Configurar i optimitzar Copilot per a fluxos de treball locals

La manera com treballem amb dades i processos locals està canviant a tota velocitat gràcies a la intel·ligència artificial ia eines com Microsoft Copilot. Cada cop més empreses volen portar aquesta potència directament als seus fluxos de treball del dia a dia, integrant la IA amb els documents, aplicacions i sistemes interns sense perdre control sobre la seguretat ni el compliment.

Configurar i optimitzar Copilot per a fluxos de treball locals no consisteix només a “encendre” una funcionalitat, sinó a combinar automatització, dades pròpies, governança i bons hàbits dús. Ben plantejat, Copilot es converteix en un membre més de l'equip: redacta documents, respon preguntes complexes sobre informació interna, resumeix informes densos i proposa alternatives davant d'incidències operatives, sempre respectant els permisos i regles de la teva organització.

L'automatització intel·ligent i el paper de Copilot als fluxos locals

L'automatització ja no va només de seguir un guió rígid; la IA integrada a Copilot permet que els fluxos de treball locals aprenguin de les dades, detectin patrons i s'adaptin quan el context canvia. Això impacta directament en la manera com es gestionen tasques com la redacció de documents, la planificació de capacitat o la resposta davant d'incidències de qualitat o subministrament.

La combinació d'IA, RPA, plataformes low-code/no-code i mineria de processos porta a l'anomenada hiperautomatització, on gairebé qualsevol activitat repetitiva o basada en informació estructurada es pot automatitzar parcialment o totalment. Copilot actua com a capa d'intel·ligència sobre aquests sistemes: entén text, genera contingut i ajuda a prendre decisions amb rapidesa, sense que l'usuari hagi de conèixer la complexitat tècnica que hi ha al darrere.

Les plataformes low-code i no-code simplifiquen radicalment la creació de fluxos de treball locals, permetent que personal de negoci sense perfil tècnic configuri processos, formularis i agents de IA. Copilot Studio encaixa aquí com un “taller” on els experts en la matèria (màrqueting, finances, legal, operacions…) poden ajustar models i crear agents sense escriure codi, recolzant-se en assistents visuals i plantilles (veure Copilot Actions i agents).

La mineria de processos i de tasques aporta una peça clau per decidir què automatitzar: mostra on s'embussen els fluxos, quines activitats consumeixen més temps i on tenen sentit els agents basats en Copilot. Amb aquestes dades, es prioritzen automatitzacions que de debò impacten en eficiència, qualitat de servei o compliment, i es pot seguir l'evolució dels resultats al llarg del temps. A més, aquestes tècniques es complementen amb enfocaments de cerca semàntica amb Copilot per localitzar coneixement rellevant dins del tenant.

Aquest context d'automatització avançada prepara el terreny perquè Copilot operi de manera local sobre les teves pròpies dades, combinant el millor dels models de llenguatge grans (LLM) amb el coneixement que ja resideix a Punt compartit, Microsoft 365, ERP, sistemes de producció o aplicacions internes.

Què és Optimització de Copilot i per què és clau per a entorns locals

Optimització de Microsoft 365 Copilot és la funcionalitat que permet “afinar” els LLM amb dades del teu propi llogater, sense treure la informació fora de l'entorn segur de Microsoft 365. L'objectiu és que el model entengui el to, les plantilles, els procediments i el vocabulari específic de la vostra organització, perquè les vostres respostes tinguin el mateix estil que faria servir un expert intern.

Tot el processament d'aprenentatge i la intel·ligència artificial es realitza dins de l'inquilí de Microsoft 365, respectant les polítiques de seguretat i compliment existents. El model optimitzat hereta els permisos de les dades d'entrenament, de manera que no “veu” ni utilitza informació a què els grups configurats no hi tinguin accés. Això és essencial per a fluxos de treball locals on es manegen dades sensibles, regulades o subjectes a auditoria.

A partir d‟aquests models optimitzats es poden crear agents declaratius específics, que s'integren directament a Microsoft 365 Copilot i apareixen en aplicacions com Paraula, Outlook, Teams o Excel. Aquests agents no són simples chatbots genèrics: estan dissenyats per a tasques concretes com ara redactar clàusules legals, resumir informes d'incidències, elaborar propostes comercials o explicar polítiques internes amb precisió.

El gran avantatge és que l'ajust del model es realitza mitjançant una interfície sense codi a Copilot Studio, de manera que analistes de negoci o experts funcionals poden liderar el procés amb suport limitat de TI. No necessiten ser científics de dades; només cal que coneguin bé el domini, el tipus de documents i el resultat esperat.

A la pràctica, Optimització de Copilot transforma Copilot d'una eina genèrica a un assistent profundament adaptat als teus fluxos de treball locals: parla “com la teva empresa”, fes servir les plantilles correctes, aplica el raonament adequat i s'alinea amb les regles que ja existeixen a la teva organització.

Requisits previs i governança bàsica per habilitar Optimització de Copilot

Abans de poder configurar i governar Optimització de Copilot cal complir certs requisits tècnics i de rol. El servei està pensat, primerament, per a organitzacions amb un volum rellevant de llicències i una figura clara de responsable d'IA.

En primer lloc, l'inquilí ha d'estar inscrit al programa d'accés preliminar (EAP) d'Optimització de Copilot. Per això es requereix, entre altres punts, comptar amb un mínim de llicències de complement Microsoft 365 Copilot actives al tenant. A més, una persona amb rol dAdministració d'intel·ligència artificial ha d'acceptar les condicions del programa en nom de l'organització.

És imprescindible que l'extensibilitat de Copilot estigui activada al Centre d'administració de Microsoft 365, dins de l'apartat de configuració de Copilot. Des d´aquí es gestionen tant l´habilitació del servei d´optimització com les opcions de publicació i accés a agents. Si la vostra organització aplica polítiques DLP que bloquegen connectors nous de Power Platform, caldrà reclassificar el connector de “Tenant Copilot” mitjançant PowerShell perquè es pugui fer servir amb la classificació adequada.

Només les persones amb rol d'Administració d'intel·ligència artificial poden gestionar els controls de governança d'Optimització de Copilot: qui pot crear models, quins usuaris o grups hi accedeixen, quins models es mantenen publicats i quins es retiren. Tot això es controla des del mateix Centre d'administració, a la secció específica d'Optimització de Copilot.

En activar Optimització de Copilot es pot limitar explícitament el servei a usuaris o grups concrets. És una bona pràctica començar amb un grup reduït (per exemple, equips de Legal, R&D o Supply Chain) i ampliar progressivament segons es validin els resultats i es consolidi la disciplina dús responsable de la IA.

Disseny de rols: administradors, creadors de models i usuaris finals

Una configuració sòlida de Copilot per a fluxos de treball locals exigeix ​​definir bé els rols que intervenen, evitant que “tothom faci de tot” i assegurant traçabilitat de qui pot crear i publicar models.

Els administradors d'intel·ligència artificial són els responsables de la capa de govern: activen o desactiven Optimització de Copilot, decideixen quins departaments hi participen, controlen el cicle de vida dels models i revisen el compliment de les polítiques de seguretat i privadesa. També poden retirar models publicats quan quedin obsolets o deixin d'alinear-se amb la normativa interna.

Els creadors de models (model makers) són experts en la matèria dins de cada àrea -per exemple, persones de màrqueting, finances, legal o operacions- amb capacitat per seleccionar fonts de dades, configurar tasques i revisar resultats. Se'ls atorga permís per utilitzar Optimització de Copilot des del Centre d'administració, i solen ser un grup acotat (per defecte, fins a deu usuaris per organització, ampliable mitjançant suport de Microsoft si cal).

Quan s'hi incorpora un nou creador de models, aquest rep un correu amb instruccions per començar a treballar a Copilot Studio: on trobar la secció d'Optimització de Copilot, quin tipus de tasques podeu crear, com seleccionar orígens de coneixement i com donar accés a altres usuaris als agents resultants.

Els usuaris finals interactuen amb els agents optimitzats directament a les aplicacions de Microsoft 365 (Word, Teams, Outlook, etc.), igual que ho farien amb Copilot estàndard, però beneficiant-se del coneixement específic del model entrenat. No cal conèixer els detalls de configuració; només han de tenir clar labast de lagent i com formular bones indicacions.

Creació de models optimitzats: tasques de Q&A, generació i resum

Optimització de Copilot suporta actualment tres grans tipus de tasques que cobreixen la majoria de fluxos de treball locals basats en documents: preguntes i respostes expert (Q&A), generació de documents i resum de documents.

En el cas de Q&A, l'objectiu és que l'agent actuï com a especialista capaç d'explicar normatives, comparar polítiques, justificar clàusules o aclarir procediments recolzant-se en contingut emmagatzemat en formats com .docx, .pdf o .html. Ideal per a temes amb text dens i estable: regulació, codis fiscals, manuals tècnics, documentació científica o polítiques internes.

La tasca de generació de documents està pensada per produir primers esborranys d'alta qualitat a partir de documents de referència i canvis estructurats. Per exemple, contractes recurrents, ofertes comercials, descripcions de llocs, formularis de compliment o documentació de producte. Aquí és clau disposar de parells ben alineats de “document original + versió final modificada”.

Per al resum, el model aprèn a condensar documents complexos respectant el to, el format i les prioritats de contingut de lorganització. És molt útil en contextos de risc o volum alt (informes reguladors, resums executius, reports de qualitat o auditories), on la consistència i la precisió són tan importants com lestalvi de temps.

Triar bé el tipus de tasca és la primera decisió crítica en configurar un model optimitzat: no és el mateix demanar a Copilot que generi un contracte des de zero que sol·licitar-li resums de contractes existents o que respongui preguntes complexes sobre el contingut. Definir amb claredat la tasca de negoci ajuda a ajustar dades, instruccions i avaluacions.

Personalització del model a Copilot Studio pas a pas

El flux de treball de personalització del model es gestiona íntegrament des de Copilot Studio, accessible des del navegador. Des d'allà, els creadors de models segueixen una sèrie de passos guiats que estructuren el procés des del principi fins al final.

Primer es crea un nou model, donant-li un nom i una descripció clares que expliquin exactament què fa i per a què es farà servir. És recomanable fer servir un llenguatge comprensible per als usuaris finals, evitant noms purament tècnics que després ningú reconegui.

A continuació se seleccionen els orígens de coneixement, normalment col·leccions de documents ubicades al SharePoint. Aquests conjunts de dades són la base sobre la qual aprendrà el model: plantilles aprovades, informes finalitzats, contractes signats, formularis de compliment vàlids, etc. La qualitat i l'actualitat d'aquestes dades marcarà directament la qualitat del model.

A la secció de permisos es defineixen els grups de seguretat o persones que podran utilitzar el model. Optimització de Copilot filtra els documents d'entrenament que no siguin accessibles per a aquests grups, i podeu suggerir grups addicionals per maximitzar l'abast del coneixement, sempre respectant les ACL de cada fitxer.

Després se selecciona el tipus de tasca (Q&A, generació o resum) i es redacten les instruccions del model. Aquestes instruccions orienten el sistema sobre el to (“to formal”, “llenguatge proper però professional”), criteris de qualitat (“no inventar normativa”, “citar sempre la referència del document”) i expectatives de sortida. Com més precises i realistes, millor s'ajustarà el comportament del model a allò que necessita el negoci.

Un cop configurats aquests elements, s'inicia la preparació de dades per etiquetatge. Copilot analitza les llistes de control d'accés dels documents i organitza el conjunt de dades per utilitzar-los posteriorment en entrenament. Aquest pas pot dur diverses hores (fins a 24 segons volum), i el sistema notifica per correu quan està llest per continuar.

Etiquetatge, entrenament i avaluació de models optimitzats

La fase d'etiquetatge de dades cerca identificar quins exemples són realment bons per ensenyar al model com cal veure una sortida de qualitat. En lloc d'exigir un treball manual massiu des del principi, Optimització de Copilot selecciona automàticament parells o exemples que considera rellevants i demana a l'expert que els etiqueti com a bons o no tan bons.

El formulari d'etiquetatge mostra documents o esborranys candidats i el creador del model indica si representen bé l'estàndard desitjat. Aquest procés es pot repetir en diverses rondes, segons la complexitat de la tasca, fins que el sistema tingui prou referències per entrenar de manera fiable.

Amb les dades preparades, es llança l'entrenament del model a Azure AI Foundry, tot això gestionat des de la interfície de Copilot Studio. L'afinat pot trigar de nou diverses hores, tenint en compte el volum de dades. En acabar, l'eina genera resultats de prova perquè els reviseu abans de publicar res.

L'avaluació és un pas crític: no n'hi ha prou que el model “funcioni més o menys”. Cal comprovar que respecta el to, que no s'inventa dades sensibles, segueix les plantilles, que aplica criteris de negoci correctes i que no deixa fora informació clau. Si no encaixa alguna cosa, es pot tornar enrere: afegir més orígens de dades, ajustar instruccions, incorporar més exemples o millorar el fitxer d'assignació.

Opcionalment es pot preparar un fitxer mapping.csv amb parells de documents “precedent-target”, on s'indica quin fitxer original correspon a quin esborrany final. Aquest CSV es guarda a l'arrel de l'origen de coneixement i ajuda a fer que el model entengui millor la relació entre entrades i sortides, sobretot en tasques de generació i resum.

Ús avançat de generació de documents amb Optimització de Copilot

Una de les aplicacions més potents de Copilot en fluxos de treball locals és la generació de documents a partir de plantilles i exemples històrics. Aquí la IA serveix per produir esborranys inicials molt propers a la versió final, reduint dràsticament el temps de redacció manual.

Aquest enfocament funciona especialment bé quan els documents segueixen patrons reconeixibles i només canvien certes dades o clàusules: descripcions de lloc de treball, contractes de serveis, comandes de compra, formularis de compliment o documentació de producte. El model identifica l'estructura i l'estil de l'organització i aplica canvis coherents segons les especificacions que us proporcioneu.

Per treure el màxim partit és aconsellable disposar de més de 20 parells ben alineats de documents de referència i les seves versions objectiu, emmagatzemats a SharePoint. Aquests parells han de cobrir el rang de variacions que esperes que el sistema gestioni: diferents tipus de contracte, diferents famílies de producte, canvis reguladors habituals, etc.

Els canvis necessaris se subministren en un camp estructurat dins d'Optimització de Copilot, cosa que facilita que el model entengui quines parts s'han de modificar i de quina manera. D'aquesta manera, els esborranys generats ja incorporen la informació nova, mantenint format, terminologia i estil intern.

El resultat són fluxos de treball locals molt més àgils: recursos humans genera ofertes de feina coherents amb la cultura de l'empresa, legal redacta contractes periòdics amb mínima revisió, compliance construeix nous formularis a partir de plantilles aprovades i compres prepara esborranys de comandes que només requereixen validació final.

Copilot a les reunions i en el treball col·laboratiu a Teams

En el pla col·laboratiu, Copilot integrat a Equips de Microsoft ha esdevingut un aliat clau per gestionar reunions més curtes, enfocades i accionables. Encara que no es tracti de fluxos locals en el sentit clàssic de processos sobre dades internes, l'ús en reunions constitueix un flux de treball diari molt rellevant.

Per aprofitar Copilot a Teams és necessari disposar d'una llicència de Microsoft 365 compatible (per exemple, E3, E5 o Business Premium) i habilitar la transcripció o enregistrament de les reunions. Sense transcripció ni enregistrament, la capacitat de Copilot es redueix, ja que no disposa de la matèria primera per generar resums detallats o llistes daccions fiables.

Durant la reunió, l'usuari activa Copilot des de la barra d'eines de Teams i podeu sol·licitar resums en temps real, llistes d'accions pendents, punts de desacord o preguntes obertes. Això és especialment útil per a qui s'hi incorpora tard: en menys d'un minut es posa al dia sense interrompre el fil de la conversa.

En acabar, Copilot ajuda a tancar la sessió amb claredat, identificant tasques, responsables i propers passos. Tots aquests elements queden accessibles des de la pestanya de resum de la reunió a Teams, evitant que els acords es perdin en un xat interminable o en notes personals disperses.

Hi ha eines complementàries com Noota que amplien aquestes capacitats, oferint actes més estructurades, fitxers amb cerca avançada i configuracions específiques per tipus de reunió. Integrades amb Teams, permeten enregistrar, transcriure i generar resums personalitzats, millorant el seguiment i la col·laboració posterior.

Copilot al navegador: un primer pas per adoptar la IA en el dia a dia

Per a moltes organitzacions, introduir Copilot a través de microsoft Edge és una estratègia suau d'adopció. Permet que les persones es familiaritzin amb la IA en un entorn que ja usen cada dia (el navegador) abans d'estendre les capacitats avançades de Copilot a tot Microsoft 365.

Les sessions formatives centrades a Copilot a Edge mostren com aquesta eina simplifica tasques com crear fulls de càlcul, redactar correus, resumir pàgines web extenses o trobar informació rellevant més ràpid. Tot això, a més, amb integració amb OneDrive per guardar automàticament fitxers i garantir que res es perd.

Aquest tipus de formacions té un fort component pràctic: les persones participants experimenten en temps real com la IA els treu feina repetitiva, com poden automatitzar petits processos i com Copilot pot proposar passos concrets per resoldre problemes quotidians de gestió de projectes.

L'impacte no és només individual sinó organitzacional: en alliberar temps de tasques mecàniques, els equips es poden dedicar més a la creativitat, l'estratègia i la presa de decisions d'alt nivell. Això, alhora, reforça la competitivitat de les pimes i empreses en mercats cada cop més digitalitzats.

Conforme augmenta la maduresa, és habitual organitzar sessions avançades i personalitzades per a departaments concrets, connectant Copilot a Edge amb Copilot a Microsoft 365 i amb models optimitzats en fluxos de treball locals. Així, la IA deixa de ser una curiositat i passa a ser part estructural del dia a dia.

Seguretat, compliment i administració en Optimització de Copilot

La seguretat i la governança són pilars essencials quan Copilot s'optimitza amb dades locals. No es tracta només de “que funcioni bé”, sinó de garantir que respecta la normativa de protecció de dades, la propietat intel·lectual i les polítiques internes de l'empresa.

Optimització de Copilot s'executa en un entorn aïllat dins de l'inquilí de Microsoft 365, i el model entrenat hereta els permisos dels documents subjacents. Durant l'entrenament no s'envien dades de client a serveis externs aliens al núvol segur del tenant, cosa que ajuda a complir amb estàndards com RGPD o CCPA.

Els administradors poden controlar l'accés tant als models com als agents mitjançant grups de seguretat, habilitant el servei només per a determinats equips (per exemple, R&D o Legal) i ajustant amb precisió qui pot crear, qui pot fer servir i qui pot veure cada agent. Des del Centre d'administració se supervisen projectes, es revisa quins models personalitzats estan actius i es poden retirar els que ja no siguin adequats.

Les polítiques de compliment s'apliquen també a les respostes que Copilot genera sobre la base de Microsoft Graph. El sistema no mostrarà documents ni fragments a usuaris que no tinguin permisos, igual que passaria amb una cerca estàndard a Microsoft 365. A més, Optimització de Copilot exclou de l'entrenament els fitxers per als quals els grups corresponents no hi tinguin accés.

Cal recordar que l'organització continua sent responsable de l'ús de les dades i dels models. L'administrador d'IA ha d'assegurar-se que els conjunts d'entrenament respecten els drets d'autor, que s'informa correctament les persones sobre el tractament de les dades i que s'atenen sol·licituds d'eliminació vàlides. Si es va entrenar un model amb dades d'una persona que exerceix el dret de supressió, pot ser necessari reentrenar o eliminar el model optimitzat, i revisar com activar o desactivar la memòria de Copilot.

Finalment, convé establir procediments de revisió humana de les sortides, especialment en àmbits sensibles (legal, regulatori, financer). La IA pot accelerar la feina, però la verificació per part d'experts continua sent necessària per garantir precisió, idoneïtat i compliment normatiu.

Bones pràctiques per configurar i utilitzar Copilot en fluxos de treball locals

Perquè Copilot realment aporti valor a entorns locals convé seguir una sèrie de bones pràctiques que alinein expectatives, dades, processos i seguretat. No és només una qüestió tècnica; també implica cultura i manera de treballar.

Començar amb objectius de negoci clars ajuda a prioritzar casos d'ús: volem reduir temps de redacció de contractes?, accelerar l'elaboració d'informes?, millorar la resposta davant d'incidències de subministrament?, estandarditzar resums executius? Un focus nítid facilita mesurar el retorn i ajustar-ne la configuració.

Seleccionar dades d'entrenament d'alta qualitat i ben mantingudes és fonamental. Els models aprenen del que veuen: si els documents estan desactualitzats, mal formatats o inconsistents, les sortides reflectiran aquests problemes. És preferible un conjunt més petit però molt representatiu que una col·lecció enorme i desordenada.

Definir instruccions de model i avisos d'inici concrets millora notablement el comportament dels agents. Instruccions com “usa to proper però professional”, “no inventis polítiques que no existeixin” o “cita sempre la referència i data del document original” marquen diferències importants a la pràctica.

Fomentar que els usuaris formulin indicacions clares i facin preguntes de seguiment també és part de la configuració, encara que sigui intangible. Copilot suporta converses de diversos torns, així que refinar una pregunta, demanar exemples addicionals o sol·licitar que utilitzeu un altre document com a referència són estratègies que eleven la qualitat del resultat.

Per acabar, adoptar una mentalitat iterativa i basada en feedback permet que Copilot millori amb el temps. Analitza quines respostes funcionen, quins errors es repeteixen, quines noves dades cal incorporar-hi i quan té sentit tornar a entrenar el model. Copilot no és un projecte “d'una vegada”, sinó una capacitat viva que evoluciona juntament amb els processos de la teva organització.

Integrar Copilot i la seva optimització amb dades locals suposa un canvi qualitatiu a la manera de treballar: els fluxos es tornen més àgils, la informació crítica és més accessible, les decisions es documenten millor i la col·laboració guanya profunditat. Amb una bona base de govern, dades cures i casos d'ús ben elegits, la IA deixa de ser una promesa abstracta per esdevenir un aliat quotidià que potencia la productivitat, la qualitat i la capacitat d'adaptació de la teva organització.