2026-10-22 · ← Noticias
Microsoft enseña a los agentes de IA a dibujar gráficos en los que se puede hacer clic
Microsoft Research amplía Flint, su lenguaje para gráficos, con interacciones: el agente describe qué debe pasar al hacer clic o seleccionar y el compilador se encarga del resto. Lo seleccionado en el gráfico puede volver al chat como contexto de la siguiente pregunta. Las promesas de menor coste y mayor fiabilidad llegan, de momento, sin cifras.
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Microsoft Research ha publicado Flint-interactive, una extensión del lenguaje Flint con la que un agente de IA crea gráficos en los que se puede hacer clic, filtrar y resaltar datos. Para los equipos que construyen asistentes de datos, lo importante es que una selección en el gráfico puede volver a la conversación como entrada.
El agente describe el comportamiento del gráfico y el compilador hace el resto
El 22 de octubre, Microsoft Research presentó Flint-interactive como un lenguaje para visualizaciones interactivas construido sobre Flint. Los gráficos deben responder a clics, filtros, zoom, resaltados y enlaces con otros gráficos. Quien los crea no escribe código de bajo nivel. Solo describe a qué evento debe reaccionar el gráfico y cómo debe cambiar.
La clave está en el reparto de tareas. El compilador convierte clics, arrastres y pulsaciones de teclas en eventos semánticos que indican a qué elemento y a qué datos afecta la acción. El usuario o el agente asigna después operaciones a esos eventos, como cambiar un estilo, etiquetar un punto o mover la vista. La traducción a la biblioteca de renderizado corre a cargo del compilador.
En el chat funciona mediante Flint-MCP y MCP Apps. El agente genera un interaction_spec junto a la especificación del gráfico y lo dibuja de forma interactiva dentro de la conversación. Para aplicaciones existe Flint Interactive Canvas, que emite eventos para que un clic en el gráfico filtre una tabla o cambie el estado de la aplicación. Una API de programación cubre las interacciones a medida.
El gráfico deja de ser un resultado y pasa a ser la entrada de la siguiente pregunta
Flint salió este verano como lenguaje open source con el que los agentes generan gráficos para Vega-Lite, ECharts o Chart.js. Según la web del proyecto, hoy admite 52 tipos de gráfico y 23 interacciones predefinidas. La versión de julio se centraba en que un gráfico estático quedara bien. La novedad da un paso más: que con el gráfico se pueda trabajar.
Para el usuario, lo más interesante es el circuito de vuelta. Si selecciona un grupo de países o un punto en el tiempo, el agente recibe esa selección como contexto. La siguiente pregunta ya no tiene que empezar explicando a qué se refiere. El gráfico se convierte en una forma de señalar con el dedo.
Para los desarrolladores, la ventaja es otra. El agente no tiene que escribir y depurar su propio JavaScript para cada interacción. La propia Microsoft reconoce que las rondas repetidas de programar, depurar y corregir se comen tokens y tiempo. Una especificación más corta deja menos sitios donde algo se rompa.
Por ahora, el ahorro y la fiabilidad solo los conoce el autor
El texto promete menos coste y más fiabilidad, pero no muestra ninguna medición. Faltan los tokens por gráfico terminado, la tasa de interacciones rotas y una comparación con un agente que escribe el código directamente. Con el Flint original, Microsoft al menos publicó puntuaciones de un LLM como juez. Aquí solo hay una descripción y demos.
El segundo límite es el vocabulario. Un agente resolverá con fiabilidad lo que cubren las interacciones predefinidas. Para todo lo demás hace falta la API de programación, y ahí vuelve justo el código que el lenguaje intenta evitar. Entre los autores figura un ingeniero del equipo de Power BI, pero el anuncio no dice nada de que Flint-interactive vaya a llegar a productos comerciales de Microsoft.
Lo decidirá su adopción por herramientas ajenas a Microsoft
La primera señal será si agentes y entornos de chat de fuera del laboratorio de Microsoft empiezan a usar Flint-MCP. La segunda son las interacciones aportadas por la comunidad: los autores invitan a los diseñadores a proponerlas en GitHub. Si el vocabulario crece, habrá menos motivos para recurrir a código propio.
La tercera señal es la medición. Comparar tokens y tasa de errores con la generación directa de código convertiría una demo en un argumento que se puede llevar al responsable de un equipo de datos.
El veredicto de Lilith
Microsoft le ha cambiado al agente el pincel por un puntero: el usuario toca el gráfico y el agente sabe por qué país pregunta. Cuántos tokens ahorra eso, los autores se lo guardan por ahora y solo enseñan dibujos bonitos.