Microsoft Build 2026 Conferencia para Desarrolladores: "La era de los agentes primero" llega, lanzando de una vez siete modelos propios

Escrito por丨Li Hailun

Editado por丨Xu Qingyang

El 2 de junio, hora local en Estados Unidos, la conferencia de desarrolladores Build 2026 de Microsoft se inauguró en San Francisco, Masonberg. El tema principal de esta conferencia se centró en aplicaciones prácticas de tecnologías de IA de vanguardia, y Microsoft lanzó una serie de productos y actualizaciones que abarcan modelos de IA propios, aplicaciones de agentes inteligentes, seguridad en sistemas operativos, herramientas para desarrolladores, servicios en la nube y nuevas plataformas de hardware.

En la conferencia de desarrolladores de 2025, Microsoft estableció la dirección de la “Era de los agentes inteligentes”, lanzando Copilot Studio para la orquestación de múltiples agentes, Windows AI Foundry, y anunció soporte completo para el Protocolo de Contexto de Modelos, además de que GitHub Copilot presentó el agente inteligente de programación Coding Agent.

En la narrativa de Microsoft, en 2025 se resolvió la cuestión de “la era de los agentes, qué estándares y marcos usar”, y en 2026 se enfoca en “cómo hacer que nuestros propios modelos y productos realmente funcionen” — la capa de modelos se complementó con un núcleo de desarrollo propio capaz de liderar, y en la capa de productos, los agentes inteligentes pasaron de demostraciones a implementaciones completas en sistemas, hardware y en la nube.

La conferencia se dividió en seis bloques principales: la familia de modelos propios MAI, el ecosistema de agentes representado por Scout y GitHub Copilot, el sandbox de seguridad de IA a nivel de sistema Windows MXC, Surface RTX Spark Dev Box y optimización del sistema para desarrolladores, Project Solara, una nueva plataforma de dispositivos de agentes inteligentes, y herramientas y marcos de gobernanza para desarrolladores como Microsoft IQ, Rayfin, ASSERT, ACS, entre otros.

01 Siete modelos entrenados desde cero, sin distilación

La conferencia principal se desarrolló en torno a la visión del CEO de Microsoft, Satya Nadella. Tras presentar la estrategia de “priorizar agentes”, los altos ejecutivos de cada línea de negocio subieron al escenario para lanzar productos concretos que implementaran esta estrategia.

En la conferencia, Suleiman anunció la introducción de siete nuevos modelos desarrollados internamente por el equipo de IA de Microsoft, todos agrupados en la familia MAI.

Describió la misión de MAI como construir una “máquina de escalar montañas”, que mediante inversión continua en capacidad de cálculo, datos de mejor calidad y evaluaciones más precisas, logre una mejora cíclica y constante, manteniendo a los usuarios en la vanguardia tecnológica.

En cuanto a la escala de entrenamiento, Suleiman señaló que la cantidad de cálculo utilizada para entrenar modelos de vanguardia ha aumentado en un billón de veces, y se espera que en los próximos tres años aumente aún mil veces más. Todos los modelos MAI de Microsoft se entrenan “desde cero, sin distilación”, sin depender de modelos de terceros.

Responsable del departamento de IA de Microsoft, Suleiman, presenta los siete modelos propios

Los modelos específicos son:

Modelo de inferencia insignia MAI-Thinking-1, de tamaño mediano. Microsoft afirma que en pruebas clave de ingeniería de software, su rendimiento iguala al de los mejores modelos del mercado. En comparaciones a ciegas, la preferencia de los evaluadores humanos es comparable a Sonnet 4.6. Este modelo se entrenó desde cero con datos limpios, sin usar distilación de modelos de terceros.

Modelo de programación MAI-Code-1-Flash, un modelo de codificación eficiente para agentes, con 5 mil millones de parámetros, diseñado y profundamente integrado para GitHub Copilot, VS Code y el stack tecnológico de Microsoft. Microsoft afirma que puede igualar a Haiku pero con menor costo.

Modelo de generación de texto a imagen MAI-Image-2.5 y su variante ultra eficiente Flash, que soportan generación de texto a imagen y edición de imágenes. Microsoft dice que supera en puntuación Arena a Nano Banana Pro de Google.

Modelo de transcripción MAI-Transcribe-1.5, con precisión de nivel SOTA. Se afirma que es cinco veces más rápido que modelos competidores, con soporte incorporado para reconocimiento de terminología específica en 43 idiomas.

Modelo de generación de voz MAI-Voice-2, que ofrece una generación de voz de alta calidad y naturalidad, soporta 15 idiomas, puede adaptar la voz a partir de muestras cortas y cuenta con medidas antiabuso. Su variante Flash estará disponible pronto, con costos menores para lograr las mismas funciones.

Todos los modelos comparten las mismas especificaciones de datos, infraestructura y marcos de evaluación. Además de distribuirse en Azure Foundry y optimizarse para productos de Microsoft, también estarán disponibles para desarrolladores en Open Router, Fireworks y Baseten. Los desarrolladores podrán ajustar los pesos de los modelos por primera vez.

En la conferencia, Nadella presentó Microsoft Frontier Tuning, un método para que las empresas personalicen modelos con sus propios datos de trabajo. La lógica es que los datos más valiosos no son los corpus genéricos, sino las trayectorias, pasos y decisiones reales en la ejecución de tareas por parte de los agentes en las empresas.

Nadella explica Frontier Tuning

Este mecanismo conecta los modelos MAI con procesos empresariales reales, permitiendo que el modelo aprenda en tiempo real en entornos auténticos. Suleiman afirmó: “Estás construyendo tu propio modelo: entrenándolo en tu entorno, con tus datos, bajo tu control. Tu conocimiento institucional será parte del modelo y solo tuyo.”

En cuanto a resultados, el modelo MAI ajustado para Excel alcanza un nivel comparable a GPT-5.4, con una eficiencia diez veces mayor. Tras adoptar Frontier Tuning, McKinsey reportó que MAI logró la mayor tasa de éxito en todas las pruebas, reduciendo costos en aproximadamente diez veces.

En salud, Microsoft anunció una colaboración con Mayo Clinic para crear un modelo de IA de vanguardia para atención médica. Este modelo combinará el conocimiento clínico de Mayo, datos clínicos desidentificados y análisis longitudinal con las capacidades básicas de IA de Microsoft.

También revelaron que los modelos MAI están siendo diseñados en conjunto con su propio chip Maia 200, logrando una mejora de eficiencia de 1.4 veces mediante optimización conjunta de hardware y software.

02 Ecosistema de agentes en plena implementación

Microsoft anunció en la conferencia una transformación hacia una “prioridad en agentes”, con el objetivo de automatizar la forma en que los trabajadores del conocimiento usan software, integrando asistentes de IA en las interacciones diarias.

Scout es el producto principal de agentes inteligentes presentado. Este agente de IA, llamado “siempre en línea”, se construye sobre el marco OpenClaw y puede interactuar en Microsoft Teams como un colega humano.

Scout puede navegar por mensajes, calendario y bandeja de entrada del usuario, completar tareas automáticamente, reprogramar reuniones conflictivas y redactar respuestas profesionales. Los usuarios pueden enviarle instrucciones directamente en Teams o asignarle un nombre.

Omar Shahin, nuevo vicepresidente de empresa en Microsoft, explicó la filosofía de Scout: “Tu empresa en realidad te ha contratado un asistente. La verdadera utilidad de tener un asistente privado es que, incluso cuando no estás trabajando, él sigue trabajando.”

Scout se ofrece a través del programa Microsoft Frontier y requiere una suscripción a GitHub Copilot. Microsoft está probando una versión de escritorio de Scout, que se lanzará a los suscriptores con acceso a funciones “de vanguardia”. Internamente, Shahin dijo que el departamento de ventas es el mayor y más rápido en adoptar esta herramienta.

Otra gran novedad es la aplicación de escritorio de GitHub Copilot. Mario Rodriguez, director de producto de GitHub, explicó que es una experiencia de escritorio “nativa de agentes, construida sobre GitHub”.

Con una vista unificada “Mi trabajo”, los desarrolladores pueden ver el trabajo dinámico en múltiples repositorios conectados, incluyendo sesiones activas, temas, solicitudes de extracción y automatizaciones en segundo plano. Cada sesión corre en su propio árbol de trabajo Git, y los agentes en paralelo no se interrumpen. La aplicación tiene función de Agent Merge, que ayuda a revisar, verificar y fusionar solicitudes de extracción. La interfaz Canvas permite interacción bidireccional entre humanos y agentes, para que los desarrolladores puedan inspeccionar, guiar y verificar el trabajo realizado por los agentes en su nombre.

La app de GitHub Copilot para escritorio está en vista previa técnica para Windows 11, Windows 11 en ARM, Mac y Linux, requiere suscripción a Copilot, y en el futuro estará abierta a usuarios de Copilot Free. Soporta sandbox en la nube y local, revisión de código con políticas integradas.

En cuanto a gobernanza de seguridad de agentes, Microsoft lanzó ACS, un nuevo estándar de código abierto para ofrecer a los desarrolladores un método más coherente y granular para controlar el comportamiento de los agentes. ACS permite a los equipos de desarrollo, cumplimiento y seguridad definir archivos de políticas que regulen qué puede hacer el agente, qué no, cuándo requiere aprobación humana y qué evidencias deben registrarse para auditoría.

ACS se publica como SDK, con plugins para LangChain, OpenAI Agents SDK, Anthropic Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Microsoft.Extensions.AI, herramientas MCP, entre otros. Como las políticas se escriben en un solo archivo, pueden integrarse en el agente y acompañarlo en diferentes marcos y entornos.

ASSERT (Evaluación basada en puntuación adaptativa y pruebas de regresión) es otra herramienta de prueba. Es un marco de código abierto que, usando IA, convierte descripciones en lenguaje natural de objetivos, políticas o comportamientos esperados en pruebas de puntuación estructuradas.

ASSERT recibe descripciones breves del comportamiento esperado de modelos de IA, genera conjuntos de comportamientos aceptables e inaceptables, escenarios problemáticos y casos de prueba, y realiza pruebas y puntuaciones en el sistema objetivo. También registra las rutas tomadas por la IA, incluyendo operaciones intermedias y llamadas a herramientas, para que los desarrolladores puedan verificar dónde falló.

03 Cuanto más autónomo, más peligroso, Microsoft usa MXC para marcar límites en el sistema

Con el aumento de la autonomía y poder de los agentes IA, Microsoft identificó un problema clave: cuanto más autónomos y útiles sean los agentes, más peligroso será que operen sin restricciones en redes empresariales. En su blog, describen esto como un “problema de sistema en múltiples capas”, donde cada interacción entre agentes, humanos, herramientas, modelos y otros agentes “expondrá nuevas superficies de ataque y generará diferentes modos de fallo”.

Para abordar esto, Microsoft lanzó Microsoft Execution Containers (MXC), una capa de ejecución basada en políticas integrada en el propio sistema operativo Windows. Pavan Dwarurí, vicepresidente de Windows y dispositivos, enfatizó que esto es crucial para hacer que los agentes IA sean comercialmente viables, ya que “se centran en seguridad, contención, aislamiento y control del usuario”, garantizando que sean seguros tanto para consumidores como para empresas.

Nadella, CEO de Microsoft, presenta MXC, un sandbox de seguridad a nivel de sistema

MXC es esencialmente un SDK y un modelo de políticas, integrado en Windows y Windows Subsystem for Linux, que ofrece un “espectro de sandboxs componibles”. Este espectro va desde aislamiento ligero de procesos (ya adoptado en la CLI de GitHub Copilot), hasta micro máquinas virtuales, contenedores Linux y entornos completos en la nube en Windows 365.

Este sistema separa la ejecución de agentes del escritorio, portapapeles, interfaz y dispositivos de entrada del usuario. Cada agente se vincula a una identidad, ya sea un ID local o una identidad en la nube preconfigurada por Microsoft Entra, asegurando que cada acción del agente sea atribuible, auditada y gobernada.

MXC ya está en vista previa temprana. La versión preliminar de Agent 365, integrada en la pila de seguridad empresarial de Microsoft, se lanzará en julio de 2026, integrando Entra ID, Intune, Defender y Purview para gestión y gobernanza centralizadas de los agentes aislados.

En colaboración con socios, OpenAI, Nvidia, Manus, Nous Research (fabricante de Hermes Agent) y el proyecto de código abierto OpenClaw han anunciado que construirán sobre MXC.

Cabe destacar que la colaboración con OpenClaw surgió cuando su creador, Peter Steinberger, contactó proactivamente a Microsoft para expresar interés en colaborar, lo que derivó en una asociación a nivel de plataforma completa.

04 Tres actualizaciones para que el IA de Edge funcione “sin conexión”

El navegador Edge de Microsoft también recibió mejoras en capacidades de IA local. Desde que en Build 2025 se introdujo Phi-4-mini, el equipo amplió las capacidades de IA en el lado del dispositivo en respuesta a comentarios de desarrolladores web.

La primera es Aion-1.0-Instruct, un modelo de lenguaje pequeño, más rápido y eficiente que Phi-4-mini, que puede ejecutarse en PCs con GPU y CPU limitados. Actualmente en vista previa para desarrolladores, llegará en julio a Hugging Face.

La segunda es la API de detección y traducción de idiomas, disponible con la versión 148 de Edge. Estas APIs, impulsadas por modelos de IA integrados en Edge, permiten a sitios web y extensiones detectar el idioma del texto y traducir entre pares de idiomas. Microsoft afirma que “ofrecen traducción rápida y de alta calidad, soportando más de 145 idiomas, y están optimizadas para cargas de trabajo en la web”, siendo un servicio gratuito.

La tercera es reconocimiento de voz mediante la API Web Speech, en modo experimental en canales Canary y Dev. Permite a los desarrolladores integrar entrada de voz o audio en sitios y extensiones, funcionando localmente en el dispositivo o usando servicios en la nube para transcripción y conversión de texto a voz.

05 Herramientas y servicios en la nube en constante evolución

En el nivel de inteligencia de datos, Microsoft lanzó Microsoft IQ, que unifica las cuatro fuentes de contexto previamente independientes en una base compartida para los agentes.

Amir Nezati, CTO de Microsoft Fabric, hizo una analogía: “Las cascadas de código verde en Matrix no son solo decoración, sino la base del mundo construido. Lo que hacemos en el mundo de datos es crear una realidad basada en datos para los agentes.”

Las cuatro fuentes de contexto de Microsoft IQ son: Work IQ, que captura las operaciones diarias de la organización usando correos, documentos, reuniones y agendas; Foundry IQ, que gestiona el conocimiento institucional, planifica e indexa la base de conocimientos; Fabric IQ, que modela en tiempo real el estado operativo del negocio usando datos, definiendo entidades, relaciones y reglas comerciales basadas en señales en tiempo real, y que se lanzará en los próximos meses; y Web IQ, que añade contexto global en tiempo real desde la web.

Con este sistema de contexto, los agentes dejan de ser solo herramientas que ejecutan órdenes, para convertirse en empleados virtuales que comprenden cómo funciona la empresa.

Pero tener solo la “base” compartida no basta. Cuando los agentes empiezan a generar aplicaciones, cada una necesita un backend. Si se deja sin control, estas aplicaciones crearán islas de datos fuera del contexto. Para evitarlo, Microsoft lanzó Rayfin, un SDK y CLI de código abierto que permite desplegar aplicaciones construidas por agentes directamente en la plataforma Fabric como backend gobernado. Los datos de las aplicaciones, por defecto, ingresan en el lago de datos unificado OneLake y se retroalimentan en Microsoft IQ, en lugar de acumularse externamente.

Microsoft lo posiciona como competencia de Supabase y Neon, con la diferencia clave en gobernanza: todas las aplicaciones usan un mismo canal de datos y cumplimiento. Nezati explicó que es un proceso bidireccional: al construir aplicaciones, los agentes toman información de las reglas de datos de la empresa, y los datos generados actualizan esas reglas, permitiendo que el siguiente agente tenga acceso a la información más actualizada.

Microsoft también lanzó WSL Containers, que permite a los desarrolladores crear y gestionar contenedores Linux en Windows, con interfaz de línea de comandos y API, para ejecutar contenedores Linux en aplicaciones Windows locales. Esta función estará en vista previa pública en los próximos meses.

Para reducir el tiempo en configuración de entornos, Microsoft presentó Windows Developer Configurations, que permite preparar rápidamente una máquina nueva con configuraciones optimizadas para desarrolladores, incluyendo instalación automática de WSL, PowerShell 7 y Visual Studio Code, además de habilitar Git y mostrar archivos ocultos en el explorador.

06 Nue hardware para traer el IA de vuelta al local

Esta Build no solo fue sobre modelos, agentes y herramientas de desarrollo, también hubo hardware. Dado que el cálculo de IA requiere cada vez más potencia, y los flujos de trabajo agentic necesitan correr continuamente, Microsoft decidió enfocar en los dispositivos de los desarrolladores, en lugar de alquilar costosos GPU en la nube.

Andrew Hill, vicepresidente de Surface, anunció dos nuevos dispositivos:

Surface RTX Spark Dev Box, una PC de desarrollo compacta, equipada con el chip NVIDIA RTX Spark, combinando GPU NVIDIA Blackwell RTX y CPU NVIDIA Grace, con capacidad de hasta 1 Petaflop en IA, y 128 GB de memoria unificada.

Este equipo tiene una carcasa de aluminio que funciona como disipador, diseñada para tareas de entrenamiento prolongado, inferencia de modelos grandes y procesos agentic complejos. Viene con Windows 11 Pro preinstalado, con configuración previa para desarrolladores: tema oscuro, barra de tareas simplificada, sin widgets, modo “No molestar”, modo desarrollador activado, PowerShell 7 como shell predeterminado. WSL 2 con soporte para GPU passthrough y CUDA, además de VS Code, GitHub Copilot, Git, Python y Node.js ya instalados.

En términos de seguridad, la Surface RTX Spark Dev Box se basa en principios de Zero Trust, incluyendo arquitectura Secured-core, cifrado BitLocker y protección con Microsoft Defender, además de integrarse con Entra ID y Intune para gestión y gobernanza a gran escala.

Hill explicó: “La forma en que los desarrolladores construyen software está cambiando radicalmente. La capacidad y complejidad de los modelos de IA crecen, los flujos agentic requieren cálculo constante, y hasta las tareas que no necesitan modelos de última generación pueden generar costos en la nube en cada iteración.”

Otra novedad es la Surface Laptop Ultra, una portátil de alto rendimiento diseñada para desarrolladores, creadores y profesionales tecnológicos, que ya fue lanzada anteriormente. Ambas representan el siguiente paso de Surface: dispositivos dedicados a construir el futuro. La Surface RTX Spark Dev Box estará disponible en EE. UU. a finales de este año, solo en Microsoft.com.

07 Nueva plataforma para ejecutar agentes IA en dispositivos en lugar de aplicaciones

Steven Batis, jefe del departamento de ciencia de aplicaciones de Microsoft, presentó Project Solara, un nuevo proyecto interno.

Se trata de una plataforma desde chip hasta nube, basada en Android en lugar de Windows, que busca que los dispositivos ejecuten agentes IA en lugar de aplicaciones. Batis explicó: “Las fronteras están colapsando. Ya no necesitas el modo tradicional de aplicaciones. No necesitas formas tradicionales de desarrollar experiencias.”

En Build, se mostraron dos dispositivos conceptuales:

Un dispositivo de escritorio, junto a la PC, que responde a comandos de voz, inicia sesión mediante reconocimiento facial y muestra las tareas más urgentes del día. Conectado a un monitor, puede convertirse en una máquina Windows completa en la nube.

Un dispositivo de identificación portátil, que reimagina la tarjeta de identificación de empleados. Con un solo toque de huella, despierta al agente, puede grabar y transcribir conversaciones, y con una cámara incorporada, el agente puede actuar en función de lo que vea.

En una demostración de salud, esta tarjeta ejecutaba un agente diseñado para personal médico, capaz de escanear códigos QR de pacientes, registrar y transcribir consultas, registrar signos vitales y emitir recetas. En otra aplicación, la cámara escaneó una pizarra de ideas para remodelar oficinas y sugirió agregar plantas verdes.

Batis afirmó que Microsoft no fabricará estos dispositivos, sino que espera que fabricantes y socios de la industria conviertan estos diseños de referencia en sus propios productos, adaptados a sectores, empresas o escenarios específicos.

08 Actualización de chips cuánticos, confiabilidad mil veces mayor

Microsoft lanzó el siguiente chip cuántico topológico, Majorana 2.

En comparación con Majorana 1, la principal diferencia es que el material superconductor cambió de aluminio a plomo, lo que aumentó la confiabilidad de los qubits en 1000 veces, con una vida media de 20 segundos, y algunos casos alcanzan un minuto.

Otros enfoques de qubits suelen tener vidas útiles en microsegundos. Gracias a este avance, Microsoft estima que la implementación de computadoras cuánticas escalables podrá lograrse en la mitad del tiempo, proyectando su llegada antes de 2029.

El desarrollo de este chip utilizó toda la plataforma de agentes de Microsoft Discovery, que empleó IA para gestionar la fabricación, automatizar mediciones de estados cuánticos y analizar datos interdisciplinarios. Esto redujo en varias órdenes de magnitud los ciclos de medición, que antes duraban semanas, y permitió detectar correlaciones que los humanos no podían percibir en casi veinte años de datos acumulados.

Chetan Nayak, académico de Microsoft, afirmó: “La IA con agentes casi permea todo lo que hacemos”. Pero aclaró que la IA solo da orientación: “Siempre son los científicos quienes toman las decisiones en el ciclo.”

La plataforma Microsoft Discovery también se lanzó oficialmente en esta conferencia, siendo una plataforma organizacional para investigación avanzada, que permite a los investigadores desplegar equipos de agentes autónomos guiados por humanos, para generar hipótesis, optimizar experimentos y validar teorías. Microsoft también presentó una vista previa temprana de la aplicación Microsoft Discovery, que puede descargarse gratuitamente y ejecutarse localmente con una cuenta de GitHub Copilot.

El colaborador de este artículo, Jin Lu, también contribuyó a la traducción.