Azure
AI Foundation
Una plataforma estandarizada para modelos, agentes y herramientas, construida por completo como código, con gobernanza mediante Entra ID y montada sobre Microsoft Foundry.
La inteligencia artificial forma parte desde hace tiempo del día a día laboral: vuestros empleados y empleadas usan ChatGPT, Copilot y agentes de creación propia porque estas herramientas les facilitan el trabajo. Eso está bien, pero plantea preguntas que ninguna herramienta aislada puede responder: sobre qué modelos corre, quién puede invocar a qué agente y dónde acaban los datos. Lo que hace falta no es otra herramienta de IA, sino un fundamento común sobre el que aclarar todo esto de forma central y trazable. Justo eso ofrece la AI Foundation: una base estandarizada que construimos una vez y que vale para todos los equipos.
conocen o sospechan un uso no autorizado de GenAI dentro de su propia organización.
herramientas de IA usa una empresa de media. TI conoce cuatro o cinco de ellas.
sufrirán un incidente de shadow AI en seguridad o compliance antes de 2030.
Qué hace especial a la Azure AI Foundation
Queréis poner la IA a trabajar en vuestro propio stack, ¿pero por dónde empezar?
Tanto si estáis construyendo vuestros primeros agentes, como si os habéis quedado atascados en una prueba de concepto o tenéis varios equipos experimentando en paralelo, estas preguntas os resultarán familiares:
Un modelo no es un agente. ¿Qué falta en medio?
Entre un modelo de lenguaje y algo que registra pedidos o escala casos de servicio de forma fiable hay mucho trabajo poco vistoso: qué modelo, qué herramientas, qué fuentes de datos, qué guardrails y qué pasa cuando el agente se equivoca. Ese trabajo tiene que ocurrir de forma trazable y repetible. Para eso está precisamente la Azure AI Foundation.
¿Qué es Microsoft Foundry y lo necesitamos?
Microsoft Foundry (antes Azure AI Foundry) es la plataforma donde se construyen los agentes: catálogo de modelos, orquestación de agentes, conexión con herramientas y fuentes de datos, evaluación y observabilidad en un mismo lugar. Montamos la Azure AI Foundation encima y la entregamos como un entorno listo para operar, en lugar de dejaros solos ante un portal vacío.
¿Qué modelos podemos usar y nos quedamos atados a uno?
No, no quedáis atados. El catálogo de modelos de Foundry ofrece más de 11.000 modelos tras una única API: GPT, Claude, Mistral, Llama, DeepSeek y las propias familias de modelos de Microsoft, junto a opciones open source curadas. El Model Router va un paso más allá y elige el modelo adecuado para cada petición de forma automática, ponderando calidad, coste y latencia, de modo que los prompts sencillos corren en modelos económicos y los difíciles en modelos capaces. Podéis cambiar o añadir modelos sin reescribir vuestros agentes, y sea cual sea el modelo que corra por debajo, la AI Foundation aplica la misma identidad, los mismos guardrails y los mismos controles de coste.
¿Cómo mantenemos el control sobre lo que hace un agente?
Mediante identidad y guardrails. Cada agente accede a los datos y los workloads a través de las mismas identidades de Entra que el resto de vuestro panorama, corre contra acceso basado en roles, filtros de contenido y límites de red que no están a discusión, y deja una traza que se puede auditar.
¿Cómo llega el agente a nuestros datos y workloads?
La Azure AI Foundation es el tercer bloque de una plataforma común. La Azure Data Foundation da al agente acceso a los datos que describen el negocio, la Azure Container Foundation da a sus workloads un lugar controlado donde correr. Los tres se apoyan en la misma identidad y los mismos guardrails.
¿Y cuándo podemos empezar?
En 3 a 4 semanas vuestro entorno productivo estará listo. Un workshop para las decisiones de configuración, despliegue desde GitHub a vuestro tenant, luego formación práctica y entrega. Quien quiera puede contratar el Managed Service directamente, y nos encargamos del ciclo de vida a largo plazo.
La Holy Trinity
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Todo empieza con un Discovery Workshop: media jornada sobre vuestros casos de uso, el nivel adecuado y el siguiente paso. Repasamos con vosotros las preguntas concretas, qué modelos y agentes, qué datos y guardrails, cómo funcionan la operación y los costes, y esbozamos el camino hacia una AI Foundation en producción. Contadnos en qué estáis trabajando.