Microsoft ha empezado a apoyarse más en sus propios modelos de inteligencia artificial para reducir costes en productos de uso masivo como Word y Excel. Según la información recogida por TechCrunch a partir de Bloomberg, la compañía utiliza modelos MAI en una parte de las respuestas generadas dentro de Office, aunque mantiene la colaboración con modelos de OpenAI y Anthropic.
El movimiento marca una nueva fase en la IA empresarial. Durante los últimos años, muchas compañías priorizaron lanzar funciones rápidamente, aunque dependieran de modelos externos caros. Ahora la pregunta cambia: qué modelo es suficiente para cada tarea y cuánto cuesta servirlo a millones de usuarios. La ventaja ya no será usar siempre el modelo más potente, sino elegir el más rentable sin romper la experiencia.
Microsoft había comunicado que partes importantes de Office 365 se apoyaban en tecnología de OpenAI y Anthropic. Esa dependencia fue lógica en la primera ola, cuando el objetivo era demostrar valor y acelerar adopción. Pero al integrar IA en herramientas de productividad diaria, cada prompt se convierte en coste operativo, y cada mejora de margen importa.
La compañía también ha acelerado el desarrollo interno. En su conferencia Build anunció siete nuevos modelos MAI, entre ellos un agente de programación y un generador de imagen a partir de texto. Ese catálogo permite repartir cargas: modelos grandes para tareas complejas, modelos más pequeños o especializados para funciones repetitivas, correcciones, borradores simples o asistencia contextual.
La tendencia no es exclusiva de Microsoft. Amazon, Uber, Meta y Accenture han sido señaladas por estrategias de contención de gasto en IA. El ciclo de entusiasmo por tokens ilimitados está chocando con presupuestos, márgenes y expectativas de retorno. El mercado empieza a diferenciar entre IA que impresiona en una demo e IA que puede sostenerse en una cuenta de resultados.
Para clientes empresariales, esta transición puede tener efectos positivos si reduce costes y mejora latencia. No todas las tareas de Office requieren razonamiento profundo. Completar una fórmula, resumir un correo interno o reformular un párrafo puede resolverse con modelos más pequeños si el sistema mantiene calidad, privacidad y control.
El riesgo está en la opacidad. Las empresas que pagan por Copilot o herramientas similares querrán entender qué modelo responde, qué datos procesa y qué garantías ofrece cada capa. En sectores regulados, esa información puede ser necesaria para auditorías, cumplimiento y gestión de proveedores. La eficiencia no puede llegar a costa de perder trazabilidad.
También habrá un componente de negociación con proveedores. Si Microsoft demuestra que puede mover ciertas cargas a modelos propios, gana margen frente a socios externos y reduce exposición a cambios de precio. Esa flexibilidad puede ser decisiva cuando los contratos corporativos incluyan millones de usuarios y un uso diario que multiplica el consumo de inferencia.
Microsoft está mostrando hacia dónde va la siguiente competencia: orquestar una cartera de modelos, no depender de uno solo. La IA corporativa se parecerá menos a una carrera por el modelo ganador y más a una cadena de suministro donde cada tarea necesita el componente adecuado. Quien controle esa mezcla tendrá más margen para bajar precios, proteger datos y escalar adopción.
