¿Qué sigue en la IA?
La historia de la IA en 2025 no es una historia de avances marginales. Es una narrativa de escala y audacia.
Lo que comenzó como algoritmos que empujaban y ayudaban a los clientes, ha evolucionado en sistemas que razonan y se adaptan mientras colaboran con ellos. En Microsoft Research, la conversación sobre la IA ha ido más allá de lo posible para lo que viene después.
En toda nuestra red global de laboratorios, los investigadores se replantean los fundamentos de la computación y la inteligencia. Diseñan sistemas que se gobiernan a sí mismos, para integrar autonomía en la arquitectura del mundo digital. Construyen herramientas de IA que funcionan en lenguajes y contextos de pocos recursos, creando vías de inclusión y acceso. Avanzan en modelos que razonan y comprenden la intención humana, y llevan la inteligencia al ámbito físico, donde los robots aprenden y actúan con la fluidez del lenguaje.
Estas perspectivas provienen de investigadores de Microsoft, visionarios que moldean la próxima frontera. Ofrecen destellos de lo que entusiasma y desafía a los líderes al borde del descubrimiento y representan una serie de expectativas y ambiciones para el año que viene. Estas voces forman parte de una conversación más amplia y complementan un blog de Microsoft Source LATAM en el que se presentan las tendencias que moldean la IA en 2026, y refleja una estrategia unificada de One Microsoft para marcar la agenda del año que viene.
Las ideas reflejadas a continuación marcan un cambio en la forma en que se imagina y aplica la inteligencia. No se trata de injertar IA en marcos de trabajo antiguos; se trata de reconstruir los principios fundamentales que impulsan el progreso en sí mismo. Microsoft ayuda a moldear esa transformación y a marcar la dirección de lo que viene después.
Estos son puntos focales de la vanguardia de la innovación, extraídos del trabajo de investigadores de Microsoft de todo el mundo. Trazan el arco del progreso e insinúan las posibilidades que definirán el próximo capítulo de la IA.
La IA como asistente de laboratorio ayuda a acelerar el descubrimiento científico
«La IA se unirá al proceso de descubrimiento, para crear un mundo donde cada científico investigador tenga asistentes de laboratorio de IA que sugieren y ejecuten partes de los experimentos.»
– Peter Lee, presidente, Microsoft Research
La IA ya ha comenzado a acelerar el ritmo del descubrimiento científico. Los investigadores utiliza la IA en áreas como la modelización climática, la dinámica molecular, el diseño de materiales y más. Pero la IA hará más que solo modelar física, química y biología. Y no se limitará a resumir artículos, responder preguntas y redactar informes.
Los agentes autónomos transformarán las economías digitales
«Nos encontramos en el umbral de una nueva era económica, una en la que agentes autónomos colaboran, negocian y realizan transacciones en nombre de personas y organizaciones.»
– Saleema Amershi, responsable de investigación de socios, Microsoft Research AI Frontiers
A medida que los agentes de IA evolucionan de herramientas aisladas a participantes activos en nuestros ecosistemas digitales, nos encontramos al borde de una nueva era económica, una en la que los agentes autónomos colaboran, negocian y realizan transacciones en nombre de personas y organizaciones. Estos ecosistemas agénticos prometen reorganizar los mercados digitales, reducir fricciones y ampliar el acceso a oportunidades. Hacer realidad esta visión requiere replantear la arquitectura de los sistemas, plataformas y protocolos que sustentan los mercados digitales con una perspectiva nativa de agentes.
La IA se encuentra con la biología para descifrar el lenguaje de la vida
«La biología almacena esta increíble escala, riqueza y complejidad de datos en cada uno de nosotros, y hoy aprovechamos la IA para descifrar ese lenguaje, diseñar nuevas biomoléculas y descubrir mecanismos de enfermedad.»
– Ava Amini, investigadora principal, Microsoft Health Futures
Durante décadas, la biología computacional operó en caminos estrechos, para predecir estructuras de proteínas o analizar la expresión génica, mientras que la medicina trataba a los pacientes en gran medida como promedios. Lo nuevo es el auge de modelos de IA generativa que tratan la biología como un lenguaje, lo que permite a los sistemas diseñar nuevas proteínas y predecir comportamientos celulares que pueden conducir a terapias personalizadas.
Infraestructura de IA futura que permitirá los próximos 1.000 X
«Los chips basados en la luz y los diseños de centros de datos habilitados por robótica prometen una era en la que la infraestructura de IA sea más rápida, más sostenible, más fiable y diferente.»
– Hitesh Ballani, responsable asociado de investigación, Microsoft Research Cambridge
En 2026, dos fuerzas redefinirán la infraestructura de IA. En primer lugar, la inteligencia de sistemas impulsada por IA desbloqueará un cambio radical en eficiencia y velocidad mediante herramientas automatizadas para desarrollar, desplegar y optimizar modelos, todo ello co-diseñado con el hardware subyacente. Las primeras señales ya están aquí, con herramientas que aceleran la adopción de modelos optimizados para el entorno.
Escalar la IA a la velocidad de la luz
«Podríamos avanzar hacia módulos de cómputo más pequeños y eficientes emparejados con pools de memoria compartidos, todo conectado a través de una estructura óptica rápida, unificada y de bajo consumo.»
– Paolo Costa, gestor asociado de investigación, Microsoft Research Cambridge
El escalado de la IA ha entrado en un nuevo capítulo. El reto consiste en mover datos con rapidez entre GPUs y entre GPUs y memoria sin gastar demasiada energía. Pero han comenzado a surgir nuevas soluciones. A lo largo de 2025, hemos visto avances en interconexiones ópticas de bajo consumo y alto ancho de banda, desde nuestro propio trabajo con microLEDs hasta desarrollos en el ecosistema de GPU y redes. A medida que estas tecnologías maduren, espero que 2026 sea un año crucial para pasarlas de la investigación y desarrollo a los primeros despliegues, con una adopción más amplia a finales de la década.
IA que amplifica la agencia humana mediante la innovación inclusiva
«Imagina asistentes de aprendizaje que entienden los niveles y estilos de aprendizaje actuales, el contexto local, los planes de estudio y los idiomas, y utilicen esta información para encontrar el mejor camino de aprendizaje.»
– Tanuja Ganu, directora de ingeniería de investigación, Microsoft Research India
La próxima frontera de la IA no son solo algoritmos y modelos más inteligentes, sino los sistemas que amplifican la agencia humana en ámbitos de alto riesgo como la educación, la agricultura y la sanidad. El reto: diseñar flujos de trabajo nativos de la IA que sirvan a un profesor o alumno en zonas rurales de la India, a un agricultor en Kenia o a un trabajador sanitario de primera línea en Brasil. La respuesta está en construir IA que cierre las brechas de oportunidades y cree caminos para el empoderamiento en lugar de reforzar las divisiones existentes.
Desde el razonamiento hasta la simulación y la mentalización
«La comunidad de IA ha comenzado a cambiar su enfoque de investigación de solo codificar el conocimiento mundial a través de grandes modelos de lenguaje a desarrollar capacidades de razonamiento, lo que permite que los modelos de IA interactúen con sus entornos.»
– Jianfeng Gao, Científico Distinguido, Microsoft Research Redmond
Cada revolución científica revolucionaria que transforma nuestras vidas comienza con el planteamiento de preguntas profundas. Las investigaciones sobre los componentes fundamentales del universo, la medición de la información y los orígenes de la vida han llevado al descubrimiento de tres elementos esenciales que definen nuestros mundos físico y digital: el átomo, el bit y el gen, de manera respectiva.
La inteligencia espacial pasa de la percepción a la acción
«Los agentes digitales no solo percibirán el mundo, sino que también comprenden, predicen y actúan dentro de él.»
–Baining Guo, científico distinguido, Microsoft Research Asia
La inteligencia espacial ha comenzado a entrar en una nueva era transformadora, una en la que los agentes digitales no solo percibirán el mundo, sino que también entenderá, predecirán y actuarán en su interior. A medida que los entornos físicos y virtuales continúan fusionándose, un conjunto de poderosas tendencias tecnológicas transforma lo que los sistemas inteligentes pueden hacer.
Historias moldeadas por el público en tiempo real
«Esta convergencia de IA y entretenimiento redefinirá cómo conectamos, jugamos y creamos, no como consumidores pasivos, sino como participantes activos en mundos vivos y dinámicos.»
– Katja Hofmann, responsable de investigación de socios y líder del equipo de inteligencia de juegos de investigación de Microsoft
De cara al futuro, la IA está preparada para transformar el entretenimiento en experiencias interactivas y personalizadas a fondo. Iremos más allá del contenido estático hacia mundos dinámicos que se adapten en tiempo real a las elecciones del jugador, el contexto emocional e incluso las interacciones sociales. Los modelos generativos permitirán a los creadores co-diseñar con IA, para combinar narrativa, arte y tecnología de formas que se sientan en verdad vivas. Imaginen historias que evolucionan con la retroalimentación del público, personajes que aprenden y crecen con el tiempo, y entornos inmersivos que responden a la creatividad y curiosidad humanas.
La IA como socio para estabilizar flujos de trabajo y acelerar la innovación
«Los sistemas agénticos mantendrán el contexto a lo largo de meses, rastrearán objetivos en evolución, aflorarán supuestos olvidados y ayudarán a los equipos a mantenerse orientados en el caótico medio de la innovación.»
–Weishung Liu, gestora principal de programas, Microsoft Research Redmond
En 2026, la IA deja de actuar como una herramienta de consulta y empieza a comportarse como un colaborador con el que ustedes ganan impulso. El avance que permitirá este cambio será la memoria. Los sistemas agénticos mantendrán el contexto a lo largo de meses, rastrearán objetivos en evolución, aflorarán supuestos olvidados y ayudarán a los equipos a mantenerse orientados en el caótico centro de la innovación. Esto reduce la carga cognitiva del trabajo complejo y hace que la iteración se sienta continua en lugar de fragmentada. Con la IA como socio estabilizador, los equipos podrán avanzar más rápido y las organizaciones podrán preservar la intención detrás de sus mejores descubrimientos, no solo los artefactos.
Robótica adaptativa y colaborativa
«Lo nuevo es la aparición de modelos de ‘visión-lenguaje-acción’ de IA para sistemas físicos que pronto percibirán, razonarán y actuarán en entornos dinámicos junto a los humanos.»
– Ashley Llorens, vicepresidente corporativo y director general, Microsoft Research Accelerator
La IA física, donde la IA agéntica se encuentra con los sistemas físicos, está preparada para redefinir la robótica de la misma manera que la IA generativa ha transformado el lenguaje y la visión. Durante décadas, los robots han destacado en entornos estructurados como líneas de montaje y almacenes, donde las tareas son predecibles y están guionizadas de manera estricta. Lo nuevo es la aparición de modelos de IA de «visión-lenguaje-acción» para sistemas físicos que pronto percibirán, razonarán y actuarán en entornos dinámicos junto a los humanos. Estos modelos traducen los prompts del lenguaje natural en comportamientos físicos, lo que permite a los robots adaptar sus acciones al generalizar experiencias entre escenarios familiares con sutiles variaciones, en lugar de fallar la primera vez que se enfrentan a situaciones inesperadas.
Las muchas formas en que la IA transformará la comunicación
«La comunicación se desarrollará cada vez más como un proceso iterativo, más alineado con cómo progresa de manera natural el pensamiento humano.»
– Yan Lu, subdirector general, Microsoft Research Asia
Hoy en día, los sistemas de IA pueden generar texto, imágenes y vídeos a una escala sin precedentes, lo que hace que la información sea más accesible que nunca. Sin embargo, la capacidad humana para interpretar e interiorizar este creciente flujo de información es limitada, lo que crea una brecha cada vez mayor entre la generación de contenidos y la comprensión.
Una mejor gestión del contexto ayuda a la IA a actuar, no solo a responder
«Los agentes generarán y consumirán mucha más información de la que puede contener un solo prompt, así que la ‘ingeniería de contexto’ será esencial.»
– Dasha Metropolitansky, científica de datos de investigación, Microsoft Research Redmond
La próxima ola de IA irá mucho más allá de la respuesta a preguntas y la generación de contenido. Los agentes realizarán tareas cada vez más complejas y de larga duración que dependen de herramientas externas y datos en tiempo real. Este cambio plantea un desafío crítico: preservar la coherencia y la dirección a lo largo de secuencias prolongadas de acciones. Los agentes generarán y consumirán mucha más información de la que puede contener un solo prompt, por lo que la «ingeniería de contexto» se volverá esencial, para curar y estructurar de manera dinámica instrucciones, herramientas y memorias para mantener el sistema en el buen camino. Una mejor gestión estatal ayudará a que los agentes prometedores de hoy se conviertan en los colaboradores fiables del mañana.
La IA empoderará a miles de millones para convertir la visión en realidad
«La IA puede ayudar a los humanos a escalar, y los humanos pueden asegurarse de que la IA se mantenga fiel al propósito previsto.»
– Venkat Padmanabhan, director general, Microsoft Research India
La IA ha experimentado un crecimiento impresionante en capacidades y adopción. También es importante adoptar una perspectiva global, y adoptamos un enfoque de tres frentes.
El lenguaje del paciente como vía hacia una salud de precisión
«El progreso depende de aprender el idioma del paciente … Cada modalidad grita ideas que suenan a ruido a menos que entendamos el lenguaje multimodal que hay detrás.»
–Hoifung Poon, GM, evidencia del mundo real, Microsoft Research Redmond
Hoy, cada uno de nosotros disfruta de una sanidad muy superior a la que cualquier rey o reina podría haber imaginado hace siglos. Eso plantea una pregunta profunda: ¿podemos permitir que cada persona en el planeta acceda a la atención mejor que la persona con más recursos hoy en día? Con el auge de la IA generativa, hemos empezado a llamar a esa puerta.
El bienestar psicológico como elemento central del diseño y la gobernanza de la IA
«La gestión psicológica debe ser multidimensional, para salvaguardar la resiliencia individual, fomentar la confianza y la empatía en las dinámicas interpersonales, y reforzar la cohesión social.»
– Jina Suh, investigadora principal, Microsoft Research Redmond
A medida que los sistemas de IA impregnan la vida cotidiana, su influencia en el bienestar psicológico deja de ser teórica. La IA media decisiones, relaciones y narrativas en los ámbitos personal, laboral, educativo y cívico, y moldea cómo las personas piensan, sienten, se comportan, se relacionan y se entienden a sí mismas.
La IA como compañera de confianza en la sociedad
«Prevemos un cambio importante en la forma en que la IA interactúa con las personas, no como una herramienta que ejecuta tareas, sino como un compañero de confianza que colabora, razona y crece junto a nosotros.»
– Xing Xie, subdirector general, Microsoft Research Asia
En 2026, anticipamos un cambio importante en la forma en que la IA interactúa con las personas, no como una herramienta que ejecuta tareas, sino como un compañero de confianza que colabora, razona y crece junto a nosotros. En lugar de centrarse solo en la precisión o la eficiencia, los sistemas de IA se comportarán de manera coherente con las expectativas humanas de cooperación, respeto e intuición social.
Modelos fundacionales multimodales y sistemas agénticos para la atención al paciente
«En lugar de limitarse a redactar resúmenes, los futuros sistemas agenticos podrían apoyar la triaje, el diagnóstico, la planificación del tratamiento y el seguimiento coordinado.»
–Xinxing Xu, responsable principal de investigación, Microsoft Research Asia
La próxima fase de la IA para la sanidad se definirá por capacidades multimodales y agentes. Los modelos de base multimodales han comenzado a integrar texto (como notas clínicas), imágenes médicas, señales fisiológicas y genómica en un espacio de representación unificado para mejorar la atención al paciente. Esto permite a los sistemas avanzar más allá de diagnósticos clínicos estrechos hacia un razonamiento clínico más amplio y con mucho contexto.
La inteligencia del sistema como siguiente salto
“… debemos definir y medir qué significa en verdad la inteligencia en los sistemas, para captar cómo la IA razona sobre arquitecturas, compensaciones y corrección.»
–Lidong Zhou, vicepresidente corporativo y director de laboratorio, Microsoft Research Asia
El futuro de la informática no solo es más rápido, es más inteligente. La Inteligencia de Sistemas va más allá de la capacidad de la IA para generar código y se centra en diseñar, optimizar y gobernar sistemas completos. En lugar de arquitecturas estáticas, imagina infraestructuras que se adaptan y evolucionan hacia objetivos de alto nivel.
Colaboradores de la historia: Courtney Diamond, Kate Forster, David Celis Garcia, Lindsay Kalter, Amanda Melfi, Brenda Potts, Lindsay Shanahan, Amber Tingl