Microsoft acaba de mover ficha en el terreno de la inteligencia artificial, y lo que está haciendo va mucho más allá de una simple mejora tecnológica. Aunque mantiene una relación sólida con OpenAI (la empresa detrás de ChatGPT y aliada clave en productos como Copilot o Azure OpenAI Service), la compañía de Redmond ha decidido empezar a desarrollar sus propios modelos de IA. ¿Por qué? Porque quiere mayor control, más autonomía y la capacidad de trazar su propio camino sin depender tanto de terceros.
En una entrevista reciente con CNBC, Mustafa Suleyman, CEO de Microsoft AI y cofundador de DeepMind, dejó claro que esta nueva apuesta se centra en modelos "off-frontier", es decir, no buscan estar en la vanguardia absoluta, sino justo detrás. ¿La ventaja? Reducir costes, moverse con más agilidad y enfocarse en aplicaciones reales y útiles para el día a día. Todo apunta a que Microsoft no quiere solo seguir el ritmo: quiere marcar el suyo propio.
Microsoft empieza a marcar su propio camino en IA
Mientras OpenAI lanza proyectos cada vez más ambiciosos (como Stargate, una mega iniciativa de 500.000 millones de dólares para construir centros de datos en EE. UU.) Microsoft ha empezado a tomar cierta distancia. Además, con SoftBank tomando el control de la última ronda de inversión y desplazando a Microsoft como el mayor inversor, la relación de exclusividad entre ambas compañías ya no es lo que era.
Este cambio de panorama ha empujado a Microsoft a moverse rápido. Ya no tiene el mismo peso como proveedor principal de la nube para OpenAI, y eso ha sido un buen recordatorio de que es hora de apostar por sus propias soluciones de inteligencia artificial.
Pero no se trata de competir de tú a tú con modelos como GPT-4. Lo que está haciendo Microsoft es algo un poco diferente: está apostando por lo que llaman modelos “off-frontier”. ¿Qué significa eso? Básicamente, en lugar de pelear por estar en la absoluta vanguardia, se enfocan en modelos más estables, que ya han madurado un poco. Son más baratos, más eficientes y más fáciles de personalizar para casos de uso concretos.
Este enfoque tiene ventajas claras: reduce los costos de entrenamiento, permite optimizar el rendimiento y facilita integrar la IA en productos reales como Copilot Vision o Copilot Avatar, que fueron presentados hace poco durante el evento por el 50º aniversario de Microsoft.
El propio Mustafa Suleyman, que ahora lidera Microsoft AI y antes cofundó DeepMind, lo dejó muy claro:
“Es crítico que a largo plazo seamos autosuficientes en IA dentro de Microsoft. Pero no tenemos prisa por ser los primeros. Es demasiado caro e innecesario duplicar esfuerzos.”
Así que, aunque la alianza con OpenAI sigue viva (y todo indica que se mantendrá al menos hasta 2030), Microsoft está preparando el terreno para depender cada vez menos de otros. La estrategia está clara: colaborar cuando conviene, pero tener un plan B (y C) bien armado por si las cosas cambian.
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¿Y hacia dónde va la IA de Microsoft?
La inteligencia artificial ya no es solo una capa extra en los productos de Microsoft: está metida hasta en la sopa. Desde Windows hasta Microsoft 365, todo está empezando a girar en torno a Copilot, y no es solo una forma bonita de decir "asistente". Estamos hablando de nuevas funciones que realmente cambian la forma en que usamos la tecnología en el día a día.
Algunas de las novedades más llamativas son:
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Copilot Vision, que es capaz de interpretar imágenes como si fuera una persona.
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Deep Research, que mejora cómo buscas información, dándote respuestas más útiles y contextuales.
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Copilot Avatar, tu propio “yo” digital que te representa en diferentes plataformas.
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Memory, una función que recuerda lo que hiciste o dijiste antes para ayudarte de forma más personalizada.
Pero claro, todo este poder de IA no funciona por arte de magia. Detrás hay una inversión brutal en centros de datos, chips especializados y hasta sistemas de refrigeración de última generación. Todo eso es necesario para que los modelos funcionen bien, sean rápidos y no se coman la energía del planeta en el intento.
Así que Microsoft no solo está construyendo una IA más capaz, también está intentando que sea eficiente y sostenible, algo que se vuelve cada vez más importante con la cantidad de energía que consumen estos sistemas.
