primera línea para recibir orientación manos libres para recoger y empaquetar, así como para contar con ayuda de IA. En DHL Supply Chain, la solución de TeamViewer se despliega a nivel global para apoyar la selección por visión de más de 1.500 trabajadores en 25 centros de Estados Unidos con procesos de manos libres.
Cadenas de suministro agénticas: La red multiagente
Las cadenas de suministro agénticas marcan una nueva era de sistemas autónomos de IA que gestionan y optimizan de manera proactiva las operaciones de la cadena de suministro de extremo a extremo. Estos sistemas agénticos buscan mejorar de manera continua KPIs generales como el margen operativo o la conversión de efectivo, así como KPIs específicos como el tiempo de entrega o el coste de envío por unidad, lo que asegura que cada acción agéntica contribuya a un impacto empresarial medible.
Las cadenas de suministro agénticas se construyen sobre las tareas impulsadas por humanos actuales y codifican la lógica subyacente de toma de decisiones. Incluyen agentes de propósito único como «solucionadores de problemas» que diagnostican de manera constante, problemas y proponen soluciones, así como «agentes orquestadores» como planificadores u organizadores que coordinan flujos de trabajo en varios pasos. Estos agentes se vuelven funcionales mediante tejidos de datos modernos, sistemas robustos de registro y arquitecturas orientadas a eventos que proporcionan información y gobernanza en tiempo real.
A continuación se presenta una visión general de los agentes de la cadena de suministro que hemos identificado a lo largo de la cadena de valor a través de múltiples conversaciones con clientes y socios.
Las empresas Frontier ya han creado valor con sistemas multiagentes.
CSX Transportation ha desplegado un sistema multiagente que valida la elegibilidad del cliente, enruta solicitudes complejas y apoya las operaciones ferroviarias mediante coordinación en varias etapas.
Dow Chemical opera agentes de análisis de facturas que revisan miles de facturas de transporte cada día, para detectar de manera automática discrepancias y ahorrando millones a la empresa en toda su red global de envíos.
C.H. Robinson ha desplegado una gran flota de agentes de IA generativa, incluidos agentes de cotización rápida que ofrecen presupuestos personalizados de flete y la automatización de pasos clave a lo largo del ciclo de vida del envío.
Blue Yonder ha creado un Agente de Operaciones de Inventario comercial en el Microsoft Marketplace, que identifica en tiempo real los desajustes entre oferta y demanda, y recomienda acciones correctivas como fuentes alternativas o intercambios por demanda para mantener optimizados los niveles de inventario.
Resilinc ofrece una plataforma de riesgos de proveedores agentes en Azure con agentes de IA predefinidos (como para disrupciones, tarifas y cumplimiento) que evalúan de manera autónoma los posibles impactos, inician la interacción con los proveedores y recomiendan estrategias de mitigación.
La plataforma Digital Brain de o9 en Azure se ha mejorado con varios agentes de IA, encargándose de tareas sencillas como obtener datos específicos y más complejas, como crear revisiones completas de demanda.
GEP añadió de manera reciente a su solución de proveedor a pago GEP SMART y a la solución de cadena de suministro GEP NEXXE (ambos construidos de manera nativa en Azure), un portafolio de agentes de IA que abarca la obtención, negociación, ciclo de vida de contratos, análisis de gastos e inteligencia de mercado.
Kinaxis ofrece su plataforma de planificación de la cadena de suministro Maestro, que incluye agentes de IA que detectan interrupciones, ejecutan simulaciones de escenarios y proporcionan información prescriptiva mediante lenguaje natural.
Además, varios socios de entrega han utilizado herramientas de Microsoft como Microsoft Foundry y Copilot Studio para crear agentes para clientes a alta velocidad.
NTT DATA desarrolla un sistema de apoyo a la decisión impulsado por IA y basado en simulación y agente para una plataforma de reequilibrio agente en redes de cadena de suministro.
PwC ofrece servicios completos de consultoría en IA agéntica, impulsados por una experiencia sectorial distintiva.
En la actualidad, Capgemini desarrolla una oferta agéntica de extremo a extremo por medio de la más reciente tecnología Microsoft IQ, que se lanzará en Hannover Messe en abril de 2026.
Microsoft Work IQ,Foundry IQ y Fabric IQ forman juntos una capa de inteligencia para las cadenas de suministro—desde la planificación de la demanda hasta el inventario y la atención al cliente—que conecta cómo trabajan las personas, cómo opera el negocio y lo que sabe la organización. Esto proporciona a los agentes de IA un contexto empresarial completo para que puedan razonar, simular escenarios y actuar conforme a las restricciones y KPIs del mundo real, como la rotación de inventario, para apoyar mejores decisiones.
Junto con nuestro socio estratégico Celonis, hemos desarrollado una nueva arquitectura de referencia que aprovecha Fabric IQ y la Celonis Process Intelligence Graph para transformar datos fragmentados de la cadena de suministro en flujos de trabajo agéntico. Una pila colaborativa que integra datos en bruto en la base y crea acciones inteligentes y automatizadas en la parte superior.
En la capa de Sistema de Registro (SoR, por sus siglas en inglés), los datos a menudo están aislados y no «hablan el mismo idioma», lo que conduce a una comprensión fragmentada dentro de la cadena de suministro. Microsoft Fabricunifica estos datos mediante espejamiento, streaming o atajos multi-nube con el objetivo de crear una conexión sin copia y garantizar que los datos sean frescos y accesibles sin el peso de los procesos tradicionales de extracción, transformación y carga (ETL, por sus siglas en inglés). Fabric IQ proporciona una capa de razonamiento que traduce datos en bruto y unificados de OneLake en conocimientos contextuales. Esta es la base del Grafo de Inteligencia de Procesos (PI, por sus siglas en inglés) de Celonis, que se sitúa entre los datos y la automatización y utiliza la minería de procesos para mapear cómo funciona en realidad la cadena de suministro, para generar información operativa sobre la cadena de suministro y sugerir potenciales de mejora desde el punto de vista del proceso. Se comunica con Microsoft Fabric a través de APIs REST, para brindar el conocimiento y el contexto que la IA necesita para comprender los datos. La capa agéntica se divide en tres funciones:
Supervisión: Utilizar el plano de control para los agentes en el Agente 365 (disponible a nivel general en mayo de 2026) para monitorizar las actividades de los agentes y garantizar el rendimiento esperado.
Una gran empresa farmacéutica global utiliza la arquitectura anterior para unificar datos logísticos fragmentados, para permitir la identificación en tiempo real de retornos farmacéuticos críticos para la temperatura y diseñar un proceso de retorno agéntico que desbloquea ganancias anuales de productividad de varios millones de euros. Uniper automatizó las necesidades de materiales y servicios con Celonis y Microsoft. Microsoft Copilot en Teams y Power Automate coordinan las aprobaciones, las acciones SAP y sustituyen la planificación manual de componentes por flujos de trabajo proactivos y agentivos que aseguran la disponibilidad oportuna del material.
IA física: desde la manipulación en almacén hasta las entregas en la última milla
La IA física es la evolución final de la inteligencia en la cadena de suministro, basándose en simulaciones y IA agente y que encarna esa inteligencia directo en el mundo físico. En un futuro próximo, los robots humanoides y los sistemas robóticos asumirán de manera física, cada vez más tareas operativas a lo largo de las cadenas de suministro y la logística: desde la descarga y clasificación de remolques, la manipulación y reposición de palés, hasta el embalaje y etiquetado y entregas autónomas en la última milla. A medida que la inteligencia pasa de las pantallas a las máquinas, las cadenas de suministro y la logística pueden alcanzar un nuevo nivel de agilidad física.
Microsoft empuja la frontera de la IA física con su nuevo modelo de robótica Rhoalpha, que combina lenguaje natural, percepción visual y retroalimentación táctil para hacer que los robots sean más adaptativos y autónomos. Microsoft ha lanzado un programa de investigación de acceso anticipado con socios seleccionados para avanzar en el coentrenamiento y la adaptación de dominios, y pretende integrar el modelo en Microsoft Foundry en los próximos meses. Ya hoy, clientes y socios pueden utilizar la arquitectura de referencia de la cadena de herramientas robótica que aparece a continuación para entrenar y desplegar robótica de almacén con NVIDIA Osmo en Azure.
Hexagon Robotics ha comenzado a desplegar esta arquitectura por medio de Azure IoT Operations, así como Fabric Real-Time Intelligence en Microsoft Fabric para ofrecer soluciones robóticas humanoides listas para producción. Su robot humanoide industrial, AEON, combina destreza, locomoción e inteligencia espacial única para abordar casos de uso industriales complejos para almacenamiento y logística, como inspección e inventario.
Figure AI, financiada por Microsoft, permite el despliegue de sus robots humanoides en entornos logísticos reales a través de la infraestructura de IA de Azure. Su último modelo, Figure 03, puede encargarse de tareas de almacén, como clasificar paquetes a velocidades de cinta transportadora, y ayudar en la entrega de última milla con una precisión casi humana.
KUKA y Microsoft desarrollaron en conjunto iiQWorks.Copilot, un asistente impulsado por IA que permite la programación de robots en lenguaje natural y simplifica de manera significativa las tareas de automatización. Al integrar los servicios de IA de Azure, la solución permite a los usuarios diseñar, probar y desplegar flujos de trabajo de robots de forma más rápida y segura, para reducir el tiempo de programación para tareas simples hasta en un 80%. Esto ha beneficiado a toda la robótica KUKA desplegada en almacenes y logística.
La capa de software NOVA de Wandelbots, combinada con los servicios en la nube de Azure, unifica robots heterogéneos y aporta la automatización adaptativa al área de trabajo. Wandelbots NOVA agiliza las operaciones de almacén y cumplimiento, como la paletización, lo que facilita la programación de robots, acelera el despliegue y permite la planificación y escalado de rutas impulsadas por IA en múltiples marcas de robots. En conjunto, estas capacidades posicionan a Wandelbots NOVA como una plataforma física de IA para orquestar y escalar automatización impulsada por IA en las operaciones de la cadena de suministro.
Pónganse en contacto con nosotros
Contáctenos de manera directa en screquests@microsoft.com o visiten Microsoft for Manufacturing para explorar cómo las tecnologías de Microsoft pueden transformar su cadena de suministro. Acompáñenos en Hannover Messe en abril de 2026 para escuchar de manera directa a nuestros líderes del sector, explorar ideas innovadoras y conectar con sus colegas.
Amazon OpenSearch Service extends access to Cluster Insights through the AWS Management Console, in addition to the existing OpenSearch UI Dashboards. This launch makes it easier to review performance and resilience recommendations and make necessary configuration changes, all within the same Console. In addition, Cluster Insights now publishes insights as events to Amazon EventBridge.
Cluster insights presents curated insights of a cluster’s operational health along with actionable recommendations to help prevent issues before they affect the stability or performance of the cluster. You can continue to use OpenSearch UI Dashboards for more detailed metrics, including index and shard-level data and top-N query analysis. In addition, with this release, you can monitor insights through Amazon EventBridge events.
Cluster Insights is available at no additional cost for OpenSearch versions 2.17 or later in all Regions where OpenSearch Service is available. View the complete list of supported Regions here. To learn more about Cluster Insights, refer to our technical documentation.
Amazon OpenSearch Service extends access to Cluster Insights through the AWS Management Console, in addition to the existing OpenSearch UI Dashboards. This launch makes it easier to review performance and resilience recommendations and make necessary configuration changes, all within the same Console. In addition, Cluster Insights now publishes insights as events to Amazon EventBridge. Cluster insights presents curated insights of a cluster’s operational health along with actionable recommendations to help prevent issues before they affect the stability or performance of the cluster. You can continue to use OpenSearch UI Dashboards for more detailed metrics, including index and shard-level data and top-N query analysis. In addition, with this release, you can monitor insights through Amazon EventBridge events. Cluster Insights is available at no additional cost for OpenSearch versions 2.17 or later in all Regions where OpenSearch Service is available. View the complete list of supported Regions here. To learn more about Cluster Insights, refer to our technical documentation.
Amazon Bedrock is a fully managed service that offers a choice of high-performing foundation models from leading AI companies via a single API. Starting today, customers can use Palmyra Vision 7B from Writer on Amazon Bedrock to build generative AI applications that interpret and generate text from images.
With Palmyra Vision 7B on Bedrock, customers can build generative AI applications for visual understanding tasks without managing inference infrastructure. The model has been trained on PixMo, a dataset of 1 million high-quality image-text pairs, and excels in visual question answering and image-text comprehension for enterprise applications. It enables visual understanding tasks such as document analysis, chart interpretation, and image-based question answering. Palmyra Vision 7B can extract handwritten text, classify objects and colors, interpret plots and dashboards, and answer natural-language questions about image content. Typical applications include accessibility features such as alt-text and image descriptions, document and report ingestion including handwritten forms, claims, and clinical notes, product and UX analysis from screenshots, and multimodal assistants that let users converse about images and text in a single interface.
Palmyra Vision 7B is now available in Amazon Bedrock across select AWS Regions. To get started, visit the Amazon Bedrock and see our documentation for more details.
Amazon Bedrock is a fully managed service that offers a choice of high-performing foundation models from leading AI companies via a single API. Starting today, customers can use Palmyra Vision 7B from Writer on Amazon Bedrock to build generative AI applications that interpret and generate text from images.
With Palmyra Vision 7B on Bedrock, customers can build generative AI applications for visual understanding tasks without managing inference infrastructure. The model has been trained on PixMo, a dataset of 1 million high-quality image-text pairs, and excels in visual question answering and image-text comprehension for enterprise applications. It enables visual understanding tasks such as document analysis, chart interpretation, and image-based question answering. Palmyra Vision 7B can extract handwritten text, classify objects and colors, interpret plots and dashboards, and answer natural-language questions about image content. Typical applications include accessibility features such as alt-text and image descriptions, document and report ingestion including handwritten forms, claims, and clinical notes, product and UX analysis from screenshots, and multimodal assistants that let users converse about images and text in a single interface.
Palmyra Vision 7B is now available in Amazon Bedrock across select AWS Regions. To get started, visit the Amazon Bedrock and see our documentation for more details.
Amazon Timestream for InfluxDB now offers Advanced Metrics, providing comprehensive visibility into your database performance and health. This new capability automatically publishes detailed operational metrics from your Timestream for InfluxDB 2 instances directly to Amazon CloudWatch, enabling real-time monitoring and alerting without requiring additional configuration or instrumentation for both Single-AZ and Multi-AZ Timestream for InfluxDB 2 databases.
With Advanced Metrics, customers can track critical database performance indicators, set up custom dashboards, and configure automated alerts based on predefined thresholds. This enhanced observability helps DevOps teams quickly identify potential issues, optimize database performance, and ensure high availability for time-series applications by providing deeper insights into resource utilization, query performance, and system health across their InfluxDB 2 environments.
Amazon Timestream for InfluxDB Advanced Metrics is available in all Regions where Timestream for InfluxDB is offered.
Amazon Timestream for InfluxDB now offers Advanced Metrics, providing comprehensive visibility into your database performance and health. This new capability automatically publishes detailed operational metrics from your Timestream for InfluxDB 2 instances directly to Amazon CloudWatch, enabling real-time monitoring and alerting without requiring additional configuration or instrumentation for both Single-AZ and Multi-AZ Timestream for InfluxDB 2 databases. With Advanced Metrics, customers can track critical database performance indicators, set up custom dashboards, and configure automated alerts based on predefined thresholds. This enhanced observability helps DevOps teams quickly identify potential issues, optimize database performance, and ensure high availability for time-series applications by providing deeper insights into resource utilization, query performance, and system health across their InfluxDB 2 environments. Amazon Timestream for InfluxDB Advanced Metrics is available in all Regions where Timestream for InfluxDB is offered. To get started with Amazon Timestream for InfluxDB, visit the Amazon Timestream for InfluxDB console. For more information, see the Amazon Timestream for InfluxDB documentation and pricing page.
