Por: Kathleen Hogan, vicepresidenta ejecutiva y directora de estrategia y transformación.

La IA remodela el trabajo más rápido de lo que cualquier organización ha dominado por completo. En diferentes sectores, la conversación ha cambiado de lo que la IA puede hacer a cómo las empresas pueden usar la IA para crear valor empresarial y ampliar lo que las personas pueden lograr. En Microsoft, creemos que las organizaciones que tengan éxito serán lo que llamamos Frontier Firms (Empresas Frontier): lideradas por humanos, pero cada vez más habilitadas por la IA. Esa responsabilidad comienza en cómo se construye la IA y continúa a través de cómo se pone en marcha: la IA debe ampliar la capacidad humana mientras las personas mantienen un control, juicio y responsabilidad significativos. Nos comprometimos a ser el Cliente Cero, para aprender a través de nuestra propia transformación para poder ayudar a otros a navegar por la suya.

Nuestros empleados han experimentado con la IA, mientras que los líderes han fijado metas ambiciosas y han desafiado a los equipos a reimaginar nuestra forma de trabajar para lograr más de lo que era posible antes. Creamos consejos interempresariales que abarcan funciones corporativas, go-to-market e ingeniería para compartir buenas prácticas y aprender juntos. Pedimos a todos que desafiaran sus mentalidades fijas y abrazaran la mentalidad de crecimiento que hemos cultivado durante más de una década. Ese trabajo produce resultados medibles: para un equipo de ventas, las tasas de cierre de acuerdos aumentaron un 20%¹; ciertos flujos de trabajo de la cadena de suministro redujeron el tiempo de ciclo hasta en un 75%²; y un equipo de ingeniería de nueve personas envió un lanzamiento inicial del producto en 35 días. ³

A medida que surgieron enfoques probados, los codificamos en estudios de caso para poder acelerar la transformación, escalar lo que funcionaba y aprender de lo que no. Por igual de importante, sabíamos que si queríamos ayudar a los clientes a comprender el valor completo de la IA, primero teníamos que trabajar para transformarnos a nosotros mismos. Nuestra propia experiencia de primera mano debía ser una fuente de aprendizaje que pudiéramos compartir con otros.

Hemos compartido el Frontier Playbook de Microsoft con los clientes como una guía práctica para nuestro camino de transformación en IA, incluido lo que hemos aprendido, lo que ha funcionado hasta ahora y dónde hemos crecido a partir de los fracasos. Basándose en cientos de esfuerzos de transformación de la IA en toda la empresa, el manual recoge lo que aprendemos mientras rediseñamos el trabajo, desarrollamos nuevas capacidades, medimos el impacto y ayudamos a las personas a crecer junto a la IA.

El manual también refleja verdades importantes: la transformación es difícil y el aprendizaje es el superpoder duradero. Entre las muchas enseñanzas obtenidas de nuestros éxitos y fracasos, cinco lecciones destacan de manera constante.

1. Empezar por el resultado del negocio, no por la tecnología

En un inicio tratamos la IA como un despliegue tecnológico tradicional: desplegar las herramientas, proporcionar formación, impulsar la adopción. Aprendimos que el acceso y el uso no equivalen a transformación: una herramienta licenciada a más de 200.000 personas no cambia la manera en que se realiza el trabajo.

El uso inicial de ventas lo dejó claro. A pesar de su amplio despliegue, el uso se estancó y el impacto no se materializó. En lugar de impulsar más la adopción, el equipo partió de los objetivos de negocio: ofrecer más valor a los clientes, ganar acuerdos y mejorar la experiencia del empleado. Mapearon cómo los gestores de cuentas pasaban la semana e identificaron las mejores herramientas para los momentos que más importaban: un agente Analista para el pipeline, un agente de Acuerdos para paquetes de acuerdos y un Investigador para una comprensión profunda del cliente. Las reuniones semanales lideradas por compañeros convirtieron la experimentación en hábito y escalaron las mejores prácticas a todos los miembros del equipo. Dentro del grupo, la adopción de casos de uso prioritarios se triplicó, los ingresos por gestor de cuenta aumentaron un 9,4% y las tasas de cierre un 20% más. ⁴

El éxito aun requería de inversión en ayudar a las personas a desarrollar nuevas habilidades, experimentar con nuevas formas de trabajar y aprender unos de otros. Pero cuando los líderes se centraron en un resultado empresarial claro y en lo que más importaba para la persona que realiza el trabajo, en lugar de la adopción de la IA en sí, las conversaciones pasaron de usar IA a crear valor.

2. Rediseñar todo el flujo de trabajo, no solo tareas individuales

Una de nuestras mayores lecciones vino de reinventar los flujos de trabajo de principio a fin, no de aplicar IA a pasos existentes. Los primeros esfuerzos ayudaron a las personas a completar tareas familiares más rápido, pero rara vez transformaron los resultados. Añadir agentes a un proceso roto aun deja un proceso roto: acelerar un paso solo crea una cola más larga en el siguiente.

Nuestro equipo de cadena de suministro en la nube simplificó sus procesos antes de reimaginarlos con agentes. Expertos en cadena de suministro e ingenieros trabajaron codo con codo, primero al mapear y simplificar los flujos de trabajo de extremo a extremo, y luego crearon una única fuente de verdad para que cada agente razonara a partir de los mismos datos. Con esa base establecida, desplegaron más de 100 agentes diseñados en específico para planificación, aprovisionamiento, cumplimiento y logística. Esos agentes investigan cambios en la demanda y la capacidad del modelo mientras comparan opciones de transporte por aire, tierra y mar en cuanto a costes, tiempos e impacto en carbono — una complejidad que pocos equipos podrían gestionar solos. El tiempo de ciclo cayó hasta un 75% en flujos de trabajo seleccionados.

El cambio no se trata solo de rapidez, sino de añadir nuevo valor a través de mejorar lo que el equipo puede ver, anticipar y sobre lo que puede actuar. Dentro de permisos y umbrales de aprobación definidos, los agentes han pasado de responder preguntas a ayudar de manera directa a los planificadores a actualizar o cancelar órdenes de compra. Los planificadores que antes dedicaban cinco a siete días a rastrear por qué un plan de demanda cambió ahora pueden obtener una respuesta en cuestión de horas, y a veces en menos de 20 minutos. Esto permite analizar los cambios a medida que se desarrollan los ciclos de planificación, modelar más escenarios, construir mejores planes de contingencia e identificar riesgos antes — para ayudar al equipo a tomar mejores decisiones y mejorar el rendimiento de la cadena de suministro. ⁵

Vemos el mismo cambio en ingeniería de software, donde la oportunidad va más allá de generar código más rápido hasta rediseñar cómo los equipos planifican, construyen, prueban y evalúan productos con agentes a lo largo del flujo de trabajo.

Hemos comprobado que los mayores avances se producen cuando los equipos se distancian y rediseñan cómo debe fluir el trabajo entre personas, procesos y tecnología de principio a fin — incluido qué pueden acceder y hacer los agentes, cómo se supervisan sus acciones y dónde deben revisar, aprobar o intervenir las personas. La IA es más poderosa cuando las tres avanzan juntas.

3. Poner a los empleados en el centro de la transformación

Las personas que realizan el trabajo saben dónde fallan los procesos, dónde importa el juicio y dónde la IA podría ayudar — conocimientos que ningún mapa de procesos puede captar por completo. Su experiencia debe moldear la transformación desde el principio. Los líderes son responsables de establecer una ambición clara, ayudar a los empleados a desarrollar las habilidades para contribuir y darles un papel significativo en la decisión de cómo cambia el trabajo.

En Microsoft, creamos maneras prácticas para que los empleados desarrollen esas habilidades. Un programa de desarrollo en etapas tempranas de su carrera, PRAISE, empareja a ingenieros emergentes con preceptores experimentados y aprendizaje asistido por IA, para ayudar a los ingenieros más nuevos a contribuir a trabajos complejos mientras desarrollan su oficio.

Camp AIR es un acelerador de transformación de IA de varias semanas que ayuda a los equipos multifuncionales a aprender nuevas capacidades de IA mientras rediseñan su forma de trabajar juntos en torno a un reto empresarial real. Un piloto temprano nos enseñó que la transformación de IA es un deporte de equipo y que las herramientas y la formación por sí solos no eran suficientes. Aunque las personas podían aprender nuevas tecnologías de manera independiente, se producían cambios significativos y duraderos cuando los equipos aprendían, experimentaban y se adaptaban juntos. Los equipos necesitaban conversaciones sinceras sobre cómo la IA remodelaría roles y flujos de trabajo, junto con la libertad de experimentar de manera segura y generar confianza en nuevas formas de trabajar. No podríamos preparar para el futuro todos los empleos tal y como existen hoy, pero sí podríamos ayudar a los empleados a preparar sus carreras desarrollando las habilidades, la adaptabilidad y la mentalidad necesarias para tener éxito a medida que el trabajo evoluciona.

Esa lección se convirtió en un principio fundamental de diseño de Camp AIR y ha ayudado al programa a escalar a más de 3.000 ingenieros en toda esa organización.

El equipo detrás de Copilot Cowork muestra cómo puede ser esto en la práctica. El equipo de nueve personas formado por ingenieros, diseñadores y gestores de producto tuvo la libertad de replantearse cómo se construye un producto, al integrar la IA desde el primer día. Con el trabajo junto a los agentes, sus roles se ampliaron a lo que llamaron meta-ingenieros, meta-diseñadores y meta-PMs. Juntos, lanzaron una versión inicial en 35 días y documentaron lo que aprendieron para que otros equipos pudieran construir sobre ello. ⁶

En nuestra experiencia, los líderes fijan resultados y responsabilidad, mientras que las personas más cercanas al trabajo ven dónde la IA aporta valor y donde el juicio humano debe mantenerse central. Los directivos conectan ambas cosas, y su modelado y apoyo han sido uno de los predictores más fuertes del éxito. Nuestra investigación lo confirma: cuando los gestores modelan de manera activa el uso de la IA, el valor reportado de la IA agéntica sube 17 puntos y la confianza en ella sube 30 puntos — y los empleados de equipos donde los responsables crean seguridad psicológica tienen 1,4 veces más probabilidades de ser usuarios frecuentes de la IA agéntica. Cuando los empleados tienen contexto, capacidad y agencia, pueden convertirse en el motor de la transformación.

4. Usar la IA para ampliar lo que la gente puede hacer

Empezamos donde muchas empresas empiezan: con la automatización de tareas para aumentar la eficiencia. Ese valor es real, pero solo el principio. Con el tiempo nos dimos cuenta de que la mayor oportunidad es la «Adición de Capacidades»: combinar fortalezas humanas y de IA para lograr resultados que antes eran imprácticos o imposibles. Piénsalo como una ecuación: IC + IA = CA. La mejora continua elimina el desperdicio y la IA añade capacidad. Juntos, producen Aportación de Capacidad — un resultado con mayor valor estratégico. La mejora continua por sí sola da lugar a una versión más ágil de la antigua empresa; A Aportar Capacidades crea otra diferente. Esto equivale a transformación.

En nuestro último Índice de Tendencias Laborales, el 58% de los usuarios de IA dijo que la IA les ayuda a realizar trabajos que antes no podían hacer — era un 80% entre los usuarios avanzados. En nuestros ejemplos, consiste en predecir un fallo de calidad en lugar de detectarlo o explorar veinte opciones donde un equipo tenía tiempo para tres.

Esta visión más amplia moldea cómo medimos el ROI. Nos gusta decir que la eficiencia es el suelo; la capacidad es el techo. El uso y la adopción, junto con mejoras en velocidad, calidad y coste, son señales importantes. Pero la medida definitiva es si la IA mejora la experiencia de clientes y empleados, impulsa el crecimiento y la innovación, reduce riesgos y amplía lo que la organización puede lograr. Como esos resultados pueden tardar en aparecer, también seguimos los indicadores adelantados. Para los gestores de cuentas, eso puede significar más tiempo con los clientes, un pipeline más sólido o mejores tasas de éxito antes de que los ingresos se materialicen a plenitud. Para un ingeniero, no se trata de cuánto código produce la IA, sino de si el equipo construye mejores productos más rápido.

Animamos a los equipos a mirar más allá de la eficiencia y preguntarse: «¿Qué podría lograr nuestra gente que antes no podía?»

5. Combinar capacidades humanas e IA para crear una organización en aprendizaje continuo

En Microsoft, llevamos tiempo con la creencia de que una mentalidad de crecimiento es una fuente de ventaja competitiva. Nuestra disposición a desafiar suposiciones, experimentar, aprender y adaptarse, ha moldeado nuestra cultura durante más de una década — y proporciona una base aún más importante para la era de la IA.

La IA da un nuevo significado a esa idea. Como socio de reflexión, puede ayudar a los empleados a explorar nuevas ideas, desarrollar habilidades y aprender en el flujo del trabajo. Puede hacer que el aprendizaje sea más rápido, personalizado y accesible, para ayudar a las personas a afrontar desafíos que antes parecían inalcanzables.

Pero también hemos descubierto que el aprendizaje se mueve en ambas direcciones. Las personas ayudan a que la IA sea más útil al aportar la ambición, el contexto, el juicio y la retroalimentación que le enseñan cómo se hace el trabajo y qué es el bien. Establecen los requisitos, corrigen lo que falla, determinan dónde el juicio humano es esencial y siguen como responsables de cómo se aplica la IA.

En nuestra organización de Personas, por ejemplo, los equipos mejoran de manera continua a los agentes para apoyar las muchas actividades interempresariales implicadas en la incorporación de un nuevo empleado. Nuestro equipo guía el proceso y establece el listón de lo que significa ser bueno, determina dónde se necesita juicio humano, aborda problemas y gobierna el sistema en su conjunto.

Con el tiempo, este bucle de aprendizaje convierte los conocimientos individuales en capacidad organizativa. La IA ayuda a las personas a aprender más rápido, mientras que las personas contribuyen a que la IA sea más útil dentro de su organización. Reconocimos  que el bucle de aprendizaje continuo que creábamos también generaba conocimiento institucional único, y que mantener su control sería fundamental para nuestra ventaja a largo plazo. Y que cada organización debería poder construir su propio bucle de aprendizaje continuo sin depender de un único proveedor de modelos, para mantener al mismo tiempo el control de su conocimiento y de cómo está integrado en los modelos y sistemas que utiliza.

Tener acceso a los mejores modelos no será suficiente. Las organizaciones que lideren serán aquellas que desarrollen la capacidad para acelerar el aprendizaje — donde las personas y la IA mejoran juntas y donde el conocimiento que crean se convierte en una fuente de ventaja duradera.

***

Estas lecciones se combinan en tres recetas prácticas: Aceleración de Personas para un puesto, Rediseño de Procesos Impulsado por IA para un flujo de trabajo, y Posibilidad Primero por IA para una oportunidad en primer lugar. Destilados a partir de cientos de esfuerzos de transformación, son patrones que los equipos pueden adaptar —a menudo en combinación— para avanzar más rápido y evitar reinventar el viaje.

El acceso a la IA no será el factor diferenciador. La ventaja vendrá de la capacidad de una organización para empoderar e implicar a los empleados, rediseñar el trabajo, gobernar la IA de manera responsable y operacionalizar lo que funciona. Los resultados que vemos —desde el aumento de ingresos y una cadena de suministro más eficiente hasta un desarrollo de productos más rápido y mejores experiencias para los empleados— muestran lo que es posible cuando esas piezas encajan. Pero lograr estos resultados requiere más que desplegar IA. Requiere la alineación intencionada de personas, procesos y tecnología. Ese es el trabajo duro de convertirse en una Frontier Firm — y por eso creamos Microsoft Frontier Company: llevar lo que aprendemos de nuestra propia transformación a los clientes y trabajar junto a ellos mientras navegan por sus transformaciones.

Lean Becoming a Frontier Firm: Our Frontier Playbook para los marcos de trabajo, recetas de transformación y lecciones del recorrido del Customer Zero de Microsoft.

Kathleen Hogan es Vicepresidenta Ejecutiva y Directora de Estrategia y Transformación en Microsoft, donde lidera la estrategia y la agenda de transformación a nivel empresarial de la empresa, para acelerar la evolución de Microsoft hacia una Empresa Frontier. Antes, fue directora de Recursos Humanos y vicepresidenta corporativa de servicios de Microsoft.

NOTAS

¹ Datos internos del equipo de ventas de Microsoft basados en 687 vendedores de Microsoft 365 Copilot de enero a junio de 2024, en comparación con vendedores con bajo uso de Copilot. El uso regular de Copilot significa vendedores que usan Copilot a diario al menos el 50% del tiempo durante el periodo de pruebas.

² Basado en un análisis interno de Microsoft del trabajo liderado por un equipo multifuncional de 150+ personas entre septiembre de 2025 y agosto de 2026. A septiembre de 2026, más de 111 agentes habían sido desplegados en flujos de trabajo de la cadena de suministro en la nube. En 5 ciclos de planificación mensuales medidos entre abril de 2026 y agosto de 2026, el tiempo medio de ciclo disminuyó de alrededor de 10 a menos de 2,5 días laborables. Por otro lado, en 20+ investigaciones de planes de demanda cada mes, el tiempo medio para producir una explicación validada por humanos disminuyó de cinco a siete días a menos de unas pocas horas, con algunos completados en menos de 20 minutos. Los resultados son específicos para estos flujos de trabajo y periodos de medición.

³ Basado en los registros internos del proyecto. El periodo de 35 días se midió desde el inicio formal del proyecto del equipo hasta la entrega de la versión inicial en la primavera de 2026. Este resultado refleja un proyecto emprendido por un equipo dedicado y multifuncional y no constituye un referente para el desarrollo de producto a nivel de empresa.

⁴ Datos internos del equipo de ventas de Microsoft basados en 687 vendedores de Microsoft 365 Copilot entre enero y junio de 2024, en comparación con vendedores con bajo uso de Copilot. El uso regular de Copilot significa vendedores que usan Copilot a diario al menos el 50% del tiempo durante el periodo de pruebas.

 ⁵ Basado en un análisis interno de Microsoft del trabajo liderado por un equipo multifuncional de 150+ personas entre septiembre de 2025 y agosto de 2026. En septiembre de 2026, más de 111 agentes habían sido desplegados en los flujos de trabajo de la cadena de suministro en la nube. En 5 ciclos de planificación mensuales medidos entre abril de 2026 y agosto de 2026, el tiempo medio de ciclo disminuyó de alrededor de 10 a menos de 2,5 días laborables. Por otro lado, en 20+ investigaciones de planes de demanda cada mes, el tiempo medio para producir una explicación validada por humanos disminuyó de cinco a siete días a menos de unas pocas horas, con algunos completados en menos de 20 minutos. Los resultados son específicos para estos flujos de trabajo y periodos de medición.

 ⁶ Basado en los registros internos del proyecto. El periodo de 35 días se midió desde el inicio formal del proyecto del equipo hasta la entrega del lanzamiento inicial en la primavera de 2026. Este resultado refleja un proyecto emprendido por un equipo dedicado y multifuncional y no constituye un referente para el desarrollo de producto a nivel de empresa.

Por: Justin Spelhaug, presidente, Microsoft Elevate.

Microsoft lleva cinco décadas en el negocio de la educación. Desde los primeros días de esta empresa, hemos trabajado junto a educadores, estudiantes, familias y líderes educativos en cada nueva ola tecnológica — y hemos aprendido qué ayuda al aprendizaje y qué se interpone en el camino.

Ese compromiso continúa hoy, en un momento tecnológico como nunca antes hayamos visto. La IA puede personalizar el aprendizaje, reducir la carga administrativa, acelerar la investigación y ampliar el acceso a una instrucción de alta calidad. También conlleva riesgos reales. Educadores y padres se preguntan si los estudiantes todavía realizan procesos de pensamiento y si las herramientas que utilizan sus hijos son seguras. Esas son las preguntas correctas.

En esencia, enseñar e inspirar a los estudiantes a ser la mejor versión de sí mismos es un esfuerzo bastante humano. La educación se basa en una colaboración significativa entre educadores, estudiantes y familias que ayuda a desbloquear el potencial humano y a forjar futuros más brillantes.

Ninguna empresa entiende por completo cómo la IA va a transformar la educación. Pero la incertidumbre exige más cuidado, no menos. Por eso Microsoft ha adoptado un enfoque holístico, basado en cinco principios.

1. Seguridad, privacidad, protección y transparencia desde el diseño
2. Los educadores siguen en control y en el centro del uso de la IA en el aula
3. IA diseñada para apoyar el aprendizaje de los estudiantes, no para reemplazar su pensamiento
4. La IA fortalece los sistemas educativos, desde el aprendizaje hasta el descubrimiento
5. Cada estudiante se prepara para un futuro impulsado por IA

1. Seguridad, privacidad, protección y transparencia desde el diseño

Cada sistema de IA utilizado en la educación debe diseñarse con salvaguardas sólidas que protejan la privacidad del alumnado, mejoren la seguridad, reduzcan riesgos —incluidas las salvaguardas que aborden los sesgos— y proporcionen la transparencia que los estudiantes, educadores y padres merecen.

Creemos que las instituciones nunca deberían tener que elegir entre innovación y confianza.

La seguridad, la privacidad y la transparencia son fundamentales para el enfoque educativo de Microsoft.

Por eso, recién firmamos un acuerdo histórico con la Federación Americana de Profesores (AFT) e introducimos un nuevo Estándar de Privacidad y Seguridad para Escuelas que cubre los productos de Microsoft Education. El acuerdo representa la primera vez que una gran empresa tecnológica y uno de los mayores sindicatos de profesores de Estados Unidos se unen para definir cómo debe ser la IA de confianza dentro de estos productos. El Estándar limita cómo los productos Microsoft Education pueden utilizar los datos de estudiantes y docentes, requiere supervisión humana para las decisiones importantes, proporciona una transparencia significativa para las familias y responsabiliza a Microsoft cuando no nos equivocamos. También afirma que las escuelas conservan la propiedad del conocimiento y las ideas que crean.

No creamos este estándar para guardárnoslo para nosotros. Los estudiantes e instituciones merecen estas protecciones, sea cual sea la tecnología que elija su escuela. Invitamos a otros de nuestro sector a cumplir con este estándar con nosotros.

2. Los educadores mantienen el control y están en el centro del uso de la IA en el aula

Los educadores deben permanecer en el centro de la enseñanza y el aprendizaje. La IA debe aumentar la experiencia del profesor, no sustituir el juicio profesional. Los educadores deben ayudar a moldear el diseño de los sistemas de IA y estar equipados con las habilidades y el apoyo necesarios para utilizar la IA de manera que apoyen los resultados de los estudiantes.

La tecnología por sí sola no transforma la educación. Los educadores sí. En un colegio del Bronx, la profesora de educación especial Ashley Hernandez utiliza Copilot para desarrollar materiales diferenciados y conscientes a nivel sensorial para estudiantes con necesidades complejas de comunicación y médicas. La tecnología le ayuda a adaptar las experiencias de aprendizaje de manera más eficiente y le da más tiempo para trabajar directo con los estudiantes. Por igual importante, su experiencia ha contribuido a moldear el futuro de la propia tecnología.

Los educadores saben mejor lo que funciona en el aula, y sus voces se reflejan en los productos que creamos. A través de nuestro Programa Education Insiders, educadores y líderes escolares participan en adelantos privados de productos y sesiones de retroalimentación para ayudarnos a mejorar las herramientas antes de que se publiquen.

Por eso desarrollamos productos como Teach en Microsoft 365 Copilot. Teach es nuestra experiencia de IA centrada en la educación para educadores. Diseñada en torno a flujos de trabajo instruccionales reales, ayuda a los educadores a adaptar materiales para diferentes estudiantes, crear lecciones que se ajusten a sus estándares y dedicar menos tiempo a planificar. Nuestro objetivo no es automatizar la enseñanza; es aliviar la carga administrativa que se interpone.

Los clientes nos dicen que esto funciona. La Educación Católica de Brisbane logró un aumento del 275% en la agencia de los alumnos entre los grupos en riesgo. Desde que implementó Microsoft 365 Copilot, Miami Dade College ha experimentado un aumento del 15% en las tasas de aprobados de los estudiantes y una caída del 12% en las tasas de abandono de asignaturas.

Los educadores necesitan formación práctica, comunidades de práctica y credenciales a demanda. A través de Microsoft Elevate for Educators, conectamos a los educadores con esos recursos y trayectorias. En el último año, más de 17 millones de personas han completado una credencial de habilidades en IA muy demandada. A través del programa Elevate for Educators, ayudamos a los educadores a adquirir la comprensión y la confianza que necesitan para enseñar sobre IA de manera eficaz y responsable. También ofrecemos materiales prácticos que ayudan a los educadores a introducir la IA generativa de manera segura y responsable entre los estudiantes.

3. IA diseñada para apoyar el aprendizaje de los estudiantes, no para reemplazar su pensamiento

Los sistemas de IA en la educación deben estar basados en la ciencia del aprendizaje y diseñados para promover un compromiso saludable del alumnado, el pensamiento crítico, el bienestar del alumnado y la mejora de los resultados de aprendizaje.

Según nuestra investigación reciente sobre la ciencia del aprendizaje, un riesgo significativo de la IA en la educación es la descarga cognitiva que crea la apariencia de que se aprende sin el trabajo cognitivo que hace que el aprendizaje sea duradero. Este es un problema real. Los estudiantes creen que aprenden cuando no es así.

Muchas herramientas de uso común no fueron diseñadas para la educación. Priorizan la rapidez sobre la comprensión, y muchas instituciones han respondido al limitar o bloquear el acceso por completo, incluso cuando los estudiantes usan la IA por su cuenta. Sin una experiencia de aprendizaje diseñada de manera específica, la confianza se convierte en la barrera para habilitar la IA para los estudiantes.

La educación necesita IA diseñada para apoyar los propósitos educativos: ayudar a las personas a construir conocimiento, pensamiento crítico, juicio y confianza.

Algunos de los aprendizajes más importantes ocurren cuando los estudiantes están atascados. La dificultad construye una comprensión que perdure. La IA que elimina esa lucha puede mover de manera silenciosa el pensamiento del aprendiz a la máquina. Debemos proteger el trabajo que ayuda a los estudiantes a crecer.

Las experiencias de IA de Microsoft en la educación son adecuadas para la edad por diseño, incluido el acceso por defecto a Copilot Chat para estudiantes de K-12 con controles administrativos para la habilitación basada en la edad a medida que los alumnos progresan. En cursos anteriores, Minecraft Education desarrolla la alfabetización básica en IA, mientras que los Aceleradores de Aprendizaje personalizan el soporte y proporcionan retroalimentación oportuna. A medida que los estudiantes avanzan, el Agente de Estudio y Aprendizaje utiliza preguntas estructuradas y práctica interactiva para ayudar a los estudiantes a trabajar conceptos sin hacer el trabajo por ellos. Para los estudiantes mayores, Microsoft 365 Copilot introduce las mismas herramientas de nivel empresarial que utilizarán en sus carreras.

4. La IA fortalece los sistemas educativos, desde el aprendizaje hasta el descubrimiento

Las instituciones educativas sólidas crean oportunidades a través de identificar las necesidades desde el principio, actuar con rapidez y dirigir recursos limitados donde más importan.

La IA puede ayudar a las instituciones a apoyar a los estudiantes antes, reducir el papeleo, utilizar la información de forma más eficaz, reforzar la seguridad y acelerar la investigación y el descubrimiento.

Hoy en día, la información importante suele estar dispersa entre diferentes sistemas y equipos. Utilizada de manera responsable, la IA puede reunirla para que escuelas, universidades y centros puedan tomar mejores decisiones y tomar medidas coordinadas.

Las Escuelas Públicas del Condado de Broward se enfrentaron a un déficit presupuestario significativo que requería eficiencia operativa en 235 escuelas. A pesar de ser rico en datos, el distrito carecía de información en tiempo real. Desplegaron Microsoft 365 Copilot integrado con su ecosistema Microsoft 365 e identificaron ineficiencias operativas significativas que les ayudaron a lograr ahorros previstos en instalaciones de 40 a 50 millones de dólares en cinco años. Esos ahorros podrían reinvertirse en apoyar a sus educadores y estudiantes.

En la Universidad de Carolina del Norte, los investigadores médicos utilizan un entorno de investigación seguro basado en Microsoft Azure para realizar investigaciones clínicas basadas en datos mientras protegen la información sensible de los pacientes. Ahora apoya 25 estudios activos y amplía el acceso a capacidades avanzadas de analítica e IA dentro de un entorno de investigación controlado.

Los sistemas educativos innovadores hacen más que adoptar nuevas tecnologías. Impulsan acciones coordinadas que resultan en mejores resultados para estudiantes, educadores, investigadores y comunidades.

5. Todo estudiante preparado para un futuro impulsado por IA

Cada estudiante debería tener la oportunidad de desarrollar el conocimiento y el juicio necesarios para usar la IA de manera responsable y las habilidades necesarias para prosperar gracias a la emergente economía de la IA.

La división más importante en IA de la próxima década puede que no sea quién tiene acceso a la IA. Puede que sea quién tiene acceso a las habilidades de IA y los caminos que convierten esas habilidades en oportunidades económicas.

El AI Economy Institute, el think tank estrella de Microsoft, publicó de manera reciente un libro que explora cómo las tecnologías de IA moldean la experiencia educativa y descubrió que las habilidades relacionadas con la IA alcanzan primas salariales de hasta un 40%, lo que supera los rendimientos de los títulos avanzados.

La alfabetización en IA es ahora innegociable en todas las disciplinas. La importancia de comprender los fundamentos, las limitaciones y las implicaciones éticas de la IA —incluido el escepticismo saludable hacia los resultados— es universal.

Ofertas como Minecraft Education AI Ready Skills ayudan a los estudiantes a construir esa base a través de un camino basado en juegos que culmina en una acreditación alineada con los estándares CSTA e ISTE

Nuestras colaboraciones con la Federación Americana de Profesores, la Asociación Nacional de Educación, el Consorcio Nacional de IA Aplicada y los Sindicatos de Construcción de Norteamérica ayudan a garantizar que este trabajo esté informado tanto por educadores, trabajadores como por miembros de la comunidad. Sus conocimientos ayudan a guiar las herramientas que construimos, las habilidades que enseñamos y los caminos que creamos para que los estudiantes puedan tener éxito en una economía impulsada por IA.

A través de la ampliación de nuestra colaboración con NABTU, de manera reciente hemos introducido la Máquina de Empleos para ayudar a padres, estudiantes y orientadores de secundaria a explorar los oficios especializados como una valiosa vía educativa y profesional.

En la educación superior, las instituciones convierten la alfabetización en IA en un currículo. La Universidad de Auburn creó un curso titulado «Enseñanza con Inteligencia Artificial» que ahora está disponible para casi 10.000 profesores en más de 90 instituciones. Babson College construyó un laboratorio interdisciplinar de IA — The Generator — que integra herramientas Azure OpenAI y asistentes de Copilot para cada profesor y estudiante. Y la Universidad del Sur de Florida creó un programa de embajadores estudiantiles que ha generado entre un ahorro de tiempo del 55 y un 60% en algunas tareas y ahora demuestra el uso práctico de la IA en flujos de trabajo reales de departamentos.

El objetivo no es formar a los alumnos para un conjunto fijo de herramientas. Es ayudarles a desarrollar el conocimiento, la capacidad de actuar y el juicio necesarios para seguir adaptándose a lo largo de sus vidas.

El futuro de la educación no se definirá solo por la tecnología. Se definirá por lo eficaz que reunamos innovación, confianza y potencial humano.

Construir juntos el futuro de la educación.

Microsoft seguirá con las inversiones en los cinco principios y, más importante aún, junto con los educadores, estudiantes, instituciones, gobiernos, organizaciones laborales y comunidades que están dando forma al próximo capítulo de la educación.

La IA ya ha comenzado a cambiar la manera en que las personas aprenden y trabajan. La responsabilidad y la oportunidad que todos tenemos delante es asegurar que fortalezca el aprendizaje, amplíe las oportunidades y mantenga a las personas en el centro.

Ese futuro ya ha comenzado a tomar forma y estamos comprometidos a construirlo juntos.

Justin Spelhaug lidera Microsoft Elevate, una iniciativa global que ayuda a organizaciones educativas, laborales y sin ánimo de lucro a ampliar las oportunidades y a preparar a las personas para la economía de la IA. Durante sus 28 años en Microsoft, ha ocupado cargos de liderazgo en el avance del impacto tecnológico para personas y comunidades. Comenzó su carrera sirviendo en el Cuerpo de Marines de EE. UU.