Guía de la revolución agéntica de Dynamics 365

La transformación que estamos viendo consiste en pasar de una inteligencia artificial que principalmente responde preguntas, resume información o genera contenido, a otra capaz de investigar, analizar, priorizar, tomar decisiones dentro de unos límites definidos y ejecutar tareas directamente sobre los procesos de negocio.

Ya no hablamos únicamente de un copiloto que ayuda al usuario.

Hablamos de una combinación de Copilot, inteligencia artificial integrada y agentes especializados capaces de trabajar dentro del CRM y el ERP.

En este artículo repasamos las principales capacidades disponibles en:

• Dynamics 365 y las capacidades heredadas de Power Apps.
• Dynamics 365 y las capacidades heredadas de Finance and Operations.
• Dynamics 365 Business Central.
• Dynamics 365 Commerce.
• Dynamics 365 Customer Insights.
• Dynamics 365 Customer Service y Dynamics 365 Contact Center.
• Dynamics 365 Field Service.
• Dynamics 365 Finance.
• Dynamics 365 Sales.
• Dynamics 365 Project Operations.
• Dynamics 365 Supply Chain Management.
• Microsoft Sustainability Manager.

Y, especialmente, veremos qué hacen realmente los agentes de IA que Microsoft está incorporando en cada una de estas aplicaciones.

Capacidades en Dynamics 365 heredadas deikj. Power Apps

Dynamics 365 Sales, Customer Service, Customer Insights y otras aplicaciones model-driven construidas sobre Power Apps y Dataverse heredan diferentes capacidades de inteligencia artificial de la plataforma.

Entre ellas encontramos las siguientes.

Microsoft 365 Copilot

Proporciona resúmenes, sugerencias y acciones guiadas utilizando el contexto disponible en los datos de la organización.

Agent Feed

Agent Feed representa un cambio conceptual especialmente interesante.

Convierte la propia aplicación en un espacio de colaboración entre personas y agentes de inteligencia artificial.

Permite visualizar qué están haciendo los agentes, revisar su trabajo, intervenir cuando sea necesario y continuar tareas iniciadas previamente por ellos.

Por tanto, Dynamics 365 empieza a convertirse no solo en una aplicación utilizada por personas, sino también en el lugar desde el que las personas pueden supervisar el trabajo realizado por agentes.

Power Apps MCP Server

Permite a agentes acceder a determinadas capacidades de las aplicaciones model-driven y de Dataverse utilizando Model Context Protocol.

Esto abre la puerta a que los agentes puedan trabajar sobre datos y operaciones empresariales manteniendo mecanismos de control, revisión y handoff hacia usuarios humanos.

Form Fill Assistance

Utiliza inteligencia artificial para sugerir valores y ayudar al usuario a completar formularios.

Find Data in a View

Permite buscar y filtrar información utilizando lenguaje natural sobre los datos mostrados en una vista.

En lugar de construir filtros manualmente, el usuario puede expresar directamente qué información quiere encontrar.

Visualize Data in a View

Permite generar visualizaciones interactivas a partir de los datos contenidos en una vista.

Row Summary

Genera automáticamente un resumen de un registro para comprender su información principal sin necesidad de revisar todos sus campos.

Timeline Highlights

Analiza el timeline asociado a un registro e identifica los acontecimientos o interacciones más relevantes.

Todo ello apunta hacia una idea clara: Dynamics 365 está evolucionando hacia un espacio de trabajo compartido entre usuarios, Copilot y agentes de IA.

Capacidades de Dynamics 365 heredadas de Finance and Operations

Las aplicaciones de Finance and Operations comparten también una capa transversal de inteligencia artificial y capacidades agénticas.

Entre otras posibilidades encontramos:

• Asistencia generativa y contextual.
• Resúmenes de históricos de workflows.
• Interacción en lenguaje natural con datos estructurados de Finance and Operations.
• Experiencias orientadas al trabajo conjunto con agentes.
• Gestión y administración de agentes.

Immersive Home

Immersive Home representa una nueva experiencia de trabajo orientada a presentar información, tareas y agentes de forma más integrada.

Su objetivo es ayudar al usuario a concentrarse en aquellos elementos que requieren atención en lugar de obligarle a navegar constantemente entre distintos módulos, formularios y procesos.

Agent Management

Proporciona capacidades destinadas a descubrir, configurar y administrar los agentes disponibles dentro de las aplicaciones empresariales.

Esta capa de administración será fundamental a medida que las organizaciones empiecen a desplegar no uno, sino decenas o incluso cientos de agentes especializados.

Dynamics 365 ERP MCP Server

Uno de los elementos más importantes de esta evolución es Dynamics 365 ERP MCP Server.

Microsoft utiliza Model Context Protocol como mecanismo estandarizado para que los agentes puedan acceder a datos y lógica de negocio de Finance and Operations.

Esto permite desarrollar agentes capaces de realizar operaciones sobre el ERP y utilizar funcionalidades empresariales sin tener que crear continuamente integraciones específicas para cada escenario.

MCP puede convertirse, por tanto, en una pieza importante de la arquitectura de los futuros sistemas agentic empresariales.

Dynamics 365 Business Central

Business Central es probablemente uno de los mejores ejemplos de la transición desde un Copilot que ayuda al usuario hacia agentes que empiezan a ejecutar procesos completos.

Copilot permite, entre otras funciones:

• Generar textos de marketing para productos.
• Analizar listas utilizando lenguaje natural.
• Autocompletar campos.
• Conversar con los datos empresariales.
• Mapear información procedente de documentos electrónicos.
• Ayudar en procesos de reconciliación bancaria.
• Sugerir líneas en documentos de venta.
• Buscar productos sustitutivos.
• Generar series numéricas.
• Resumir registros.

Pero el cambio realmente significativo aparece con los agentes.

Sales Order Agent

Sales Order Agent está diseñado para automatizar buena parte del proceso de recepción y tramitación de pedidos comerciales que llegan por correo electrónico.

El agente puede:

• Monitorizar un buzón de correo.
• Analizar el asunto y cuerpo de los mensajes.
• Procesar documentos adjuntos.
• Identificar al cliente correspondiente en Business Central.
• Interpretar qué productos está solicitando.
• Localizar los artículos correspondientes.
• Comprobar disponibilidad.
• Calcular posibles fechas de entrega.
• Crear una oferta comercial.
• Preparar una respuesta al cliente.
• Adjuntar la oferta correspondiente.
• Mantener conversaciones adicionales cuando falta información.
• Procesar modificaciones solicitadas por el cliente.
• Convertir posteriormente la oferta en un pedido.

El proceso puede incorporar puntos de revisión humana antes de realizar determinadas comunicaciones o ejecutar acciones relevantes.

La diferencia respecto al Copilot tradicional es importante.

Sales Order Agent no se limita a decirle al vendedor cómo tramitar un pedido. Participa directamente en la ejecución del proceso comercial.

Payables Agent

Payables Agent aborda uno de los procesos más repetitivos del departamento financiero: la gestión de facturas de proveedores.

El agente puede:

• Monitorizar un buzón destinado a facturas.
• Recoger documentos PDF adjuntos.
• Extraer información de las facturas.
• Identificar al proveedor correspondiente.
• Ayudar a gestionar proveedores que todavía no existen en el sistema.
• Interpretar información contable.
• Utilizar reglas e histórico para proponer clasificaciones.
• Crear borradores de documentos de compra.
• Explicar determinadas sugerencias.
• Preparar el documento para su revisión antes de contabilizarlo.

Estamos, por tanto, ante un agente diseñado para reducir considerablemente el trabajo manual relacionado con Accounts Payable.

Dynamics 365 Commerce

La inteligencia artificial también está llegando directamente al retail y al punto de venta.

Dynamics 365 Commerce incorpora capacidades destinadas tanto a empleados de tienda como a responsables de merchandising y operaciones.

Customer Insights by Copilot

Proporciona información sobre clientes que puede ayudar a contextualizar y personalizar la interacción comercial.

Product Insights by Copilot

Permite acceder más rápidamente a información relevante sobre los productos mientras el empleado atiende al cliente.

Store Report Insights

Transforma información procedente de informes de tienda en resúmenes en lenguaje natural que facilitan su interpretación.

Status and Risks

La IA puede ayudar a identificar información relevante relacionada con estados, riesgos, statements y transacciones recientes.

Generación y enriquecimiento de contenido

Commerce también incorpora capacidades generativas para ayudar a crear y enriquecer páginas de detalle de producto y simplificar determinados procesos relacionados con merchandising.

La finalidad es convertir la enorme cantidad de datos disponibles en retail en información accionable en el momento en que se necesita.

Dynamics 365 Customer Insights

Customer Insights muestra muy bien cómo el lenguaje natural puede convertirse en una nueva interfaz para trabajar con customer data y marketing.

Customer Insights – Data

Dialog with Data

Permite realizar preguntas sobre clientes directamente utilizando lenguaje natural.

El usuario ya no necesita conocer necesariamente la estructura exacta del modelo de datos para realizar determinadas consultas.

Answers to Capability Questions

Copilot puede ayudar también al usuario a comprender cómo utilizar las capacidades disponibles dentro de Customer Insights.

Segment Creation

Permite crear segmentos describiendo mediante lenguaje natural qué audiencia queremos identificar.

La inteligencia artificial ayuda a traducir esa intención en las condiciones necesarias para construir el segmento.

Customer Insights – Journeys

Copilot puede ayudar en diferentes etapas del proceso de marketing:

• Creación de journeys mediante lenguaje natural.
• Definición de audiencias.
• Generación de emails.
• Recomendación de imágenes.
• Reescritura de contenido.
• Optimización de textos.

Conversational Journeys

Uno de los escenarios más interesantes es la combinación de Customer Insights – Journeys, Dynamics 365 Contact Center y agentes desarrollados con Copilot Studio.

Esto permite empezar a construir experiencias de comunicación proactiva en las que los agentes pueden participar activamente en conversaciones a escala.

Ya no hablamos únicamente de automatizar campañas.

Hablamos de empezar a orquestar conversaciones utilizando agentes de inteligencia artificial.

Dynamics 365 Customer Service y Dynamics 365 Contact Center

Customer Service y Contact Center son probablemente dos de las áreas donde mejor se aprecia la estrategia agéntica de Microsoft.

Copilot puede:

• Responder preguntas utilizando datos empresariales.
• Proponer prompts según el contexto.
• Generar sugerencias de forma proactiva.
• Resumir conversaciones.
• Resumir casos.
• Redactar emails.
• Conversar con los datos disponibles.
• Generar notas de resolución.
• Convertir casos resueltos en borradores de artículos de conocimiento.
• Proporcionar información sobre el uso de Copilot.

Pero, además, Microsoft está incorporando diferentes agentes especializados.

Case Management Agent

Case Management Agent automatiza tareas asociadas al ciclo de vida de un caso.

Puede ayudar a:

• Crear casos.
• Actualizar información del caso.
• Completar detalles que normalmente introduciría manualmente un representante.
• Gestionar diferentes pasos de su evolución.
• Realizar seguimiento.
• Facilitar su resolución.
• Cerrar el caso.

Su objetivo es reducir la carga administrativa para que el profesional de Customer Service pueda dedicar más tiempo a resolver el problema del cliente.

Customer Knowledge Management Agent

Customer Knowledge Management Agent convierte los casos resueltos en conocimiento reutilizable.

Puede:

• Analizar información procedente de casos.
• Identificar conocimiento que puede resultar útil en situaciones futuras.
• Detectar posibles gaps en la base de conocimiento.
• Ayudar a crear nuevos artículos.
• Facilitar su mantenimiento.
• Contribuir a que la información permanezca actualizada según las reglas establecidas.

Este enfoque resuelve un problema habitual en las organizaciones: muchas soluciones permanecen únicamente en la experiencia de la persona que resolvió el caso.

El agente ayuda a convertir esa experiencia en conocimiento corporativo reutilizable.

Quality Evaluation Agent

Quality Evaluation Agent automatiza y escala la evaluación de calidad de las interacciones con clientes.

Puede analizar conversaciones y casos utilizando el framework de evaluación definido por la organización.

Esto permite generar evaluaciones de manera automatizada y reducir la dependencia del tradicional modelo basado en revisar manualmente una pequeña muestra de interacciones.

Customer Intent Agent

Customer Intent Agent utiliza inteligencia artificial generativa para analizar conversaciones e identificar cuáles son las intenciones más frecuentes de los clientes.

Puede:

• Analizar conversaciones.
• Detectar patrones.
• Descubrir nuevas intenciones.
• Proponer nuevos intents.
• Ayudar a mantener actualizado el modelo de intenciones.

Esto permite que la estructura utilizada por el Contact Center refleje mejor lo que los clientes están preguntando realmente.

Customer Intent Agent for Voice

Extiende este concepto al canal de voz.

Puede descubrir intents dentro de las conversaciones y utilizar esa información para:

• Comprender qué necesita el cliente.
• Formular preguntas de seguimiento.
• Guiar la interacción.
• Facilitar respuestas más adecuadas.
• Mejorar el contexto disponible durante la llamada.

Intent-driven Routing

Intent-driven Routing utiliza la intención detectada en una interacción para ayudar a determinar dónde debería dirigirse.

Esto permite evolucionar desde modelos basados exclusivamente en reglas estáticas hacia un routing que también tiene en cuenta qué está intentando conseguir realmente el cliente.

Rollout Manager

A medida que desplegamos agentes autónomos aparece una nueva necesidad: controlar su implantación.

Rollout Manager permite realizar despliegues progresivos y controlados.

Agent Insights Dashboard

Proporciona visibilidad sobre métricas, rendimiento y tendencias relacionadas con los agentes de IA.

Y esta capa de gobierno resulta fundamental.

Crear agentes no es suficiente.

También necesitaremos desplegarlos, supervisarlos, medirlos y gobernarlos.

Dynamics 365 Field Service

Copilot incorpora diferentes capacidades en Field Service:

• Preguntas en lenguaje natural.
• Actualización de órdenes de trabajo mediante texto o voz.
• Resúmenes de work orders.
• Generación de borradores de plantillas de inspección.
• Agent Feed.
• Asistencia para completar formularios.
• Búsqueda mediante lenguaje natural.
• Visualización de datos.
• Row Summaries.
• Timeline Highlights.

Pero una de las capacidades agentic más interesantes es Scheduling Operations Agent.

Scheduling Operations Agent

Scheduling Operations Agent está diseñado para ayudar a optimizar la planificación de técnicos y recursos.

Puede:

• Trabajar sobre las agendas de Field Service.
• Ejecutar procesos de optimización.
• Considerar diferentes objetivos de planificación.
• Ponderar criterios según las prioridades empresariales.
• Reaccionar ante cancelaciones.
• Reorganizar agendas frente a retrasos.
• Adaptarse a modificaciones en la disponibilidad de recursos.
• Ayudar al dispatcher a reducir el trabajo manual de replanificación.

Este caso resulta especialmente interesante porque la actuación de un agente digital termina afectando a operaciones físicas que posteriormente se producen en el mundo real.

Dynamics 365 Finance

Dynamics 365 Finance incorpora diferentes capacidades Copilot relacionadas con información financiera y workflows.

Entre ellas encontramos:

Collections Coordinator Summary

Genera resúmenes e información de apoyo para procesos relacionados con collections y comunicaciones de cobro.

Customer Page Summary

Sintetiza información relevante del cliente para proporcionar contexto al usuario.

Workflow History Summary

Resume el histórico de un workflow para facilitar la comprensión de lo ocurrido durante el proceso.

Agent Management

Proporciona capacidades para descubrir, configurar y administrar agentes.

Y uno de los agentes más relevantes es Account Reconciliation Agent.

Account Reconciliation Agent

Account Reconciliation Agent pretende transformar la conciliación financiera desde una actividad principalmente reactiva de final de periodo hacia un proceso mucho más continuo.

El agente puede:

• Detectar diferencias entre subledger y general ledger.
• Identificar excepciones.
• Notificar esas diferencias.
• Analizar posibles causas.
• Proponer acciones para resolverlas.
• Facilitar la corrección de incidencias.

La evolución lógica consiste en avanzar hacia escenarios donde determinadas excepciones puedan resolverse automáticamente dentro de los límites definidos por la organización.

La idea es pasar de una conciliación concentrada en el cierre a un modelo de continuous readiness para el cierre financiero.

Dynamics 365 Sales

Sales es probablemente una de las aplicaciones donde Microsoft está desarrollando una estrategia de agentes más ambiciosa.

Copilot ya proporciona capacidades como:

• Resúmenes de leads.
• Resúmenes de oportunidades.
• Resúmenes de cuentas.
• Insights integrados en los formularios.
• Detección de cambios recientes.
• Utilización de información procedente de SharePoint.
• Preparación de reuniones.
• Asistencia para emails.
• Información y noticias relacionadas con clientes y prospects.

Pero la evolución más interesante aparece con los diferentes agentes especializados.

Sales Qualification Agent

Sales Qualification Agent automatiza una parte importante del proceso de cualificación de leads.

Puede trabajar en distintos niveles de autonomía.

Research-only

En este escenario el agente puede:

• Investigar al lead.
• Investigar su empresa.
• Buscar información relevante y noticias.
• Evaluar su encaje con el Target Customer Profile.
• Generar insights.
• Preparar un email inicial de outreach.

Research and Engage

En un escenario más autónomo, el agente puede:

• Realizar la investigación.
• Contactar con el lead.
• Enviar emails.
• Realizar seguimientos.
• Detectar señales de intención de compra.
• Evaluar criterios como Budget, Authority, Need y Timeline.
• Continuar la conversación para obtener información.
• Identificar leads con mayor potencial.
• Entregar el lead al vendedor cuando cumple los criterios establecidos.

Sales Qualification Agent puede, por tanto, trabajar en el top of funnel antes de que tenga que hacerlo una persona.

Sales Opportunity Agent

Sales Opportunity Agent trabaja sobre oportunidades comerciales que ya están en marcha.

Puede combinar información procedente de:

• Dynamics 365.
• Emails.
• Reuniones.
• Conversaciones.
• Información disponible públicamente.

A partir de estos datos puede:

• Detectar riesgos.
• Identificar stakeholders poco activos.
• Detectar pérdida de momentum.
• Identificar señales competitivas.
• Recomendar acciones.
• Identificar oportunidades que están ganando tracción.
• Ayudar a priorizar dónde debería dedicar tiempo el vendedor.
• Identificar necesidades del comprador.
• Analizar roles de los stakeholders.
• Proporcionar una visión consolidada de la salud de la oportunidad.

El agente evita que el vendedor tenga que reconstruir manualmente todo el contexto de un deal antes de decidir qué hacer a continuación.

Sales Close Agent

Sales Close Agent está diseñado para participar directamente en el proceso de cierre de determinadas oportunidades comerciales.

Está especialmente orientado a escenarios de alta velocidad y menor complejidad.

Puede:

• Contactar proactivamente con clientes.
• Personalizar comunicaciones.
• Realizar follow-ups.
• Guiar al comprador a través del funnel.
• Recomendar productos.
• Responder preguntas frecuentes.
• Gestionar determinadas objeciones.
• Utilizar información de catálogo y pricing.
• Facilitar el avance de la transacción hacia el cierre.

Las organizaciones pueden definir playbooks para alinear su comportamiento con sus procesos, políticas y estrategia comercial.

Aquí encontramos una diferencia fundamental respecto al Copilot tradicional.

No estamos ante una IA que simplemente redacta un correo para el vendedor.

Estamos ante un agente que puede participar directamente en la ejecución de la venta.

Sales Research Agent

Sales Research Agent permite investigar cuestiones comerciales complejas utilizando lenguaje natural.

Puede ayudar a:

• Formular preguntas sobre datos comerciales.
• Investigar información disponible.
• Sintetizar resultados.
• Obtener respuestas sin navegar manualmente entre diferentes registros y fuentes.

Su finalidad es reducir el esfuerzo necesario para convertir datos dispersos en información útil para la toma de decisiones comerciales.

Recommended Actions Agent

Recommended Actions Agent resulta especialmente interesante porque aborda un problema que aparece cuando empezamos a desplegar muchos agentes diferentes.

Si varios agentes están trabajando simultáneamente para un vendedor, ¿qué recomendación debería atender primero?

Recommended Actions puede:

• Recopilar acciones procedentes de diferentes agentes.
• Evaluarlas utilizando inteligencia artificial y modelos de lenguaje.
• Priorizarlas.
• Considerar la importancia de una oportunidad.
• Analizar la criticidad de un riesgo.
• Evaluar el impacto potencial de una determinada acción.
• Presentar al vendedor las acciones más relevantes.
• Facilitar su ejecución desde una experiencia común.

Puede trabajar con acciones procedentes, por ejemplo, de:

• Sales Opportunity Agent.
• Agentes relacionados con enriquecimiento de datos.
• Agentes personalizados desarrollados por la propia organización.

La arquitectura permite además incorporar nuevos agentes y workflows.

Esto introduce un nivel adicional dentro del ecosistema agentic:

agentes que ayudan a organizar y priorizar el trabajo generado por otros agentes.

Sales Agent in Microsoft 365 Copilot

Sales Agent lleva información e inteligencia comercial más allá de la propia interfaz de Dynamics 365.

Permite trabajar con información de ventas desde Microsoft 365 Copilot y combinarla con el contexto disponible en aplicaciones de productividad.

Esto permite al usuario:

• Buscar información comercial.
• Sintetizar datos.
• Consultar información relacionada con clientes.
• Trabajar con oportunidades.
• Utilizar contexto procedente de Microsoft 365.

La inteligencia comercial deja así de estar limitada exclusivamente a la pantalla del CRM.

AI-powered Data Enrichment

Esta capacidad analiza las interacciones con clientes para enriquecer la información comercial disponible.

Puede utilizar señales procedentes especialmente de comunicaciones y emails para ayudar a actualizar el contexto de las oportunidades.

La finalidad es reducir la distancia que suele existir entre lo que está ocurriendo realmente en una relación comercial y lo que finalmente queda registrado en el CRM.

Dynamics 365 Project Operations

Copilot puede ayudar en Project Operations con tareas como:

• Simplificar el registro de horas.
• Generar una Work Breakdown Structure preliminar a partir del nombre y la descripción de un proyecto.

Pero también encontramos diferentes agentes especializados.

Time Entry Agent

Time Entry Agent automatiza la preparación de imputaciones de horas.

Puede utilizar información como:

• Asignaciones a proyectos.
• Reservas de recursos.
• Patrones históricos.

A partir de esta información genera borradores de time entries.

El objetivo consiste en reducir entradas olvidadas, mejorar el cumplimiento y acelerar procesos posteriores como la facturación.

Expense Agent

Expense Agent automatiza buena parte del procesamiento de gastos.

Puede:

• Recibir recibos.
• Extraer automáticamente su información.
• Crear expense entries.
• Desglosar tickets complejos.
• Agrupar gastos.
• Preparar información relacionada con viajes o proyectos.

Un usuario puede, por ejemplo, enviar un recibo, fotografiarlo o cargarlo y dejar que el agente procese gran parte del trabajo administrativo asociado.

Approvals Agent

Approvals Agent realiza una revisión inicial de determinadas transacciones antes de que lleguen al responsable de aprobación.

Puede analizar:

• Horas.
• Gastos.
• Materiales.

Y comparar esa información con políticas y documentos de la organización.

Como resultado, puede diferenciar elementos preparados para aprobación de aquellos que necesitan revisión adicional.

El Project Manager puede concentrar así su atención en las excepciones en lugar de revisar manualmente cada transacción.

Este patrón probablemente será uno de los más frecuentes en el futuro del trabajo:

el agente realiza el trabajo de primer nivel y el humano dedica su atención a los elementos que requieren criterio, juicio o autorización.

Dynamics 365 Supply Chain Management

Copilot incorpora diferentes capacidades en Supply Chain Management.

Puede ayudar a:

• Generar resúmenes contextuales.
• Analizar planes de demanda.
• Identificar tendencias.
• Detectar cambios.
• Identificar anomalías.
• Analizar problemas relacionados con precisión.
• Visualizar información.
• Analizar cargas de trabajo del almacén.
• Analizar workforce disponible.
• Identificar trabajo pendiente.

Dentro de los escenarios agentic destaca Supplier Communications Agent.

Supplier Communications Agent

Supplier Communications Agent automatiza determinadas tareas repetitivas asociadas a compras y comunicación con proveedores.

Puede ayudar a:

• Gestionar comunicaciones con proveedores.
• Realizar seguimiento.
• Detectar información relevante asociada a órdenes de compra.
• Gestionar solicitudes de cambio.
• Reducir actualizaciones manuales de Purchase Orders.
• Automatizar determinadas tareas basándose en reglas definidas por la organización.

El objetivo es reducir el componente manual de determinados procesos de procurement para que los profesionales puedan concentrarse en excepciones, negociación y relación con proveedores.

La inteligencia artificial deja así de limitarse a analizar la supply chain.

Empieza también a participar en su operación.

Microsoft Sustainability Manager

Microsoft Sustainability Manager incorpora diferentes capacidades de Copilot y hereda también funcionalidades procedentes de Power Apps.

Analyze Documents

Permite cargar documentación relacionada con sostenibilidad y ESG y realizar preguntas sobre su contenido.

Esto facilita localizar información dentro de documentos complejos sin revisarlos completamente de forma manual.

Create Calculation Models

Permite describir mediante lenguaje natural el modelo de cálculo que necesitamos y utilizar Copilot para ayudar a generar su estructura.

Generate Reports

Copilot puede ayudar a preparar determinados informes relacionados con emisiones y reporting de sostenibilidad.

Query Data

Permite consultar mediante lenguaje natural los datos de sostenibilidad disponibles en la organización.

Find Facts

Ayuda a localizar información cualitativa y cuantitativa relevante dentro de documentación ESG.

Los resultados pueden revisarse antes de incorporarlos a procesos de disclosure o reporting.

Además, Sustainability Manager hereda capacidades como:

• Microsoft 365 Copilot.
• Agent Feed.
• Form Fill Assistance.
• Búsqueda mediante lenguaje natural.
• Visualización de datos.
• Row Summaries.
• Timeline Highlights.

Es importante señalar que la documentación de Microsoft no presenta actualmente un agente first-party específico de Sustainability Manager equivalente, por ejemplo, a Sales Qualification Agent, Scheduling Operations Agent o Account Reconciliation Agent.

Sin embargo, la incorporación de Agent Feed y su base sobre Power Platform permiten integrar Sustainability Manager dentro del mismo paradigma de colaboración entre personas y agentes.

De Copilot a una arquitectura empresarial basada en agentes

Cuando observamos todas estas capacidades conjuntamente, queda claro que deberíamos dejar de pensar en Dynamics 365 Copilot simplemente como un chat añadido al CRM o al ERP.

Ese fue únicamente el punto de partida.

Microsoft está construyendo diferentes capas de inteligencia artificial alrededor de sus aplicaciones empresariales.

Copilot

Ayuda a los usuarios a encontrar información, resumirla, interpretarla y generar contenido.

Inteligencia artificial integrada

La IA empieza a aparecer directamente dentro de formularios, vistas, workflows y procesos.

El usuario no siempre necesita iniciar una conversación con Copilot para beneficiarse de ella.

Agentes especializados

Los agentes reciben una función concreta y realizan trabajo relacionado con un determinado proceso empresarial.

• Sales Qualification Agent cualifica leads.
• Scheduling Operations Agent ayuda a reorganizar agendas.
• Account Reconciliation Agent analiza diferencias contables.
• Time Entry Agent prepara imputaciones.

Agentes autónomos

Determinados agentes pueden ejecutar partes completas de un proceso sin requerir intervención humana en cada uno de sus pasos.

El humano aparece principalmente en aquellos momentos donde existe una excepción, una decisión o una autorización.

Agent Feed

Proporciona un espacio desde el que supervisar el trabajo realizado por los agentes y colaborar con ellos.

Agent Management

Permite descubrir, configurar y administrar el ecosistema de agentes.

Copilot Studio

Permite extender las capacidades estándar y desarrollar agentes adaptados a los procesos específicos de cada organización.

Dataverse

Proporciona una parte fundamental del contexto y los datos empresariales utilizados por aplicaciones y agentes.

Model Context Protocol

MCP introduce una vía estandarizada para que los agentes puedan acceder a datos, herramientas y lógica empresarial.

Esto puede reducir considerablemente la necesidad de desarrollar integraciones específicas para cada combinación de agente, aplicación y escenario.

Recommended Actions y la orquestación entre agentes

La aparición de capacidades como Recommended Actions apunta además hacia un nuevo problema.

Cuando tengamos decenas de agentes generando recomendaciones, alertas y acciones, necesitaremos decidir cuál debe atenderse primero.

El siguiente nivel no consistirá solamente en disponer de agentes.

Consistirá en coordinar, priorizar y gobernar ecosistemas completos de agentes.

El verdadero cambio: rediseñar los procesos de negocio

La primera generación de Copilot podía resumirse aproximadamente como:

“Pregúntame y te ayudaré.”

La siguiente evolución añadió una nueva capacidad:

“Puedo sugerirte lo que deberías hacer.”

El paradigma agéntico introduce una tercera posibilidad:

“Dime cuál es el objetivo. Investigaré, ejecutaré el proceso dentro de los límites establecidos, aplicaré las reglas y acudiré a ti cuando necesite una decisión.”

Y eso cambia mucho más que la interfaz de Dynamics 365. Cambia la forma en la que podemos diseñar los procesos empresariales.

Hasta ahora hemos diseñado procesos pensando fundamentalmente en personas apoyadas por software. Ahora tendremos que diseñarlos pensando en personas, agentes de inteligencia artificial y sistemas trabajando conjuntamente.

La pregunta para las organizaciones deja entonces de ser únicamente: ¿Dónde podemos incorporar Copilot?

Y empiezan a aparecer preguntas bastante más importantes:

• ¿Qué tareas deberían seguir siendo realizadas por una persona?
• ¿Qué tareas puede asumir completamente un agente?
• ¿Qué procesos pueden dividirse entre personas y agentes?
• ¿En qué puntos necesitamos un human-in-the-loop?
• ¿Qué decisiones puede tomar autónomamente un agente?
• ¿Qué límites debemos establecer?
• ¿Cómo gestionamos las excepciones?
• ¿Cómo auditamos las decisiones?
• ¿Cómo medimos el rendimiento de un agente?
• ¿Cómo priorizamos las acciones procedentes de diferentes agentes?
• ¿Cómo gobernamos un ecosistema con decenas o cientos de agentes?

Ahí empieza probablemente la parte más interesante de esta nueva etapa de Dynamics 365.

Porque el verdadero impacto de los agentes de inteligencia artificial no consiste en añadir otra funcionalidad al CRM o al ERP. Consiste en empezar a replantearnos quién (o qué) debe realizar cada parte de un proceso de negocio.

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Información basada en la publicación Agents, Copilot, and AI capabilities in Dynamics 365 apps (actualizada a 4 de agosto de 2026 a la hora de crear el post).