Introducción: más allá del asistente, hacia el analista digital

En los últimos años, la inteligencia artificial ha evolucionado desde simples asistentes conversacionales hacia herramientas capaces de transformar el trabajo del conocimiento.

La aparición de funcionalidades como Deep Research en ChatGPT marca un punto de inflexión: ya no hablamos solo de generar respuestas, sino de automatizar procesos completos de investigación, análisis y síntesis de información.

Al mismo tiempo, en el ecosistema Microsoft, Copilot se ha consolidado como el gran habilitador de productividad dentro de las herramientas empresariales: Microsoft 365, Dynamics 365 o Power Platform.

Pero, ¿Cómo se pueden combinar ambos enfoques para obtener el máximo valor en la empresa?

Diferencia clave para decisores: investigación vs ejecución

Este es el punto más importante desde una perspectiva estratégica.

A día de hoy, Copilot no dispone de una funcionalidad equivalente a Deep Research como capacidad nativa de investigación autónoma prolongada.

Y esto no es una limitación, sino una diferencia de enfoque:

• Deep Research (ChatGPT)
  → Diseñado para investigar, analizar y estructurar conocimiento
  → Actúa como un analista digital autónomo
• Copilot (Microsoft)
  → Diseñado para operar dentro de los procesos de negocio
  → Actúa como un asistente de productividad y ejecución

Para un CIO o responsable de negocio, esto implica algo muy relevante:

No estamos ante herramientas sustitutivas, sino ante capacidades complementarias dentro de una misma estrategia de IA.

Dos enfoques complementarios, no excluyentes

Una forma sencilla de entenderlo:

• Deep Research (ChatGPT) → pensar, investigar, analizar
• Copilot (Microsoft) → ejecutar, operar, automatizar

Cuando se combinan, el resultado es especialmente potente:

1. Se investiga y estructura el conocimiento
2. Se traslada ese conocimiento a los sistemas de trabajo
3. Se ejecutan acciones concretas dentro del negocio

Caso práctico 1. Business Central en un escenario real

Veamos un ejemplo en un entorno de análisis de proveedores y optimización de compras, utilizando ChatGPT Deep Research y Microsoft Dynamics 365 Business Central:

Paso 1 – Investigación con Deep Research

• Análisis de tendencias de precios de materias primas
• Comparativa de proveedores del sector
• Identificación de riesgos (geopolíticos, logísticos, regulatorios)
• Elaboración de un informe estructurado

Resultado: un documento con contexto, conclusiones y recomendaciones.

Paso 2 – Aplicación con Copilot en Dynamics 365 Business Central

• Análisis de datos reales de compras en el ERP
• Identificación de proveedores actuales y condiciones
• Simulación de escenarios (cambio de proveedor, volumen, precios)
• Generación de informes financieros y operativos

Resultado: decisiones basadas en datos internos + contexto externo.

Paso 3 – Productividad con Microsoft 365 Copilot

• Redacción del informe ejecutivo en Word
• Preparación de presentación en PowerPoint
• Comunicación interna mediante Outlook o Teams

Valor combinado

Sin esta combinación:

• O tienes contexto externo sin conexión con tu realidad
• O tienes datos internos sin visión estratégica

Con la combinación: Decisiones informadas, contextualizadas y accionables

Caso práctico 2. Gestión comercial (CRM)

Veamos un ejemplo en un entorno de Microsoft Dynamics 365 Sales, enfocado a la preparación y gestión de oportunidades comerciales complejas:

Paso 1 – Investigación con Deep Research

• Análisis del sector del cliente (tendencias, retos, regulación)
• Identificación de competidores y posicionamiento en el mercado
• Investigación sobre la empresa objetivo (estrategia, resultados, iniciativas recientes)
• Identificación de riesgos y oportunidades comerciales
• Elaboración de un briefing estructurado de la cuenta

Resultado: un informe con contexto de negocio, insights relevantes y posibles líneas de actuación comercial.

Paso 2 – Aplicación con Copilot en Dynamics 365 Sales

• Consulta del histórico de interacciones con el cliente (reuniones, correos, oportunidades previas)
• Identificación de contactos clave y mapa de stakeholders
• Análisis del pipeline y estado de oportunidades abiertas
• Generación de resúmenes automáticos de la cuenta
• Sugerencias de próximos pasos y acciones comerciales
• Registro automático de actividad y actualización de la oportunidad

Resultado: una visión completa del cliente, combinando información interna estructurada con contexto externo.

Paso 3 – Productividad con Microsoft 365 Copilot

• Preparación de la reunión con el cliente (agenda, mensajes clave, preguntas)
• Redacción de propuestas comerciales personalizadas
• Generación de presentaciones adaptadas al sector del cliente
• Elaboración de correos de seguimiento y comunicaciones comerciales

Valor combinado

Sin esta combinación:

• O tienes información externa sin conexión con la realidad del cliente
• O tienes datos internos sin contexto estratégico

Con la combinación: Acciones comerciales mejor preparadas, más relevantes y con mayor probabilidad de éxito

Clave estratégica para equipos comerciales

Este enfoque introduce un cambio muy relevante:

• El comercial deja de ser solo un gestor de oportunidades
• Pasa a ser un asesor con contexto de negocio sólido y actualizado

Y esto, en mercados cada vez más competitivos, marca la diferencia.

Implicaciones para las empresas

Este enfoque combinado introduce tres cambios relevantes:

1. Democratización del análisis. Tareas complejas de investigación dejan de ser exclusivas de perfiles especializados.
2. Aceleración de la toma de decisiones. Menos tiempo recopilando información, más tiempo decidiendo.
3. Integración del conocimiento en los procesos. El conocimiento ya no se queda en documentos, sino que se ejecuta dentro de los sistemas empresariales.

Aspectos a tener en cuenta

Como en cualquier tecnología basada en IA:

• Es necesario validar la información generada
• Se debe definir un marco de gobierno (uso, fuentes, privacidad)
• Es clave formar a los usuarios en un uso adecuado

La IA no sustituye el criterio profesional, pero sí lo potencia de forma significativa.

Conclusión: del asistente al ecosistema de inteligencia

Estamos pasando de usar herramientas aisladas a construir un ecosistema de inteligencia aumentada.

• ChatGPT (Deep Research) aporta capacidad de análisis y contexto
• Copilot aporta integración y ejecución en el negocio

Juntas, permiten algo especialmente valioso: convertir información en decisiones… y decisiones en acciones.

 

¿Estamos preparando a nuestras organizaciones para trabajar con este nuevo modelo?

La ventaja competitiva radica en combinar la IA de forma inteligente