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En Microsoft Ignite 2024, la compañía dio a conocer una serie de avances que significan un cambio estratégico hacia agentes de IA autónomos, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y la productividad en varios sectores. Un elemento central de esta iniciativa es la integración de Copilot con sistemas basados en agentes, lo que refleja el movimiento de Microsoft de transformar las herramientas de IA de asistencia en agentes autónomos capaces de realizar tareas complejas con una mínima intervención humana.
1. Azure AI Foundry: la plataforma de desarrollo unificada
Microsoft ha cambiado el nombre de Azure AI Studio a Azure AI Foundry. Es una plataforma unificada diseñada para agilizar el desarrollo, la personalización y la gestión de aplicaciones de IA. Integra varios servicios y herramientas de Azure AI, brindando a los desarrolladores un entorno integral para crear e implementar soluciones de AI de manera eficiente. La plataforma incluye un nuevo equipment de desarrollo de software program que facilita la integración con entornos de desarrollo familiares como GitHub y Visible Studio, promoviendo una colaboración e innovación fluidas.
Azure AI Foundry utiliza una arquitectura de centro y proyecto, donde el centro sirve como recurso de nivel superior que administra configuraciones de seguridad, recursos informáticos y conexiones de servicios, mientras que los proyectos son recursos secundarios que proporcionan entornos de desarrollo aislados con acceso a herramientas, componentes reutilizables y conexiones específicas en el ámbito del proyecto. La plataforma enfatiza la gobernanza centralizada, lo que permite a los equipos administrar de manera eficiente la seguridad, la conectividad y los recursos informáticos en múltiples proyectos mientras mantiene el management de acceso granular a través del management de acceso basado en roles y el management de acceso basado en atributos de Azure.
La plataforma permite a los desarrolladores gestionar el ciclo de vida de un extremo a otro de las aplicaciones de IA generativa a través de la selección de modelos, el ajuste, la implementación, la generación de recuperación aumentada, las barreras de seguridad y la gobernanza.
2. Servicio de agente de IA de Azure: marco de IA autónomo
El servicio Azure AI Agent de Microsoft es una capacidad de Azure AI Foundry para que los desarrolladores creen, implementen y escale agentes de IA inteligentes que puedan automatizar procesos comerciales complejos. El servicio permite a los desarrolladores crear agentes autónomos y seguros mediante la integración de modelos y tecnologías de Microsoft, OpenAI y socios como Meta, Mistral y Cohere. Estos agentes pueden aprovechar el conocimiento de diversas fuentes, incluidos Bing, SharePoint, Cloth, Azure AI Search, Azure Blob y repositorios de datos con licencia, lo que proporciona una flexibilidad sin precedentes en el desarrollo de agentes.
El servicio Azure AI Agent presenta capacidades administradas que simplifican la creación de agentes de IA, lo que permite a las organizaciones desarrollar soluciones específicas que pueden manejar flujos de trabajo complejos con una mínima intervención handbook. Los desarrolladores pueden utilizar un enfoque basado en el código para personalizar las soluciones de IA, lo que permite a los agentes trabajar en múltiples plataformas de datos e integrarse perfectamente con los sistemas existentes. El servicio respalda a agentes autónomos que pueden planificar, aprender de los procesos, adaptarse a nuevas condiciones y tomar decisiones de forma independiente, transformando de manera efectiva la forma en que las empresas abordan la automatización de tareas y la eficiencia operativa.
Azure AI Agent Service se integra perfectamente con Logic Apps, Energy Apps y Azure Capabilities, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones sofisticadas basadas en IA. Al aprovechar Azure Capabilities, los desarrolladores pueden implementar lógica y acciones personalizadas dentro de los agentes de IA, facilitando flujos de trabajo complejos y procesamiento de datos en tiempo actual. Esta integración permite a los agentes de IA realizar tareas como enviar correos electrónicos, programar reuniones y automatizar la creación de informes. Azure Logic Apps proporciona un mecanismo eficaz para la integración con el SDK del agente Azure AI a través de capacidades de llamada de funciones. La integración permite a los desarrolladores crear flujos de trabajo inteligentes y automatizados que los agentes de IA pueden invocar dinámicamente. Además, Energy Apps proporciona una plataforma de código bajo para crear interfaces de usuario que interactúan con estos agentes de IA, lo que permite a los usuarios interactuar con funcionalidades impulsadas por IA a través de aplicaciones intuitivas.
Esta sinergia entre Azure AI Agent Service, Logic Apps, Energy Apps y Azure Capabilities permite a las organizaciones desarrollar soluciones inteligentes y automatizadas adaptadas a sus necesidades comerciales específicas. Para orquestar múltiples agentes, Microsoft tiene planes de integrar Autogen, un poderoso marco de código abierto para flujos de trabajo de agentes.
3. Copilot Studio + Azure AI Foundry: puente entre capacidades de asistente y agente
Microsoft Copilot y Azure AI Brokers representan dos enfoques distintos dentro del ecosistema de IA de Microsoft, cada uno de los cuales cumple funciones únicas para mejorar la productividad del usuario. Microsoft 365 Copilot actúa como un asistente impulsado por IA integrado en aplicaciones como Microsoft 365, brindando asistencia en tiempo actual, generando contenido y ofreciendo sugerencias contextuales a los usuarios. Por el contrario, los agentes son entidades autónomas de IA diseñadas para realizar tareas de forma independiente, automatizando flujos de trabajo y procesos complejos sin la intervención continua del usuario.
Microsoft Copilot Studio se dirige a los trabajadores del conocimiento para crear agentes en lenguaje pure, mientras que el nuevo AI Foundry Agent SDK está destinado a desarrolladores y constructores que crean flujos de trabajo de agentes autónomos y sofisticados.
En Ignite 2024, Microsoft mostró cómo planea cerrar la brecha entre los dos. Copilot Studio ahora ofrece capacidades de agencia autónoma, lo que permite a los creadores crear agentes que pueden realizar acciones de forma independiente, como responder correos electrónicos o grabar archivos cargados sin necesidad de indicaciones humanas constantes. El nuevo Agent SDK permite a los desarrolladores crear agentes multicanal aprovechando los servicios Azure AI, Semantic Kernel y Copilot Studio, implementables en plataformas como Groups, Copilot, net y sistemas de mensajería de terceros.
La integración entre Copilot Studio y AI Foundry Brokers introduce características como una biblioteca de agentes con plantillas para escenarios comunes, incluida la gestión de licencias, el procesamiento de pedidos de ventas y la aceleración de acuerdos. Los desarrolladores ahora pueden crear agentes confiables y de pila completa con acceso a Copilot Belief Layer, lo que permite una integración perfecta entre soluciones de bajo código y pro-código. Las capacidades adicionales incluyen carga de imágenes para análisis de agentes, creación de agentes habilitados por voz y ajuste de conocimientos avanzados. Los documentos indexados en Azure AI Foundry se pueden usar en Copilot Studio como fuentes de conocimiento para los agentes. La integración también proporciona a los profesionales de TI un sistema de management Copilot para gestionar de forma segura las funcionalidades de los agentes, garantizando que las empresas puedan personalizar e implementar agentes de IA que se alineen con precisión con sus flujos de trabajo comerciales únicos y sus requisitos de cumplimiento.
4. Informes de Azure AI: marco de gobernanza mejorado
En Microsoft Ignite 2024, Azure AI Studies se anunció como una herramienta basic para las empresas que buscan información y gobernanza integrales para sus iniciativas de IA. La plataforma proporciona documentación detallada y mecanismos de evaluación para modelos de IA, lo que permite a las organizaciones rastrear el desempeño del modelo, evaluar riesgos potenciales y generar tarjetas de modelo transparentes que capturan características y limitaciones clave. Estos informes están diseñados para respaldar el desarrollo responsable de la IA al ofrecer visibilidad granular de los comportamientos del modelo, posibles sesgos y métricas de rendimiento en diferentes escenarios.
Los informes de Azure AI están integrados en el portal Azure AI Foundry, lo que proporciona una ubicación centralizada para administrar proyectos y recursos de IA. La interfaz de usuario mejorada presenta una navegación optimizada, lo que facilita el descubrimiento de capacidades de IA y la gestión de aplicaciones de manera eficiente. Además, el portal incluye un nuevo centro de gestión que permite a los usuarios gobernar proyectos, recursos, implementaciones y cuotas, respaldando aún más la supervisión efectiva de las iniciativas de IA.
La función Azure AI Studies presenta capacidades avanzadas para que las empresas mantengan el cumplimiento y los estándares éticos en la implementación de AI. Al generar documentación automatizada que cubra datos de entrenamiento de modelos, puntos de referencia de rendimiento y posibles limitaciones de los casos de uso, las organizaciones ahora pueden crear un enfoque estructurado para la gobernanza de la IA. La plataforma se integra perfectamente con los servicios existentes de Azure AI, lo que permite a los desarrolladores y profesionales de TI acceder a información integral directamente a través de herramientas familiares como GitHub y Visible Studio, simplificando así el proceso de mantener la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo del modelo de IA.
5. Computación GPU sin servidor: evolución de la infraestructura para la IA
Azure Container Apps es un servicio de contenedor sin servidor totalmente administrado que permite a los desarrolladores crear e implementar aplicaciones y microservicios modernos nativos de la nube a escala.
En Microsoft Ignite 2024, la plataforma presentó compatibilidad con GPU sin servidor, una característica innovadora que permite a los desarrolladores acceder a las GPU NVIDIA A100 y T4 sin administrar una infraestructura compleja. Esta capacidad proporciona una opción informática versatile de pago por segundo que se escala automáticamente, eliminando la sobrecarga tradicional de la gestión de recursos de GPU.
La compatibilidad con GPU sin servidor ofrece ventajas críticas para los desarrolladores de inteligencia synthetic y aprendizaje automático. Al proporcionar capacidades de escala a cero, los desarrolladores pueden ejecutar cargas de trabajo con uso intensivo de GPU, como entrenamiento de modelos, inferencia y renderizado de video, sin mantener {hardware} dedicado. La función admite la gobernanza complete de los datos, lo que garantiza que los datos nunca salgan del límite del contenedor, lo cual es essential para empresas con estrictos requisitos de seguridad. Los desarrolladores pueden elegir entre los tipos de GPU NVIDIA A100 y T4, lo que ofrece flexibilidad para diferentes necesidades computacionales y al mismo tiempo se beneficia de la facturación por segundo y el escalado automático.
La compatibilidad con GPU en Azure Container Apps cierra la brecha entre las API sin servidor y la computación administrada tradicional, lo que hace que los recursos informáticos de alto rendimiento sean más accesibles. Los desarrolladores ahora pueden centrarse en el código central de IA en lugar de en la gestión de la infraestructura, y la plataforma maneja el complejo aprovisionamiento y escalado de GPU. Actualmente disponible en las regiones Oeste de EE. UU. 3 y Australia Este, esta característica es particularmente transformadora para los equipos de desarrollo de IA que buscan un enfoque optimizado, seguro y escalable para la computación acelerada por GPU.
Resumen
Estos anuncios reflejan el compromiso de Microsoft con la implementación de IA empresarial a escala. El cambio hacia agentes autónomos, combinado con una infraestructura basada en el consumo y herramientas de gobernanza mejoradas, permite a las organizaciones acelerar la adopción de la IA mientras mantienen el management sobre los costos y riesgos.
Los líderes empresariales deberían evaluar su estrategia de IA a la luz de estos desarrollos, centrándose particularmente en las oportunidades para la automatización del flujo de trabajo y la transición de costos informáticos de IA fijos a variables.