- Otimização de Copilot Isso permite ajustar modelos de linguagem com dados do locatário para criar agentes especializados em fluxos locais.
- A qualidade dos dados, as instruções do modelo e a governança de acesso são fundamentais para a segurança, a conformidade e a precisão.
- Casos de uso como geração de documentos, perguntas e respostas com especialistas e suporte operacional transformam tarefas repetitivas em processos ágeis.
- Uma adoção faseada, baseada em objetivos claros e melhoria contínua, maximiza o impacto do Copilot na produtividade organizacional.
A forma como trabalhamos com dados e processos locais está mudando a uma velocidade vertiginosa. graças à Inteligencia artificial ferramentas como copiloto da MicrosoftCada vez mais empresas desejam incorporar esse poder diretamente em seus fluxos de trabalho diários, integrando o IA com seus documentos, aplicativos e sistemas internos, sem perder o controle sobre a segurança ou a conformidade.
Configurar e otimizar o Copilot para fluxos de trabalho locais não se resume apenas a "ativar" uma funcionalidade.mas sim na combinação de automação, dados proprietários, governança e boas práticas de uso. Quando implementado corretamente, o Copilot se torna mais um membro da equipe: ele elabora documentos, responde a perguntas complexas sobre informações internas, resume relatórios densos e propõe soluções para problemas operacionais, sempre respeitando as permissões e regras da sua organização.
Automação inteligente e o papel do Copilot nos fluxos locais
A automação deixou de ser apenas seguir um roteiro rígido.A IA integrada ao Copilot permite que os fluxos de trabalho locais aprendam com os dados, detectem padrões e se adaptem quando o contexto muda. Isso impacta diretamente a forma como tarefas como criação de documentos, planejamento de capacidade e resposta a problemas de qualidade ou fornecimento são gerenciadas.
A combinação de IA, RPA, plataformas de baixo código/sem código e mineração de processos leva ao que é chamado de hiperautomação.onde praticamente qualquer atividade repetitiva ou baseada em informações pode ser parcial ou totalmente automatizada. O Copilot atua como uma camada de inteligência sobre esses sistemas: ele entende o texto, gera conteúdo e ajuda a tomar decisões rapidamente, sem que o usuário precise conhecer a complexidade técnica subjacente.
As plataformas de baixo código e sem código simplificam radicalmente a criação de fluxos de trabalho locais.Permitir que profissionais sem formação técnica configurem processos, formulários e agentes de IA. O Copilot Studio se encaixa aqui como uma “oficina” onde especialistas no assunto (marketing, finanças, jurídico, operações, etc.) podem ajustar modelos e criar agentes sem escrever código, utilizando assistentes visuais e modelos (veja Ações e agentes do copiloto).
A análise de processos e tarefas fornece uma peça fundamental para decidir o que automatizar.Isso mostra onde os fluxos de trabalho ficam sobrecarregados, quais atividades consomem mais tempo e onde os agentes baseados no Copilot fazem sentido. Com esses dados, as automações que realmente impactam a eficiência, a qualidade do serviço ou a conformidade são priorizadas, e a evolução dos resultados pode ser acompanhada ao longo do tempo. Além disso, essas técnicas são complementadas por abordagens para Busca semântica com Copilot localizar conhecimento relevante dentro do inquilino.
Este contexto de automação avançada abre caminho para que o Copilot opere localmente. com seus próprios dados, combinando o melhor dos grandes modelos de linguagem (LLM) com o conhecimento que já reside em SharePoint, Microsoft 365ERP, sistemas de produção ou aplicações internas.
O que é a Otimização Copiloto e por que ela é fundamental para ambientes locais?
A otimização do Microsoft 365 Copilot é a funcionalidade que permite ajustar com precisão os Modelos de Liderança de Cliente (LLMs) com dados do seu próprio locatário.sem levar as informações para fora do ambiente seguro do Microsoft 365. O objetivo é que o modelo compreenda o tom, os modelos, os procedimentos e o vocabulário específico da sua organização, para que suas respostas tenham o mesmo estilo que um especialista interno usaria.
Todo o processamento de aprendizado de máquina e inteligência artificial é feito dentro do ambiente do Microsoft 365.Respeitando as políticas de segurança e conformidade existentes, o modelo otimizado herda as permissões dos dados de treinamento, garantindo que ele não "veja" ou use informações às quais os grupos configurados não têm acesso. Isso é essencial para fluxos de trabalho locais que lidam com dados sensíveis, regulamentados ou auditáveis.
Com base nesses modelos otimizados, podem ser criados agentes declarativos específicos.que estão integradas diretamente no Microsoft 365 Copilot e aparecem em aplicativos como WordOutlook, Teams ou Excel. Esses agentes não são apenas chatbots genéricos: eles são projetados para tarefas específicas, como redigir cláusulas legais, resumir relatórios de incidentes, preparar propostas comerciais ou explicar políticas internas com precisão.
A grande vantagem é que o ajuste do modelo é feito através de uma interface sem código no Copilot Studio.Portanto, analistas de negócios ou especialistas funcionais podem liderar o processo com suporte de TI limitado. Eles não precisam ser cientistas de dados; basta que tenham um bom entendimento do domínio, do tipo de documentos e do resultado esperado.
Na prática, a Otimização do Copilot transforma o Copilot de uma ferramenta genérica em um assistente altamente personalizado. Adapte-se aos seus fluxos de trabalho locais: fale "como a sua empresa", use os modelos corretos, aplique o raciocínio adequado e alinhe-se às regras já existentes na sua organização.
Pré-requisitos e governança básica para habilitar a Otimização do Copiloto
Antes de configurar e gerenciar o Copilot Optimization, você precisa atender a determinados requisitos técnicos e de função.O serviço foi concebido, inicialmente, para organizações com um volume significativo de licenças e um gestor de IA claramente definido.
Primeiramente, o inquilino deve estar inscrito no Programa de Acesso Antecipado (EAP) da Copilot Optimization.Isso exige, entre outras coisas, um número mínimo de licenças complementares ativas do Microsoft 365 Copilot no locatário. Além disso, uma pessoa com a função de Administrador de IA deve aceitar os termos do programa em nome da organização.
É essencial que a extensibilidade do Copilot esteja habilitada no centro de administração do Microsoft 365.Na seção de configurações do Copilot, você pode gerenciar a ativação do serviço de otimização e as opções de publicação e acesso do agente. Se sua organização aplica políticas de DLP que bloqueiam novos conectores do Power Platform, você precisará reclassificar o conector "Tenant Copilot" usando [o método apropriado]. PowerShell para que possa ser utilizado com a classificação apropriada.
Somente pessoas com a função de Administrador de IA podem gerenciar os controles de governança do Copilot Optimization.Quem pode criar modelos, quais usuários ou grupos têm acesso a eles, quais modelos permanecem publicados e quais são removidos. Tudo isso é controlado no próprio Centro de Administração, na seção específica de Otimização do Copiloto.
Ao ativar a Otimização do Copiloto, você pode limitar explicitamente o serviço a usuários ou grupos específicos.É uma boa prática começar com um pequeno grupo (por exemplo, equipes Jurídicas, de P&D ou de Cadeia de Suprimentos) e expandir gradualmente à medida que os resultados são validados e a disciplina do uso responsável da IA é consolidada.
Definição de funções: administradores, criadores de modelos e usuários finais.
Uma configuração robusta do Copilot para fluxos de trabalho locais requer funções claramente definidas. que intervêm, impedindo que "todo mundo faça tudo" e garantindo a rastreabilidade de quem pode criar e publicar modelos.
Os administradores de inteligência artificial são responsáveis pela camada de governança.Eles ativam ou desativam o Copilot Optimization, decidem quais departamentos participam, controlam o ciclo de vida do modelo e revisam a conformidade com as políticas de segurança e privacidade. Também podem remover modelos publicados quando estes se tornam obsoletos ou deixam de estar em conformidade com os regulamentos internos.
Os modelistas são especialistas em cada área do conhecimento. —por exemplo, pessoas das áreas de marketing, finanças, jurídico ou operações— com a capacidade de selecionar fontes de dados, configurar tarefas e revisar resultados. Elas recebem permissão para usar o Copilot Optimization no Centro de Administração e geralmente formam um grupo limitado (por padrão, até dez usuários por organização, expansível mediante suporte da Microsoft, se necessário).
Quando um novo criador de modelos se cadastra, ele recebe um e-mail com instruções. Para começar a usar o Copilot Studio: onde encontrar a seção de Otimização do Copilot, que tipos de tarefas você pode criar, como selecionar fontes de conhecimento e como dar acesso a outros usuários aos agentes resultantes.
Os usuários finais interagem com os agentes otimizados diretamente nos aplicativos do Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook, etc.), tal como fariam com o Copilot padrão, mas beneficiando do conhecimento específico do modelo treinado. Não precisam de saber os detalhes de configuração; apenas precisam de ter clareza sobre o âmbito do agente e como formular instruções eficazes.
Criação de modelos otimizados: tarefas de perguntas e respostas, geração e sumarização.
O Copilot Optimization atualmente suporta três tipos principais de tarefas. que abrangem a maioria dos fluxos de trabalho locais baseados em documentos: perguntas e respostas de especialistas, geração de documentos e resumo de documentos.
No caso de perguntas e respostas, o objetivo é que o agente atue como um especialista. Capaz de explicar regulamentos, comparar políticas, justificar cláusulas ou esclarecer procedimentos usando conteúdo armazenado em formatos como .docx, .pdf ou .html. Ideal para tópicos com texto denso e consistente: regulamentos, códigos tributários, manuais técnicos, documentação científica ou políticas internas.
A tarefa de geração de documentos foi concebida para produzir primeiras versões de alta qualidade. Isso se baseia em documentos de referência e alterações estruturadas. Por exemplo, contratos recorrentes, propostas comerciais, descrições de cargos, formulários de conformidade ou documentação de produtos. Aqui, é fundamental ter pares bem alinhados de "documento original + versão final modificada".
Em resumo, o modelo aprende a condensar documentos complexos. Respeitando o tom, o formato e as prioridades de conteúdo da organização, é muito útil em contextos de alto risco ou grande volume (relatórios regulatórios, resumos executivos, relatórios de qualidade ou auditorias), onde a consistência e a precisão são tão importantes quanto a economia de tempo.
Escolher o tipo certo de tarefa é a primeira decisão crítica. Ao configurar um modelo otimizado, solicitar à Copilot que gere um contrato do zero é diferente de solicitar resumos de contratos existentes ou responder a perguntas complexas sobre o seu conteúdo. Definir claramente a tarefa de negócio ajuda a ajustar dados, instruções e avaliações.
Personalizando o modelo no Copilot Studio passo a passo
O fluxo de trabalho de personalização do modelo é gerenciado inteiramente pelo Copilot Studio.Acessível pelo navegador. A partir daí, os criadores de modelos seguem uma série de etapas guiadas que estruturam o processo do início ao fim.
Primeiro, cria-se um novo modelo, atribuindo-lhe um nome e uma descrição claros. Eles devem explicar exatamente o que faz e para que será usado. É aconselhável usar uma linguagem compreensível para os usuários finais, evitando nomes puramente técnicos que ninguém reconhecerá.
Em seguida, são selecionadas as fontes de conhecimento.Normalmente, trata-se de coleções de documentos localizados no SharePoint. Esses conjuntos de dados são a base sobre a qual o modelo aprenderá: modelos aprovados, relatórios concluídos, contratos assinados, formulários de conformidade válidos, etc. A qualidade e a atualidade desses dados impactarão diretamente a qualidade do modelo.
A seção de permissões define os grupos de segurança ou pessoas que podem usar o modelo.O recurso Copilot Optimization filtra documentos de treinamento que não são acessíveis a esses grupos e pode sugerir grupos adicionais para maximizar o alcance do conhecimento, sempre respeitando as ACLs de cada arquivo.
Em seguida, seleciona-se o tipo de tarefa (perguntas e respostas, geração ou resumo) e escrevem-se as instruções do modelo.Estas instruções orientam o sistema quanto ao tom (“tom formal”, “linguagem amigável, porém profissional”), critérios de qualidade (“não invente regulamentos”, “sempre cite a referência do documento”) e expectativas de resultado. Quanto mais precisas e realistas forem essas instruções, melhor o comportamento do modelo se alinhará às necessidades da empresa.
Após a configuração desses elementos, inicia-se a preparação dos dados para rotulagem.O Copilot analisa as listas de controle de acesso aos documentos e organiza o conjunto de dados para uso posterior em treinamentos. Essa etapa pode levar várias horas (até 24, dependendo do volume), e o sistema notifica você por e-mail quando estiver pronto para continuar.
Rotulagem, treinamento e avaliação de modelos otimizados
A fase de rotulagem de dados busca identificar quais exemplos são realmente bons. Para ensinar ao modelo o que é uma saída de qualidade, o Copilot Optimization, em vez de exigir um trabalho manual extenso desde o início, seleciona automaticamente pares ou exemplos que considera relevantes e pede ao especialista que os classifique como bons ou não tão bons.
O formulário de etiquetagem exibe documentos candidatos ou rascunhos. O criador do modelo indica então se os dados representam com precisão o padrão desejado. Este processo pode ser repetido em várias rodadas, dependendo da complexidade da tarefa, até que o sistema tenha dados de referência suficientes para ser treinado de forma confiável.
Com os dados preparados, o treinamento do modelo é iniciado no Azure AI Foundry.Tudo isso é gerenciado pela interface do Copilot Studio. O processo de ajuste fino pode levar várias horas, dependendo do volume de dados. Ao final, a ferramenta gera os resultados dos testes para você revisar antes de publicar qualquer coisa.
A avaliação é uma etapa crucial: não basta que o modelo "funcione mais ou menos".É importante verificar se o tom é consistente, se dados sensíveis não foram fabricados, se os modelos foram seguidos, se critérios comerciais sólidos foram aplicados e se informações importantes não foram omitidas. Se algo não estiver correto, você pode voltar atrás: adicionar mais fontes de dados, ajustar as instruções, incorporar mais exemplos ou aprimorar o arquivo de mapeamento.
Opcionalmente, pode-se preparar um arquivo mapping.csv. com pares de documentos "precedente-alvo", indicando qual arquivo original corresponde a qual versão final. Este arquivo CSV é salvo na raiz da fonte de conhecimento e ajuda o modelo a entender melhor a relação entre entradas e saídas, especialmente em tarefas de geração e sumarização.
Utilização avançada da geração de documentos com a otimização do Copilot
Uma das aplicações mais poderosas do Copilot em fluxos de trabalho locais é a geração de documentos. Com base em modelos e exemplos históricos, a IA é usada para produzir versões iniciais muito próximas da versão final, reduzindo drasticamente o processo. o tempo desenho manual.
Essa abordagem funciona especialmente bem quando os documentos seguem padrões reconhecíveis. Apenas alguns detalhes ou cláusulas são alterados: descrições de cargos, contratos de serviços, pedidos de compra, formulários de conformidade ou documentação de produtos. O modelo identifica a estrutura e o estilo da organização e aplica alterações consistentes com base nas especificações fornecidas.
Para obter o máximo proveito, é aconselhável ter mais de 20 pares bem alinhados de documentos de referência e suas versões de destino.Esses pares, armazenados no SharePoint, devem abranger a gama de variações que você espera que o sistema processe: diferentes tipos de contrato, famílias de produtos distintas, alterações regulatórias de rotina, etc.
As alterações necessárias são fornecidas em um campo estruturado dentro do Copilot Optimization.Isso facilita para o modelo entender quais partes precisam ser modificadas e como. Dessa forma, os rascunhos gerados já incorporam as novas informações, mantendo o formato, a terminologia e o estilo interno existentes.
O resultado são fluxos de trabalho locais muito mais ágeis.O departamento de Recursos Humanos gera ofertas de emprego alinhadas à cultura da empresa, o departamento Jurídico elabora contratos periódicos com revisão mínima, o departamento de Compliance cria novos formulários a partir de modelos aprovados e o departamento de Compras prepara minutas de pedidos que requerem apenas validação final.
Copiloto em reuniões e trabalho colaborativo no Teams
Em um nível colaborativo, o Copilot está integrado em Microsoft Teams tornou-se um aliado fundamental Para gerenciar reuniões mais curtas, focadas e práticas. Embora não sejam "fluxos de trabalho locais" no sentido clássico de processos internos de dados, seu uso em reuniões constitui um fluxo de trabalho diário altamente relevante.
Para usar o Copilot no Teams, você precisa de uma licença compatível do Microsoft 365. (por exemplo, E3, E5 ou Business Premium) e permitir a transcrição ou gravação de reuniões. Sem transcrição ou gravação, as capacidades do Copilot são reduzidas, pois não dispõe do material bruto necessário para gerar resumos detalhados ou listas de ações confiáveis.
Durante a reunião, o usuário ativa o Copilot na barra de ferramentas do Teams. E você pode solicitar resumos em tempo real, listas de tarefas, pontos de discordância ou perguntas abertas. Isso é especialmente útil para quem chega atrasado: essas pessoas podem se inteirar da situação em menos de um minuto sem interromper o fluxo da conversa.
No final, o Copilot ajuda a encerrar a sessão de forma clara.Identificar tarefas, responsáveis e próximos passos. Todos esses elementos ficam acessíveis na aba de resumo da reunião no Teams, evitando que os acordos se percam em meio a conversas intermináveis ou anotações pessoais dispersas.
Existem ferramentas complementares, como o Noota, que ampliam essas capacidades.Oferecendo atas mais estruturadas, arquivos com busca avançada e configurações específicas para cada tipo de reunião. Integradas ao Teams, permitem gravar, transcrever e gerar resumos personalizados, melhorando o acompanhamento e a colaboração subsequente.
Copiloto no navegador: um primeiro passo para a adoção da IA no dia a dia.
Para muitas organizações, a introdução do Copilot por meio de Microsoft Edge É uma estratégia de adoção gradual.Isso permite que as pessoas se familiarizem com a IA em um ambiente que já usam diariamente (o navegador) antes de estender os recursos avançados do Copilot para todo o Microsoft 365.
As sessões de treinamento focadas no Copilot no Edge mostram como essa ferramenta simplifica tarefas. como criar planilhas, redigir e-mails, resumir páginas da web extensas ou encontrar informações relevantes mais rapidamente. Tudo isso, além da integração com o OneDrive para salvar arquivos automaticamente e garantir que nada se perca.
Este tipo de formação tem uma forte componente prática.Os participantes vivenciam em tempo real como a IA elimina o trabalho repetitivo, como podem automatizar pequenos processos e como o Copilot pode propor medidas concretas para resolver problemas cotidianos de gerenciamento de projetos.
O impacto não é apenas individual, mas também organizacional.Ao liberar tempo de tarefas repetitivas, as equipes podem dedicar mais tempo à criatividade, à estratégia e à tomada de decisões de alto nível. Isso, por sua vez, fortalece a competitividade das PMEs e das grandes empresas em mercados cada vez mais digitais.
À medida que a maturidade aumenta, é comum organizar sessões avançadas e personalizadas. Para departamentos específicos, isso envolve conectar o Copilot no Edge com o Copilot no Microsoft 365 e com modelos otimizados em fluxos de trabalho locais. Dessa forma, a IA deixa de ser uma novidade e se torna parte estrutural das operações diárias.
Segurança, conformidade e administração no Copilot Optimization
Segurança e governança são pilares essenciais na otimização do Copilot com dados locais.Não se trata apenas de "fazer funcionar bem", mas de garantir que respeite as normas de proteção de dados, a propriedade intelectual e as políticas internas da empresa.
A otimização do Copilot é executada em um ambiente isolado dentro do locatário do Microsoft 365.O modelo treinado herda as permissões dos documentos subjacentes. Durante o treinamento, nenhum dado do cliente é enviado para serviços externos fora da nuvem segura do locatário, o que ajuda a cumprir padrões como o GDPR ou o CCPA.
Os administradores podem controlar o acesso tanto aos modelos quanto aos agentes. Isso é possível graças aos grupos de segurança, que permitem o acesso ao serviço apenas para equipes específicas (por exemplo, P&D ou Jurídico) e controlam com precisão quem pode criar, usar e visualizar cada agente. O Centro de Administração permite monitorar projetos, revisar modelos personalizados ativos e remover aqueles que não são mais adequados.
As políticas de conformidade também se aplicam às respostas que o Copilot gera com base no Microsoft Graph.O sistema não exibirá documentos ou trechos para usuários sem as devidas permissões, assim como ocorreria em uma pesquisa padrão no Microsoft 365. Além disso, o Copilot Optimization exclui do treinamento arquivos aos quais os grupos relevantes não têm acesso.
É importante lembrar que a organização continua responsável pelo uso dos dados e modelos.O administrador de IA deve garantir que os conjuntos de treinamento respeitem os direitos autorais, que os indivíduos sejam devidamente informados sobre o processamento de seus dados e que as solicitações válidas de exclusão sejam atendidas. Se um modelo foi treinado usando dados de um indivíduo que exerce seu direito ao apagamento, pode ser necessário treinar novamente ou excluir o modelo otimizado e revisar como ele foi utilizado. Ativar ou desativar a memória do Copiloto.
Por fim, é aconselhável estabelecer procedimentos para a revisão humana dos resultados.especialmente em áreas sensíveis (jurídicas, regulatórias, financeiras). A IA pode acelerar o trabalho, mas a verificação por especialistas continua sendo necessária para garantir precisão, adequação e conformidade regulatória.
Melhores práticas para configurar e usar o Copilot em fluxos de trabalho locais
Para que o Copilot realmente agregue valor aos ambientes locais, é recomendável seguir uma série de boas práticas. que alinham expectativas, dados, processos e segurança. Não é apenas uma questão técnica; também envolve cultura e formas de trabalho.
Comece com objetivos de negócios claros. Isso ajuda a priorizar casos de uso: queremos reduzir o tempo de elaboração de contratos? Agilizar a geração de relatórios? Melhorar a resposta a incidentes na cadeia de suprimentos? Padronizar resumos executivos? Um foco claro facilita a mensuração do retorno sobre o investimento e o ajuste da configuração.
Selecione dados de treinamento de alta qualidade e bem mantidos. Isso é fundamental. Os modelos aprendem com o que veem: se os documentos estiverem desatualizados, mal formatados ou inconsistentes, os resultados refletirão esses problemas. Um conjunto menor, porém altamente representativo, é preferível a uma coleção enorme e desorganizada.
Defina instruções específicas do modelo e prompts de inicialização. Isso melhora significativamente o comportamento dos agentes. Instruções como "use um tom amigável, porém profissional", "não invente políticas que não existem" ou "sempre cite a referência e a data do documento original" fazem uma diferença significativa na prática.
Incentive os usuários a formularem instruções claras e a fazerem perguntas de acompanhamento. Isso também faz parte da configuração, mesmo que seja intangível. O Copilot suporta conversas com várias etapas, portanto, refinar uma pergunta, pedir exemplos adicionais ou solicitar o uso de outro documento como referência são estratégias que melhoram a qualidade do resultado.
Por fim, adote uma mentalidade iterativa e baseada em feedback. Isso permite que o Copilot melhore com o tempo. Ele analisa quais respostas funcionam, quais erros se repetem, quais novos dados precisam ser incorporados e quando faz sentido retreinar o modelo. O Copilot não é um projeto pontual, mas uma capacidade viva que evolui junto com os processos da sua organização.
A integração do Copilot e sua otimização com dados locais representa uma mudança qualitativa na forma como trabalhamos.Os fluxos de trabalho tornam-se mais ágeis, as informações críticas ficam mais acessíveis, as decisões são melhor documentadas e a colaboração ganha profundidade. Com uma base sólida de governança, dados cuidadosamente selecionados e casos de uso bem definidos, a IA deixa de ser uma promessa abstrata e se torna uma aliada do dia a dia que aprimora a produtividade, a qualidade e a adaptabilidade da sua organização.
Escritor apaixonado pelo mundo dos bytes e da tecnologia em geral. Adoro compartilhar meu conhecimento por meio da escrita, e é isso que farei neste blog, mostrar a vocês tudo o que há de mais interessante sobre gadgets, software, hardware, tendências tecnológicas e muito mais. Meu objetivo é ajudá-lo a navegar no mundo digital de uma forma simples e divertida.