Microsoft está reemplazando silenciosamente los modelos de IA de OpenAI y Anthropic con sus propios modelos internos dentro de Copilot, enrutando decenas de miles de consultas cada semana a través de software propio en productos como Excel y Outlook. El cambio, informado el 7 de julio de 2026 por PYMNTS y The Decoder, indica un esfuerzo concertado por parte de la compañía para reducir el costo de ejecutar su asistente de inteligencia artificial insignia, incluso a riesgo de ofrecer resultados ligeramente menos capaces a algunos usuarios.
La medida es sorprendente dados los profundos vínculos de Microsoft con OpenAI, en el que ha invertido miles de millones. Pero bajo el mando del jefe de IA, Mustafa Suleyman, Microsoft ha estado construyendo constantemente su propia familia de modelos (llamada MAI) y ahora parece decidido a utilizarla para reducir la dependencia de los mismos socios que ayudaron a hacer de Copilot un nombre familiar. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra novedades de IA.
Decenas de miles de consultas redireccionadas
Según The Decoder, Microsoft ya ejecuta decenas de miles de consultas Copilot por semana a través de sus propios modelos MAI, particularmente para tareas rutinarias integradas en aplicaciones de Office como Excel y Outlook. PYMNTS informó que la compañía ha trasladado miles de indicaciones en sus productos Office a los modelos internos, describiendo el cambio como una campaña silenciosa pero deliberada para llevar una mayor carga de trabajo de Copilot internamente.
La razón es principalmente financiera. Cada consulta enviada a un modelo de terceros conlleva un costo por token, y con cientos de millones de usuarios potenciales de Copilot en toda la suite de productividad de Microsoft, esos cargos aumentan rápidamente. Al sustituir sus propios modelos por tareas de gran volumen y de menor riesgo, Microsoft puede mantener las llamadas de terceros más caras para las consultas donde más importan.
El mandato de Suleyman para 'eliminar' los costos externos
La estrategia lleva la huella de Mustafa Suleyman, jefe de IA de consumo de Microsoft, quien, según informó The Decoder, quiere "eliminar en última instancia" el costo de los modelos externos. Esa ambición refleja una realidad más amplia de la industria: a medida que los asistentes de IA pasan de ser una novedad a una utilidad cotidiana, la economía de la inferencia (la computación necesaria para generar respuestas) se ha convertido en un campo de batalla decisivo.
Para los clientes de Copilot, la compensación podría ser tangible. The Decoder señaló que depender más de los modelos internos puede significar "menos rendimiento por el mismo precio", ya que la familia MAI de Microsoft, aunque mejora, puede que aún no iguale las capacidades de primer nivel de los modelos OpenAI y Anthropic más avanzados en cada tarea. Microsoft parece estar apostando a que para el trabajo de productividad rutinario (resumir un correo electrónico, formatear una hoja de cálculo, redactar una respuesta) un modelo interno más económico es "suficientemente bueno".
Construyendo la familia de modelos MAI
El cambio no se produjo de la noche a la mañana. Microsoft ha pasado años ensamblando sus propias capacidades de modelo bajo el nombre de MAI, invirtiendo en talento de investigación y en la enorme infraestructura de centros de datos necesaria para entrenar y servir modelos a escala. Esa acumulación ahora le da a la compañía algo de lo que carecía en los primeros días de Copilot: una alternativa interna creíble a los modelos de vanguardia que compra a sus socios.
El atractivo de ejecutar modelos locales va mucho más allá del ahorro por consulta. Cuando Microsoft depende de su propio software, controla la cadencia de actualización, el ajuste de seguridad y el manejo de datos, una consideración cada vez más importante para los clientes empresariales preocupados por dónde fluye su información. También elimina una capa de dependencia de los proveedores que se ha vuelto más notoria a medida que aumenta el costo de los modelos externos.
Una relación recalibrada con OpenAI
El cambio también replantea la relación de Microsoft con OpenAI, durante mucho tiempo la cara pública de la inteligencia de Copilot. Microsoft sigue profundamente entrelazado con OpenAI a través de la inversión, la infraestructura de la nube y la integración de productos, y las empresas continúan colaborando en la investigación de vanguardia. Pero la decisión de enrutar el tráfico cotidiano de Copilot a través de modelos MAI muestra que Microsoft está cubriendo su dependencia, tratando a OpenAI menos como un motor indispensable y más como un proveedor en una cartera en crecimiento.
La misma lógica se aplica a Anthropic, cuyos modelos Claude Microsoft también ha ofrecido a través de sus plataformas. A medida que los precios por token de los principales proveedores estadounidenses han aumentado, varias empresas han comenzado a explorar alternativas más baratas, incluidos modelos chinos y de código abierto cada vez más capaces, una tendencia que CNBC ha documentado a medida que los sistemas de inteligencia artificial chinos ganan terreno en costos.
Las guerras de costos de inferencia
La táctica de Microsoft es una de las primeras salvas en lo que se perfila como una contienda definitoria de la era de la IA: la guerra por los costos de inferencia. Como han advertido los analistas, el costo de ejecutar la IA a escala puede rivalizar o superar el costo de los ingenieros que crean el software, presionando a todas las empresas que incorporan la IA en productos del mercado masivo a encontrar eficiencias.
Para Microsoft, poseer una mayor parte de la pila de modelos (y los márgenes que conlleva) es el punto final natural de su enorme inversión en infraestructura y talento de IA. La pregunta es si los usuarios notarán la diferencia y si los ahorros se traducirán en el tipo de ventaja competitiva duradera que justifique el riesgo de alejarse de los modelos más potentes del mercado.
Por ahora, la dirección es clara. Bajo Suleyman, Microsoft está construyendo hacia un futuro en el que Copilot funcione cada vez más en sus propios términos y en sus propios modelos.
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