Imagen ilustrativa — IA
Volver al blog Back to blog
IAAI · 19 noviembre 2025 November 19, 2025 · 10 min de lectura 8 min read

Ignite 2025: el stack completo de agentes de IA de Microsoft, De Work IQ a Agent 365: la nueva columna vertebral de la IA empresarial Ignite 2025: Microsoft's Complete AI Agent Stack, From Work IQ to Agent 365: The New Backbone of Enterprise AI

En Ignite 2025 (que es un evento), Microsoft dejó claro que la IA ya no es “una funcionalidad extra”, sino una capa transversal que va desde el dato crudo hasta la gobernanza de miles de agentes autónomos. Sobre esa idea arma un stack bien definido: Work IQ como inteligencia sobre el trabajo diario en Microsoft 365; Fabric IQ como capa semántica sobre los datos en Fabric/Power BI; Foundry IQ como cerebro de RAG avanzado que orquesta el acceso al conocimiento; Microsoft Agent Factory como fábrica de agentes para pasar de pilotos a despliegues masivos; y Microsoft Agent 365 como control plane para registrar, observar, asegurar y gobernar esos agentes, incluso si vienen de terceros.

El contexto es importantisimo: IDC estima que para 2028 habrá 1.300 millones de agentes de IA automatizando flujos de trabajo, lo que abre una oportunidad brutal… y un riesgo igual de grande de “TI en la sombra” si no hay controles
Para organizaciones en Colombia y LatAm que ya viven en Microsoft 365, Azure y Power BI, este anuncio marca la ruta para pasar de pruebas de Copilot a una plataforma de agentes gestionados de punta a punta, con impacto directo en productividad, seguridad, costos y cumplimiento

Qué pasó y por qué importa (hechos y fuente)

  • En Microsoft Ignite 2025, Microsoft presenta el concepto de “ciclo completo de vida de la IA”: desde el centro de datos hasta los agentes que ejecutan tareas para los usuarios finales.Source+1
  • Se introduce Work IQ, capa de inteligencia que entiende cómo trabaja una organización (correos, archivos, reuniones, chats, relaciones) y alimenta a Microsoft 365 Copilot y a los agentes, ahora también accesible vía APIs para crear agentes propios.Source+1
  • Se anuncian Fabric IQ y Foundry IQ como capas de inteligencia de datos y conocimiento que conectan datos de negocio (Power BI, OneLake) y múltiples fuentes (Microsoft 365, apps personalizadas, web) para dar contexto empresarial a los agentes.Source+2Microsoft Learn+2
  • Nace Microsoft Agent Factory, programa y modelo de consumo “pay-as-you-go” para construir y desplegar agentes con Work IQ, Fabric IQ y Foundry IQ usando Microsoft Foundry y Copilot Studio, sin licenciamiento inicial.Source+1
  • Se lanza Microsoft Agent 365, descrito por Microsoft como el control plane para agentes de IA: registro, control de accesos, telemetría, visualización y seguridad para agentes creados tanto en plataformas Microsoft como de terceros.The Verge+3Source+3Microsoft+3
  • IDC (patrocinado por Microsoft) proyecta 1.300 millones de agentes de IA en 2028, lo que refuerza la necesidad de observabilidad y gobierno centralizados.Source+1

Importa porque esto cambia la narrativa de “un Copilot por aquí y un bot por allá” a una plataforma de agentes de IA gobernada, con implicaciones directas en arquitectura, seguridad, FinOps y talento.

Análisis técnico: cómo funciona este stack de IA

1. Work IQ: inteligencia sobre el trabajo real

  • Qué es: una capa de inteligencia que arranca desde el work graph de Microsoft 365: correos, documentos, reuniones, chats y señales de colaboración. Usa ese contexto para entender quién trabaja con quién, sobre qué contenido y en qué patrones.Source+1
  • Rol técnico:
    • Alimenta a Microsoft 365 Copilot y a los agentes con contexto personalizado.
    • Expone APIs para que desarrolladores construyan agentes que respetan permisos, jerarquías y hábitos de trabajo.
  • Implicación arquitectónica: obliga a pensar en IA anclada al tenant de M365, con Entra ID como núcleo de identidad y permisos. Si tu modelo de seguridad en M365 es débil, tu IA también lo será.

2. Fabric IQ: semántica encima de los datos

  • Qué es: un “semantic intelligence layer” sobre Microsoft Fabric / OneLake que organiza datos de lakehouses, eventhouses y modelos semánticos según el lenguaje del negocio.Microsoft Learn+1
  • Cómo funciona (simplificado):
    • Unifica datos de distintas fuentes en OneLake.
    • Los organiza por conceptos de negocio (cliente, producto, canal, región).
    • Expone ese modelo a analítica, agentes y aplicaciones con significado consistente.
  • Conexión con Power BI: el modelado que ya hiciste en Power BI se convierte en “turbo” para tus agentes: heredan medidas, relaciones y lógica de negocio, en lugar de inventarse el contexto.

3. Foundry IQ: RAG convertido en sistema de razonamiento

  • Qué es: Foundry IQ se posiciona como un sistema de conocimiento que reimagina RAG no como una consulta puntual, sino como un proceso dinámico de razonamiento. Usa Azure AI Search para centralizar flujos de grounding en una sola API, orquestando búsquedas, filtrados y clasificación según permisos.Azure+2TECHCOMMUNITY.MICROSOFT.COM+2
  • Papel en la arquitectura:
    • Conecta agentes con conocimiento distribuido: Microsoft 365 (vía Work IQ), datos de negocio (Fabric IQ), aplicaciones custom y web.
    • Usa Model Context Protocol (MCP) para que un agente invoque knowledge bases como herramientas, manteniendo el control de seguridad.
  • En la práctica: es la “capa de grounding” central que quieres para evitar tener cincuenta pipelines RAG ad hoc por proyecto.

4. Microsoft Agent Factory: de pilotos sueltos a fábrica de agentes

  • Qué es: un programa y modelo de consumo que une Work IQ, Fabric IQ y Foundry IQ bajo un solo plan medido. Permite construir agentes con Microsoft Foundry y Copilot Studio y desplegarlos en múltiples superficies (incluido Microsoft 365 Copilot) sin licencias iniciales ni aprovisionamiento previo.TECHCOMMUNITY.MICROSOFT.COM+1
  • Lectura técnica:
    • Estándar de facto para lifecycle de agentes dentro del ecosistema Microsoft.
    • Alinea herramientas de dev (Foundry, Copilot Studio) con plataformas de consumo (M365, web, apps internas).

5. Microsoft Agent 365: control plane para agentes

  • Qué es: Agent 365 se define como el control plane para agentes de IA; permite registrar, organizar, monitorear, asegurar y gobernar agentes creados con plataformas Microsoft, frameworks open source o herramientas de terceros.Microsoft+2Reuters+2
  • Componentes clave (según Microsoft):
    • Registry: catálogo central donde “viven” los agentes, análogo a cómo gestionas usuarios o apps.
    • Access control: integración con Microsoft Entra para definir qué datos y acciones puede tocar cada agente.
    • Observabilidad: dashboards con telemetría, alertas, conexiones entre agentes, personas y datos.
    • Interoperabilidad: soporte para ecosistema más amplio (Adobe, Nvidia, ServiceNow, Workday, Salesforce, etc.). (Parte de esto se desprende de notas de prensa y cobertura especializada; algunos detalles son aún sujetos a evolución).Reuters+1

6. Límites y puntos abiertos

  • Muchas capacidades están en preview: los detalles de pricing, SLAs y límites duros de escalabilidad pueden cambiar.
  • La arquitectura asume un grado alto de “todo Microsoft”: si tu organización es multi-cloud real, vas a necesitar integraciones adicionales para no duplicar gobierno.
  • El modelo de agents everywhere enfrenta límites de:
    • Calidad de datos (si tus datos están sucios, tu “IQ” también).
    • Maturity de procesos (si tus workflows no están claros, un agente solo los automatiza… mal).
    • Capacidad de SecOps y Risk para seguirle el ritmo a decenas o cientos de agentes autónomos.

Impacto para Colombia/Bogotá/LatAm

Oportunidades clarisimas¡

  • En la región, una mayoría de bancos, aseguradoras, BPOs y retail ya viven en Microsoft 365 y Power BI. Este stack les da una ruta natural para:
    • Pasar de Copilot individual a redes de agentes gobernados que automatizan front-office, middle-office y back-office.
    • Reutilizar modelos semánticos de Power BI como base de decisiones de los agentes, sin rehacer lógica.
  • Para bancos regulados (Superfinanciera en Colombia, equivalentes en otros países), Agent 365 y Purview ofrecen una narrativa más sólida de gobierno y trazabilidad de la IA frente a auditorías y riesgos operativos.

Retos específicos en LatAm

  • Regulación de datos personales (Habeas Data, LGPD en Brasil, etc.):
    • Work IQ implica procesar correos, chats y documentos; eso exige políticas claras de consentimiento, retención y clasificación.
  • Residencia y soberanía de datos:
    • No todas las organizaciones pueden mover datos críticos a regiones fuera del país; toca revisar qué parte del stack puedes correr en regiones cercanas (Brasil, Chile) y qué datos pueden vivir ahí.
  • Conectividad y costos en dólares:
    • Fabric + Foundry + Copilot + Agent 365 suman en CAPEX/OPEX en moneda fuerte. FinOps no es opcional: es requisito desde el día cero.
  • Talento:
    • Se abre un espacio fuerte para roles mixtos: Cloud + Data + M365 + Security + IA. Quien domine este stack tiene ventaja competitiva en el mercado laboral regional.

Riesgos y trade-offs

  1. Lock-in fuerte a Microsoft Cloud
    • El valor máximo de Work/Fabric/Foundry/Agent 365 se obtiene cuando casi todo vive en ese ecosistema. Eso limita la portabilidad a otras nubes o a soluciones open source.
  2. Superficies de ataque y fuga de datos
    • Work IQ y Foundry IQ necesitan ver información sensible (correos, contratos, documentos legales, datos de clientes). Un error en la configuración de permisos o clasificación puede terminar exponiendo datos a agentes inadecuados.
  3. Sprawl de agentes (“shadow agents”)
    • Sin una política clara de registro y aprobación, cualquier equipo puede crear su agente “local” y conectarlo a datos críticos. Agent 365 ayuda, pero solo si se vuelve obligatorio registrar y gobernar.
  4. Costos ocultos
    • Además de licencias, hay costos de:
      • Ingesta y almacenamiento en Fabric / OneLake.
      • Llamadas a modelos (Foundry, Copilot).
      • Monitoreo y seguridad (Defender, Purview, Entra).
    • Sin FinOps, la factura puede crecer brutalmente de forma silenciosa.
  5. Madurez organizacional
    • Si tu modelo de gobierno de datos, identidades y cambios ya es débil, meter cientos de agentes encima puede amplificar el caos, no la productividad.

Checklist accionable para equipos IT, CTO/CIO/Arquitectos de nube y para los curiosos:

  1. Mapear casos de uso prioritarios
    • Identifica 5–10 flujos de trabajo repetitivos con alto impacto (contact center, originación de crédito, onboarding de empleados, conciliación, etc.) y selecciónalos como candidatos a agentes.
  2. Evaluar la base de datos y semántica
    • Revisa el estado de tus modelos en Power BI y Fabric. ¿Representan bien al negocio? Si no, primero fortalece esa capa antes de soltar agentes.
  3. Definir un modelo de gobierno de agentes
    • Política clara: quién puede crear agentes, cómo se registran en Agent 365, qué revisiones de seguridad se exigen antes de producción.
  4. Refinar identidad y permisos en Entra/M365
    • Haz limpieza de grupos, permisos heredados y accesos excesivos. Un agente solo es tan seguro como la identidad con la que corre.
  5. Diseñar la arquitectura de integración
    • Decide cómo se conectan agentes con sistemas on-prem y otras nubes: VNETs, VPN, APIs, colas, eventos. Evita integraciones punto a punto frágiles.
  6. Incorporar FinOps desde el diseño
    • Establece métricas de costo por agente, por flujo y por unidad de negocio. Activa alertas de presupuesto y revisiones mensuales de consumo.
  7. Plan de capacitación por roles
    • Diseña un plan específico para: devs, data engineers, M365 admins, SecOps, negocio. Reparte la “fluidez en IA” en toda la organización, no solo en TI.
  8. Arrancar con un piloto acotado y medible
    • Elige un dominio (por ejemplo, soporte interno de TI), mide KPIs antes/después (tiempos de resolución, NPS interno, costos), y solo escálalo si el ROI es claro.

Mini-glosario

  • Agente de IA
    Sistema que, apoyado en modelos de IA, puede percibir contexto, tomar decisiones y ejecutar acciones en nombre de un usuario o proceso.
  • Work IQ
    Capa de inteligencia sobre datos de trabajo en Microsoft 365 (correos, documentos, reuniones, chats) que entiende cómo se colabora y alimenta a Copilot y agentes.
  • Fabric IQ
    Capa semántica de Microsoft Fabric que organiza datos de OneLake según conceptos de negocio y los expone con significado consistente a analítica y agentes.
  • Foundry IQ
    Sistema de conocimiento en Microsoft Foundry que centraliza y orquesta RAG como un proceso de razonamiento continuo, conectando múltiples fuentes bajo un grounding API.
  • Microsoft Agent Factory
    Programa y modelo de consumo que permite construir, entrenar y desplegar agentes con Work IQ, Fabric IQ y Foundry IQ usando Foundry y Copilot Studio.
  • Microsoft Agent 365
    Plataforma de control y gobierno para agentes de IA: registro, permisos, observabilidad, seguridad e interoperabilidad con agentes de Microsoft y terceros.
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
    Patrón donde un modelo de lenguaje consulta fuentes de información externas (índices, bases documentales) antes de responder, para estar mejor fundamentado.
  • TI en la sombra (Shadow IT)
    Conjunto de sistemas, herramientas o agentes desplegados sin aprobación ni control formal de TI, que pueden introducir riesgos de seguridad y cumplimiento.

At Ignite 2025 (which is an event), Microsoft made it clear that AI is no longer "an extra feature," but a cross-cutting layer that spans from raw data to the governance of thousands of autonomous agents. Around this idea, it builds a well-defined stack: Work IQ as intelligence about daily work in Microsoft 365; Fabric IQ as a semantic layer over data in Fabric/Power BI; Foundry IQ as the advanced RAG brain that orchestrates knowledge access; Microsoft Agent Factory as an agent factory to move from pilots to large-scale deployments; and Microsoft Agent 365 as the control plane to register, observe, secure, and govern those agents, even if they come from third parties.

Context is extremely important: IDC estimates that by 2028 there will be 1.3 billion AI agents automating workflows, which opens up a massive opportunity… and an equally large risk of "shadow IT" if there are no controls
For organizations in Colombia and LatAm that already live in Microsoft 365, Azure, and Power BI, this announcement marks the path to move from Copilot pilots to an end-to-end managed agent platform, with direct impact on productivity, security, costs, and compliance.

What Happened and Why It Matters (Facts and Sources)

  • At Microsoft Ignite 2025, Microsoft presents the concept of the "complete AI lifecycle": from the data center to the agents that execute tasks for end users.Source+1
  • Work IQ is introduced, an intelligence layer that understands how an organization works (emails, files, meetings, chats, relationships) and feeds Microsoft 365 Copilot and agents, now also accessible via APIs to build custom agents.Source+1
  • Fabric IQ and Foundry IQ are announced as data and knowledge intelligence layers that connect business data (Power BI, OneLake) and multiple sources (Microsoft 365, custom apps, web) to provide enterprise context to agents.Source+2Microsoft Learn+2
  • Microsoft Agent Factory is born, a program and "pay-as-you-go" consumption model to build and deploy agents with Work IQ, Fabric IQ, and Foundry IQ using Microsoft Foundry and Copilot Studio, with no upfront licensing.Source+1
  • Microsoft Agent 365 is launched, described by Microsoft as the control plane for AI agents: registration, access control, telemetry, visualization, and security for agents built on both Microsoft platforms and third-party tools.The Verge+3Source+3Microsoft+3
  • IDC (sponsored by Microsoft) projects 1.3 billion AI agents by 2028, reinforcing the need for centralized observability and governance.Source+1

This matters because it shifts the narrative from "a Copilot here and a bot there" to a governed AI agent platform, with direct implications for architecture, security, FinOps, and talent.

Technical Analysis: How This AI Stack Works

1. Work IQ: Intelligence About Real Work

  • What it is: an intelligence layer that starts from the Microsoft 365 work graph: emails, documents, meetings, chats, and collaboration signals. It uses that context to understand who works with whom, on what content, and in what patterns.Source+1
  • Technical role:
    • Feeds Microsoft 365 Copilot and agents with personalized context.
    • Exposes APIs so developers can build agents that respect permissions, hierarchies, and work habits.
  • Architectural implication: it forces you to think about AI anchored to the M365 tenant, with Entra ID as the core of identity and permissions. If your security model in M365 is weak, your AI will be too.

2. Fabric IQ: Semantics on Top of Data

  • What it is: a "semantic intelligence layer" on top of Microsoft Fabric / OneLake that organizes data from lakehouses, eventhouses, and semantic models according to business language.Microsoft Learn+1
  • How it works (simplified):
    • Unifies data from different sources in OneLake.
    • Organizes it by business concepts (customer, product, channel, region).
    • Exposes that model to analytics, agents, and applications with consistent meaning.
  • Connection with Power BI: the modeling you already did in Power BI becomes a "turbo boost" for your agents: they inherit measures, relationships, and business logic, instead of having to invent context from scratch.

3. Foundry IQ: RAG Turned Into a Reasoning System

  • What it is: Foundry IQ is positioned as a knowledge system that reimagines RAG not as a one-off query, but as a dynamic reasoning process. It uses Azure AI Search to centralize grounding flows in a single API, orchestrating searches, filtering, and ranking based on permissions.Azure+2TECHCOMMUNITY.MICROSOFT.COM+2
  • Role in the architecture:
    • Connects agents with distributed knowledge: Microsoft 365 (via Work IQ), business data (Fabric IQ), custom applications, and the web.
    • Uses Model Context Protocol (MCP) so an agent can invoke knowledge bases as tools, while maintaining security control.
  • In practice: it is the central "grounding layer" you want to avoid having fifty ad hoc RAG pipelines per project.

4. Microsoft Agent Factory: From Scattered Pilots to an Agent Factory

  • What it is: a program and consumption model that brings together Work IQ, Fabric IQ, and Foundry IQ under a single metered plan. It allows building agents with Microsoft Foundry and Copilot Studio and deploying them across multiple surfaces (including Microsoft 365 Copilot) with no upfront licenses or pre-provisioning required.TECHCOMMUNITY.MICROSOFT.COM+1
  • Technical reading:
    • De facto standard for the agent lifecycle within the Microsoft ecosystem.
    • Aligns dev tools (Foundry, Copilot Studio) with consumption platforms (M365, web, internal apps).

5. Microsoft Agent 365: Control Plane for Agents

  • What it is: Agent 365 is defined as the control plane for AI agents; it allows registering, organizing, monitoring, securing, and governing agents built with Microsoft platforms, open source frameworks, or third-party tools.Microsoft+2Reuters+2
  • Key components (according to Microsoft):
    • Registry: central catalog where agents "live," analogous to how you manage users or apps.
    • Access control: integration with Microsoft Entra to define what data and actions each agent can access.
    • Observability: dashboards with telemetry, alerts, and connections between agents, people, and data.
    • Interoperability: support for a broader ecosystem (Adobe, Nvidia, ServiceNow, Workday, Salesforce, etc.). (Part of this is derived from press releases and specialized coverage; some details are still subject to evolution).Reuters+1

6. Limitations and Open Questions

  • Many capabilities are in preview: pricing details, SLAs, and hard scalability limits may change.
  • The architecture assumes a high degree of "all Microsoft": if your organization is truly multi-cloud, you will need additional integrations to avoid duplicating governance.
  • The agents everywhere model faces limits of:
    • Data quality (if your data is dirty, your "IQ" will be too).
    • Process maturity (if your workflows are not clearly defined, an agent will only automate them… poorly).
    • SecOps and Risk capacity to keep up with dozens or hundreds of autonomous agents.

Impact for Colombia/Bogotá/LatAm

Clear Opportunities!

  • In the region, a majority of banks, insurers, BPOs, and retailers already live in Microsoft 365 and Power BI. This stack gives them a natural path to:
    • Move from individual Copilot to governed agent networks that automate front-office, middle-office, and back-office operations.
    • Reuse Power BI semantic models as the decision-making foundation for agents, without rebuilding logic.
  • For regulated banks (Superfinanciera in Colombia, equivalents in other countries), Agent 365 and Purview offer a stronger narrative for governance and traceability of AI in front of audits and operational risks.

Specific Challenges in LatAm

  • Personal data regulation (Habeas Data, LGPD in Brazil, etc.):
    • Work IQ involves processing emails, chats, and documents; this requires clear consent, retention, and classification policies.
  • Data residency and sovereignty:
    • Not all organizations can move critical data to regions outside the country; you need to review which parts of the stack you can run in nearby regions (Brazil, Chile) and what data can live there.
  • Connectivity and costs in dollars:
    • Fabric + Foundry + Copilot + Agent 365 add up in CAPEX/OPEX in hard currency. FinOps is not optional: it is a requirement from day zero.
  • Talent:
    • A strong opportunity opens up for mixed roles: Cloud + Data + M365 + Security + AI. Whoever masters this stack has a competitive advantage in the regional job market.

Risks and Trade-offs

  1. Heavy lock-in to Microsoft Cloud
    • The maximum value of Work/Fabric/Foundry/Agent 365 is achieved when almost everything lives in that ecosystem. This limits portability to other clouds or open source solutions.
  2. Attack surfaces and data leakage
    • Work IQ and Foundry IQ need to see sensitive information (emails, contracts, legal documents, customer data). A misconfiguration in permissions or classification can end up exposing data to unauthorized agents.
  3. Agent sprawl ("shadow agents")
    • Without a clear registration and approval policy, any team can create their "local" agent and connect it to critical data. Agent 365 helps, but only if it becomes mandatory to register and govern agents.
  4. Hidden costs
    • Beyond licenses, there are costs for:
      • Ingestion and storage in Fabric / OneLake.
      • Model calls (Foundry, Copilot).
      • Monitoring and security (Defender, Purview, Entra).
    • Without FinOps, the bill can grow brutally and silently.
  5. Organizational maturity
    • If your data governance, identity, and change management model is already weak, adding hundreds of agents on top can amplify the chaos, not the productivity.

Actionable Checklist for IT Teams, CTOs/CIOs/Cloud Architects, and the Curious:

  1. Map priority use cases
    • Identify 5–10 high-impact repetitive workflows (contact center, credit origination, employee onboarding, reconciliation, etc.) and select them as agent candidates.
  2. Assess the data and semantic foundation
    • Review the state of your models in Power BI and Fabric. Do they properly represent the business? If not, strengthen that layer first before unleashing agents.
  3. Define an agent governance model
    • Clear policy: who can create agents, how they are registered in Agent 365, what security reviews are required before going to production.
  4. Refine identity and permissions in Entra/M365
    • Clean up groups, inherited permissions, and excessive access. An agent is only as secure as the identity it runs under.
  5. Design the integration architecture
    • Decide how agents connect with on-prem systems and other clouds: VNETs, VPN, APIs, queues, events. Avoid fragile point-to-point integrations.
  6. Incorporate FinOps from the design stage
    • Establish cost metrics per agent, per flow, and per business unit. Set up budget alerts and monthly consumption reviews.
  7. Training plan by role
    • Design a specific plan for: devs, data engineers, M365 admins, SecOps, and business teams. Spread "AI fluency" across the entire organization, not just IT.
  8. Start with a bounded and measurable pilot
    • Choose a domain (for example, internal IT support), measure KPIs before/after (resolution times, internal NPS, costs), and only scale it if the ROI is clear.

Mini-Glossary

  • AI Agent
    A system that, supported by AI models, can perceive context, make decisions, and execute actions on behalf of a user or process.
  • Work IQ
    An intelligence layer over work data in Microsoft 365 (emails, documents, meetings, chats) that understands how collaboration happens and feeds Copilot and agents.
  • Fabric IQ
    The semantic layer of Microsoft Fabric that organizes OneLake data according to business concepts and exposes it with consistent meaning to analytics and agents.
  • Foundry IQ
    The knowledge system in Microsoft Foundry that centralizes and orchestrates RAG as a continuous reasoning process, connecting multiple sources under a single grounding API.
  • Microsoft Agent Factory
    A program and consumption model that allows building, training, and deploying agents with Work IQ, Fabric IQ, and Foundry IQ using Foundry and Copilot Studio.
  • Microsoft Agent 365
    The control and governance platform for AI agents: registration, permissions, observability, security, and interoperability with Microsoft and third-party agents.
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
    A pattern where a language model consults external information sources (indexes, document bases) before responding, to be better grounded in facts.
  • Shadow IT
    The set of systems, tools, or agents deployed without formal IT approval or control, which can introduce security and compliance risks.
Hablemos de tu idea → Tell us your idea →