Expectativas vs. realidad en proyectos con Copilot Studio
Cuando empecé a trabajar con Microsoft Copilot Studio, mi foco estaba en lo que suele aparecer primero: diseñar un buen flujo conversacional, definir prompts claros y cargar una base de conocimiento bien estructurada, muchas veces en SharePoint.
El objetivo parecía claro: que el agente respondiera “bien”.
Sin embargo, muy rápido apareció una frase que hoy escucho seguido en proyectos de IA: “El agente no responde como yo pensaba.”
Y con el tiempo entendí algo importante: esa frase no siempre señala un problema técnico. Muchas veces señala una expectativa mal alineada.
Cuando esperamos que la IA se comporte como un instructivo
En varios proyectos, especialmente cuando un equipo adopta IA por primera vez, aparece una expectativa implícita: que el agente responda siempre igual ante preguntas similares.
Como si fuera:
- Un manual
- Una tabla de decisiones
- Un FAQ determinístico
Pero los agentes basados en modelos de lenguaje no funcionan así.
No porque estén “mal entrenados”, sino porque:
- Interpretan contexto
- Trabajan de forma probabilística
- Priorizan intención por sobre literalidad
Y eso, lejos de ser un defecto, es parte de su potencia.
Un caso real: menos mails, más valor
Esta diferencia entre expectativa y realidad se hizo muy visible en un agente cuyo objetivo era reducir la cantidad de consultas por mail sobre un sistema de TAS (Terminal Automation System).
El agente tenía como base de conocimiento un SharePoint con:
- Documentación funcional
- Errores frecuentes
- Posibles soluciones
Desde lo técnico, el agente funcionaba correctamente. Sin embargo, en las primeras pruebas surgía siempre la misma inquietud:
“¿Por qué no responde siempre igual si la pregunta es parecida?”
Ahí apareció uno de los aprendizajes clave del proyecto.
Entender cómo responde un agente cambia la conversación
El punto no era lograr respuestas idénticas, sino entender que el agente:
- Interpreta la pregunta según el contexto
- Prioriza información relevante
- Construye la respuesta de forma probabilística
Cuando el foco estaba puesto en “que responda perfecto”, aparecía frustración. Cuando el foco pasó a “que ayude a resolver más rápido”, el valor empezó a verse con claridad.
Ese cambio de mirada llevó un poco de tiempo, pero fue determinante.
¿Qué cambió cuando se alinearon las expectativas?
Hoy, ese agente:
- Responde consultas frecuentes directamente a los usuarios del sistema
- Reduce significativamente la cantidad de mails que llegan al equipo
- Agiliza los tiempos de respuesta
- Libera tiempo para tareas que sí requieren intervención humana
El agente no reemplazó el trabajo del equipo. Absorbió lo repetitivo para que las personas puedan enfocarse en lo que realmente importa.
Traducción a negocio: el éxito no es la respuesta perfecta
En proyectos de IA, el éxito rara vez está en:
- Que el agente diga exactamente lo que yo esperaba
- Que responda igual dos veces seguidas
El éxito aparece cuando:
- Reduce fricción
- Ahorra tiempo
- Mejora la experiencia
- Acompaña al usuario en el momento correcto
Y eso solo es posible cuando las expectativas están bien definidas desde el inicio.
Conclusión: cuando la IA “falla”, muchas veces no es la tecnología
Muchas veces, la adopción de IA no falla por la herramienta, el modelo o el prompt. Falla por lo que esperamos que haga.
En mi experiencia, los agentes de Copilot Studio funcionan mejor cuando:
- No se los piensa como reemplazo
- Se los diseña desde el análisis funcional
- Se los mide por el valor que aportan, no por la perfección de la respuesta
Ahí es cuando la IA deja de ser una promesa y empieza a ser una herramienta real de trabajo.
