Iberdrola, una de las empresas de servicios públicos más grandes del mundo, ha adoptado tecnología de inteligencia artificial de vanguardia para revolucionar sus operaciones de TI en ServiceNow. Mediante el uso de diferentes arquitecturas agentic, Iberdrola ha transformado la forma en que se gestionan miles de solicitudes de cambio y tickets de incidencias, agilizando los procesos y mejorando la productividad en todos los departamentos.
A través de su asociación con AWS, Iberdrola implementó esos agentes en una solución innovadora utilizando Amazon Bedrock AgentCore, apuntando a tres áreas clave: optimizar la validación de solicitudes de cambio en la fase de borrador, enriquecer la gestión de incidentes con inteligencia contextual y simplificar la selección del modelo de cambio utilizando IA conversacional. Estas innovaciones reducen los cuellos de botella, ayudan a los equipos a acelerar la resolución de tickets y ofrecen un manejo de datos consistente y de alta calidad en toda la organización.
Amazon Bedrock AgentCore ayuda a Iberdrola a implementar agentes de IA listos para producción sin problemas. Con capacidades informáticas sin servidor, seguridad sólida y observabilidad integrada, la plataforma ayuda a Iberdrola a escalar soluciones en todos los departamentos mientras se adhiere a estándares de cumplimiento y confiabilidad de nivel empresarial.
Desafíos con la gestión de cambios e incidentes
Iberdrola ha simplificado el proceso multifase de gestión del cambio mediante validación impulsada por IA. Un grupo de agentes coordinados se asegura de que las solicitudes se alineen con las modificaciones previstas mientras formatea y verifica los campos obligatorios en tiempo real. Este enfoque optimizado evita los reenvíos manuales y reduce drásticamente los tiempos de procesamiento, lo que ayuda a los equipos a centrarse en generar resultados impactantes.
Utilizando un enjambre de agentes para realizar un enriquecimiento contextual, el departamento de networking de Iberdrola ahora procesa las incidencias de forma más rápida y con mayor precisión. Este enriquecimiento permite a los técnicos acceder a los detalles de los elementos de configuración, revisar incidentes históricos relacionados y categorizar tickets por entorno y tipos de alerta, mejorando los tiempos de respuesta y permitiendo a los equipos abordar rápidamente problemas críticos.
Descripción general de la solución
Iberdrola establece su práctica de IA agente a través de una arquitectura en capas que separa las preocupaciones operativas y al mismo tiempo permite una integración perfecta entre los flujos de trabajo de TI. ServiceNow sirve como fuente de entrada principal y un MicroGateway proporciona enrutamiento inteligente para dirigir las solicitudes a los agentes relevantes. Una capa de datos dedicada mantiene la información empresarial y procesa datos sin procesar de ServiceNow a través de canalizaciones de extracción, transformación y carga (ETL) para el consumo de los agentes.
La arquitectura consta de tres capas:
Recursos de IA agente: esta capa abarca todas las implementaciones de agentes, servidores de protocolo de contexto modelo (MCP) para acceso a datos estandarizados, mecanismos de autenticación y objetos de memoria que mantienen información contextual. El diseño permite el desarrollo de agentes de dominio específico mientras se comparten servicios de infraestructura comunes. Capa de inferencia: una abstracción optimizada proporciona capacidades de inferencia de modelos de lenguaje grande (LLM) a partir del portafolio de modelos integrados de la organización. Esta capa proporciona patrones consistentes de acceso al modelo y al mismo tiempo admite la experimentación sin requerir modificaciones del agente. Capa de datos: una base de información integral que contiene datos operativos, conjuntos de datos analíticos y registros transaccionales. Esta capa enriquece las capacidades de los agentes al brindar acceso a patrones históricos, estado operativo en tiempo real e información contextual necesaria para la toma de decisiones inteligente.
Este diseño permite tres casos de uso distintos que abordan diferentes desafíos operativos:
Validación mejorada de la gestión de cambios: la primera implementación respalda la fase preliminar del proceso de gestión de cambios de Iberdrola a través de un flujo de trabajo agente determinista. Varios agentes especializados trabajan en secuencia para validar la idoneidad del modelo de cambio y verificar que los campos obligatorios contengan información con el formato correcto. Cuando se detectan errores de validación, el sistema proporciona información clara a los solicitantes antes de permitir el avance a fases posteriores. Enriquecimiento inteligente de incidentes: la solución de gestión de incidentes demuestra la orquestación multiagente para el departamento de Networking de Iberdrola. Un agente maestro recibe cada incidente y contrata selectivamente agentes especializados para etiquetar, enriquecimiento contextual, detección de similitudes y análisis de impacto de cambios. Este enfoque adaptativo ayuda a los técnicos a categorizar incidentes, identificar casos históricos relacionados y extraer detalles de elementos de configuración. Asistente de modelo de cambio conversacional: el tercer caso de uso aborda la complejidad de seleccionar modelos de cambio apropiados a través de un asistente de IA conversacional. El agente recopila información sobre familias de tecnologías, objetivos de cambio y entornos de implementación para recomendar modelos de cambio adecuados. El sistema proporciona recomendaciones en las que se puede hacer clic que abren formularios de cambio precargados, lo que agiliza el proceso de solicitud de cambio.
La arquitectura conceptual se traduce en una implementación lista para producción a través de Amazon Bedrock AgentCore, que proporciona primitivas administradas para crear e implementar agentes de IA empresarial. El enfoque sin servidor de Amazon Bedrock AgentCore permite a Iberdrola centrarse en la lógica del agente en lugar de en la gestión de la infraestructura, al tiempo que proporciona escalabilidad y confiabilidad operativa.
Componentes de Amazon Bedrock AgentCore
AgentCore Runtime sirve como base para la implementación de agentes, acepta agentes en contenedores creados con cualquier marco (en el caso de Iberdrola, LangGraph) y los implementa a través de repositorios de Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). AgentCore Runtime mantiene características sin servidor, escala según el volumen de solicitudes y al mismo tiempo proporciona aislamiento de sesión. Cada sesión de agente puede durar hasta 8 horas para flujos de trabajo complejos. AgentCore Observability captura automáticamente los registros y métricas generados por AgentCore Runtime. Además, Iberdrola ha configurado el registro explícito en su instancia Langfuse autohospedada para un seguimiento centralizado.
AgentCore Memory proporciona continuidad contextual entre las interacciones de los agentes al mantener objetos de memoria por sesión de agente. Al utilizar el objeto de memoria, los agentes pueden almacenar y recuperar el estado de la sesión, el historial de conversaciones y los resultados del procesamiento intermedio. Esta capacidad es esencial para los flujos de trabajo de varios pasos de Iberdrola, donde los agentes deben mantener el contexto a lo largo de las fases de validación o procesos de enriquecimiento de incidentes.
AgentCore Gateway simplifica la integración de herramientas al actuar como un servidor MCP que "MCPifica" herramientas y servicios externos. En lugar de requerir un código de integración personalizado para cada fuente de datos, AgentCore Gateway proporciona interfaces estandarizadas que los agentes pueden consumir de manera consistente. Este enfoque es especialmente valioso para las conexiones de endpoints ServiceNow de Iberdrola.
AgentCore Identity gestiona los flujos de autenticación entrantes y salientes, integrándose con Entra ID a través de protocolos OAuth 2.0. Para solicitudes entrantes, AgentCore Identity valida los tokens de portador y autoriza el acceso a los recursos subyacentes. Para las operaciones salientes, maneja la adquisición de tokens y gestiona la comunicación segura con herramientas posteriores.
AgentCore Observability captura datos de telemetría de agentes que utilizan estándares OpenTelemetry y muestra esta información a través de Amazon CloudWatch. Esta integración proporciona un monitoreo integral de las métricas operativas sin requerir instrumentación adicional.
Implementación técnica
La implementación utiliza LiteLLM como capa proxy para un acceso consistente a los modelos Amazon Nova y Anthropic Claude a través de Amazon Bedrock y varios otros modelos. Esta abstracción permite a los agentes interactuar con diferentes variantes del modelo mediante llamadas API estandarizadas, mientras que Amazon Bedrock Guardrails proporciona controles de seguridad para los resultados del modelo.
La arquitectura aborda los requisitos de seguridad empresarial de Iberdrola a través de una configuración de nube privada virtual (VPC) dentro de AgentCore Runtime, para que los agentes puedan acceder de forma segura a los recursos internos mientras mantienen el aislamiento de la red. Los puntos finales de VPC brindan comunicación segura con fuentes de datos internas sin exponer el tráfico a la Internet pública.
Los usuarios inician solicitudes a través de ServiceNow, que se comunica a través de una API REST con MicroGateway que enruta las solicitudes a los agentes de casos de uso adecuados. La arquitectura de datos implementa un enfoque híbrido que combina acceso operativo en tiempo real con conjuntos de datos analíticos enriquecidos. Los datos sin procesar de ServiceNow fluyen a través de procesos ETL hacia el almacenamiento de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y luego hacia las bases de datos de Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) mejoradas con extensiones pgvector para búsqueda semántica.
Los registros y métricas generados por los agentes implementados en AgentCore Runtime se pueden monitorear utilizando AgentCore Observability. Además, Iberdrola utiliza Langfuse autohospedado en Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) para obtener una visión holística de los tramos y trazas generados por los LLM y los agentes.
Detalles del caso de uso
En esta sección, analizamos la implementación de dos casos de uso mencionados anteriormente: gestión de cambios mejorada y gestión inteligente de incidentes.
Gestión de cambios mejorada
El primer caso de uso demuestra un flujo de trabajo agente que respalda la fase de borrador del proceso de gestión de cambios de Iberdrola mediante la ejecución secuencial del agente dentro de un único AgentCore Runtime. El flujo de trabajo procesa solicitudes de cambio a través de cuatro agentes especializados (Extractor de reglas, Validador de contenido, Analista de modelo AIM y Transición de fase), y cada agente recibe el contexto del paso anterior.
La implementación consta de los siguientes componentes clave:
Flujo de contexto de tiempo de ejecución único: los agentes operan dentro de una instancia de AgentCore Runtime, manteniendo el contexto y el estado de la sesión sin interrupciones en todo el proceso de validación. Orquestación LangGraph: los agentes se definen como una estructura gráfica, lo que permite la representación visual del flujo de trabajo, bifurcaciones condicionales basadas en los resultados de la validación y pistas de auditoría integrales. Validación mejorada con vectores: PostgreSQL habilitado para Pgvector admite búsquedas de similitud semántica, lo que permite al agente AIM Model Analyst hacer coincidir modelos de cambio basados en descripciones técnicas en lugar de coincidencias de palabras clave. Procesamiento consistente. Las solicitudes de cambio siguen pasos de validación idénticos y cumplen con los requisitos de cumplimiento y los estándares de calidad.
Gestión inteligente de incidentes
El segundo caso de uso demuestra la orquestación inteligente de múltiples agentes para la gestión de incidentes, donde un agente Smart Solver analiza los incidentes entrantes e involucra selectivamente agentes especializados según las necesidades contextuales. Esta implementación adapta los pasos de procesamiento a las características únicas de cada incidente, optimizando la utilización de recursos y proporcionando un enriquecimiento integral cuando sea necesario.
La implementación consta de los siguientes componentes clave:
Orquestación inteligente: el agente Smart Solver analiza el contenido del incidente y determina qué agentes especializados invocar según el contexto faltante y el posible valor agregado. Participación del agente especializado: cinco agentes especializados (clasificador de etiquetas, similitud de incidentes, asociado de incidentes, asociado de cambios, recuperador de contexto) están disponibles para proporcionar enriquecimiento según el detalle y la complejidad del incidente. Procesamiento adaptativo: el sistema ajusta las actividades de enriquecimiento según la complejidad del incidente; es posible que los incidentes simples solo requieran etiquetado, mientras que los problemas complejos reciben un análisis contextual completo.
Lecciones aprendidas
La implementación de agentes de IA en Iberdrola demuestra cómo las primitivas gestionadas de Amazon Bedrock AgentCore aceleran significativamente la implementación de IA empresarial. Amazon Bedrock AgentCore minimizó la complejidad de la infraestructura que normalmente se requiere para la IA agente, ayudando a los equipos a centrarse en la lógica del agente mientras logran recursos de nube escalables y seguros. “En Iberdrola, estamos ampliando nuestra plataforma de producción de IA con una nueva capacidad agente impulsada por Amazon Bedrock AgentCore”, dice Iñigo Gutiérrez, ingeniero experto global en IA de Iberdrola. "Al utilizar un tiempo de ejecución administrado sin servidor con identidad, memoria y observabilidad integradas, podemos enviar agentes basados en LangGraph que planifican, llaman a herramientas a través de puertas de enlace estilo MCP y operan de forma segura dentro de nuestra VPC. Esta característica nos lleva de automatizaciones puntuales a agentes reutilizables y de grado de producción, lo que reduce la carga cognitiva de ingeniería y acelera la entrega segura en todas las operaciones de TI".
Factores clave de éxito
La solución ofrece los siguientes beneficios clave:
Tiempo de ejecución diseñado específicamente: AgentCore Runtime proporciona entornos de inicio rápido totalmente administrados para alojar agentes de IA con un aislamiento completo de la sesión. Además, la transmisión lista para usar y la compatibilidad con MCP y A2A de AgentCore Runtime alivian la necesidad de desarrollar soluciones personalizadas y crear soporte para estos protocolos. Infraestructura administrada: los tiempos de ejecución de computación sin servidor, los servicios de identidad y memoria de Amazon Bedrock AgentCore minimizan la sobrecarga de desarrollo personalizado para capacidades de nivel empresarial. Seguridad empresarial: la compatibilidad con VPC y el etiquetado integral se alinean con los estrictos requisitos de TI, lo que acelera el desarrollo sin comprometer los estándares de seguridad. Abierto e independiente del marco: Amazon Bedrock AgentCore se adapta bien a las pautas de desarrollo porque puede elegir el marco de desarrollo, como LangGraph, agregando un decorador simple. Además, no tiene restricciones en el uso de soluciones de código abierto o de terceros como Langfuse. Descubrimiento de herramientas escalables: AgentCore Gateway indexa automáticamente herramientas y proporciona búsqueda semántica sin servidor, escalando de decenas a cientos de objetivos, totalmente administrado.
Hoja de ruta futura
Iberdrola está barajando las siguientes mejoras futuras de la solución:
Catálogo de agentes: mejore la gobernanza y el descubrimiento de agentes integrados perfectamente en el ecosistema AgentCore de Amazon Bedrock. Nuevos protocolos y estándares compatibles: evolucione el desarrollo de agentes de Iberdrola para utilizar nuevos protocolos compatibles (como A2A) con AgentCore Runtime y otros servicios administrados. Orquestación administrada y monitoreo de flujo en tiempo real: cree paneles de control proporcionados por la plataforma que administran y monitorean automáticamente interacciones complejas entre múltiples agentes, herramientas o flujos de trabajo de IA.
Conclusión
La innovadora implementación de Iberdrola muestra su liderazgo y visión en el uso de tecnologías avanzadas de IA para transformar sus flujos de trabajo operativos. Al adoptar Amazon Bedrock AgentCore, Iberdrola ha demostrado cómo las organizaciones pueden implementar agentes de IA listos para producción con una eficiencia notable y al mismo tiempo cumplir con sólidos estándares de escalabilidad y seguridad empresarial. A través de su uso estratégico de las primitivas administradas de Amazon Bedrock AgentCore, Iberdrola ha obtenido ganancias sustanciales de productividad y mejoras incomparables en la calidad de los datos en todos sus procesos de gestión de cambios e incidentes. Esta exitosa transformación subraya el compromiso de Iberdrola con la excelencia en el uso de soluciones inteligentes para resolver desafíos operativos complejos. También destaca la propuesta de valor única de Amazon Bedrock AgentCore: la primera computación sin servidor de la industria para agentes de IA, seguridad integrada de nivel empresarial y patrones de implementación adaptables que se adaptan a diversos requisitos de procesamiento. La capacidad de la plataforma para optimizar la complejidad de la infraestructura y al mismo tiempo admitir flujos de trabajo especializados la convierte en una base ideal para las iniciativas empresariales de IA.
Las organizaciones que buscan implementar agentes de IA en entornos de producción pueden inspirarse en los patrones arquitectónicos de Iberdrola y su ejecución efectiva de soluciones impulsadas por IA. El éxito de Iberdrola sirve como modelo para acelerar las implementaciones y lograr la excelencia operativa con un enfoque administrado de Amazon Bedrock AgentCore, que reduce el tiempo de obtención de valor y respalda la escala y la confiabilidad que exigen los sistemas de inteligencia artificial empresariales.
Sobre los autores
Talha Chattha es especialista sénior en IA de Agentic SA en AWS, con sede en Estocolmo. Con más de 10 años de experiencia trabajando con IA, Talha ahora ayuda a establecer prácticas para facilitar el camino hacia la producción de cargas de trabajo de IA agente. Talha es experta en AgentCore y brinda soporte a clientes en toda EMEA. Le apasionan los metaagentes, los patrones asíncronos, las soluciones jerárquicas avanzadas y la ingeniería de contexto optimizada para agentes. Cuando no está dando forma al futuro de la IA, explora los pintorescos paisajes europeos y sus deliciosas cocinas. Conéctese con Talha en LinkedIn.
Unai Bermejo es Ingeniero Global Experto en IA en Iberdrola. Con 10 años de experiencia en IA aplicada, investigación de IA e ingeniería de software, Unai ahora ayuda a Iberdrola a establecer mejores prácticas y marcos en IA e iniciativas de agencia, alineados con las plataformas corporativas y las necesidades del negocio. Actúa como puente técnico entre la tecnología de IA, los equipos de ingeniería de la nube y los desarrolladores de negocios, impulsando la adopción de soluciones de IA escalables, responsables y de alto impacto en toda la organización.
Xabier Muruaga es el Responsable Global de IA y Datos de Iberdrola. Con más de 15 años de experiencia en IA/ML y arquitecturas basadas en datos, lidera la estrategia y el gobierno de la empresa para plataformas de IA seguras, nativas de la nube y listas para producción. Su experiencia en arquitectura, transformación digital y tecnologías energéticas le permite impulsar iniciativas de agencia e inteligencia artificial responsables y de alto impacto en toda la organización.
Iñigo Gutiérrez es ingeniero global de IA en la nube en Iberdrola con cinco años de experiencia en arquitectura de nube, ingeniería de plataformas y habilitación de IA. Con sede en Bilbao, es responsable del diseño, la evolución y la gobernanza de las plataformas corporativas en la nube de la empresa, garantizando que proporcionen una base segura y escalable para las iniciativas de IA y transformación digital. Iñigo actúa como facilitador técnico entre los equipos de ingeniería de la nube, los proyectos de IA y las unidades de negocio, promoviendo prácticas estandarizadas, excelencia operativa y la adopción de soluciones de IA responsables y de alto impacto en toda la organización.