Microsoft ha dado un paso significativo para extender su liderazgo en el ecosistema de agentes de IA empresarial con el anuncio de nuevas y potentes capacidades. La compañía de Redmond presentó el martes dos importantes adiciones a su plataforma Copilot Studio que fortalecen su posición en uno de los segmentos más prometedores de la tecnología empresarial.
Las nuevas incorporaciones de Microsoft para revolucionar la IA empresarial
Microsoft ha construido el ecosistema de agentes de IA empresarial más grande, y ahora amplía su ventaja con dos incorporaciones clave: capacidades de razonamiento profundo que permiten a los agentes abordar problemas complejos mediante un pensamiento metódico y cuidadoso, y flujos de agentes que combinan la flexibilidad de la IA con la automatización determinista de procesos empresariales.
Además, la compañía ha presentado dos agentes especializados en razonamiento profundo para Microsoft 365 Copilot: Researcher y Analyst. Estos agentes están diseñados para ampliar significativamente las capacidades analíticas disponibles para los usuarios empresariales.
"Tenemos clientes con miles de agentes ya", explicó Charles Lamanna, Vicepresidente Corporativo de Microsoft para Business and Industry Copilot, en una entrevista exclusiva con VentureBeat. "Empiezas a tener este tipo de fuerza laboral de agentes donde, sin importar cuál sea el trabajo, probablemente tienes un agente que puede ayudarte a hacerlo más rápido".
El agente Analyst de Microsoft, una oferta diferenciada
Mientras que el agente Researcher refleja capacidades similares a las de competidores como OpenAI's Deep Research y Google's Deep Research, el agente Analyst representa una oferta mucho más diferenciada. Diseñado para funcionar como un científico de datos personal, este agente puede procesar diversas fuentes de información, incluyendo archivos Excel, CSVs y tablas incrustadas en documentos, generando ideas mediante la ejecución de código y visualizaciones.
"Esto no es un modelo base disponible en el mercado", enfatizó Lamanna. "Esto incluye bastantes extensiones, ajustes y entrenamiento sobre los modelos centrales". Microsoft ha aprovechado su profundo conocimiento de los flujos de trabajo de Excel y los patrones de análisis de datos para crear un agente que se alinea con la forma en que los usuarios empresariales realmente trabajan con los datos.
El Analyst puede generar automáticamente código Python para procesar archivos de datos cargados, producir visualizaciones y ofrecer ideas empresariales sin requerir experiencia técnica de los usuarios. Esto lo hace particularmente valioso para análisis financieros, previsiones presupuestarias y casos de uso de informes operativos que normalmente requieren una extensa preparación de datos.
Razonamiento profundo: Llevando el pensamiento crítico a los agentes empresariales
La capacidad de razonamiento profundo de Microsoft amplía las habilidades de los agentes más allá de la simple ejecución de tareas, permitiéndoles realizar trabajos complejos de juicio y análisis. Al integrar modelos avanzados de razonamiento como OpenAI's o1 y conectarlos a datos empresariales, estos agentes pueden abordar problemas empresariales ambiguos de manera más metódica.
El sistema determina dinámicamente cuándo invocar un razonamiento más profundo, ya sea implícitamente basándose en la complejidad de la tarea o explícitamente cuando los usuarios incluyen indicaciones como "razona sobre esto" o "piensa muy detenidamente sobre esto". Entre bastidores, la plataforma analiza instrucciones, evalúa el contexto y selecciona las herramientas apropiadas según los requisitos de la tarea.
Esto permite escenarios que anteriormente eran difíciles de automatizar. Por ejemplo, según Lamanna, una gran empresa de telecomunicaciones utiliza agentes de razonamiento profundo para generar respuestas complejas a RFP (solicitudes de propuestas) reuniendo información de múltiples documentos internos y fuentes de conocimiento. De manera similar, Thomson Reuters emplea estas capacidades para la diligencia debida en revisiones de fusiones y adquisiciones, procesando documentos no estructurados para identificar información valiosa.
Flujos de agentes: Reimaginando la automatización de procesos
Microsoft también ha introducido flujos de agentes, que evolucionan efectivamente la automatización robótica de procesos (RPA) combinando flujos de trabajo basados en reglas con razonamiento de IA. Esto responde a las demandas de los clientes para integrar lógica empresarial determinista con capacidades flexibles de IA.
"A veces no quieren que el modelo improvise. No quieren que la IA tome sus propias decisiones. Quieren tener reglas comerciales codificadas", explicó Lamanna. "Otras veces sí quieren que el agente improvise y tome decisiones de juicio".
Este enfoque híbrido permite escenarios como la prevención inteligente de fraude, donde un flujo de agente podría usar lógica condicional para dirigir solicitudes de reembolso de mayor valor a un agente de IA para un análisis profundo contra documentos de políticas.
Pets at Home, un minorista de suministros para mascotas con sede en el Reino Unido, ya ha implementado esta tecnología para la prevención de fraudes. Lamanna reveló que la empresa ha ahorrado "más de un millón de libras" (aproximadamente 1,17 millones de euros) a través de la implementación. De manera similar, Dow Chemical ha logrado "millones de dólares ahorrados en gestión de transporte y carga" a través de la optimización basada en agentes.
La ventaja del Microsoft Graph
Central en la estrategia de agentes de Microsoft es su integración de datos empresariales a través de Microsoft Graph, un mapeo completo de las relaciones laborales entre personas, documentos, correos electrónicos, eventos de calendario y datos empresariales. Esto proporciona a los agentes una conciencia contextual que los modelos genéricos no tienen.
"La capacidad secreta menos conocida de Microsoft Graph es que podemos mejorar la relevancia en el gráfico basándonos en la participación y en lo estrechamente conectados que están algunos archivos", reveló Lamanna. El sistema identifica qué documentos son más referenciados, compartidos o comentados, asegurando que los agentes hagan referencia a fuentes autorizadas en lugar de copias desactualizadas.
Este enfoque otorga a Microsoft una ventaja competitiva significativa sobre los proveedores independientes de IA. Mientras que los competidores pueden ofrecer modelos avanzados, Microsoft combina estos con el contexto del lugar de trabajo y un ajuste fino optimizado explícitamente para casos de uso empresarial y herramientas de Microsoft.
Microsoft puede aprovechar los mismos datos web y tecnología de modelos que pueden utilizar los competidores, señaló Lamanna, "pero también tenemos todo el contenido dentro de la empresa". Esto crea un efecto de volante donde cada nueva interacción del agente enriquece aún más la comprensión del gráfico sobre los patrones del lugar de trabajo.
Adopción empresarial y accesibilidad
Microsoft ha priorizado hacer que estas potentes capacidades sean accesibles para organizaciones con diversos recursos técnicos, según Lamanna. Los agentes están expuestos directamente dentro de Copilot, permitiendo a los usuarios interactuar a través del lenguaje natural sin necesidad de expertise en ingeniería de prompts.
Mientras tanto, Copilot Studio proporciona un entorno de bajo código para el desarrollo personalizado de agentes. "Está en nuestro ADN tener una herramienta para todos, no solo para personas que pueden iniciar un SDK de Python y hacer llamadas, sino que cualquiera puede comenzar a construir estos agentes", enfatizó Lamanna.
Este enfoque de accesibilidad ha impulsado una rápida adopción. Microsoft reveló previamente que más de 100.000 organizaciones han utilizado Copilot Studio y que se crearon más de 400.000 agentes en el último trimestre.
El panorama competitivo
Aunque Microsoft parece liderar la implementación de agentes empresariales hoy en día, la competencia se está intensificando. Google ha expandido sus capacidades Gemini para agentes y codificación agéntica, mientras que el modelo o1 de OpenAI y el SDK de Agentes proporcionan potentes herramientas de razonamiento y agénticas para desarrolladores.
Grandes empresas de aplicaciones empresariales como Salesforce, Oracle, ServiceNow, SAP y otras han lanzado plataformas agénticas para sus clientes durante el último año. Y también el martes, AWS de Amazon lanzó un agente de IA, llamado Amazon Q in Quicksight, para permitir a los empleados realizar análisis de datos mediante lenguaje natural sin necesidad de habilidades especializadas.
Sin embargo, la ventaja de Microsoft radica en su enfoque más completo: una sólida colaboración con OpenAI, la principal empresa de modelos de razonamiento, a la vez que ofrece elección de modelos, infraestructura de nivel empresarial, amplia integración de datos en todas las herramientas de trabajo y un enfoque en resultados empresariales en lugar de capacidades de IA en bruto.
Para los responsables de la toma de decisiones empresariales, el mensaje es claro: la tecnología de agentes ha madurado más allá de la experimentación hacia aplicaciones empresariales prácticas con un ROI medible. La elección de plataforma depende cada vez más de la integración con las herramientas y datos existentes. En esta área, Microsoft mantiene una ventaja en muchas áreas de aplicación debido a la cantidad de usuarios que tiene, por ejemplo, en Excel y Power Automate.
