¿Probaste un chatbot que responde bien pero no conoce tus políticas ni documentos? En banca privada, Morgan Stanley lanzó asistentes internos (2023–2024) sobre Azure/OpenAI para recuperar conocimiento propio y resumir reuniones—enfocados en productividad del asesor y con controles de gobierno antes de escalar a más casos.

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En entornos industriales, Siemens publicó cómo transformó su búsqueda global con generative search sobre AWS Bedrock, priorizando cumplimiento de políticas y costos de inferencia; reportan respuestas 3× más rápidas y hasta 70 %de ahorro en costos asociados al servicio.

Estos ejemplos muestran dos rutas válidas: (a) asistentes internos con RAG sobre contenido corporativo y (b) búsqueda generativa con gobierno fuerte. En ambos casos, la arquitectura (fuentes, permisos, observabilidad) pesa más que “el modelo” en sí.

Si ya usas Power Platform, hoy puedes integrar copilots/agents con Copilot Studio y enlazarlos a Power Automate o a tus datos; bancos como ABN AMRO publicaron un caso técnico con Copilot Studio + Azure + Power BI para mejorar interacciones. 5. Recomendación práctica: empieza con 1–2 decisiones críticas, define fuentes “de verdad”, diseña métricas de calidad (exactitud, cobertura, tiempo de respuesta) y un plan de contingencia por si cambia un proveedor de modelos.

Para saber más (casos y detalle):

• Morgan Stanley: partnership con OpenAI (2023) y Debrief (2024) para notas y acciones. Morgan Stanley
• Siemens: generative search con AWS Bedrock (arquitectura y resultados). Amazon Web Services, Inc.
• Copilot Studio + Power Platform: casos y guía. Microsoft
• Caso técnico: ABN AMRO con Copilot Studio + Azure + Power BI. Microsoft Learn