Introducción
Cuando ocurren estas situaciones, la reacción habitual es culpar a la inteligencia artificial. Frases como "Copilot Studio está fallando" o "la IA no funciona bien" son comunes cuando las expectativas no coinciden con el comportamiento observado.
Sin embargo, la realidad es diferente. Tras analizar problemas en proyectos de Copilot Studio, he comprobado que, en la mayoría de los casos, el agente es solo la última pieza visible de una cadena más compleja. Detrás de una respuesta incorrecta suelen encontrarse causas tradicionales: fuentes de conocimiento mal estructuradas, documentación desactualizada, permisos insuficientes, acciones defectuosas, prompts ambiguos, integraciones incompletas o procesos mal diseñados. El agente refleja los problemas existentes en la arquitectura.
Por eso, este artículo no busca explicar cómo crear un agente ni profundizar en buenas prácticas desde cero. El objetivo es práctico: entender qué hacer cuando un agente ya está desarrollado y funcionando, pero no ofrece los resultados esperados. Construir un agente en Copilot Studio es relativamente sencillo. Hacer que funcione de manera consistente en producción es un desafío diferente.
A lo largo de este artículo analizaremos las incidencias más comunes en proyectos reales y, sobre todo, cómo identificar la causa raíz de cada problema para evitar dedicar horas a modificar prompts o configuraciones que no son el origen del fallo. Porque cuando un agente no funciona, la pregunta más importante no es qué le ocurre a la IA, sino qué componente de la solución provoca el comportamiento inesperado.
Problema 1. El agente no encuentra información
Este es, probablemente, el problema más común al trabajar con agentes de conocimiento. El usuario hace una pregunta válida, como:
"¿Cuál es el procedimiento para solicitar un portátil?"
Y el agente responde:
"No he encontrado información relacionada con tu consulta."
Esto lleva a pensar que la inteligencia artificial no funciona bien. Sin embargo, a menudo, el problema radica en las fuentes de conocimiento que utiliza.
Documentación poco estructurada
Una causa frecuente es la calidad y organización de la documentación. Muchas organizaciones conectan SharePoint o repositorios esperando que el agente encuentre información automáticamente. Sin embargo, la calidad del resultado depende de la calidad de la información.
Cuando la documentación está desactualizada, contiene duplicados o carece de estructura clara, el agente tiene dificultades para localizar el contenido adecuado. Generalmente, se obtienen mejores resultados con documentos breves y bien organizados que con un único PDF extenso con múltiples procedimientos.
La inteligencia artificial puede acceder a la información, pero no puede corregir una base de conocimiento mal mantenida.
Contenido insuficiente o inexistente
Otra situación común ocurre cuando la respuesta no existe en las fuentes conectadas. Aunque parezca obvio, este problema es más frecuente de lo que imaginamos.
Por ejemplo, si un usuario pregunta:
"¿Qué política aplica para dispositivos móviles corporativos?"
y no hay información sobre esa política, el agente no podrá generar una respuesta fiable. En tales casos, debe reconocer que no tiene suficiente información.
Un agente bien configurado debería evitar inventar contenido o generar respuestas especulativas cuando no encuentra evidencias. Es más útil recibir una respuesta que indique la falta de información que una respuesta incorrecta pero convincente.
Cómo diagnosticar este problema
Una forma sencilla de verificar si el problema está en la documentación es realizar consultas específicas sobre información que sabemos que existe.
Por ejemplo:
"¿Qué indica exactamente el apartado 4 del procedimiento de teletrabajo?"
Si el agente no puede responder a estas preguntas concretas, es probable que el problema esté en las fuentes documentales, en la indexación del conocimiento o en cómo se ha organizado la información.
Antes de modificar prompts o cambiar instrucciones, asegúrate de que la información existe, está actualizada, es accesible y bien estructurada. A menudo, solucionar estos aspectos tiene un impacto mayor que cualquier ajuste en la inteligencia artificial.
Problema 2. El agente responde cosas diferentes cada vez
"¿Por qué me responde algo diferente si la pregunta es la misma?"
La reacción inicial es pensar que hay un error o que el agente no funciona correctamente. Sin embargo, esto no siempre es cierto. Los modelos generativos operan de manera probabilística, permitiendo respuestas distintas para la misma consulta sin que ninguna sea incorrecta. Es normal que una explicación o recomendación se exprese de diversas maneras manteniendo el mismo significado.
La clave es distinguir entre una variación aceptable y una variación problemática.
Variación aceptable
Una variación aceptable ocurre cuando la respuesta cambia solo en forma, no en contenido. Por ejemplo, el agente puede resumir un procedimiento con diferentes expresiones, pero el mensaje sigue siendo el mismo. Este comportamiento es normal y parte del funcionamiento de la IA generativa.
Ambas respuestas son equivalentes y brindan la misma información al usuario.
Variación problemática
La situación cambia cuando las respuestas son contradictorias. Si el agente responde algo diferente hoy y ofrece una respuesta opuesta mañana, estamos ante un problema que necesita análisis.
Estos comportamientos indican inconsistencia en la configuración del sistema, el contexto del agente o las fuentes utilizadas. También puede ser un problema de grounding, donde el agente usa información distinta al procesar la consulta.
Qué revisar
Al detectar respuestas inconsistentes, es recomendable revisar varios elementos antes de asumir que el problema está en el modelo de IA.
Primero, analizar las instrucciones del agente para asegurarse de que sean claras, evitando interpretaciones diferentes de la misma pregunta.
Es fundamental revisar las fuentes de conocimiento utilizadas. Es común encontrar documentación duplicada o desactualizada que puede llevar al agente a consultar referencias distintas según el contexto.
Finalmente, revisar las acciones, flujos e integraciones que participan en la respuesta. A veces, la diferencia proviene de datos de sistemas externos, que pueden variar entre ejecuciones.
No todas las diferencias entre respuestas son problemáticas. Lo importante es determinar si son variaciones naturales del lenguaje o contradicciones que indican problemas de configuración o calidad de la información. Entender esta diferencia es crucial para diagnosticar el comportamiento de un agente y evitar conclusiones erróneas durante el troubleshooting.
Problema 3. El agente alucina
Esto no siempre indica un error. Los modelos generativos funcionan probabilísticamente, permitiendo respuestas diferentes para la misma consulta sin que ninguna sea incorrecta. Es normal que un resumen se exprese con palabras distintas manteniendo el mismo significado.
La clave es diferenciar entre variaciones aceptables y problemáticas.
Es recomendable revisar varios elementos de la solución. Primero, analizar las instrucciones del agente para asegurarse de que son claras y coherentes. También es importante verificar las fuentes de conocimiento, asegurando que la información esté actualizada y alineada.
Además, debemos atender a las acciones o integraciones que participan en la generación de la respuesta, ya que la diferencia puede no provenir del modelo de IA, sino de los datos que recibe.
Automatizar, Dataverse o sistemas externos. Uno de los problemas más comunes suele ser la existencia de múltiples documentos con versiones distintas de la misma información. Cuando esto ocurre, el agente puede utilizar fuentes diferentes en cada consulta y generar respuestas inconsistentes.
Por tanto, antes de concluir que el agente está fallando, es importante analizar si estamos ante una variación normal del modelo o una contradicción provocada por problemas de configuración, contexto o calidad de la información. Esa diferencia marcará el camino correcto para resolver el problema.
Problema 4. Las acciones no se ejecutan
Este es uno de los escenarios más desconcertantes cuando trabajamos con Copilot Studio. El agente parece comprender perfectamente la intención del usuario, interpreta correctamente la solicitud y responde como si fuera a ejecutar la acción sin ningún problema. Sin embargo, una vez finalizada la conversación, no sucede absolutamente nada.
Por ejemplo, un usuario solicita:
"Crea una incidencia crítica."
Y el agente responde:
De acuerdo.
Todo parece indicar que la acción se va a ejecutar correctamente. Sin embargo, al revisar el sistema, la incidencia no existe, no se ha creado ningún registro y tampoco se observa ningún resultado asociado a la petición realizada. Desde la perspectiva del usuario, el agente ha fallado, aunque en realidad el problema suele encontrarse en alguno de los componentes que intervienen detrás de la conversación.
Parámetros incorrectos o incompletos
Una de las causas más habituales es que el flujo de Power Automate esté esperando información obligatoria que el agente no está proporcionando. Puede tratarse de campos requeridos, formatos específicos o valores necesarios para continuar con el proceso.
En estos casos, el agente inicia correctamente la acción, pero el flujo no dispone de los datos suficientes para completarla. Como consecuencia, la operación se detiene antes de llegar al resultado esperado.
Errores internos en el flujo
También es posible que la acción se invoque correctamente, pero que el flujo falle durante su ejecución. Una condición mal configurada, una expresión incorrecta, una referencia a datos inexistentes o cualquier error dentro de Power Automate puede provocar que el proceso se interrumpa sin llegar a completarse.
Desde el punto de vista del usuario, parece que el agente no ha hecho nada. Sin embargo, el verdadero problema está ocurriendo dentro de la automatización.
Problemas de permisos
Otra causa frecuente está relacionada con la seguridad. El agente puede intentar ejecutar una acción perfectamente válida, pero la cuenta utilizada para realizar la operación puede no disponer de los permisos necesarios para crear registros, actualizar información o acceder a determinados sistemas.
En este escenario, la petición llega correctamente hasta el flujo, pero la ejecución es bloqueada por las restricciones de acceso configuradas en la plataforma.
Conexiones sin autenticar o expiradas
Las integraciones también pueden convertirse en una fuente habitual de problemas. Conectores con credenciales caducadas, conexiones deshabilitadas o configuraciones incorrectas provocan que las acciones no lleguen a ejecutarse correctamente.
Aunque el agente procese la solicitud de forma adecuada, la operación terminará fallando si alguno de los servicios implicados ya no dispone de una conexión válida.
Recomendación práctica
Cuando te encuentres con este tipo de incidencias, evita empezar el diagnóstico desde Copilot Studio. El error más común consiste en modificar prompts, instrucciones o configuraciones del agente sin haber comprobado previamente si la automatización funciona correctamente por sí sola.
La mejor estrategia consiste en ejecutar el flujo de Power Automate manualmente utilizando los mismos datos que recibiría desde el agente. Si el flujo falla durante esa prueba, ya has localizado el origen del problema y sabes que Copilot Studio no es el responsable.
En mi experiencia, este enfoque ahorra muchísimo tiempo de análisis. Antes de preguntarte por qué el agente no ha creado una incidencia, una tarea o un pedido, asegúrate de que la acción asociada funciona correctamente fuera del agente. Porque, en la mayoría de las ocasiones, descubrirás que Copilot Studio ha hecho exactamente lo que tenía que hacer y que el problema se encuentra en la automatización que existe detrás de la conversación.
Problema 5. El agente pierde el contexto
Por ejemplo, un usuario puede solicitar:
"Crea una incidencia crítica".
Y el agente responde:
"De acuerdo".
Aparentemente todo funciona correctamente. La conversación se desarrolla con normalidad, el agente entiende la petición y parece dispuesto a ejecutarla. Sin embargo, la incidencia nunca llega a crearse. Desde el punto de vista del usuario, el agente ha fallado. No obstante, en la mayoría de los casos el problema no se encuentra en Copilot Studio, sino en alguno de los componentes que intervienen detrás de la acción.
Una de las causas más habituales está relacionada con parámetros incorrectos o incompletos. Es posible que el flujo de Power Automate espere campos obligatorios que el agente no está enviando o que los esté enviando con un formato distinto al esperado. En estos casos, la llamada se realiza correctamente, pero el flujo no dispone de toda la información necesaria para continuar con la ejecución.
Otra posibilidad es que exista un error interno en el propio flujo. Aunque el agente invoque correctamente la acción, Power Automate puede estar fallando en algún paso posterior debido a una condición mal configurada, una expresión incorrecta, un error de integración o cualquier incidencia dentro de la lógica del proceso.
También es frecuente encontrar problemas de permisos. El agente intenta realizar una operación válida, pero la cuenta utilizada para ejecutar la acción no dispone de los privilegios necesarios para crear registros, actualizar datos o acceder a determinados recursos. Desde la perspectiva del usuario parece que el agente no ha hecho nada, cuando en realidad la operación ha sido bloqueada por cuestiones de seguridad.
Por último, conviene revisar el estado de las conexiones utilizadas. Un conector sin autenticar, una credencial expirada o una conexión inválida pueden provocar que la acción no llegue a ejecutarse correctamente, aunque el agente haya procesado la petición sin problemas.
Mi recomendación en estos casos es muy sencilla: nunca empieces el proceso de depuración desde Copilot Studio. Antes de revisar prompts, instrucciones o configuraciones del agente, ejecuta el flujo de Power Automate de forma manual y comprueba si funciona correctamente por sí solo. Si el flujo falla cuando se ejecuta fuera del agente, entonces ya sabes que el problema no está en Copilot Studio, sino en la automatización que hay detrás. Localizar el origen real del fallo desde el principio puede ahorrar muchas horas de análisis innecesario y evitar modificaciones que no resolverán el problema.
Problema 6. El agente responde demasiado genérico
"¿Qué riesgos tiene esta solicitud de compra?"
Y recibe una respuesta similar a:
"Es importante revisar cuidadosamente la información antes de tomar una decisión".
Aunque la respuesta no es incorrecta, tampoco ayuda a entender la situación ni facilita la toma de decisiones. En la práctica, el usuario obtiene una recomendación genérica que podría aplicarse a cualquier solicitud, independientemente de su contexto.
La causa más frecuente de este problema suele ser la falta de contexto disponible para el agente. La inteligencia artificial no puede analizar información a la que no tiene acceso. Si durante la generación de la respuesta no dispone de datos relevantes relacionados con la solicitud, tenderá a responder utilizando recomendaciones generales y poco específicas.
Entre los elementos que habitualmente faltan se encuentran los datos reales de la operación, el historial de compras anteriores, el importe de la solicitud, la información del proveedor, los plazos de entrega comprometidos o los riesgos identificados en operaciones similares. Sin estos elementos, el agente carece de la información necesaria para realizar un análisis detallado y termina generando respuestas demasiado genéricas para resultar verdaderamente útiles.
La solución pasa por enriquecer el contexto que recibe el agente antes de generar la respuesta. Cuanta más información relevante tenga disponible, más precisa y accionable será su recomendación. Por ejemplo, resulta especialmente útil proporcionar datos procedentes de Dataverse, el histórico de pedidos relacionados, el estado actual de la solicitud, la información del proveedor o cualquier otro dato de negocio que permita entender mejor el escenario que se está analizando.
Veamos cómo cambiaría la experiencia. Si el agente tiene acceso a toda esa información, podría responder algo como:
Esta solicitud presenta un riesgo medio. Aunque el importe se encuentra dentro de los límites habituales, el proveedor acumula dos incidencias de retraso durante los últimos seis meses y el plazo de entrega solicitado es inferior al promedio histórico. Se recomienda validar la disponibilidad antes de aprobar la compra.
La diferencia es evidente. La segunda respuesta está basada en datos concretos y ofrece argumentos que ayudan al usuario a tomar una decisión informada.
La conclusión es sencilla: cuando un agente responde de forma demasiado genérica, normalmente no significa que la IA esté fallando. Lo más habitual es que no disponga del contexto suficiente para elaborar una respuesta de calidad. Cuanta más información de negocio reciba desde Dataverse, Power Automate o sistemas externos, más específicas, útiles y precisas serán sus recomendaciones.
Problema 7. El agente es demasiado lento
Lo primero que conviene entender es que, en la mayoría de los casos, el problema no está en el modelo de IA. Aunque es habitual pensar que la inteligencia artificial es la responsable de la demora, la realidad suele estar en alguno de los componentes que forman parte de la solución y que intervienen antes o después de la generación de la respuesta.
Múltiples acciones encadenadas
Uno de los cuellos de botella más habituales aparece cuando el agente debe ejecutar una cadena de acciones demasiado larga para completar una solicitud. Una acción llama a un flujo, ese flujo consulta información adicional, posteriormente invoca otro servicio externo y, a continuación, ejecuta nuevas validaciones o procesos. Cada paso añade tiempo al proceso completo.
De forma individual, cada acción puede tardar apenas unos segundos, pero cuando varias dependencias se ejecutan de forma secuencial, la latencia acumulada puede crecer rápidamente. El resultado es una experiencia más lenta y una sensación de poca fluidez durante la conversación.
Consultas pesadas sobre Dataverse
Otro origen frecuente de los problemas de rendimiento son las consultas poco optimizadas. Es habitual encontrar agentes que realizan búsquedas sobre grandes volúmenes de información sin aplicar filtros adecuados o que recuperan más datos de los realmente necesarios para responder a la consulta.
Cuando una petición obliga a recorrer miles de registros o a ejecutar búsquedas complejas sobre Dataverse, el tiempo de respuesta aumenta considerablemente. En estos escenarios, optimizar consultas y limitar la cantidad de información recuperada suele generar mejoras muy significativas en el rendimiento.
APIs externas lentas
Muchas soluciones utilizan servicios corporativos, APIs de terceros o sistemas heredados para complementar la información disponible en el agente. Aunque esta integración aporta valor funcional, también introduce nuevos puntos de dependencia.
Si alguno de esos servicios responde lentamente, experimenta problemas de rendimiento o realiza procesos complejos antes de devolver la información solicitada, el agente heredará directamente esa demora. Desde la perspectiva del usuario, la respuesta parece lenta, aunque el verdadero problema se encuentre en un sistema externo completamente ajeno a Copilot Studio.
Exceso de fuentes de conocimiento
También es habitual pensar que añadir más conocimiento siempre mejorará las respuestas del agente. Sin embargo, un exceso de fuentes documentales puede tener el efecto contrario.
Cuando el agente debe buscar información entre un gran número de documentos, repositorios o fuentes diferentes, aumenta el trabajo necesario para localizar el contenido adecuado y construir una respuesta coherente. Además, cuantas más fuentes existan, mayor será la probabilidad de encontrar información redundante o incluso contradictoria.
Cómo mejorar los tiempos de respuesta
Cuando detectamos problemas de rendimiento, conviene analizar la arquitectura completa de la solución antes de modificar prompts o instrucciones. En la mayoría de los casos, las mejoras pasan por reducir llamadas innecesarias, simplificar acciones, optimizar consultas sobre Dataverse, minimizar dependencias externas y limitar las fuentes de conocimiento a aquellas que realmente aportan valor.
La experiencia demuestra que un agente rápido con acceso a información relevante suele generar mucha más confianza que un agente con decenas de integraciones que tarda demasiado en responder. En muchas ocasiones, la clave no está en añadir más capacidades, sino en simplificar la arquitectura para que cada respuesta llegue al usuario de la forma más eficiente posible.
Buenas prácticas
Para mejorar el rendimiento de un agente y reducir los tiempos de respuesta, es fundamental analizar la arquitectura completa de la solución e identificar aquellos elementos que generan latencia innecesaria. En muchos casos, pequeñas optimizaciones pueden tener un impacto mucho mayor que cualquier ajuste realizado sobre los prompts o el modelo de IA.
Una de las primeras recomendaciones consiste en minimizar las llamadas innecesarias. Cada consulta adicional a Dataverse, cada llamada a una API externa o cada ejecución de un flujo supone tiempo de procesamiento adicional. Por ello, es importante revisar qué acciones son realmente necesarias para responder a una petición y eliminar aquellas que no aportan valor directo al resultado final.
También es aconsejable reducir el número de dependencias de la solución. Cuantos más sistemas intervienen en una conversación, mayores son las posibilidades de que aparezcan cuellos de botella. Un agente que depende de múltiples servicios externos siempre será más vulnerable a problemas de rendimiento que otro apoyado en una arquitectura más simple y controlada.
Otra práctica fundamental es optimizar las acciones y procesos que se ejecutan en segundo plano. Flujos excesivamente complejos, validaciones redundantes o consultas repetidas pueden incrementar considerablemente el tiempo de respuesta. Revisar periódicamente estos procesos y simplificar su lógica ayuda a mantener una experiencia más fluida para el usuario.
Por último, es importante limitar las consultas únicamente a los datos realmente necesarios. Recuperar grandes volúmenes de información cuando solo se necesitan unos pocos registros aumenta innecesariamente el tiempo de ejecución. Cuanto más precisa y optimizada sea la consulta, más rápido podrá el agente procesar la información y generar una respuesta.
En definitiva, cuando un agente presenta problemas de rendimiento, la solución rara vez consiste en añadir más capacidad o más componentes. En la mayoría de los casos, el secreto está en simplificar la arquitectura, reducir dependencias y asegurarse de que cada llamada, cada acción y cada consulta aportan un valor real al proceso.
Conclusión
Cuando un agente no funciona como esperamos, a menudo asumimos que el problema es la inteligencia artificial. Sin embargo, la experiencia muestra que rara vez es la causa principal. Generalmente, el problema proviene de elementos tradicionales y menos visibles en la arquitectura de la solución.
Las respuestas incorrectas o comportamientos inesperados suelen originarse en datos de baja calidad, fuentes desactualizadas, flujos de Power Automate erróneos, configuraciones de permisos insuficientes, falta de contexto o integraciones mal diseñadas. El agente actúa sobre la información disponible, por lo que cualquier deficiencia en estas áreas afecta el resultado final.
Este cambio de enfoque puede marcar la diferencia entre horas modificando prompts sin éxito o localizar rápidamente la causa raíz. Muchas veces, el agente funciona correctamente y el verdadero problema proviene de los datos, el conocimiento o los procesos detrás de él.
Porque, al final, un buen agente no solo depende de la IA, sino de la calidad de toda la arquitectura que lo rodea. Cuanto mejor construidos estén esos cimientos, mejores serán los resultados para los usuarios.
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