Preguntas más frecuentes sobre las funcionalidades de inteligencia artificial en Dynamics 365

En este artículo se proporcionan respuestas a las preguntas más frecuentes sobre las funcionalidades de inteligencia artificial en aplicaciones de Dynamics 365.

Soy nuevo en IA. ¿Por dónde debo empezar?

Comience con un vídeo general de alto nivel sobre cómo funciona Copilot en Dynamics 365 y Power Platform. Aprenderá cómo Copilot mantiene los datos empresariales seguros y cumple los requisitos de privacidad y cómo usa la inteligencia artificial generativa de forma responsable.

¿Cómo usan las aplicaciones de Dynamics 365 la inteligencia artificial?

Las funcionalidades de inteligencia artificial de Dynamics 365 usan exclusivamente los servicios de Microsoft Azure. Elegimos la nube de Azure porque los servicios de Azure están creados para los estándares de inteligencia artificial responsable de Microsoft y con los controles de seguridad, privacidad y cumplimiento empresariales que esperan nuestros clientes.

¿Cómo se relaciona la inteligencia artificial generativa con lo que Microsoft ofrece en Azure?

La inteligencia artificial generativa es un tipo de inteligencia artificial que puede crear contenido o datos nuevos en función de la entrada o petición. Por ejemplo, la inteligencia artificial generativa puede escribir texto, generar imágenes, componer música o sintetizar voz. Microsoft ofrece una variedad de modelos y servicios de INTELIGENCIA ARTIFICIAL en Azure, como Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning y Azure OpenAI Service. Azure OpenAI Service es un tipo de IA generativa que permite acceder a los modelos openAI y usarlos, como GPT-4 y DALL-E, para diversas tareas y escenarios. Las aplicaciones de Dynamics 365 usan el servicio Azure OpenAI para proporcionar funcionalidades de inteligencia artificial generativas para ayudar a los usuarios empresariales en su trabajo. Nuestros asociados también pueden integrar Azure OpenAI Service en sus soluciones.

Obtenga más información en la entrada de blog Innovar más rápido con inteligencia artificial generativa en Azure OpenAI Service.

¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial generativa a las empresas?

El término inteligencia artificial generativa suena intrigante, pero ¿cómo pueden las empresas usarlas para avanzar? Esta es una entrada de blog que proporciona algunos ejemplos interesantes que pueden inspirarle: Azure OpenAI Service: Diez formas en que la inteligencia artificial generativa está transformando las empresas.

También puede obtener una visión general rápida de las funcionalidades de inteligencia artificial generativa en aplicaciones de Dynamics 365 en Microsoft Copilot en Dynamics 365.

Sugerencia

Las dos secciones siguientes están pensadas para las organizaciones que quieren ofrecer inteligencia artificial generativa, lo que significa que no las personas que quieren usar las funcionalidades de IA generativas integradas en aplicaciones de Dynamics 365. Si es usuario empresarial, vaya a una de las otras secciones: use los vínculos de la sección En este artículo en la parte superior para encontrar el asunto adecuado para usted.

¿Cómo puedo obtener acceso al servicio Azure OpenAI y elegir e implementar modelos de IA?

Para obtener acceso al servicio Azure OpenAI, debe tener una suscripción de Azure y una cuenta de servicio de Azure OpenAI. Puede registrarse para ambos en el portal de Azure. La cuenta le permite crear un recurso del servicio Azure OpenAI y obtener una clave de API que puede usar para acceder a los modelos del servicio Azure OpenAI. Puede elegir entre varios modelos para distintos dominios y propósitos. Por ejemplo, generación de texto, análisis de texto, generación de imágenes, análisis de imágenes e inteligencia artificial conversacional.

Puede personalizar, entrenar e implementar modelos proporcionando sus propios datos y parámetros. Sin embargo, normalmente puede omitir ese proceso costoso y lento. El modelo del servicio Azure OpenAI ya está entrenado en grandes cantidades de datos.

En la tabla siguiente se proporciona información general sobre las tareas y los recursos.

What	Where	Aprende más
Obtenga una suscripción de Azure. Regístrese para obtener un plan de pago o comience de forma gratuita.	azure.microsoft.com
Solicite acceso al servicio Azure OpenAI para su suscripción. Actualmente, solo se concede acceso a este servicio mediante la solicitud de acceso.	https://aka.ms/OAIapply	¿Qué es el servicio Azure OpenAI?
Obtenga permisos en su cuenta para crear recursos de Azure OpenAI e implementar modelos.	Azure Portal	Control de acceso basado en rol para el servicio Azure OpenAI
Cree un recurso del servicio Azure OpenAI e implemente un modelo.	Portal de Azure/ y El portal de Azure AI Foundry	Creación e implementación de un recurso de Azure OpenAI Service

Después de completar este paso, puede empezar a desarrollar la experiencia de Copilot, que requiere la siguiente información sobre el recurso y el modelo implementado:

What	Dónde encontrarla
Clave y punto de conexión de api de Azure OpenAI (URL)	Página Claves y punto de conexión del recurso en Azure Portal.
Nombre de implementación del modelo	Página Implementaciones en el portal de Azure AI Foundry.

¿Cuánto cuesta este costo y hay herramientas para predecir y medir el costo?

El costo de usar el servicio Azure OpenAI depende del tipo y la cantidad de recursos que use, que a su vez dependen del modelo. Puede usar la calculadora de precios de Azure para calcular el costo del uso del servicio Azure OpenAI en función del uso esperado y la configuración.

Dado que las características de inteligencia artificial están asociadas a la clave de servicio de Azure OpenAI, es responsable de los costos operativos de los recursos de Azure OpenAI a lo largo del desarrollo y las pruebas. Usted sigue siendo responsable cuando los clientes utilizan la funcionalidad en entornos de producción o de pruebas. Por ejemplo, una característica de inteligencia artificial que proporciona un puñado de sugerencias mensuales a los propietarios de empresas probablemente consume menos recursos y cuesta menos. Por el contrario, una característica de inteligencia artificial que genera un resumen diario del proyecto de dos páginas para cada empleado probablemente consume más recursos y costos más.

Opcionalmente, use las herramientas de Administración de costos y facturación de Microsoft para supervisar y controlar los gastos en el servicio Azure OpenAI. Puede establecer presupuestos, alertas y directivas para realizar un seguimiento y optimizar los costos. También puede ver y descargar informes y facturas detallados que muestran el uso y los cargos.

Obtenga más información sobre los costos de Azure OpenAI Service y cuáles son las herramientas para predecir o medir el costo en los precios del servicio Azure OpenAI.

¿Hay ventajas y desventajas para usar los modelos populares?

Los modelos populares que están disponibles en azure OpenAI Service son GPT-4 y DALL-E. GPT-4 es un modelo de lenguaje a gran escala que puede generar texto natural y coherente para diversas tareas y dominios, como resumen, traducción, respuesta a preguntas y creación de contenido. DALL-E es un modelo de imágenes a gran escala que puede generar imágenes realistas y diversas a partir de mensajes de texto o imagen, como dibujos, logotipos, iconos y escenas.

Ambos modelos son buenos para producir salidas de alta calidad y relevantes que pueden mejorar las aplicaciones y los flujos de trabajo. Sin embargo, ambos modelos también tienen algunas limitaciones y desafíos que debe tener en cuenta. Por ejemplo, es posible que los modelos no siempre generen salidas precisas o fácticas, respeten las normas éticas y sociales, o protejan la privacidad y la seguridad de los datos.

Para más información sobre lo que los modelos populares son buenos o menos buenos, vaya a Modelos de servicio OpenAI de Azure.

¿Cuáles son los errores comunes y las mejores prácticas para las indicaciones?

Una instrucción es la entrada que se proporciona al modelo para generar un resultado. Un mensaje puede ser texto, imagen o una combinación de ambos. La forma de escribir un mensaje puede afectar a la calidad y relevancia del resultado. Por lo tanto, es importante seguir algunas directrices y procedimientos recomendados al escribir mensajes. Algunos de los escollos y procedimientos recomendados son:

• Tenga claro y específico sobre lo que desea que haga el modelo y qué tipo de salida espera.
• Proporcione suficiente contexto e información para que el modelo comprenda la tarea y el dominio.
• Use ejemplos, palabras clave y formato para guiar el modelo y restringir la salida.
• Evite mensajes ambiguos, imprecisos o engañosos que puedan confundir el modelo o provocar salidas no deseadas.
• Pruebe y evalúe las salidas en diferentes avisos y escenarios para comprobar el rendimiento y la confiabilidad del modelo.
• Revise y compruebe las salidas de precisión, relevancia, calidad y ética antes de usarlas en sus aplicaciones o flujos de trabajo.

Obtenga más información sobre cómo escribir avisos efectivos y cuáles son los problemas y procedimientos recomendados, en The art of the prompt: How to get the best out of generative AI (El arte del mensaje: Cómo sacar el máximo partido de la inteligencia artificial generativa).

¿Cómo puedo gestionar los resultados del prompt y la incertidumbre?

Las salidas que genera el modelo no siempre son perfectas ni predecibles. Los modelos pueden generar salidas inexactas, irrelevantes, incompletas, incoherentes o incluso inapropiadas. Por lo tanto, necesita una estrategia para administrar los resultados y controlar la incertidumbre.

• Use los parámetros y la configuración del modelo para controlar el formato de salida, la longitud y la diversidad.
• Use las métricas y puntuaciones del modelo para medir la calidad, la confianza y la similitud de la salida.
• Use los comentarios y registros del modelo para supervisar y mejorar el rendimiento y la confiabilidad de la salida.
• Use los filtros y medidas de seguridad del modelo para evitar y detectar los errores y problemas de salida.
• Use la revisión humana para validar y corregir los resultados finales y el rendimiento.

Obtenga más información sobre cómo administrar salidas e incertidumbre en Cómo controlar modelos de Azure OpenAI. Obtenga más información sobre las solicitudes de Copilot en Más información sobre los mensajes de Copilot.