Costruire un chatbot tradizionale significa prevedere ogni possibile domanda dell’utente e definire manualmente un topic con i relativi trigger phrases e la risposta associata. È un lavoro lungo e fragile: qualsiasi domanda non prevista resta senza risposta. Le generative answers di Microsoft Copilot Studio ribaltano questo approccio, permettendo all’agente di rispondere in linguaggio naturale attingendo direttamente a fonti di conoscenza esistenti.
Cosa sono le generative answers
Le generative answers sfruttano l’AI generativa (i large language model dietro l’ecosistema Copilot) per formulare risposte pertinenti anche quando non esiste un topic definito ad hoc. Quando l’utente pone una domanda, l’agente:
- cerca informazioni rilevanti nelle knowledge sources collegate;
- sintetizza una risposta in linguaggio naturale, contestualizzata alla conversazione;
- cita o riassume il contenuto originale invece di limitarsi a rimandare a un link.
Il vantaggio principale è la riduzione drastica dell’effort di configurazione: non serve mappare in anticipo ogni intento. Le generative answers possono funzionare come fallback (rispondono solo quando nessun topic corrisponde) oppure come motore primario dell’agente.
Le knowledge sources
Una knowledge source è la fonte da cui l’agente estrae le informazioni. Copilot Studio supporta diverse tipologie:
- Siti web pubblici (public websites): l’agente può cercare all’interno di uno o più domini specifici.
- Documenti caricati direttamente (PDF, Word, ecc.).
- SharePoint e OneDrive: ideali per basi di conoscenza aziendali già esistenti.
- Dataverse: per rispondere attingendo ai dati strutturati delle tabelle della Power Platform.
- Altre fonti enterprise (es. connettori verso sistemi terzi).
Un punto chiave a livello fundamentals è che le knowledge sources che puntano a contenuti aziendali (SharePoint, Dataverse) rispettano i permessi dell’utente: l’agente non espone informazioni a cui la persona non avrebbe comunque accesso. Questo rende le generative answers adatte anche a scenari interni con dati sensibili.
Pubblicare l’agente su più canali
Un agente costruito in Copilot Studio non vive isolato: una volta pronto, va pubblicato per renderlo disponibile agli utenti. Copilot Studio consente di distribuire lo stesso agente su più canali senza doverlo ricostruire:
- Sito web aziendale (tramite snippet o un web chat widget);
- Microsoft Teams, canale privilegiato per gli agenti a uso interno dei dipendenti;
- app mobile, Facebook, e altri canali di messaggistica;
- integrazione con Microsoft 365 Copilot come agente/skill dedicato.
La logica è “costruisci una volta, pubblica ovunque”: la stessa knowledge base e gli stessi topic servono tutti i canali.
Copilot Studio nell’ecosistema Copilot
Copilot Studio è lo strumento low-code della Power Platform per creare e personalizzare agenti conversazionali (i copilot). Si colloca in un ecosistema più ampio:
- estende e personalizza Microsoft 365 Copilot, aggiungendo agenti e conoscenza specifica dell’organizzazione;
- si integra con le altre componenti della Power Platform (Power Apps, Power Automate, Power Pages) e con Dataverse come base dati comune;
- può orchestrare azioni reali richiamando flow di Power Automate o connettori, non solo rispondere con testo.
In sintesi, Copilot Studio è il punto in cui l’AI generativa incontra l’automazione e i dati aziendali, permettendo anche a utenti non sviluppatori di realizzare agenti utili.
Trappole tipiche d’esame
- Scenario: vuoi creare un chatbot che risponda alle domande dei clienti senza dover definire manualmente ogni topic. → Risposta giusta: abilita le generative answers in Copilot Studio con una knowledge source (es. il sito web aziendale).
- Scenario: l’agente deve rispondere attingendo alla documentazione interna archiviata in SharePoint rispettando i permessi degli utenti. → Risposta giusta: aggiungi SharePoint come knowledge source, non un semplice sito web pubblico.
- Scenario: hai costruito un agente e vuoi renderlo disponibile ai dipendenti dove già collaborano. → Risposta giusta: pubblica l’agente sul canale Microsoft Teams.
- Scenario: strumento low-code per creare e personalizzare copilot conversazionali nella Power Platform. → Risposta giusta: Microsoft Copilot Studio (non Power Virtual Agents, ora confluito in Copilot Studio; non Power Apps).
- Scenario: l’agente deve rispondere basandosi sui dati strutturati delle tabelle della Power Platform. → Risposta giusta: collega Dataverse come knowledge source.