Amanda Silver, vicepresidenta de CoreAI en Microsoft, sostiene que la IA agentica es la mayor oportunidad para emprendedores desde la nube pública. Desde Azure Foundry, la compañía ya ve reducciones de hasta 80% en tiempos operativos gracias a sistemas autónomos.
La inteligencia artificial no solo está redefiniendo productos: está reescribiendo la estructura económica de las startups. Así lo plantea Amanda Silver, vicepresidenta corporativa de la división CoreAI en Microsoft, quien sostiene que la actual ola de sistemas agenticos es tan disruptiva como lo fue la migración a la nube pública.
Silver lleva 24 años en Microsoft y, tras trabajar extensamente en GitHub Copilot, hoy lidera herramientas para desplegar aplicaciones y sistemas autónomos dentro de empresas. Su foco está en Azure Foundry, el portal unificado de IA dentro de Microsoft Azure, desde donde observa cómo las compañías implementan —y a veces tropiezan con— agentes inteligentes en producción.
El nuevo punto de inflexión
“Veo este momento como un punto de inflexión para las startups tan profundo como el paso a la nube pública”, afirmó Silver. La comparación no es menor: la nube eliminó la necesidad de infraestructura física propia, reduciendo costos de capital y democratizando el acceso a cómputo.
Ahora, según explica, la IA agentica vuelve a reducir drásticamente los costos operativos. “Muchos de los trabajos involucrados en poner en marcha una nueva empresa —ya sea soporte, investigaciones legales— pueden hacerse más rápido y más barato con agentes de IA”, señaló.
El resultado, anticipa, será una nueva generación de compañías con menos empleados y valuaciones más altas. “Vamos a ver startups con mayores valuaciones y menos personas al mando. Y creo que ese es un mundo emocionante”.
Reducciones del 70% al 80% en tareas técnicas
En la práctica, Microsoft ya está observando mejoras concretas. Silver describe el uso de agentes multietapa para tareas de mantenimiento de código. Por ejemplo, actualizar dependencias críticas como versiones antiguas del runtime .NET o el SDK de Java.
Estos sistemas pueden analizar toda una base de código y actualizarla con una reducción del 70% al 80% en el tiempo necesario para completar la tarea. “Realmente tiene que ser un agente multietapa desplegado para hacerlo”, subrayó.
Otro caso clave son las operaciones en vivo (live-site operations). Tradicionalmente, mantener un sitio web o servicio implica equipos de guardia 24/7 para responder incidentes nocturnos. “Solía ser un trabajo muy detestado porque te despertaban con bastante frecuencia por incidentes menores”, explicó.
Microsoft desarrolló un sistema agentico capaz de diagnosticar y, en muchos casos, mitigar completamente estos problemas sin intervención humana. Esto no solo evita interrupciones nocturnas, sino que también reduce drásticamente el tiempo promedio de resolución de incidentes.
¿Por qué los agentes no despegan más rápido?
A pesar del entusiasmo, los despliegues agenticos no han avanzado tan rápido como se esperaba hace apenas seis meses. Silver identifica un obstáculo cultural más que tecnológico.
“Muchas veces se trata de no tener realmente claro cuál debería ser el propósito del agente”, explicó. Las empresas deben definir con precisión el caso de uso, el criterio de éxito y los datos que alimentarán al sistema. La falta de claridad estratégica, más que el miedo a la autonomía, es el principal freno.
“Cualquiera que mire estos sistemas ve el retorno de la inversión”, sostuvo.
Humanos en el circuito
La incertidumbre sobre dejar decisiones en manos de agentes autónomos sigue presente, pero Silver relativiza ese riesgo. Anticipa que será común el modelo “human-in-the-loop”, donde los humanos supervisan casos críticos.
Como ejemplo, menciona la gestión de devoluciones de paquetes. Antes, el 90% del proceso era automatizado y el 10% requería intervención humana para evaluar daños. Con los avances en visión por computadora, muchos de esos casos ya pueden resolverse automáticamente, dejando solo los escenarios ambiguos para revisión humana.
Sin embargo, reconoce que habrá operaciones que siempre necesitarán supervisión, como asumir obligaciones contractuales legales o desplegar código en producción que pueda afectar la confiabilidad de sistemas críticos.
La oportunidad estratégica
En un contexto donde competidores como Google y Meta también apuestan por agentes empresariales, Microsoft busca posicionar Azure Foundry como la infraestructura base para esta nueva etapa.
La tesis de Silver es clara: la IA agentica no es solo una mejora incremental, sino un cambio estructural en la economía del software. Si la nube redujo la barrera de entrada al capital físico, los agentes reducen la barrera de entrada al capital humano.
Para las startups, la ecuación empieza a cambiar: menos costos fijos, más automatización y ciclos de ejecución más rápidos. Y, según Microsoft, una ventana histórica comparable a la revolución de la nube pública.