Caso de cliente · Servicios de IA sobre AWS
Caso de cliente anonimizado

Cada consulta a los logs, resuelta en segundos, no en horas.

Una aseguradora líder con operación en Chile, parte de un grupo internacional del sector seguros, reemplazó el acceso manual a sus logs de infraestructura web por un agente conversacional construido por In Motion sobre Amazon Bedrock.

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Solución en producción · AWS AI Competency, Agentic AI Consulting Services

El cliente

Una operación web grande, un equipo que no podía revisarla a mano.

El cliente opera un ecosistema de decenas de subdominios web (portal de clientes, servicios internos, sitios corporativos) balanceados por infraestructura F5 e IIS, generando un volumen constante de logs de tráfico.

Industria: Seguros Segmento: Enterprise Chile · grupo internacional ~50 subdominios web activos
El reto

Consultar los logs requería saber SQL — y tiempo que no siempre había.

Diagnosticar un problema de rendimiento o disponibilidad significaba escribir consultas SQL contra un modelo de datos de 6 tablas y millones de registros. Solo quien conocía el esquema podía responder — y la respuesta llegaba en minutos u horas, no al momento en que se necesitaba. — Reto de negocio, previo a la implementación

La solución

Un agente que entiende el esquema, para que el equipo no tenga que hacerlo.

In Motion diseñó un agente conversacional sobre Amazon Bedrock AgentCore, con una base de conocimiento (RAG) que contiene el diccionario de datos y la configuración de infraestructura — el agente genera y ejecuta el SQL, no la persona.

Pregunta en lenguaje natural
El equipo pregunta vía chat, sin conocer el esquema de datos ni escribir SQL.
Contexto vía base de conocimiento
Amazon Bedrock Knowledge Bases aporta el diccionario de datos y la configuración de infraestructura antes de generar la consulta.
Generación y validación del SQL
El modelo (Amazon Nova Pro) genera la consulta; un validador de dominio confirma que sea de solo lectura antes de ejecutarla.
Ejecución sobre el Data Lake
La consulta corre sobre Amazon Athena, contra un Data Lake en formato Iceberg de más de 7 millones de registros.
Respuesta filtrada y en lenguaje natural
Un guardrail de Amazon Bedrock filtra la respuesta (anonimizando IPs y datos sensibles) antes de devolverla al equipo.
Cómo se usó AWS

Servicios gestionados de AWS, de punta a punta.

  • Amazon Bedrock AgentCore — Gateway y Runtime del agente, expuesto como servidor MCP consumido vía chat.
  • Amazon Bedrock (Nova Pro) — generación de SQL e interpretación de resultados.
  • Amazon Bedrock Guardrails — filtros de contenido y anonimización de datos sensibles en cada respuesta.
  • Amazon Bedrock Knowledge Bases — RAG sobre el diccionario de datos y configuración de infraestructura.
  • Amazon Athena + Amazon S3 — motor de consulta y Data Lake en formato Iceberg.
  • Amazon Cognito — autenticación machine-to-machine para el acceso al agente.

Control desde el diseño

  • Solo consultas de lectura — un validador de dominio bloquea cualquier intento de modificar datos antes de que llegue a Athena.
  • Autenticación y autorización propias por cliente — sin compartir identidad ni infraestructura entre proyectos.
  • Auditoría continua de cada acción del agente.
Resultados

De minutos u horas, a segundos — con foco en la calidad de la respuesta.

La velocidad importa, pero no es el criterio central: lo que el equipo valora es recibir una respuesta correcta y completa, sin depender de quién esté disponible para escribir la consulta.

Tiempo de respuesta
~20 s
Antes: minutos a horas, según disponibilidad de una persona con conocimiento de SQL.
Cobertura del Data Lake
7M+
Registros consultables en lenguaje natural, con 0 duplicados y 0 relaciones rotas validadas.
Adopción mensual
500+
Consultas al mes como piso — el volumen crece con el uso operativo del equipo.

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