En Microsoft Ignite 2024, la compañía presentó una serie de avances que marcaron su transición estratégica hacia el uso de agentes de inteligencia artificial (IA) autónomos. Este enfoque buscó optimizar la eficiencia operativa y la productividad en diversos sectores. En el centro de estas innovaciones esta la integración de Copilot con sistemas basados en agentes, lo que representa la evolución de las herramientas de asistencia de IA hacia soluciones capaces de ejecutar tareas complejas con mínima intervención humana.

1. Azure AI Foundry: la plataforma unificada para el desarrollo de IA

Microsoft renombró Azure AI Studio como Azure AI Foundry, una plataforma diseñada para agilizar el desarrollo, personalización y gestión de aplicaciones de IA. Este entorno integrado combina los servicios y herramientas de Azure, ofreciendo un ecosistema completo para crear y desplegar soluciones de IA de manera eficiente.

Azure AI Foundry utiliza una arquitectura de hub y proyectos, donde el hub actúa como recurso principal para gestionar configuraciones de seguridad, recursos de cómputo y conexiones de servicio. Por su parte, los proyectos ofrecen entornos de desarrollo aislados con acceso a herramientas reutilizables y conexiones específicas. Este modelo promueve un gobierno centralizado, lo que permite a los equipos administrar de manera eficiente los recursos y la seguridad mediante Azure RBAC (control de acceso basado en roles) y ABAC (control de acceso basado en atributos).

Esta plataforma cubre todo el ciclo de vida de las aplicaciones generativas de IA, incluyendo selección y ajuste de modelos, despliegue, generación de recuperación aumentada, implementación de restricciones (guardrails) y gobernanza.

2. Azure AI Agent Service: un marco para la automatización autónoma

El Azure AI Agent Service, parte de Azure AI Foundry, permite a los desarrolladores crear, desplegar y escalar agentes inteligentes diseñados para automatizar procesos empresariales complejos. Estos agentes, que integran tecnologías de Microsoft, OpenAI y socios como Meta, Mistral y Cohere, acceden a fuentes de conocimiento como Bing, SharePoint, Azure AI Search, Azure Blob y repositorios de datos licenciados.

El servicio introdujo capacidades gestionadas que simplificaron la creación de agentes personalizados, habilitando soluciones específicas que automatizan flujos de trabajo complejos con una mínima intervención manual. Los desarrolladores usaron un enfoque basado en código para personalizar agentes que trabajaron con múltiples plataformas de datos e integraron sistemas existentes.

La integración con Logic Apps, Power Apps y Azure Functions permitió la creación de aplicaciones impulsadas por IA que automatizaron procesos como envío de correos electrónicos, programación de reuniones y generación de informes. Además, el servicio incluyó herramientas para implementar agentes autónomos que planificaron, se adaptaron a nuevas condiciones y tomaron decisiones de manera independiente.

3. Copilot Studio y Azure AI Foundry: convergencia de asistentes y agentes

Microsoft 365 Copilot y los agentes de Azure AI representan enfoques complementarios dentro del ecosistema de IA de la compañía. Mientras que Copilot actua como asistente integrado en herramientas como Microsoft 365, los agentes de IA son entidades autónomas diseñadas para gestionar flujos de trabajo sin intervención constante del usuario.

En Ignite 2024, Microsoft presentó cómo Copilot Studio evolucionó para incorporar capacidades de agentes autónomos. Ahora permite crear agentes que actuaron de forma independiente, como responder correos electrónicos o gestionar archivos subidos. Además, el nuevo Agent SDK ofrece a los desarrolladores herramientas para diseñar agentes multicanal que pudieron desplegarse en plataformas como Teams, Copilot y sistemas de mensajería de terceros.

El SDK también incluye una biblioteca de plantillas para casos comunes, como gestión de licencias, procesamiento de pedidos y aceleración de ventas. La integración entre Copilot Studio y Azure AI Foundry introdujo funciones avanzadas como análisis de imágenes, creación de agentes habilitados por voz y ajuste de conocimiento a través de documentos indexados en la plataforma.

4. Azure AI Reports: un marco de gobernanza mejorado

Durante el evento, Microsoft presentó Azure AI Reports, una herramienta clave para las empresas que buscan supervisar y gestionar sus iniciativas de IA con transparencia y responsabilidad. Estos informes proporcionaron documentación detallada, métricas de rendimiento y evaluaciones de riesgos de modelos de IA, fomentando un enfoque ético en el desarrollo de estas tecnologías.

Integrados en el portal de Azure AI Foundry, los informes automatizan la generación de documentos sobre datos de entrenamiento, benchmarks de rendimiento y limitaciones de uso, lo que permite a las empresas mantener altos estándares de compliance y responsabilidad. Esta herramienta facilita el acceso a información clave a través de entornos familiares como GitHub y Visual Studio.

5. Computación GPU sin servidor: infraestructura optimizada para IA

Azure Container Apps, la solución completamente gestionada para contenedores serverless, incluye soporte para GPU, ofreciendo a los desarrolladores acceso a recursos como NVIDIA A100 y T4 GPUs sin necesidad de gestionar infraestructuras complejas. Facturada por segundo, esta funcionalidad elimina el costo operativo asociado a la gestión de hardware dedicado.

Las GPU serverless permiten manejar cargas intensivas como entrenamiento de modelos, inferencia y renderizado de video, con capacidad de escalado automático. Además, asegura la gobernanza de los datos, manteniéndolos dentro de los límites del contenedor, lo cual fue fundamental para empresas con altos requerimientos de seguridad.

Conclusión

Los anuncios realizados en Microsoft Ignite 2024 reflejaron el compromiso de la compañía con la implementación empresarial de la IA a gran escala. La transición hacia agentes autónomos, combinada con infraestructura flexible y herramientas avanzadas de gobernanza, abrió nuevas posibilidades para la automatización de procesos y la optimización de costos.

Los líderes empresariales deben reevaluar sus estrategias de IA en base a estos desarrollos, identificando oportunidades para acelerar la adopción de tecnologías inteligentes mientras mantienen el control sobre riesgos y presupuestos.

*Con información de Forbes US.