El desarrollo de software está experimentando una transformación. Antes, crear software era un proceso largo: semanas para planificar, meses para desarrollar y trimestres para lanzar. En el nuevo mundo, las herramientas basadas en IA convierten las ideas en prototipos en horas y soluciones de producción en días. Para lograrlo, los desarrolladores necesitan una plataforma integral que conecte a la perfección el código, la colaboración y la nube. Microsoft es la única empresa que integra estos tres elementos: Visual Studio Code, GitHub y Azure forman una experiencia de desarrollo unificada y nativa de IA, diseñada para empoderar a cada desarrollador a dar forma al futuro con IA . Ofrece una plataforma de IA integral con seguridad y confianza integradas, que le proporciona todo lo necesario para crear y ejecutar aplicaciones y agentes basados ​​en IA, desde la nube hasta el perímetro.

En tan solo dos años, han pasado de modelos básicos iniciales a agentes de IA capaces de gestionar flujos de trabajo complejos. Microsoft Azure AI Foundry ya ha crecido hasta dar soporte a más de 70.000 clientes, procesando 100 billones de tokens el último trimestre y gestionando 2.000 millones de consultas de búsqueda empresariales diarias. Lo que comenzó como una capa de aplicación se ha convertido en una plataforma integral para crear agentes inteligentes que aportan valor empresarial real.

Para que estos agentes de IA sean aún más potentes y puedan gestionar tareas más complejas, necesitan modelos de vanguardia, herramientas integradas y una gobernanza integrada. Hoy, en Microsoft Build 2025, presentamos 10 innovaciones importantes en Azure AI Foundry para que esto sea posible.

1. Nuevos modelos

En Microsoft están ampliando su catálogo con modelos de vanguardia para ofrecer a los desarrolladores más opciones. Esto incluye Grok 3 de xAI , disponible hoy; Flux Pro 1.1 de Black Forest Labs, próximamente; y Sora, próximamente en versión preliminar a través de Azure OpenAI en Foundry Models . Ya cuentan con más de 10 000 modelos de código abierto de Hugging Face disponibles en Foundry Models . Ofrecen un ajuste preciso completo (incluidos LoRA/QLoRA y DPO), para que puedas adaptar los modelos a tus necesidades. Además, están implementando un nuevo nivel de desarrollador para el ajuste preciso: sin costes de alojamiento , una forma sencilla de experimentar y evaluar métodos de ajuste preciso sin costes adicionales.

2. Sistema de modelos más inteligente

Elegir el modelo adecuado para cada tarea ahora es más fácil. El nuevo enrutador de modelos selecciona automáticamente el modelo de Azure OpenAI óptimo para su solicitud, lo que mejora la calidad y reduce los costos. A partir del próximo mes, se ampliará la capacidad reservada en Azure OpenAI y en modelos de Foundry seleccionados (como los de Black Forest Labs, DeepSeek, Mistral, Meta y xAI), para que obtenga un rendimiento consistente incluso con cargas de trabajo elevadas. Todos estos modelos serán accesibles a través de una API unificada y un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para modelos de Azure AI Foundry, lo que facilita la transición del prototipo a la producción.

3. Servicio de agente de Azure AI Foundry 

El servicio de agente de Azure AI Foundry ya está disponible de forma general , lo que le permite diseñar, implementar y escalar agentes de IA de nivel de producción con facilidad. Más de 10.000 organizaciones , incluidas líderes como Heineken , Carvana y Fujitsu , ya han utilizado Azure AI Foundry para automatizar procesos empresariales complejos con sus propios datos y conocimientos. Este servicio totalmente administrado se encarga de la infraestructura y la orquestación, e incluye plantillas, acciones y conectores listos para usar para más de 1.400 orígenes de datos empresariales (como SharePoint, Microsoft Fabric y sistemas de terceros), lo que acelera el desarrollo de agentes sensibles al contexto. Y con unos pocos clics, puede implementar sus agentes en Microsoft 365 (Microsoft Teams y aplicaciones de Office) u otras plataformas como Slack y Twilio, lo que lleva a los agentes directamente a las herramientas que sus colaboradores usan todos los días .

4. Orquestación multiagente

Los flujos de trabajo del mundo real a menudo requieren que varios agentes trabajen juntos. Azure AI Foundry ahora lo hace fácil, en cualquier nube . Los agentes pueden llamarse entre sí como herramientas (agentes conectados) , pasando tareas entre agentes especializados para resolver problemas complejos de forma colaborativa. Los nuevos flujos de trabajo multiagente proporcionan una capa con estado para administrar el contexto, manejar errores y mantener procesos de larga duración, ideal para escenarios como aprobaciones financieras u operaciones de la cadena de suministro. También han implementado estándares abiertos de interoperabilidad , como la comunicación de agente a agente (A2A) , para permitir que diferentes agentes intercambien información y coordinen tareas, y el Protocolo de contexto de modelo (MCP) para permitir que los agentes compartan e interpreten datos contextuales de forma coherente. Estos estándares garantizan que los agentes puedan colaborar sin problemas en Azure, AWS, Google Cloud y entornos locales . Internamente, están unificando sus marcos de kernel semántico y AutoGen para respaldar esta orquestación fluida de agentes.

Y como Azure AI Foundry impulsa Microsoft Copilot Studio , mantiene un ciclo continuo, desde la selección y el ajuste de modelos hasta la implementación de agentes prediseñados. Por ejemplo, Stanford Medicine ya utiliza nuestro orquestador de agentes de atención médica en Azure AI Foundry junto con Microsoft Copilot Studio para optimizar las reuniones de la junta de tumores con flujos de trabajo clínicos personalizados.

5. Recuperación agencial

Microsoft está optimizando la recuperación de información para dar soporte a estos agentes avanzados. La recuperación agentic en Azure AI Search es un nuevo motor de consultas multi-turno diseñado para preguntas complejas. Utiliza el contexto de la conversación y un LLM integrado para desglosar las consultas del usuario en subconsultas, ejecuta múltiples búsquedas en paralelo y, a continuación, compila una respuesta completa con citas. En las primeras pruebas, este enfoque mejora la relevancia de las respuestas hasta en un 40 % aproximadamente en preguntas complejas de varias partes. Ahora en versión preliminar pública, la recuperación agentic permite a sus agentes conectarse a los datos empresariales de forma más eficaz mediante la recuperación avanzada para obtener respuestas precisas y fundamentadas.

6. Observabilidad permanente 

Para que los agentes rindan cuentas en producción, necesita visibilidad de su rendimiento. Estamos presentando una vista previa de las nuevas funciones de Observabilidad de Foundry que ofrecen monitoreo y diagnóstico integrales. Obtendrá métricas integradas de latencia, rendimiento, uso y calidad, además de registros de seguimiento detallados de los pasos de razonamiento y las llamadas a herramientas de cada agente. Durante el desarrollo, los Agents Playground ahora muestra puntos de referencia de evaluación y seguimientos para ayudarle a refinar las indicaciones y la lógica. A medida que avanza hacia CI/CD, ofrecen integraciones con GitHub y Azure DevOps para incorporar pruebas y barandillas. Y en producción, un panel unificado (integrado con Azure Monitor) le brinda información y alertas en tiempo real para sus modelos y agentes.

7. Identidad de nivel empresarial para agentes

El ID de agente de Microsoft Entra es el primer paso para administrar las identidades de los agentes en su organización, lo que le brinda visibilidad y control totales sobre las funciones de sus agentes de IA. El ID de agente de Microsoft Entra asigna una identidad única y de primera clase a cada agente que cree con Azure AI Foundry o Microsoft Copilot Studio . Esto significa que sus agentes de IA obtienen la misma administración de identidades que los usuarios humanos: aparecen en su directorio de Microsoft Entra para que pueda configurar controles de acceso y permisos para cada agente. Próximamente, los administradores de seguridad podrán aplicar políticas de acceso condicional, autenticación multifactor y roles con privilegios mínimos a los agentes, y supervisar sus actividades de inicio de sesión. Si un agente no debe acceder a un recurso, se bloqueará como lo haría un usuario normal.

8. IA confiable incorporada

La IA responsable no es negociable para Microsoft ni para sus clientes. Han añadido nuevas capacidades para descubrir, proteger y gobernar los sistemas de IA desde el principio. Los evaluadores de agentes ahora comprueban automáticamente si un agente está siguiendo la intención del usuario y usando las herramientas correctamente, lo que señala los problemas para los desarrolladores. Un agente de AI Red Teaming investiga constantemente a sus agentes en busca de vulnerabilidades o sesgos, para que pueda corregir las debilidades antes de la implementación. Su filtrado de contenido se ha vuelto más inteligente con «Spotlighting» , una mejora de Prompt Shields que detecta y mitiga mejor las inyecciones de mensajes maliciosos (ya sea de usuarios o de datos entrantes). También han habilitado barandillas mejoradas para evitar que los agentes revelen información confidencial (PII) o se desvíen de las tareas aprobadas . En cuanto a la seguridad , Azure AI Foundry se integra con Microsoft Defender for Cloud para generar alertas cuando ocurren amenazas. Y para ayudar con el cumplimiento, ofrecen integración lista para usar con herramientas de gobernanza como Credo AI , Saidot y Microsoft Purview para rastrear el rendimiento del modelo, la equidad y los requisitos regulatorios. Desde el primer día, Azure AI Foundry lo equipa con las herramientas de seguridad, protección y gobernanza para crear una IA en la que usted (y sus usuarios) puedan confiar.

9. Fundición Local

No toda la IA necesita ejecutarse en la nube; a veces, la mejor solución está en el edge. Foundry Local es un nuevo entorno de ejecución para Windows y Mac para modelos y agentes de IA. Con Foundry Local, puede crear aplicaciones de IA multiplataforma que funcionan sin conexión, mantienen los datos confidenciales localmente y reducen los costos de ancho de banda. Esto facilita escenarios como la fabricación en una planta con internet inestable o aplicaciones de servicio de campo que requieren IA en áreas remotas. También están integrando Foundry con Azure Arc. Con la próxima integración de Azure Arc y Foundry, puede administrar y actualizar las implementaciones de IA en el dispositivo de forma centralizada. En resumen, Foundry se convierte en su fábrica de IA , entregando IA generativa donde se encuentran sus datos, ya sea en la nube o en sus instalaciones.

10. Futuras innovaciones para Foundry Labs

Microsoft está explorando las próximas fronteras con Microsoft Research en sus Foundry Labs . Un invento emocionante es el Proyecto Amelie , impulsado por RD Agent de Microsoft Research, un agente autónomo capaz de crear canales completos de aprendizaje automático con una sola instrucción. Si se le asigna una tarea como «predecir la pérdida de clientes a partir de nuestro conjunto de datos», Amelie procesará datos, entrenará modelos y producirá una solución implementable: un experimento de IA que desarrolla IA.

Microsoft tambien está replanteando cómo los agentes de IA interactúan con las personas y entre sí: Magentic-UI , ahora de código abierto, es un agente experimental centrado en el ser humano que realiza tareas web, y TypeAgent incorpora memoria a largo plazo a los agentes, lo que les permite retener y recordar conocimiento durante largos periodos. En el ámbito científico, se están probando nuevos modelos de IA como EvoDiff (para generar nuevas proteínas) y BioEmu (para predecir cómo cambian de forma las proteínas) en Azure AI Foundry para acelerar la investigación en biología. Estos proyectos vanguardistas demuestran la continua innovación de Azure AI Foundry, por lo que siempre tendrá acceso a los últimos avances en IA.