Las principales consultoras globales están proyectando que la Gestión del Conocimiento será una de las grandes oportunidades de automatización y de aprovechamiento de la IA. Allí se combinará perfectamente la plataforma Microsoft de las empresas con el o los modelos de IA que seleccione la empresa y un elemento que refuerza este enfoque es que Microsoft está rediseñando su propia organización alrededor de la IA y de la Gestión del Conocimiento. Adicionalmente, responde a una de las grandes preocupaciones de muchos ejecutivos hoy en día, si deben utilizar Claude, Gemini, Copilot u otro modelo.

La experiencia con la tecnología en los últimos 50 años es que frecuentemente las mejoras de un producto, generalmente las iguala o mejora prontamente otro competidor y el ciclo se repite continuamente. Con la IA, cada modelo tiende a tener sus ventajas para ciertas necesidades y en la realidad las empresas terminarán trabajando con varios modelos para aprovechar sus fortalezas relativas. Por supuesto, también se debe considerar el enorme valor que agrega un modelo cuando acumula información de la empresa.

El modelo de IA no debe ser el repositorio del conocimiento corporativo. La arquitectura más robusta consiste en mantener el conocimiento como activo independiente de la empresa, gobernado y organizado, y permitir que diferentes modelos y agentes trabajen sobre él. El futuro no es una empresa que utiliza un solo modelo de IA. Es una empresa que posee y gobierna su conocimiento, y utiliza inteligentemente distintos modelos, copilots y agentes para convertir ese conocimiento en acción. Ese concepto encaja extraordinariamente bien con la secuencia: Gestión Documental → Gestión del Conocimiento → Copilot → Agentes IA → Empresa impulsada por IA.

Microsoft no solo está incorporando IA a sus productos, sino que está rediseñando su propia organización, sus procesos de desarrollo y su forma de trabajar alrededor de la IA y las principales acciones de Microsoft se pueden resumen así:

1. Microsoft está buscando mayor independencia en IA – La relación con OpenAI fue fundamental para darle a Microsoft una ventaja inicial en IA generativa, pero la compañía está evolucionando hacia una estrategia menos dependiente de un único proveedor. Internamente en Microsoft se están impulsando modelos propios de frontera, especialmente adaptados a dos grandes necesidades: (a) programación agéntica y (b) trabajo empresarial basado en conocimiento. La aspiración es conseguir una mayor autosuficiencia tecnológica y disponer de modelos Microsoft optimizados específicamente para sus productos. Microsoft está pasando de “integrar la mejor IA disponible” a “controlar progresivamente una mayor parte de su propia plataforma de IA”.

2. Un Copilot único – Existe la intención de terminar con la proliferación de múltiples productos llamados Copilot. Microsoft quiere avanzar hacia un único Copilot, capaz de acompañar al usuario entre distintos contextos: Chat → Code → Cowork → Autopilot → Word → Excel → PowerPoint. Las interfaces podrán ser diferentes, pero detrás existiría esencialmente el mismo Copilot. Outlook puede verse diferente en el PC y en el teléfono, pero ambos acceden al mismo buzón. Esto aproxima conceptualmente a Copilot a las experiencias unificadas que ofrecen ChatGPT y Claude.

3. La siguiente evolución son los agentes autónomos – Microsoft ve la IA más allá de un asistente que simplemente responde preguntas. La evolución sería aproximadamente: Copilot → asistente → agente → agente autónomo.

Un ejemplo es Autopilot, basado en tecnología OpenClaw. Microsoft pretende convertir la idea de un agente autónomo en algo más seguro, ejecutable permanentemente en la nube, integrado con Copilot y asequible al usuario empresarial normal. La visión va incluso un paso más allá: agentes comunicándose con otros agentes. Por ejemplo, si dos personas necesitan coordinar una reunión, en lugar de hablar directamente entre ellas: Persona A → Agente A ↔ Agente B ← Persona B. Cada persona podría terminar teniendo una especie de colaborador digital que recibe instrucciones, ejecuta trabajo y negocia determinadas tareas con otros agentes.

4. Microsoft se está utilizando a sí misma como laboratorio – Microsoft está aplicando nuevamente su filosofía histórica de utilizar internamente lo que posteriormente pretende vender. Un prototipo inicial del agente llegó a 40.000 usuarios activos semanales internos, con un 77 % de retención semanal.  Una parte importante de la adopción procedía de equipos no técnicos. Por lo tanto, los empleados de Microsoft no son únicamente usuarios de IA. También actúan como laboratorio a escala empresarial para detectar qué funciona, qué no y qué debería convertirse posteriormente en producto.

5. Microsoft creó un “acelerador de IA” interno – Había mucho conocimiento sobre IA dentro de Microsoft, pero estaba fragmentado en silos. La empresa creó entonces un AI Accelerator, una comunidad transversal donde participan especialistas procedentes de Azure, GitHub, Windows, Office, Xbox, LinkedIn y otras unidades. Participan aproximadamente 130-170 personas en la sesión semanal, mientras que el canal asociado de Teams reúne alrededor de 1.000 miembros. El modelo de Gestión del Conocimiento que existe detrás es el siguiente: conocimiento distribuido → comunidad de expertos → intercambio → experimentación → reutilización → producto. Uno de los aspectos más relevantes es que se ha venido desarrollando sobre la Gestión del Conocimiento IA.

6. La IA está cambiando la naturaleza del desarrollo de software – Escribir código está dejando de ser el principal cuello de botella En proyectos nuevos el código está siendo escrito actualmente por IA. Sin embargo al eliminar un cuello de botella se crea otros. Los nuevos cuellos de botella pasan a ser la revisión humana; la coordinación entre personas; la verificación del código; la seguridad; el cumplimiento y la confianza en lo producido por la IA. Antes era difícil producir, ahora producir puede ser extraordinariamente rápido y el problema se convierte en supervisar, validar, integrar y confiar. Esta lógica probablemente terminará trasladándose desde el software hacia muchas otras actividades profesionales.

7. También están desapareciendo las fronteras entre las profesiones – Anteriormente un equipo podía incluir desarrolladores front-end, desarrolladores back-end, diseñadores, gerentes de producto, gerentes de proyecto, gerentes de programas técnicos. Estas disciplinas empiezan a converger hacia un nuevo perfil, el de “builder” o “constructor”. La IA no necesaria y simplemente elimina determinados puestos, puede ampliar radicalmente el ámbito aquello que una sola persona es capaz de hacer. Esto conecta también con otro tema importante: el valor creciente de las habilidades transferibles, el criterio, la capacidad de aprendizaje y la supervisión frente a especializaciones excesivamente estrechas.

8. La economía de la IA empieza a importar tanto como su capacidad – Inicialmente existió una especie de filosofía de utilizar los modelos más potentes disponibles y consumir todos los tokens necesarios, también conocida como “tokenmaxxing”. Microsoft está evolucionando hacia una lógica mucho más disciplinada, que implica usar el modelo adecuado para cada tarea según el costo, la capacidad y la necesidad. Por eso Microsoft utiliza una combinación de modelos propios, modelos OpenAI, modelos Anthropic y hace una selección automática del modelo más apropiado. La selección dinámica del modelo se convierte, por tanto, en parte del FinOps de IA.

9. La verdadera ventaja competitiva de Microsoft quizá no sean sus modelos – Microsoft no necesariamente debe tener el mejor modelo del mundo para ganar una posición extraordinariamente fuerte en IA empresarial. El gran activo de Microsot es algo difícil de replicar, su presencia dentro del trabajo cotidiano de cientos de millones de personas. Microsoft controla o participa en buena parte del entorno donde ocurre el trabajo empresarial: Outlook + Teams + Word + Excel + PowerPoint + SharePoint + GitHub + Azure + Windows y Copilot puede insertarse progresivamente sobre ese tejido. Microsoft 365 Copilot ya habría superado los 30 millones de puestos de pago, aunque la adopción efectiva todavía representa un desafío. La ambición declarada es muchísimo mayor, es llegar eventualmente a unos 400-500 millones de usuarios, aproximadamente la escala de Office.

La tesis central

Microsoft está intentando convertir la IA de una tecnología añadida a sus productos en la nueva capa operativa sobre la cual funcionan sus productos, sus empleados y eventualmente sus clientes. Eso requiere transformar simultáneamente: Tecnología + Productos + Organización + Personas + Conocimiento + Procesos + Economía de IA. Esto es especialmente importante para la visión de Gestión del Conocimiento IA de BekeSantos y es aplicable a lo que se ha venido construyendo en su oferta BekeSantos Conocimiento Inteligente.

Las tres capas que muchas veces se confunden

1. Capa de conocimiento empresarial – Microsoft 365, SharePoint, documentos, correos, Teams, conocimiento institucional que permite trabajar la siguiente capa.

2. Capa de inteligencia – Modelos Microsoft + OpenAI + Anthropic + eventualmente otros modelos. Esto lleva a la capa 3.

3. Capa de acción – Copilot + Agentes + Autopilot + automatización

Se hace referencia a How Microsoft quietly reinvented itself to build better AI y se aprovecha IA para el artículo. La imagen es cortesía de Microsoft Copilot.