15 hitos que han marcado la visión de Microsoft sobre la IA

Puede parecer que la IA ha surgido en los últimos años como una tecnología completamente madura y preparada para ayudarnos a cambiar la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea. Sin embargo, la realidad es que su desarrollo ha requerido décadas de trabajo, con avances iniciales en áreas como el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural, y aún queda mucho por evolucionar.

Desde el lanzamiento de su primer sistema operativo en 1985 hasta el memorando Tidal Wave de Gates una década después -que anticipó el impacto de internet-, la gran fortaleza de la compañía siempre ha sido su capacidad para adaptarse al cambio y mirar hacia el futuro. Esto continuó con los documentos fundacionales de Microsoft Research sobre las redes bayesianas y el demostrador de teoremas Z3, que allanaron el camino para los futuros desarrollos de la IA.  

La IA está cada vez más presente en nuestro día a día. A continuación, exploramos los hitos más importantes de Microsoft que han ayudado a sentar las bases del presente y cómo la empresa tiene previsto desarrollar la plataforma, las herramientas y la infraestructura de IA más sólida y segura de cara al futuro.  

1.- Bing

Lanzamiento de Bing con funciones de lenguaje natural

Desarrollado por Windows Live Search, el lanzamiento de Bing en 2009 introdujo varias características notables de machine learning desde su concepción, incluyendo sugerencias de búsqueda al escribir una consulta y una lista de búsquedas relacionadas, conocida como “panel Explorar”. Estas funciones aprovechaban la tecnología semántica de Powerset, una empresa adquirida por Microsoft en 2008.

2.- Project Oxford

El proyecto Oxford sienta las bases para ampliar las capacidades de IA en Azure

Muchos de los avances técnicos de Microsoft se basan en el éxito de Azure. Este proyecto con nombre en clave, lanzado en 2015, proporcionó a los desarrolladores un conjunto de tecnologías avanzadas utilizadas para crear aplicaciones más inteligentes que incluían detección facial, reconocimiento de voz y comprensión del lenguaje. Esta plataforma se conoce como Azure AI Foundry.

“Gran parte de esto se remonta a Bing”, afirma Eric Boyd, vicepresidente corporativo de Azure AI de Microsoft, que comenzó su andadura en la empresa en Bing Ads Development. “Construimos toda esta infraestructura sobre cómo entrenar modelos de IA, cómo iterar y experimentar para ver qué modelo de IA funcionaba mejor en la práctica. Toda esa infraestructura dio lugar a las piezas y los componentes que forman los servicios de Azure AI”.

El número de productos críticos que surgieron de Azure incluye el desarrollo de aplicaciones de IA conversacional, Microsoft Cognitive Services, un conjunto de herramientas de IA Responsable, y Azure OpenAI Service, que combina potentes modelos lingüísticos con las capacidades empresariales de Azure. En la actualidad, más de 60.000 organizaciones utilizan Azure AI Foundry y el 65% de las empresas Fortune 500 han adoptado Azure OpenAI Service.

3.- ResNet

Un nuevo marco que impulsa el entrenamiento y el rendimiento de las redes neuronales profundas

En 2015 se presentó un avance de Microsoft Research, Deep Residual Networks, también conocido como ResNet. El marco de aprendizaje residual mejoró significativamente el entrenamiento de redes neuronales profundas, permitiendo el desarrollo de arquitecturas más avanzadas y con mejor rendimiento. Esto ayudó a abrir la puerta a una amplia gama de aplicaciones prácticas, muchas de las cuales son esenciales para nuestras vidas hoy en día.

“ResNet estableció el estándar para la visión por ordenador que se utiliza en todas partes”, afirma Peter Lee, presidente de Microsoft Research. “Si tienes un coche que se conduce de manera autónoma, está utilizando una IA basada en ResNet. Si te están haciendo una resonancia magnética, esa también tiene tecnología basada en ResNet”.

4.- Breakthroughs in speech, translation and understanding

Un paso adelante en el aprendizaje multisensorial y multilingüe

En un periodo de cinco años desde 2015, Microsoft alcanzó un rendimiento equivalente al de los humanos en varias pruebas de referencia en reconocimiento de voz conversacional, traducción automática, respuesta a preguntas conversacionales, comprensión de lectura automática y subtitulado de imágenes.

Estos cinco avances fueron clave para producir un salto en las capacidades de la IA, logrando un aprendizaje multisensorial y multilingüe que se acerca más a cómo aprenden y entienden los humanos. Estos avances llevaron a Microsoft a desarrollar el código XYZ, la intersección de tres atributos de la cognición humana: texto en un solo idioma (X), señales sensoriales auditivas o visuales (Y) y multilingüe (Z), y se integraron en los servicios Azure AI para ayudar a los clientes a acelerar sistemas de IA más potentes e integradores.

5.- Seeing Al

Mejorar la accesibilidad convirtiendo en audio el mundo visual

Con el objetivo de crear tecnología para impulsar la accesibilidad, Microsoft presentó Seeing AI en 2016. Este ejemplo real de cómo la IA utiliza la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural para describir el entorno de una persona, leer texto, responder preguntas, identificar divisas e, incluso, describir a las personas que le rodean y sus expresiones faciales.

La función Find My Things ayuda a las personas ciegas o con baja visión a personalizar su experiencia enseñando a la herramienta a reconocer los objetos que utilizan en su día a día y que podrían extraviar. Por ejemplo, pequeños objetos como las llaves de casa o unos auriculares.

La accesibilidad hace que las herramientas y tecnologías de Microsoft sean más fáciles para todos y acelera la innovación en todo el mundo, incluidos productos como Reading Coach, que ayuda a los estudiantes a aprender a leer y apoya a los lectores principiantes y a los alumnos con dislexia.

6.- Project Brainwave

Cambiando la velocidad del procesamiento de la IA

El año 2017 marcó la llegada de Brainwave, una plataforma de aceleración del deep learning diseñada para ejecutar cargas de trabajo de IA en tiempo real a escala en la infraestructura en la nube de Microsoft. Brainwave combina FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) con software de alto rendimiento, lo que aumenta significativamente el desempeño de los modelos de IA, en particular para tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Brainwave supuso un salto importante en la forma en que Microsoft enfocaba el hardware de IA y la inferencia de IA basada en la nube.

7.- Turing-NLG

Preparando el terreno para la innovación en grandes modelos de lenguaje (LLMs)

En 2020, Microsoft lanzó Turing-NLG (Natural Language Generation), uno de los mayores modelos de lenguaje de la época, con 17.000 millones de parámetros. Esto demostró el liderazgo de Microsoft en el desarrollo de IA para la comprensión del lenguaje natural y precedió al desarrollo de otros modelos fundacionales, como Florence, para el reconocimiento visual.

8.- Ambient Clinical Intelligence

Nuance presenta la primera solución de inteligencia clínica ambiental para la atención sanitaria

DAX Copilot, ahora integrado en Dragon Copilot, supuso un gran paso en el campo de la atención sanitaria, ya que utilizaba IA por voz para permitir a los médicos documentar los encuentros con los pacientes durante una conversación natural entre el médico, el paciente y los familiares, lo que permitía a los médicos centrar toda su atención en sus pacientes y reducir la cantidad de trabajo fuera del horario laboral.

En 2020, DAX pasó a estar disponible de forma general y, en 2023, DAX Express se convirtió en la primera solución que combinaba IA conversacional y ambiental con GPT-4. La solución de IA ambiental cuenta ya con la confianza de más de 600 grandes sistemas sanitarios. Produce más de 3 millones de casos de consulta al mes y sigue creciendo.

9.- Azure Al supercomputer

Una infraestructura de supercomputación sin precedentes en Azure acelera los avances de OpenAI

También en 2020, Microsoft presentó un nuevo superordenador alojado en Azure para OpenAI, estableciendo una nueva infraestructura para entrenar grandes modelos de IA y un primer paso para que estén disponibles como plataforma. En el momento de su lanzamiento, en comparación con otras máquinas incluidas en la lista TOP500 de superordenadores del mundo, el superordenador de Microsoft se situó entre los cinco primeros. En los años siguientes, Microsoft amplió esta infraestructura con superordenadores de IA de una escala sin precedentes para lograr importantes avances en el rendimiento de las aplicaciones de entrenamiento e inferencia de IA.

La asociación con OpenAI se formó sobre una base de ideales compartidos y un impulso para avanzar responsablemente en el state-of-the-art de la IA con más ambición que nadie. Juntas, las dos empresas crearon una infraestructura de supercomputación sin parangón en Azure para acelerar los avances de OpenAI y, gracias a esa colaboración, han podido comprender mejor no solo cómo crear la mejor plataforma de IA del mundo, sino, lo que es más importante, cómo ofrecer sus beneficios a los clientes y al mundo entero.

10.- GitHub Copilot

Una nueva forma de programar con IA

La adquisición de GitHub por parte de Microsoft llevó a la creación de GitHub Copilot en 2021. El asistente de programación basado en IA, que permite a los desarrolladores elegir entre modelos como Claude 3.5 Sonnet de Anthropic, Google Gemini 2.0 Flash y o3-mini y GPT-4o de OpenAI, les ayuda a escribir código de forma más eficiente a través de fragmentos de código sugeridos y proporciona respuestas de chat contextualmente relevantes. Fue un paso más para ofrecer una plataforma de IA de primera clase que potencie a clientes, particulares y creadores de todo el mundo. Desde entonces, GitHub Copilot se ha convertido en la herramienta de programación de IA elegida por más de 77.000 organizaciones de todas las regiones y sectores, y está evolucionando rápidamente para convertirse en un sistema de programación entre iguales con funciones como el modo agente y la revisión de código.

11.- Copilot in Bing

La IA reinventa la búsqueda e inicia una ola de innovación en la vida y el trabajo

En 2023, Bing y Edge pasaron a funcionar con IA, lo que contribuyó a crear un giro radical en la forma en que la gente utilizaba los motores de búsqueda. También dio lugar a una rápida evolución e integración de Copilot en todo el ecosistema de Microsoft durante el año siguiente. Copilot siguió evolucionando, convirtiéndose no solo en una herramienta informativa, sino también en un verdadero compañero de IA con el lanzamiento de la aplicación Copilot actualizada para consumidores. La introducción de las funciones de voz y visión permite a Copilot adaptarse al usuario y ofrecerle respuestas, apoyo y consejos para afrontar los retos cotidianos.

Tras el lanzamiento inicial en Bing en 2023, Microsoft integró rápidamente Copilot en toda su gama de productos. Microsoft 365 Copilot ayuda a las personas a ser más productivas, mientras que Dynamics 365 y Power Platform ayudan en la transformación de los procesos empresariales.

12.- Copilot+ PCS

Una nueva categoría de ordenadores Windows diseñados para la Inteligencia Artificial

Sobre la base del trabajo iniciado en 2019 con la presentación de la Surface Pro X, los Copilot+ PC introdujeron en 2024 una arquitectura de sistema totalmente nueva para combinar la potencia de la CPU, la GPU y una nueva Unidad de Procesamiento Neuronal (NPU) de alto rendimiento.

Aprovechando las capacidades de la NPU, los Copilot+ PC alcanzaron un nivel de rendimiento nunca visto: hasta 20 veces más potentes y hasta 100 veces más eficientes a la hora de ejecutar cargas de trabajo de IA. Esto dio paso a una serie de nuevas experiencias de IA que antes eran imposibles, logrando que hacer las cosas en un PC sea más rápido, sencillo y personalizado.

13.- AutoGen

Un nuevo entorno para crear agentes de IA

Lanzado en 2023, AutoGen es un entorno de programación de código abierto para crear agentes de IA y facilitar la cooperación entre ellos a la hora de resolver tareas. El objetivo de AutoGen es proporcionar un sistema flexible y fácil de usar para acelerar el desarrollo y la investigación de la IA basada en agentes. La respuesta de la comunidad de desarrolladores a AutoGen ha ayudado a sentar las bases y a identificar casos de uso clave para las soluciones de agentes de Microsoft.

14.- Phi Small Language Model series

Pioneros en la categoría de modelos lingüísticos pequeños con Phi

Esta innovación de 2024 en la transformación de la investigación en producto fue pionera en la categoría de modelos de lenguaje pequeños (SLM) para impulsar la rentabilidad y personalización. De ese modo, se logró llevar la IA a más personas, por ejemplo, en teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles que operan “en el Edge”, sin conexión a la nube. Desde entonces, Microsoft ha introducido más versiones de Phi en el catálogo de modelos de Azure AI Foundry, incluidos modelos Phi específicos para la industria, con el fin de ayudar a los clientes a abordar casos de uso concretos.

15.- Muse: World Human Action Model

Un modelo de IA generativa pionero para videojuegos

El modelo Muse, lanzado en 2025, supone un gran avance en la concepción de juegos y desarrolla un profundo conocimiento del entorno, incluida su dinámica y su evolución a lo largo del tiempo en respuesta a las acciones. Las capacidades de ChatGPT y GPT-4 para aprender el lenguaje humano se ven ahora igualadas por la capacidad de la IA para aprender la mecánica del funcionamiento de las cosas, desarrollando de hecho una comprensión práctica de las interacciones en el mundo. De este modo, se amplía la capacidad de iterar, remezclar y crear rápidamente en el ámbito de los videojuegos, lo que permite a los desarrolladores generar entornos inmersivos y dar rienda suelta a toda su creatividad.

Estos avances son solo el comienzo del compromiso de Microsoft con la IA y su potencial para ayudar a cumplir la misión de empoderar a cada persona y organización en el mundo para hacer más mediante la colaboración y la innovación. Desde la mejora de la atención médica hasta la protección de la biodiversidad y la transformación del aprendizaje, las posibilidades e impacto de la IA siguen siendo infinitos.

“Lo realmente importante en la investigación no es solo avanzar en el conocimiento técnico, sino también garantizar que estos avances puedan impulsar un ecosistema más amplio“, comenta Lee.

“Es más importante que nunca, ya que el ritmo del cambio ha aumentado enormemente. Una de las cosas que encuentro inspiradoras de Microsoft, como empresa de plataformas, es que estamos avanzando en el desarrollo de la IA al mismo tiempo que ayudamos a nuestros clientes a aprovechar esta tecnología transformadora“.

FUENTE: microsoft.com