Explorar las capacidades de IA en Copilot Studio

Las capacidades de IA son lo que hace que Copilot Studio sea más que un bot de chat con script. Con la inteligencia artificial generativa en su núcleo, Copilot Studio no está diseñado para ser editado en detalle, de manera detallada para cada tema. En cambio, se centra en experiencias críticas para el negocio diseñadas que trabajan junto al conocimiento, la orquestación y la automatización impulsados por IA. Este enfoque significa que los agentes ya no dependen de cientos de temas rígidos para cubrir todas las posibles preguntas. En cambio, combinan temas seleccionados con respuestas generativas flexibles fundamentadas en fuentes confiables.

Resumen de opciones de capacidades de IA

Capacidad	Lo que permite	Límites o consideraciones
Orquestación generativa	Reconocimiento multi-intención, encadenamiento dinámico de temas, conocimiento y acciones	Límites en la duración de la orquestación; se requieren pruebas cuidadosas para flujos complejos
Respuestas generativas	Respuestas dinámicas a partir de fuentes de conocimientos conectadas, con resumen y citas	La precisión depende de la calidad de los datos; requiere planificación para las preguntas de seguimiento.
Generador generativo	Creación y actualizaciones de temas en lenguaje natural	Se requiere validación humana; los cuadros de diálogo generados pueden necesitar ajustes.
Uso del equipo	Opera un ordenador usando conversaciones en lenguaje natural	Es necesario provisionar y mantener una máquina para que el agente la use.
Solicitudes de IA	Generar una respuesta a partir de un modelo de IA a partir de una serie de instrucciones	El rendimiento y las capacidades varían según el modelo de IA elegido.
Aprobaciones de IA y otras capacidades de IA	Automatización de decisiones, desencadenadores de opinión, análisis de transcripciones, integración con AI Builder	Características aún en desarrollo; asegurar que la gobernanza y la supervisión estén implementadas

Acciones generativas y orquestación

Mediante orquestación generativa, los agentes pueden encadenar automáticamente temas, acciones y fuentes de conocimientos. Este enfoque sustituye el modelo tradicional de Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) por uno impulsado por grandes modelos de lenguaje que pueden reconocer múltiples intenciones en una sola expresión y extraer múltiples entidades, incluso del mismo tipo. Cuando se combinan con acciones, los agentes pueden invocar APIs, ejecutar flujos de agente o activar conectores. El agente solo solicita al usuario los detalles faltantes y luego resume las salidas. Este enfoque permite que los agentes no solo respondan, sino que también actúen en diferentes sistemas.

Más información: Aplicar capacidades de orquestación generativa

Respuestas generativas

Al utilizar respuestas generativas, los agentes pueden responder dinámicamente buscando en fuentes de conocimientos como Dataverse, SharePoint, OneDrive, sitios web públicos u otros datos personalizados. En lugar de crear manualmente preguntas frecuentes, determina qué fuentes utilizará el agente y la IA genera respuestas. Resume el contenido recuperado, valida los resultados e incluso genera citas cuando es posible. Puede colocar respuestas generativas en varios puntos del flujo de temas o en el tema de potenciación de la conversación antes de Fallback. Este enfoque proporciona una cobertura amplia sin la carga de mantenimiento de los temas manuales.

Generador generativo

La creación de agentes ya no se limita a definir manualmente cada mensaje o ruta de diálogo. El creador generativo le permite describir lo que quiere en lenguaje natural y la IA le ayuda a crear el agente por usted. Este enfoque reduce el tiempo necesario para crear y actualizar temas, ofrece variaciones sugeridas para que el agente se sienta más natural e incluso puede ayudar a producir Tarjetas adaptables que consolidan la información. Si bien siempre se requiere revisión humana, el constructor generativo acelera el diseño tanto para usuarios técnicos como empresariales.

Uso del equipo

El uso de equipos permite a un agente realizar acciones en un ordenador interpretando visualmente la pantalla y realizando tareas paso a paso, sin necesidad de API ni automatización con scripts. Al ser invocado, el agente analiza imágenes de la ventana activa, determina la siguiente acción y prosigue hasta terminar la tarea. El uso de equipos es útil para integrar aplicaciones heredadas, flujos de trabajo exclusivos de escritorio y procesos multiaplicación que carecen de integraciones modernas. Esta capacidad amplía Copilot Studio más allá de la lógica conversacional, permitiendo una automatización real de tareas en entornos web y de escritorio donde no hay conectores tradicionales ni llamadas HTTP disponibles.

Obtenga más información: Automatizar procesos de escritorio usando la herramienta de uso de equipos

Solicitudes de IA

Las indicaciones de IA permiten a los creadores controlar directamente cómo un modelo de IA debe interpretar una instrucción, formatear una respuesta o realizar una tarea de razonamiento. A diferencia del orquestador, las indicaciones de IA otorgan control total sobre la entrada del modelo, incluyendo el tono, las restricciones, los ejemplos y los formatos de salida estructurados como JSON. Las solicitudes pueden usar una amplia gama de modelos, incluidos modelos de Microsoft Foundry, y admiten capacidades avanzadas como la configuración de Dataverse y el intérprete de código si están habilitados. Este control hace que las indicaciones de IA sean ideales para escenarios que requieren generación precisa de lenguaje, extracción de datos estructurados o salidas altamente personalizadas que sería difícil lograr únicamente a través de la orquestación generativa.

Más información: Generar una respuesta usando indicaciones de IA

Otras características de IA

Más allá de la generación conversacional, Copilot Studio continúa expandiéndose hacia escenarios de IA adyacentes. Por ejemplo:

• Al usar aprobaciones multietapa y de IA en los flujos de agente, el agente puede evaluar y decidir automáticamente las solicitudes de aprobación utilizando criterios predefinidos.
• Análisis de sentimiento, donde el tono negativo puede desencadenar una escalada a un agente en vivo.
• Análisis de transcripciones para el descubrimiento de nuevos temas.
• Integración con AI Builder para reconocimiento de imágenes y extracción de texto.

En conjunto, estas características amplían las capacidades de los agentes más allá del diálogo, hacia la automatización de decisiones y la comprensión de contenidos.

IA responsable y cumplimiento

Todas las características de IA generativa en Copilot Studio operan sobre Microsoft Foundry y cumplen con los estándares Responsible AI de Microsoft. El sistema fundamenta las respuestas cuando es posible, las valida para minimizar información incorrecta y modera el contenido dañino o no conforme. El sistema guarda temporalmente las conversaciones solo para fines de soporte operativo, y Customer Lockbox puede controlar cualquier acceso al soporte. Los agentes no aportan datos de los inquilinos al entrenamiento del modelo, y la configuración del entorno permite a los administradores desactivar características que requieren la transferencia de datos entre regiones.

Más información: Preguntas frecuentes sobre IA responsable para Copilot Studio