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Plataforma de IA empresarial en producción

Microsoft Foundry: lleva modelos, aplicaciones y agentes de IA a producción

Construye, evalúa, publica y supervisa soluciones de IA con modelos, agentes, herramientas, observabilidad, seguridad y gobierno sobre Azure.

Microsoft Foundry es la plataforma de Azure para organizar el ciclo de vida de aplicaciones y agentes de inteligencia artificial. Su valor no está solo en acceder a modelos. Está en reunir recursos, proyectos, conexiones, evaluaciones, trazas, controles de seguridad y capacidades de publicación bajo una estructura común. Esto permite pasar de una prueba convincente a una solución que puede operar, medirse, auditarse y evolucionar dentro de una organización.

ConstruirModelos, prompts, agentes, herramientas y conexiones.
EvaluarCalidad, seguridad, herramientas, costes y regresiones.
OperarTrazas, monitorización, publicación, permisos y gobierno.
De la demo a producción

La diferencia entre una prueba técnica y una capacidad empresarial está en todo lo que rodea al modelo

Un prototipo puede funcionar con una interfaz, un prompt y una clave. Producción exige identidad, aislamiento, conexiones, pruebas repetibles, observabilidad, control de costes, publicación, soporte y procedimientos de cambio. Microsoft Foundry organiza estas piezas para reducir la distancia entre experimentación e industrialización.

Prueba técnica

Valida que un modelo puede responder, resumir, buscar o utilizar una herramienta.

No demuestra todavía seguridad, estabilidad, coste ni capacidad de operación.

Producto de IA

Tiene usuarios, propietario, métricas, pruebas, versiones, permisos, soporte y una arquitectura documentada.

Puede compararse, desplegarse y mejorarse sin depender de una sola persona.

Estructura de la plataforma

Recursos, proyectos, activos y conexiones: cómo se organiza Microsoft Foundry

Recurso Foundry

Límite superior para gobierno, redes, seguridad, despliegues de modelos y capacidades compartidas.

Proyectos

Espacios de desarrollo para equipos y casos que reutilizan una base preconfigurada.

Activos del proyecto

Agentes, archivos, evaluaciones y artefactos asociados a una iniciativa concreta.

Recursos conectados

Azure AI Search, Storage, Key Vault y otros servicios con límites propios de gobierno.

Agent Service

Crear un agente es solo el principio: hay que versionarlo, evaluarlo, publicarlo y supervisarlo

Foundry Agent Service permite trabajar con agentes que utilizan modelos, conocimiento y herramientas. La plataforma añade un ciclo de vida con versiones, publicación mediante endpoints estables, evaluaciones y observabilidad. Esto facilita controlar cambios y detectar regresiones antes de ampliar usuarios o autonomía.

Construcción

Modelo, instrucciones, conocimiento, herramientas y pruebas funcionales.

El diseño debe reflejar una tarea y un resultado empresarial.

Operación

Versiones, publicación, evaluaciones, trazas, monitorización, incidencias y costes.

El agente debe poder explicarse y mantenerse.

Observabilidad

Sin trazas, un agente complejo se convierte en una caja negra

Las trazas permiten inspeccionar entradas, salidas, llamadas a modelos, herramientas utilizadas, reintentos, latencia, errores y consumo durante una ejecución. Esto ayuda a localizar dónde se degrada la calidad y qué dependencia explica el fallo.

Foundry se apoya en estándares de observabilidad y puede integrarse con Application Insights para analizar aplicaciones y agentes de extremo a extremo.

La organización debe definir qué se registra, quién accede, cuánto tiempo se conserva y cómo se protege la información sensible.

Entradas y salidasPrompts, respuestas, contexto y resultado.
HerramientasLlamadas, parámetros, respuestas, errores y reintentos.
RendimientoLatencia, dependencias, throughput y disponibilidad.
EconomíaTokens, llamadas, búsqueda, herramientas y coste por tarea.
Evaluación continua

Cada cambio de modelo, prompt, dato o herramienta puede alterar el resultado

La evaluación debe utilizar conjuntos de prueba representativos, criterios de calidad, seguridad y comportamiento del agente. El objetivo es comparar versiones, detectar regresiones y decidir con evidencia si un cambio puede publicarse.

En agentes, no basta con medir la respuesta final. También hay que revisar selección de herramientas, parámetros, secuencia de pasos y finalización de la tarea.

Diseñar evaluación Foundry

Qué debe evaluarse

Calidad, seguridad, agentes y operación

Calidad general

Coherencia, relevancia, precisión, utilidad y adecuación al usuario.

RAG

Fundamentación, relevancia de recuperación, cobertura y uso correcto de fuentes.

Seguridad

Exposición, contenido perjudicial, límites y comportamiento seguro.

Agentes

Finalización de tarea, selección de herramientas, precisión de llamadas y resultado.

Seguridad y gobierno

Compartir capacidades no debe significar compartir acceso indiscriminado

Foundry permite organizar recursos y proyectos, pero cada conexión debe diseñarse con mínimo privilegio. Azure AI Search, Storage, Key Vault y otras dependencias mantienen sus propios límites de seguridad. La arquitectura debe controlar ambos lados.

Identidad y roles

Permisos por equipo, entorno, proyecto, recurso y operación.

Conexiones controladas

Acceso limitado a los datos y servicios que el caso necesita.

Red y secretos

Aislamiento, endpoints privados, identidades gestionadas y credenciales protegidas.

Políticas y auditoría

Regiones, recursos, despliegues, etiquetas, trazas, cambios y responsabilidades.

Casos de uso

Dónde aporta valor Microsoft Foundry

Agentes operativos

Agentes conectados con herramientas y procesos que necesitan trazas, evaluación y control.

Asistentes con RAG

Conocimiento empresarial, búsqueda, citación y pruebas de fundamentación.

Aplicaciones multimodelo

Soluciones que combinan modelos generativos y herramientas especializadas.

Plataformas internas de IA

Varios equipos comparten gobierno, conexiones, métricas, evaluadores y patrones.

El error más habitual

Crear un gran entorno compartido sin aislar equipos, datos y conexiones

Compartir modelos y servicios puede reducir duplicación, pero una conexión demasiado amplia puede exponer recursos a proyectos actuales y futuros. El diseño debe equilibrar reutilización y mínimo privilegio.

Conviene definir recursos, proyectos, conexiones, entornos y ownership antes de multiplicar casos de uso.

Revisar gobierno Foundry

Metodología

Cómo adoptar Microsoft Foundry sin sobredimensionar la plataforma

01

Seleccionar un caso

Usuarios, tarea, datos, herramientas, riesgo y métrica.

02

Diseñar límites

Recurso, proyecto, conexiones, roles, redes y entornos.

03

Construir y medir

Modelo, agente, datos, herramientas, trazas y evaluaciones.

04

Industrializar

Publicación, CI/CD, seguridad, monitorización, soporte y costes.

05

Extraer patrones

Conexiones, evaluadores, herramientas, plantillas y políticas reutilizables.

06

Escalar con gobierno

Nuevos equipos, proyectos, modelos, agentes, costes y responsabilidades.

Arquitectura relacionada

Conecta Foundry con datos, búsqueda, aplicaciones y agentes

Azure + IA empresarial

Hub principal para arquitectura, datos, modelos, seguridad y agentes.

Abrir hub Azure + IA →

Arquitectura IA en Azure

Capas, integración, seguridad, resiliencia, GenAIOps y gobierno.

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Azure OpenAI

Modelos generativos, RAG, seguridad, evaluación y producción.

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Agentes IA en Azure

Herramientas, acciones, autonomía, trazabilidad y operación.

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Azure AI Search

Búsqueda vectorial, semántica e híbrida para conocimiento empresarial.

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Copilot Studio vs Foundry

Compara low-code, arquitectura, integración, gobierno y complejidad.

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Por qué Ayesa

Foundry aporta la plataforma; el valor exige conectarla con datos, procesos y aplicaciones

Ayesa combina capacidades en Microsoft Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Search, agentes, Fabric, Power Platform, Microsoft 365, Dynamics 365, Business Central, integración, aplicaciones y seguridad. Esto permite llevar la IA desde el portal técnico hasta el proceso empresarial.

El enfoque parte de un caso medible, diseña límites correctos, incorpora evaluación y observabilidad y convierte en plataforma compartida únicamente aquello que demuestra reutilización.

Una evaluación rigurosa debe producir

Modelo de organización: recursos, proyectos, equipos, entornos y ownership.

Arquitectura: modelos, agentes, conexiones, datos, red y seguridad.

Plan de calidad: datasets, evaluadores, trazas, regresiones y revisión humana.

Modelo operativo: publicación, monitorización, soporte, coste y cambios.

Roadmap: caso inicial, patrones reutilizables y escalado gobernado.

Preguntas frecuentes

Dudas clave sobre Microsoft Foundry

¿Qué es Microsoft Foundry?

Es la plataforma de Azure para construir, evaluar, publicar, observar y gobernar aplicaciones y agentes de inteligencia artificial.

¿Es lo mismo que Azure AI Foundry?

Microsoft ha evolucionado la denominación y experiencia hacia Microsoft Foundry. Muchas referencias anteriores siguen utilizando Azure AI Foundry.

¿Qué diferencia hay entre recurso y proyecto?

El recurso define el límite superior de gobierno y servicios compartidos. El proyecto aísla el desarrollo y los activos de un caso o equipo.

¿Qué aporta Agent Service?

Permite crear, versionar, evaluar, publicar y monitorizar agentes conectados con modelos, conocimiento y herramientas.

¿Qué información muestran las trazas?

Entradas, salidas, llamadas a modelos, herramientas, reintentos, latencia, errores y consumo de una ejecución.

¿Foundry sustituye a Copilot Studio?

No. Responden a necesidades distintas y pueden complementarse. La elección depende de complejidad, integración, equipo y control requerido.

¿Cómo se controla el coste?

Con selección de modelos, presupuestos, etiquetas, métricas por tarea, optimización de contexto y seguimiento de consumo.

¿Cuál debería ser el primer paso?

Elegir un caso, definir datos y herramientas, diseñar los límites de recurso y proyecto y establecer pruebas antes de desplegar.

Siguiente paso

Convierte un caso de IA en un producto medible, observable y gobernado

Una evaluación inicial puede definir recursos, proyectos, modelos, agentes, conexiones, seguridad, evaluación, costes y una hoja de ruta de adopción.

Solicitar evaluación Microsoft Foundry

La primera conversación debería aclarar

Qué caso y usuarios entran en el primer proyecto.

Qué modelos, datos y herramientas necesita.

Qué recursos deben compartirse y cuáles aislarse.

Qué evaluación, trazas y seguridad son obligatorias.

Qué métrica justificará el paso a producción.

Microsoft Foundry

Cuéntanos qué aplicación o agente necesitas llevar a producción

Podremos valorar arquitectura, modelos, agentes, conexiones, seguridad, evaluaciones, observabilidad, costes y una primera hoja de ruta.

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    Somos uno de los principales implantadores de Microsoft, con casi 2000 clientes que han depositado su confianza en nosotros para la implantación de Dynamics 365, Business Central (NAV / Navision) y Dynamics 365 Finance & Operations (AX / Axapta). Además, destacamos en el despliegue de proyectos sobre AZURE y Microsoft 365. Nuestra experiencia en el campo de la inteligencia artificial y el uso de Copilot nos sitúa a la vanguardia de la innovación tecnológica.

    Con una plantilla de más de 12.000 profesionales y una sólida presencia en 23 países, estamos comprometidos en ayudar a nuestros clientes a definir y aprovechar oportunidades en el nuevo contexto digital. Desde la tecnología hasta las personas, ofrecemos un enfoque integral que garantiza el éxito en cada proyecto.

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