Un empleado hace clic en un enlace de phishing a las 2:13 de la madrugada. Mientras el equipo de IT duerme, un agente de IA detecta el comportamiento de acceso inusual, deshabilita la cuenta comprometida, revisa si hubo propagación de malware, abre un ticket, alerta al área de seguridad y redacta un resumen del incidente. Con esa escena arranca la nueva guía que Microsoft publicó en su ,a href="https://news.microsoft.com/signal/articles/how-to-build-an-ai-agent-guide/" target="blank">blog Signal, dedicada a explicar cómo construir un agente de inteligencia artificial.

La diferencia entre estos agentes y las aplicaciones de chat, señala la compañía, es que mientras el chat responde preguntas, el agente además puede ejecutar acciones: seguir plazos de proyectos, monitorear casillas compartidas, generar reportes nocturnos y más. "Se puede pensar a los agentes como aplicaciones para un mundo potenciado por IA", plantea el texto, firmado por la periodista de Microsoft Samantha Kubota. La promesa central es que se puede ir de la idea a un prototipo funcional en Microsoft 365 Copilot sin escribir una sola línea de código. Estos son los cinco pasos que propone.

1. Empezar por el problema, no por la tecnología

La guía recomienda comenzar por el trabajo a resolver y no por la herramienta. Conviene hablar con colegas para clarificar la necesidad, acotar el alcance y definir el resultado esperado: si el agente debe recuperar información, completar una tarea o actuar de manera autónoma. Un objetivo claro desde el inicio acelera todo el proceso. El ejemplo que da Microsoft: un equipo que dedica horas por semana a armar un reporte de estado a partir de correos, mensajes y documentos podría delegar ese trabajo repetitivo en un agente que redacte el primer borrador en minutos.

2. Revisar qué ya existe

Antes de construir desde cero, la compañía sugiere verificar si un modelo o un agente prearmado ya resuelve el problema. En Microsoft 365 Copilot, la sección "Agents" abre una tienda de agentes prediseñados. Si no aparece lo que se busca, la guía aconseja evaluar el nivel de experiencia: para quienes tienen poca o ninguna experiencia en programación, Copilot está pensado para arrancar rápido; los desarrollos más avanzados pueden requerir herramientas de desarrollador para mayor personalización.

3. Construir el agente en Microsoft 365 Copilot

Desde la sección "Agents", el botón "New Agent" permite empezar. La propuesta es describir en lenguaje natural lo que se quiere, y Copilot genera un borrador del agente. Luego, desde "configure", se lo puede probar y refinar: definir su comportamiento, tono y tareas. Este paso, apunta Microsoft, es donde se moldea cómo responde el agente para que sea consistente y esté alineado con el flujo de trabajo específico.

4. Sumar conocimiento y definir las salidas

Para que el agente rinda, hay que darle contexto. La guía indica conectarlo a las fuentes de información adecuadas —correos, documentos, sitios de SharePoint o páginas web— y decidir si debe apoyarse solo en datos curados o también en fuentes más amplias. Después, se define qué produce: reportes, presentaciones, planillas, respuestas o código, en el formato que realmente se necesita. También pueden fijarse límites, como pedirle que use únicamente información de ciertas fuentes y que no infiera datos faltantes.

5. Probar, compartir y escalar

El último paso es poner el agente a prueba en escenarios reales y ajustar sus instrucciones cuantas veces sea necesario, desde la propia pantalla de edición o con ayuda del chat de Copilot. Microsoft insiste en un punto: el objetivo no es la perfección inmediata, sino construir algo útil y refinarlo con el tiempo. Una vez en marcha, el agente puede ampliar sus capacidades o migrar a herramientas más avanzadas.

Por qué importa

La publicación de esta guía se inscribe en la apuesta de Microsoft por masificar los agentes de IA como próxima capa de productividad en el entorno laboral, un terreno donde compite con el resto de los grandes proveedores de software. Más allá del enfoque en Copilot —el producto de la propia compañía—, el instructivo refleja una tendencia que atraviesa a toda la industria: el corrimiento desde los asistentes que responden hacia los agentes que ejecutan, y la promesa de que crearlos deje de ser una tarea exclusiva de desarrolladores.