Estructura efectiva de prompts para Microsoft Copilot Studio

El prompt engineering permite guiar a la inteligencia artificial con precisión para obtener resultados útiles en productividad personal y en la creación de agentes. Con una estructura clara —objetivo, contexto, fuente y expectativas— es posible orientar Microsoft 365 Copilot y Copilot Studio para lograr respuestas alineadas con cada necesidad.

¿Cómo estructurar un prompt efectivo en Copilot Studio?

Una estructura práctica reúne cuatro piezas. El objetivo es la acción en verbo que debe ejecutar el modelo. El contexto delimita por qué y para quién. La fuente indica de dónde tomar datos, incluyendo opciones con RAG y Microsoft Graph. Las expectativas definen el tono, el formato y el estilo de la respuesta.

• Objetivo: usa un verbo claro como “genérame tres a cinco viñetas”, “hazme una tabla” o “crea una imagen”.
• Contexto: explica por qué se necesita, por ejemplo: preparar una reunión con un cliente sobre la campaña “Fase Tres Plus”.
• Fuente: especifica dónde buscar información: correo electrónico, chats de Teams, o archivos como PDF, Word, PowerPoint y Excel, potenciados con Microsoft Graph y enfoques RAG.
• Expectativas: indica cómo responder: lenguaje sencillo, tono deseado, formato, cierre con reflexión, o rol como coach de ventas.

¿Qué aporta el contexto con RAG y Microsoft Graph?

• Reduce ambigüedad y enfoca el modelo en datos relevantes.
• Permite citar archivos o repositorios claros para análisis.
• Facilita respuestas coherentes con el dominio y el usuario.

¿Qué diferencia un prompt básico de uno completo?

Un prompt genérico como “escríbeme una entrada de blog sobre prácticas sostenibles en la agricultura” ofrece resultados válidos pero poco dirigidos: beneficios listados, estilo con emojis y una conclusión abierta. Al enriquecerlo con la estructura completa, el resultado cambia de forma notoria.

• Objetivo preciso: “crear una entrada de blog de 1500 palabras”.
• Contexto definido: público general interesado en sostenibilidad.
• Fuente clara: incluir ejemplos reales, tecnologías innovadoras e información de fuentes de confianza.
• Expectativas explícitas: concluir con una reflexión.

El efecto es una salida con mejor alineación: estructura coherente, secciones claras y contenido listo para convertirse en Word, PDF o una presentación. Además, se estimula una interacción continua con sugerencias para el siguiente paso.

¿Cómo usar zero-shot y few-shot para el objetivo?

• Zero-shot: una sola petición que resuelve el encargo completo en un paso.
• Few-shot: encadena acciones como “analiza, resume, categoriza” para guiar el proceso.
• Orquestación de agentes: define objetivos secuenciales, por ejemplo: recibir un correo, analizarlo, extraer datos, llenar un formulario, guardar en base de datos o variables, enviar un correo y notificar por Teams.

¿Cómo aplicar estas prácticas al diseño de un agente?

Para construir un agente útil, el objetivo es imprescindible; el contexto es altamente recomendable; la fuente y las expectativas son opcionales pero muy valiosas para dirigir el resultado final en Copilot Studio.

• Define casos de uso y herramientas dentro de Power Platform.
• Escribe prompts con objetivo, contexto, fuente y expectativas.
• Ajusta tono, formato y rol de la IA según el caso (por ejemplo, coach de ventas empático y alentador).
• Integra los prompts como instrucciones dentro del agente en Copilot Studio.

Si te interesa, comenta qué tipo de objetivo y contexto planeas usar para tu próximo agente y qué fuentes vas a incorporar.