Domina los fundamentos de la inteligencia artificial que necesitarás para crear tu agente con Copilot Studio. Aquí entenderás, con ejemplos claros, cómo el test de Turing, el contexto, los datos y las redes neuronales sostienen la inteligencia artificial generativa y el trabajo con agentes basados en Copilot.
¿Qué es la inteligencia artificial y por qué importa el test de Turing?
La inteligencia artificial se estudia desde mediados del siglo pasado. Alan Turing planteó la prueba que lleva su nombre: si un entrevistador confunde a una máquina con una persona, consideramos que hay inteligencia artificial. Esto subraya algo clave: la IA se evalúa por nuestra percepción; no hay una entidad consciente del otro lado, sino patrones que producen respuestas plausibles.
- Test de Turing: evalúa si una máquina puede parecer humana ante un entrevistador.
- Percepción y “ilusión”: interpretamos racionalidad donde hay cómputo estadístico.
- Contexto: la interpretación depende de cómo recibimos los datos.
¿Cómo influye la percepción y el contexto?
El ejemplo de conos y bastones muestra que vemos números donde solo hay puntos de colores. El contexto guía la detección de patrones. Así trabaja la IA: si un patrón “se parece” a algo visto antes, concluye algo similar.
¿Cómo funcionan machine learning, deep learning y las redes neuronales?
El machine learning detecta patrones para accionar decisiones. El deep learning usa redes neuronales más profundas para captar características sutiles en imágenes, texto o audio. Con ello surge la IA generativa, capaz de producir texto, imagen o audio a partir de los patrones aprendidos del lenguaje y otros datos.
¿Qué pasos siguen los datos en el entrenamiento?
- Reunir un gran cuerpo de datos: imágenes, textos, sonidos.
- Convertirlos a unos y ceros: bits, altas y bajas de voltaje, polaridades positivas y negativas.
- Pasarlos por redes neuronales: estructuras con neuronas artificiales que aplican funciones matemáticas.
- Generar conclusiones: clasificar una imagen, transcribir un audio o analizar un texto.
Inspiradas en la neurona biológica, estas redes modelan entradas con pesos, una función en el “núcleo” y una salida. En capas consecutivas, aprenden patrones cada vez más finos. Ejemplo didáctico: definir rangos de salida para decidir si algo es sólido, vertical, diagonal u horizontal.
¿Qué es el sesgo en los datos y por qué afecta?
Si entrenas con perros siempre junto a personas, la máquina “aprenderá” que un perro implica que hay un humano al lado. Si entrenas con gatos siempre con la boca abierta, concluirá que “boca abierta” equivale a gato. Eso es sesgo: patrones espurios del conjunto de entrenamiento que llevan a conclusiones erróneas.
- Sesgo por contexto: correlaciones accidentales (persona al lado del perro).
- Consecuencia: clasificaciones equivocadas ante ejemplos fuera de ese patrón.
- Prevención: curar y equilibrar el cuerpo de datos.
Además, la IA generativa predice la siguiente palabra más probable a partir de patrones. Si detecta “inteligencia artificial” y “trabajos”, busca frecuencias altas de términos relacionados como “crear”, “matemáticas”, “ciencia”, “ayuda”, “hacer”, y genera una respuesta coherente con esas probabilidades.
¿Cómo se aplica con Copilot Studio y qué KPIs y casos de uso convienen?
Los agentes basados en Copilot se entrenan con grandes corpus: artículos, libros, chats, sitios web y videos, transformados a unos y ceros y procesados por redes neuronales masivas que requieren alto cómputo. La adopción ha sido acelerada y su impacto medible en productividad y creatividad.
¿Qué datos muestran la adopción y el impacto?
- Adopción tecnológica: móviles cerca de 16 años a 100 millones de usuarios; internet cerca de 7 años; Facebook cuatro años y medio; ChatGPT 3 meses.
- Microsoft Work Trend Index: estudio desde 2020 con más de 31 mil personas en 31 países, unido a telemetría de Microsoft 365, LinkedIn, encuestas vía Cling e investigación académica.
- Impacto reportado: más del 70% se siente más productivo. Cerca del 70% dice que ayuda a arrancar el proceso creativo.
¿Qué casos de uso por área tienen sentido?
- Servicio al cliente: autoayuda y respuesta asistida.
- Ventas: apoyo a negociaciones de cierre.
- Finanzas: registros y reportes.
- Marketing: ejecución de campañas.
- Recursos humanos: aprendizaje y desarrollo.
- Legal: apoyo a litigación.
- TI: gestión de datos.
Para pasar de promesas a resultados, se definen KPIs por función que midan el antes, durante y después de implementar agentes de IA. Así se cuantifica el valor y se guía la mejora continua. La documentación y recursos se encuentran en la carpeta de materiales indicada.
¿Con qué caso de uso te gustaría empezar a crear un agente en Copilot Studio y qué KPI medirías primero? Comparte tus ideas y experiencias.
