modello dell'agente di ottimizzazione Copilot Tuning (anteprima dell'accesso anticipato)

Il modello dell'agente di ottimizzazione per Microsoft 365 Copilot consente di modellare e risolvere i problemi di ottimizzazione aziendale specifici dell'organizzazione. Usare l'agente per prendere decisioni ottimali per scenari come l'organizzazione di team, l'assegnazione del lavoro o la pianificazione di strategie di vendita.

Descrivere il problema di ottimizzazione specificando obiettivi, vincoli e dati. Il modello dell'agente di ottimizzazione calcola una soluzione ottimale in base a tali input, senza richiedere competenze nella scrittura di codice o nella modellazione matematica.

Importante

Microsoft 365 Copilot Tuning è attualmente disponibile per un set limitato di clienti tramite programmi di accesso anticipato. L'accesso attraverso Frontier è previsto per aprile 2026. Le funzionalità e i requisiti sono soggetti a modifiche.

Panoramica del modello dell'agente di ottimizzazione

Usando il modello dell'agente di ottimizzazione, è possibile risolvere i problemi aziendali basati sulle decisioni definendo:

• Obiettivi, ad esempio l'assegnazione di persone a progetti in base alle competenze o alla pianificazione dei territori di vendita
• Regole e preferenze, ad esempio mantenere uniti i team esistenti o rimanere entro il budget
• Dati, ad esempio elenchi di dipendenti, progetti o territori

Dopo aver fornito queste informazioni, l'agente usa gli strumenti del risolutore per calcolare una soluzione ottimale che soddisfi tutti i vincoli e gli obiettivi. Presenta i risultati in un'esperienza interattiva ed è possibile scaricarli come file .csv.

I casi d'uso comuni includono:

• Distribuzione di forza lavoro e talenti
• Assegnazione di risorse e attività
• Pianificazione del territorio di vendita e dell'account

Il modello dell'agente di ottimizzazione è progettato per gli utenti non tecnici e produce decisioni ottimali e spiegabili con soddisfazione garantita dei vincoli.

È anche possibile personalizzare l'agente per allinearlo ai criteri, alla terminologia e ai modelli di dati dell'organizzazione in modo che rifletta il funzionamento dell'organizzazione.

Il modello dell'agente di ottimizzazione usa un modello LLM (Large Language Model) personalizzato progettato per le attività di ottimizzazione. Il modello converte gli obiettivi aziendali, le regole e i dati in un problema di ottimizzazione risolvibile e calcola il risultato ottimale in modo coerente con le preferenze dell'organizzazione.

Introduzione al modello dell'agente di ottimizzazione

Descrivere l'obiettivo

Iniziare spiegando la decisione che si vuole ottimizzare. Includere il contesto e i dettagli per consentire all'agente di comprendere il problema.

Alcuni esempi:

• Assegnare ai dipendenti ruoli aperti in base alle proprie competenze.
• Allocare venditori ai territori.

Caricare i dati

Specificare uno o più file .csv che contengono i dati necessari per l'ottimizzazione, ad esempio dipendenti, progetti, ruoli o territori. L'uso di file separati per entità dati diverse migliora l'accuratezza e l'interpretabilità.

Impostare regole e obiettivi

Definire vincoli e obiettivi che regolano la soluzione.

• I vincoli descrivono le regole che devono essere seguite, ad esempio rimanere all'interno del budget, mantenere i team nella stessa posizione o garantire la copertura dei ruoli necessaria.
• Gli obiettivi descrivono cosa rende ottimale una soluzione, ad esempio ottimizzare l'allineamento delle competenze, ridurre al minimo la distanza di viaggio o ridurre i tempi di attesa.

Aggiungere più vincoli e obiettivi. Per ottenere risultati ottimali, aggiungerli uno alla volta e descriverli chiaramente. L'agente potrebbe porre domande più chiare se è necessario fornire maggiori dettagli.

Esaminare la configurazione

Mentre interagisci con l'agente, un pannello laterale mostra come viene interpretato il problema, tra cui:

• Obiettivi
• Variabili decisionali
• Vincoli
• Obiettivi
• Dati caricati

È possibile chiedere all'agente di modificare o rimuovere qualsiasi parte dell'installazione.

Chiarire in base alle esigenze

Se l'agente rileva ambiguità o informazioni mancanti, richiede di chiarire i vincoli o gli obiettivi per garantire che il problema sia fattibile e risolvibile.

Ottenere la soluzione

Quando si è pronti, chiedere all'agente di risolvere il problema usando i dati. L'agente esegue gli strumenti del risolutore e presenta la soluzione ottimale in base agli obiettivi e ai vincoli. È possibile esaminare i risultati in modo interattivo e scaricare l'output completo come file .csv.

Consiglio

Usare un linguaggio chiaro e specifico e fornire dati accurati e rappresentativi per ottenere i risultati migliori.

Funzionalità chiave

Modello dell'agente di ottimizzazione:

• Interpreta lo scenario aziendale per definire l'obiettivo di ottimizzazione.
• Identifica le variabili decisionali che rappresentano le scelte da ottimizzare.
• Converte obiettivi e vincoli in un problema di ottimizzazione strutturata.
• Usa gli strumenti del risolutore per calcolare una soluzione ottimale.

La soluzione risultante:

• Soddisfa tutti i vincoli definiti.
• Rappresenta il risultato ottimale per i dati forniti.

Quando usare il modello dell'agente di ottimizzazione

Usare il modello dell'agente di ottimizzazione quando è necessario determinare la migliore decisione possibile in base ai vincoli. Per iniziare, identificare la decisione da ottimizzare.

Identificare la decisione

Determinare quale scelta deve essere effettuata, ad esempio l'assegnazione di risorse, la pianificazione delle attività o l'allocazione di territori. Se non è necessaria alcuna decisione, il modello dell'agente di ottimizzazione potrebbe non essere lo strumento corretto.

Definire gli obiettivi

Specificare i criteri che definiscono un buon risultato. È possibile includere uno o più obiettivi.

Esempio: riduzione al minimo dei costi di viaggio per le assegnazioni di vendita.

Definire regole e limiti

Identificare i vincoli che devono essere seguiti, ad esempio limiti di capacità, requisiti del ruolo o criteri di posizione.

Preparare i dati

Fornire dati che supportano gli obiettivi e i vincoli. Ad esempio, i limiti di capacità richiedono dati sulla disponibilità delle risorse e l'ottimizzazione dei viaggi richiede dati sulla posizione.

Suddividere i problemi complessi

È spesso possibile suddividere i problemi di ottimizzazione di grandi dimensioni in decisioni correlate più piccole e più facili da modellare e risolvere.

Il modello dell'agente di ottimizzazione non è destinato a scenari generali di analisi dei dati o calcolo matematico.

Limitazioni

• L'agente supporta solo file .csv.
• È possibile caricare più file .csv, ma è necessario seguire i limiti relativi al numero di file e alle dimensioni.
• È possibile definire un numero qualsiasi di vincoli e obiettivi tramite chat.

Agenti di contesto ottimizzati

Usando un agente di contesto ottimizzato, è possibile salvare un problema di ottimizzazione personalizzato per il riutilizzo nell'intera organizzazione. L'agente ricorda la struttura dei problemi, inclusi gli obiettivi, i vincoli, gli obiettivi e lo schema dei dati.

Questo approccio è utile per decisioni ricorrenti, ad esempio pianificazione trimestrale, revisioni annuali o scenari che i team o le funzioni riutilizzano.

Quando usare un agente di contesto ottimizzato

Usare un agente di contesto ottimizzato quando è necessario:

• Configurare un problema di ottimizzazione una sola volta e riutilizzarlo
• Ricordare le regole, le preferenze e la struttura dei dati
• Condividere un agente personalizzato con altri utenti dell'organizzazione

Cosa ricorda l'agente

Un agente di contesto ottimizzato archivia:

• Problema di ottimizzazione di base, inclusi obiettivi, obiettivi e vincoli
• Schema dei dati, ad esempio nomi di campo e tipi di dati

L'agente non archivia i file di dati caricati.

Ottimizzare un modello di agente di ottimizzazione

Per ottimizzare un modello di agente di ottimizzazione:

1. Creare un nuovo agente selezionando il modello Ottimizzazione .

   

2. Specificare un nome, una descrizione e richieste suggerite. Le istruzioni predefinite sono precompilate e ottimizzate per il modello dell'agente di ottimizzazione.

   

   Importante

   • Non modificare le istruzioni predefinite a meno che non si disponga di un motivo specifico per modificarle.
   • Non aggiungere funzionalità o origini conoscenze. Il modello dell'agente di ottimizzazione non li supporta.

3. Selezionare Crea per completare l'installazione e aprire la chat dell'agente.

4. Selezionare Ottimizza agente e quindi scegliere Ottimizza contesto.

   

5. Usare la chat per descrivere l'obiettivo, caricare dati, definire vincoli e specificare gli obiettivi. Esaminare la configurazione nel pannello laterale man mano che si procede.

   

   

6. Selezionare Aggiorna agente per salvare la definizione del problema.

   Nota

   I dati caricati non vengono salvati. Viene mantenuta solo la struttura del problema.

   

7. Condividere l'agente ottimizzato con altri utenti dell'organizzazione.

   

   

Condivisione e sicurezza

• È possibile controllare chi può accedere all'agente.
• Il contesto dell'agente rimane all'interno dell'organizzazione.
• Il sistema non archivia i dati caricati.

Procedure consigliate

• Usare un linguaggio preciso per obiettivi, vincoli e obiettivi.
• Testare l'agente con dati di esempio prima di condividerli ampiamente.
• Aggiornare l'agente man mano che cambiano i requisiti aziendali.

Esempio: Ottimizzazione della strategia di vendita

Scenario
Pianificare una strategia di vendita per un anno fiscale assegnando i team di vendita ai territori mantenendo al tempo stesso relazioni di account chiave, gestione dei costi di viaggio e raggiungimento degli obiettivi di vendita.

Obiettivo
Assegnare il personale di vendita ai territori di vendita.

File di dati

Fornire .csv file, ad esempio:

• People.csv: dettagli salesperson
• Territories.csv: attributi territory
• Roles.csv: limiti e copertura dei ruoli
• States.csv: dati sulla posizione per i calcoli dei viaggi

Obiettivi

• Ottimizzare la continuità mantenendo le assegnazioni di account esistenti
• Ottimizzare la copertura delle assegnazioni da persone a territorio
• Ridurre al minimo la distanza totale di viaggio

Vincoli

• I venditori possono essere assegnati solo all'interno di un singolo settore verticale
• I limiti specifici del ruolo per le assegnazioni di territorio devono essere rispettati
• Ogni territorio deve avere una copertura del ruolo necessaria

L'agente genera automaticamente variabili decisionali che rappresentano le scelte di assegnazione. Calcola i valori ottimali e presenta i risultati in un formato di facile comprensione.

Domande frequenti

Che cos'è il modello dell'agente di ottimizzazione?

Il modello dell'agente di ottimizzazione consente di risolvere i problemi aziendali basati sulle decisioni, ad esempio l'allocazione delle risorse, la pianificazione e la pianificazione, calcolando soluzioni ottimali in base a obiettivi, vincoli e dati.

Ho bisogno di competenze tecniche per usarlo?

No. Il problema viene descritto in un linguaggio semplice e vengono forniti dati. L'agente gestisce la logica di ottimizzazione.

Quali tipi di problemi sono supportati?

Alcuni esempi:

• Assegnazione di dipendenti a ruoli o progetti
• Pianificazione dei territori di vendita
• Pianificazione dei turni
• Organizzazione delle risorse

Come vengono gestiti i dati?

I dati rimangono all'interno del tenant e vengono usati solo durante la conversazione per le soluzioni di calcolo. Gli agenti di contesto ottimizzati archivia solo le definizioni dei problemi e lo schema dei dati, non i dati o i risultati.

È possibile modificare le regole in un secondo momento?

Sì. È possibile modificare vincoli e obiettivi. Modifiche significative che modificano la struttura del problema potrebbero richiedere la creazione di un nuovo agente.

Quali formati di file sono supportati?

Sono supportati solo .csv file.

Cosa accade se il problema non è fattibile?

L'agente avvisa se vincoli o dati rendono il problema irrisolvibile e fornisce indicazioni che consentono di modificare la configurazione.

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