Microsoft anunció una evolución relevante en su visión de Copilot: dejar de ser únicamente un asistente que responde preguntas para convertirse en una plataforma de IA que ayuda a hacer, construir y delegar trabajo.

La nueva experiencia se organiza alrededor de tres pilares: Home, Code y Autopilot. Para las organizaciones que ya trabajan con Microsoft 365, Teams, SharePoint y Power Platform, este cambio puede abrir nuevas oportunidades de productividad, automatización y desarrollo acelerado de soluciones internas.

Sin embargo, también plantea una conversación urgente: si los agentes de IA pueden ejecutar tareas de forma autónoma, consumir modelos y operar procesos de negocio, ¿cómo se controlan sus costos, permisos, información y uso?

En Secontec analizamos qué significa esta evolución para las empresas y cómo prepararse para adoptarla de manera segura, rentable y alineada con la estrategia de negocio.

Home: la IA para hacer el trabajo diario

El primer pilar es Home, concebido como el punto central para trabajar con Copilot en las actividades cotidianas.

Aquí se integran capacidades de conversación, productividad y delegación de tareas, buscando que las personas puedan pasar de pedir una respuesta a obtener resultados utilizables dentro de su entorno de trabajo.

Entre las capacidades destacadas se encuentran:

• Chat para consultas, análisis, redacción y apoyo en actividades diarias.
• Integración con Word, Excel y PowerPoint dentro de la experiencia de Copilot.
• Sincronización de documentos y trabajo sobre contenido empresarial.
• Creación de borradores, resúmenes, análisis y materiales de apoyo.
• Cowork, una capacidad orientada a delegar tareas completas, como la elaboración inicial de un RFP, un informe, una propuesta o un análisis de información.

Para un equipo comercial, por ejemplo, Cowork podría apoyar la consolidación de antecedentes de una cuenta, la generación de una primera versión de propuesta comercial, el resumen de reuniones y la estructuración de un plan de seguimiento. El valor no está solo en producir texto más rápido, sino en disminuir el tiempo operativo dedicado a tareas repetitivas y estandarizables.

La recomendación es comenzar por procesos de bajo riesgo, con información controlada y resultados que siempre tengan revisión humana: informes internos, minutas, borradores de propuestas, respuestas iniciales a clientes, análisis de documentos y preparación de presentaciones.

Code: crear soluciones con lenguaje natural

El segundo pilar, Code, busca acercar la creación de aplicaciones, dashboards y automatizaciones a más perfiles de negocio.

La propuesta es que los usuarios puedan describir en lenguaje natural la solución que necesitan y utilizar capacidades basadas en tecnología de GitHub Copilot para construirla. Esto puede reducir la brecha entre una necesidad operativa y un primer prototipo funcional.

Microsoft plantea que estas soluciones se desarrollen en un entorno aislado o sandbox y puedan publicarse dentro del tenant corporativo. Esto es importante porque lleva la conversación más allá de “usar IA para redactar” hacia “usar IA para construir activos digitales que resuelvan procesos”.

Algunos casos de uso relevantes para empresas en LATAM incluyen:

• Aplicaciones internas para solicitudes, aprobaciones y seguimiento de servicios.
• Dashboards comerciales y operativos conectados a fuentes de información autorizadas.
• Automatizaciones para clasificación de documentos, alertas y notificaciones.
• Portales internos para consulta de políticas, procedimientos y conocimiento empresarial.
• Herramientas de apoyo para equipos de ventas, servicio al cliente, talento humano o finanzas.
• Soluciones complementarias para SharePoint, Power Platform y Microsoft Teams.

No obstante, crear más rápido no elimina la necesidad de gobierno. Una aplicación generada con IA debe tener responsables, controles de acceso, validación de datos, pruebas, documentación y criterios para pasar de prototipo a producción.

En Secontec recomendamos aplicar un modelo de adopción que combine velocidad con control: identificar casos de uso, definir propietarios de negocio, validar seguridad y datos, probar en un entorno controlado y medir el impacto antes de escalar.

Autopilot: agentes de IA que continúan trabajando

El tercer pilar es posiblemente el más disruptivo: Autopilot.

Microsoft lo presenta como un agente persistente y proactivo, con identidad, memoria y espacio de trabajo propios. A diferencia de una interacción puntual de chat, un agente de este tipo podría continuar ejecutando tareas aunque la persona no esté conectada.

Esto abre posibilidades relevantes para automatización empresarial:

• Monitorear solicitudes o procesos que requieren seguimiento.
• Preparar resúmenes periódicos de ventas, operaciones o proyectos.
• Clasificar y enrutar solicitudes entrantes.
• Identificar tareas pendientes, riesgos o vencimientos.
• Preparar información para comités, reuniones o revisiones gerenciales.
• Ejecutar flujos bajo reglas, permisos y condiciones previamente definidas.
• Asistir a equipos de soporte, operaciones, compras, recursos humanos o comercial.

Imagine un agente que revise diariamente correos, tareas, reuniones y oportunidades autorizadas; luego priorice pendientes, prepare un resumen ejecutivo para el líder comercial e identifique negocios que llevan varios días sin seguimiento. Esa capacidad puede aportar eficiencia, pero requiere diseño, límites claros y trazabilidad.

Un agente no debe tener acceso ilimitado a toda la información ni autoridad para ejecutar acciones críticas sin controles. La autonomía debe definirse por niveles: qué puede consultar, qué puede proponer, qué puede ejecutar automáticamente y qué requiere aprobación humana.

Capacidades adicionales anunciadas

Junto con Home, Code y Autopilot, Microsoft anticipa otras capacidades que amplían el ecosistema de Copilot:

• Today: una experiencia enfocada en correo, agenda y tareas priorizadas.
• @Copilot en Teams: Copilot como agente de equipo para apoyar la coordinación y el trabajo colaborativo.
• Microsoft IQ: una evolución orientada a capacidades inteligentes y contexto organizacional.
• Modelo multimodelo: posibilidad de trabajar con modelos de OpenAI, Anthropic y un modo Auto, según las necesidades de cada tarea o grupo.

Estas novedades refuerzan una tendencia clara: la IA empresarial será cada vez más integrada, contextual y distribuida en las herramientas que los equipos ya utilizan.

La oportunidad consiste en evitar una adopción desordenada. Cuando cada área usa agentes, modelos y automatizaciones sin una estrategia común, se multiplican los riesgos de seguridad, duplicidad, costos no previstos y pérdida de control sobre la información.

El reto que muchas empresas están subestimando: FinOps para IA

Uno de los puntos más relevantes de esta evolución no es técnico, sino financiero y de gobierno.

De acuerdo con el anuncio, mientras algunas experiencias como Chat y Office mantienen una lógica de suscripción, capacidades como Cowork, Code y Autopilot se orientarían a un esquema de consumo por uso. Esto significa que el costo de la IA deja de ser únicamente una licencia fija por usuario.

En otras palabras:

La IA que trabaja sola también puede consumir recursos sola.

Cuando una organización activa agentes que analizan documentos, ejecutan flujos, consultan información o procesan solicitudes de forma continua, debe contar con visibilidad sobre cuánto cuesta cada proceso, quién lo aprobó y qué valor está generando.

Aquí cobra importancia el concepto de FinOps para IA: una práctica que une finanzas, tecnología, seguridad y negocio para gobernar el consumo de servicios de inteligencia artificial.

Un modelo básico de FinOps para IA debería incluir:

El objetivo no es frenar la innovación. Es asegurar que cada uso de IA tenga un propósito, un responsable, un presupuesto y una forma concreta de medir su resultado.

Cómo prepararse desde ahora

Aunque las fechas y disponibilidad pueden variar según programas, regiones, licenciamiento y condiciones de Microsoft, las empresas pueden empezar a prepararse antes de habilitar nuevas capacidades.

1. Identifique procesos candidatos

Priorice procesos repetitivos, documentales, basados en reglas o con alto consumo de tiempo administrativo. Algunos ejemplos:

• Elaboración de propuestas, informes y documentos recurrentes.
• Búsqueda y clasificación de información.
• Seguimiento de tareas, compromisos y solicitudes.
• Consolidación de reportes de ventas u operación.
• Gestión documental en SharePoint.
• Flujos de aprobación y notificaciones.
• Atención inicial de preguntas internas frecuentes.

2. Clasifique la información

No todos los datos deben estar disponibles para todos los asistentes o agentes. Antes de implementar IA, revise qué información es pública, interna, confidencial o restringida.

También es recomendable validar permisos en SharePoint, Teams, OneDrive y Microsoft 365. Copilot puede amplificar el acceso a la información que ya existe; por eso, una mala estructura de permisos puede convertirse en un riesgo mayor cuando se incorpora IA.

3. Defina responsables y reglas

Cada agente o automatización debe contar con un dueño de negocio y un responsable técnico. Documente:

• Objetivo del agente.
• Datos y fuentes autorizadas.
• Usuarios habilitados.
• Acciones permitidas.
• Acciones que requieren aprobación.
• Límite de consumo.
• Indicadores de éxito.
• Plan de revisión y mejora.

4. Empiece con pilotos medibles

No es necesario intentar automatizar toda la organización de una vez. Seleccione entre uno y tres casos de uso prioritarios, impleméntelos en un entorno controlado y mida resultados.

Por ejemplo, una empresa puede comenzar con un agente para consolidar minutas y tareas posteriores a reuniones comerciales. Los KPI podrían ser:

• Reducción del tiempo de elaboración de minutas.
• Porcentaje de tareas registradas correctamente.
• Tiempo de seguimiento posterior a reuniones.
• Percepción del equipo comercial.
• Costo por ejecución frente al ahorro de tiempo generado.

5. Diseñe una política de gobierno de IA

Una política inicial no necesita ser extensa, pero sí clara. Debe establecer quién puede usar herramientas de IA, qué información se puede procesar, cómo se aprueban los agentes, cómo se supervisa el gasto y cómo se reportan incidentes o resultados inesperados.

Secontec le ayuda a adoptar IA con control

La adopción de Copilot, agentes de IA y automatización no debe verse como una compra aislada de licencias. Requiere una estrategia que conecte tecnología, personas, procesos, seguridad y retorno de inversión.

En Secontec acompañamos a las organizaciones en iniciativas como:

• Diagnóstico de preparación para Microsoft 365 y Copilot.
• Gobierno de información en SharePoint, Teams y OneDrive.
• Diseño de casos de uso para IA y automatización.
• Implementación de soluciones con Power Apps y Power Automate.
• Creación de agentes y asistentes internos orientados a procesos de negocio.
• Diseño de políticas de gobierno, seguridad y FinOps para IA.
• Capacitación de usuarios, líderes y equipos técnicos.
• Medición de adopción, productividad y retorno de inversión.

La pregunta ya no es únicamente si su empresa utilizará IA. La pregunta es si podrá escalarla de forma segura, rentable y alineada con los objetivos del negocio.

La IA que ejecuta trabajo necesita gobierno desde el primer día.