- Microsoft Discovery IA transforma la I+D con agentes inteligentes y plataformas abiertas.
- Azure AI Foundry, NLWeb y GitHub Copilot evolucionan, integrando nuevos modelos y protocolos.
- La seguridad, la memoria y el marco abierto son claves en la nueva estrategia de Microsoft.
Microsoft Discovery IA se ha convertido en el epicentro de la transformación digital para instituciones científicas, empresas y desarrolladores que buscan impulsar sus proyectos de investigación y desarrollo. Durante sus últimas conferencias y eventos globales, la firma ha presentado una visión que va más allá de simples asistentes virtuales, apostando por redes abiertas de agentes inteligentes capaces de colaborar, aprender y ejecutar tareas complejas tanto en entornos locales como en la nube.
El avance de estas tecnologías supone una oportunidad para acelerar la creación de nuevos productos, facilitar la toma de decisiones o acortar los plazos de descubrimientos científicos. El foco está puesto en el desarrollo de plataformas abiertas, interoperables y seguras, que permitan a empresas de todos los tamaños y laboratorios de investigación acceder a las últimas innovaciones en inteligencia artificial agentic.
Ecosistema abierto: de Azure AI Foundry a NLWeb
Uno de los pilares de esta evolución es Azure AI Foundry, un entorno en el que los desarrolladores pueden crear, entrenar y desplegar agentes inteligentes de manera unificada. Destacan nuevas integraciones de modelos de lenguaje como Grok 3 y Grok 3 mini (desarrollados por xAI, la compañía de Elon Musk), además de compatibilidad con modelos de terceros como Mistral y Llama, y una colaboración fortalecida con Hugging Face que expande el acceso a más de 11.000 modelos directamente en la nube de Microsoft. Aunque tú también puedes explorar cómo convertir tu PC en un hub local de IA.
La plataforma introduce herramientas como Model Leaderboard para comparar modelos en función de su rendimiento y Model Router para seleccionar automáticamente el modelo más adecuado para cada necesidad o consulta. Esta flexibilidad convierte a Azure AI Foundry en una infraestructura capaz de soportar más de 1.900 modelos, potenciando la diversidad y profundidad de aplicaciones en I+D, salud, educación y otros sectores clave.
Complementando este enfoque, Microsoft ha lanzado NLWeb, un nuevo estándar pensado para transformar cualquier sitio web en un espacio conversacional accesible por agentes de IA. Su objetivo es facilitar la interacción entre usuarios, agentes y contenido web, desempeñando un papel similar al que tuvo HTML en la era de la web visual. Con NLWeb, los investigadores pueden utilizar asistentes inteligentes personalizados para explorar bases de datos o extraer información especializada en tiempo real.
Windows AI Foundry y agentes locales
Además de los servicios en la nube, Windows AI Foundry surge como una solución para integrar y ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en dispositivos locales. Desarrolladores y científicos pueden aprovechar APIs listas para tareas de visión y lenguaje, trabajar con modelos open source, y ajustar y desplegar modelos tanto en el equipo local como en entornos cloud.
En paralelo, destaca la liberación oficial del Windows Subsystem for Linux (WSL) como proyecto open source, fomentando la colaboración con la comunidad y la creación de nuevas funciones dentro del ecosistema de desarrollo Microsoft.
Protocolos abiertos y colaboración entre agentes
La arquitectura propuesta por Microsoft se basa en la interoperabilidad. El Model Context Protocol (MCP), denominado por la propia compañía como el “USB-C de la IA”, permite que asistentes y agentes inteligentes de diferentes plataformas puedan comunicarse y colaborar entre sí. Integra mecanismos de registro y servidores MCP, garantizando que la interacción entre sistemas conserve el contexto y sea segura.
Este enfoque abierto se extiende a plataformas como GitHub, Dynamics 365, Copilot Studio y Windows 11. Gracias al MCP y a la nueva generación de servicios de agentes, es posible que diferentes aplicaciones intercambien información, deleguen tareas y mantengan una experiencia contextualizada, adaptada tanto a usuarios individuales como a grandes organizaciones.
Aplicaciones prácticas de Discovery IA en ciencia, salud y educación
Microsoft Discovery IA se ha presentado como una plataforma clave para acelerar procesos de I+D en hospitales, universidades y centros de investigación. Durante los últimos eventos, la compañía ha mostrado ejemplos como el desarrollo acelerado de nuevos fármacos, la identificación rápida de materiales sostenibles (como refrigerantes libres de PFAS para centros de datos) o la optimización de operaciones clínicas a través de orquestadores multiagente.
En educación, instituciones como el Banco Mundial han aprovechado la inteligencia artificial personalizada para mejorar el aprendizaje en escuelas de diferentes países, adaptando las herramientas a las necesidades de alumnado neurodivergente y facilitando la creación de recursos educativos a gran escala.
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