Microsoft 365 Copilot y agentes de IA · IA y agentes

Implementamos Copilot y agentes de IA.

Llevamos Copilot y agentes de IA a producción sobre tus sistemas y datos reales, con gobierno, seguridad y medición de uso desde el primer día.

Conversemos Ver clientes

Microsoft 365 Copilot

Copilot Studio

Azure AI Foundry

Señales de que lo necesitas

¿Te identificas con alguna de estas situaciones?

Son las situaciones que más vemos al iniciar un proyecto. Si te identificas con alguna, conversemos.

Conversemos

Pilotos que no escalan
Hay pruebas de concepto, pero ninguna llegó a producción.
Respuestas sin fuente
El asistente contesta, pero no cita documentos internos ni se puede auditar.
Licencias sin adopción
Se compraron licencias de Copilot y el uso real es bajo o desconocido.
Datos sin gobierno
No está claro qué información puede ver o usar un agente.
Costos inciertos
No hay una estimación confiable del consumo de créditos y tokens.

Qué implementamos

Tecnología Microsoft, elegida según tu proceso.

Microsoft 365 Copilot

Asistente de IA dentro de Word, Excel, Outlook y Teams.

Cuándo conviene: Cuando el objetivo es productividad personal y de equipos.

Copilot Studio

Construcción de agentes conectados a tus sistemas y procesos.

Cuándo conviene: Cuando necesitas un agente propio para un proceso específico.

Azure AI Foundry

Agentes y asistentes con RAG sobre tus documentos y sistemas, con evaluación de calidad y guardrails, del piloto al despliegue productivo.

Cuándo conviene: Cuando el caso requiere control fino de modelos, datos y despliegue.

Agent 365

Gestión y gobierno de agentes en la organización.

Cuándo conviene: Cuando hay varios agentes y se necesita control centralizado.

Dynamics 365

Copilot integrado en las aplicaciones Dynamics 365.

Cuándo conviene: Cuando ya usas Dynamics 365 y quieres IA en el flujo de trabajo.

Los íconos y nombres de productos son marcas de Microsoft y se usan solo para identificar los productos que implementamos.

Cómo lo hacemos

Del prototipo a producción, con evaluación continua.

Prototipo con datos reales, evaluación medible antes de desplegar y monitoreo permanente. Sobre la guía de adopción de agentes del Cloud Adoption Framework, las prácticas AI-first de Success by Design y la observabilidad de Microsoft Foundry.

Cómo trabajamos

Elegimos el caso de uso según su valor, los datos disponibles y el riesgo.
Hito · Caso de uso y métricas aprobados
Qué hacemos
- Taller de casos de uso: priorización por valor, factibilidad y riesgo.
- Nivel de madurez de IA y barreras de adopción: de asistido a autónomo.
- Tipo de agente: de productividad, de acción o de automatización.
- Datos y conocimiento disponibles: calidad, permisos y brechas.
Qué recibes
- Casos de uso priorizados con métricas de éxito.
- Definición del agente: alcance, canal y grado de autonomía.
- Plan de datos y permisos.
IAIA responsable
Cada caso de uso se evalúa por riesgo: qué puede decidir el agente y qué queda en manos de una persona.
Reglas antes que código: IA responsable, seguridad y entorno listos.
Hito · Revisión de IA responsable
Qué hacemos
- Principios de IA responsable aplicados al caso: transparencia, privacidad y equidad.
- Alcance del agente, límites y rutas de escalamiento a personas.
- Permisos mínimos sobre datos y sistemas, con auditoría.
- Entorno preparado: Copilot Studio o Azure AI Foundry, conectores y canales.
Qué recibes
- Política de uso y gobierno del agente.
- Diseño de supervisión humana y escalamiento.
- Entorno listo para construir.
IAIA responsable
Cada decisión automatizada tiene dueño, registro y una persona que puede intervenir.
Prototipo con datos reales y un set de evaluación desde el primer día.
Hito · Evaluación aprobada
Qué hacemos
- Prototipo del agente: instrucciones, conocimiento, herramientas y memoria.
- Set de evaluación con escenarios reales; evaluadores de calidad y seguridad.
- Iteraciones cortas: medir, ajustar y volver a medir.
- Pruebas adversarias (red teaming) antes de exponerlo a usuarios.
Qué recibes
- Agente funcional probado con usuarios piloto.
- Resultados de evaluación: precisión, fundamentación, seguridad y latencia.
- Registro de decisiones de diseño.
IAIA responsable
Ninguna versión avanza sin pasar las evaluaciones de calidad y seguridad.
Salimos a producción por canales y grupos, con monitoreo desde el minuto uno.
Hito · Go-live con aprobación de IA responsable
Qué hacemos
- Despliegue gradual: piloto, ampliación y apertura por canal (Teams, web, WhatsApp).
- Integración con los sistemas y el flujo de trabajo real.
- Telemetría, trazas y alertas activas antes del go-live.
- Capacitación de usuarios y del equipo de soporte.
Qué recibes
- Agente en producción con monitoreo.
- Tablero de uso, calidad y costos.
- Plan de respuesta a incidentes.
IAIA responsable
Aprobación documentada de los responsables del negocio antes de salir a producción.
Medimos calidad y valor de forma continua, y ampliamos los casos que dan resultado.
Hito · Revisión periódica de calidad y valor
Qué hacemos
- Evaluación continua sobre tráfico real y pruebas programadas.
- Monitoreo de desvíos tras actualizaciones de modelos.
- Ajuste de instrucciones, conocimiento y herramientas según el uso.
- Nuevos casos de uso y mayor autonomía cuando los datos lo respaldan.
Qué recibes
- Informe periódico de calidad, uso y costos.
- Backlog de mejoras y nuevos agentes.
- Nivel de autonomía revisado.
IAIA responsable
Las personas siguen supervisando: revisan muestras, casos escalados y desvíos.