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Agentes autónomos en Microsoft 365: ¿truco de productividad o pesadilla para el admin? Gobernanza, memoria y Azure (Doblaje IA) · M365.FM – Podcast de Microsoft 365, Copilot e IA en español

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  Speaker 2: Imagínate esto, tu jefe te pide que pruebes Copilot Studio.¿
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  Speaker 2: Crees que vas a crear un chatbot educado? Diez minutos después,
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  Speaker 2: no solo chatea, está reservando un crucero intentando usar la
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  Speaker 2: tarjeta de la empresa para pedir pizza. Esa es la
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  Speaker 2: verdadera diferencia entre un copiloto que sugiere y un agente
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  Speaker 2: que actúa. En los próximos 15 minutos, verás cómo los
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  Speaker 2: agentes cruzan esa línea donde reside realmente su memoria y
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  Speaker 2: los tres primeros controles de gobernanza para mantener seguro tu entorno.
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  Speaker 2: Sigue AMB365 Show, para transmisiones en vivo de MVPs que
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  Speaker 2: van directo al punto sin ruedas de marca. Y si
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  Speaker 2: un chatbot ya puede pedir el almuerzo, espera a que
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  Speaker 2: empiece a gestionar las agendas de las personas. De pasantes
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  Speaker 2: inteligentes a empleados de tiempo completo. Aquí es donde se
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  Speaker 2: pone interesante. El salto de pasante inteligente a empleado de
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  Speaker 2: tiempo completo. Ese es el cambio central de copilotos a
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  Speaker 2: agentes autónomos. Y no es solo semántica. Un copiloto es
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  Speaker 2: como el pasante. Le decimos qué hacer, redacta contenido, hace
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  Speaker 2: una sugerencia y nosotros aprobamos. El control permanece en manos.
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  Speaker 2: Un agente autónomo, sin embargo, actúa como un empleado con
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  Speaker 2: verdadera iniciativa. No solo sugiere ideas, ejecuta flujos de trabajo,
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  Speaker 2: toma medidas con o sin permiso y reporta después de
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  Speaker 2: los hechos. A lo mejor los administradores pueden configurar ese comportamiento.
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  Speaker 2: Puedes decidir si un agente requiere tu aprobación antes de
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  Speaker 2: enviar un correo, reservar un viaje o actualizar datos, o
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  Speaker 2: si actúa totalmente por su cuenta. Ese simple interruptor es
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  Speaker 2: la línea entre un asistente de apoyo y un operador independiente.
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  Speaker 2: Tomemos a Microsoft Copilot en Teams como un ejemplo claro.
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  Speaker 2: Cuando escribes una respuesta y sugiere una mejor redacción, eso
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  Speaker 2: es modo pasante. Tú sigues siendo quien hace clic en enviar.
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  Speaker 2: Pero cambia el contexto a una configuración autónoma con permisos y,
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  Speaker 2: de repente, ya no solo sugiere. Está reservando reuniones, programando
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  Speaker 2: seguimientos y enviando correos al cliente directamente sin que estés vigilándolo.
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  Speaker 2: Misma aplicación, misma interfaz, pero un comportamiento completamente distinto dependiendo
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  Speaker 2: de si permitiste acciones o solo sugerencias. Y por eso
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  Speaker 2: que los administradores deben prestar atención. El factor divisor que
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  Speaker 2: a menudo impulsa a un pasante al territorio de empleado
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  Speaker 2: es la memoria. Es la memoria. Con los copilotos, el
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  Speaker 2: contexto suele durar unos pocos prompts. Es a corto plazo
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  Speaker 2: y desaparece una vez que termina la sesión. Con los
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  Speaker 2: agentes la memoria es diferente. Retienen el historial de conversaciones,
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  Speaker 2: almacenan IDs y hacen referencia a acciones pasadas para guiarlas nuevas.
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  Speaker 2: De hecho, en las propias implementaciones de muestra de Microsoft,
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  Speaker 2: los agentes almacenan IDs de sesión e historial de chat
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  Speaker 2: para recordar interacciones entre tareas. Eso significa que el bot
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  Speaker 2: que atendió una llamada de servicio ayer lo recordará hoy,
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  Speaker 2: registrará el seguimiento y programará otro contacto mañana sin que
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  Speaker 2: vuelvas a ingresar. Los detalles. De repente ya no estás
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  Speaker 2: revisando borrador. Estás gestionando una máquina que recuerda y trabaja
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  Speaker 2: como un empleado junior. CosmosDB es un pilar fundamental aquí,
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  Speaker 2: ya que es donde suele recibir esa memoria. Sin ella,
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  Speaker 2: la vida es como un pedorado. Se le olvida todo
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  Speaker 2: el minuto. Con ella, los agentes actúan como miembros del equipo,
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  Speaker 2: que nunca olvidan una queja de un cliente ni una
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  Speaker 2: fecha de entrega. Y esa persistencia no solo es potente,
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  Speaker 2: sino que puede ser problemática. Una vez que un agente
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  Speaker 2: tiene memoria, permisos y los administradores amplían su alcance, básicamente
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  Speaker 2: has contratado a un empleado digital que no se cansa,
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  Speaker 2: no pide vacaciones y no necesariamente espera recibir aprobación para
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  Speaker 2: avanzar a... Ahí es también donde los administradores deben descartar
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  Speaker 2: la idea de que la IA piensa como un humano,
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  Speaker 2: no razona ni evalúa el contexto como nosotros. Lo que
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  Speaker 2: hace es ejecutar secuencias, planificar y realizar acciones basadas en datos,
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  Speaker 2: memoria y los permisos disponibles. Si tiene acceso a tarjetas
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  Speaker 2: de crédito puede ejecutar flujos de pago. Si tiene derechos
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  Speaker 2: de calendario puede programar reuniones. No está tramándola. Solo sigue
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  Speaker 2: cadenas de lógica y ejecución arraigadas en cómo fue creada
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  Speaker 2: y qué se le ha asignado. Por lo tanto, el
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  Speaker 2: problema no es que la IA sea inteligente en sentido humano,
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  Speaker 2: sino si hemos establecido las barreras correctas antes de darle
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  Speaker 2: las llaves. Y sí, las historias de terror son fáciles
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  Speaker 2: de imaginar. Nadie pretende pedirle al bot que ordene pizza.
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  Speaker 2: Pero si su alcance es demasiado amplio y la ejecución
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  Speaker 2: de su plan conecta a resolver un problema rápido con
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  Speaker 2: pedir comida para el equipo, bueno, de repente tienes 20
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  Speaker 2: pizzas de peperoni en la tarjeta de la empresa. Eso
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  Speaker 2: no es el bot siendo astuto, es un alcance débil
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  Speaker 2: que se encuentra con una automatización confiada. Y una vez
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  Speaker 2: que empiezas a pensar en estas cosas como empleados de
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  Speaker 2: pleno derecho, no como pasantes simpáticos, los desafíos de auditoría
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  Speaker 2: se vuelven auditoría, se vuelve mucho más claro. La realidad
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  Speaker 2: es esta. Al activar agentes autónomos no estás probando solo
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  Speaker 2: otra función de productividad. Estás delegando poder operativo real a
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  Speaker 2: un software que no hará pausas, no esperará aprobaciones a
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  Speaker 2: menos que lo obligues y no olvidará lo que hizo ayer.
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  Speaker 2: Eso puede hacer que los entornos sean más eficientes, pero
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  Speaker 2: también aumenta el riesgo si los permisos y la gobernanza
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  Speaker 2: son descuidados, lo que lleva a la pregunta natural si
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  Speaker 2: la IA actúa ahora como un miembro del personal, cuál
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  Speaker 2: es la caja de herramientas real que crea estos nuevos
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  Speaker 2: empleados y cómo nos aseguramos de no perder el control
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  Speaker 2: una vez que empiezan a funcionar. La caja de herramientas. Azure,
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  Speaker 2: Foundry y Copilot Studio. Microsoft lo vende como si fuera magia.
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  Speaker 2: En la práctica, se siente menos como magia y más
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  Speaker 2: como recablear un coche mientras circula a toda velocidad por
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  Speaker 2: la autopista. Las diapositivas muestran que todo se ve limpio
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  Speaker 2: y ordenado. Dentro de un inquilino, gestionas modelos, haces malabares
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  Speaker 2: con permisos y añades conectores, hasta que parece una mezcla
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  Speaker 2: entre informática y una convención de pulpos. Así que vamos
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  Speaker 2: a eliminar la niebla del marketing y hablar en términos
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  Speaker 2: administrativos reales. Azure AI Foundry se presenta como el taller
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  Speaker 2: de trabajo. Una capa de integración donde conectas modelos de lenguaje,
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  Speaker 2: APIs y los sistemas empresariales que ya tienes. Registros de clientes,
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  Speaker 2: bibliotecas de SharePoint, datos de CRM o APIs personalizados pueden
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  Speaker 2: conectarse a un uso y fortalecerse para ejecutarse en producción.
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  Speaker 2: En esencia, la promesa es simple. Dale a la IA
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  Speaker 2: una forma estructural de entender y actuar sobre tus datos
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  Speaker 2: en lugar de lanzarle prompts desordenados esperando coherencia. Sin esto,
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  Speaker 2: tienes a un cantante de karaoke sin letra. Con esto
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  Speaker 2: tienes al menos una banda funcional. Ahora, vale la pena
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  Speaker 2: detenerse en el caos de los nuevos. Microsoft cambia el
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  Speaker 2: nombre de sus herramientas como si fueran deporte, por eso
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  Speaker 2: muchos confundimos Foundry con Foundry con Fabric. No solo mí.
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  Speaker 2: Foundry se posiciona como un lugar para construir e integrar agentes.
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  Speaker 2: Fabric es más una suite analítica. Sin embargo, si tomas
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  Speaker 2: decisiones de arquitectura o licencias, no confíes en los anuncios
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  Speaker 2: de marketing. Revisa primero la documentación del proveedor porque las
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  Speaker 2: etiquetas cambian más rápido que el humor de tu director
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  Speaker 2: financiero en temporada de presupuesto.¿ Sobre eso tienes Microsoft Copilot Studio?
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  Speaker 2: Este reside dentro de Power Platform y se integra bien
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  Speaker 2: con Power Automate, Power Apps y iBuilder. Es la interfaz
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  Speaker 2: de bajo código donde usuarios de negocio y administradores pueden crear,
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  Speaker 2: configurar y publicar copilotos sin abrir Visual Studio a las
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  Speaker 2: 3 a.m. Piense en plantillas predefinidas, conectores de datos y
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  Speaker 2: flujos de trabajo que se integran directo en el stack
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  Speaker 2: de Microsoft Teams, SharePoint, Dynamics 1365. La ventaja práctica aquí
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  Speaker 2: es la velocidad. Puedes diseñar un bot de flujo de trabajo,
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  Speaker 2: conectarlo a datos empresariales y llevarlo a producción con muy
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  Speaker 2: poco código. En pocas palabras, el estudio te permite redactar
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  Speaker 2: y desplegar copilotos y agentes rápidamente y conectarlos a las
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  Speaker 2: aplicaciones que tu gente ya usa. Imagina un bot de
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  Speaker 2: reservas de viajes. Un empleado escribe, reserva un vuelo a
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  Speaker 2: Chicago para la próxima semana. Y en lugar de devolver
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  Speaker 2: un borrador estático, el copiloto envía esa solicitud a los
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  Speaker 2: registros de viajes de Dynamics y registra la reserva. Los
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  Speaker 2: usuarios ven una conversación. Internamente ejecuta pasos de flujo de
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  Speaker 2: trabajo que el personal de operaciones normalmente ingresaría mal. Es
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  Speaker 2: ahí cuando un bot deja de ser un truco y
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  Speaker 2: empieza a reemplazar trabajo administrativo real. Y aquí es donde
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  Speaker 2: Cosmos DB evita silenciosamente que todo se venga abajo. En
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  Speaker 2: los ejemplos de agentes de Microsoft, Cosmos DB actúa como
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  Speaker 2: la memoria unificada, almacenando no solo historias de conversación, sino
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  Speaker 2: también embeddings y contextos de flujo de trabajo. Con una
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  Speaker 2: latencia de un solo dígito en milisegundos y escalabilidad global,
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  Speaker 2: mantiene a los agentes rápidos y consistentes en todas las sesiones.
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  Speaker 2: Sin esto, los copilotos olvidan todo, como peces dorados entre cadenas.
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  Speaker 2: Con esto, pueden retomar el hilo días después, recordar identificadores,
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  Speaker 2: revisar planes previos y actuar más como compañeros de equipo
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  Speaker 2: permanente que como socios de chat temporales. Es el pegamento
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  Speaker 2: técnico que hace que la memoria pierda. Sin embargo, no
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  Speaker 2: se confía demasiado. Studio reduce la barrera de programación, claro,
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  Speaker 2: pero traslada todo el esfuerzo a la integración y el
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  Speaker 2: gobierno de datos. En lugar de depurar JSON o Python,
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  Speaker 2: estará depurando por qué un agente con el conector incorrecto
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  Speaker 2: archivó mal un registro o reservó una serie de reuniones
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  Speaker 2: sin verificar los permisos. La complejidad no desaparece, solo cambia
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  Speaker 2: de forma. Los administradores deben delimitar los conectores cuidadosamente, decidir
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  Speaker 2: qué datos residen dónde y establecer controles de aprobación para
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  Speaker 2: cualquier operación sensible. De lo contrario, la conveniencia del desarrollo
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  Speaker 2: bajo código se convierte en una multiplicación de errores que
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  Speaker 2: nadie autorizó. La recompensa es que el dolor de cabeza
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  Speaker 2: vale la pena. Foundry le da el cableado interno, estudia
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  Speaker 2: la entrega de la interfaz y CosmosDB asegura que la
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  Speaker 2: memoria viva lo suficiente para ser útil, junto a reducir
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  Speaker 2: los tiempos de entrega. Un agente de prueba del concepto
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  Speaker 2: puede armarse en días en lugar de meses y luego
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  Speaker 2: fortalecerse hasta un nivel de producción una vez que demuestre
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  Speaker 2: su valor. Prototipos más rápidos significan una retroalimentación más veloz
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  Speaker 2: y es un gran cambio frente al ciclo tradicional de TI,
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  Speaker 2: donde una idea vivía en una presentación de PowerPoint por
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  Speaker 2: un año antes de probarse. La letra pequeña es el responsabilidad.
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  Speaker 2: En el momento en que un agente recuerda y actúa
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  Speaker 2: durante varios días, ha integrado un colega digital en su
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  Speaker 2: flujo de trabajo, uno que mueve datos, abre registros y
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  Speaker 2: nunca pide confirmación si no establece las salvaguardas. Respete el
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  Speaker 2: almacenamiento de memoria, respete los conectores y por su propia
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  Speaker 2: salud mental, respete los ojos de gobierno. Trate estas herramientas
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  Speaker 2: como cuchillos afilados, no porque sean peligrosos por sí solos,
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  Speaker 2: sino porque sin control, cortan profundamente. Y cuando empiece a
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  Speaker 2: mirar más allá de la caja herramienta, verá que Microsoft
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  Speaker 2: no se detiene en el hágalo usted mismo. Ya están
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  Speaker 2: integrando agentes de Copilot preconfigurados en SharePoint, Dynamics y otros entornos,
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  Speaker 2: con demostraciones que hacen parecer que todo el servicio de
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  Speaker 2: asistencia se automatizó de la noche a la mañana. Pero
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  Speaker 2: si esos bots de demostración pulidos pueden sobrevivir al desorden
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  Speaker 2: de un entorno real, eso es lo siguiente que debemos resolver.¿
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  Speaker 2: Agentes de Copilot prediseñados listos o no? Microsoft ya está
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  Speaker 2: llenando las estanterías con agentes de Copilot preconstruidos listos para
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  Speaker 2: que los active dentro de su entorno. Estos incluyen el
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  Speaker 2: agente facilitador mTeams. que crea resúmenes de reuniones en tiempo real,
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  Speaker 2: el agente intérprete que traduce conversaciones en nueve idiomas, bots
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  Speaker 2: de autoservicio para empleados para gestionar preguntas de R.H.H.A.T., copilots
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  Speaker 2: de gestión de proyectos que rastrean planes y ajustan plazos,
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  Speaker 2: y un conjunto creciente de copilots de Dynamics 365 para ventas,
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  Speaker 2: cadena de suministro y servicio al cliente. En papel parecen
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  Speaker 2: un buffet de automatización. La verdadera pregunta es cuáles realmente
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  Speaker 2: te ahorran tiempo y cuáles solo añaden más ruido.¿ Las
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  Speaker 2: demostraciones en conferencias las haces impecables? Verás a un agente
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  Speaker 2: de SharePoint mostrar documentos al instante o un agente de
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  Speaker 2: ventas de Dynamics preparar respuestas perfectas para clientes potenciales. La
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  Speaker 2: realidad en el sitio es mixta. Algunos hacen exactamente lo
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  Speaker 2: que prometen, otros fallan de forma fea. Pero para darle
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  Speaker 2: crédito a Microsoft, los datos de adopción temprana no son
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  Speaker 2: por uno. Una organización de ventas que probó un agente
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  Speaker 2: de ventas preconfigurado reportó un aumento del 9.4% en los
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  Speaker 2: ingresos por venta. Eso no es trivial. Aún así, esos
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  Speaker 2: números provienen de pilotos controlados, no de entornos de producción complejos,
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  Speaker 2: así que tráetelos como resultado de pruebas interesantes siendo como
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  Speaker 2: una verdad absoluta. Analicémoslo agente por agente. facilitadores más fáciles.
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  Speaker 2: En lugar de dejar que los administradores o gerentes unan
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  Speaker 2: 10 hilos de chat, compila las notas de la reunión
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  Speaker 2: en un resumen digerible. Eso es útil especialmente cuando los
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  Speaker 2: tableros de planificación, los archivos y los registros de chat
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  Speaker 2: son dispersos. El riesgo surge cuando se extralimita. Los puntos
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  Speaker 2: de acción alucinados que nadie acordó pueden provocar problemas políticos
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  Speaker 2: o situaciones incómodas de quien prometió realmente que... Momento. Rastree
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  Speaker 2: esos falsos positivos durante tu piloto. Cuando registres ejemplos, puedes
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  Speaker 2: ajustar la redacción de las instrucciones o limitar el alcance
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  Speaker 2: de expandirte. El intérprete se siente como una pieza de
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  Speaker 2: exhibición traduciendo conversaciones en vivo en reuniones o chats de Teams.
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  Speaker 2: Cuando funciona es impecable. Los equipos globales pueden hablar con
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  Speaker 2: naturalidad y los participantes incluso obtienen una traducción de voz simulada.
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  Speaker 2: Aquí es donde el riesgo se dispara. Los errores de
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  Speaker 2: traducción en chats casuales son molestos. En escenarios de alta conformidad, contratos,
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  Speaker 2: cláusulas de política y lenguaje normativo, reescribir una frase incorrectamente
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  Speaker 2: puede pasar de ser un error a una responsabilidad legal.
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  Speaker 2: Lo he visto lograr conversaciones perfectas en alemán, español y
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  Speaker 2: japonés para luego fallar en un descargo de responsabilidad tan
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  Speaker 2: mal que parecía sarcástico. Si el tono incorrecto se cuela
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  Speaker 2: en un chat con el cliente, el control de daños
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  Speaker 2: consumirá todo el tiempo que la gente ahorró. Nuevamente, registra
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  Speaker 2: cada error y verifica si los patrones de error coinciden
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  Speaker 2: con ciertos tipos de contenido. Sus agentes de autoservicio para
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  Speaker 2: empleados son la apuesta más segura en este momento. Viven
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  Speaker 2: en el chat empresarial de Microsoft 365 y responden preguntas
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  Speaker 2: rutinarias de R.HH, fechas de nómina, saldos de vacaciones, guías
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  Speaker 2: de restablecimiento de TI. Sus flujos de trabajo son aburridos
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  Speaker 2: y predecibles, que es exactamente por lo que son fuertes
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  Speaker 2: primeros pilotos.¿ Comienza con R.HH o recibe contraseñas porque su
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  Speaker 2: sistema es también delimitado? Si falla, las consecuencias son mínimas.
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  Speaker 2: Si funciona, te has quitado encima decenas de tickets de
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  Speaker 2: bajo valor que el soporte técnico ni siquiera quiere. Los
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  Speaker 2: copilotos de gestión de proyectos están un minuto. Crean listas
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  Speaker 2: de tareas, programan recordatorios y asignan trabajos a los compañeros
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  Speaker 2: de equipo. En proyectos de baja complejidad, como campañas de
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  Speaker 2: marketing recurrentes o retrospectivas de sprint, ahorran mucho tiempo. Pero
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  Speaker 2: sin un alcance cuidadoso, cambiarán las fechas de entrega o
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  Speaker 2: asignarán al responsable equivocado. Imagínalo como darle a Shira un
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  Speaker 2: par de dosis exprés. Se moverá más rápido, pero no
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  Speaker 2: necesariamente en la dirección correcta, menos que los supervises. Los
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  Speaker 2: agentes Dynamics 365 son audaces, pero no siempre están listos
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  Speaker 2: para el gran público. Un agente de gestión de proveedores
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  Speaker 2: puede rastrear pedidos y marcar retrasos. Un agente de calificación
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  Speaker 2: de ventas puede resaltar tus clientes potenciales de mayor valor.
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  Speaker 2: Y el agente de intención del cliente interviene durante los
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  Speaker 2: tickets de servicio. Aquí es donde chocan el mayor beneficio
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  Speaker 2: y el mayor riesgo. Cerrar tickets de servicio de baja
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  Speaker 2: complejidad funciona bien. Soltarse los acasos de nivel de escalamiento
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  Speaker 2: es como pedirle a un trabajador temporal que presente ante
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  Speaker 2: la junta directiva. Gran velocidad, mal juicio. No sé cuál
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  Speaker 2: es la conclusión. No todos los agentes preconfigurados están listos
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  Speaker 2: para la empresa todavía. La regla general es sencilla. Prueba
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  Speaker 2: primero los que sean predecibles. ECHE. Autoservicio de TI o
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  Speaker 2: recordatorio de proyectos rutinarios. Documenta los falsos positivos y errores
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  Speaker 2: de traducción durante tu prueba para que puedas ajustar conectores
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  Speaker 2: o el alcance antes de escalar. Deja a los copilotos
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  Speaker 2: orientados al cliente para después, a menos que te guste
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  Speaker 2: pedir disculpas en seis idiomas a la vez, lo cual
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  Speaker 2: prepara el terreno para el terreno para el verdadero problema.
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  Speaker 2: Estos agentes solo son seguros y útiles cuando les dan
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  Speaker 2: los carriles adecuados por los que circulan. Sin las barreras
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  Speaker 2: de protección adecuadas, el mismo bot que ahorra tickets puede
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  Speaker 2: causar un dolor de cabeza de cumplimiento. Pero esa es
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  Speaker 2: la siguiente parte, no trata sobre funciones, sino sobre gobernantes.
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  Speaker 2: Porque sin límites estrictos, incluso los buenos copilotos pueden descontrolarse rápidamente.
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  Speaker 2: IA responsable, barreras de protección o el fracaso. Ahí es
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  Speaker 2: donde entra la IA responsable, porque una vez que estos
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  Speaker 2: sistemas empiezan a actuar como empleados, tu trabajo cambia de
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  Speaker 2: crear bots geniales y asegurarte de que no se vuelvan locos.
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  Speaker 2: La IA responsable no trata de carteles de ética brillantes
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  Speaker 2: en la pared, sino de barreras que te mantienen fuera
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  Speaker 2: del infierno de las auditorías mientras cumples con la eficiencia prometida.
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  Speaker 2: Esta es la cruda realidad. Si no puedes explicar qué
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  Speaker 2: hizo un agente, cuándo lo hizo y qué datos tocó,
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  Speaker 2: las llamadas de queja no irán a Microsoft, irán a ti.
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  Speaker 2: La IA responsable trata de confianza, auditabilidad y supervivencia. Quieres
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  Speaker 2: velocidad por parte del agente, pero también visibilidad total para
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  Speaker 2: que cada acción sea trazable. De lo contrario, un flujo
• 13:18
  Speaker 2: de trabajo optimizado solo significa errores más rápidos con un
• 13:20
  Speaker 2: radio de impacto mayor. El equilibrio está en la productividad
• 13:23
  Speaker 2: por un lado y el riesgo por el otro. Claro,
• 13:25
  Speaker 2: los agentes pueden ahorrar horas en programación, clasificación de tickets
• 13:28
  Speaker 2: o extracción de datos, pero el mismo agente también puede
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  Speaker 2: exponer datos de nómina en un chat o correo electrónico
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  Speaker 2: o un grupo de distribución confidencial sin preguntar primero. Y
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  Speaker 2: una vez que los usuarios pierden la confianza, si la
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  Speaker 2: gente revela datos privados, aunque sea una vez, pasarás el
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  Speaker 2: resto del trimestre rogándoles que vuelvan a intentarlo. Microsoft puede
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  Speaker 2: vender magia, pero tú estarás atrapado dando explicaciones. Arreglamos esto.
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  Speaker 2: Tres barreras de protección no son negociables si quieres autonomía
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  Speaker 2: sin caos. Primero, acceso basado en roles y permisos de
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  Speaker 2: alcance vinculados a la propia identidad del agente. No permitas
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  Speaker 2: que los agentes hereden poderes similares a los de un administrador.
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  Speaker 2: Trátalos como cuentas de servicio intencional. Defina lo que el
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  Speaker 2: bot puede tocar y nada más. Segundo, clasificación y cumplimiento
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  Speaker 2: de datos adecuados. normalmente con Azure Purview, si es como
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  Speaker 2: evitas que los agentes vuelquen nóminas confidenciales en sitios públicos
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  Speaker 2: de equipos. Las etiquetas de clasificación y sensibilidad marcan la
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  Speaker 2: diferencia entre un pequeño contratiempo y un fallo de cumplimiento. Tercero,
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  Speaker 2: registro de auditorio obligatorio y memoria por sesión. Esto te
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  Speaker 2: proporciona un registro rastreable de lo que vio la gente
• 14:21
  Speaker 2: y por qué actuó. Sin una pista de auditorio, tendrás
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  Speaker 2: que explicar a los reguladores que realmente no sabemos, lo
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  Speaker 2: cual no ayuda precisamente a tu carrera profesional. Aquí hay
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  Speaker 2: otra palanca crítica. Que un agente actúe con o sin
• 14:31
  Speaker 2: aprobación humana depende de ti. Eso es configurable. Si se
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  Speaker 2: trata de finanzas, recursos humanos o cualquier tarea que escriba
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  Speaker 2: en registros principales, exige siempre la aprobación por defecto. La
• 14:40
  Speaker 2: opción de clic para proceder debería estar integrada, a menos
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  Speaker 2: que quieras que los bots editen nóminas a las dos AM.
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  Speaker 2: Si son elementos de bajo riesgo, como mostrar documentos o
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  Speaker 2: resumir reuniones, la autonomía podría estar bien. Pero tú decides
• 14:51
  Speaker 2: de antemano en qué categoría está la tarea y configuras
• 14:53
  Speaker 2: las aprobaciones en consecuencia. La gestión de memoria tampoco recibe
• 14:56
  Speaker 2: suficiente atención. Si no hay 10 decesiones estructuradas y almacenamiento
• 14:59
  Speaker 2: por agente, tu bot actuará como un petorado olvidadizo o
• 15:01
  Speaker 2: se convertirá en una caja negra con un recuerdo poco claro.
• 15:04
  Speaker 2: El ejemplo del agente de reserva de viajes mostró cómo
• 15:06
  Speaker 2: Microsoft almacena los IDs de conversación y sesión para que
• 15:08
  Speaker 2: pueda repetir las acciones y borrarlas si es necesario. Eso
• 15:12
  Speaker 2: es higiene de memoria. Como administrador exige un alcance por
• 15:15
  Speaker 2: agente y por sesión para que un solo agente no
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  Speaker 2: lleve un contexto que no debería tener. Y exige siempre
• 15:19
  Speaker 2: la capacidad de borrar la memoria de objetos específicos si
• 15:22
  Speaker 2: el equipo de cumplimiento plantea preguntas. Piensa en la gobernanza
• 15:24
  Speaker 2: con una barrera de protección en la cara de dos caras.
• 15:26
  Speaker 2: Nadie las pone para arruinar el viaje. Están ahí para
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  Speaker 2: que un momento de distracción no te haga salir del camino.
• 15:31
  Speaker 2: En la práctica, el acceso basado en roles, los permisos
• 15:33
  Speaker 2: con alcance, la clasificación de datos y registro no son
• 15:35
  Speaker 2: la policía de diversión. Con cintura en seguridad. Mantienen tu
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  Speaker 2: inquilino tan a salvo cuando ocurra inesperado. Pongamos esto en marcha.
• 15:41
  Speaker 2: Antes de activar la autonomía, asegure el RBAC para las
• 15:44
  Speaker 2: identidades de los agentes. Aplique etiquetas de sensibilidad a todas
• 15:47
  Speaker 2: las fuentes de datos. Habilite registros de auditoría completos y
• 15:49
  Speaker 2: exija flujos de aprobación para cualquier operación de escritura. Esta
• 15:52
  Speaker 2: es su lista de verificación para verlo. Si omite una,
• 15:54
  Speaker 2: está buscando la versión en bots de la TI y NASO.
• 15:56
  Speaker 2: Tomemos de nuevo el sistema de reservas de Copaer. Si
• 15:59
  Speaker 2: es demasiado flexible, enviar a una lista de invitados confidencial
• 16:01
  Speaker 2: a todos los asistentes como si le hiciera un favor.
• 16:03
  Speaker 2: Con la gobernanza asegurada, verifica las etiquetas de sensibilidad, respeta
• 16:07
  Speaker 2: la distribución limitada y evita exponer datos. La misma herramienta
• 16:11
  Speaker 2: dos resulta. Uno es un aumento de productividad del que
• 16:13
  Speaker 2: su CEO presumirá. El otro lo lleva a una reunión
• 16:15
  Speaker 2: con el departamento legal por altavoz. En resumen, la IA
• 16:19
  Speaker 2: responsable no es papeleo a ese equipo de supervivencia. Con
• 16:22
  Speaker 2: medidas de protección, los agentes se convierten en compañeros confiables
• 16:24
  Speaker 2: que operan rápido y registran cada movimiento. Sin medidas de protección,
• 16:27
  Speaker 2: son niños pequeños con herramientas de Su decisión determina qué
• 16:30
  Speaker 2: versión llega a producción. Y esto no se trata solo
• 16:33
  Speaker 2: de los Copilot Studio. La próxima ola de agentes ya
• 16:35
  Speaker 2: está en el horizonte y no solo redactarán correos, harán
• 16:37
  Speaker 2: clic en botones y manejarán interfaces. Eso eleva aún más
• 16:40
  Speaker 2: las apuestas. Desde bots de bajo código hasta agentes impulsados
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  Speaker 2: por Mac. El Copilot Studio actual se siente como escribir
• 16:46
  Speaker 2: macros en Excel, útil pero torpe. Los agentes con magma
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  Speaker 2: del mañana piensen menos en un ayudante de macros y
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  Speaker 2: más en un compañero junior que observa paneles, navega por
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  Speaker 2: pantallas y ejecuta flujos de trabajo completos antes de que
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  Speaker 2: termine su primer café Si es el cambio que se avecina.
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  Speaker 2: Copilot Studio son ruedas de entrenamiento. Magma es el motor
• 17:04
  Speaker 2: que convierte la bicicleta en algo más parecido a una
• 17:06
  Speaker 2: moto de cross con óxido nitroso. Esto es lo que
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  Speaker 2: realmente hace diferente a Magma. No se limita a prompts
• 17:11
  Speaker 2: de texto. Es un modelo multimodal de lenguaje, visión y acción.
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  Speaker 2: DLA que procesa imágenes, video, diseños de pantalla y movimiento.
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  Speaker 2: Todo sobre un modelo de lenguaje. Técnicas como Set of Mark, SOM,
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  Speaker 2: donde los elementos interactivos como botones obtienen etiquetas numéricas. Y
• 17:26
  Speaker 2: Trace of Mark, TOEM, que rastrea objetos en movimiento a
• 17:29
  Speaker 2: través del tiempo. le permiten conectar lo que ve con
• 17:31
  Speaker 2: lo que puede hacer. Eso significa que Magma no solo
• 17:34
  Speaker 2: lee oraciones, observa flujos de interfaz, reconoce patrones como que
• 17:37
  Speaker 2: este botón lleva a una aprobación y aprende a actuar.
• 17:41
  Speaker 2: Y tampoco son pequeños experimentos. Fue entrenado con aproximadamente 39
• 17:44
  Speaker 2: millones de muestras multimodales que abarcan capturas de pantalla de E1,
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  Speaker 2: trayectorias robóticas y datos de video. Por eso, a diferencia
• 17:50
  Speaker 2: del alcance de solo texto de Copilot Studio, el manual
• 17:53
  Speaker 2: de Magma se extiende a tocar un botón, gestionar un
• 17:55
  Speaker 2: flujo de navegación o incluso imitar una acción robótica que
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  Speaker 2: vio durante el entrenamiento. Ese cambio importa. Los copilots de
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  Speaker 2: hoy viven en el carril de redacción. Correos, resúmenes, consultas,
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  Speaker 2: tal vez ajustando una lista de tareas. Magma para en
• 18:08
  Speaker 2: la capa de ejecución. En lugar de sugerir un borrador
• 18:10
  Speaker 2: en Outlook, los agentes de nivel Magma pueden reconocer el
• 18:13
  Speaker 2: botón de enviar en la interfaz y presionarlo. En lugar
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  Speaker 2: de mostrar un dato en Power BI, pueden desplazarse por
• 18:18
  Speaker 2: el panel, aislar un gráfico e incluirlo en un plan
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  Speaker 2: de acción para liderazgo financiero. Piense en la interacción con
• 18:23
  Speaker 2: la interfaz de usuario como una línea de visión. Todo
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  Speaker 2: lo anterior a Magma solo podía redactar y proponer. Todo
• 18:27
  Speaker 2: lo posterior a Magma puede redactar, decidir y literalmente hacer clic.
• 18:31
  Speaker 2: Una vez que cruzas hacia la automatización de clics, tus
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  Speaker 2: protecciones ya no pueden limitarse al acceso a datos. También
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  Speaker 2: deben cubrir acciones de la interfaz, para que un agente
• 18:38
  Speaker 2: no comience a explorar menús que nunca debió tocar. Imagina
• 18:42
  Speaker 2: un escenario. El agente está conectado a su panel financiero.
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  Speaker 2: Los ingresos caen. En lugar de solo marcarlo, tal vez
• 18:47
  Speaker 2: quiera alertar al liderazgo. Envíe una publicación a Teams en
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  Speaker 2: el canal financiero, adjunta un informe preliminar y actualiza los
• 18:53
  Speaker 2: registros del CRM para preparar ofertas para clientes en red.¿
• 18:56
  Speaker 2: Aproba usted el trabajo? Quizás no, pero la autonomía a
• 18:59
  Speaker 2: nivel de interfaz significa que la gente no necesita un
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  Speaker 2: API para redactar correos. Observó cómo funcionan los paneles y
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  Speaker 2: los flujos de retención y construyó la cadena de clics
• 19:06
  Speaker 2: por sí mismo. El tiempo que ahorras conlleva nuevos costos operativos,
• 19:10
  Speaker 2: auditar los pasos que tomó la gente y verificar que
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  Speaker 2: se alinean con tu política. La estructura técnica explica puede lograrlo.
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  Speaker 2: Magma se apoya en un modelo Compnex XL para visión
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  Speaker 2: y un modelo Yama 3 8B para lenguaje. Procesa texto,
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  Speaker 2: fotogramas y acciones como un contexto compartido. Por lo tanto,
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  Speaker 2: M y 2M le dan una forma estructurada de transmitir
• 19:29
  Speaker 2: pasos visuales, identificando botones, rastreando objetos y uniendo flujos de
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  Speaker 2: múltiples pasos. Y es por eso que en las pruebas,
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  Speaker 2: Magma superó modelos anteriores tanto en precisión de navegación de
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  Speaker 2: interfaz como en tareas de control robótico. No está resolviendo
• 19:40
  Speaker 2: un solo tipo de problema. Está entrenado para generalizar pasos
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  Speaker 2: en múltiples entornos, ya sea manipulando un brazo robótico o
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  Speaker 2: haciendo clics en SAP. Para los administradores, eso significa que
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  Speaker 2: no es solo una actualización de la burbuja. de chat.
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  Speaker 2: Es la primera ola de bots que trata a su
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  Speaker 2: inquilino como un entorno operativo por el que pueden navegar
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  Speaker 2: a voluntad. No es de extrañar entonces que los marcos
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  Speaker 2: de orquestación como Autogen, Landchain o la API de Assistance
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  Speaker 2: se mencionen con más frecuencia. Son la forma en que
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  Speaker 2: los desarrolladores conectan múltiples agentes, uno planificando, otro ejecutando y
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  Speaker 2: otro validando. Los administradores no necesitan aprender esos kits de
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  Speaker 2: herramientas hoy, pero deberían tenerlos en cuenta. Son la infraestructura
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  Speaker 2: que convierte a un agente magma en un equipo de
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  Speaker 2: agentes que operan en tareas compartidas. Y si hay orquestación
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  Speaker 2: ejecutándose en su inquilino, más le vale saber qué agentes
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  Speaker 2: toman las decisiones y qué protecciones sigue cada uno. Aquí
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  Speaker 2: está la trampa. Menos clics para usted no significa menos riesgo.
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  Speaker 2: Cuando los agentes comienzan a manejar tareas a nivel de interfaz,
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  Speaker 2: las malas configuraciones no solo arriesgan la exposición de datos,
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  Speaker 2: sino la ejecución directa de flujos de trabajo. Si la
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  Speaker 2: gobernanza no se amplía para cubrir tanto qué datos pueden
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  Speaker 2: ver los agentes como qué acciones pueden tomar en la interfaz,
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  Speaker 2: el primer paso en falso podría causar una cascada. Resignar
• 20:43
  Speaker 2: tareas incorrectamente, aprobar gastos que no deberían existir o desviar
• 20:46
  Speaker 2: comunicaciones de clientes. Cuanto más rápido actúa la gente, más
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  Speaker 2: rápido se propagan esos errores. Por tanto, el camino a
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  Speaker 2: seguir es claro, aunque sea complicado. Hoy, los copilots en estudio,
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  Speaker 2: delimitados y aislados, donde supervisas los flujos y ajustas los permisos. Mañana, magma.
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  Speaker 2: multimodal y listos para actuar ejecutando manuales que no programaste tú.
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  Speaker 2: Entre ambos se encuentra tu estrategia de gobernanza. Si crees
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  Speaker 2: que las protecciones actuales detienen los errores, la era de
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  Speaker 2: acción a interfaz exigirá un muro más grueso y controles
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  Speaker 2: más gruesos y controles más estrictos. Porque al final del día,
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  Speaker 2: estos agentes no son solo chatbots más inteligentes, se comportarán
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  Speaker 2: más como compañeros que no necesitan inicios de sesión ni
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  Speaker 2: capacitación y no siempre piden permiso. Y si ese futuro
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  Speaker 2: se siente como un éxito o una pesadilla, depende totalmente
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  Speaker 2: de qué tan estrictas sean esas protecciones cuando actives el
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  Speaker 2: interruptor Así que aquí está la conclusión para los ministros.
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  Speaker 2: Los agentes de Copilot ya están llegando. La diferencia entre
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  Speaker 2: un ayudante útil y un gran desastre depende de cómo
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  Speaker 2: los implementes. Manténlo simple con tres pasos. Primero, prueba solo
• 21:43
  Speaker 2: agentes predecibles y de bajo riesgo, como autoservicio de RHHOTI,
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  Speaker 2: antes de tocar escenarios de atención al cliente. Segundo, restringe
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  Speaker 2: los permisos y exige aprobación humana para cualquier cosa que
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  Speaker 2: escriba en tus sistemas. Tercero, implementa memoria y registros de
• 21:56
  Speaker 2: auditoría para rastrear cada sesión y borrar estado cuando sea necesario.
• 21:59
  Speaker 2: Los copilots ahorran tiempo, pero es mejor que ti conserve
• 22:01
  Speaker 2: las llaves del vehículo de la empresa. Haz lo básico,
• 22:03
  Speaker 2: delimita audita y pruebas y los agentes se vuelven ayudantes confiables,
• 22:05
  Speaker 2: no dolores de cabeza. Suscríbete al boletín de M305 Show
• 22:09
  Speaker 2: para más manuales sin roderos y sigue la página de
• 22:12
  Speaker 2: LinkedIn de M305 Show para transmisiones con MVPs que han
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  Speaker 2: roto estas cosas antes y las han arreglado.