Come creare agenti con Microsoft Copilot: guida e best practice

Personalizzare comportamento, conoscenza e flussi dell’agente

Il punto è che comportamento, conoscenza e flussi non sono tre filoni separati ma un sistema unico. Personalizzare significa definire come l’agente si presenta: tono, livello di dettaglio, frasi di conferma e gestione delle ambiguità. Mettere a punto la conoscenza significa stabilire quali fonti sono valide e quali metriche usano per validare una risposta. I flussi, invece, sono la sequenza di passaggi che l’agente segue per giungere ad una soluzione: identificare l’obiettivo, recuperare dati, chiedere chiarimenti, fornire risultati e, se necessario, avviare azioni su strumenti esterni. È qui che la progettazione diventa quella parola chiave. Se non si definiscono chiari trigger e condizioni di avanzamento, l’agente rischia di andare in loop o di fornire risposte poco utili.

Integrazione con Microsoft 365, dati aziendali e strumenti esterni

La potenza di Copilot emerge quando si collega ai dati aziendali e agli strumenti già in uso. L’integrazione con Microsoft 365 permette all’agente di attingere a contenuti in SharePoint, Outlook, Teams e OneDrive, offrendo risposte contestualizzate basate su documenti e conversazioni reali. Ma non basta: l’integrazione con dati esterni e applicativi terzi può estendere enormemente l’utilità dell’agente. La chiave è progettare un modello di accesso ai dati che rispetti policy di sicurezza, autorizzazioni e governance dei dati. In pratica l’agente deve sapere dove cercare, come filtrare i risultati e come presentare le informazioni in modo trasparente.

Come creare e distribuire agenti con Microsoft Copilot

La creazione di agenti non è un salto acrobatico, ma un percorso che richiede una pianificazione studiata. Confermare obiettivi misurabili, definire i casi d’uso principali e stabilire metriche di successo sono passi fondamentali. Eppure è facile cadere nell’euforia iniziale, un agente che comunica bene non è necessariamente utile se non è in grado di rispondere alle domande critiche o di attivare azioni concrete. Per questo il passaggio dall’ideazione alla distribuzione deve passare per una fase di test strutturato, con scenari reali e feedback iterativi. Il risultato? Una soluzione che si evolve nel tempo, guidata dall’esperienza degli utenti e dall’evoluzione dei dati disponibili.

Creare agenti con Copilot implica definire un profilo di utente e una mappa delle interazioni che l’agente dovrà gestire. Poi occorre allestire fonti di conoscenza affidabili e progettare prove di validazione per le risposte generate. Quando la soluzione arriva in produzione, serve una governance chiara: chi ha l’autorità di cambiare le fonti, come si monitora la qualità delle risposte, quali allarmi scattano in caso di errori e come si gestiscono aggiornamenti di conoscenza. Inoltre è utile prevedere una strategia di rollback e di versione per non rimanere schiavi di un singolo rilascio. La pratica comune è partire con un pilot ben definito, raccogliere feedback degli utenti e affinare il modello prima di un rollout più ampio.

Agenti Microsoft Copilot in azienda: i consigli di Data Masters

A nostro modesto parere il rischio più sottovalutato è pensare che una soluzione tecnologica possa sostituire completamente l’intervento umano. In realtà la forza degli agenti è nel supporto alle persone, non nell’automazione totale di ogni decisione. Occorre stabilire chi controlla cosa, definire le soglie di automazione e creare parametri per la verifica di coerenza delle risposte. Inizialmente ci fidiamo troppo dell’output del modello e successivamente si impara che la qualità non nasce dal singolo risultato ma dal processo di verifica.

Un altro aspetto cruciale riguarda la personalizzazione, dato che Copilot permette di plasmare l’agente in base al contesto aziendale, ma la personalizzazione non può essere astratta: deve rispondere a scenari concreti, come la gestione di richieste HR, la consultazione di policy interne o l’assistenza su processi di vendita. Prendiamo ad esempio l’uso di Copilot per generare risposte in un canale di supporto interno, non basta fornire una lista di FAQ, serve costruire una mappa di fonti, definire le condizioni in cui l’agente chiede chiarimenti e stabilire come tornare sui passaggi precedenti se la richiesta non è chiara. La coerenza è la quarta dimensione della qualità.

Infine c’è la governance dei dati, dove la regola è definire chi ha accesso a quali dati, quali log possono essere conservati e per quanto tempo, e come si gestiscono eventuali rischi di esposizione. Copilot è potente, ma non protegge automaticamente i dati, spetta al team definire policy di privacy, cifratura, retention e audit. Come si traduce tutto questo in una pratica quotidiana dal passo agile? Inizia con una definizione chiara di casi d’uso, crea una versione minimale dell’agente e verifica l’efficacia in contesti limitati. Solo dopo si può pensare a una scalabilità controllata.

Se vuoi approfondire, ti proponiamo una lettura mirata che si integra bene con questa guida. Puoi dare un’occhiata al Corso Microsoft Copilot per avere una panoramica strutturata su come costruire agenti efficaci e mantenibili. Se cerchi invece una guida pratica che affronti anche scenari reali e casi d’uso, consulta pure la nostra guida a Microsoft Copilot oppure come Microsoft Copilot può aiutarti durante le tue attività quotidiane.