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Novedades en Microsoft Ignite 2023

28 de noviembre de 2023

El encuentro anual para desarrolladores y profesionales de TI ha estado centrado en la nueva era de la Inteligencia Artificial como tecnología clave para impulsar el cambio

A punto de finalizar el 2023, todo tipo de industrias están inmersas en una transformación colectiva, descubriendo nuevas formas de trabajo gracias a los avances en el campo de la Inteligencia Artificial. Microsoft Ignite, la conferencia anual para desarrolladores y profesionales de TI celebrada del 15 al 17 de noviembre, es un gran escaparate para los avances que han ayudado a clientes, partners y desarrolladores a extraer el máximo potencial de la tecnología de Microsoft, demostrando la capacidad de la IA para transformar el modo en que trabajamos.

En esta edición se han comunicado más de 100 anuncios de una amplia gama de temas, como infraestructura, Microsoft Copilot, la relación entre datos e IA o nuevas herramientas para desarrolladores y seguridad. Todo enfocado para impulsar la innovación, promover el intercambio de conocimientos en el sector y compartir las últimas tendencias y avances en el mundo de TI. A continuación, señalamos los más destacados:

Infraestructura cloud

Microsoft ha liderado con avances revolucionarios como los acuerdos con OpenAI y la integración de las capacidades de ChatGPT en herramientas utilizadas para buscar, colaborar, trabajar y aprender. A medida que nos adentramos en la IA, Microsoft está replanteando la infraestructura cloud para garantizar la optimización en todos los niveles de hardware y software.

La compañía ha anunciado innovaciones en sus centros de datos, incluyendo los últimos procesadores optimizados para la IA de sus partners en la industria, así como dos nuevos chips diseñados por Microsoft:

  • Microsoft Azure Maia: chip acelerador de IA diseñado para el entrenamiento y la inferencia en la nube, es decir, cargas de trabajo de IA como las de los modelos de OpenAI, Bing, GitHub Copilot y ChatGPT.
  • Microsoft Azure Cobalt: chip nativo cloud basado en la arquitectura Arm y optimizado para proporcionar rendimiento, eficiencia energética y rentabilidad para cargas de trabajo de uso general.
  • Azure Boost: sistema que agiliza el almacenamiento y la conexión en red trasladando estos procesos de los servidores host a hardware y software diseñados específicamente para ello.

Complementando sus chips personalizados, Microsoft ha ampliado los partnerships con sus proveedores para ofrecer opciones de infraestructura a los clientes.

Ampliación de la experiencia de Microsoft Copilot

Para ir más allá de la productividad individual, Microsoft amplía la oferta de Microsoft Copilot a todas las soluciones para transformar la productividad y los procesos de negocio para cada puesto y función, desde los empleados de oficina o los trabajadores de primera línea hasta los desarrolladores y los profesionales tecnológicos. Microsoft cree que en el futuro habrá un copiloto para todos y para cada tarea a realizar. Algunos de los anuncios y actualizaciones relacionados con Copilot incluyen:

  • Microsoft Copilot para Microsoft 365: combina el poder de los modelos de lenguaje grandes (LLM) con los datos de la organización para convertir las palabras en una de las herramientas de productividad más poderosas del planeta. Funciona junto con aplicaciones Microsoft 365 populares como Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, etc. y brinda asistencia inteligente en tiempo real, lo que permite a los usuarios mejorar su creatividad y productividad.
  • Microsoft Copilot Studio: herramienta low-code diseñada para personalizar Microsoft Copilot mediante la integración de datos críticos para la empresa y la creación de copilotos propios para uso interno o externo, lo que permite a los equipos de TI dirigir Copilot hacia las mejores fuentes de datos para consultas específicas.
  • Microsoft Copilot for Service: el Copilot más reciente para proporcionar soporte basado en roles y ayudar a las empresas a acelerar la transformación del servicio al cliente apoyándose en la IA. Ayuda a ampliar los contact centers existentes con IA generativa, empleando lenguaje natural y recibiendo información relevante basada en fuentes de datos internas, lo que lleva a resoluciones más rápidas e inteligentes.
  • Copilot en Microsoft Dynamics 365 Guides: combinando la potencia de la IA generativa y la realidad mixta, este Copilot ayuda a los trabajadores de primera línea a completar tareas complejas y resolver problemas más rápidamente sin interrumpir el flujo de trabajo.
  • Microsoft Copilot for Azure: este asistente de IA para los profesionales de las TI simplifica la administración diaria de la tecnología. Más que una herramienta, es una experiencia de chat unificada que comprende el rol y los objetivos del usuario, mejorando la capacidad de diseñar, operar y solucionar problemas de aplicaciones e infraestructuras.

Reforzar la conexión entre los datos y la IA

La Inteligencia Artificial es tan buena como los datos que la alimentan. Por ello, Microsoft se ha comprometido a crear una experiencia integrada y simplificada para conectar los datos de los clientes a sus herramientas de IA. Microsoft Fabric es parte de esta solución, redefine la forma en que los equipos trabajan con los datos, reuniéndolos en una única plataforma impulsada por IA que unifica todos los silos en una infraestructura de datos de nivel empresarial.

Copilot en Microsoft Fabric también se integra con Microsoft Office y Teams para fomentar una cultura de datos con la que transmitir a toda la organización el valor de los datos.

Más valor para los desarrolladores con Azure AI Microsoft sigue ampliando las opciones y la flexibilidad de los modelos de IA generativa para ofrecer a los desarrolladores la selección más completa. Con Model-as-a-Service, los desarrolladores expertos podrán integrar fácilmente los últimos modelos de IA, como Llama 2 de Meta y los próximos modelos premium de Mistral, y Jais de G42, como puntos finales de API en sus aplicaciones. También pueden personalizar estos modelos con sus propios datos sin tener que preocuparse de configurar y gestionar la infraestructura de la GPU, lo que contribuye a reducir la complejidad