Windows se prepara para una nueva etapa en la informática personal con una estrategia centrada en la inteligencia híbrida, combinando procesamiento local y capacidades de la nube para impulsar el uso de agentes de inteligencia artificial.
La propuesta busca que los agentes puedan trabajar directamente en el PC cuando resulte conveniente, recurrir a la nube cuando sea necesario y mantener mecanismos de seguridad, identidad y administración capaces de responder a las necesidades de usuarios y organizaciones.
Esta visión también viene acompañada por nuevos modelos de IA, herramientas para desarrolladores, equipos con mayor capacidad de procesamiento y nuevas funciones de Windows orientadas a convertir el PC en una plataforma más preparada para la inteligencia artificial.
Windows como plataforma para agentes de IA
Los agentes de inteligencia artificial tienen necesidades diferentes a las aplicaciones tradicionales. Pueden permanecer activos durante largos periodos, utilizar herramientas, trabajar con archivos, escribir código y realizar acciones entre diferentes sistemas.
Ante este escenario, Windows plantea un modelo basado en tres pilares: contención, identidad y gestión.
La contención permite determinar a qué recursos puede acceder un agente, mientras que la identidad facilita identificar qué agente realizó una determinada acción. Por su parte, la gestión permite conectar estas actividades con herramientas empresariales para establecer políticas, supervisar riesgos y administrar agentes a escala.
Microsoft Execution Containers llegan a Windows 11
Uno de los elementos principales de esta estrategia son los Microsoft Execution Containers (MXC), que ya están disponibles de forma general en Windows 11.
Esta tecnología permite definir qué archivos y recursos de red pueden utilizar los agentes y aplicar esas políticas mientras se encuentran en ejecución. El objetivo es proporcionar un entorno más controlado para el funcionamiento de herramientas de IA.
MXC puede utilizar diferentes niveles de aislamiento, incluyendo procesos, sesiones, WSL, máquinas virtuales y Windows 365 para agentes.
Entre los agentes que ya cuentan con soporte para MXC se encuentran Codex de OpenAI, GitHub Copilot, OpenClaw, Replit, LM Studio, OpenShell de NVIDIA y Unsloth AI. También está previsto que otras plataformas incorporen esta tecnología.
La inteligencia híbrida combina modelos locales y nube
El crecimiento de los modelos de inteligencia artificial también está aumentando las necesidades de procesamiento. La estrategia de Microsoft busca repartir las cargas de trabajo entre el dispositivo y la nube para aprovechar las ventajas de ambos entornos.
La inteligencia híbrida combina modelos locales, sistemas de orquestación, tiempos de ejecución eficientes y hardware capaz de ejecutar IA directamente en el PC.
De esta manera, determinadas tareas pueden realizarse localmente, mientras que otras pueden utilizar servicios en la nube cuando necesiten capacidades adicionales.
Modelos de IA de gran capacidad llegan al PC
Microsoft plantea llevar modelos avanzados directamente a los equipos Windows.
Entre ellos se encuentra MAI Code 1.1 Flash, presentado con 137.000 millones de parámetros totales y 6.800 millones de parámetros activos. Mediante precisión de 3 bits, su tamaño puede reducirse aproximadamente un 80%, manteniendo una ventana de contexto local de 256K.
También se contemplan modelos como un próximo Nemotron de NVIDIA con más de 70.000 millones de parámetros y DeepSeek V4 Flash, con 284.000 millones de parámetros.
La optimización de estos modelos busca reducir el consumo de memoria y recursos para permitir que los equipos locales puedan ejecutar cargas de trabajo de IA cada vez más exigentes.
GitHub Copilot también apuesta por el procesamiento local
La inteligencia híbrida llegará igualmente a GitHub Copilot mediante HydraFusion, un sistema capaz de seleccionar el modelo adecuado para cada tarea.
La nueva integración permitirá que HydraFusion no solo utilice modelos en la nube, sino también modelos ejecutados directamente en el dispositivo.
La tecnología está prevista para GitHub Copilot, la CLI de GitHub Copilot y Visual Studio Code en una versión experimental.
Windows ML incorpora soporte para llama.cpp
Para ampliar las posibilidades de los desarrolladores, Windows ML también evoluciona como entorno de ejecución para modelos de IA en GPU, NPU y CPU.
El soporte para llama.cpp busca facilitar el acceso a modelos de código abierto y permitir experimentar con nuevas alternativas de inteligencia artificial a medida que aparecen.
Copilot se prepara para utilizar inteligencia híbrida
La estrategia también modifica el papel de Copilot dentro de Windows.
En los equipos Copilot+, el asistente podrá aprovechar, con autorización del usuario, información disponible localmente en el ordenador y utilizar modelos que se ejecuten directamente en el dispositivo.
Contexto local
Copilot podrá utilizar información relevante almacenada en el PC, como archivos y actividades recientes, para proporcionar respuestas y asistencia más relacionadas con el trabajo que realiza el usuario.
Acciones directamente en Windows
El asistente también podrá realizar determinadas acciones en nombre del usuario, incluyendo organización de archivos, diagnósticos del dispositivo, resolución de problemas, programación y ejecución de determinados flujos de trabajo.
Modelos locales
Otra pieza fundamental será el acceso a modelos de IA que se ejecuten directamente en el equipo. Cuando una tarea lo requiera, la inteligencia híbrida permitirá combinar ese procesamiento con capacidades de la nube.
Estas funciones estarán vinculadas a las experiencias Home, Code y Autopilot de Copilot.
En Home, Copilot podrá aprovechar el contexto local para trabajar con archivos. En Code, la inteligencia híbrida permitirá desarrollar aplicaciones, ejecutar código con soporte de MXC y utilizar modelos locales cuando resulte apropiado.
Autopilot, por su parte, se plantea como un agente persistente y proactivo capaz de aprovechar contexto, modelos y acciones locales.
Nuevos PCs preparados para agentes de inteligencia artificial
La evolución de Windows viene acompañada de una nueva generación de dispositivos diseñados para cargas de trabajo de IA.
La propuesta abarca desde mini PCs pensados para ejecutar agentes durante largos periodos hasta equipos de alto rendimiento destinados a desarrolladores, creadores e investigadores.
Mini PCs preparados para agentes
Los mini ordenadores de escritorio pueden funcionar como equipos siempre encendidos para agentes de larga duración. Sin embargo, su configuración tradicional puede resultar compleja.
Windows plantea simplificar este proceso mediante una experiencia que permita configurar agentes populares con pocos pasos.
En el caso de OpenClaw, Microsoft prepara una pasarela nativa de Windows junto con integración con MXC para facilitar la configuración y mantener los agentes dentro de un entorno controlado.
Copilot+ integra más capacidades de IA local
Los PCs Copilot+ representan otra parte importante de esta estrategia.
Según la información proporcionada, estos equipos realizan más de 2 billones de inferencias locales al mes y más del 40% de los portátiles destinados al mercado empresarial son PCs Copilot+.
La combinación de rendimiento, autonomía y procesamiento de IA integrado pretende convertir estos equipos en una base para las nuevas funciones de Copilot y la inteligencia híbrida.
Builder PCs: equipos pensados para crear con IA
Microsoft también está impulsando una categoría denominada Builder PCs, dirigida principalmente a desarrolladores y creadores que necesitan mayores capacidades de procesamiento local.
Estos equipos combinan hardware de alto rendimiento, memoria unificada y optimizaciones específicas para cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Dentro de esta categoría aparece NVIDIA RTX Spark, plataforma alrededor de la cual se están desarrollando nuevos dispositivos de distintos fabricantes.
Surface Laptop Ultra y Surface RTX Spark Dev Box
El Surface Laptop Ultra se presenta como el Surface más potente hasta ahora y está diseñado alrededor de RTX Spark.
Cuenta con hasta 128 GB de memoria unificada y capacidad para ejecutar localmente modelos de IA que superan los 120.000 millones de parámetros.
También se anunció la Surface RTX Spark Dev Box, orientada a desarrolladores e ingenieros de IA que necesitan experimentar, evaluar modelos y trabajar localmente.
Ambos dispositivos se presentan como parte de la nueva generación de equipos Windows destinados a cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Un ecosistema de equipos con RTX Spark
La plataforma RTX Spark también llegará a equipos de ASUS, Dell, HP, Lenovo y MSI.
Entre los dispositivos anunciados se encuentran ASUS ProArt P16 y P14, Dell XPS 16 Creator Edition, HP OmniBook Ultra 16, Lenovo Yoga 9n 2-en-1, MSI Prestige N16 Flip AI+ y Surface Laptop Ultra.
Según las pruebas citadas en el material original, determinados equipos Windows con RTX Spark alcanzan hasta 2,1 veces más velocidad hasta el primer token, generan imágenes de IA hasta 4,3 veces más rápido y vídeo de IA hasta 6,2 veces más rápido frente al equipo de referencia utilizado en las pruebas.
Windows también apunta a los superordenadores de IA
En el extremo superior de la gama aparece NVIDIA DGX Station para Windows, una plataforma orientada a cargas de trabajo de inteligencia artificial de gran escala.
Basada en el NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, esta solución busca proporcionar capacidades de procesamiento similares a las de un centro de datos directamente en un equipo de escritorio.
La plataforma está diseñada para ejecutar modelos de IA de gran tamaño localmente y también puede utilizarse como recurso compartido para equipos.
Un superordenador personal de IA
Para investigadores, científicos, ingenieros y desarrolladores, DGX Station para Windows pretende permitir la ejecución local de cargas de trabajo que anteriormente podían requerir infraestructura en la nube o centros de datos.
También puede funcionar como una infraestructura compartida para múltiples agentes, con capacidad para soportar 32 o más agentes simultáneos según el escenario descrito.
Mantener la inferencia local permite conservar datos sensibles y propiedad intelectual dentro del entorno de la organización, además de administrar estos sistemas mediante herramientas utilizadas en las flotas Windows.
Windows Search evoluciona de buscar a ejecutar acciones
La inteligencia artificial no será la única área que recibirá novedades.
Windows Search incorporará nuevas acciones directamente desde la barra de tareas, permitiendo realizar determinadas operaciones sin necesidad de abrir otras aplicaciones.
Entre los ejemplos mencionados están activar el modo oscuro, habilitar No molestar, activar el modo avión, ajustar el brillo, silenciar el equipo, organizar ventanas o enviar mensajes.
También está previsto integrar el nuevo Copilot con Windows Search para ofrecer respuestas rápidas y permitir pasar desde la búsqueda hacia la aplicación completa de Copilot.
Windows también refuerza su apuesta por el gaming
Los nuevos equipos con RTX Spark también buscan ampliar las capacidades de Windows en videojuegos.
La plataforma incorpora soporte para tecnologías como ray tracing mediante DirectX, sombreado de tasa variable y DirectStorage.
Además, Advanced Shader Delivery busca reducir el tiempo necesario para compilar shaders durante el primer inicio de determinados juegos, pasando de minutos a segundos y reduciendo posibles interrupciones durante las partidas.
El ecosistema Windows on Arm también continúa ampliando su compatibilidad con juegos y aplicaciones, mientras diferentes desarrolladores y editores siguen incorporando soporte.
Una nueva etapa para Windows y la inteligencia artificial
La estrategia presentada sitúa a Windows como una plataforma que pretende combinar agentes, modelos locales, servicios en la nube y nuevos dispositivos de alto rendimiento.
La inteligencia híbrida busca que cada tarea pueda ejecutarse en el lugar más apropiado, aprovechando el hardware disponible en el PC y recurriendo a la nube cuando sea necesario.
Al mismo tiempo, tecnologías como Microsoft Execution Containers añaden mecanismos de contención y administración para controlar cómo operan los agentes.
Con la llegada de nuevos modelos locales, PCs Copilot+, equipos Builder, dispositivos RTX Spark y sistemas como DGX Station, Windows amplía el abanico de hardware destinado a la inteligencia artificial.
El objetivo final es crear un ecosistema donde los agentes puedan trabajar de manera más autónoma, pero dentro de un entorno que mantenga al usuario y a las organizaciones al mando.
Visítanos diariamente para que no te pierdas ninguna noticia.
Suscríbete al canal de YouTube donde verás Unboxing y Reviews de smartphones. Además, no olvides visitar nuestras redes sociales.
Deja un comentario