Primero, es importante entender qué es Copilot para Microsoft 365.
Se trata de una herramienta de productividad potenciada por inteligencia artificial (IA) que integra grandes modelos de lenguaje (LLMs), contenido en Microsoft Graph y las aplicaciones de Microsoft 365, como Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, entre otras.
Copilot para Microsoft 365 emplea una combinación de LLMs, que son un tipo de algoritmo de IA que utiliza técnicas de aprendizaje profundo y extensos conjuntos de datos para comprender, resumir, predecir y generar contenido. Estos LLMs incluyen modelos preentrenados, como los Transformadores Generativos Preentrenados (GPT), como el GPT-4, diseñados para destacar en estas tareas.
A continuación, se presentan los pasos simplificados que sigue Copilot para Microsoft 365:
Recepción de la solicitud: Copilot recibe una solicitud de entrada de un usuario en una aplicación, como Word o PowerPoint.
Preprocesamiento: Copilot preprocesa la solicitud mediante grounding, lo que mejora la especificidad y ayuda a obtener respuestas relevantes y aplicables a la tarea específica.
Procesamiento de la solicitud: La solicitud puede incluir texto de archivos de entrada u otro contenido descubierto por Copilot, que luego se envía al LLM para su procesamiento.
Acceso a los datos: Copilot solo accede a los datos a los que un usuario individual tiene acceso existente, según los controles de acceso basados en roles de Microsoft 365.
Postprocesamiento: Copilot toma la respuesta del LLM y la postprocesa. Esto incluye otras llamadas de aterrizado en Microsoft Graph, verificaciones de IA responsable, revisiones de seguridad, cumplimiento y privacidad, y generación de comandos.
Devolución de la respuesta: Copilot devuelve la respuesta a la aplicación, donde el usuario puede revisarla y evaluarla.
Es un proceso sofisticado que potencia las funcionalidades de productividad basadas en inteligencia artificial (IA). A continuación, te explico cómo se coordina cada uno de los componentes:
Modelos de lenguaje grandes (LLM): Microsoft Copilot utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje profundo para comprender, resumir, predecir y generar contenido. Estos modelos, como los transformadores generativos preentrenados (GPT), como GPT-4, son esenciales para su funcionamiento.
Contenido de Microsoft Graph: Copilot accede a datos relevantes almacenados en Microsoft Graph, como correos electrónicos, chats y documentos a los que tienes permiso de acceso. Esto permite una asistencia contextual y precisa.
Aplicaciones de Microsoft 365: Copilot está estrechamente integrado con las aplicaciones que utilizas diariamente, como Word, PowerPoint, Excel, Outlook, Teams y más. Proporciona sugerencias, correcciones y ayuda en tiempo real mientras trabajas en tus tareas.
Algunas de estas características se detallan en la siguiente tabla:
¿Cómo funciona Microsoft Copilot para Microsoft 365?
Las funcionalidades de Microsoft Copilot para Microsoft 365 que los usuarios ven en Aplicaciones Microsoft 365 y otras superficies aparecen como características inteligentes, funcionalidad y capacidad de solicitud. Los LLM básicos y las tecnologías patentadas de Microsoft trabajan juntas en un sistema subyacente que le ayuda a acceder, usar y administrar de forma segura los datos de su organización.
Copilot en Microsoft 365 Apps: Copilot se integra con las aplicaciones de Microsoft 365 para ayudar a los usuarios a crear, comprender y editar documentos, presentaciones, hojas de cálculo y más, según el contexto de su trabajo.
Copilot con chat basado en gráficos: Copilot permite a los usuarios redactar contenido, ponerse al día y obtener respuestas a preguntas mediante indicaciones abiertas e imágenes, utilizando los datos de trabajo disponibles en Microsoft Graph.
Microsoft Graph: Es la fuente de información sobre las relaciones entre los usuarios, las actividades y los datos de la organización, que Copilot utiliza para mejorar la especificidad y la relevancia de las respuestas.
Índice semántico para Copilot: Es una mejora de la búsqueda de Microsoft 365 que utiliza LLM para interpretar las consultas de los usuarios y generar respuestas sofisticadas, significativas y multilingües, basadas en el contenido al que el usuario tiene acceso.
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