Agentes de IA: de la teoría a la práctica (sin humo) con Copilot Studio

Durante 2023 y 2024 muchos equipos empezamos a explorar la inteligencia artificial generativa: herramientas que escriben, resumen o dibujan con un simple mensaje. Pero en 2025 el enfoque se amplía: ya no solo queremos que la IA genere contenido, sino que ejecute tareas completas.

Aquí es donde entran los agentes de IA, aplicaciones que reciben un objetivo —por ejemplo, "procesar las solicitudes de reembolso"—, planifican los pasos necesarios, consultan sistemas internos y reportan los resultados.

¿Por qué ahora?

Varias tendencias coinciden para hacerlos viables:

• Modelos de lenguaje más asequibles y potentes, capaces de razonar de forma fiable.
• Estandarización de APIs y conectores, sobre todo en entornos de Power Platform y Dynamics 365.
• Plataformas low-code, que eliminan la barrera técnica y permiten que usuarios de negocio definan procesos.
• Protocolos de colaboración, como Agent-to-Agent (A2A), que facilitan que distintos agentes cooperen.

IA generativa vs. agentes de IA

Antes de entrar en detalle, conviene entender que la IA generativa y los agentes de IA no son lo mismo, aunque a menudo se mencionen en la misma conversación. La primera se centra en crear contenido nuevo a partir de instrucciones —por ejemplo, escribir un resumen o generar una imagen—, mientras que la segunda va un paso más allá: combina esa capacidad creativa con la ejecución de procesos reales. Dicho de otro modo, un agente de IA es como un profesional que no solo redacta documentos, sino que también los entrega, registra su recepción y toma decisiones en base a ellos. La diferencia clave está en el nivel de autonomía y en su capacidad de actuar en nombre del usuario.

A continuación, se muestra una tabla comparativa que resume de forma sencilla las principales diferencias entre ambos enfoques:

IA generativa	Agente de IA
Produce contenido a demanda.	Ejecuta flujos completos con varios pasos.
No conserva memoria entre peticiones.	Mantiene contexto y aprendizaje.
Requiere interacción constante.	Puede actuar de forma autónoma y avisar solo si es necesario.

En pocas palabras: si la IA generativa es quien redacta el guion, el agente es quien organiza todo el rodaje.

Anatomía de un agente de IA moderno

Para que un agente sea realmente útil en entornos empresariales necesita varios componentes que trabajen juntos.

Componentes fundamentales

• Modelo de lenguaje: interpreta instrucciones en lenguaje natural.
• Planificador: divide el objetivo en tareas, decide prioridades y define el siguiente paso.
• Memoria persistente: guarda contexto, resultados y aprendizajes.
• Herramientas: APIs de Dynamics 365, Dataverse, SharePoint y otros sistemas.
• Bucle de supervisión: monitoriza el rendimiento y ajusta decisiones.

Grados de autonomía

Uno de los aspectos más importantes a la hora de implantar un agente de IA en una organización es decidir cuánto margen de acción le vamos a conceder. No todos los procesos ni todos los escenarios requieren la misma libertad. En algunos casos, querremos que el agente proponga opciones y un humano tome la decisión final; en otros, que ejecute tareas sencillas sin necesidad de intervención.

Podemos entender la autonomía como un espectro con diferentes niveles, que van desde un simple asistente hasta un sistema completamente autónomo. Elegir el grado adecuado depende de factores como el riesgo, la madurez del proceso, el impacto económico y el nivel de confianza que tengamos en los datos y en el propio modelo.

A continuación, se muestran los tres niveles principales que suelen implantarse en entornos de Power Platform y Dynamics 365:

Nivel	Descripción	Aplicación típica
Asistente	Propone acciones que el usuario valida antes de ejecutarlas. Este nivel mantiene al humano siempre en el bucle de decisión.	Procesos críticos o con implicaciones legales, como aprobaciones de facturas o cambios en contratos.
Semi-autónomo	Ejecuta tareas rutinarias y eleva a un supervisor cualquier excepción o situación fuera de las reglas predefinidas.	Soporte interno, clasificación de solicitudes de servicio, actualización de datos maestros.
Totalmente autónomo	Toma decisiones y actúa sin supervisión directa. El agente solo reporta métricas de rendimiento y resultados globales.	Tareas de bajo riesgo y alto volumen, como archivar correos electrónicos o mover documentos a carpetas específicas.

El ecosistema Microsoft Copilot Studio

Microsoft ha convertido Copilot Studio en una plataforma integral para crear y gestionar agentes de IA dentro de Microsoft 365 y Power Platform.

Presentada en Microsoft Build 2025, la función de orquestación multi-agente permite que varios agentes colaboren. Por ejemplo:

• Un agente extrae datos de Dynamics 365.
• Otro genera un resumen de estado.
• Un tercero programa una reunión en Teams.

Todo esto ocurre gracias al protocolo Agent-to-Agent, que facilita la cooperación controlada.

Copilot Studio se licencia por paquetes de mensajes (por ejemplo, 25.000 mensajes mensuales con precio fijo), evitando sorpresas. Esto facilita su implantación en proyectos empresariales.

La plataforma, además, ofrece paneles con:

• Ratio de resolución y tiempos medios de respuesta.
• Impacto de cambios en prompts o flujos.
• Sugerencias basadas en el uso real.

Y con Copilot Tuning, podemos entrenar el comportamiento con datos propios sin necesidad de programar.

Cómo crear un agente paso a paso

A continuación, te mostramos cómo puedes hacerlo en tu organización, especialmente si ya trabajas con Power Platform o Dynamics 365.

Definir un objetivo claro

El punto de partida siempre es un propósito concreto. Por ejemplo:

"Atender consultas sobre facturación en castellano e inglés con un índice de satisfacción superior al 85%."

Define indicadores SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con límite temporal).

Diseñar el flujo de interacción

1. Crear temas (topics) con ejemplos de conversación.
2. Establecer ramas de decisión.
3. Añadir mensajes de respaldo cuando el agente no comprenda la pregunta.

Conectar datos y sistemas

Puedes integrar:

• Dynamics 365: consultas de clientes, pedidos, incidencias.
• Dataverse: datos maestros y tablas personalizadas.
• SharePoint y OneDrive: documentos y plantillas.
• Power Automate: procesos automáticos de negocio.

La autenticación se gestiona mediante Entra ID, por lo que los permisos quedan centralizados.

Ajustar, probar y publicar

• Validar el flujo en el entorno de pruebas.
• Realizar un piloto con usuarios internos.
• Publicar en Teams, sitios web o aplicaciones personalizadas.

Casos de uso en Power Platform y Dynamics 365

Los agentes pueden dar soporte en muchos procesos cotidianos. Aquí algunos ejemplos:

1. Finanzas: conciliación automática de facturas y generación de reportes.
2. Ventas: preparación de ofertas y actualización de oportunidades.
3. Atención al cliente: clasificación y resolución inicial de incidencias.
4. Recursos Humanos: automatización de procesos de onboarding.
5. TI interna: creación de cuentas y reinicio de servicios.

En todos los casos, el patrón se repite: datos internos + reglas + modelo de lenguaje + acciones conectadas.

Algunas preguntas frecuentes (FAQs)

¿Necesito ser programador para crear un agente en Copilot Studio?

No. La interfaz es completamente low-code y está pensada para que usuarios de negocio puedan diseñar, ajustar y publicar agentes sin escribir código.

¿Puedo usar otros modelos de IA aparte de los de Microsoft?

Sí. Copilot Studio permite el modo Bring Your Own Model (BYOM), con el que puedes integrar modelos propios alojados en Azure AI u otros proveedores que cumplan los requisitos de seguridad.

¿Qué ocurre si supero el número de mensajes de mi plan?

La plataforma te avisa antes de alcanzar el límite. Puedes comprar paquetes adicionales o definir políticas de restricción para controlar el uso.

Conclusión

En muy poco tiempo hemos pasado de experimentar con la IA generativa a delegar procesos completos. Los agentes de IA son la pieza que faltaba para pasar de la teoría a la práctica.

Con Copilot Studio, cualquier organización que use Power Platform o Dynamics 365 puede dar el salto de manera ordenada y segura. Si tu empresa sigue probando chatbots básicos, este es el momento de plantearse seriamente el uso de agentes que trabajen de forma autónoma, reporten métricas y generen valor real.

El reto ya no es solo tecnológico: es estratégico. ¿Estáis preparados para liderar este cambio?