¿Copilot en apuros? Microsoft tropieza con su producto de IA clave
- Redacción IT NOW
- hace 2 horas
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Pese a vender 15 millones de licencias dentro de una base de más de 450 millones de usuarios de Microsoft 365, su uso primario cayó del 18.8 % al 11.5 % entre julio y enero. Interoperabilidad deficiente, límites funcionales y confusión de marca amenazan la apuesta estrella por transformar la compañía en “AI-first”.
Microsoft ha colocado a Copilot en el centro de su estrategia de inteligencia artificial, con la esperanza de que funcione como la alternativa corporativa a ChatGPT y Google Gemini. Sin embargo, datos internos señalan que solo una fracción de los suscriptores lo usa como su herramienta principal, y esa proporción ha caído con el tiempo.
La caída de uso principal de 18.8 % a 11.5 % en seis meses indica que, pese a la gran distribución de licencias, Copilot todavía no ha logrado enganchar a su audiencia objetivo con una propuesta de valor convincente frente a sus competidores. Usuarios y empleados citados por fuentes cercanas al desarrollo mencionan problemas de usabilidad, límites estrictos y una arquitectura de producto que no se integra con fluidez en los flujos de trabajo corporativos, segpun informó The Wall Street Journal.
Estas dificultades acentúan la tensión interna en Microsoft: por un lado, Satya Nadella ha reafirmado que Copilot es fundamental para transformar a la empresa en un actor de IA líder; por el otro, los inversionistas han mostrado escepticismo, especialmente ante señales de desaceleración en Azure, el motor más rentable de la compañía, y una dependencia persistente de modelos externos como OpenAI y Anthropic.
Para contrarrestar la percepción negativa, Microsoft ha invertido en visibilidad de marca con una campaña publicitaria de 60 millones de dólares (incluyendo presencia en el Super Bowl), pero aún queda por ver si esto se traduce en adopción real o si simplemente enmascara la falta de un producto consolidado.
La tensión tecnológica y de mercado que rodea a Copilot refleja los retos que enfrentan incluso los gigantes: convertir despliegues masivos en uso profundo y sostenido es uno de los problemas más complejos de la IA empresarial en 2026.
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