Microsoft ajoute deux nouveaux agents à la plate-forme Copilot pour faciliter davantage les solutions de productivité soutenues par l'intelligence artificielle. Ces véhicules, nommés chercheurs et analystes, étaient équipés de la capacité d'analyser et de raisonner à une profondeur sans précédent auparavant. La société affirme que ces agents permettront aux utilisateurs de Copilot de terminer des tâches complexes beaucoup plus efficacement. Le premier processus d'accès sera lancé en avril.
Le chercheur travaille avec un modèle de recherche avancé basé sur la fiction multi-étapes d'OpenAI. Ce modèle répond non seulement aux questions, mais peut faire des recherches en connectant les sujets. Cependant, il peut proposer des analyses complètes grâce aux connexions de données installées avec des plates-formes telles que Salesforce et ServiceNow. Il est désormais plus facile d'évaluer les informations de plus d'un système sous un même toit.
L'analyste fait appel aux professionnels engagés dans l'analyse des données. Sur la base du modèle O3-MinI d'OpenAI, cet agent est en mesure d'effectuer des processus de décision avec la logique de la pensée enchaînée. Il peut convertir les données brutes en tables configurées et en même temps exécuter les codes Python vous permet de suivre ce processus en temps réel. Microsoft soutient que cet outil est proche des performances d'un expert expérimenté en science des données.
Les fonctions offertes par ces deux véhicules ne se limitent pas à l'augmentation de la productivité. Les utilisateurs peuvent installer des systèmes qui semblent simples mais qui gagnent du temps, tels que des flux qui dirigent les e-mails de rétroaction vers les bons départements. Les nouvelles capacités d'agent autonomes avec Copilot Studio offrent également plus de privatisation de ces processus. Malgré tout, si ces systèmes peuvent vraiment fournir une efficacité promise émergeront pendant l'application.
Les automations faites avec une intervention de l'intelligence artificielle dans les flux de travail basées sur des règles ne sont pas nouvelles. Cependant, c'est une différence importante que ces agents assurent la commodité à l'utilisateur des exigences de code faible. Cependant, cette commodité perd son sens lorsqu'elle reste en théorie. Des détails tels que l'interface utilisateur, le processus d'intégration et la tolérance aux erreurs détermineront le succès réel.
De plus, l'échange de données sécurisé entre les systèmes est un élément essentiel. Microsoft dit qu'il propose des connexions sécurisées et des inspections d'accès à ce stade. Cependant, dans les structures d'entreprise multi-réparties, il n'est pas facile de répondre aux besoins des différents secteurs au même rythme. Pour cette raison, on peut prévoir que certaines limites deviendront évidentes à mesure que les scénarios d'utilisation se développent.
D'un autre côté, une période pendant laquelle les solutions d'intelligence artificielle se sont déroulées au-delà des outils de productivité classiques. Il n'est plus possible de modifier ou de résumer uniquement des documents. Les systèmes qui contribuent aux processus de prise de décision, développent des propositions via des données et même le code d'écriture sont préférés. Ajoutés à Copilot, ces nouveaux agents sont l'exemple en béton de cette transition sur le front Microsoft.
Microsoft Copilot soulève un logiciel de productivité avec de nouveaux agents
Cette annonce de Microsoft est venue immédiatement après les déclarations d'Orogle et Openai à des moments similaires. Il est clair que la compétition accélère. Chaque entreprise positionne l'intelligence artificielle productive non seulement un outil, mais comme le centre de la transformation d'entreprise. Pour cette raison, chaque nouveau système développé commence à affecter non seulement la technologie mais aussi sur la culture d'entreprise.
Intégrée dans la plate-forme Copilot, les chercheurs et les analystes portent un logiciel de productivité à un niveau différent. Ces structures, qui comprennent la question de l'utilisateur, comprennent l'intention de l'utilisateur, peuvent analyser les données à partir de plusieurs sources et intégrer la sortie directement dans le flux de travail. Il est également une question de curiosité de savoir comment ce développement sera rencontré par d'autres plateformes à l'avenir.
