Microsoft cumple 50 años: pasos que marcaron su camino hacia la IA

Microsoft celebró el pasado 4 de abril 50 años de existencia, un camino que ha definido su visión actual basada en una IA centrada en las personas, responsable e impulsora de progreso.

Oficinas de Microsoft en CDMX. Foto: Portal ERP México.

Aunque la inteligencia artificial (IA) puede parecer un hallazgo reciente, su consolidación ha sido un proceso de décadas. Microsoft ha contribuido en esta transformación tecnológica desde sus inicios, con hechos clave en investigación, plataformas, infraestructura y accesibilidad, las cuales han definido su visión actual: una IA centrada en las personas, responsable e impulsora de progreso.

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En abril, la multinacional cumple 50 años, por lo que nos comparte algunos hitos clave que marcaron su camino hacia la IA que conocemos hoy:

1. Bing se lanza con capacidades de lenguaje natural: En 2009, Microsoft lanzó Bing, incorporando sugerencias inteligentes, resultados semánticos y aprendizaje automático. Esta evolución, basada en la tecnología de Powerset marcó el inicio del uso masivo de IA en productos para consumidores.
2. El Proyecto Oxford sienta las bases para la IA en Azure: Lanzado en 2015, Project Oxford ofreció APIs de detección de rostros, reconocimiento de voz y lenguaje natural. Estas herramientas evolucionaron en lo que hoy es Azure AI Foundry, adoptado por más del 65% de las empresas Fortune 500.
3. Un nuevo marco impulsa el entrenamiento de redes neuronales profundas: Microsoft Research desarrolló ResNet (Deep Residual Networks), una arquitectura que revolucionó la visión por computadora y sentó la base para múltiples aplicaciones modernas como vehículos autónomos y diagnóstico médico asistido por IA.
4. Un salto en el aprendizaje multisensorial y multilingüe: Entre 2015 y 2020, Microsoft logró paridad con el rendimiento humano en voz, traducción, subtitulado de imágenes y comprensión de lectura, lo que dio paso al modelo XYZ para aprendizaje cognitivo más integral.
5. Mejorar la accesibilidad al hacer el mundo visual audible: Seeing AI, lanzado en 2016, ayudó a personas con discapacidad visual a interpretar su entorno usando visión por computadora y procesamiento de lenguaje. También inspiró otras herramientas como Reading Coach para educación inclusiva.
6. Cambiar la velocidad de procesamiento de la IA: Con Project Brainwave (2017), Microsoft integró FPGA en su infraestructura en la nube, permitiendo ejecutar cargas de IA en tiempo real con gran eficiencia, especialmente en visión y lenguaje.
7. Preparar el escenario para modelos de lenguaje grandes: En 2020, Microsoft lanzó Turing-NLG, un modelo de 17 mil millones de parámetros que sentó las bases para avances posteriores en comprensión del lenguaje, y abrió camino a modelos como GPT-4 y Florence.
8. IA para el sector salud: Nuance y DAX: Nuance DAX Copilot revolucionó la atención médica al permitir documentar citas médicas de forma automática mediante IA conversacional, mejorando la experiencia del paciente y reduciendo la carga administrativa de los médicos.
9. Supercomputación en Azure acelera los avances de OpenAI: También en 2020, Microsoft presentó una supercomputadora alojada en Azure para entrenar modelos de IA de gran escala. Esta infraestructura robusta es hoy la base de los modelos de OpenAI y los servicios de Azure AI.
10. Una nueva forma de programar: GitHub Copilot: Con GitHub Copilot, lanzado en 2021, los desarrolladores recibieron un asistente de codificación basado en IA, que sugiere líneas de código y ayuda a escribir software más rápido y de forma más eficiente. Hoy lo usan más de 77,000 organizaciones.
11. Copilot reinventa la búsqueda y potencia la productividad: En 2023, Copilot se integró a Bing y Edge, transformando la experiencia de búsqueda. Posteriormente, se expandió a Microsoft 365, Dynamics, Power Platform y Windows, cambiando la forma de trabajar y crear con IA.
12. AutoGen, nuevo marco para crear agentes de IA: AutoGen, lanzado como herramienta de código abierto, permite a desarrolladores construir agentes autónomos capaces de colaborar entre sí para resolver tareas complejas, abriendo la era de la IA agentiva.
13. Modelos de lenguaje pequeños con Phi: Con Phi, Microsoft lideró el desarrollo de modelos de lenguaje pequeños, eficientes y adaptables, ideales para ejecutarse localmente en dispositivos móviles, facilitando una IA más accesible y personal.

Estos hitos muestran cómo la inteligencia artificial ha estado en el ADN de Microsoft por años. La compañía busca avanzar esta tecnología con responsabilidad y en beneficio de las personas, organizaciones y el planeta.