Fundamentos de inteligencia artificial para crear agentes con Copilot

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.