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Copilot y agentes de la IA

Obtenga información general sobre cómo Copilot y los agentes de IA trabajan juntos para transformar las operaciones empresariales en las principales organizaciones.
Una mujer trabajando con un portátil

¿Qué es Copilot y qué son los agentes de IA?

Copilot es un asistente basado en IA que ayuda en las tareas, ofrece información y aumenta la productividad. Los agentes son herramientas de IA especializadas creadas para manejar procesos específicos o resolver retos empresariales. Piense en los agentes como las aplicaciones de la era de la IA, con Copilot como interfaz.

Principales conclusiones

  • Obtenga información general sobre la relación entre Copilot y los agentes de IA.
  • Descubra las capacidades de los agentes de IA, como la automatización de tareas, el análisis de datos, la toma de decisiones y la adaptabilidad.
  • Conozca los distintos tipos de agentes de IA y cuándo utilizarlos.
  • Sumérjase en la tecnología que confiere a los agentes de IA la capacidad de comunicarse, aprender y adaptarse.
  • Vea ejemplos de agentes de IA en acción.
  • Obtenga orientación sobre cómo implantar la IA en sus flujos de trabajo o sistemas.
  • Obtenga información sobre cómo los agentes de IA están transformando las operaciones empresariales.
  • Descubra el futuro de los agentes de IA.

Cómo se relaciona Copilot con los agentes de IA

Copilot, como Microsoft 365 Copilot, es un asistente impulsado por IA que puede ayudarle a ser más productivo y creativo proporcionándole ayuda, sugerencias y orientación contextual en tiempo real.

Los agentes están especializados y pueden utilizarse con Copilot para realizar tareas específicas, a menudo con una aportación mínima de las personas que los utilizan. Pueden responder a las consultas de los usuarios y resolverlas en tiempo real, o pueden funcionar de forma independiente, tomando medidas específicas basadas en datos y objetivos predefinidos. También pueden dirigir procesos empresariales, adaptarse a nuevos retos y mejorar con el tiempo.

Si los agentes son como aplicaciones en una interfaz potenciada por IA, Copilot es la interfaz que permite interactuar con estos agentes. Microsoft 365 Copilot, por ejemplo, cuenta con una constelación de agentes, incluidos Microsoft 365 Copilot para Ventas, Microsoft 365 Copilot para Servicios y Microsoft 365 Copilot para Finanzas, que le ayudarán a realizar sus tareas.

Qué pueden hacer los agentes de IA

Los agentes de IA pueden aplicarse a muchas situaciones diferentes en diversos campos para impulsar la eficiencia y la innovación. Algunas de estas funciones son:

  • Automatización de tareas: Los agentes de IA ayudan a agilizar las tareas repetitivas y cotidianas para que los usuarios puedan centrarse en resolver retos más importantes. Pueden automatizar las consultas de los clientes a través de chatbots, administrar la programación y procesar transacciones, todo lo cual impulsa la productividad.
     
  • Análisis avanzado de datos: Los agentes de IA pueden analizar grandes cantidades de datos con rapidez y precisión, extrayendo información que sirve de base a las estrategias empresariales. También pueden procesar los comentarios de los clientes, los datos de ventas y las tendencias del mercado para identificar patrones y tendencias de comportamiento, ayudando a los equipos a tomar decisiones fundamentadas basadas en información en tiempo real.
     
  • Toma de decisiones: Mediante el uso de entradas de datos y algoritmos, los agentes de IA pueden operar de forma independiente en muchos entornos dinámicos. Esto incluye priorizar tareas, recomendar acciones o incluso actuar de forma autónoma, como optimizar los niveles de inventario en función de las previsiones de ventas.
     
  • Adaptarse a los retos: Mediante el análisis y el procesamiento de las interacciones y los comentarios de los usuarios, los agentes de IA se adaptan y mejoran su rendimiento con el tiempo. Esta capacidad permite a las herramientas de IA refinar sus respuestas, personalizar las experiencias de los usuarios y ser más eficaces en sus tareas. Por ejemplo, en las operaciones de TI, los agentes de IA pueden aprender de los datos históricos para perfeccionar y mejorar las estrategias de respuesta a incidentes, lo que puede mejorar los tiempos de resolución.
Para obtener más información sobre las capacidades de la IA generativa, explore los productos, soluciones y recursos de Microsoft AI.

Tipos de agentes de IA

Agentes de preguntas y respuestas

Los agentes de pregunta y respuesta son herramientas de IA diseñadas para realizar tareas específicas en función de una entrada o "pregunta" del usuario. Estos agentes procesan la entrada dada y generan la respuesta correspondiente, facilitando un intercambio de ida y vuelta con el usuario. Pueden utilizarse en diversos contextos, como chatbots, asistentes virtuales o sistemas de IA especializados para aplicaciones empresariales.

Los agentes de solicitud y respuesta funcionan en función del tipo de datos a los que tienen acceso, así como del conjunto de reglas predefinidas que determinan su comportamiento. Pueden reaccionar rápidamente a cualquier cambio en los datos, sus normas o el contexto en el que operan. 

Dado que pretenden simular una conversación natural, suelen utilizarse en escenarios que requieren respuestas inmediatas a las consultas o peticiones de los usuarios, como el servicio de atención al cliente, por ejemplo. Los agentes de aviso y respuesta son eficaces para las organizaciones que buscan agilizar las interacciones rutinarias y mejorar la atención al cliente, sin agregar más complejidad a sus sistemas existentes.

Agentes de tareas

Los agentes cognitivos están diseñados para imitar los procesos del pensamiento humano. Utilizan el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para comprender, aprender y adaptarse al comportamiento del usuario a lo largo del tiempo, lo que las hace útiles para analizar datos históricos y tomar medidas basadas en sus aprendizajes.

Los agentes cognitivos se utilizan en aplicaciones como los asistentes virtuales, como Siri y Alexa, que pueden aprender de las preferencias del usuario y mejorar continuamente sus respuestas. En las empresas, los agentes cognitivos pueden analizar los datos de los clientes para ofrecer recomendaciones personalizadas que contribuyan a una toma de decisiones más informada. Gracias a sus conocimientos basados en datos, estos agentes ayudan a las organizaciones a crear experiencias de usuario más personalizadas, mejorando la satisfacción y el compromiso de los clientes.

Agentes autónomos

Los agentes autónomos tienen sus propias funciones y capacidades. Aunque funcionan de forma independiente como entidad, también son capaces de interactuar y colaborar con otros agentes para resolver problemas complejos, optimizar procesos más amplios o alcanzar un objetivo concreto.

Estos sistemas multiagente se utilizan con frecuencia en logística y administración de la cadena de suministro, donde los agentes autónomos pueden orquestar dinámicamente tareas como la administración de inventarios, el seguimiento de envíos y la asignación de recursos. También pueden aplicarse a entornos a gran escala, como las ciudades inteligentes, donde múltiples agentes administran el flujo de tráfico, el transporte público y la distribución de energía, al tiempo que aprenden de los datos. En el mundo empresarial, las organizaciones pueden utilizar agentes autónomos para mejorar la eficiencia general de todos los departamentos.

Cómo los agentes de IA mejoran los flujos de trabajo

Productividad mejorada

Organizaciones de todo el mundo ya utilizan agentes de IA para aumentar la productividad e impulsar la innovación. Las organizaciones sanitarias, por ejemplo, están utilizando agentes de IA para ayudar en el diagnóstico y las recomendaciones de tratamiento a los pacientes. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos e investigaciones médicas, los agentes de IA proporcionan a los médicos información que agiliza el proceso de toma de decisiones, permitiéndoles centrarse más en la atención al paciente.

Las fábricas, por su parte, podrían utilizar agentes de IA para optimizar las operaciones y reducir el tiempo de inactividad general. Por ejemplo, los agentes pueden optimizar los niveles de inventario de forma dinámica, garantizando que los productos más populares estén siempre en stock y reduciendo al mismo tiempo los costes de inventario. Y al supervisar el estado de los equipos en tiempo real, los agentes de IA pueden predecir las necesidades de mantenimiento antes incluso de que se produzcan averías. 

Asistencia al cliente

Cada vez más empresas minoristas han empezado a implementar chatbots con IA en su sitio web y en sus aplicaciones móviles1 para ayudar a los clientes con recomendaciones de productos, reservas y consultas. Estos chatbots responden instantáneamente a los clientes en relación con sus pedidos, pagos y devoluciones, lo que se traduce en una mayor satisfacción del cliente en general.

En el sector bancario, los agentes de IA pueden administrar las consultas de los clientes sobre saldos de cuentas, historial de transacciones y solicitudes de préstamos, proporcionándoles asistencia instantánea siempre que la necesiten. Y en hostelería, un conserje con IA podría ayudar a los huéspedes con las reservas, ofrecer recomendaciones locales y resolver dudas en tiempo real. Para cualquier organización orientada al cliente, un agente de IA tiene el potencial de mejorar la experiencia del cliente, agilizar las operaciones y generar mayores ingresos.

Eficiencia operativa

Organizaciones tecnológicas de diversos sectores utilizan agentes de IA para maximizar la eficiencia operativa a gran escala. En los almacenes de todo el mundo, las soluciones basadas en IA están recogiendo artículos y optimizando rutas para reducir el tiempo de procesamiento de los pedidos. Esta automatización no solo acelera las operaciones, sino que también reduce los costes laborales, lo que permite a las empresas mantener su ventaja competitiva.

El potencial de la IA para la eficiencia operativa es casi ilimitado. Pensemos en una empresa de construcción que implementa agentes de IA para administrar los plazos de los proyectos y la asignación de recursos. Un agente de IA puede analizar las condiciones meteorológicas, la disponibilidad de mano de obra y los suministros de material para ajustar los calendarios de los proyectos de forma dinámica. En agricultura, un agente de IA tiene la capacidad de vigilar la salud de los cultivos mediante drones y sensores, proporcionando a los agricultores datos en tiempo real y recomendaciones para el riego y el control de plagas. En ambos casos, un agente de IA garantiza la finalización a tiempo de un proyecto, reduciendo al mismo tiempo los costes.

Introducción a los agentes de IA

Si desea empezar a implementar agentes de IA en el flujo de trabajo de su empresa, tenga en cuenta las siguientes prácticas recomendadas:
 
  1. Identificar casos de uso. En primer lugar, deberá definir claramente lo que quiere conseguir. ¿Desea optimizar sus iniciativas de atención al cliente? ¿O está más interesado en obtener información más detallada de sus datos? Comience por analizar sus flujos de trabajo existentes para identificar tareas específicas que puedan mejorar con la automatización o la asistencia de la IA.
     
  2. Investigar y seleccionar soluciones de IA. Cuando investigue diferentes agentes y plataformas de IA, tenga en cuenta factores como la funcionalidad, la facilidad de uso, la escalabilidad y la compatibilidad con sus sistemas actuales. Elija una solución que ofrezca una seguridad sólida, una asistencia al cliente fiable y recursos para ayudarle con sus necesidades continuas.
     
  3. Pruebas piloto. Antes de avanzar en la implementación, realice una prueba piloto con un pequeño grupo de usuarios. Esto le permitirá evaluar el rendimiento del agente de IA y recopilar información para identificar cualquier problema o área de mejora.
     
  4. Entrenamiento y configuración. Es crucial que configure su agente de IA para que se adapte a sus necesidades específicas. Esto puede implicar la configuración de flujos de trabajo, la definición de permisos de usuario y la personalización de las respuestas. También puede significar entrenar al agente de IA utilizando datos históricos para mejorar su precisión y eficacia. Durante esta fase de implementación, preste atención a la privacidad de los datos y a los requisitos de cumplimiento, especialmente cuando maneje información confidencial.
     
  5. Implementación. Durante la implementación, querrá asegurarse de que su agente de IA se integra perfectamente en su software, sistemas y herramientas existentes. Esto puede implicar el uso de API, conectores u otros métodos de integración. También querrá realizar pruebas exhaustivas para confirmar que el agente de IA funciona bien con sus procesos existentes.
     
  6. Supervisión y optimización. Una vez que haya terminado, establezca métricas de rendimiento, como los tiempos de respuesta, la satisfacción del cliente y las tasas de finalización de tareas, para realizar un seguimiento de la eficacia del agente de IA. Asegúrese de supervisar continuamente el rendimiento del agente de IA y realice los ajustes necesarios en función de los comentarios de los usuarios y los datos de rendimiento.
     
  7. Ampliar y expandir. En función del éxito de su implementación inicial, es posible que desee considerar la ampliación de sus iniciativas de IA a otros departamentos o flujos de trabajo para su adopción. Esto también puede implicar formar o educar a su equipo para asegurarse de que tienen las habilidades necesarias para utilizar la IA con eficacia. 

Transformación de las operaciones comerciales

Cómo los agentes están transformando los negocios

Al reducir significativamente las tareas manuales y facilitar una toma de decisiones más rápida y precisa, los agentes de IA están revolucionando las operaciones empresariales. A diferencia de los métodos de automatización tradicionales, que suelen basarse en reglas predeterminadas y flujos de trabajo estáticos, los agentes de IA utilizan el aprendizaje automático y algoritmos avanzados para adaptarse a las condiciones cambiantes y aprender de las interacciones. Esta adaptabilidad les permite manejar con mayor matiz y eficacia tareas complejas como las consultas de los clientes, la administración de inventarios y el análisis de datos.

Las organizaciones utilizan estas herramientas para aumentar todos los aspectos de su negocio, incluidas las operaciones de la cadena de suministro, las finanzas, el servicio al cliente e incluso las ventas. En ventas, por ejemplo, los agentes de IA capacitan a los equipos proporcionándoles análisis predictivos basados en los datos de los clientes. Al identificar los clientes potenciales, los agentes de IA mejoran el proceso de toma de decisiones, lo que permite a los representantes de ventas centrarse en las oportunidades más prometedoras.

Las organizaciones que utilizan agentes de IA a menudo informan de mejoras significativas en la eficiencia operativa y el ahorro de costes. La empresa mundial de materiales científicos Dow, por ejemplo, se asoció recientemente con Microsoft para utilizar Copilot y agentes con el fin de transformar su sistema de facturación de fletes, identificar anomalías en las facturas y agilizar sus operaciones globales de envío. Una vez implementado en todos los modos de envío y ubicaciones globales, se espera que este sistema ahorre potencialmente a la empresa millones en costes de envío durante el primer año.

Descubra el valor y el impacto de la IA para los líderes empresariales

Paso siguiente

Tanto si se trata de automatizar la atención al cliente con chatbots como de utilizar análisis predictivos de ventas, las aplicaciones potenciales de los agentes de IA son amplias y variadas. Los agentes de IA ofrecen una gran cantidad de ventajas que pueden mejorar significativamente las operaciones empresariales y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones. Al reducir la carga de trabajo manual, estos agentes permiten a los equipos centrarse en iniciativas más estratégicas. Su capacidad para aprender de las interacciones les permite adaptarse y mejorar con el tiempo, ofreciendo experiencias más personalizadas y flujos de trabajo optimizados.

A medida que la tecnología sigue evolucionando, la incorporación de agentes de IA a sus operaciones no solo puede agilizar los procesos, sino también proporcionar un marco sólido para el crecimiento y la adaptación, ayudando a su empresa a seguir siendo competitiva en el vertiginoso mercado actual. 
Recursos
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Preguntas más frecuentes

  • Comience por identificar los casos de uso específicos en los que la automatización podría aportar valor a su organización. A continuación, seleccione una solución de IA que se ajuste a sus necesidades, realice una prueba piloto y recabe opiniones para perfeccionarla. Por último, conecte el agente de IA a sus sistemas existentes, forme a su equipo, y luego supervise continuamente el rendimiento para optimizar el impacto.
  • Sí. Algunos agentes de IA pueden integrarse con software y sistemas existentes a través de API o conectores incorporados. Al seleccionar una solución de IA, compruebe la compatibilidad con sus plataformas existentes para garantizar una integración perfecta.
  • Para medir el retorno de la inversión de su agente de IA, considere la posibilidad de establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) que se alineen con sus objetivos empresariales, y luego realice un seguimiento regular de estas métricas para evaluar su impacto.
  • Los agentes de IA mejoran la eficiencia operativa automatizando sistemas sin supervisión humana, lo que permite a los empleados centrarse en actividades más complejas y estratégicas. También pueden analizar rápidamente grandes conjuntos de datos, identificar patrones y tendencias que podrían no ser evidentes a primera vista y proporcionar información práctica para mejorar las previsiones y la planificación estratégica.
  • Algunos métodos habituales son el cifrado, los controles de acceso y el cumplimiento de las normas específicas del sector. Sin embargo, no todos los agentes de IA utilizan las mismas medidas de seguridad, ya que éstas pueden variar en función del sector, el tipo de datos que se manejan y cómo se utiliza el agente dentro de la organización. Obtenga más información sobre las prácticas responsables de IA en Microsoft.
  1. [1]
    La disponibilidad de las aplicaciones móviles varía según el país o la región.