Cómo Microsoft ya usa IA para escribir hasta el 30 % de su código interno

Microsoft ya está utilizando inteligencia artificial para escribir hasta el 30 % del código en algunos de sus proyectos, según reveló su CEO Satya Nadella a comienzos de este año. Esta integración no es solo una promesa futura, sino una realidad operativa dentro de los equipos de desarrollo de la compañía, que trabajan en más de 100.000 repositorios con tecnologías de distintas generaciones.

En un reportaje publicado por Tom Warren en The Verge, se explora cómo los desarrolladores de Microsoft están usando la IA en su día a día y qué nivel de confianza tienen en estos sistemas. Aunque la empresa promociona avances tangibles, algunos empleados se muestran escépticos ante la idea de que los agentes automatizados puedan reemplazar el trabajo humano sin intervención, ya que la corrección de errores generados por la IA sigue recayendo en los desarrolladores.

Automatización con supervisión humana

La vicepresidenta corporativa Amanda Silver, responsable de CoreAI y de la plataforma Apps & Agents, explicó que parte del trabajo consiste en detectar ineficiencias dentro del proceso de desarrollo y ver cómo la IA puede intervenir. “Queremos analizar realmente dónde hay trabajo de los desarrolladores, dónde tenemos ineficiencias”, explicó.

Microsoft aplica la IA en una amplia variedad de lenguajes, arquitecturas y etapas del ciclo de vida del software, lo que refleja la diversidad de sus propios productos y la de sus clientes corporativos. Desde código heredado de más de 20 años hasta proyectos modernos en frameworks como .NET, TypeScript o Python, la empresa usa estas experiencias internas para afinar Copilot y otros modelos de IA que luego ofrecerá al mercado.

¿Reemplazo o colaboración?

Aunque las herramientas de IA ya son utilizadas para generar código base, documentación o pruebas, no existe consenso interno sobre su capacidad de automatizar por completo el desarrollo de software. De momento, la IA actúa como copiloto, no como piloto, y aún requiere validación, refactorización y control de calidad manual.

Este proceso refleja una transición gradual y vigilada hacia la automatización más amplia que Microsoft visualiza para el futuro: agentes que no solo escriban código, sino que gestionen tareas en segundo plano, personalicen entornos de trabajo e integren datos contextuales del sistema operativo y la nube.

¿Qué significa esto para el ecosistema tecnológico?

Si bien esta implementación ocurre dentro de Microsoft, el impacto trasciende su entorno. Miles de empresas que usan Visual Studio, GitHub Copilot o Azure DevOps se verán afectadas por los cambios que emanen de esta experimentación interna. Microsoft no solo está desarrollando IA: la está usando como laboratorio vivo para escalarla hacia el resto del mundo corporativo y productivo