En Resumen: Puntos Clave
- Crecimiento exponencial: IDC proyecta la existencia de 1.300 millones de agentes de IA a nivel global hacia el año 2028.
- Ecosistema multi-modelo: Microsoft 365 Copilot integra en una sola plataforma modelos avanzados de OpenAI (GPT), Anthropic (Claude Opus y Sonnet) y Grok.
- Segmentación técnica: Agent Builder cubre desarrollos no-code para tareas internas de oficina, mientras que Copilot Studio gestiona integraciones complejas, ERPs y canales externos.
- Gobernanza centralizada: Soluciones como Microsoft Purview y el nuevo Agent 365 frenan el Shadow AI y protegen la privacidad de los datos bajo normas GDPR e ISO 27001.
- Agent Factory: Programa estructurado de Noventiq que acompaña a las empresas durante 30 días para pasar del diseño inicial al despliegue operativo en producción.
El encargado de navegar las aguas de este cambio en la forma en que las organizaciones suelen usar sus herramientas de Inteligencia Artificial fue Alonso Wong, BDM de Noventiq y Technical Champion de Copilot. El consultor citó datos de IDC, que espera alcanzar los 1.300 millones de agentes para 2028 en todo el mundo (“IDC Info Snapshot”, patrocinado por Microsoft, publicado en mayo de 2025). También recordó que otros estudios estiman que un 75% de los colaboradores dentro de las organizaciones ya está usando la IA. Sin embargo, apuntó, ese uso requiere de al menos dos músculos bien desarrollados: el del pensamiento crítico, y el de la resiliencia de las plataformas y los datos.
Ecosistema unificado de Microsoft 365 Copilot
En el plano tecnológico, el ejecutivo de Noventiq destacó la acelerada evolución del ecosistema de Microsoft 365 Copilot, que hoy funciona como un entorno multi-modelo unificado al integrar motores como GPT de OpenAI, Claude (Opus y Sonnet) de Anthropic y, recientemente, Grok, todo bajo un único esquema de costos.
A esta flexibilidad algorítmica se suma una ventaja crítica de integración: la capacidad de conectarse de manera nativa y sin necesidad de conectores externos con Word, Excel, PowerPoint, Teams y Outlook, permitiendo a los colaboradores orquestar agentes funcionales sobre el flujo diario de trabajo y documentos corporativos.
¿Cómo estructurar un prompt efectivo para Agent Builder?
Un prompt efectivo para construir agentes en Agent Builder requiere cuatro componentes obligatorios: asignar un rol profesional específico, fijar una tarea acotada con límites claros, designar una fuente de conocimiento cerrada y determinar el formato exacto de salida. Esta delimitación previene la saturación cognitiva del modelo y reduce notablemente las alucinaciones.
Durante la sesión práctica, el especialista detalló la estructura de un prompt efectivo para Agent Builder, articulado sobre cuatro pilares imprescindibles: definir un rol específico (por ejemplo, Gerente Senior de Logística), asignar una tarea concreta con límites operativos definidos, establecer una fuente de conocimiento acotada y determinar el formato exacto de salida (como una matriz ejecutiva clasificada por semáforo de riesgos).
A la par, alertó sobre los errores comunes al momento de diseñar y poner a punto estas soluciones. “Entre más específicos tengamos el prompt, mejores resultados vamos a tener a la hora de construir nuestros agentes. Un error muy común es meterle demasiada información al agente. Acordémonos que la Inteligencia Artificial, al final del día, son algoritmos que imitan el pensamiento humano. Entonces, si a ustedes les ponen 25 documentos enfrente, vamos a tardar un montón en analizarlos. Si yo saco un documento de esos 25 y se lo doy como fuente de conocimiento al agente, el resultado va a ser mucho mejor. Y, finalmente, es recomendable probar el agente con un grupo reducido de interesados antes de exponerlo a toda la organización”.
¿Cuál es la diferencia entre Agent Builder y Copilot Studio?
Agent Builder está diseñado para usuarios internos licenciados de Microsoft 365 copilot que buscan crear agentes conversacionales sin código para tareas ofimáticas cotidianas. Por su parte, Copilot Studio es la plataforma avanzada para automatizaciones complejas, agentes autónomos y conexiones con sistemas externos como ERPs, bases de datos o WhatsApp.
A la hora de describir la arquitectura técnica, Wong trazó una clara línea divisoria entre Agent Builder y Copilot Studio. Mientras que Agent Builder permite crear agentes basados en lenguaje natural y sin código dentro de Microsoft 365 para usuarios licenciados, Copilot Studio entra en juego cuando la organización requiere automatizaciones avanzadas, interacciones autónomas o conexiones con sistemas externos, tales como un ERP, plataformas logísticas, bases de datos externas, Meta/WhatsApp o flujos en Power Automate.
Modelos de licenciamiento y consumo
Esta diferenciación define también el modelo de licenciamiento y consumo financiero. Los agentes internos creados en Agent Builder exigen que los usuarios cuenten con licencias de Microsoft 365 Copilot (Business o Enterprise).
Por el contrario, Copilot Studio se licencia de manera independiente y bajo esquemas flexibles: desde un paquete base de 25.000 interacciones mensuales (a un valor de referencia de 250 dólares mensuales) hasta esquemas pay-as-you-go vía suscripción de Microsoft Azure tasados a 0,001 dólares por token consumido, pasando por modelos de prepago anual con descuento por volumen.
Gobernanza de datos corporativos: cómo evitar el Shadow AI
La expansión de estas capacidades abre, a su vez, un flanco crítico: la gobernanza. En el horizonte corporativo asoma la suite Microsoft 365 E7 y la herramienta Agent 365, concebida como el plano de control para auditar el ciclo de vida de los agentes, centralizar políticas de acceso y erradicar el fenómeno del Shadow AI (agentes no autorizados construidos de forma silvestre por los empleados). Asimismo, Wong subrayó que plataformas como Microsoft Purview y el aislamiento del tenant bajo Microsoft Graph garantizan el cumplimiento de normativas como GDPR e ISO 27001, impidiendo la fuga de información sensible.
“Hoy en día probablemente sus colaboradores ya están trabajando con agentes. La pregunta que ustedes deben hacerse es cuántos agentes están hoy en día creados sin la gobernanza corporativa. Y aquí viene un tema importante: el oro actual son los datos. Las organizaciones deben tener una estructura de datos y de gobernanza antes de empezar a hacer agentes. Debemos hacer un uso responsable de la Inteligencia Artificial, y ese uso responsable comienza con una política y una estrategia de gobernanza de datos”.
¿Qué es Noventiq Agent Factory y cuál es su metodología?
Noventiq Agent Factory es un programa de aceleración transversal de 30 días que guía a las empresas desde la capacitación práctica en prompting hasta la puesta en producción de agentes de IA. Acompaña a áreas clave como finanzas, ventas, compras y operaciones para identificar tareas repetitivas y automatizarlas de forma segura.
Para acompañar a las organizaciones en este salto cualitativo y evitar implementaciones caóticas, Noventiq formalizó su oferta consultiva a través de su Agent Factory. Este servicio no se circunscribe al área de TI, sino que está pensado como un programa de aceleración transversal que involucra a líneas de negocio operativas como finanzas, talento humano, ventas, marketing, compras y cadena de suministros.
El valor diferencial de Agent Factory radica en su metodología estructurada de acompañamiento práctico en un ciclo de 30 días, guiando a la compañía desde la capacitación inicial hasta el despliegue funcional en producción: “Nuestra solución se llama Agent Factory. ¿Cómo es Agent Factory? Básicamente iniciamos con un taller de prompting: replicamos esto que acabamos de hacer, pero vamos a ir enfocándonos en cada una de las áreas del negocio. No solo vamos a apoyarlos, sino que les vamos a enseñar en el proceso cómo se deben construir los diferentes agentes: el tema del prompt, el tema de las fuentes de conocimiento, evitar que alucine, cómo crear los skills, cómo crear los prompts sugeridos…”
“Vamos a ayudarles a descubrir cuáles son esas funciones repetitivas que ustedes pueden automatizar con agentes. Vamos a diseñar esos agentes, los construiremos y les ayudaremos en el periodo de prueba. Eso es Agent Factory”.
Alonso Wong, BDM de Noventiq y Technical Champion de Copilot.
La jornada concluyó con un llamado a la acción pragmático para los líderes de IT y operaciones de la región. Lejos de ser un experimento futurista, la integración de agentes digitales es hoy una ventaja competitiva medible en ahorro de tiempo, reducción de errores operativos y mayor satisfacción de los equipos de trabajo, marcando la pauta de cómo las empresas de América Latina deben orquestar su fuerza laboral mixta entre humanos y agentes inteligentes.
