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Blog · Mirko Peters

AI Agent, Copilot Studio, Azure AI Foundry: AI contro AI?

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AI Agent, Copilot Studio, Azure AI Foundry: AI contro AI? Scopri i casi d'uso e le differenze tra Copilot Studio e Azure AI Foundry. Quale AI fa per te?

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Cover: Secure AI Agents and Shadow IT in Microsoft 365

Scegliere tra Microsoft Copilot, AI Builder e Azure OpenAI non significa semplicemente prendere lo strumento più scintillante: significa capire come ogni piattaforma si adatta alle esigenze reali del business in un ecosistema Microsoft in rapida evoluzione. In questa guida trovi un confronto affiancato che copre le funzionalità principali, l'architettura tecnica, il costo totale e il grado di integrazione di ciascuna piattaforma con ambienti Microsoft e non Microsoft.

Per i responsabili IT, gli architetti e chiunque prenda decisioni tecnologiche, è fondamentale approfondire le differenze: quale strumento permette ai non sviluppatori di agire in autonomia? Quale offre il massimo controllo sull'AI personalizzata? Dove si ottiene l'integrazione migliore e qual è la barriera d'ingresso più bassa per iniziare a vedere valore per il business? Questa analisi ti fornisce fatti, non chiacchiere, così puoi far corrispondere le soluzioni agli obiettivi aziendali ed evitare errori costosi lungo la strada. Facciamo chiarezza prima che tu approvi quel budget.

copilot vs AI Builder vs Azure OpenAI: 12 fatti sorprendenti
  1. Accesso ai modelli rispetto ai copilot gestiti: Azure OpenAI offre accesso diretto ai modelli della famiglia GPT (fine-tuning, embedding, controllo della temperatura), mentre Copilot Studio si concentra sulla creazione di copilot dedicati a specifiche attività, con orchestrazione e interfaccia utente. La sorpresa è che Copilot Studio nasconde i dettagli del modello, ma aggiunge flussi di lavoro già pronti all'uso.
  2. Differenze nella gestione dei dati aziendali: Azure OpenAI punta sull'isolamento del tenant e sulle opzioni di bring-your-own-encryption per le chiamate dirette ai modelli; Copilot Studio e Azure AI Foundry puntano invece su connettori dati integrati e livelli di governance. Il che significa che a guidare la scelta è spesso la governance, non l'accuratezza del modello.
  3. Profondità di personalizzazione: Azure OpenAI supporta il fine-tuning a basso livello e il prompt engineering; Copilot Studio offre una composizione di skill ad alto livello e modelli predefiniti; Azure AI Foundry punta su un'assemblaggio rapido di pipeline per input multimodali. La sorpresa è che la personalizzazione può essere più profonda nell'API grezza che nei builder di copilot "no-code".
  4. Capacità multimodali: i modelli di Azure OpenAI supportano testo ed embedding e alcune funzionalità di immagine tramite modelli multimodali; Copilot Studio e Azure AI Foundry sono progettati per orchestrare flussi multimodali (testo, immagini, documenti, connettori). La sorpresa è che le piattaforme di orchestrazione spesso consentono applicazioni multimodali più ampie rispetto alle sole API basate su un singolo modello.
  5. Conformità e certificazioni: tute tre sono posizionate per la conformità aziendale, ma Azure OpenAI prevede specifiche condizioni contrattuali e distribuzioni vincolate a regioni per usi normativi avanzati; Copilot Studio integra MS Purview e la governance; Azure AI Foundry è progettato per centralizzare le pipeline di conformità. La sorpresa è che le funzionalità di conformità possono variare più delle capacità del modello sottostante.
  6. Compromessi tra latenza e scalabilità: le chiamate dirette ad Azure OpenAI possono offrire la latenza più bassa per prompt semplici; Copilot Studio e Azure AI Foundry introducono livelli di orchestrazione (logging, retrieval, uso di strumenti) che possono aumentare la latenza, ma aggiungono affidabilità e osservabilità. La sorpresa è che funzionalità più ricche possono costare un tempo di risposta misurabile.
  7. Strumenti per la retrieval-augmented generation (RAG): Azure OpenAI fornisce il modello di base e gli embedding; Copilot Studio mette a disposizione modelli RAG integrati e una memoria per i copilot; Azure AI Foundry si concentra su vector store e pipeline di livello enterprise. La sorpresa è che il RAG spesso è più facile da implementare con le piattaforme di livello superiore che partendo da zero con le API grezze dei modelli.
  8. Trasparenza dei prezzi: il prezzo di Azure OpenAI è legato al calcolo del modello e ai token; Copilot Studio e Azure AI Foundry spesso includono nel prezzo utilizzo della piattaforma, orchestrazione e storage, il che può rendere i costi meno prevedibili. La sorpresa è che la comodità delle piattaforme di livello superiore può offuscare il controllo dei costi per singola chiamata.
  9. Differenze nell'esperienza per gli sviluppatori: Azure OpenAI è pensato per gli ingegneri che vogliono il pieno controllo di prompt, tuning e SDK; Copilot Studio si rivolge ai product builder con la creazione di copilot guidata dall'interfaccia; Azure AI Foundry è orientato ai data engineer che integrano pipeline di ML. La sorpresa è che la stessa organizzazione potrebbe aver bisogno di tre set di competenze diversi per sfruttare appieno l'ecosistema.
  10. Estensibilità e plug-in: Copilot Studio è progettato per collegarsi facilmente a Microsoft 365, ai connettori personalizzati e alle azioni; Azure OpenAI è orientato al modello e richiede un'integrazione personalizzata per i connettori; Azure AI Foundry standardizza i connettori in pipeline riutilizzabili — sorprende che Copilot Studio possa offrire integrazioni aziendali pronte all'uso più rapidamente dell'utilizzo diretto del modello.
  11. Postura di sicurezza per la generazione di codice: Azure OpenAI può essere usato per generare codice, ma richiede misure di protezione da parte degli sviluppatori; Copilot Studio include schemi per azioni sicure e criteri di governance quando si abilitano i copilot ad agire per conto degli utenti; Azure AI Foundry offre la validazione del codice e i controlli delle pipeline su larga scala — sorprende che a fare la differenza per una generazione di codice sicura siano soprattutto gli strumenti e la governance, non il modello in sé.
  12. Dipendenza dal fornitore e portabilità: Le soluzioni costruite direttamente su Azure OpenAI (chiamate API e formati standard) sono più portabili verso altri provider di LLM, anche se con un certo lavoro di traduzione; Copilot Studio e Azure AI Foundry creano spesso una logica di collegamento e integrazioni più ricche, che aumentano il costo di una migrazione — sorprende che piattaforme più produttive possano aumentare il rischio di lock-in a lungo termine, pur accelerando la consegna.

Confronto delle funzionalità tra Microsoft Copilot, AI Builder e Azure OpenAI

Quando valuti Copilot, AI Builder e Azure OpenAI, considerali tre strumenti pensati per compiti molto diversi, ciascuno con il proprio posto nel catalogo Microsoft. Copilot offre un aiuto basato sull'IA, pronto all'uso, direttamente all'interno delle app che usi già, come Microsoft 365 e Dynamics. AI Builder consente di creare modelli senza codice, con un'interfaccia drag-and-drop, rendendo semplice per chi non è sviluppatore automatizzare attività o creare insight all'interno di Power Platform.

Poi c'è Azure OpenAI, che mette a disposizione la potenza dei modelli avanzati di OpenAI, come GPT e DALL-E, offrendo massima flessibilità a sviluppatori e architetti che vogliono costruire soluzioni di IA più ambiziose o all'avanguardia, sia nel cloud di Microsoft sia come parte di applicazioni più grandi. Ambito, utenti di riferimento e livello di competenze tecniche richiesto differiscono parecchio tra queste piattaforme.

Ma la cosa più importante è capire quali scenari ciascuna soluzione è progettata per risolvere e cosa serve per farli funzionare. Che tu punti a benefici immediati per il business, a una personalizzazione profonda o a una scalabilità importante, ogni opzione dà il meglio in determinate condizioni e, diciamocelo, inciampa in altre. Le sezioni seguenti approfondiscono queste differenze, aiutandoti a mettere in relazione i punti di forza e i limiti delle piattaforme con i tuoi casi d'uso reali.

Tabella di confronto delle soluzioni IA di Microsoft

Personalizzabilità e flessibilità delle tre piattaforme

Microsoft Copilot è progettato per semplicità e velocità, con possibilità di personalizzazione limitate. Gli utenti interagiscono con funzionalità di IA predefinite all'interno di Office o Dynamics, ma non possono modificare la logica o i modelli sottostanti. Questo approccio mantiene le cose semplici, ma limita la flessibilità avanzata: quello che vedi è quello che ottieni.

AI Builder cambia le carte in tavola, rivolgendosi ad analisti aziendali e power user con una personalizzazione senza codice, basata su un'interfaccia guidata. Consente di creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning. Puoi personalizzare i flussi di lavoro basati sull'IA in base ai processi aziendali, pensa all'automazione dei documenti o all'analisi del sentiment, senza scrivere codice, ma la complessità e la scala hanno un limite.

Azure OpenAI mette in mano agli sviluppatori le chiavi del regno. Qui hai un controllo granulare sulla progettazione dei prompt, sulla messa a punto dei modelli (incluso il fine-tuning) e sull'integrazione dei flussi di lavoro. Vuoi addestrare il modello sui dati proprietari dell'azienda? Ti serve un'IA conversazionale che si adatti al volo o che si integri con API di terze parti? Azure OpenAI è progettato per la massima flessibilità, a patto di avere le competenze tecniche per sfruttarlo. Il compromesso: richiede più impegno in fase di configurazione e manutenzione, ma in termini di capacità non ci sono limiti.

In sintesi, Copilot privilegia la facilità d'uso immediata, AI Builder supporta l'automazione aziendale personalizzata a livello moderato, mentre Azure OpenAI offre la piena flessibilità da sviluppatore per gli scenari avanzati.

Confronto tecnico tra Copilot, AI Builder e Azure OpenAI

Guardando sotto la superficie, ogni soluzione IA di Microsoft si basa su un'architettura tecnica distinta. Per le organizzazioni che valutano queste piattaforme, è fondamentale analizzare lo stack tecnologico, l'architettura di base e l'approccio all'integrazione, non solo dal punto di vista delle prestazioni, ma anche per capire quanto ciascuna soluzione possa scalare e collegarsi ai più ampi sistemi aziendali.

Microsoft Copilot si sviluppa all'interno di Microsoft 365 e Dynamics, offrendo l'IA come servizio strettamente integrato nell'architettura di queste piattaforme. AI Builder si appoggia su Power Platform e consente la distribuzione dei modelli in Power Apps e Power Automate, con connettori gestiti e governance integrata. Azure OpenAI, invece, è un servizio API cloud-first e flessibile, progettato per collegarsi praticamente a qualsiasi cosa, a patto di saperlo configurare e scalare sull'infrastruttura di Azure.

Architettura, profondità dell'integrazione e modelli di IA supportati giocano un ruolo chiave nel definire ciò che è possibile su ciascuna piattaforma. Di seguito analizziamo i vari livelli e mostriamo come queste scelte di fondo incidono sulla progettazione reale dei sistemi, sulla scala e sui risultati, soprattutto per le aziende che vogliono rendere il proprio investimento nell'IA pronto per il futuro.

Architettura e capacità di integrazione spiegate

Confronto tra modelli di IA e capacità di elaborazione del linguaggio

Microsoft Copilot si basa su modelli di IA generativa avanzati sviluppati in collaborazione con OpenAI, in particolare adattamenti di GPT-4 per le attività linguistiche. Questi modelli sono ottimizzati per la produttività aziendale, la sintesi, la stesura di e-mail e l'analisi contestuale dei documenti negli ambienti Microsoft 365 e Dynamics.

AI Builder, invece, utilizza una combinazione di modelli proprietari Microsoft e framework di machine learning automatizzato (AutoML). Qui gli utenti possono creare e addestrare modelli per attività come previsione, classificazione, rilevamento di oggetti ed estrazione di testo, il tutto direttamente da Power Platform. Non otterrai la potenza generativa grezza di GPT-4, ma la piattaforma copre comunque i flussi di lavoro aziendali più comuni e le attività ripetitive grazie a un'IA guidata.

Azure OpenAI si distingue per l'accesso diretto agli ultimi modelli OpenAI (GPT-4, GPT-3.5, Codex, DALL-E e altri) e per la possibilità di metterli a punto ed estenderli per la comprensione del linguaggio specifico di un dominio, il riconoscimento delle intenzioni e la generazione di contenuti. Gli sviluppatori possono scegliere un modello dal catalogo, controllare il prompt engineering e persino inserire dati personalizzati o basi di conoscenza per applicazioni avanzate come chatbot, motori di Q&A o interfacce multilingua.

In sintesi, Copilot offre funzionalità generative avanzate ma predefinite, pensate per le attività aziendali; AI Builder permette di creare modelli senza codice e guidati per problemi aziendali strutturati; Azure OpenAI offre la massima potenza in ambito IA, con il catalogo di modelli più ampio e il maggior potenziale di personalizzazione, per chi è disposto a mettere le mani nella tecnologia.

Esempi di casi d'uso per ciascuna piattaforma

La vera prova per Microsoft Copilot, AI Builder e Azure OpenAI non è tanto quello che promettono, quanto quello che le aziende fanno davvero con questi strumenti nel mondo reale. È lì che emergono davvero i loro punti di forza e i loro limiti.

Per la maggior parte delle organizzazioni, la soluzione giusta dipende dal ruolo concreto che questi strumenti svolgono. Alcune usano Copilot per dare una marcia in più al lavoro quotidiano con scorciatoie di produttività. Altre ricorrono ad AI Builder per automatizzare la gestione dei documenti e migliorare i flussi di lavoro, senza coinvolgere gli sviluppatori. I carichi pesanti sono affidati ad Azure OpenAI, che permette alle organizzazioni di sviluppare applicazioni IA sofisticate, che si tratti di intelligenza integrata nel servizio clienti, recupero intelligente della conoscenza o elaborazione avanzata del linguaggio su larga scala.

Nelle prossime sezioni vedremo esempi concreti e analizzeremo l'impatto, parlando di tempi di risposta migliori, clienti più soddisfatti e bilanci più solidi. Questo approccio pratico mette in contesto le lunghe liste di funzionalità e mostra come ciascuna piattaforma si comporta quando entra in gioco sul fronte operativo.

Esempi reali di casi d'uso

  1. Copilot per i riepiloghi automatici delle riunioni:Una società di servizi finanziari ha usato Copilot in Microsoft Teams per generare elenchi di azioni da svolgere e punti salienti della discussione a partire dalle trascrizioni delle riunioni. Ha ridotto drasticamente il tempo dedicato alle attività amministrative successive alla riunione e migliorato la precisione nel follow-up dei progetti. La lezione: Copilot eccelle nell'automatizzare le attività di produttività quotidiane all'interno degli ambienti Microsoft nativi.
  2. AI Builder per l'elaborazione intelligente dei documenti:Un'azienda manifatturiera globale usa il modello di elaborazione dei moduli di AI Builder per estrarre i dettagli delle fatture dai PDF scansionati e trasferirli in Dynamics 365. Così si sono ridotti gli errori di inserimento manuale e il personale è stato liberato per attività a maggior valore, con la configurazione affidata a power user. Lezione appresa: AI Builder è ideale per digitalizzare i processi aziendali senza un grande carico di sviluppo.
  3. Azure OpenAI per agenti virtuali personalizzati:Un grande retailer ha creato un chatbot multilingua per l'assistenza clienti basato su Azure OpenAI. Questo agente virtuale comprende intenzioni complesse dei clienti, si integra con i database interni e risponde sia a richieste semplici sia a quesiti più sfumati. I risultati includono un'assistenza clienti 24/7 e tempi di risoluzione più brevi. La flessibilità dei modelli di IA personalizzati ha dato loro un vantaggio reale, ma ha richiesto sviluppatori esperti e messa a punto del modello.
  4. Automazione dei flussi di lavoro multipiattaforma:Un fornitore assicurativo ha combinato l'automazione di AI Builder (per moduli ed e-mail) con Azure OpenAI per una comprensione più profonda del linguaggio, collegando entrambi a un sistema legacy per i sinistri tramite Power Automate. Questa configurazione ibrida dimostra come le organizzazioni scelgano e combinino gli strumenti per un'automazione a più livelli e un servizio clienti più intelligente, senza essere vincolate a un'unica piattaforma.

Analisi dell'impatto aziendale e considerazioni sul ROI

Gli studi mostrano che le organizzazioni che implementano Copilot in Microsoft 365 registrano miglioramenti di efficienza fino al 30% nelle attività ripetitive, in particolare nella scrittura e nel recupero dei dati. AI Builder genera ROI permettendo a team non tecnici di automatizzare i processi, riducendo spesso i tempi di ciclo dei processi del 50% o più.

Per Azure OpenAI, l'impatto è guidato da innovazione e scalabilità. Gartner osserva che le aziende che costruiscono applicazioni personalizzate basate su LLM ottengono guadagni trasformativi in termini di esperienze digitali e self-service per i clienti, con un CSAT più alto e un time-to-market più rapido, anche se il ROI dipende fortemente dalla complessità dell'implementazione e dai costi di gestione continua.

Valutare i costi e i modelli di prezzo

Microsoft Copilot segue in genere un modello di licenza per utente, addebitato come componente aggiuntivo all'abbonamento a Microsoft 365 o Dynamics 365. I prezzi sono prevedibili, ma possono crescere rapidamente quando si scala su grandi bacini di utenti.

AI Builder funziona con crediti basati sulla capacità: le organizzazioni acquistano crediti AI che coprono determinate esecuzioni di modelli, previsioni o attività di elaborazione. Questo approccio pay-for-use significa che i costi diretti seguono l'utilizzo effettivo, ma serve un monitoraggio attento per evitare sorprese nei consumi eccedenti, soprattutto con automazioni ad alto volume o con la gestione di documenti.

Azure OpenAI addebita i costi in base all'utilizzo delle API, con prezzi per token o per immagine che possono crescere rapidamente in funzione delle esigenze dell'applicazione. Questo consente implementazioni flessibili e su larga scala, ma introduce anche prezzi variabili: stimare il costo totale richiede quindi l'analisi del traffico previsto, dei volumi di dati e dell'utilizzo pianificato dei modelli. Possono inoltre maturare costi aggiuntivi per archiviazione, calcolo o egress dei dati su Azure.

I costi nascosti possono insinuarsi con integrazione, formazione e manutenzione, soprattutto nei progetti Azure OpenAI o nelle soluzioni personalizzate di Power Platform. Alcune aziende contengono i costi combinando Power Automate per i flussi di lavoro di routine (prezzo fisso) con un uso occasionale di Azure OpenAI per i casi più avanzati, bilanciando prevedibilità e innovazione. Una valutazione dettagliata dei costi è essenziale fin dall'inizio, così che i budget non vengano colti di sorpresa più avanti.

Confrontare la facilità d'uso e gli elementi essenziali per iniziare

Avviare Copilot, AI Builder o Azure OpenAI richiede sforzi e competenze molto diversi. Per le aziende questo può fare la differenza tra un time-to-value rapido e mesi di sviluppo prima di vedere un ritorno. Conviene quindi conoscere la curva di apprendimento prima di lanciarsi.

Copilot offre un'integrazione immediata non appena viene abilitato nell'istanza di Microsoft 365 o Dynamics: nessuna programmazione, configurazione o lavoro sul back-end. AI Builder si basa su flussi di lavoro no-code, da configurare con un clic, perfetti per gli utenti business e gli analisti che vogliono automatizzare attività o creare semplici modelli predittivi senza coinvolgere l'IT in ogni riunione.

Azure OpenAI è il più potente, ma richiede anche l'investimento iniziale maggiore. Gli sviluppatori configurano le risorse, impostano l'autenticazione e progettano prompt personalizzati o integrano API, il che significa che i primi passi possono essere più impegnativi, soprattutto per i team senza competenze in ambito AI o cloud. Le sezioni seguenti illustreranno, passo dopo passo, i suggerimenti per l'onboarding di ciascuna soluzione: nessuno vuole correre prima di aver imparato a camminare.

Guida introduttiva per ciascuna piattaforma

Valutazione della facilità d'uso e della curva di apprendimento

Copilot si distingue per la semplicità plug-and-play: se sai usare Microsoft 365, sai usare Copilot, e la maggior parte degli utenti richiede una formazione minima. AI Builder riduce la barriera per gli utenti business e per i power user, offrendo interfacce no-code intuitive e una documentazione estesa per la creazione autonoma dei modelli.

Azure OpenAI ha una curva di apprendimento molto più ripida ed è indicato soprattutto per sviluppatori professionisti, specialisti di AI o grandi team IT. Padroneggiarlo significa capire come scegliere il modello di AI, come configurare l'ambiente cloud e quali sono le best practice di sicurezza. In ogni caso Microsoft mette a disposizione la documentazione, ma per sfruttare davvero il valore di Azure OpenAI spesso serve una buona dose di prove pratiche e tentativi.

Agenti AI, funzionalità conversazionali e applicazioni avanzate

Copilot, AI Builder e Azure OpenAI affrontano in modo molto diverso gli agenti AI, i bot conversazionali e le applicazioni complesse basate sull'AI. Per alcune aziende si tratta di assistenti virtuali intelligenti che aumentano la produttività degli utenti o automatizzano la gestione dei ticket di supporto. Per altre conta il fascino di un'AI conversazionale di nuova generazione, capace di adattarsi in tempo reale e di integrarsi con più piattaforme aziendali.

Scegliere la piattaforma giusta dipende spesso dal bilanciamento tra intelligenza conversazionale pronta all'uso, raccomandazioni in tempo reale e flessibilità nel creare agenti virtuali avanzati, pensati per scenari aziendali complessi. Copilot eccelle nel fornire supporto conversazionale all'interno di Microsoft 365 e Dynamics 365, mentre AI Builder permette di creare chatbot semplici e automazioni di flussi di lavoro senza scrivere codice. Azure OpenAI alimenta gli agenti più sofisticati, con conversazioni a più turni, una consapevolezza del contesto avanzata e integrazione con praticamente qualsiasi app o fonte dati.

Naturalmente, inserire agenti AI nel business solleva questioni di sicurezza, governance e del livello di controllo che hai sul loro comportamento: un tema centrale nelle recenti discussioni su shadow IT e gestione del rischio. Per approfondimenti e best practice su come distribuire in sicurezza gli agenti AI, soprattutto in Microsoft 365, consulta le strategie pratiche di governance in AI agents and Shadow IT threats, così come i consigli essenziali sull'architettura del control plane in Securing AI agents: Safe governance best practices. Queste risorse illustrano i rischi nascosti e le strategie di controllo pratiche che ogni responsabile IT dovrebbe conoscere prima di implementare l'automazione basata sull'AI su larga scala.

Confronto tra agenti AI e funzionalità di assistenza in tempo reale

Abilitare applicazioni AI avanzate negli ambienti Microsoft

Copilot Studio e Azure AI: scegliere lo strumento giusto per creare soluzioni AI e aumentare la produttività

Quali sono le differenze principali tra Copilot, AI Builder e Azure OpenAI?

Copilot (inclusi Microsoft 365 Copilot e Copilot Studio) è un assistente AI ed esperienza low-code focalizzata sulla produttività, sulle interazioni in linguaggio naturale e sull'integrazione con Microsoft 365. AI Builder è uno strumento AI low-code di Power Platform che permette agli utenti business di creare modelli per attività come la previsione e l'elaborazione dei moduli. Azure OpenAI Service espone i large language model (LLM) e funzionalità AI avanzate per sviluppatori e data scientist che vogliono creare applicazioni personalizzate, scenari di retrieval-augmented generation (RAG) e soluzioni AI scalabili. Usa Azure quando ti servono una personalizzazione profonda e i servizi Azure AI; scegli Copilot e Copilot Studio per la produttività integrata e per gli scenari degli utenti business.

Come decido tra Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio e Azure OpenAI per il mio progetto?

La scelta dello strumento giusto dipende dagli obiettivi. Microsoft 365 Copilot è la soluzione ideale se vuoi un assistente in linguaggio naturale pronto all'uso nelle app di Microsoft 365 per gli utenti business. Copilot Studio e Microsoft Copilot Studio ti permettono di usare modelli low-code e funzionalità di creazione di agenti per realizzare copilot su misura, integrati con i dati Microsoft che già utilizzi. Azure OpenAI Service o Azure Machine Learning sono la scelta giusta per sviluppatori e data scientist che hanno bisogno di pieno controllo, di un fine-tuning personalizzato dei modelli linguistici, di RAG e di applicazioni AI scalabili. Valuta le esigenze di integrazione, se vuoi che i servizi AI siano incorporati nei flussi di lavoro e quanto coinvolgimento di sviluppatori è necessario.

Copilot Studio può integrarsi con Azure AI Foundry e con altre soluzioni di Azure AI?

Sì. Copilot Studio può integrarsi con Azure AI Foundry e con altri servizi di Azure AI per sfruttare funzionalità AI avanzate, modelli di Azure Machine Learning e Azure AI Search per il retrieval-augmented generation. Questa integrazione consente di creare copilot che usano i dati aziendali, scalano nel cloud di Azure e combinano la creazione low-code di Copilot Studio con servizi AI orientati agli sviluppatori, per sistemi di produzione solidi.

Che cos'è il retrieval-augmented generation e che rapporto ha con Azure OpenAI e Copilot?

Il retrieval-augmented generation (RAG) combina il recupero di informazioni (ad esempio con Azure AI Search o database vettoriali) con la generazione del modello linguistico, per fornire risposte accurate e contestualizzate. Azure OpenAI Service viene comunemente usato per il RAG abbinando gli LLM ad Azure AI Search e agli archivi di conoscenza. Copilot e Microsoft 365 Copilot usano concetti simili dietro le quinte per far emergere informazioni specifiche dell'azienda in linguaggio naturale, e Copilot Studio può essere usato per configurare flussi RAG senza una programmazione complessa.

Chi dovrebbe usare AI Builder e chi invece Azure OpenAI Service o Azure Machine Learning?

Gli utenti business e i citizen developer dovrebbero usare AI Builder per creare rapidamente scenari AI comuni (elaborazione dei moduli, riconoscimento di oggetti, previsioni) con una programmazione minima. Sviluppatori e data scientist dovrebbero usare Azure OpenAI Service o Azure Machine Learning quando hanno bisogno di sviluppo AI avanzato, addestramento personalizzato di modelli linguistici, AI scalabile o integrazione con pipeline di dati complesse. AI Builder è ottimizzato per accessibilità e risultati rapidi, mentre i servizi Azure sono pensati per una personalizzazione profonda e soluzioni AI di livello enterprise.

In che modo Microsoft 365 Copilot si inserisce nella produttività aziendale e negli strumenti Microsoft esistenti?

Microsoft 365 Copilot si integra direttamente in Word, Excel, Outlook, Teams e in altre app di Microsoft 365, offrendo un assistente AI che migliora la produttività tramite prompt in linguaggio naturale, generazione di bozze, riepiloghi e analisi dei dati. Sfrutta i dati Microsoft già esistenti e i controlli di sicurezza, rendendo più semplice l'adozione per le organizzazioni che usano già Microsoft 365. Può inoltre essere esteso o integrato con Copilot Studio e con soluzioni di Azure AI per funzionalità più ricche e specifiche per dominio.

È possibile usare Azure OpenAI e Azure Machine Learning per creare un copilot personalizzato per la mia azienda?

Sì. Sviluppatori e data scientist possono usare Azure OpenAI Service per gli LLM, Azure Machine Learning per la gestione del ciclo di vita dei modelli e Azure AI Search per il recupero delle conoscenze, così da creare un copilot personalizzato. Con queste soluzioni Azure puoi implementare il RAG, fare il fine-tuning dei modelli, distribuire applicazioni AI scalabili nel cloud di Azure e integrarle con i sistemi aziendali, ottenendo un assistente AI su misura che rispetta i requisiti di conformità e prestazioni.

Come si confrontano costi, scalabilità e conformità tra Copilot, AI Builder e Azure OpenAI?

Costi e scalabilità variano: Microsoft 365 Copilot e Copilot Studio sono spesso offerti come servizi in abbonamento o a livello di tenant, ottimizzati per gli utenti aziendali, mentre i prezzi di AI Builder sono pensati per i progetti di Power Platform. Azure OpenAI e Azure Machine Learning sono servizi cloud a consumo che scalano in base all'utilizzo, ma richiedono un'attenta gestione dei costi per l'inferenza dei modelli su larga scala e per l'archiviazione. Per conformità e governance, i servizi Azure offrono controlli granulari e una sicurezza di livello enterprise; Microsoft 365 Copilot beneficia dell'approccio integrato alla conformità di Microsoft per gli ambienti Microsoft 365. Scegli in base al budget, alla scala prevista e alle esigenze normative.

Quali competenze e ruoli servono per adottare in modo efficace Copilot e le soluzioni di Azure AI?

L'adozione richiede di norma una combinazione di utenti aziendali, amministratori IT, sviluppatori e data scientist. Gli utenti aziendali e gli analisti possono guidare i casi d'uso con Microsoft 365 Copilot e AI Builder; sviluppatori e data scientist si occuperanno di Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service e Azure Machine Learning per lo sviluppo avanzato di soluzioni di AI. La collaborazione tra i ruoli aiuta a sfruttare le offerte Microsoft, a integrare i sistemi Microsoft esistenti e a creare app di AI scalabili, mantenendo governance e sicurezza.

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