Nota
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar iniciar sesión o cambiar directorios.
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar cambiar los directorios.
Este artículo ofrece respuestas a preguntas frecuentes sobre las capacidades de IA en las aplicaciones de Dynamics 365.
Soy nuevo en la IA. ¿Por dónde debería empezar?
Empieza con un vídeo general de cómo funciona Copilot en Dynamics 365 y Power Platform. Aprenderás cómo Copilot mantiene seguros los datos de tu empresa y cumple con los requisitos de privacidad, y cómo utiliza la IA generativa de forma responsable.
¿Cómo usan las aplicaciones de Dynamics 365 la IA?
Las capacidades de IA en Dynamics 365 utilizan exclusivamente los servicios de Microsoft Azure. Elegimos la nube Azure porque los servicios Azure están construidos según los estándares Responsible AI de Microsoft y con los controles de seguridad, privacidad y cumplimiento empresarial que nuestros clientes esperan.
¿Cómo se relaciona la IA generativa con lo que Microsoft ofrece en Azure?
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que puede crear nuevo contenido o datos para ti basándose en tu entrada o prompt. Por ejemplo, la IA generativa puede escribir texto, generar imágenes, componer música o sintetizar el habla. Microsoft ofrece una variedad de modelos y servicios de IA en Azure, como Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning y Azure OpenAI Service. Azure OpenAI Service es una variante de IA generativa que te permite acceder y utilizar modelos OpenAI, como GPT-4 y DALL-E, para diversas tareas y escenarios. Las aplicaciones de Dynamics 365 utilizan Azure OpenAI Service para proporcionar capacidades de IA generativa que ayuden a los usuarios empresariales en su trabajo. Nuestros socios también pueden integrar Azure OpenAI Service en sus soluciones.
Descubre más en la entrada del blog de Innovate faster with generative AI en Azure OpenAI Service.
¿Cómo puede ayudar la IA generativa a las empresas?
El término IA generativa suena intrigante, pero ¿cómo pueden las empresas utilizarlo para avanzar? Aquí tienes una entrada de blog que ofrece algunos ejemplos interesantes que podrían inspirarte: Azure OpenAI Service: Diez formas en que la IA generativa está transformando negocios.
También puedes obtener una visión rápida de las capacidades de IA generativa en aplicaciones de Dynamics 365 en Microsoft Copilot en Dynamics 365.
Sugerencia
Las dos siguientes secciones están dirigidas a organizaciones que quieren ofrecer IA generativa por sí mismas, es decir, no a personas que quieren usar las capacidades de IA generativa que están integradas en las aplicaciones de Dynamics 365. Si eres usuario empresarial, ve a una de las otras secciones: utiliza los enlaces en la sección En este artículo al principio para encontrar el tema adecuado para ti.
¿Cómo puedo acceder a Azure OpenAI Service y elegir y desplegar modelos de IA?
Para acceder a Azure OpenAI Service, debes tener una suscripción de Azure y una cuenta de Azure OpenAI Service. Puedes registrarte en ambos en el portal de Azure. Tu cuenta te permite crear un recurso de Azure OpenAI Service y obtener una clave API que puedes usar para acceder a los modelos de Azure OpenAI Service. Puedes elegir entre varios modelos para distintos dominios y propósitos. Por ejemplo, generación de texto, análisis de texto, generación de imágenes, análisis de imágenes e IA conversacional.
Puedes personalizar, entrenar y desplegar modelos proporcionando tus propios datos y parámetros. Sin embargo, normalmente puedes evitar ese proceso caro y que lleva mucho tiempo. El modelo Azure OpenAI Service ya está entrenado con grandes cantidades de datos.
La siguiente tabla ofrece una visión general de las tareas y recursos.
| Qué | Dónde | Más información |
|---|---|---|
| Haz una suscripción a Azure. Apúntate a un plan de pago o empieza gratis. | azure.microsoft.com | |
| Solicita acceso al servicio Azure OpenAI para tu suscripción. Actualmente, el acceso a este servicio solo se concede solicitando acceso. | https://aka.ms/OAIapply | ¿Qué es Azure OpenAI Service? |
| Consigue permisos en tu cuenta para crear recursos Azure OpenAI y desplegar modelos. | Azure portal | Control de acceso basado en roles para Azure OpenAI Service |
| Crea un recurso de Azure OpenAI Service y despliega un modelo. | Azure portal/ e Azure AI Foundry portal | Crea y despliega un recurso de Azure OpenAI Service |
Tras completar este paso, puedes empezar a desarrollar tu experiencia con Copilot, que requiere la siguiente información sobre el recurso y el modelo desplegado:
| Qué | Dónde encontrarlo |
|---|---|
| Azure OpenAI API key y endpoint (URL) | Claves y página de endpoint para el recurso en el portal de Azure. |
| Nombre de despliegue del modelo | Página de despliegues en el portal Azure AI Foundry. |
¿Cuánto cuesta esto y existen herramientas para predecir y medir el coste?
El coste de usar Azure OpenAI Service depende del tipo y la cantidad de recursos que utilices, que a su vez dependen del modelo. Puedes usar la calculadora de precios de Azure para estimar el coste de usar Azure OpenAI Service basándote en tu uso y configuración esperados.
Como tus funciones de IA están vinculadas a la clave de Azure OpenAI Service, eres responsable de los costes operativos de los recursos de Azure OpenAI durante el desarrollo y las pruebas. Permaneces responsable cuando tus clientes usan la función en entornos de producción o sandbox. Por ejemplo, una función de IA que ofrece unas pocas sugerencias mensuales a los propietarios de negocios probablemente consume menos recursos y cueste menos. En cambio, una función de IA que genera un resumen diario de dos páginas para cada empleado probablemente consume más recursos y cueste más.
Opcionalmente, utiliza las herramientas de Gestión de Costes y Facturación de Microsoft para monitorizar y controlar tus gastos en Azure OpenAI Service. Puedes establecer presupuestos, alertas y políticas para controlar y optimizar tus costes. También puedes ver y descargar informes y facturas detallados que muestran tu consumo y cargos.
Descubre más sobre cuánto cuesta Azure OpenAI Service y cuáles son las herramientas para predecir/medir el coste en la fijación de precios de Azure OpenAI Service.
¿Hay ventajas y desventajas en usar los modelos populares?
Los modelos populares disponibles hoy en día 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 imagen a gran escala que puede generar imágenes realistas y diversas a partir de texto o indicaciones de imagen, como dibujos, logotipos, iconos y escenas.
Ambos modelos son buenos para producir resultados de alta calidad y relevantes que pueden mejorar tus aplicaciones y flujos de trabajo. Sin embargo, ambos modelos también tienen algunas limitaciones y desafíos que debes tener en cuenta. Por ejemplo, los modelos pueden no generar siempre resultados precisos o hechos, respetar normas éticas y sociales, o proteger la privacidad y seguridad de los datos.
Para saber más sobre en qué son buenos o menos buenos los modelos populares, visita Azure OpenAI Service models.
¿Cuáles son los inconvenientes y las mejores prácticas para los prompts?
Un prompt es la entrada que proporcionas al modelo para generar una salida. Un prompt puede ser texto, imagen o una combinación de ambos. La forma en que escribes un prompt puede afectar la calidad y relevancia del resultado. Por lo tanto, es importante seguir algunas pautas y buenas prácticas cuando escribas prompts. Algunos de los escollos y buenas prácticas son:
- Sé claro y específico sobre lo que quieres que haga el modelo y qué tipo de resultado esperas que consiga.
- Proporciona suficiente contexto e información para que el modelo entienda la tarea y el dominio.
- Utiliza ejemplos, palabras clave y formato para guiar el modelo y limitar la salida.
- Evita prompts ambiguos, vagos o engañosos que puedan confundir el modelo o provocar resultados no deseados.
- Prueba y evalúa los resultados de diferentes prompts y escenarios para comprobar el rendimiento y la fiabilidad del modelo.
- Revisa y verifica los resultados para comprobar su exactitud, relevancia, calidad y ética antes de usarlos en tus aplicaciones o flujos de trabajo.
Descubre más sobre cómo escribir prompts efectivos, y cuáles son los inconvenientes y mejores prácticas, en El arte del prompt: Cómo sacar lo mejor de la IA generativa.
¿Cómo puedo gestionar las salidas de prompts y la incertidumbre?
Las salidas que genera el modelo no siempre son perfectas ni predecibles. Los modelos pueden generar resultados que son inexactos, irrelevantes, incompletos, inconsistentes o incluso inapropiados. Por lo tanto, necesitas una estrategia para gestionar los resultados y manejar la incertidumbre.
- Utiliza los parámetros y ajustes del modelo para controlar el formato de salida, la duración y la diversidad.
- Utiliza las métricas y puntuaciones del modelo para medir la calidad de la salida, la confianza y la similitud.
- Utiliza la retroalimentación y los registros del modelo para monitorizar y mejorar el rendimiento y la fiabilidad de la salida.
- Utiliza los filtros y salvaguardas del modelo para prevenir y detectar los errores y problemas de salida.
- Utiliza la revisión humana para validar y corregir los resultados y resultados de los resultados.
Descubre más sobre cómo gestionar las salidas y la incertidumbre en Cómo controlar Azure OpenAI Models. Descubre más sobre los prompts de Copilot en Conoce los prompts de Copilot.