Configurar y optimizar Copilot para flujos de trabajo locales

La forma en la que trabajamos con datos y procesos locales está cambiando a toda velocidad gracias a la inteligencia artificial y a herramientas como Microsoft Copilot. Cada vez más empresas quieren llevar esa potencia directamente a sus flujos de trabajo del día a día, integrando la IA con sus documentos, aplicaciones y sistemas internos sin perder control sobre la seguridad ni el cumplimiento.

Configurar y optimizar Copilot para flujos de trabajo locales no consiste solo en “encender” una funcionalidad, sino en combinar automatización, datos propios, gobernanza y buenos hábitos de uso. Bien planteado, Copilot se convierte en un miembro más del equipo: redacta documentos, responde preguntas complejas sobre información interna, resume informes densos y propone alternativas ante incidencias operativas, siempre respetando los permisos y reglas de tu organización.

La automatización inteligente y el papel de Copilot en los flujos locales

La automatización ya no va solo de seguir un guion rígido; la IA integrada en Copilot permite que los flujos de trabajo locales aprendan de los datos, detecten patrones y se adapten cuando el contexto cambia. Esto impacta directamente en la forma en que se gestionan tareas como la redacción de documentos, la planificación de capacidad o la respuesta ante incidencias de calidad o suministro.

La combinación de IA, RPA, plataformas low-code/no-code y minería de procesos lleva a la llamada hiperautomatización, donde casi cualquier actividad repetitiva o basada en información estructurada puede automatizarse parcial o totalmente. Copilot actúa como capa de inteligencia sobre estos sistemas: entiende texto, genera contenido y ayuda a tomar decisiones con rapidez, sin que el usuario tenga que conocer la complejidad técnica que hay detrás.

Las plataformas low-code y no-code simplifican radicalmente la creación de flujos de trabajo locales, permitiendo que personal de negocio sin perfil técnico configure procesos, formularios y agentes de IA. Copilot Studio encaja aquí como un “taller” donde los expertos en la materia (marketing, finanzas, legal, operaciones…) pueden ajustar modelos y crear agentes sin escribir código, apoyándose en asistentes visuales y plantillas (ver Copilot Actions y agentes).

La minería de procesos y de tareas aporta una pieza clave para decidir qué automatizar: muestra dónde se atascan los flujos, qué actividades consumen más tiempo y dónde tienen sentido los agentes basados en Copilot. Con estos datos, se priorizan automatizaciones que de verdad impactan en eficiencia, calidad de servicio o cumplimiento, y se puede seguir la evolución de los resultados a lo largo del tiempo. Además, estas técnicas se complementan con enfoques de búsqueda semántica con Copilot para localizar conocimiento relevante dentro del tenant.

Este contexto de automatización avanzada prepara el terreno para que Copilot opere de forma local sobre tus propios datos, combinando lo mejor de los modelos de lenguaje grandes (LLM) con el conocimiento que ya reside en SharePoint, Microsoft 365, ERP, sistemas de producción o aplicaciones internas.

Qué es Optimización de Copilot y por qué es clave para entornos locales

Optimización de Microsoft 365 Copilot es la funcionalidad que permite “afinar” los LLM con datos de tu propio inquilino, sin sacar la información fuera del entorno seguro de Microsoft 365. El objetivo es que el modelo entienda el tono, las plantillas, los procedimientos y el vocabulario específico de tu organización, para que sus respuestas tengan el mismo estilo que usaría un experto interno.

Todo el procesamiento de aprendizaje y la inteligencia artificial se realiza dentro del inquilino de Microsoft 365, respetando las políticas de seguridad y cumplimiento existentes. El modelo optimizado hereda los permisos de los datos de entrenamiento, de modo que no “ve” ni utiliza información a la que los grupos configurados no tengan acceso. Esto es esencial para flujos de trabajo locales donde se manejan datos sensibles, regulados o sujetos a auditoría.

A partir de estos modelos optimizados se pueden crear agentes declarativos específicos, que se integran directamente en Microsoft 365 Copilot y aparecen en aplicaciones como Word, Outlook, Teams o Excel. Estos agentes no son simples chatbots genéricos: están diseñados para tareas concretas como redactar cláusulas legales, resumir informes de incidencias, elaborar propuestas comerciales o explicar políticas internas con precisión.

La gran ventaja es que el ajuste del modelo se realiza mediante una interfaz sin código en Copilot Studio, por lo que analistas de negocio o expertos funcionales pueden liderar el proceso con apoyo limitado de TI. No necesitan ser científicos de datos; basta con que conozcan bien el dominio, el tipo de documentos y el resultado esperado.

En la práctica, Optimización de Copilot transforma Copilot de una herramienta genérica a un asistente profundamente adaptado a tus flujos de trabajo locales: habla “como tu empresa”, usa las plantillas correctas, aplica el razonamiento adecuado y se alinea con las reglas que ya existen en tu organización.

Requisitos previos y gobernanza básica para habilitar Optimización de Copilot

Antes de poder configurar y gobernar Optimización de Copilot hay que cumplir ciertos requisitos técnicos y de rol. El servicio está pensado, de entrada, para organizaciones con un volumen relevante de licencias y una figura clara de responsable de IA.

En primer lugar, el inquilino debe estar inscrito en el programa de acceso preliminar (EAP) de Optimización de Copilot. Para ello se requiere, entre otros puntos, contar con un mínimo de licencias de complemento Microsoft 365 Copilot activas en el tenant. Además, una persona con rol de Administración de inteligencia artificial debe aceptar las condiciones del programa en nombre de la organización.

Es imprescindible que la extensibilidad de Copilot esté activada en el Centro de administración de Microsoft 365, dentro del apartado de configuración de Copilot. Desde ahí se gestionan tanto la habilitación del servicio de optimización como las opciones de publicación y acceso a agentes. Si tu organización aplica políticas DLP que bloquean conectores nuevos de Power Platform, será necesario reclasificar el conector de “Tenant Copilot” mediante PowerShell para que pueda usarse con la clasificación adecuada.

Solo las personas con rol de Administración de inteligencia artificial pueden gestionar los controles de gobernanza de Optimización de Copilot: quién puede crear modelos, qué usuarios o grupos acceden a ellos, qué modelos se mantienen publicados y cuáles se retiran. Todo esto se controla desde el propio Centro de administración, en la sección específica de Optimización de Copilot.

Al activar Optimización de Copilot se puede limitar explícitamente el servicio a usuarios o grupos concretos. Es una buena práctica comenzar con un grupo reducido (por ejemplo, equipos de Legal, R&D o Supply Chain) y ampliar progresivamente según se validen los resultados y se consolide la disciplina de uso responsable de la IA.

Diseño de roles: administradores, creadores de modelos y usuarios finales

Una configuración sólida de Copilot para flujos de trabajo locales exige definir bien los roles que intervienen, evitando que “todo el mundo haga de todo” y asegurando trazabilidad de quién puede crear y publicar modelos.

Los administradores de inteligencia artificial son los responsables de la capa de gobierno: activan o desactivan Optimización de Copilot, deciden qué departamentos participan, controlan el ciclo de vida de los modelos y revisan el cumplimiento de las políticas de seguridad y privacidad. También pueden retirar modelos publicados cuando queden obsoletos o dejen de alinearse con la normativa interna.

Los creadores de modelos (model makers) son expertos en la materia dentro de cada área —por ejemplo, personas de marketing, finanzas, legal o operaciones— con capacidad para seleccionar fuentes de datos, configurar tareas y revisar resultados. Se les otorga permiso para usar Optimización de Copilot desde el Centro de administración, y suelen ser un grupo acotado (por defecto, hasta diez usuarios por organización, ampliable mediante soporte de Microsoft si es necesario).

Cuando se incorpora un nuevo creador de modelos, este recibe un correo con instrucciones para empezar a trabajar en Copilot Studio: dónde encontrar la sección de Optimización de Copilot, qué tipo de tareas puede crear, cómo seleccionar orígenes de conocimiento y cómo dar acceso a otros usuarios a los agentes resultantes.

Los usuarios finales interactúan con los agentes optimizados directamente en las aplicaciones de Microsoft 365 (Word, Teams, Outlook, etc.), igual que lo harían con Copilot estándar, pero beneficiándose del conocimiento específico del modelo entrenado. No necesitan conocer los detalles de configuración; solo deben tener claro el alcance del agente y cómo formular buenas indicaciones.

Creación de modelos optimizados: tareas de Q&A, generación y resumen

Optimización de Copilot soporta actualmente tres grandes tipos de tareas que cubren la mayoría de flujos de trabajo locales basados en documentos: preguntas y respuestas experto (Q&A), generación de documentos y resumen de documentos.

En el caso de Q&A, el objetivo es que el agente actúe como un especialista capaz de explicar normativas, comparar políticas, justificar cláusulas o aclarar procedimientos apoyándose en contenido almacenado en formatos como .docx, .pdf o .html. Ideal para temas con texto denso y estable: regulación, códigos fiscales, manuales técnicos, documentación científica o políticas internas.

La tarea de generación de documentos está pensada para producir primeros borradores de alta calidad a partir de documentos de referencia y cambios estructurados. Por ejemplo, contratos recurrentes, ofertas comerciales, descripciones de puestos, formularios de cumplimiento o documentación de producto. Aquí es clave disponer de pares bien alineados de “documento original + versión final modificada”.

Para el resumen, el modelo aprende a condensar documentos complejos respetando el tono, el formato y las prioridades de contenido de la organización. Es muy útil en contextos de riesgo o volumen alto (informes regulatorios, resúmenes ejecutivos, reportes de calidad o auditorías), donde la consistencia y la precisión son tan importantes como el ahorro de tiempo.

Elegir bien el tipo de tarea es la primera decisión crítica al configurar un modelo optimizado: no es lo mismo pedir a Copilot que genere un contrato desde cero que solicitarle resúmenes de contratos existentes o que responda preguntas complejas sobre su contenido. Definir con claridad la tarea de negocio ayuda a ajustar datos, instrucciones y evaluaciones.

Personalización del modelo en Copilot Studio paso a paso

El flujo de trabajo de personalización del modelo se gestiona íntegramente desde Copilot Studio, accesible desde el navegador. Desde allí, los creadores de modelos siguen una serie de pasos guiados que estructuran el proceso de principio a fin.

Primero se crea un nuevo modelo, dándole un nombre y descripción claros que expliquen exactamente qué hace y para qué se va a usar. Es recomendable usar un lenguaje entendible para los usuarios finales, evitando nombres puramente técnicos que luego nadie reconozca.

A continuación se seleccionan los orígenes de conocimiento, normalmente colecciones de documentos ubicadas en SharePoint. Estos conjuntos de datos son la base sobre la que el modelo aprenderá: plantillas aprobadas, informes finalizados, contratos firmados, formularios de cumplimiento válidos, etc. La calidad y actualidad de estos datos marcará directamente la calidad del modelo.

En la sección de permisos se definen los grupos de seguridad o personas que podrán usar el modelo. Optimización de Copilot filtra los documentos de entrenamiento que no sean accesibles para esos grupos, y puede sugerir grupos adicionales para maximizar el alcance del conocimiento, siempre respetando las ACL de cada archivo.

Después se selecciona el tipo de tarea (Q&A, generación o resumen) y se redactan las instrucciones del modelo. Estas instrucciones orientan al sistema sobre el tono (“tono formal”, “lenguaje cercano pero profesional”), criterios de calidad (“no inventar normativa”, “citar siempre la referencia del documento”) y expectativas de salida. Cuanto más precisas y realistas, mejor se ajustará el comportamiento del modelo a lo que necesita el negocio.

Una vez configurados estos elementos, se inicia la preparación de datos para etiquetado. Copilot analiza las listas de control de acceso de los documentos y organiza el conjunto de datos para su posterior uso en entrenamiento. Este paso puede llevar varias horas (hasta 24, según volumen), y el sistema notifica por correo cuando está listo para continuar.

Etiquetado, entrenamiento y evaluación de modelos optimizados

La fase de etiquetado de datos busca identificar qué ejemplos son realmente buenos para enseñar al modelo cómo debe verse una salida de calidad. En lugar de exigir un trabajo manual masivo desde el principio, Optimización de Copilot selecciona automáticamente pares o ejemplos que considera relevantes y pide al experto que los etiquete como buenos o no tan buenos.

El formulario de etiquetado muestra documentos o borradores candidatos y el creador del modelo indica si representan bien el estándar deseado. Este proceso puede repetirse en varias rondas, según la complejidad de la tarea, hasta que el sistema tenga suficientes referencias para entrenar de manera fiable.

Con los datos preparados, se lanza el entrenamiento del modelo en Azure AI Foundry, todo ello gestionado desde la interfaz de Copilot Studio. El afinado puede tardar de nuevo varias horas, teniendo en cuenta el volumen de datos. Al finalizar, la herramienta genera resultados de prueba para que los revises antes de publicar nada.

La evaluación es un paso crítico: no basta con que el modelo “funcione más o menos”. Hay que comprobar que respeta el tono, que no se inventa datos sensibles, que sigue las plantillas, que aplica criterios de negocio correctos y que no deja fuera información clave. Si algo no encaja, se puede volver atrás: añadir más orígenes de datos, ajustar instrucciones, incorporar más ejemplos o mejorar el archivo de asignación.

Opcionalmente se puede preparar un archivo mapping.csv con pares de documentos “precedent-target”, donde se indica qué archivo original corresponde a qué borrador final. Este CSV se guarda en la raíz del origen de conocimiento y ayuda a que el modelo entienda mejor la relación entre entradas y salidas, sobre todo en tareas de generación y resumen.

Uso avanzado de generación de documentos con Optimización de Copilot

Una de las aplicaciones más potentes de Copilot en flujos de trabajo locales es la generación de documentos a partir de plantillas y ejemplos históricos. Aquí la IA sirve para producir borradores iniciales muy cercanos a la versión final, reduciendo drásticamente el tiempo de redacción manual.

Este enfoque funciona especialmente bien cuando los documentos siguen patrones reconocibles y solo cambian ciertos datos o cláusulas: descripciones de puesto de trabajo, contratos de servicios, pedidos de compra, formularios de cumplimiento o documentación de producto. El modelo identifica la estructura y el estilo de la organización y aplica cambios coherentes en función de las especificaciones que le proporciones.

Para sacar el máximo partido es aconsejable disponer de más de 20 pares bien alineados de documentos de referencia y sus versiones objetivo, almacenados en SharePoint. Estos pares deben cubrir el rango de variaciones que esperas que el sistema gestione: diferentes tipos de contrato, distintas familias de producto, cambios regulatorios habituales, etc.

Los cambios necesarios se suministran en un campo estructurado dentro de Optimización de Copilot, lo que facilita que el modelo entienda qué partes deben modificarse y de qué manera. De este modo, los borradores generados ya incorporan la nueva información, manteniendo formato, terminología y estilo interno.

El resultado son flujos de trabajo locales mucho más ágiles: recursos humanos genera ofertas de empleo coherentes con la cultura de la empresa, legal redacta contratos periódicos con mínima revisión, compliance construye nuevos formularios a partir de plantillas aprobadas y compras prepara borradores de pedidos que solo requieren validación final.

Copilot en las reuniones y en el trabajo colaborativo en Teams

En el plano colaborativo, Copilot integrado en Microsoft Teams se ha convertido en un aliado clave para gestionar reuniones más cortas, enfocadas y accionables. Aunque no se trate de “flujos locales” en el sentido clásico de procesos sobre datos internos, el uso en reuniones constituye un flujo de trabajo diario muy relevante.

Para aprovechar Copilot en Teams es necesario disponer de una licencia de Microsoft 365 compatible (por ejemplo, E3, E5 o Business Premium) y habilitar la transcripción o grabación de las reuniones. Sin transcripción ni grabación, la capacidad de Copilot se reduce, ya que no dispone de la materia prima para generar resúmenes detallados o listas de acciones fiables.

Durante la reunión, el usuario activa Copilot desde la barra de herramientas de Teams y puede solicitar resúmenes en tiempo real, listas de acciones pendientes, puntos de desacuerdo o preguntas abiertas. Esto es especialmente útil para quien se incorpora tarde: en menos de un minuto se pone al día sin interrumpir el hilo de la conversación.

Al finalizar, Copilot ayuda a cerrar la sesión con claridad, identificando tareas, responsables y próximos pasos. Todos estos elementos quedan accesibles desde la pestaña de resumen de la reunión en Teams, evitando que los acuerdos se pierdan en un chat interminable o en notas personales dispersas.

Existen herramientas complementarias como Noota que amplían estas capacidades, ofreciendo actas más estructuradas, archivos con búsqueda avanzada y configuraciones específicas por tipo de reunión. Integradas con Teams, permiten grabar, transcribir y generar resúmenes personalizados, mejorando el seguimiento y la colaboración posterior.

Copilot en el navegador: un primer paso para adoptar la IA en el día a día

Para muchas organizaciones, introducir Copilot a través de Microsoft Edge es una estrategia suave de adopción. Permite que las personas se familiaricen con la IA en un entorno que ya usan a diario (el navegador) antes de extender las capacidades avanzadas de Copilot a todo Microsoft 365.

Las sesiones formativas centradas en Copilot en Edge muestran cómo esta herramienta simplifica tareas como crear hojas de cálculo, redactar correos, resumir páginas web extensas o encontrar información relevante más rápido. Todo ello, además, con integración con OneDrive para guardar automáticamente archivos y garantizar que nada se pierde.

Este tipo de formaciones tiene un fuerte componente práctico: las personas participantes experimentan en tiempo real cómo la IA les quita trabajo repetitivo, cómo pueden automatizar pequeños procesos y cómo Copilot puede proponer pasos concretos para resolver problemas cotidianos de gestión de proyectos.

El impacto no es solo individual sino organizacional: al liberar tiempo de tareas mecánicas, los equipos pueden dedicarse más a la creatividad, la estrategia y la toma de decisiones de alto nivel. Esto, a su vez, refuerza la competitividad de las pymes y empresas en mercados cada vez más digitalizados.

Conforme aumenta la madurez, es habitual organizar sesiones avanzadas y personalizadas para departamentos concretos, conectando Copilot en Edge con Copilot en Microsoft 365 y con modelos optimizados en flujos de trabajo locales. De esta forma, la IA deja de ser una curiosidad y pasa a ser parte estructural del día a día.

Seguridad, cumplimiento y administración en Optimización de Copilot

La seguridad y la gobernanza son pilares esenciales cuando se optimiza Copilot con datos locales. No se trata solo de “que funcione bien”, sino de garantizar que respeta la normativa de protección de datos, la propiedad intelectual y las políticas internas de la empresa.

Optimización de Copilot se ejecuta en un entorno aislado dentro del inquilino de Microsoft 365, y el modelo entrenado hereda los permisos de los documentos subyacentes. Durante el entrenamiento no se envían datos de cliente a servicios externos ajenos a la nube segura del tenant, lo que ayuda a cumplir con estándares como RGPD o CCPA.

Los administradores pueden controlar el acceso tanto a los modelos como a los agentes mediante grupos de seguridad, habilitando el servicio solo para determinados equipos (por ejemplo, R&D o Legal) y ajustando con precisión quién puede crear, quién puede usar y quién puede ver cada agente. Desde el Centro de administración se supervisan proyectos, se revisa qué modelos personalizados están activos y se pueden retirar aquellos que ya no sean adecuados.

Las políticas de cumplimiento se aplican también a las respuestas que Copilot genera en base a Microsoft Graph. El sistema no mostrará documentos ni fragmentos a usuarios que no tengan permisos, igual que ocurriría con una búsqueda estándar en Microsoft 365. Además, Optimización de Copilot excluye del entrenamiento los archivos para los que los grupos correspondientes no tengan acceso.

Es importante recordar que la organización sigue siendo responsable del uso de los datos y de los modelos. El administrador de IA debe asegurarse de que los conjuntos de entrenamiento respetan los derechos de autor, de que se informa correctamente a las personas sobre el tratamiento de sus datos y de que se atienden solicitudes de eliminación válidas. Si se entrenó un modelo con datos de una persona que ejerce su derecho de supresión, puede ser necesario reentrenar o eliminar el modelo optimizado, y revisar cómo activar o desactivar la memoria de Copilot.

Por último, conviene establecer procedimientos de revisión humana de las salidas, especialmente en ámbitos sensibles (legal, regulatorio, financiero). La IA puede acelerar el trabajo, pero la verificación por parte de expertos sigue siendo necesaria para garantizar precisión, idoneidad y cumplimiento normativo.

Buenas prácticas para configurar y usar Copilot en flujos de trabajo locales

Para que Copilot realmente aporte valor en entornos locales conviene seguir una serie de buenas prácticas que alineen expectativas, datos, procesos y seguridad. No es solo una cuestión técnica; también implica cultura y manera de trabajar.

Empezar con objetivos de negocio claros ayuda a priorizar casos de uso: ¿queremos reducir tiempo de redacción de contratos?, ¿acelerar la elaboración de informes?, ¿mejorar la respuesta ante incidencias de suministro?, ¿estandarizar resúmenes ejecutivos? Un foco nítido facilita medir el retorno y ajustar la configuración.

Seleccionar datos de entrenamiento de alta calidad y bien mantenidos es fundamental. Los modelos aprenden de lo que ven: si los documentos están desactualizados, mal formateados o inconsistentes, las salidas reflejarán esos problemas. Es preferible un conjunto más pequeño pero muy representativo que una colección enorme y desordenada.

Definir instrucciones de modelo y avisos de inicio concretos mejora notablemente el comportamiento de los agentes. Instrucciones como “usa tono cercano pero profesional”, “no inventes políticas que no existan” o “cita siempre la referencia y fecha del documento original” marcan diferencias importantes en la práctica.

Fomentar que los usuarios formulen indicaciones claras y hagan preguntas de seguimiento también es parte de la configuración, aunque sea intangible. Copilot soporta conversaciones de varios turnos, así que refinar una pregunta, pedir ejemplos adicionales o solicitar que use otro documento como referencia son estrategias que elevan la calidad del resultado.

Por último, adoptar una mentalidad iterativa y basada en feedback permite que Copilot mejore con el tiempo. Analiza qué respuestas funcionan, qué errores se repiten, qué nuevos datos hay que incorporar y cuándo tiene sentido volver a entrenar el modelo. Copilot no es un proyecto “de una vez”, sino una capacidad viva que evoluciona junto a los procesos de tu organización.

Integrar Copilot y su optimización con datos locales supone un cambio cualitativo en la manera de trabajar: los flujos se vuelven más ágiles, la información crítica es más accesible, las decisiones se documentan mejor y la colaboración gana profundidad. Con una buena base de gobierno, datos cuidados y casos de uso bien elegidos, la IA deja de ser una promesa abstracta para convertirse en un aliado cotidiano que potencia la productividad, la calidad y la capacidad de adaptación de tu organización.