Hasta hace poco, Copilot Studio era una forma de ampliar las capacidades de Power Virtual Agents, el servicio en la nube de Microsoft para la creación de chatbots con poco o ningún código, al agregar GenAI y compatibilidad con interacciones conversacionales más generales. Pero al aprovechar las herramientas de Azure OpenAI para trabajar con fuentes de datos adicionales, Copilot Studio se ha convertido en una herramienta mucho más flexible con capacidades mejoradas de comprensión del lenguaje.
Durante la compilación 2024, Microsoft ha trazado un nuevo rumbo para las capacidades de inteligencia artificial de Power Platformalineándolos con las herramientas de desarrollo de código bajo o nulo de la plataforma y agregando compatibilidad con flujos y conectores de Power Automate. Este es un cambio significativo con respecto a Power Platform, pero que aprovecha la adopción de GenAI por parte de Microsoft como una herramienta para crear y ejecutar agentes autónomos. Última versión beta de Copilot Studio Por lo tanto, esto equivale a una revisión completa de la estrategia de IA de Power Platform, que evoluciona más allá de los chatbots hacia cargas de trabajo orquestadas por IA. Si bien los chatbots aún son compatibles, ahora hay mucho más para desarrollar en el lienzo de desarrollo sin código basado en la web de Copilot Studio.
De procesos automatizados aumentados por bots
En el corazón del nuevo Copilot Studio se encuentra una mejor comprensión de cómo los modelos como GPT 4.0 pueden trabajar con descripciones de interfaz estructuradas, como las que utiliza OpenAPI para generar consultas de forma dinámica y analizar y dar formato a las respuestas mediante lenguaje natural. Aquí, en lugar de utilizar OpenAPI, se utiliza IA generativa para orquestar los conectores de Power Platform existentes y nuevos, lo que le permite conversar con su agente y ver sus respuestas en cualquier cliente de chat compatible. Hay muchos aspectos positivos de este enfoque. Trabajar con transacciones largas siempre ha sido un problema, y las herramientas de memoria semántica en el corazón de los flujos de trabajo impulsados por IA son una solución prometedora, especialmente cuando se utilizan para mantener al ser humano informado.
El aspecto más significativo de este rediseño es la capacidad prevista de utilizar un disparador para ejecutar un flujo que abarque una serie de diferentes tareas impulsadas por IA. En lugar de ser herramientas de chat puntuales, ahora son una forma de gestionar transacciones a largo plazo, modificando los pasos en función de los últimos resultados. El funcionamiento es sencillo: si activa una serie de acciones en función de un correo electrónico entrante, por ejemplo, puede utilizar Copilot Studio para crear una carga de trabajo activada por eventos en Microsoft Graph. Esto podría implicar extraer los datos del remitente de Dynamics 365, generar automáticamente una respuesta en función del correo electrónico entrante y el historial de interacción del remitente en CRM, y enviar un mensaje a Teams detallando las acciones realizadas y enumerando los posibles seguimientos que requieren intervención humana. Se trata de un conjunto de acciones muy diferente de las que gestionaba la primera generación del asistente de IA de Power Platform. Ahora es una forma de trabajar con estas cargas de trabajo específicas a largo plazo que requieren la gestión de la información entre operaciones, así como una combinación de acciones automatizadas y manuales. Al utilizar un agente para gestionar esto, es posible no solo enviar respuestas en lenguaje natural basadas en datos de la aplicación, sino también dirigir notificaciones e interacciones a la persona adecuada.
Agentes de construcción en Copilot Studio
Esto requiere la integración con las distintas nubes de Microsoft, particularmente Graph y la Verso de datos de Power Platform. Por lo tanto, la última generación de Copilot Studio se basa en la metáfora de diseño de flujo de Power Automate. En lugar de crear aplicaciones de chat (o más bien, crear aplicaciones de chat), es posible utilizar IA para gestionar y controlar los flujos de trabajo. De hecho, Copilot Studio se podrá utilizar con los flujos de Power Automate existentes, con el fin de integrar la IA en los procesos comerciales existentes. Los flujos se procesan como una de las acciones Disponibles: conversacionales, conectores, flujos y avisos. Estas acciones son una de las nuevas funciones más interesantes y funcionan como complementos de ChatGPT o habilidades en Semantic Kernel. Se comportan como un tema de Copilot Studio, pero en lugar de conectarse al contenido, permiten que su agente de Copilot Studio acceda a API y datos externos. Incluso puede conectarlos a código personalizado y lógica empresarial, combinando técnicas tradicionales de desarrollo de software empresarial con IA sin código.
Conectores vinculados a datos reales
Una de las novedades más importantes es la Conector de copiloto. De manera similar a los conectores que se usan en Power Apps y Power Automate, estos conectores conectan su aplicación a datos externos y API. Herramientas como estas son especialmente importantes en una aplicación impulsada por IA, especialmente una que usa GenAI, porque proporcionan la base para reducir el riesgo de resultados incontrolables. Copilot Studio puede usar conectores de Power Platform existentes y ampliar lo que Microsoft llama su "conocimiento"Se trata de un conjunto de fuentes de información que incluye herramientas de chatbot existentes y fuentes de información de Microsoft como Dataverse y Fabric, además de utilizar Dataverse como medio para preparar datos de otras fuentes empresariales para su uso en salidas de RAG (Reporting Aggregation).recuperación de generación aumentada). Sin embargo, existen limitaciones, ya que solo hay dos fuentes de Dataverse por aplicación (y solo quince tablas en cada fuente). Datos personalizados de aplicaciones empresariales se importan como JSON, listos para usar.
Puede que esto no parezca mucho, pero Copilot Studio no se usa para crear y ejecutar aplicaciones independientes a escala; estas realmente requieren trabajar con marcos como Prompt Flow de Azure AI Studio. Agregar un conector a un agente En Copilot Studio, el proceso es bastante sencillo. Para empezar, se agrega conocimiento a la aplicación mediante la incorporación de una conexión empresarial. Estas conexiones heredan los permisos del usuario, lo que garantiza que los usuarios obtengan resultados sin violar los límites de seguridad. Este enfoque es esencial para crear aplicaciones de IA para industrias reguladas.
Flujos de trabajo impulsados por IA con acciones conversacionales
La situación se vuelve más interesante cuando empezamos a utilizar acciones conversacionales En las aplicaciones. Aquí es donde el agente subyacente comienza a mostrar comportamientos autónomos, analizando la solicitud del usuario y usándola para crear una orquestación en un conjunto conocido de acciones, conexiones y componentes, antes de usar GenAI para ensamblar una respuesta en lenguaje natural. Aquí, la solicitud del usuario es un mensaje de orquestación que se utiliza para iniciar la interacción. En una versión futura, el sistema subyacente utilizará su conocimiento de las API que utiliza para solicitar información adicional, si es necesario. Sin embargo, por ahora, el usuario está limitado a una forma útil, aunque básica, de agregar una extensión de lenguaje natural a una aplicación de IA existente que ya ha creado y probado en Copilot Studio. Entonces, todo lo que tiene que hacer es editar su aplicación, agregar una extensión o acción y elegir una acción conversacional. Luego, deberá configurar una configuración básica antes de editar la acción. Un disparador es un mensaje que define la acción y describe lo que hace. Se utiliza para determinar cuándo y cómo se invoca la acción. Una vez que el disparador está en su lugar, puede crear la acción. Este es un flujo de proceso que no tiene interfaz de usuario. La herramienta de creación de contenido de Microsoft no muestra ningún componente de interacción del usuario, lo que garantiza que el proceso se ejecute dentro de Copilot y no interrumpa su flujo. Una vez publicada, la acción se puede agregar al catálogo de Microsoft 365 Copilot, donde se trata como un complemento y se activa como parte de una conversación del usuario con Copilot.
El costo de la versión actualizada de Copilot Studio es sorprendentemente bajo. Como es un servicio de back-end, no hay licencias por usuario, sino precios por mensaje, con 25.000 mensajes que cuestan $200 por mes. Un mensaje es una solicitud que desencadena una respuesta, y un mensaje que requiere operaciones de IA generativa cuenta como dos mensajes estándar. No está claro cómo comprar capacidad adicional en este momento. Hay otra opción por $30 por usuario para usar solo con Microsoft 365. La versión inicial de Copilot Studio es una forma sencilla de crear chatbots, infundiendo tecnologías existentes con IA generativa. Esta nueva actualización, actualmente en versión beta, va mucho más allá, conectando herramientas de IA modernas con la automatización de procesos, con la promesa de un desarrollo sin código de agentes autónomos. La combinación de técnicas familiares con la orquestación impulsada por IA permite que la generación actual de herramientas de IA haga lo que mejor sabe hacer: trabajar con API bien definidas y semánticamente ricas y entregar resultados en un formato que sea fácil de entender para un humano.
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