En Resumen: Puntos Clave
- Adopción de IA corporativa: Noventiq presentó una metodología de tres niveles para formular prompts de alto impacto en Microsoft 365 Copilot.
- El diferencial de WorkIQ: La capa de inteligencia nativa conecta al asistente con el organigrama, estilo de redacción y contexto de la organización, sumando flexibilidad multimodelo (OpenAI y Claude).
- Seguridad y gobierno del tenant: Los archivos de chat quedan resguardados en OneDrive corporativo y nunca se emplean para entrenar modelos públicos.
- Ruta hacia la automatización: La delegación de tareas individuales sienta las bases para implementar agentes autónomos en Copilot Studio.
- Programa “Work Smarter in 30”: Pruebas asistidas de 30 días para medir el ROI y acompañar culturalmente a las empresas en la región.
El ecosistema empresarial de América Latina continúa acelerando su curva de aprendizaje en torno a la inteligencia artificial generativa, transitando desde la simple curiosidad del usuario individual hacia la adopción estructurada y estratégica en los procesos de negocio. En ese camino, saber cómo formular instrucciones precisas se ha convertido en una competencia crítica. Para abordar este desafío, Noventiq llevó a cabo el webinar práctico “Copilot Prompt Lab: Convierte tus ideas en prompts que generan resultados”, un espacio diseñado para desmitificar la interacción con Microsoft 365 Copilot y brindar herramientas metodológicas aplicables a cualquier rol dentro de una organización.
Moderado por Jesús Beltrán, Marketing Specialist de Noventiq para Latinoamérica, el encuentro tuvo como orador principal a José Abanto, Business Development Manager de Noventiq Perú, quien cuenta con más de ocho años de especialización en el ecosistema Microsoft. Lejos de plantear un abordaje puramente teórico, la sesión propuso un laboratorio interactivo para ejercitar la comunicación efectiva con la IA.
“Hoy lo que les pido es que abramos un poco la mente para explorar ciertos casos de uso y aprender a escribir prompts, a pedirle cosas a la IA. Normalmente lo que hacemos es pensar en lo que queremos y luego estructurar sobre la marcha, pero hoy vamos a aprender cómo la Inteligencia Artificial nos puede dar mejores resultados y también cómo nosotros podemos ayudar a la herramienta a brindarnos respuestas de mayor calidad”, subrayó Abanto al inicio de la presentación.
WorkIQ y la flexibilidad multimodelo: ¿cuál es el diferencial de Microsoft 365 Copilot?
Uno de los puntos de partida de la sesión fue establecer una distinción clara entre las IAs de uso público y una solución corporativa como Microsoft 365 Copilot. Para Abanto, la verdadera ventaja competitiva radica en WorkIQ, la capa de inteligencia central desarrollada por Microsoft que conecta de manera nativa al asistente y a los agentes de IA con el contexto real, los datos y las personas de la organización.
WorkIQ opera como un motor contextual que comprende la dinámica de trabajo del colaborador: con quiénes interactúa frecuentemente, la estructura jerárquica del organigrama, el tono y estilo habitual con el que redacta correos electrónicos, las reuniones sostenidas en Teams y los documentos compartidos en SharePoint y OneDrive.
“Copilot tiene una característica muy particular que es WorkIQ, y esa es una de las principales diferencias frente a otras inteligencias artificiales generativas del mercado como Claude, Gemini o el propio ChatGPT público. WorkIQ entiende qué haces dentro de tu organización: con quiénes interactúas en el día a día, cuál es la forma en la que te gusta redactar correos, a quiénes te diriges normalmente, quiénes son tus líderes y compañeros de equipo, y cuál es tu área de impacto. En el segundo en que empiezas a interactuar, Copilot ya conoce muchas de las premisas operativas a las que te dedicas”, detalló el especialista de Noventiq.
A esta inteligencia contextual se suma una capacidad que el orador calificó como estratégica: la flexibilidad multimodelo. Microsoft ha integrado en su plataforma la posibilidad de que los usuarios con licencias de Microsoft 365 Copilot elijan el motor fundacional con el que desean procesar sus requerimientos —pudiendo alternar entre modelos avanzados de la familia OpenAI (GPT) o de Anthropic (Claude)— según la naturaleza de la tarea analítica, creativa o de programación que deban resolver.
Privacidad y gobierno de la información en el tenant empresarial
El uso no regulado de herramientas públicas de IA en las compañías —conocido comúnmente como Shadow AI— ha encendido alarmas en las áreas de ciberseguridad y cumplimiento debido al riesgo latente de fuga de propiedad intelectual o datos sensibles. Frente a este panorama, Abanto enfatizó que Microsoft 365 Copilot garantiza el confinamiento estricto de la información dentro del espacio delimitado por el perímetro corporativo (tenant).
Durante la sesión, el directivo demostró que cada archivo, propuesta comercial, contrato o reporte que se adjunta a una consulta en el chat corporativo de Copilot se almacena de forma segura en una carpeta dedicada de OneDrive denominada “Archivos de chat de Microsoft Copilot”.
“Antes de que se habilitaran estas plataformas, muchos colaboradores por desconocimiento cargaban archivos confidenciales de trabajo en Inteligencias Artificiales que no correspondían al entorno laboral. Con Copilot, cualquier archivo que cargues —ya sea un documento de Word, una planilla de Excel, una presentación de PowerPoint, un PDF o una imagen técnica— se aloja directamente en tu OneDrive. El riesgo de fuga es nulo debido a que la información nunca sale de la institución ni se utiliza para entrenar modelos públicos; se mantiene dentro del espacio seguro que Microsoft asigna a la organización”, remarcó Abanto.
La ingeniería de prompts y sus tres niveles de madurez
Bajo la premisa de que “el prompt lo es todo”, el especialista explicó que la efectividad de una respuesta no depende de redactar instrucciones interminables, sino de establecer un diálogo estructurado con la herramienta: “Si la instrucción es pobre, el resultado esperado inevitablemente también lo será”.
Para guiar a los usuarios en este proceso, Abanto detalló tres niveles progresivos de madurez, cada uno articulado sobre cuatro escalones fundamentales:
Nivel 1: La estructura fundacional
Representa el escalón de entrada para abandonar las órdenes vagas y brindar un marco de referencia mínimo pero completo:
- Contexto: Definir quién es el emisor y en qué situación se encuentra (ej. “Soy gerente comercial y mañana tengo una reunión de cierre”).
- Meta: Indicar con un verbo de acción claro qué debe hacer la IA (resumir, comparar, redactar, extraer).
- Fuente: Proveer o referenciar el insumo informativo (un archivo adjunto, un correo, un enlace interno o un informe).
- Expectativa: Especificar el formato final, tono y restricciones de entrega (ej. “en máximo cinco viñetas, con lenguaje ejecutivo y simple”).
Nivel 2: La interacción conversacional
Este nivel busca romper la interacción lineal y transformar al asistente en un colaborador activo:
- Asignación de rol: Pedirle a Copilot que asuma una perspectiva experta específica (“Actúa como consultor comercial experto en Microsoft 365”).
- Preguntar primero: Frenar la generación automática solicitando a la IA que formule preguntas previas para diagnosticar el caso antes de emitir un juicio.
- Mostrar un ejemplo: Proveer un estándar de referencia documental para que Copilot adopte un estilo o formato predefinido.
- Iterar y refinar: Evaluar la primera versión entregada y retroalimentarla con nuevos criterios hasta lograr el entregable óptimo.
Nivel 3: El enfoque analítico y la autoevaluación
Es el nivel más avanzado, diseñado para la toma de decisiones complejas y la construcción de casos de negocio sólidos:
- Divide y vencerás: Solicitar inicialmente un esquema conceptual o índice sin desarrollar el contenido, requiriendo la aprobación humana antes de avanzar paso a paso.
- Reglas claras: Imponer límites precisos de extensión, estilo narrativo, enfoque en retorno de inversión (ROI) y llamadas a la acción sin tecnicismos innecesarios.
- Abogado del diablo: Exigir a la IA que adopte una postura escéptica o crítica —como la de un Director de Finanzas o Gerente General— para identificar objeciones de costo, riesgos de adopción y brechas de seguridad.
- Copilot como Coach: Auditar el propio prompt pidiéndole a la herramienta una calificación y sugerencias de mejora metodológica:
“Aparte de pedirle a Copilot que nos ayude a resolver un problema de negocio, le pedimos que nos enseñe a pedírselo mejor para la próxima oportunidad. La instrucción final consiste en pedirle que evalúe nuestro prompt original, señale qué información faltó o fue ambigua, y devuelva una versión perfeccionada que podamos guardar como plantilla corporativa. Esto permite elevar continuamente la calidad de nuestras consultas”, explicó el orador.
De la delegación de tareas individuales a la automatización
Durante la demostración práctica, Abanto ilustró cómo la adopción inicial de Copilot suele concentrarse en la delegación de micro-tareas individuales que ahorran horas de trabajo operativo: resumir hilos extensos de correo en Outlook donde el colaborador fue sumado a último momento, transformar transcripciones de reuniones de Teams en actas con acuerdos y responsables asignados, contrastar dos propuestas de proveedores o adaptar explicaciones técnicas a un lenguaje financiero.
Sin embargo, el vocero puntualizó que esta optimización individual es solo la antesala obligatoria de una transformación más profunda: la automatización de procesos y el despliegue de agentes inteligentes.
El directivo explicó que comprender cómo interactuar con Copilot permite identificar los cuellos de botella organizacionales que luego pueden resolverse mediante flujos autónomos en plataformas como Copilot Studio o capacidades avanzadas de automatización de tareas recurrentes (Cowork). Quien aprende a delegar con claridad una tarea aislada adquiere la base conceptual necesaria para diseñar los agentes que luego ejecutarán flujos completos sin intervención constante.
Casos prácticos y la propuesta de valor: “Work Smarter in 30”
Para ilustrar la versatilidad de la herramienta, Abanto demostró que un mismo prompt de nivel dos o tres produce recomendaciones personalizadas de alto impacto al variar únicamente el rol del usuario, ya sea en Finanzas (analizando desvíos y variaciones presupuestarias), Recursos Humanos (sintetizando encuestas de clima y redactando comunicaciones internas) o Ventas (calificando oportunidades y estructurando propuestas).
Como ejercicios prácticos inmediatos para incorporar en la rutina diaria, recomendó:
- Superar el “Hola Chat”: Redactar comunicados internos utilizando correos previos como referencia de estilo.
- El resumen en un minuto: Subir documentos extensos o pliegos y solicitar síntesis ejecutivas orientadas al comité de dirección.
- Ponerle nota al prompt: Pedir a Copilot que califique del 1 al 10 la precisión de la instrucción provista y sugiera mejoras.
- Refrescar el hilo de conversación: Iniciar un nuevo chat al cambiar de temática para evitar que el contexto previo contamine las nuevas respuestas.
Hacia el cierre del encuentro, Abanto presentó la propuesta de valor de Noventiq para acelerar la madurez tecnológica de las empresas en la región a través de la iniciativa Work Smarter in 30. Este programa ofrece a las organizaciones la activación de pruebas asistidas (trials) de Microsoft 365 Copilot durante 30 días, acompañadas por especialistas locales de Noventiq para guiar las curvas de adopción, medir el retorno de inversión y asesorar en gobierno de datos y transición hacia agentes autónomos.
“Copilot te va a responder casi cualquier cosa que le pidas. Pero no se trata únicamente de preguntar: se trata de saber cómo preguntar. Desde Noventiq ayudamos a las organizaciones a diagnosticar su punto de partida, acompañar a los usuarios en la adopción cultural de la herramienta y dar el salto hacia la automatización integral de sus procesos de negocio”, concluyó Abanto.
