Cartão de candidatura: Microsoft Copilot (para organizações)

O que é um cartão de Aplicação ou Plataforma?

Os cartões de Aplicação e Plataforma da Microsoft destinam-se a ajudá-lo a compreender como funciona a nossa tecnologia de IA, as escolhas que os proprietários de aplicações podem fazer que influenciam o desempenho e o comportamento da aplicação e a importância de considerar a aplicação um todo, incluindo a tecnologia, as pessoas e o ambiente. Os cartões de aplicação são criados para aplicações de IA e os cartões de plataforma são criados para serviços de plataforma de IA. Estes recursos podem suportar o desenvolvimento ou a implementação das suas próprias aplicações e podem ser partilhados com utilizadores ou intervenientes afetados pelas mesmas.

Como parte do seu compromisso com a IA responsável, a Microsoft adere a seis princípios fundamentais: justiça, fiabilidade e proteção, privacidade e segurança, inclusão, transparência e responsabilidade. Estes princípios estão incorporados na Norma de IA Responsável, que orienta as equipas na conceção, construção e teste de aplicações de IA. Os cartões de aplicativo e plataforma desempenham um papel fundamental na operacionalização desses princípios, oferecendo transparência sobre recursos, usos pretendidos e limitações. Para obter mais informações, os leitores são incentivados a explorar o Relatório de Transparência sobre IA Responsável da Microsoft e o Código de Conduta dos Serviços de IA Empresarial da Microsoft (para organizações) ou a secção Código de Conduta no Contrato de Serviços Microsoft (para indivíduos), sendo que ambos descrevem como interagir com a IA de forma responsável.

Descrição geral

Microsoft Copilot é uma ferramenta de produtividade com tecnologia de IA que ajuda a melhorar a sua criatividade, produtividade e competências ao utilizar grandes modelos de linguagem (LLMs) e conteúdos aos quais tem acesso. Fornece assistência inteligente em tempo real ao colaborar com aplicações e serviços populares do Microsoft 365, Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams e mais.

Por exemplo, no trabalho pode ter Microsoft Copilot resumir uma reunião do Teams que perdeu. Em casa, pode utilizar o Microsoft Copilot para gerar uma apresentação de diapositivos com fotografias das férias da sua família.

Para obter mais informações para organizações, consulte Microsoft Copilot visão geral e Microsoft Copilot hub. Para utilizadores individuais, consulte Microsoft Copilot ajuda e aprendizagem.

Palavras-chave do áureo

A tabela seguinte fornece um glossário de termos-chave relacionados com Microsoft Copilot.

Principais funcionalidades ou capacidades

As principais funcionalidades e capacidades na seguinte tabela descrevem para que Microsoft Copilot foi concebida e como funciona nas tarefas suportadas.

Extensibilidade e personalização

A funcionalidade Agent Builder no Microsoft Copilot e no Copilot Studio são ferramentas para criar agentes seguros, dimensionáveis e inteligentes que funcionam em sistemas Microsoft 365 e de linha de negócio. Ambas as ferramentas permitem criar agentes, mas atendem a necessidades diferentes. Use o recurso Agent Builder se quiser criar rapidamente um agente para si mesmo ou para uma pequena equipe, usando linguagem natural e conteúdo existente. Escolha Copilot Studio se precisar de um agente para uma audiência mais ampla ou se o agente precisar de recursos avançados, como fluxos de trabalho de várias etapas ou integrações personalizadas. Para obter mais informações, consulte Escolha entre Microsoft Copilot e Copilot Studio para criar seu agente e agentes declarativos para Microsoft Copilot.

Para os programadores, o SDK de Agentes do Microsoft 365 fornece as ferramentas para criar agentes que trabalham em estreita colaboração com as aplicações e serviços do Microsoft 365.

Utilizações previstas

Microsoft Copilot pode ser utilizada em vários cenários em vários setores. Alguns exemplos de casos de uso incluem:

• Chat e interação e criação de conversações: os utilizadores podem interagir com Microsoft Copilot Chat e gerar respostas a partir de documentos fidedignos, tais como documentação interna da empresa ou documentação de suporte técnico.
• Pesquisar: Os utilizadores podem pesquisar documentos de origem fidedigna, tais como documentação interna da empresa.
• Resumo: Os utilizadores podem submeter conteúdo para ser resumido para tópicos predefinidos incorporados na aplicação. Os exemplos incluem o resumo de conversas, e-mails, páginas Web e documentos Word do Teams.
• Assistência de escrita em tópicos específicos: Os utilizadores podem criar novos conteúdos ou reescrever conteúdos submetidos pelo utilizador como auxílio à escrita para conteúdos empresariais ou tópicos predefinidos. Por exemplo, redigir e-mails no Microsoft Outlook ou escrever conteúdo no Microsoft Word.
• Legendagem ou transcrição: Os usuários podem transcrever arquivos de áudio em texto para compreensão de linguagem natural ou tarefas analíticas, como resumo. Os exemplos incluem transcrições de reuniões e vídeos do Teams no leitor de vídeo Microsoft Clipchamp.

A Microsoft fornece orientações detalhadas, com foco em cenários e casos de uso comuns, para ajudar os clientes a acelerar a adoção de recursos de Microsoft Copilot em suas organizações. Saiba mais em Biblioteca de cenários da Microsoft - Microsoft Adoption.

Modelos e dados de formação

Microsoft Copilot utiliza uma variedade de modelos de IA para potenciar a experiência que os utilizadores veem, como os exemplos seguintes:

• Modelos de Transformadores Pré-Treinados Generativos (GPT) fornecidos pela Microsoft (Azure OpenAI Service)
• Claude modelos Opus e Claude Sonnet fornecidos pela Anthropic
• Modelos GPT fornecidos pela OpenAI

Para saber mais sobre os dados utilizados para treinar estes modelos por trás Microsoft Copilot, consulte os seguintes recursos:

• Nota de transparência para Azure OpenAI
• Anthropic: Modelos de cartões de sistema
• OpenAI: Hub de Segurança de Implantação

Microsoft Copilot utiliza uma combinação de LLMs para resumir, prever e gerar conteúdo, incluindo modelos fornecidos pela Microsoft (Azure OpenAI Service), Anthropic e OpenAI. Isto permite-nos adequar as necessidades específicas de cada funcionalidade - por exemplo, velocidade, criatividade - ao modelo certo, para que Microsoft Copilot possa fornecer assistência inteligente em tempo real que permite aos utilizadores melhorar a sua criatividade, produtividade e competências. Para obter informações adicionais sobre os LLMs fornecidos à Microsoft pela OpenAI, consulte a respetiva documentação pública em Models - OpenAI API.

Desempenho

Em muitos sistemas de IA, o desempenho é frequentemente definido em relação à precisão, ou seja, à frequência com que o sistema de IA oferece uma previsão ou saída correta. Com Microsoft Copilot, dois utilizadores diferentes podem olhar para o mesmo resultado e ter opiniões diferentes sobre a sua utilidade ou relevância, o que significa que o desempenho destes sistemas deve ser definido de forma mais flexível. Em termos gerais, consideramos que o desempenho significa que a aplicação tem o desempenho esperado pelos utilizadores.

Como funciona Microsoft Copilot

• Microsoft Copilot recebe um pedido de entrada de um utilizador numa aplicação, como o Word ou o PowerPoint. Para obter uma lista de idiomas suportados, consulte Idiomas suportados para Microsoft Copilot.
• Em seguida, Microsoft Copilot processa o pedido, o que melhora a especificidade do pedido para ajudar o utilizador a obter respostas que sejam relevantes e acionáveis para a sua tarefa específica. O pedido pode incluir texto de ficheiros de entrada ou outros conteúdos detetados pelo Microsoft Copilot com o Microsoft Graph e Microsoft Copilot envia este pedido ao LLM para processamento. Microsoft Copilot só acede a dados aos quais um utilizador individual tem acesso existente, com base, por exemplo, nos controlos de acesso existentes baseados em funções do Microsoft 365.
• Microsoft Copilot recebe a resposta do LLM e pós-processa-a. Este pós-processamento inclui outras chamadas de base para o Microsoft Graph, verificações de IA responsáveis, como classificadores de conteúdo, verificações de segurança, conformidade e privacidade e geração de comandos.
• Microsoft Copilot devolve a resposta à aplicação, onde o utilizador pode rever e avaliar a resposta.

Os dados armazenados sobre as interações dos utilizadores com o Microsoft Copilot são encriptados e não são utilizados para educar modelos de base (incluindo os utilizados por Microsoft Copilot) de fornecedores de modelos como a Microsoft (Azure Open AI Service), Anthropic ou OpenAI. Para obter mais informações, consulte Dados, privacidade e segurança para Microsoft Copilot.

Como Microsoft Copilot gera respostas sem conteúdo da Web ou dados organizacionais

Microsoft Copilot não necessita de conteúdos Web ou dados organizacionais para fornecer uma resposta, mas essas informações podem ajudar a melhorar a qualidade, a precisão e a relevância da resposta. Ao responder sem dados Web ou organizacionais, o Microsoft Copilot depende apenas de seus LLMs para entender prompts e gerar respostas. O processo envolve analisar a entrada, aproveitar a base de dados de conhecimento interna do modelo e refinar a resposta para ajudar a torná-la contextualmente apropriada.

Limitações

Compreender as limitações do Microsoft Copilot é crucial para determinar se é utilizado dentro de limites seguros e eficazes. Embora encorajemos os clientes a aproveitar Microsoft Copilot em suas soluções ou aplicativos inovadores, é importante observar que Microsoft Copilot não foi projetado para todos os cenários possíveis. Encorajamos os utilizadores a consultar o Código de Conduta dos Serviços de IA Empresarial da Microsoft (para organizações) ou a secção Código de Conduta do Contrato de Serviços Microsoft (para utilizadores individuais), bem como as seguintes considerações quando escolherem um caso de utilização:

• Compatibilidade: Embora o Microsoft Copilot tenha sido concebido para funcionar de forma totalmente integrada com aplicações do Microsoft 365, podem existir limitações ou problemas de compatibilidade em determinados ambientes, especialmente com aplicações de terceiros (não Microsoft) e configurações personalizadas ou não padrão.

• Personalização e flexibilidade: Embora Microsoft Copilot possam ser personalizados, existem limitações sobre o quanto podem ser personalizados para se ajustarem a fluxos de trabalho ou necessidades organizacionais específicas. As organizações podem considerar que determinadas funcionalidades ou respostas são rígidas ou não estão totalmente alinhadas com os requisitos organizacionais.

• Dependência da ligação à Internet: Microsoft Copilot depende da conectividade Internet para funcionar. Qualquer interrupção na conectividade pode afetar a disponibilidade e o desempenho do serviço.

• Formação e adoção de utilizadores: A utilização eficaz do Microsoft Copilot exige que os utilizadores compreendam as suas capacidades e limitações. Pode haver uma curva de aprendizado e os usuários precisam ser treinados para interagir efetivamente com o serviço e se beneficiar dele.

• Intensidade do recurso: Executar modelos avançados de IA requer recursos computacionais significativos, o que pode afetar o desempenho, especialmente em ambientes com recursos limitados. Os utilizadores podem ter problemas de latência ou desempenho durante as horas de maior utilização.

• Preconceito, estereótipos e conteúdo infundado: Apesar da formação intensiva da OpenAI e da Anthropic e da implementação de controlos de IA responsáveis pela Microsoft tanto em pedidos do utilizador como em saídas LLM, os serviços de IA são falíveis e probabilísticos. Isto torna difícil bloquear de forma abrangente todos os conteúdos inadequados, o que conduz a potenciais enviesamentos, estereótipos ou falta de fundamento nos conteúdos gerados por IA. Para saber mais sobre as limitações conhecidas dos conteúdos gerados por IA, consulte os seguintes recursos:

  • Nota de transparência para Azure OpenAI
  • Anthropic: Modelos de cartões de sistema
  • OpenAI: Hub de Segurança de Implantação

• Idiomas suportados: Atualmente, o Microsoft Copilot suporta menos idiomas do que o Microsoft 365. Se o idioma que está a utilizar ou a pedir no seu pedido não é atualmente suportado, obtém uma mensagem de erro. Para obter mais informações, consulte Idiomas suportados para Microsoft Copilot.

• Potenciais danos físicos ou psicológicos significativos para um indivíduo. Evitar a utilização ou utilização indevida do sistema que possa resultar em danos físicos ou psicológicos significativos para um indivíduo. Por exemplo, os cenários que diagnosticam pacientes ou prescrevem medicamentos têm o potencial de causar danos significativos.

• Impacto consequente nas oportunidades de vida ou estatuto jurídico. Evitar a utilização ou utilização indevida do sistema que possa ter um impacto consequente nas oportunidades de vida ou no estatuto jurídico. Os exemplos incluem cenários em que o sistema de IA pode afetar o estatuto jurídico, os direitos legais ou o acesso a crédito, educação, emprego, cuidados de saúde, habitação, seguros, benefícios de segurança social, serviços, oportunidades ou os termos em que são fornecidos.

• Domínios ou indústrias de alto risco. Considere cuidadosamente casos de uso em domínios ou indústrias de alto risco. Exemplos incluem, mas não estão limitados a, médico ou financeiro.

Avaliações

As avaliações de desempenho e segurança avaliam se as aplicações de IA estão a funcionar de forma fiável e segura, ao examinar fatores como a fundamentação, relevância e coerência, ao mesmo tempo que identificam os riscos de geração de conteúdos prejudiciais. As seguintes avaliações foram realizadas com componentes de segurança já instalados, que também são descritos em Componentes de segurança e mitigações.

Avaliações de desempenho e qualidade

As avaliações de desempenho para aplicações de IA são essenciais para ajudar a melhorar a sua fiabilidade em aplicações do mundo real. Métricas como relevância da resposta, precisão e fundamentação ajudam a avaliar a precisão e a consistência das saídas geradas por IA, para que sejam suportadas de forma factual em cenários de conteúdo fundamentado, contextualmente apropriadas e logicamente estruturadas. Por Microsoft Copilot, realizamos regularmente avaliações de qualidade rigorosas em várias métricas, como relevância, precisão e fundamentação.

Métodos de avaliação do desempenho e da qualidade

Microsoft Copilot foi avaliada através de cenários baseados em texto e imagens que refletem a forma como os utilizadores trabalham nas aplicações do Microsoft 365. As avaliações de métricas como fundamentação, qualidade da resposta e relevância da citação usaram métodos estabelecidos de LLM como juiz. Os conjuntos de testes offline incluíam consultas factuais, compreensão de vários documentos, resumos e cenários empresariais representativos. Os avaliadores avaliaram se as respostas foram apoiadas de facto, contextualmente adequadas e logicamente estruturadas. Os resultados ideais refletem uma fundamentação precisa, raciocínio claro e desempenho consistente nas variações da mesma tarefa. Resultados abaixo do ideal incluem afirmações sem suporte, citações ausentes ou irrelevantes ou saídas inconsistentes sob solicitações semelhantes.

Avaliações de risco e segurança

A avaliação dos riscos potenciais associados aos conteúdos gerados por IA é essencial para salvaguardar contra riscos de conteúdos com diferentes graus de gravidade. Isto inclui avaliar a predisposição de um sistema de IA para gerar conteúdo prejudicial ou testar vulnerabilidades para ataques de jailbreak. Por Microsoft Copilot, seguem-se algumas das avaliações de risco e segurança que realizámos:

• Ódio e injustiça
• Sexual
• Violência
• Automutilação
• Material protegido
• Jailbreak indireto
• Fuga direta
• Vulnerabilidade de código
• Atributos sem fundamento

Métodos de avaliação dos riscos e da segurança

As avaliações de risco e segurança usaram prompts adversários baseados em texto e classificadores automatizados para avaliar danos potenciais, incluindo ódio, conteúdo sexual, violência, automutilação, vazamento de material protegido, tentativas de jailbreak e atributos infundados. Os testes combinaram avaliações LLM-judge com detecção baseada em classificador e testes manuais, quando necessário. Os resultados ideais redirecionam ou recusam solicitações não seguras e mantêm a manutenção consistente de limites nas variações de prompt. Resultados abaixo do ideal incluem a produção de conteúdo prejudicial, a resposta inconsistente a entradas adversárias ou a exibição de suscetibilidade a técnicas de jailbreak.

Componentes de segurança e mitigações

À medida que identificámos potenciais riscos e utilização indevida através de processos como os testes da equipa vermelha e os avaliámos, desenvolvemos mitigações para reduzir o potencial de danos. Na lista seguinte, descrevemos algumas dessas mitigações. Continuaremos a avaliar as experiências de Microsoft Copilot para melhorar o desempenho e as mitigações do produto.

• Lançamento faseado, avaliação contínua. Estamos empenhados em aprender e melhorar continuamente a nossa abordagem de IA responsável à medida que as nossas tecnologias e o comportamento dos utilizadores evoluem. Estamos a fazer alterações ao Microsoft Copilot regularmente para melhorar o desempenho do produto, melhorar as mitigações existentes e implementar novas mitigações em resposta às nossas aprendizagens.

• Base em dados de negócios. Um risco conhecido com modelos de linguagem grandes é a sua capacidade de gerar conteúdo infundado que parece correto, mas não está presente nos materiais de origem. Uma mitigação importante no Microsoft Copilot é fundamentar o conteúdo gerado por IA em dados empresariais relevantes aos quais o utilizador tem acesso com base nas suas permissões. Por exemplo, com base no pedido, Microsoft Copilot recebe documentos comerciais relevantes para fundamentar a sua resposta nesses documentos. No entanto, ao resumir conteúdo de várias fontes, Microsoft Copilot pode incluir informações em sua resposta que não estão presentes em suas fontes de entrada. Por outras palavras, pode produzir resultados infundados. Os utilizadores devem sempre tomar cuidado e usar o seu melhor julgamento ao utilizar saídas de Microsoft Copilot. Tomámos várias medidas para mitigar o risco de os utilizadores dependerem excessivamente de conteúdos gerados por IA não fundamentados. Sempre que possível, as respostas em Microsoft Copilot baseadas em documentos comerciais incluem referências às origens para que os utilizadores possam verificar a resposta e saber mais. Os utilizadores também recebem um aviso explícito de que estão a interagir com um sistema de IA e são aconselhados a verificar os materiais de origem para os ajudar a utilizar o seu melhor julgamento.

• Classificadores baseados em IA e metaprompting para mitigar potenciais riscos ou utilização indevida. A utilização de LLMs pode produzir conteúdo problemático que pode causar danos. Exemplos podem incluir resultados relacionados com automutilação, violência, conteúdo gráfico, questões de biossegurança, material protegido, informações imprecisas, discurso odioso ou texto que possa estar relacionado com atividades ilegais. Classificadores como os disponíveis em Azure Segurança de Conteúdo de IA e metaprompting são dois exemplos de mitigações que foram implementadas em Microsoft Copilot para ajudar a reduzir o risco desses tipos de conteúdo. Os classificadores classificam texto para sinalizar diferentes tipos de conteúdo potencialmente prejudicial em pedidos ou respostas geradas. Microsoft Copilot utiliza classificadores e filtros de conteúdo baseados em IA. Os sinalizadores levam a potenciais mitigações, como não devolver ao utilizador o conteúdo gerado ou desviar o utilizador para um tópico diferente. A Microsoft oferece determinados controlos de filtragem de conteúdos para administradores e utilizadores nos casos em que a filtragem de conteúdos potencialmente nocivos ou confidenciais no Microsoft Copilot Chat não corresponda às suas necessidades. O metaprompting envolve dar instruções ao modelo para orientar o seu comportamento, incluindo para que o sistema se comporte em conformidade com os Princípios de IA da Microsoft e as expectativas do utilizador. Por exemplo, o metaprompt pode incluir uma linha como "comunicar no idioma de escolha do usuário".

• Pronto enriquecimento. Em alguns casos, o pedido de um utilizador pode ser ambíguo. Quando isto acontece, Microsoft Copilot podem utilizar o LLM para ajudar a criar mais detalhes no pedido para ajudar a garantir que os utilizadores obtêm a resposta que procuram. Tal enriquecimento imediato não depende de nenhum conhecimento do usuário ou de suas pesquisas anteriores, mas sim do LLM.

• Design centrado no usuário e intervenções de experiência do usuário. O design centrado no utilizador e as experiências do utilizador são um aspeto essencial da abordagem da Microsoft à IA responsável. O objetivo é enraizar o design do produto nas necessidades e expectativas dos usuários. À medida que os utilizadores interagem com Microsoft Copilot pela primeira vez, oferecemos vários pontos de contacto concebidos para os ajudar a compreender as capacidades do sistema, revelar-lhes que o Microsoft Copilot é alimentado por IA e comunicar limitações.

• Divulgação de IA. Microsoft Copilot fornece vários pontos de contacto para a divulgação significativa de IA, onde os utilizadores são notificados de que estão a interagir com um sistema de IA, bem como oportunidades para saber mais sobre Microsoft Copilot. Por exemplo, ao utilizar Microsoft Copilot na aplicação Word, o conteúdo gerado pela IA é fornecido juntamente com a notificação de que o conteúdo gerado pela IA pode conter erros. Capacitar os utilizadores com este conhecimento pode ajudá-los a evitar depender demasiadamente em saídas geradas por IA e a aprender sobre os pontos fortes e limitações do sistema.

• Proveniência mediática. Para todas as imagens criadas com as funcionalidades de edição do Designer a partir do Microsoft Copilot, implementámos credenciais de conteúdo, proveniência baseada na norma C2PA, para ajudar as pessoas a identificar se as imagens foram editadas ou geradas com IA. Os metadados de proveniência podem ser visualizados no site Credenciais de Conteúdo.

• Feedback e avaliação contínua. A experiência Microsoft Copilot baseia-se em ferramentas existentes que permitem aos utilizadores submeter comentários sobre os nossos produtos. Os utilizadores podem enviar feedback sobre o conteúdo gerado por Microsoft Copilot usando o painel que aparece depois de selecionar os botões polegar para cima ou polegar para baixo nas respostas. Os comentários enviados pelos utilizadores são utilizados para melhorar as nossas ofertas, como parte do nosso compromisso de melhorar o desempenho do produto. Os administradores de clientes podem rever os comentários submetidos no centro de administração do Microsoft 365. Também melhoramos e testamos continuamente o desempenho de Microsoft Copilot e mitigações específicas como parte de nossa avaliação e melhoria contínuas do serviço. Saiba mais em Fornecer feedback sobre Microsoft Copilot com aplicações do Microsoft 365.

A nossa abordagem ao mapeamento, medição e gestão de riscos continuará a evoluir à medida que aprendemos mais e já estamos a fazer melhorias com base no feedback que recebemos dos clientes.

Melhores práticas para implementar e adotar Microsoft Copilot

A IA responsável é um compromisso partilhado entre a Microsoft e os seus clientes. Embora a Microsoft crie sistemas de IA com segurança, equidade e transparência no núcleo, os clientes desempenham um papel fundamental na implementação e utilização responsável destas tecnologias nos seus próprios contextos. Para apoiar esta parceria, oferecemos as seguintes práticas recomendadas para implementadores e utilizadores finais para ajudar os clientes a implementar IA responsável de forma eficaz.

Os implementadores e o utilizador final devem:

• Tenha cuidado e avalie os resultados ao usar Microsoft Copilot para decisões consequentes ou em domínios confidenciais: As decisões conseqüenciais são aquelas que podem ter um impacto legal ou significativo no acesso de uma pessoa à educação, emprego, serviços financeiros, benefícios governamentais, saúde, habitação, seguros, serviços jurídicos, ou que podem resultar em danos físicos, psicológicos ou financeiros. Domínios sensíveis – como os serviços financeiros, os cuidados de saúde e a habitação – requerem cuidados especiais devido ao potencial de impacto desproporcionado em diferentes grupos de pessoas. Ao utilizar a IA para decisões nestas áreas, certifique-se de que os intervenientes afetados podem compreender como as decisões são tomadas, recorrer das decisões e atualizar quaisquer dados de entrada relevantes.

• Avalie as considerações legais e regulamentares: Os clientes precisam de avaliar potenciais obrigações legais e regulamentares específicas quando utilizam quaisquer serviços e soluções de IA, que podem não ser adequados para utilização em todos os setores ou cenários. Além disso, os serviços ou soluções de IA não foram concebidos e não podem ser utilizados de formas proibidas nos termos de serviço aplicáveis e nos códigos de conduta relevantes.

• Permite a referência de conteúdos Web. Permitir que Microsoft Copilot faça referência a conteúdos da Web pode melhorar a qualidade, a precisão e a relevância de Microsoft Copilot respostas quando uma resposta beneficiaria de informações públicas atuais provenientes da Web. Note, no entanto, que quando Microsoft Copilot faz referência a conteúdos Web, fá-lo através do serviço Pesquisa do Bing e as práticas de tratamento de dados para consultas Pesquisa do Bing são diferentes da forma como os dados são tratados pela Microsoft Copilot. A utilização do Bing está abrangida pelo Contrato de Serviços da Microsoft entre cada utilizador e a Microsoft, juntamente com a Declaração de Privacidade da Microsoft.

• Expanda a fundamentação no Microsoft Graph. Microsoft Copilot utiliza dados do Microsoft Graph para fundamentar respostas em dados específicos da organização, como e-mails, conversas, ficheiros e calendários. Ao fornecer dados organizacionais ao Microsoft Graph de origens como sistemas CRM ou repositórios de ficheiros externos, as organizações podem incluir informações adicionais relevantes e específicas do contexto que melhoram ainda mais a riqueza e a precisão das respostas Microsoft Copilot.

Os utilizadores finais devem:

Para melhorar o desempenho em relação à precisão de Microsoft Copilot saída, recomendamos que as organizações considerem o seguinte:

• Escreva bons pedidos. Escrever bons pedidos é fundamental para obter melhores resultados com Microsoft Copilot. Assim como existem técnicas para ajudar as pessoas a se comunicarem de forma eficaz com um ser humano, existem diretrizes que podem ajudar os usuários a obter melhores resultados com Microsoft Copilot ao escrever prompts. Por exemplo: inclua detalhes, estruture pedidos, forneça instruções positivas, itere e regenere e reveja e verifique sempre as respostas geradas pela IA. Para obter mais informações, consulte Obter melhores resultados com os pedidos do Copilot.

• Exercer supervisão humana quando apropriado: A supervisão humana é uma salvaguarda importante ao interagir com sistemas de IA. Embora melhoremos continuamente os nossos sistemas de IA, a IA ainda pode cometer erros. Os resultados gerados podem ser imprecisos, incompletos, tendenciosos, deslinhados ou irrelevantes para os objetivos pretendidos. Isto pode acontecer devido a várias razões, tais como ambiguidade nos inputs ou limitações dos modelos subjacentes. Como tal, os utilizadores devem rever as respostas geradas pelo Microsoft Copilot e verificar se correspondem às suas expectativas e requisitos.

• Tenha em atenção o risco de dependência excessiva: A dependência excessiva da IA acontece quando os utilizadores aceitam saídas de IA incorretas ou incompletas, principalmente porque os erros nas saídas de IA podem ser difíceis de detetar. Para o utilizador final, a dependência excessiva pode resultar numa diminuição da produtividade, perda de confiança, abandono do produto, perda financeira, danos psicológicos, danos físicos, entre outros. (por exemplo, um médico aceita uma saída de IA incorreta). Por Microsoft Copilot, ajudamos a mitigar este risco ao adicionar exclusões de responsabilidade aos nossos produtos, mas os utilizadores devem certificar-se de que reveem a precisão das respostas.

• Tenha cuidado ao projetar IA agentic em domínios confidenciais: Os utilizadores devem ter cuidado ao projetar e/ou implementar sistemas de IA agentic em domínios confidenciais onde as ações do agente são irreversíveis ou altamente consequentes. Também devem ser tomadas precauções adicionais ao criar IA de agente autónoma, conforme descrito no Código de Conduta dos Serviços de IA Empresarial da Microsoft (para organizações) ou na secção Código de Conduta do Contrato de Serviços Microsoft (para indivíduos).

Os implantadores devem:

A Microsoft fornece ferramentas como o Dashboard de Microsoft Copilot para clientes do Microsoft 365 e relatórios no centro de administração do Microsoft 365. Estas ferramentas foram concebidas para ajudar as organizações a medir a utilização, a adoção e o impacto do Microsoft Copilot. Por exemplo:

• Microsoft Copilot relatório de utilização permite aos administradores ver um resumo da forma como os utilizadores adotam, retêm e interagem com Microsoft Copilot para gerir e otimizar licenças. Para obter mais informações, consulte Microsoft Copilot uso.
• Dashboard do Microsoft Copilot fornece aos líderes, analistas e delegados acesso a relatórios previamente elaborados sobre a utilização de Microsoft Copilot e Copilot Chat em toda a organização para medir a adoção e o impacto. Para obter mais informações, consulte Ligar ao Dashboard Microsoft Copilot para clientes do Microsoft 365.
• O Copilot Business Impact está disponível no Viva Insights, permitindo aos analistas comparar a utilização de Microsoft Copilot com métricas empresariais para compreender o valor comercial. Para obter mais informações, consulte Relatório de impacto no negócio do Copilot.

Saiba mais sobre Microsoft Copilot

Para obter orientações adicionais sobre a utilização responsável do Microsoft Copilot, recomendamos que consulte a seguinte documentação:

• Microsoft Copilot visão geral
• Dados, Privacidade e Segurança para Microsoft Copilot
• Extensibilidade de Microsoft Copilot

Saiba mais sobre a IA responsável

• Microsoft AI princípios
• Recursos de IA responsável da Microsoft
• Cursos do Microsoft Azure Learning sobre IA responsável