BIA AI Casos de Uso

Mapa 00AI Journey BIAMapa general: Adopción, Agentes y Company Brain, con el eje de niveles de complejidad según skills técnicos.

Notas del caso

a. ADOPCION, b. AGENTES, c. COMPANY BRAIN son los 3 nodos principales. de a sale flecha a d. licencias por usuario, de d. salen nodos GitHub Copilot, Copilot M365, Claude, CODEX.

Despues la grafica dice AGENTES, y tiene flechas a Agentes Locales definidos en markdown, utilizando licencias por usuario como Claude, GitHub Copilot, CODEX. y otra flecha a Foundry, donde se podrian implementar agentes con mayor complejidad con modelos especificos y con pago por uso.

de la parte de agentes locales, aparecen dos subitems que es Fabric Agentic y Kepion Agentic.

del nodo Agentes, aparece una aclaracion que se podria armar tantos agentes como areas existen en BIA, como asistentes, o tantos agentes como roles existen en la organizacion como asitentes. en el dia de mañana hasta podria existir un BIA Agentic donde toda la operacion ocurre con agentes y flujos de procesos orquestados por agentes lideres de area, el ceo, CTO, CFO, etc.

en el nodo Foundry, aclarar que ahi es por uso $$$ y tokens consumidos, cada modelo tiene distintas inteligencia y distintos costos. no todas las tareas requieren de modelos avanzados, y se pueden hacer con modelos con menor costos, existe la posibilidad de armar proceso automatizados con agentes orquestadores en foundry.

existe un nodo que es Company Brain. hoy tenemos algo asi con M365 Copilot donde toda la informacion que se genera esta disponible para Copilot y dependiendo de tus permisos Copilot te devuelve distintas respuestas. Company brain apunta a que toda informacion que se genera de transcripts de reuniones, emails, propuestas comerciales generadas, conversaciones en teams todo queda dentro de la base de conocimiento de la company brain, es muy importante manejar bien tema de permisos y que informacion queres que sea publica y consultable a toda la empresa y que informacion queres que se maneje confidencial.

Company Brain tiene una flecha a Custom RAG, donde tengo ya un diseno posible para armarlo con componentes en Azure. y Foundry.

Hay otro nodo que dice DATA AI, es el agente experto en Data de BIA, se alimenta de blogs de microsoft, de eventos, powerpoints, todo material que hoy Microsoft nos da, y da respuestas a cualquiera de la empresa. Este agente hoy esta diseñado para utilizar todo el conocimiento que existe en el site de events de bia que tiene una base de conocimiento del evento que fuimos este año, la FABCOM, pero la idea es alimentarlo con otros eventos que podemos ir y descargar todas las presentaciones y dejarlas para que cualquiera las pueda utilizar y el agente pueda tomar este conocimiento. esta armado el diseno pero no llegamos a implementarlo todavia.

Websites customs hoy ya los estamos armando, Talent Review, ITRM, TimeCompanion, entre otros, son aplicaciones que estamos armando con IA.

en el grafico menciona $ / T / Q, que habla de las 3 variables que un proyecto puede tener, dinero, tiempo y cantidad de recursos. la idea es poder explicar que aplicando IA podemos cambiar estas variables, cantidad de recursos involucrados, reducir tiempos de implementacion, con un costo menor.

ORQ/AUTOM IA. Significa que podes armar procesos orquestados con agentes que corren secuenciales o en paralelo por agentes orquestadores, pudiendo armar automatizaciones con IA.

mi vision es que en todo esto existen distintos niveles de complejidad para poder implementar el uso de IA en la organizacion. esos niveles dependen de los skills tecnicos, usuarios avanzados pueden llegar a acceder a esos niveles complejos y super eficientes de implementacion de IA. Usuarios menos tecnicos, pueden acceder a usos mas simples de IA, todos pueden beneficiarse y mejorar su productividad.