Region	Europe (Frankfurt) — eu-central-1
Bedrock Inference	Cross-Region, On Demand
Tokens	1,000 in / 1,000 out per req
S3 Storage	1 TB Standard + 500 GB IA
DynamoDB	500 GB, On-demand + Reserved
Lambda + Fargate	Serverless compute
Observability	800 GB/mo logs + spans
Data Transfer	1 TB in + 1 TB out / month

Metric	Current State	AgentOps Phase 1	AgentOps Full
L1 Response Time	Minutes to hours	Seconds (AI analysis)	Seconds, 24/7
Support Availability	Business hours	Business hours (triggered)	24/7/365 autonomous
Volume Capacity	Baseline	+40–60%	5x baseline
Engineer Time on L1	~100%	Reduced (draft review)	~40% (60% freed)
Knowledge Capture	Individual / ad-hoc	Bedrock Knowledge Bases	Continuous learning KB
Operating Model	Reactive	Semi-automated	Fully proactive

EXECUTIVE SUMMARY

Telefónica Tech's AgentOps

The executive summary behind AI-driven L1 support automation — from a proven December 2025 foundation to enterprise-grade production by October 2026.

01 · The Opportunity

The innovation tax on expert engineers

Partner support teams manage expanding portfolios of technical inquiries that arrive through multiple channels — ITSM tickets, phone calls, and web conversations — across increasingly complex AWS environments. Skilled engineers spend most of their time on repetitive analysis tasks that follow predictable patterns — classifying requests, verifying information, investigating resources, drafting guidance — rather than on the complex troubleshooting, architectural guidance, and customer relationship building where they create the most value.

This "innovation tax" prevents organizations from scaling their customer base without proportionally increasing headcount, forces customers through a single support channel, and means institutional knowledge stays locked with individuals rather than becoming team assets.

02 · Proven Foundation

From MVPs to Platform

In December 2025, after a series of AWS training events on AgentCore and Strands Agents SDK, the Altostratus team built two independent MVPs: a Cost Assistant (Maykel Cano) and an Observability Agent (Marcos Moreno) — standalone web applications with chat interfaces connected to client AWS accounts. In Q1 2026, both were deployed to 3 select clients, achieving an 80% reduction in information retrieval time. A subsequent AWS training on multi-agent orchestration — featuring an architecture strikingly similar to what the team had independently built — confirmed the strategic path: unify all agents under a single supervisor with ITSM integration.

Cost Assistant MVP: natural-language queries on AWS costs — breakdowns by service, account, region, forecasting, anomaly detection, rightsizing recommendations.
Observability Agent MVP: CloudWatch metrics, logs, alarms, and X-Ray traces — guided troubleshooting flow from alarms to root cause.
Built on AWS-native services from day one: AgentCore Runtime, Strands Agents SDK, Bedrock (Claude), Cognito with MFA, DynamoDB.
Client validation: deployed to 3 select clients — 80% faster information retrieval for decision-making.
Strategic confirmation: AWS training on multi-agent orchestration validated the path to a unified platform with ITSM integration.

Real-world scenarios validated with select clients:

Cost analysis — instant breakdowns by service, account, and region with optimization recommendations.
Active alarms — real-time alarm status with guided troubleshooting: alarms → metrics → logs → traces.
Log analysis — CloudWatch log queries with pattern detection and root cause identification.

03 · The Solution

Telefónica Tech's AgentOps

Telefónica Tech's AgentOps takes this proven foundation and deploys it at enterprise scale with a multi-channel serverless architecture. Built on Amazon Bedrock AgentCore and fully managed AWS services, it introduces:

Multi-channel access: three entry points — Web Chat (React SPA served via CloudFront), Voice (AI Voice Agent + Nova Sonic speech-to-speech), and ITSM (ServiceNow webhooks) — all converging on the same Supervisor and shared knowledge base.
AgentCore Runtime, Memory, and Gateway: managed agent runtime with session isolation, persistent memory, and an MCP gateway that lets every channel invoke the same specialist agents.
MCP tools: Specialist agents connect to AWS services via MCP servers deployed on AgentCore Gateway for intelligent resolution.
Knowledge base: Bedrock Knowledge Bases integrated with AgentCore for continuously improving, context-grounded responses.
Enterprise-grade storage: DynamoDB with KMS encryption and S3 for static assets.
Full observability: CloudWatch integration with logs, metrics, alarms, and dashboards across every channel and every agent.
Production integrations: ServiceNow webhooks, AWS Support API escalation, Bedrock Knowledge Bases.

04 · Strategic Impact

Operational transformation

Dimension	Target
Channel Access	Multi-channel (web chat, voice, ITSM) vs. single-channel (tickets only)
Response Time	Seconds (AI-driven) vs. minutes-to-hours (human-dependent)
Scalability	5x current ticket volume without proportional headcount
Capacity Reallocation	60% of support team redirected to proactive consulting and innovation
Availability	24/7 autonomous operation
Knowledge Capture	Automatic documentation builds institutional knowledge as a team asset
Operating Model Shift	Reactive support → Proactive service delivery

05 · Investment

Cost at a glance

$4,438

Monthly Cost

$53,465

Annual Cost

$204

Upfront

62%

Bedrock Share

⚡ All infrastructure costs are fully offset by AWS sandbox credits during development and production ramp-up — effective net cost: $0.

06 · Timeline

From foundation to production

Phase	Timeframe
First MVPs Cost Assistant & Observability Agent	December 2025
Validation & Strategic Vision Client validation, AWS training, strategic decision	Q1 2026
Architecture & Foundation	Apr – May 2026
Delivery & Build	May – Sep 2026
Testing & Go-Live	Oct 2026

Future Opportunities

AWS Support Enterprise Experience (releasing 2026) — agentic diagnostic flows that could reduce engineering effort and shift AI inference costs to AWS.
AWS DevOps Agent — customer-specific context through deployment pipeline integration for proactive automation.

07 · Why Now

A unique window

Two independent MVPs have already validated that specialized AI agents can deliver 80% faster information retrieval for real clients. The convergence of mature Generative AI capabilities (Amazon Bedrock, Anthropic Claude), serverless agent orchestration (Bedrock AgentCore Runtime, Memory, and Gateway), real-time voice AI (AI Voice Agent + Nova Sonic speech-to-speech), and the upcoming AWS Support Enterprise Experience creates a unique window to transform L1 support operations end-to-end — across every channel customers use.

Two MVPs validated with real clients. The technology is ready. The business case is clear: scale the number of managed clients across web, voice, and ITSM channels while redirecting engineering talent toward innovation.

BUSINESS CASE

Telefónica Tech's AgentOps

The business case behind AI-driven L1 support automation — from two independent MVPs (Dec 2025) to enterprise-grade production.

01 · Executive Summary

A next-generation support automation initiative

Telefónica Tech's AgentOps is a next-generation, AI-powered support automation initiative. Born from hands-on experimentation with AWS AgentCore after training events in December 2025, it evolved from two independent MVPs — a Cost Assistant and an Observability Agent — into a unified, production-grade Tier 1 support automation platform.

Both MVPs were validated with 3 select clients in Q1 2026, achieving an 80% reduction in information retrieval time. Telefónica Tech's AgentOps takes this proven foundation to enterprise scale — with a multi-channel serverless architecture (web chat, voice, and ITSM) built on Amazon Bedrock AgentCore, targeting 5x volume capacity, 60% capacity reallocation toward innovation, and 24/7 autonomous operation.

⚡ Total annual investment: $53,465.42 USD — fully offset by AWS sandbox credits (effective net cost: $0).

Timeline: First MVPs (December 2025), client validation & strategic vision (Q1 2026), full production deployment April – October 2026.

02 · Problem Statement

The current state

Partner support teams manage expanding portfolios of technical inquiries across increasingly complex AWS environments. Each ticket follows a familiar journey: classify, verify information, investigate resources, draft guidance, monitor responses, and coordinate escalations. Technical engineers are heavily burdened by these repetitive, low-complexity tasks that do not require human intuition — creating a significant "innovation tax."

Key challenges

Reactive support model: Teams respond to issues as they arrive, with no capacity for proactive service.
Single-channel constraint: Customers are funneled through one interface (ITSM tickets) even when a quick chat or phone call would resolve the issue faster.
Linear scaling constraint: Growing the customer base requires proportionally growing headcount.
Talent misallocation: Engineers capable of complex troubleshooting spend time on routine analysis.
Knowledge silos: Complex issue resolutions stay locked with individuals rather than becoming team assets.
Response time limitations: Human-dependent support cannot deliver 24/7 near-instantaneous responses.
Scalability ceiling: Current infrastructure cannot handle 5x ticket volume growth.

Business impact of inaction

Inability to scale the customer base without significant hiring investment.
Continued erosion of engineering capacity for innovation and proactive client improvements.
Loss of institutional knowledge as it remains locked with individual engineers.
Competitive disadvantage as peers adopt AI-driven support models.
Increasing operational costs per ticket as complexity and volume grow.

03 · Strategic Vision

From proof-of-concept to production scale

A deliberate two-phase strategy validates the concept, then scales to enterprise production.

Phase A — First MVPs & Validation (December 2025 – Q1 2026)

Two independent MVPs built after AWS training events on AgentCore and Strands Agents SDK:

Cost Assistant (Maykel Cano) and Observability Agent (Marcos Moreno) — standalone web apps with chat interface connected to client AWS accounts.
Built on AgentCore Runtime, Strands SDK, Bedrock (Claude), Cognito with MFA, DynamoDB from day one.
Presented to Altostratus leadership. Deployed to 3 select clients — 80% faster information retrieval for decision-making.
AWS training on multi-agent orchestration confirms the unified platform approach — the demo featured 3 agents (cost, observability, remediation), 2 of which the team had independently built.
Ester Nieto joins as Product Owner, gathering client feedback and validating real-world use cases to inform feature priorities across the platform roadmap.

Phase B — Telefónica Tech's AgentOps (April – October 2026)

Takes the validated foundation to enterprise production scale with a multi-channel serverless architecture:

Three entry channels — Web Chat (React SPA on CloudFront), Voice (AI Voice Agent + Nova Sonic S2S), and ITSM (ServiceNow webhooks) — all converging on the same Supervisor.
Bedrock AgentCore for managed agent runtime, memory, identity, and gateway (MCP).
MCP tools via AgentCore Gateway for intelligent resolution across all specialist agents.
Bedrock Knowledge Bases for continuously improving responses.
DynamoDB with KMS encryption for conversations and account configuration.
Full observability with CloudWatch (logs, metrics, alarms, dashboards).
Multi-account support, AWS Support escalation, cross-region inference.

Strategic objectives

#	Objective	Target
1	Automate Response	Near-instantaneous response times for L1 inquiries using specialized AI agents and Amazon Bedrock.
2	Multi-Channel Access	Web chat, voice (phone), and ITSM tickets — all served by the same supervisor and knowledge base.
3	Enhance Scalability	Serverless backend capable of handling 5x current ticket volume.
4	Proactive Value	Reallocate 60% of support team capacity toward proactive consulting and new solution development.
5	Capture Knowledge	Automatic documentation builds a searchable, ever-growing knowledge base from every resolved interaction.
6	Full Observability	Real-time monitoring of AI accuracy and system performance via Amazon CloudWatch.

04 · Validated Foundation

Multi-agent architecture

Agent	Domain Expertise
Supervisor Agent	Validates AWS context, extracts service & region info, routes to the most appropriate specialist agent.
Observability Agent	CloudWatch metrics, logs, and alarms. X-Ray distributed traces. Guided troubleshooting: alarms → metrics → logs → traces.
Cost Agent	AWS cost queries, forecasting, anomaly detection, rightsizing. Access to Cost Explorer, Compute Optimizer, Budgets, Pricing.
Security & Compliance Agent	Security auditing, compliance checks, configuration analysis, vulnerability detection. Coming soon.
Remediation Agent	Autonomous L1 incident resolution with human-in-the-loop approval. Executes corrective actions with operator confirmation.

Validated real-world scenarios

Cost Analysis: "How much did we spend this quarter on EC2?" — The Supervisor routes to the Cost Agent, which queries Cost Explorer, breaks down by service, account, and region, and provides optimization recommendations.
Active Alarms: "What are the active alarms in production?" — The Supervisor routes to the Observability Agent, which checks CloudWatch alarms and provides guided troubleshooting: alarms → metrics → logs → traces.
Log Analysis: "Show me error logs from the last hour" — The Supervisor routes to the Observability Agent for CloudWatch log analysis with pattern detection and root cause identification.

05 · Solution Architecture

Multi-channel serverless architecture

Three entry channels — web chat, voice, and ITSM — converge on the same Supervisor, the same specialist agents, and the same knowledge base. Every component is serverless; every interaction is isolated; every channel benefits from every other channel's learnings.

Entry channels

Channel	Flow
1 — Web Chat	React SPA → CloudFront → AgentCore Runtime → Supervisor → Specialist Agent → AI Response.
2 — Voice	Phone Call → AI Voice Agent → Nova Sonic S2S → AI Agent → MCP → AgentCore Gateway → Supervisor.
3 — ITSM	ServiceNow → API Gateway → Lambda Bridge → AgentCore Runtime → Supervisor → Response back to ticket.

Platform layers

Layer	Components
Entry Points	CloudFront (Web Chat), AI Voice Agent (Voice), API Gateway (REST, HTTP, WebSocket) + ServiceNow webhooks (ITSM).
AI / Agent Layer	AgentCore Runtime, Gateway, Memory, Identity, Browser Tools; Anthropic Claude on Amazon Bedrock; Nova Sonic speech-to-speech.
Specialized Agents	Supervisor, Observability, Cost, ITSM, Security & Compliance, Remediation.
Compute	ECS Fargate, AWS Lambda.
Knowledge & Storage	Amazon S3, Amazon DynamoDB, Bedrock Knowledge Bases.
Observability	Amazon CloudWatch (Logs, Metrics, Alarms, Dashboards).
Integration	ServiceNow, AWS Support API, Bedrock Knowledge Bases.

AWS services inventory

Service	Configuration	Purpose
Amazon Bedrock	Geo Cross-Region, On Demand, 1 req/min.	Generative AI inference for all agents.
Bedrock AgentCore	Runtime, Gateway (MCP), Memory, Identity, Browser Tools.	Managed agent orchestration & observability.
AI Voice Agent	AI Agents · Nova Sonic S2S · MCP tools · Return-to-Control.	Voice channel — bidirectional audio streaming with human escalation.
Amazon CloudFront	Global CDN in front of the React SPA.	Low-latency web chat delivery.
API Gateway	REST, HTTP, WebSocket.	ITSM entry point + ServiceNow webhook receiver.
ECS Fargate + Lambda	Containerized backend, serverless functions.	Backend API, MCP servers, ITSM bridge.
DynamoDB	On-demand, KMS encryption.	Conversations, session state, account configuration.
S3	Standard storage.	Frontend hosting (SPA), data source for Bedrock Knowledge Bases.
CloudWatch	Logs, Metrics, Alarms, Dashboards.	Full observability stack.
Secrets Manager	Encrypted credential storage.	API keys, integration tokens, service credentials.

Architecture design patterns

Multi-Channel Access: Web chat, voice, and ITSM tickets all converge on the same Supervisor via AgentCore Runtime and the AgentCore Gateway (MCP), so every channel reuses the same agents and knowledge base.
Multi-Agent Specialization: Supervisor routes to domain-specific agents rather than a single general-purpose AI.
MCP Tools: Specialist agents connect to AWS services via MCP servers deployed on AgentCore Gateway for intelligent resolution.
Human-in-the-Loop: Return-to-control hand-offs on voice (Connect), operator confirmation for critical actions.
Serverless-First: Every compute component scales automatically.
Knowledge-Augmented AI: Bedrock Knowledge Bases for agent context, continuously enriched from resolved interactions.
Full Observability: Dedicated CloudWatch integration across channels, agents, and infrastructure.
Agent Isolation: AgentCore provides runtime isolation with dedicated identity management per session.
Webhook-Driven Integration: ServiceNow webhooks trigger agent processing; ITSM status updates maintain awareness.

06 · Cost Analysis

Investment breakdown

$203.66

Upfront

$4,438.48

Monthly

$53,465.42

Annual (12 months)

⚡ All infrastructure costs are fully offset by AWS sandbox credits — covering API calls to Bedrock, AgentCore Runtime, and DynamoDB operations. Effective net cost: $0.

Monthly cost breakdown by service

Service	Monthly Cost (USD)	% of Total
Amazon Bedrock	$2,744.28	61.8%
Amazon API Gateway	$599.74	13.5%
Amazon CloudWatch	$326.35	7.4%
Amazon Bedrock AgentCore	$206.90	4.7%
Amazon DynamoDB	$172.28	3.9%
Amazon S3	$51.09	1.2%
AWS Lambda	$0.59	<0.1%
Total	$4,438.48	100%

07 · Project Plan

Full timeline

Phase	Duration	Start	End	Status
First MVPs	—	2025	Dec 2025	✅ Validated
Q1 2026 Enhancements	~90 days	Jan 2026	Mar 2026	✅ Completed
Architecture Design	30 days	20 Apr 2026	20 May 2026	In Progress
Delivery / Build	100 days	20 May 2026	30 Sep 2026	Planned
Testing & Validation	50 days	30 Sep 2026	16 Oct 2026	Planned

Phase 1 — Architecture Design (30 days)

Rebuild from the ground up — unify both MVPs under a single supervisor, design AI Voice Agent voice flows, define API contracts for all agents, establish DynamoDB data models, configure AgentCore Memory and Gateway, and lay the groundwork for plug-and-play agent onboarding.

Phase 2 — Delivery / Build (100 days)

Build end-to-end orchestration flow with multi-account AWS support. Channels added incrementally — web chat first, then ServiceNow ITSM bridge, then AI Voice Agent voice. All agents on AgentCore with native + MCP tools, Bedrock Knowledge Bases integration.

Phase 3 — Testing & Validation (50 days)

End-to-end validation across all channels with real scenarios, AI accuracy testing against MVP baseline, load testing, multi-account security review, observability verification, and production deployment for managed clients.

08 · Business Value

Operational transformation

Metric	Current State	AgentOps Phase 1	AgentOps Full
L1 Response Time	Minutes to hours	Seconds (AI analysis)	Seconds, 24/7
Support Availability	Business hours	Business hours (triggered)	24/7/365 autonomous
Volume Capacity	Baseline	+40–60%	5x baseline
Engineer Time on L1	~100%	Reduced (draft review)	~40% (60% freed)
Knowledge Capture	Individual / ad-hoc	Bedrock Knowledge Bases	Continuous learning KB
Operating Model	Reactive	Semi-automated	Fully proactive

Value for the business

Multi-Channel Customer Experience: Customers choose how they engage — web chat, phone call, or ticket — with consistent quality and shared context across all channels.
Revenue Growth: Scale customer base 5x without proportional cost increase.
Talent Optimization: 60% of support engineering capacity redirected to proactive consulting, innovation, and feature development.
Competitive Differentiation: AI-powered support with specialized agents and voice-first interaction differentiates the offering.
Knowledge Compounding: Every resolved interaction — regardless of channel — enriches the knowledge base, making future resolutions faster.
Client Retention: Faster response times and proactive service improve satisfaction and reduce churn.
Serverless Economics: Pay-per-use infrastructure scales automatically with demand.

09 · Risk Considerations

Risks & mitigations

Risk	Mitigation
AI response accuracy	Return-to-control for critical actions, full CloudWatch observability, continuous KB updates.
Cost overrun on Bedrock	On-demand pricing with monitoring, cross-region inference, token budget controls, potential shift to AWS Support Enterprise Experience.
Knowledge base staleness	Bedrock Knowledge Bases auto-enriched, automated refresh pipelines, version-controlled docs.
Multi-account security	AgentCore Identity managed auth, cross-account IAM validated in Q1 2026, least privilege, Secrets Manager.
Integration complexity	ServiceNow webhook integration planned, secure validation, complete audit logging.
New channels (voice, web)	AI Voice Agent + Nova Sonic are managed services with native AgentCore Gateway (MCP) integration; Return-to-Control provides a proven escalation path to human agents; channels share the same supervisor and KB, minimizing divergence.
Timeline risk (100-day build)	Two MVPs validated with real clients, core agent logic proven, phased delivery, parallel development.
Agent routing accuracy	Two specialist agents validated independently, supervisor design informed by AWS training on multi-agent patterns, continuous improvement through KB.

10 · Conclusion

A strategic investment

Telefónica Tech's AgentOps represents a strategic investment in AI-driven operational transformation, built on a proven foundation. Two independent MVPs — Cost Assistant and Observability Agent — have already validated that specialized AI agents can deliver 80% faster information retrieval for real clients, with AgentCore, Strands SDK, and Bedrock from day one. The production architecture unifies these validated agents into a full multi-channel serverless platform — web chat, voice, and ITSM — all sharing the same supervisor and knowledge base.

⚡ At $53,465/year in infrastructure costs — fully offset by AWS sandbox credits (net cost: $0) — the production deployment delivers 5x support capacity across three channels, 60% talent reallocation, automatic knowledge capture, and a fundamental shift from reactive to proactive service delivery.

The foundation is proven. The Q1 2026 enhancements are underway. The production architecture is designed. The business case is clear: automate the routine, meet customers on every channel, capture the knowledge, unleash the talent, and scale without limits.

TECHNICAL ARCHITECTURE

Cloud-native serverless architecture

Built on Amazon Bedrock AgentCore with Strands Agents SDK. Serverless, auto-scaling, multi-channel, multi-account.

01 · System Architecture

Complete flow from any channel to resolution

Three entry channels converge on a single supervisor agent that routes to specialized agents — each with access to native AWS APIs and MCP tools across multiple accounts.

Telefónica Tech AgentOps — complete architecture diagram

02 · AWS Services

Managed services stack

Every component is a managed AWS service — no servers to patch, no clusters to size, no scaling to worry about.

Amazon Bedrock

Claude Sonnet as the reasoning engine. Configurable per agent. Bedrock Guardrails for content and topic filtering.

AgentCore Runtime

Serverless hosting for AI agents. Fresh agent per request. customJWTAuthorizer for Cognito integration.

AgentCore Memory

STM via SessionManager (per conversation). LTM with semantic retrieval (preferences, facts, summaries). UUID-based isolation.

AgentCore Gateway

MCP server connecting agents to external tools. Inbound gateway for AI Voice Agent. Outbound gateway for Lambda tools.

AI Voice Agent

AI Agent with Nova Sonic speech-to-speech. Bidirectional audio streaming. Adaptive prosody. Return to Control for human escalation.

Amazon Cognito

PLUS tier. Mandatory MFA (TOTP). Advanced Security ENFORCED. RBAC via groups (admin, user). Compromised credentials detection.

Amazon DynamoDB

Conversations, messages, and account configuration. KMS CMK encryption with key rotation. PITR enabled. TTL for message cleanup.

AWS Lambda

MCP tools for observability (CloudWatch, X-Ray). ITSM bridge for ServiceNow integration. Conversation CRUD and user management APIs.

AWS STS

Cross-account AssumeRole with credential caching (1h duration). Read-only permissions on target accounts. ExternalId for security.

03 · Agent Capabilities

Native tools & MCP tools

Each agent connects to its tools via MCP (Model Context Protocol) through the AgentCore Gateway, or directly via native tools (REST calls). Cost, Observability, and Remediation agents use MCP servers deployed on AgentCore Gateway. The ITSM agent uses native tools calling the ITSM REST API directly.

Cost Agent — MCP tools

Cost Explorer	Cost & usage, forecast, anomalies, rightsizing, RI/SP utilization
Compute Optimizer	EC2, Lambda, EBS recommendations
Budgets	Budget status and alerts
Pricing	Service pricing, attribute values

Observability Agent — MCP tools

CloudWatch Metrics	Resource metrics and statistics
CloudWatch Logs	Log analysis and pattern detection
CloudWatch Alarms	Active alarm status and history
X-Ray	Distributed traces and latency analysis

Remediation Agent — MCP tools + HITL

Two-tier Guard	Whitelist + regex + LLM contextual validation before execution
Human Approval	Operator confirmation required via approval card in chat
Cross-account Exec	STS AssumeRole to target accounts for corrective actions
Verification	Post-execution validation (alarm closed, service healthy)

ITSM Agent — Native tools

Create Ticket	Create incident tickets with priority, description, and metadata
Add Comment	Add diagnostic comments and updates to existing tickets
Update Ticket	Update ticket status, priority, or assignment
Close Ticket	Close resolved tickets with resolution summary

Security & Compliance Agent — Coming soon

Security auditing, compliance checks, configuration analysis, and vulnerability detection across AWS accounts.

04 · Security & Compliance

Enterprise-grade security

Defense in depth across authentication, data, operations, and voice channels.

Authentication & Authorization

Mandatory MFA for all users (TOTP)
Cognito Advanced Security ENFORCED
RBAC via Cognito groups
Per-user data isolation (DynamoDB PK=user_id)

Data Protection

KMS CMK encryption at rest (automatic key rotation)
TLS 1.2+ encryption in transit
Cross-account read-only permissions
Bedrock Guardrails for content filtering

Operational Security

IAM least privilege — specific actions on specific resources
Structured logs without PII or tokens
Fail-closed error handling
CloudWatch alarms for auth failures

Voice Channel Security

Connect AI Agent security profiles
MCP tool access governance
Return to Control for human escalation
OAuth2 for Gateway authentication

05 · Technology Stack

Built with proven technologies

Category	Technology	Detail
AI Agents	Strands Agents SDK	Multi-agent pattern (agent-as-tool). Declarative registry.
LLM	Amazon Bedrock	Claude Sonnet · configurable per agent · Guardrails
Runtime	AgentCore Runtime	Serverless · Memory · Gateway · Identity · Observability
Voice	AI Voice Agent	AI Agents · Nova Sonic S2S · MCP tools
Backend	Python 3.11+	boto3 · Pydantic · Hypothesis (PBT)
Frontend	React 18 · TypeScript	Vite · Tailwind CSS · Recharts
Auth	Amazon Cognito	PLUS tier · MFA · Advanced Security
IaC	CloudFormation	Nested stacks · multi-environment (dev/staging/prod)
ITSM	ServiceNow	Bidirectional integration via API Gateway + Lambda

⚡ Every component is serverless. Every request is isolated. Every interaction — web chat, phone call, or ServiceNow ticket — converges on the same supervisor and the same knowledge base. One platform. Three channels. Unlimited scale.

RESUMEN EJECUTIVO

Telefónica Tech's AgentOps

El resumen ejecutivo de la automatización de soporte L1 con IA — de una base validada en diciembre 2025 a producción empresarial en octubre 2026.

01 · La Oportunidad

El impuesto a la innovación sobre ingenieros expertos

Los equipos de soporte de partners gestionan carteras crecientes de consultas técnicas que llegan a través de múltiples canales — tickets ITSM, llamadas telefónicas y conversaciones web — en entornos AWS cada vez más complejos. Los ingenieros cualificados dedican la mayor parte de su tiempo a tareas de análisis repetitivas que siguen patrones predecibles — clasificar solicitudes, verificar información, investigar recursos, redactar orientaciones — en lugar de dedicarse a la resolución de problemas complejos, la guía arquitectónica y la construcción de relaciones con clientes donde generan más valor.

Este «impuesto a la innovación» impide a las organizaciones escalar su base de clientes sin aumentar proporcionalmente la plantilla, obliga a los clientes a usar un único canal de soporte y hace que el conocimiento institucional quede bloqueado en individuos en lugar de convertirse en activos del equipo.

02 · Base Validada

De MVPs a Plataforma

En diciembre de 2025, tras una serie de eventos de formación AWS sobre AgentCore y Strands Agents SDK, el equipo de Altostratus construyó dos MVPs independientes: un Asistente de Costes (Maykel Cano) y un Agente de Observabilidad (Marcos Moreno) — aplicaciones web independientes con interfaces de chat conectadas a cuentas AWS de clientes. En Q1 2026, ambos se desplegaron en 3 clientes seleccionados, logrando una reducción del 80% en el tiempo de obtención de información. Una formación posterior de AWS sobre orquestación multi-agente — con una arquitectura sorprendentemente similar a lo que el equipo había construido de forma independiente — confirmó el camino estratégico: unificar todos los agentes bajo un único supervisor con integración ITSM.

MVP Asistente de Costes: consultas en lenguaje natural sobre costes AWS — desgloses por servicio, cuenta, región, previsiones, detección de anomalías, recomendaciones de rightsizing.
MVP Agente de Observabilidad: métricas, logs, alarmas de CloudWatch y trazas de X-Ray — flujo guiado de resolución desde alarmas hasta causa raíz.
Construido sobre servicios nativos de AWS desde el primer día: AgentCore Runtime, Strands Agents SDK, Bedrock (Claude), Cognito con MFA, DynamoDB.
Validación con clientes: desplegado en 3 clientes seleccionados — 80% más rápido en obtención de información para la toma de decisiones.
Confirmación estratégica: formación AWS sobre orquestación multi-agente validó el camino hacia una plataforma unificada con integración ITSM.

Escenarios reales validados con clientes seleccionados:

Análisis de costes — desgloses instantáneos por servicio, cuenta y región con recomendaciones de optimización.
Alarmas activas — estado de alarmas en tiempo real con resolución guiada: alarmas → métricas → logs → trazas.
Análisis de logs — consultas de logs de CloudWatch con detección de patrones e identificación de causa raíz.

03 · La Solución

Telefónica Tech's AgentOps

Telefónica Tech's AgentOps toma esta base validada y la despliega a escala empresarial con una arquitectura serverless multicanal. Construido sobre Amazon Bedrock AgentCore y servicios gestionados de AWS, introduce:

Acceso multicanal: tres puntos de entrada — Chat Web (React SPA servida vía CloudFront), Voz (AI Voice Agent + Nova Sonic speech-to-speech) e ITSM (webhooks de ServiceNow) — todos convergiendo en el mismo Supervisor y base de conocimiento compartida.
AgentCore Runtime, Memory y Gateway: runtime de agentes gestionado con aislamiento de sesión, memoria persistente y un gateway MCP que permite a cada canal invocar los mismos agentes especialistas.
Herramientas MCP: los agentes especialistas se conectan a servicios AWS vía servidores MCP desplegados en AgentCore Gateway para resolución inteligente.
Base de conocimiento: Bedrock Knowledge Bases integrado con AgentCore para respuestas continuamente mejoradas y fundamentadas en contexto.
Almacenamiento empresarial: DynamoDB con cifrado KMS y S3 para activos estáticos.
Observabilidad completa: integración con CloudWatch con logs, métricas, alarmas y dashboards en cada canal y cada agente.
Integraciones de producción: webhooks de ServiceNow, escalado a AWS Support API, Bedrock Knowledge Bases.

04 · Impacto Estratégico

Transformación operativa

Dimensión	Objetivo
Acceso por Canal	Multicanal (chat web, voz, ITSM) vs. canal único (solo tickets)
Tiempo de Respuesta	Segundos (impulsado por IA) vs. minutos-a-horas (dependiente de humanos)
Escalabilidad	5x el volumen actual de tickets sin plantilla proporcional
Reasignación de Capacidad	60% del equipo de soporte redirigido a consultoría proactiva e innovación
Disponibilidad	Operación autónoma 24/7
Captura de Conocimiento	La documentación automática construye conocimiento institucional como activo del equipo
Cambio de Modelo Operativo	Soporte reactivo → Prestación de servicio proactiva

05 · Inversión

Coste de un vistazo

$4.438

Coste Mensual

$53.465

Coste Anual

$204

Inicial

62%

Cuota Bedrock

⚡ Todos los costes de infraestructura están totalmente cubiertos por créditos sandbox de AWS durante el desarrollo y la puesta en marcha — coste neto efectivo: $0.

06 · Cronología

De los cimientos a producción

Fase	Plazo
Primeros MVPs Asistente de Costes y Agente de Observabilidad	Diciembre 2025
Validación y Visión Estratégica Validación con clientes, formación AWS, decisión estratégica	Q1 2026
Arquitectura y Cimientos	Abr – May 2026
Desarrollo y Construcción	May – Sep 2026
Pruebas y Puesta en Marcha	Oct 2026

Oportunidades Futuras

AWS Support Enterprise Experience (lanzamiento 2026) — flujos de diagnóstico agénticos que podrían reducir el esfuerzo de ingeniería y trasladar costes de inferencia IA a AWS.
AWS DevOps Agent — contexto específico del cliente mediante integración con pipelines de despliegue para automatización proactiva.

07 · Por Qué Ahora

Una ventana única

Dos MVPs independientes ya han validado que los agentes IA especializados pueden ofrecer un 80% más de rapidez en la obtención de información para clientes reales. La convergencia de capacidades maduras de IA Generativa (Amazon Bedrock, Anthropic Claude), orquestación serverless de agentes (Bedrock AgentCore Runtime, Memory y Gateway), IA de voz en tiempo real (AI Voice Agent + Nova Sonic speech-to-speech) y la próxima AWS Support Enterprise Experience crea una ventana única para transformar las operaciones de soporte L1 de extremo a extremo — en todos los canales que usan los clientes.

Dos MVPs validados con clientes reales. La tecnología está lista. El caso de negocio es claro: escalar el número de clientes gestionados a través de canales web, voz e ITSM mientras se redirige el talento de ingeniería hacia la innovación.

CASO DE NEGOCIO

Telefónica Tech's AgentOps

El caso de negocio de la automatización de soporte L1 con IA — de dos MVPs independientes (dic. 2025) a producción empresarial.

01 · Resumen Ejecutivo

Una iniciativa de automatización de soporte de nueva generación

Telefónica Tech's AgentOps es una iniciativa de automatización de soporte de nueva generación impulsada por IA. Nacida de la experimentación práctica con AWS AgentCore tras eventos de formación en diciembre de 2025, evolucionó de dos MVPs independientes — un Asistente de Costes y un Agente de Observabilidad — a una plataforma unificada de automatización de soporte Tier 1 de nivel producción.

Ambos MVPs fueron validados con 3 clientes seleccionados en Q1 2026, logrando una reducción del 80% en el tiempo de obtención de información. Telefónica Tech's AgentOps lleva esta base validada a escala empresarial — con una arquitectura serverless multicanal (chat web, voz e ITSM) construida sobre Amazon Bedrock AgentCore, con objetivo de 5x de capacidad de volumen, 60% de reasignación de capacidad hacia innovación y operación autónoma 24/7.

⚡ Inversión anual total: $53.465,42 USD — totalmente cubierta por créditos sandbox de AWS (coste neto efectivo: $0).

Cronología: Primeros MVPs (diciembre 2025), validación con clientes y visión estratégica (Q1 2026), despliegue completo en producción abril – octubre 2026.

02 · Planteamiento del Problema

El estado actual

Los equipos de soporte de partners gestionan carteras crecientes de consultas técnicas en entornos AWS cada vez más complejos. Cada ticket sigue un recorrido familiar: clasificar, verificar información, investigar recursos, redactar orientación, monitorizar respuestas y coordinar escalados. Los ingenieros técnicos están muy cargados con estas tareas repetitivas y de baja complejidad que no requieren intuición humana — creando un significativo «impuesto a la innovación».

Desafíos clave

Modelo de soporte reactivo: los equipos responden a incidencias según llegan, sin capacidad para un servicio proactivo.
Restricción de canal único: los clientes se canalizan a través de una sola interfaz (tickets ITSM) incluso cuando un chat rápido o una llamada resolverían el problema más rápido.
Restricción de escalado lineal: crecer la base de clientes requiere crecer proporcionalmente la plantilla.
Mala asignación del talento: ingenieros capaces de resolución compleja dedican su tiempo a análisis rutinario.
Silos de conocimiento: las resoluciones complejas quedan bloqueadas en individuos en lugar de convertirse en activos del equipo.
Limitaciones de tiempo de respuesta: el soporte dependiente de humanos no puede ofrecer respuestas casi instantáneas 24/7.
Techo de escalabilidad: la infraestructura actual no puede manejar un crecimiento de 5x en volumen de tickets.

Impacto empresarial de la inacción

Incapacidad de escalar la base de clientes sin una inversión significativa en contratación.
Erosión continuada de la capacidad de ingeniería para innovación y mejoras proactivas de clientes.
Pérdida de conocimiento institucional al permanecer bloqueado en ingenieros individuales.
Desventaja competitiva a medida que los competidores adoptan modelos de soporte impulsados por IA.
Costes operativos crecientes por ticket a medida que aumentan la complejidad y el volumen.

03 · Visión Estratégica

De prueba de concepto a escala de producción

Una estrategia deliberada en dos fases valida el concepto y luego escala a producción empresarial.

Fase A — Primeros MVPs y Validación (Diciembre 2025 – Q1 2026)

Dos MVPs independientes construidos tras eventos de formación AWS sobre AgentCore y Strands Agents SDK:

Asistente de Costes (Maykel Cano) y Agente de Observabilidad (Marcos Moreno) — aplicaciones web independientes con interfaz de chat conectadas a cuentas AWS de clientes.
Construidos sobre AgentCore Runtime, Strands SDK, Bedrock (Claude), Cognito con MFA, DynamoDB desde el primer día.
Presentados a la dirección de Altostratus. Desplegados en 3 clientes seleccionados — 80% más rápido en obtención de información para la toma de decisiones.
Formación AWS sobre orquestación multi-agente confirma el enfoque de plataforma unificada — la demo presentaba 3 agentes (costes, observabilidad, remediación), 2 de los cuales el equipo había construido de forma independiente.
Ester Nieto se incorpora como Product Owner, recopilando feedback de clientes y validando casos de uso reales para informar las prioridades de funcionalidades en la hoja de ruta de la plataforma.

Fase B — Telefónica Tech's AgentOps (Abril – Octubre 2026)

Lleva la base validada a escala de producción empresarial con una arquitectura serverless multicanal:

Tres canales de entrada — Chat Web (React SPA en CloudFront), Voz (AI Voice Agent + Nova Sonic S2S) e ITSM (webhooks de ServiceNow) — todos convergiendo en el mismo Supervisor.
Bedrock AgentCore para runtime de agentes gestionado, memoria, identidad y gateway (MCP).
Herramientas MCP vía AgentCore Gateway para resolución inteligente en todos los agentes especialistas.
Bedrock Knowledge Bases para respuestas continuamente mejoradas.
DynamoDB con cifrado KMS para conversaciones y configuración de cuentas.
Observabilidad completa con CloudWatch (logs, métricas, alarmas, dashboards).
Soporte multi-cuenta, escalado a AWS Support, inferencia cross-region.

Objetivos estratégicos

#	Objetivo	Meta
1	Automatizar Respuesta	Tiempos de respuesta casi instantáneos para consultas L1 usando agentes IA especializados y Amazon Bedrock.
2	Acceso Multicanal	Chat web, voz (teléfono) y tickets ITSM — todos servidos por el mismo supervisor y base de conocimiento.
3	Mejorar Escalabilidad	Backend serverless capaz de manejar 5x el volumen actual de tickets.
4	Valor Proactivo	Reasignar el 60% de la capacidad del equipo de soporte hacia consultoría proactiva y desarrollo de nuevas soluciones.
5	Capturar Conocimiento	La documentación automática construye una base de conocimiento buscable y en crecimiento continuo a partir de cada interacción resuelta.
6	Observabilidad Completa	Monitorización en tiempo real de la precisión de la IA y el rendimiento del sistema vía Amazon CloudWatch.

04 · Base Validada

Arquitectura multi-agente

Agente	Experiencia de Dominio
Agente Supervisor	Valida el contexto AWS, extrae información de servicio y región, enruta al agente especialista más apropiado.
Agente de Observabilidad	Métricas, logs y alarmas de CloudWatch. Trazas distribuidas de X-Ray. Resolución guiada: alarmas → métricas → logs → trazas.
Agente de Costes	Consultas de costes AWS, previsiones, detección de anomalías, rightsizing. Acceso a Cost Explorer, Compute Optimizer, Budgets, Pricing.
Agente de Seguridad y Cumplimiento	Auditoría de seguridad, verificaciones de cumplimiento, análisis de configuración, detección de vulnerabilidades. Próximamente.
Agente de Remediación	Resolución autónoma de incidentes L1 con aprobación humana. Ejecuta acciones correctivas con confirmación del operador.

Escenarios reales validados

Análisis de Costes: «¿Cuánto gastamos este trimestre en EC2?» — El Supervisor enruta al Agente de Costes, que consulta Cost Explorer, desglosa por servicio, cuenta y región, y proporciona recomendaciones de optimización.
Alarmas Activas: «¿Cuáles son las alarmas activas en producción?» — El Supervisor enruta al Agente de Observabilidad, que comprueba las alarmas de CloudWatch y proporciona resolución guiada: alarmas → métricas → logs → trazas.
Análisis de Logs: «Muéstrame los logs de error de la última hora» — El Supervisor enruta al Agente de Observabilidad para análisis de logs de CloudWatch con detección de patrones e identificación de causa raíz.

05 · Arquitectura de la Solución

Arquitectura serverless multicanal

Tres canales de entrada — chat web, voz e ITSM — convergen en el mismo Supervisor, los mismos agentes especialistas y la misma base de conocimiento. Cada componente es serverless; cada interacción está aislada; cada canal se beneficia de los aprendizajes de los demás.

Canales de entrada

Canal	Flujo
1 — Chat Web	React SPA → CloudFront → AgentCore Runtime → Supervisor → Agente Especialista → Respuesta IA.
2 — Voz	Llamada Telefónica → AI Voice Agent → Nova Sonic S2S → AI Agent → MCP → AgentCore Gateway → Supervisor.
3 — ITSM	ServiceNow → API Gateway → Lambda Bridge → AgentCore Runtime → Supervisor → Respuesta al ticket.

Capas de la plataforma

Capa	Componentes
Puntos de Entrada	CloudFront (Chat Web), AI Voice Agent (Voz), API Gateway (REST, HTTP, WebSocket) + webhooks ServiceNow (ITSM).
Capa IA / Agentes	AgentCore Runtime, Gateway, Memory, Identity, Browser Tools; Anthropic Claude en Amazon Bedrock; Nova Sonic speech-to-speech.
Agentes Especializados	Supervisor, Observabilidad, Costes, ITSM, Seguridad y Cumplimiento, Remediación.
Cómputo	ECS Fargate, AWS Lambda.
Conocimiento y Almacenamiento	Amazon S3, Amazon DynamoDB, Bedrock Knowledge Bases.
Observabilidad	Amazon CloudWatch (Logs, Métricas, Alarmas, Dashboards).
Integración	ServiceNow, AWS Support API, Bedrock Knowledge Bases.

Inventario de servicios AWS

Servicio	Configuración	Propósito
Amazon Bedrock	Geo Cross-Region, On Demand, 1 req/min.	Inferencia de IA generativa para todos los agentes.
Bedrock AgentCore	Runtime, Gateway (MCP), Memory, Identity, Browser Tools.	Orquestación y observabilidad de agentes gestionada.
AI Voice Agent	AI Agents · Nova Sonic S2S · MCP tools · Return-to-Control.	Canal de voz — streaming de audio bidireccional con escalado humano.
Amazon CloudFront	CDN global delante de la React SPA.	Entrega de chat web con baja latencia.
API Gateway	REST, HTTP, WebSocket.	Punto de entrada ITSM + receptor de webhooks ServiceNow.
ECS Fargate + Lambda	Backend containerizado, funciones serverless.	API backend, servidores MCP, puente ITSM.
DynamoDB	On-demand, cifrado KMS.	Conversaciones, estado de sesión, configuración de cuentas.
S3	Almacenamiento estándar.	Hosting frontend (SPA), fuente de datos para Bedrock Knowledge Bases.
CloudWatch	Logs, Métricas, Alarmas, Dashboards.	Stack de observabilidad completo.
Secrets Manager	Almacenamiento cifrado de credenciales.	Claves API, tokens de integración, credenciales de servicio.

Patrones de diseño de la arquitectura

Acceso Multicanal: chat web, voz y tickets ITSM convergen en el mismo Supervisor vía AgentCore Runtime y AgentCore Gateway (MCP), de modo que cada canal reutiliza los mismos agentes y base de conocimiento.
Especialización Multi-Agente: el Supervisor enruta a agentes específicos de dominio en lugar de una IA de propósito general.
Herramientas MCP: los agentes especialistas se conectan a servicios AWS vía servidores MCP desplegados en AgentCore Gateway para resolución inteligente.
Human-in-the-Loop: hand-offs Return-to-Control en voz (Connect), confirmación del operador para acciones críticas.
Serverless-First: cada componente de cómputo escala automáticamente.
IA Aumentada por Conocimiento: Bedrock Knowledge Bases para contexto de agentes, enriquecido continuamente a partir de interacciones resueltas.
Observabilidad Completa: integración dedicada con CloudWatch en canales, agentes e infraestructura.
Aislamiento de Agentes: AgentCore proporciona aislamiento de runtime con gestión de identidad dedicada por sesión.
Integración por Webhooks: los webhooks de ServiceNow activan el procesamiento de agentes; las actualizaciones de estado ITSM mantienen la conciencia situacional.

06 · Análisis de Costes

Desglose de inversión

$203,66

Inicial

$4.438,48

Mensual

$53.465,42

Anual (12 meses)

⚡ Todos los costes de infraestructura están totalmente cubiertos por créditos sandbox de AWS — cubriendo llamadas API a Bedrock, AgentCore Runtime y operaciones DynamoDB. Coste neto efectivo: $0.

Desglose mensual de costes por servicio

Servicio	Coste Mensual (USD)	% del Total
Amazon Bedrock	$2.744,28	61,8%
Amazon API Gateway	$599,74	13,5%
Amazon CloudWatch	$326,35	7,4%
Amazon Bedrock AgentCore	$206,90	4,7%
Amazon DynamoDB	$172,28	3,9%
Amazon S3	$51,09	1,2%
AWS Lambda	$0,59	<0,1%
Total	$4.438,48	100%

07 · Plan de Proyecto

Cronología completa

Fase	Duración	Inicio	Fin	Estado
Primeros MVPs	—	2025	Dic 2025	✅ Validado
Mejoras Q1 2026	~90 días	Ene 2026	Mar 2026	✅ Completado
Diseño de Arquitectura	30 días	20 Abr 2026	20 May 2026	En Progreso
Desarrollo / Construcción	100 días	20 May 2026	30 Sep 2026	Planificado
Pruebas y Validación	50 días	30 Sep 2026	16 Oct 2026	Planificado

Fase 1 — Diseño de Arquitectura (30 días)

Reconstrucción desde cero — unificar ambos MVPs bajo un único supervisor, diseñar flujos de voz con AI Voice Agent, definir contratos API para todos los agentes, establecer modelos de datos DynamoDB, configurar AgentCore Memory y Gateway, y sentar las bases para la incorporación plug-and-play de agentes.

Fase 2 — Desarrollo / Construcción (100 días)

Construir el flujo de orquestación end-to-end con soporte multi-cuenta AWS. Canales añadidos incrementalmente — chat web primero, luego puente ITSM ServiceNow, luego voz AI Voice Agent. Todos los agentes en AgentCore con herramientas nativas + MCP, integración con Bedrock Knowledge Bases.

Fase 3 — Pruebas y Validación (50 días)

Validación end-to-end en todos los canales con escenarios reales, pruebas de precisión de IA contra la línea base de los MVPs, pruebas de carga, revisión de seguridad multi-cuenta, verificación de observabilidad y despliegue en producción para clientes gestionados.

08 · Valor de Negocio

Transformación operativa

Métrica	Estado Actual	AgentOps Fase 1	AgentOps Completo
Tiempo de Respuesta L1	Minutos a horas	Segundos (análisis IA)	Segundos, 24/7
Disponibilidad del Soporte	Horario laboral	Horario laboral (activado)	24/7/365 autónomo
Capacidad de Volumen	Base	+40–60%	5x base
Tiempo Ingeniero en L1	~100%	Reducido (revisión de borrador)	~40% (60% liberado)
Captura de Conocimiento	Individual / ad-hoc	Bedrock Knowledge Bases	KB de aprendizaje continuo
Modelo Operativo	Reactivo	Semi-automatizado	Totalmente proactivo

Valor para el negocio

Experiencia de Cliente Multicanal: los clientes eligen cómo interactúan — chat web, llamada telefónica o ticket — con calidad consistente y contexto compartido en todos los canales.
Crecimiento de Ingresos: escalar la base de clientes 5x sin aumento proporcional de costes.
Optimización del Talento: 60% de la capacidad de ingeniería de soporte redirigida a consultoría proactiva, innovación y desarrollo de funcionalidades.
Diferenciación Competitiva: soporte impulsado por IA con agentes especializados e interacción voice-first diferencia la oferta.
Conocimiento Acumulativo: cada interacción resuelta — independientemente del canal — enriquece la base de conocimiento, haciendo las resoluciones futuras más rápidas.
Retención de Clientes: tiempos de respuesta más rápidos y servicio proactivo mejoran la satisfacción y reducen la rotación.
Economía Serverless: infraestructura de pago por uso que escala automáticamente con la demanda.

09 · Consideraciones de Riesgo

Riesgos y mitigaciones

Riesgo	Mitigación
Precisión de respuestas IA	Return-to-Control para acciones críticas, observabilidad completa con CloudWatch, actualizaciones continuas de KB.
Sobrecoste en Bedrock	Precios on-demand con monitorización, inferencia cross-region, controles de presupuesto de tokens, posible migración a AWS Support Enterprise Experience.
Obsolescencia de la base de conocimiento	Bedrock Knowledge Bases auto-enriquecido, pipelines de actualización automatizados, documentos con control de versiones.
Seguridad multi-cuenta	AgentCore Identity con autenticación gestionada, IAM cross-account validado en Q1 2026, mínimo privilegio, Secrets Manager.
Complejidad de integración	Integración con webhooks de ServiceNow planificada, validación segura, registro de auditoría completo.
Nuevos canales (voz, web)	AI Voice Agent + Nova Sonic son servicios gestionados con integración nativa AgentCore Gateway (MCP); Return-to-Control proporciona un camino probado de escalado a agentes humanos; los canales comparten el mismo supervisor y KB, minimizando la divergencia.
Riesgo de cronología (100 días de construcción)	Dos MVPs validados con clientes reales, lógica core de agentes probada, entrega por fases, desarrollo en paralelo.
Precisión del enrutamiento de agentes	Dos agentes especialistas validados de forma independiente, diseño del supervisor informado por formación AWS sobre patrones multi-agente, mejora continua a través de KB.

10 · Conclusión

Una inversión estratégica

Telefónica Tech's AgentOps representa una inversión estratégica en transformación operativa impulsada por IA, construida sobre una base validada. Dos MVPs independientes — Asistente de Costes y Agente de Observabilidad — ya han validado que los agentes IA especializados pueden ofrecer un 80% más de rapidez en la obtención de información para clientes reales, con AgentCore, Strands SDK y Bedrock desde el primer día. La arquitectura de producción unifica estos agentes validados en una plataforma serverless multicanal completa — chat web, voz e ITSM — todos compartiendo el mismo supervisor y base de conocimiento.

⚡ Con $53.465/año en costes de infraestructura — totalmente cubiertos por créditos sandbox de AWS (coste neto: $0) — el despliegue en producción ofrece 5x de capacidad de soporte en tres canales, 60% de reasignación de talento, captura automática de conocimiento y un cambio fundamental de prestación de servicio reactiva a proactiva.

La base está validada. Las mejoras del Q1 2026 están en marcha. La arquitectura de producción está diseñada. El caso de negocio es claro: automatizar lo rutinario, atender a los clientes en cada canal, capturar el conocimiento, liberar el talento y escalar sin límites.

ARQUITECTURA TÉCNICA

Arquitectura serverless cloud-native

Construida sobre Amazon Bedrock AgentCore con Strands Agents SDK. Serverless, auto-escalable, multicanal, multi-cuenta.

01 · Arquitectura del Sistema

Flujo completo desde cualquier canal hasta la resolución

Tres canales de entrada convergen en un único agente supervisor que enruta a agentes especializados — cada uno con acceso a APIs nativas de AWS y herramientas MCP en múltiples cuentas.

Telefónica Tech AgentOps — diagrama de arquitectura completo

02 · Servicios AWS

Stack de servicios gestionados

Cada componente es un servicio gestionado de AWS — sin servidores que parchear, sin clústeres que dimensionar, sin escalado del que preocuparse.

Amazon Bedrock

Claude Sonnet como motor de razonamiento. Configurable por agente. Bedrock Guardrails para filtrado de contenido y temas.

AgentCore Runtime

Hosting serverless para agentes IA. Agente nuevo por solicitud. customJWTAuthorizer para integración con Cognito.

AgentCore Memory

STM vía SessionManager (por conversación). LTM con recuperación semántica (preferencias, hechos, resúmenes). Aislamiento basado en UUID.

AgentCore Gateway

Servidor MCP conectando agentes a herramientas externas. Gateway de entrada para AI Voice Agent. Gateway de salida para herramientas Lambda.

AI Voice Agent

AI Agent con Nova Sonic speech-to-speech. Streaming de audio bidireccional. Prosodia adaptativa. Return to Control para escalado humano.

Amazon Cognito

Tier PLUS. MFA obligatorio (TOTP). Advanced Security ENFORCED. RBAC vía grupos (admin, user). Detección de credenciales comprometidas.

Amazon DynamoDB

Conversaciones, mensajes y configuración de cuentas. Cifrado KMS CMK con rotación de claves. PITR habilitado. TTL para limpieza de mensajes.

AWS Lambda

Herramientas MCP para observabilidad (CloudWatch, X-Ray). Puente ITSM para integración con ServiceNow. APIs CRUD de conversaciones y gestión de usuarios.

AWS STS

AssumeRole cross-account con caché de credenciales (duración 1h). Permisos de solo lectura en cuentas destino. ExternalId para seguridad.

03 · Capacidades de los Agentes

Herramientas nativas y herramientas MCP

Cada agente se conecta a sus herramientas vía MCP (Model Context Protocol) a través del AgentCore Gateway, o directamente vía herramientas nativas (llamadas REST). Los agentes de Costes, Observabilidad y Remediación usan servidores MCP desplegados en AgentCore Gateway. El agente ITSM usa herramientas nativas llamando a la API REST de ITSM directamente.

Agente de Costes — Herramientas MCP

Cost Explorer	Coste y uso, previsión, anomalías, rightsizing, utilización RI/SP
Compute Optimizer	Recomendaciones EC2, Lambda, EBS
Budgets	Estado de presupuestos y alertas
Pricing	Precios de servicios, valores de atributos

Agente de Observabilidad — Herramientas MCP

CloudWatch Metrics	Métricas y estadísticas de recursos
CloudWatch Logs	Análisis de logs y detección de patrones
CloudWatch Alarms	Estado de alarmas activas e historial
X-Ray	Trazas distribuidas y análisis de latencia

Agente de Remediación — Herramientas MCP + HITL

Guardia de Dos Niveles	Whitelist + regex + validación contextual LLM antes de ejecución
Aprobación Humana	Confirmación del operador requerida vía tarjeta de aprobación en chat
Ejecución Cross-account	STS AssumeRole a cuentas destino para acciones correctivas
Verificación	Validación post-ejecución (alarma cerrada, servicio saludable)

Agente ITSM — Herramientas nativas

Crear Ticket	Crear tickets de incidencia con prioridad, descripción y metadatos
Añadir Comentario	Añadir comentarios de diagnóstico y actualizaciones a tickets existentes
Actualizar Ticket	Actualizar estado, prioridad o asignación del ticket
Cerrar Ticket	Cerrar tickets resueltos con resumen de resolución

Agente de Seguridad y Cumplimiento — Próximamente

Auditoría de seguridad, verificaciones de cumplimiento, análisis de configuración y detección de vulnerabilidades en cuentas AWS.

04 · Seguridad y Cumplimiento

Seguridad de nivel empresarial

Defensa en profundidad en autenticación, datos, operaciones y canales de voz.

Autenticación y Autorización

MFA obligatorio para todos los usuarios (TOTP)
Cognito Advanced Security ENFORCED
RBAC vía grupos de Cognito
Aislamiento de datos por usuario (DynamoDB PK=user_id)

Protección de Datos

Cifrado KMS CMK en reposo (rotación automática de claves)
Cifrado TLS 1.2+ en tránsito
Permisos cross-account de solo lectura
Bedrock Guardrails para filtrado de contenido

Seguridad Operativa

IAM mínimo privilegio — acciones específicas en recursos específicos
Logs estructurados sin PII ni tokens
Manejo de errores fail-closed
Alarmas CloudWatch para fallos de autenticación

Seguridad del Canal de Voz

Perfiles de seguridad de Connect AI Agent
Gobernanza de acceso a herramientas MCP
Return to Control para escalado humano
OAuth2 para autenticación del Gateway

05 · Stack Tecnológico

Construido con tecnologías probadas

Categoría	Tecnología	Detalle
Agentes IA	Strands Agents SDK	Patrón multi-agente (agent-as-tool). Registro declarativo.
LLM	Amazon Bedrock	Claude Sonnet · configurable por agente · Guardrails
Runtime	AgentCore Runtime	Serverless · Memory · Gateway · Identity · Observability
Voz	AI Voice Agent	AI Agents · Nova Sonic S2S · MCP tools
Backend	Python 3.11+	boto3 · Pydantic · Hypothesis (PBT)
Frontend	React 18 · TypeScript	Vite · Tailwind CSS · Recharts
Auth	Amazon Cognito	Tier PLUS · MFA · Advanced Security
IaC	CloudFormation	Stacks anidados · multi-entorno (dev/staging/prod)
ITSM	ServiceNow	Integración bidireccional vía API Gateway + Lambda

⚡ Cada componente es serverless. Cada solicitud está aislada. Cada interacción — chat web, llamada telefónica o ticket de ServiceNow — converge en el mismo supervisor y la misma base de conocimiento. Una plataforma. Tres canales. Escala ilimitada.

Telefónica Tech's AgentOps

The innovation tax

From MVPs to Platform

Five specialized AI agents

Multi-channel serverless architecture

From foundation to production

Investment breakdown

Operational transformation

Automate the routine. Capture the knowledge. Unleash the talent.

The people making it happen

Dive deeper

Automate the routine.
Capture the knowledge.
Unleash the talent.