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Las funcionalidades de inteligencia artificial son lo que hace que Copilot Studio sea más que un bot de chat con scripts. Con la inteligencia artificial generativa en su núcleo, Copilot Studio no está diseñado para desarrollarse intensivamente, tema por 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 su lugar, combinan temas seleccionados con respuestas generativas flexibles basadas en fuentes fiables.
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; Pruebas cuidadosas necesarias para flujos complejos |
| Respuestas generativas | Respuestas dinámicas a partir de fuentes de conocimiento conectadas, con resumen y citas | La precisión depende de la calidad de los datos; requiere planificación para las preguntas de seguimiento |
| Constructor generativo | Creación y actualizaciones de temas en lenguaje natural | Se requiere validación humana; Los diálogos generados pueden necesitar refinamientos |
| Uso del equipo | Maneja un ordenador usando debates en lenguaje natural | Necesidad de provisionar y mantener una máquina para que el agente la use |
| Solicitudes de IA | Genera una respuesta a partir de un modelo de IA dado un conjunto 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 sentimiento, análisis de transcripciones, integración de AI Builder | Características aún emergentes; Asegurar que la gobernanza y el seguimiento estén establecidos |
Acciones generativas y orquestación
Mediante el uso de orquestación generativa, los agentes pueden encadenar automáticamente temas, acciones y fuentes de conocimiento. Este enfoque reemplaza el modelo tradicional de comprensión del lenguaje natural (NLU) por uno con tecnología de modelos de lenguaje de gran tamaño 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 llamar APIs, ejecutar flujos de agentes o activar conectores. El agente solo solicita al usuario detalles faltantes y luego resume los resultados. Este enfoque permite a los agentes no solo responder, sino también actuar a través de sistemas.
Más información: Aplicar capacidades de orquestación generativa
Respuestas generativas
Al usar respuestasgenerativas, los agentes pueden responder dinámicamente mediante la búsqueda de orígenes de conocimiento como Dataverse, SharePoint, OneDrive, sitios web públicos u otros datos personalizados. En lugar de crear preguntas frecuentes a mano, configuras qué fuentes debe usar el agente, y la IA genera respuestas. Resume el contenido recuperado, valida los resultados e incluso genera citas cuando es posible. Puedes colocar respuestas generativas en varios puntos de un flujo temático o en el tema de Potenciación Conversacional antes de Fallback. Este enfoque ofrece una cobertura amplia sin la carga de mantenimiento de los temas manuales.
Constructor generativo
La creación de agentes ya no se limita a definir manualmente cada mensaje o ruta de diálogo. El generador generativo te permite describir lo que quieres en lenguaje natural y la IA te ayuda a crear el agente. Este enfoque reduce el tiempo para crear y actualizar temas, ofrece variaciones sugeridas para que el agente se sienta más natural e incluso puede ayudar a producir tarjetas adaptativas que consolidan la información. Aunque siempre se necesita la revisión humana, el constructor generativo acelera el diseño tanto para usuarios técnicos como empresariales.
Uso del equipo
El uso en ordenador permite a un agente realizar acciones en un ordenador interpretando visualmente la pantalla y realizando tareas paso a paso, sin necesidad de APIs ni automatización guionizada. Cuando se invoca, el agente analiza imágenes de la ventana activa, determina la siguiente acción y continúa hasta que la tarea se completa. El uso del ordenador es útil para integrar aplicaciones heredadas, flujos de trabajo solo para escritorio y procesos multi-aplicación que carecen de integraciones modernas. Esta funcionalidad amplía Copilot Studio más allá de la lógica conversacional, lo que permite la automatización de tareas real en entornos web y de escritorio en los que los conectores tradicionales o las llamadas HTTP no están disponibles.
Más información: Automatiza procesos de escritorio utilizando la herramienta de uso del ordenador
Solicitudes de IA
Los prompts 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, los prompts de IA te dan control total sobre la entrada del modelo, incluyendo tono, restricciones, ejemplos y formatos de salida estructurados como JSON. Los prompts 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 serían difíciles de lograr solo mediante orquestación generativa.
Más información: Genera una respuesta usando indicaciones de IA
Otras características de IA
Más allá de la generación conversacional, Copilot Studio continúa expandiéndose en escenarios de IA adyacentes. Por ejemplo:
- Al utilizar aprobaciones multietapa y de IA en flujos de agentes, el agente puede evaluar y decidir automáticamente sobre 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 el reconocimiento de imágenes y la extracción de texto.
En conjunto, estas características extienden a los agentes más allá del diálogo hacia la automatización de decisiones y la comprensión de contenidos.
IA responsable y cumplimiento normativo
Todas las características de ia generativa de Copilot Studio se ejecutan en Microsoft Foundry con los estándares de inteligencia artificial responsable de Microsoft. El sistema fundamenta las respuestas cuando es posible, las valida para reducir información incorrecta y modera contenido dañino o no conforme. El sistema almacena temporalmente conversaciones solo para soporte operativo, y Customer Lockbox puede controlar cualquier acceso al soporte. Los agentes no contribuyen con datos de los inquilinos al entrenamiento de modelos, y la configuración del entorno permite a los administradores desactivar funciones que requieren movimiento de datos entre regiones.
Más información: preguntas más frecuentes sobre Responsible AI para Copilot Studio