introducción a Optimización de Microsoft 365 Copilot (versión preliminar)

Optimización de Microsoft 365 Copilot es una funcionalidad de personalización de inteligencia artificial que permite a las organizaciones crear agentes de Copilot específicos de tareas mediante el ajuste de modelos de lenguaje grande (LLM) con sus propios datos organizativos. El ajuste permite a los agentes generar respuestas que reflejen el conocimiento del dominio, la terminología, el tono y los estándares de calidad de una organización.

A diferencia de las experiencias de inteligencia artificial de uso general, los agentes optimizados están diseñados para tareas específicas y repetibles. Dado que funcionan completamente dentro del inquilino de Microsoft 365, los datos de la organización permanecen protegidos por los controles de seguridad, cumplimiento y gobernanza existentes.

En este artículo se proporciona información general sobre Optimización de Copilot, incluidas las funcionalidades clave, los escenarios admitidos, los conceptos de optimización y la gobernanza administrativa.

Principales funcionalidades

Optimización de Copilot permite a las organizaciones crear experiencias de inteligencia artificial que se alineen estrechamente con sus necesidades empresariales. Ofrece las siguientes características:

• Personalización sin código : cree agentes optimizados mediante plantillas en el Generador de agentes sin conocimientos de codificación ni ciencia de datos. Los usuarios empresariales y los expertos en dominios pueden guiar el ajuste mediante ejemplos seleccionados y contenido organizativo.

• Agentes específicos de la tarea : cree agentes optimizados para escenarios de alto valor, como responder preguntas, escribir documentos, resumir, validar y editar el estilo de escritura. Los agentes optimizados generan salidas que reflejan el vocabulario, la estructura y las expectativas de la organización.

• Eficiencia y coherencia mejoradas : al insertar conocimientos de la organización en Copilot, los agentes optimizados pueden reducir el tiempo necesario para tareas de contenido complejas, a la vez que mejoran la coherencia y el cumplimiento de los estándares internos.

• Integración con datos de Microsoft 365 : los agentes optimizados pueden usar contenido y motivos de la organización seleccionados a través de datos empresariales activos a través de Microsoft Graph, lo que ayuda a garantizar que las respuestas se basen en información actualizada.

• Seguridad de nivel empresarial : todas las operaciones de ajuste se producen dentro del límite de confianza de Microsoft 365. Los agentes optimizados respetan las listas de control de acceso (ACL) de los datos de entrenamiento y solo devuelven información a la que los usuarios están autorizados para acceder.

Escenarios admitidos

Optimización de Copilot admite un conjunto de plantillas de agente orientadas a tareas.

Escritura de documentos

Los agentes de escritura de documentos generan documentos estructurados de forma larga basados en plantillas, ejemplos y estándares de la organización. Estos agentes pueden producir primeros borradores de contenido, como propuestas, contratos, directivas y documentación técnica, a la vez que se adhieren a los requisitos de formato y cumplimiento.

Para obtener más información, vea Plantilla de agente de escritura de documentos.

Resumen del documento

Los agentes de resumen de documentos generan resúmenes personalizados basados en el tono, la audiencia, el propósito y la longitud. Las organizaciones pueden ajustar estos agentes para reflejar los estándares de resumen internos y enfatizar la información más relevante para sus casos de uso.

Para obtener más información, vea Plantilla de agente de resumen de documentos.

Respuestas de expertos (Q&A)

Los agentes de respuestas expertos proporcionan respuestas específicas del dominio mediante la base de respuestas en el contenido de la organización. Estos agentes admiten escenarios que requieren una búsqueda profunda en grandes conjuntos de datos, barreras estrictas de directivas o terminología especializada.

Para obtener más información, consulte Plantilla de agente de Expert Answers.

Validación de documentos

Los agentes de validación de documentos revisan los documentos para comprobar el cumplimiento de las directrices de la organización, las directivas, los estándares de personalización de marca y los requisitos normativos. Identifican problemas, clasifican los riesgos y proporcionan comentarios accionables directamente dentro de los documentos.

Para obtener más información, consulte Plantilla del agente de validación de documentos.

Edición de estilos

Los agentes de edición de estilos refinan los borradores para alinearse con las directrices de voz, tono y escritura de la marca de una organización. Estos agentes ayudan a garantizar la coherencia entre el contenido generado por distintos usuarios y equipos.

Para obtener más información, vea Plantilla de agente de edición de estilos.

Agente de optimización

Los agentes de optimización ayudan con los problemas de optimización empresarial, como la asignación de recursos, la asignación de tareas y el planeamiento. Los usuarios definen objetivos y restricciones, y el agente genera soluciones explicables basadas en datos cargados y reglas organizativas.

Para obtener más información, vea Agente de optimización.

Optimización del agente

El ajuste de agentes le permite refinar los agentes creados a partir de plantillas ajustables en Microsoft 365 Copilot Generador de agentes. Cada plantilla ajustable está diseñada para una tarea específica e incluye un flujo de trabajo de inferencia predefinido que especifica el modelo base, las instrucciones, el enfoque de puesta a tierra, el uso de herramientas y la generación de resultados. Este flujo de trabajo proporciona una configuración predeterminada optimizada: una "receta" lista para usar que ayuda a los agentes a recuperar el contexto pertinente, a aplicar herramientas de forma eficaz y a generar salidas de alta calidad desde el principio.

En muchos escenarios, los agentes creados a partir de estas plantillas cumplen las expectativas de calidad sin más personalización. Cuando se requiere un refinamiento adicional, como alinear los resultados más estrechamente con los estándares de la organización, las necesidades específicas del dominio o las expectativas del usuario, el ajuste del agente proporciona formas estructuradas de mejorar el comportamiento y el rendimiento.

Las plantillas tunables están disponibles para los usuarios con licencia de Copilot en inquilinos aptos y se crean en el Generador de agentes. Al crear un agente a partir de una plantilla ajustable, los usuarios pueden personalizar las propiedades admitidas, como el nombre del agente, las instrucciones y los mensajes. El acceso a las funcionalidades de optimización depende de la configuración del administrador de inquilinos. Si las opciones de ajuste no están disponibles, es posible que los usuarios tengan que solicitar acceso a un administrador. Los usuarios aptos podrían ver la opción "tune agent" después de crear un agente a partir de una plantilla ajustable.

Se admiten tres tipos de optimización: contexto de ajuste, herramientas de optimización y modelo de optimización. Estas dimensiones están diseñadas para funcionar juntas y se evalúan mediante una rúbrica coherente basada en el objetivo del usuario para garantizar que el ajuste conduce a mejoras medibles.

Ajustar contexto

El ajuste de contexto define los objetivos y los criterios de éxito del agente especificando los ejemplos de tarea principal, dominio y representativos. Los requisitos de contexto varían según la plantilla. Por ejemplo, las plantillas de escritura de documentos usan ejemplos de los tipos de documentos que el agente debe producir, las plantillas de resumen de documentos requieren entradas como el propósito, la audiencia, la longitud, el tono y las áreas de enfoque, y las plantillas de respuestas de expertos se basan en archivos de ejemplo para generar preguntas y respuestas de evaluación. Basándose en esta entrada, el sistema propone subgoales y rúbricas de evaluación, que establecen una línea base medible para evaluar el rendimiento del agente.

Ajustar herramienta

El ajuste de herramientas amplía las funcionalidades del agente mediante la integración de agentes o herramientas adicionales en el flujo de trabajo. Estas herramientas se pueden usar para realizar tareas como la investigación, la validación o la alineación del estilo de escritura. Las instrucciones de orquestación personalizadas definen cómo se aplican las herramientas y el rendimiento del agente se vuelve a evaluar con respecto a las rúbricas establecidas después de realizar los cambios.

Ajustar modelo

El ajuste de modelos se centra en mejorar el razonamiento y la calidad de la salida a través de técnicas de aprendizaje de optimización y refuerzo supervisados. Los ejemplos de alta calidad de los datos de la organización se usan como entrada de entrenamiento, con rúbricas de evaluación que guían la alineación con las expectativas de la organización. Durante este proceso, se pueden aplicar controles de acceso, permisos de archivo y etiquetas de confidencialidad. El ajuste del modelo se ejecuta de forma asincrónica, lo que permite a los usuarios seguir usando el agente existente mientras el ajuste está en curso. Cuando se completa el ajuste, los resultados de la evaluación determinan si el modelo actualizado está listo para publicarse.

El ajuste del agente es un proceso iterativo en lugar de una configuración única. Se recomienda a las organizaciones que supervisen el uso del mundo real, recopilen comentarios y refinen el contexto, las herramientas, los datos o las reglas a medida que los requisitos evolucionan con el tiempo. Este ciclo de vida continuo ayuda a garantizar que los agentes permanezcan precisos, pertinentes y alineados con las necesidades cambiantes.

Uso de agentes optimizados

Después de la creación o optimización, los agentes se pueden compartir con los usuarios aptos en toda la organización. Los usuarios interactúan con agentes optimizados a través de experiencias de Microsoft 365 Copilot compatibles, como la aplicación de Microsoft 365 Copilot o Copilot Chat en Microsoft Teams.

Los agentes optimizados proporcionan las siguientes ventajas:

• Aumento de la productividad a través de una creación y análisis de contenido más rápidos
• Mejora de la precisión mediante la puesta a tierra de las respuestas en los datos de la organización
• Salidas coherentes alineadas con estándares internos
• Acceso más amplio a los conocimientos de la organización entre equipos

Procedimientos recomendados

Aplique los siguientes procedimientos recomendados para hacer el mejor uso de los agentes optimizados:

• Comprenda el ámbito y las limitaciones del agente.
• Use mensajes claros y específicos.
• Proporcione avisos de inicio para guiar a los usuarios.
• Refine las salidas a través de interacciones de varios turnos.
• Siga las directivas de cumplimiento y seguridad de la organización.
• Anime a los usuarios a que mejoren la calidad del agente con el tiempo.

Aviso de declinación de responsabilidades

El administrador de inteligencia artificial es responsable de garantizar que el uso de este producto cumple con todas las leyes aplicables de protección de datos, privacidad y propiedad intelectual. Esto incluye el cumplimiento de sus obligaciones como responsable del tratamiento de datos en virtud de normativas como el RGPD o el CCPA.

Obligaciones del controlador de datos

• Es responsable de cómo se recopilan, almacenan y usan los datos en el entorno del inquilino.
• Debe asegurarse de que las prácticas de datos cumplen los requisitos legales de transparencia, consentimiento, acceso y eliminación.
• Es responsable de comprobar la precisión, la idoneidad y el cumplimiento de las salidas generadas desde este sistema antes de usarlas. Es posible que sea necesario revisarlo con los expertos en la materia.

Formación de derechos de autor y modelo

• Si decide entrenar un modelo personalizado con sus propios datos, debe asegurarse de que tiene los derechos o licencias adecuados para los materiales protegidos por derechos de autor incluidos en el conjunto de entrenamiento.
• La protección contra derechos de autor no se aplicará a los modelos entrenados con contenido con derechos de autor no autorizados. Usted asume plena responsabilidad por cualquier uso de este tipo.

Eliminación de datos

• Si un usuario cuyos datos se usan para entrenar un modelo envía una solicitud de eliminación válida en virtud del RGPD (o regulaciones similares), se le pedirá que vuelva a entrenar el modelo.
• Al ajustar un modelo, los pesos del modelo se ajustan en función de los datos de entrenamiento. Puede eliminar el modelo optimizado en cualquier momento.

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