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El ajuste de Microsoft Copilot es una funcionalidad de personalización de IA que permite a las organizaciones crear agentes de Copilot específicos para tareas mediante la optimización de modelos de lenguaje grandes (LLM) con sus propios datos organizativos. El ajuste permite a los agentes producir respuestas que reflejan 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 ajustados están diseñados para tareas específicas y repetibles. Dado que operan 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 la optimización de Copilot, incluidas las funcionalidades clave, los escenarios admitidos, los conceptos de ajuste y la gobernanza administrativa.
Importante
El ajuste de Microsoft Copilot está disponible actualmente para un conjunto limitado de clientes a través de programas de acceso anticipado. El acceso a través de Frontier está previsto para abril de 2026. Las características y los requisitos están sujetos a cambios.
Principales funcionalidades
La optimización de Copilot permite a las organizaciones crear experiencias de IA que se alinean estrechamente con sus necesidades empresariales. Ofrece las siguientes características:
Personalización sin código : cree agentes ajustados utilizando plantillas en Agent Builder sin necesidad de tener experiencia en codificación o ciencia de datos. Los usuarios empresariales y los expertos en el dominio pueden guiar el ajuste utilizando ejemplos seleccionados y contenido organizativo.
Agentes específicos de tareas : cree agentes optimizados para escenarios de alto valor, como responder preguntas, escribir documentos, resumir, validar y editar el estilo de escritura. Los agentes ajustados producen resultados que reflejan el vocabulario, la estructura y las expectativas de la organización.
Eficiencia y coherencia mejoradas : al incorporar conocimientos de la organización en Copilot, los agentes ajustados pueden reducir el tiempo necesario para tareas de contenido complejas al tiempo que mejoran la coherencia y el cumplimiento de los estándares internos.
Integración con datos de Microsoft 365 : los agentes ajustados pueden usar el contenido organizativo seleccionado y el motivo sobre los 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 realizan dentro del límite de confianza de Microsoft 365. Los agentes sintonizados respetan las listas de control de acceso (ACL) de los datos de entrenamiento y solo devuelven información a la que los usuarios están autorizados a acceder.
Escenarios admitidos
La 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 y de formato largo basados en plantillas, ejemplos y estándares de la organización. Estos agentes pueden producir primeros borradores de contenido como propuestas, contratos, políticas y documentación técnica, al tiempo que se adhieren a los requisitos de formato y cumplimiento.
Para obtener más información, consulte la 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 que es más relevante para sus casos de uso.
Para obtener más información, consulte Plantilla de agente de resumen de documentos.
Respuestas de expertos (preguntas&respuestas)
Los agentes de respuestas expertas proporcionan respuestas específicas del dominio al fundamentar las respuestas en el contenido de la organización. Estos agentes admiten escenarios que requieren búsquedas profundas en conjuntos de datos grandes, barreras de seguridad de directivas estrictas o terminología especializada.
Para obtener más información, consulte la plantilla de agente de Respuestas de expertos.
Validación de documentos
Los agentes de validación de documentos revisan los documentos para comprobar que cumplen las directrices, directivas, estándares de marca y requisitos normativos de la organización. Identifican problemas, clasifican riesgos y proporcionan comentarios accionables directamente dentro de los documentos.
Para obtener más información, consulte Plantilla de agente de validación de documentos.
Edición de estilos
Los agentes de edición de estilos perfeccionan los borradores para que se ajusten a la voz, el tono y las directrices de redacción de la marca de una organización. Estos agentes ayudan a garantizar la coherencia entre el contenido producido por diferentes usuarios y equipos.
Para obtener más información, consulte 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 la planificación. Los usuarios definen objetivos y restricciones, y el agente produce soluciones explicables basadas en datos cargados y reglas organizativas.
Para obtener más información, consulte Agente de optimización.
Selección de agentes
Elija una plantilla basada en la tarea que desea completar. Las plantillas ajustables están diseñadas para tareas específicas y repetibles, como la redacción de documentos, el resumen, la respuesta a preguntas, la validación, la edición de estilos y la optimización.
| Si necesita... | Uso | ¿Por qué esta plantilla? |
|---|---|---|
Cree documentos estructurados como...
|
Escritura de documentos | Genera borradores de formato largo alineados con la estructura organizativa y ejemplos. |
Resumir uno o varios documentos para un público específico como...
|
Resumen del documento | Adapta los resúmenes por público, propósito, tono, longitud y áreas de enfoque. |
Responda preguntas basadas en contenido organizacional como...
|
Respuestas de expertos (preguntas&respuestas) | Realiza búsquedas profundas en el contenido empresarial especificado y genera respuestas fundamentadas. |
Revisar un documento según directrices o directivas como...
|
Validación de documentos | Valida con un libro de reglas, clasifica las conclusiones por riesgo y sugiere correcciones en el documento. |
Reescriba el contenido para que coincida con los estándares de voz, tono y escritura como...
|
Edición de estilo | Aplica reglas de estilo organizacional conservando el significado y la intención. |
Resuelva problemas de asignación o planificación con restricciones como...
|
Optimización | Calcula una solución óptima a partir de objetivos, restricciones y datos, y admite la salida de CSV. |
Asignar un flujo de trabajo a plantillas
Muchos flujos de trabajo usan más de una plantilla.
| Fase | Tarea | Plantilla recomendada |
|---|---|---|
| Borrador | Crear el primer borrador de un documento estructurado | Escritura de documentos |
| Resumir | Crear un informe para un público específico | Resumen del documento |
| Validar | Comprobar las reglas y directivas | Validación de documentos |
| Finalizar | Alinear el tono y la claridad con los estándares de escritura | Edición de estilo |
Optimización de agentes
El ajuste de agentes le permite refinar los agentes creados a partir de plantillas sintonizables en Microsoft Copilot Agent Builder. Cada plantilla sintonizable está diseñada para una tarea específica e incluye un flujo de trabajo de inferencia predefinido que especifica el modelo de 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 contexto relevante, aplicar herramientas de manera efectiva y producir resultados de alta calidad desde el principio.
En muchos escenarios, los agentes creados a partir de estas plantillas cumplen las expectativas de calidad sin más personalizaciones. Cuando se requiere un mayor refinamiento, 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 ajustables están disponibles para los usuarios con licencia de Copilot en inquilinos elegibles y se crean en Agent Builder. 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 avisos. El acceso a las capacidades de ajuste depende de la configuración del administrador de inquilinos. Si las opciones de ajuste no están disponibles, es posible que los usuarios deban solicitar acceso a un administrador. Los usuarios aptos podrían ver la opción "Ajustar agente" después de crear un agente a partir de una plantilla sintonizable.
Se admiten tres tipos de ajuste: contexto de ajuste, herramientas de ajuste y modelo de ajuste. Estas dimensiones están diseñadas para funcionar juntas y se evalúan mediante una rúbrica coherente basada en los objetivos del usuario para garantizar que el ajuste conduzca a mejoras medibles.
Tune Context
El ajuste de contexto define los objetivos y los criterios de éxito del agente especificando la tarea principal, el dominio y los ejemplos representativos. Los requisitos de contexto varían según la plantilla. Por ejemplo, las plantillas de redacción de documentos utilizan 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 muestra para generar preguntas y respuestas de evaluación. Con base en esta información, el sistema propone subobjetivos y rúbricas de evaluación, que establecen una línea de base medible para evaluar el desempeño del agente.
Herramienta Tune
El ajuste de herramientas amplía las capacidades del agente al integrar agentes o herramientas adicionales en el flujo de trabajo. Estas herramientas se pueden usar para realizar tareas como investigación, validación o alineación de estilos 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 los criterios establecidos después de realizar los cambios.
Ajustar modelo
El ajuste del modelo se centra en mejorar el razonamiento y la calidad de los resultados a través del ajuste fino supervisado y las técnicas de aprendizaje por refuerzo. Se utilizan ejemplos de alta calidad de datos organizacionales como entrada de capacitación, 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 en el mundo real, recopilen comentarios y perfeccionen el contexto, las herramientas, los datos o las reglas a medida que los requisitos evolucionen con el tiempo. Este ciclo de vida continuo ayuda a garantizar que los agentes sigan siendo precisos, relevantes y alineados con las necesidades cambiantes.
Uso de agentes ajustados
Después de la creación o el ajuste, los agentes se pueden compartir con los usuarios aptos de toda la organización. Los usuarios interactúan con agentes ajustados a través de experiencias compatibles de Microsoft Copilot, como la aplicación Microsoft Copilot o Copilot Chat en Microsoft Teams.
Los agentes ajustados proporcionan las siguientes ventajas:
- Mayor productividad a través de una creación y análisis de contenido más rápidos
- Precisión mejorada al fundamentar las respuestas en los datos de la organización
- Resultados coherentes alineados con los estándares internos
- Mayor acceso al conocimiento de la organización en todos los equipos
Procedimientos recomendados
Aplique las siguientes prácticas recomendadas para sacar el máximo provecho de los agentes optimizados:
- Comprender el ámbito y las limitaciones del agente.
- Usa indicaciones claras y específicas.
- Proporcione indicaciones de inicio para guiar a los usuarios.
- Refine los resultados a través de interacciones de varios turnos.
- Siga las directivas de cumplimiento y seguridad de la organización.
- Fomenta los comentarios de los usuarios para mejorar la calidad de los agentes con el tiempo.
Aviso de declinación de responsabilidades
El administrador de IA es responsable de garantizar que el uso de este producto cumpla 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 la CCPA.
Obligaciones del controlador de datos
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- Usted es responsable de comprobar la precisión, idoneidad y conformidad de los resultados generados por este sistema antes de usarlos. Puede requerir una revisión con los expertos en la materia.
Entrenamiento de modelos y derechos de autor
- Si decide entrenar un modelo personalizado con sus propios datos, debe asegurarse de tener los derechos o licencias adecuados para cualquier material protegido por derechos de autor incluido en el conjunto de entrenamiento.
- La protección de derechos de autor no se aplicará a los modelos entrenados con contenido protegido por derechos de autor no autorizado. Usted asume toda la responsabilidad por dicho uso.
Eliminación de datos
- Si un usuario cuyos datos se usan en el entrenamiento de un modelo envía una solicitud de eliminación válida en virtud del RGPD (o regulaciones similares), debe volver a entrenar el modelo.
- Al ajustar un modelo, las ponderaciones del modelo se ajustan en función de los datos de entrenamiento. Puede eliminar el modelo ajustado en cualquier momento.