- Copilot combina indexación léxica y un índice semántico basado en Microsoft Graph para entender la intención de las consultas.
- La búsqueda semántica se integra en Búsqueda Copilot, las apps de Microsoft 365, Power BI, Windows y las APIs de Copilot.
- Todo el sistema respeta permisos, etiquetas de confidencialidad y requisitos de cumplimiento, manteniendo los datos dentro del inquilino.
- Modelos y datos bien estructurados (IA-ready) potencian la precisión de Copilot y la adopción de la IA en la organización.
La búsqueda semántica en Copilot está cambiando la manera en la que buscamos y utilizamos la información dentro de Microsoft 365 y Windows. Ya no se trata solo de teclear palabras clave sueltas, sino de lanzar preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas muy cercanas a cómo razonaríamos las personas.
Detrás de esta experiencia aparentemente sencilla hay una combinación potente de indexación léxica clásica, un índice semántico avanzado y Microsoft Graph, más una capa de grandes modelos de lenguaje (LLM) que terminan de generar resúmenes, acciones y contenido. Vamos a ver en detalle cómo funciona todo esto, qué papel juega cada pieza y qué ventajas reales aporta en el trabajo del día a día y en escenarios más avanzados como Power BI o el uso de las API de Copilot.
Qué es la búsqueda semántica en Copilot y por qué es diferente
La búsqueda semántica en Copilot se apoya en un índice léxico y otro semántico construidos a partir de todos los datos de Microsoft 365 disponibles para cada usuario (correos, documentos, chats, reuniones, sitios de SharePoint, etc.). El índice léxico trabaja con palabras clave, mientras que el semántico traduce el contenido a vectores numéricos que representan significados y relaciones.
Gracias a este enfoque, Copilot no busca únicamente coincidencias exactas de términos, sino que interpreta la intención de la consulta, entiende sinónimos, formas flexionadas de las palabras y conceptos relacionados. De este modo es capaz de localizar información relevante incluso cuando no recordamos el nombre del archivo, el asunto del correo o la persona exacta que lo envió.
Esta búsqueda se integra en múltiples experiencias: Búsqueda Copilot en la app Microsoft 365 Copilot, el chat de Copilot en Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, Loop o OneNote, la búsqueda semántica en OneDrive y SharePoint, y también en Windows a través de la nueva experiencia de Ask Copilot en la barra de tareas.
Todo el proceso está gobernado por Microsoft Graph y los controles de seguridad de Microsoft 365, lo que asegura que Copilot solo devuelve contenido al que el usuario ya tiene permiso de acceso, respetando el modelo de permisos, las etiquetas de confidencialidad y las normativas de cumplimiento.
Qué es el índice semántico de Copilot y cómo se construye
El índice semántico de Microsoft 365 Copilot es un modelo de representación de datos en forma de vectores multidimensionales que capturan el significado y el contexto del contenido. A diferencia de un índice léxico clásico, que solo almacena palabras y su posición, el índice semántico almacena relaciones entre conceptos.
Para construirlo, Microsoft utiliza el enorme grafo de información que aporta Microsoft Graph: correos electrónicos, documentos de Word, presentaciones de PowerPoint, archivos PDF, páginas aspx de SharePoint, notas de OneNote, contenidos procedentes de conectores de Graph y, a nivel de usuario, la actividad en el buzón personal de Exchange.
El contenido se tokeniza y se transforma en vectores numéricos. Estos vectores se sitúan en un espacio vectorial de muchas dimensiones donde los puntos que representan conceptos semánticamente similares quedan muy próximos entre sí. Esto permite búsquedas basadas en similitud, no solo en coincidencia exacta de términos.
Microsoft genera dos tipos de índice semántico: uno a nivel de inquilino (tenant), que recoge el contenido compartido de la organización (por ejemplo, archivos en sitios de SharePoint accesibles por varios usuarios), y otro a nivel de usuario, más personalizado, centrado en el buzón y en los contenidos donde esa persona participa de forma directa.
Ambos índices se crean y mantienen de forma automática; los administradores no tienen que ejecutar tareas manuales para que Copilot disponga de esta capa semántica. Eso sí, pueden decidir qué contenido se indexa o se excluye, por ejemplo, determinados sitios de SharePoint con información muy sensible.
Cómo la indexación léxica y semántica trabajan juntas
La base de la búsqueda en Microsoft 365 sigue siendo un índice léxico clásico que permite localizar documentos y elementos mediante coincidencias de texto, filtros y ordenación. Sobre esa base, la indexación semántica añade una segunda capa de comprensión conceptual.
Cuando haces una búsqueda o lanzas una petición a Copilot, el sistema no elige entre un enfoque u otro, sino que combina coincidencia léxica, señales de relevancia social (quién colabora contigo), personalización y similitud semántica. El objetivo es devolver resultados que sean a la vez correctos, contextuales y útiles para ti.
Por ejemplo, si escribes algo como “correo donde el proveedor fue felicitado por el diseño del logo”, Copilot no se limita a buscar literalmente “felicitado” o “diseño del logo”. El índice semántico le permite ampliar la búsqueda a términos cercanos (elogiar, celebrar, elogio, fantástico, etc.) y relacionar personas, proyectos y archivos conectados con ese contexto.
Igualmente, si preguntas en Windows o en OneDrive “documento del presupuesto de marketing de Q4”, incluso si el archivo se llama “Presupuesto_MKT_2024_REV_final2.xlsx”, la capa semántica puede relacionar tu consulta con el contenido del archivo y los metadatos, devolviendo un resultado relevante aunque no recuerdes el nombre exacto.
La gran ventaja es que este uso combinado de indexación léxica y semántica hace que la búsqueda sea más robusta ante errores humanos (nombres imprecisos, sinónimos, cambios de idioma, abreviaturas internas) y, a la vez, respeta los permisos y el recorte de seguridad de Microsoft Search.
Cómo se gestiona la indexación semántica: flujos de datos y actualizaciones
En cada organización con Microsoft 365 Copilot, Microsoft crea automáticamente un índice semántico a nivel de inquilino. Este índice se alimenta principalmente de archivos de SharePoint Online basados en texto y de los conectores de Graph que la empresa tenga configurados.
Para cada usuario con licencia de Copilot también se genera un índice semántico personal, centrado en su buzón de Exchange Online y en el contenido con el que interactúa: documentos donde está mencionado, archivos que comparte o en los que comenta, reuniones en las que participa, etc. La indexación del buzón es prácticamente en tiempo real.
Los nuevos documentos que se añaden a sitios de SharePoint accesibles a varios usuarios se indexan en lotes diarios, mientras que las actualizaciones de documentos ya indexados se reflejan de forma mucho más rápida. Esto permite que Copilot cuente con un “mapa” semántico que refleja la realidad viva de la organización.
En cuanto a administración, la indexación semántica no puede deshabilitarse como tal, pero sí se puede limitar el alcance. Por ejemplo, un administrador puede excluir sitios concretos de SharePoint Online de la indexación (pensados para nóminas, recursos humanos, finanzas muy sensibles) marcando que esos sitios no aparezcan en resultados de búsqueda.
También se pueden usar soluciones de Microsoft Purview (DLP, administración del ciclo de vida, etiquetas de confidencialidad) para minimizar datos, reducir el exceso de compartición y aplicar políticas de protección que afectan tanto a Microsoft Search como al índice semántico.
Privacidad, seguridad y cumplimiento en la búsqueda semántica
Todo el diseño de Microsoft 365 Copilot y su búsqueda semántica parte de una premisa clara: no cambiar el modelo de permisos, sino apoyarse en él. Copilot solo muestra lo que el usuario ya podría ver en otras aplicaciones de Microsoft 365, con los mismos límites y recortes.
Cuando los datos se indexan, el sistema respeta el control de acceso basado en roles, las pertenencias a grupos, las etiquetas de confidencialidad y los límites geográficos de almacenamiento (por ejemplo, el Límite de Datos de la Unión Europea para clientes dentro del EUDB). El índice de usuario se almacena donde reside su buzón; el índice de inquilino, en un contenedor aislado en la región correspondiente a los sitios de SharePoint.
Las consultas y respuestas de Copilot no se utilizan para entrenar los modelos base, y los datos generados por la indexación permanecen dentro del inquilino, sujetos a las mismas políticas de seguridad, cumplimiento, identidad y privacidad que el resto de servicios de Microsoft 365.
Las organizaciones que usan Customer Key (BYOK) con Microsoft Purview pueden seguir aplicando esta protección a la indexación semántica sin pasos adicionales: Microsoft habilita de forma automática la compatibilidad para clientes con BYOK.
Además, las herramientas de cumplimiento de Microsoft Purview permiten revisar las interacciones de Copilot, aplicar políticas de retención y eliminación de contenido, y limitar temporalmente el acceso a documentos que hayan activado alertas, reduciendo así el riesgo de exposición indebida durante las búsquedas semánticas.
Cómo usa Copilot el índice semántico en el día a día
Copilot combina la información procedente de Microsoft Graph y del índice semántico para enriquecer el mensaje que se envía al modelo de lenguaje (LLM). El flujo, simplificado, es el siguiente:
Primero, el usuario lanza una solicitud desde Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, la app de Microsoft 365, copilot.microsoft.com o Búsqueda Copilot. Copilot interpreta esa petición y consulta Microsoft Graph y el índice semántico para recuperar contenido relevante y señales de contexto.
A continuación, Copilot construye un “prompt ampliado” que incluye la consulta del usuario más fragmentos de ese contenido relevante, y lo envía al LLM (por ejemplo, un modelo de la familia GPT o modelos propios de Microsoft). El modelo genera una respuesta que Copilot vuelve a contrastar con Graph y el índice para incorporar citaciones y comandos de aplicación.
El resultado final puede ser un documento en Word, una tabla en Excel con medidas sugeridas, una presentación en PowerPoint, un borrador de correo en Outlook, un resumen de chat o de reunión en Teams, o simplemente una respuesta concisa en la interfaz de Búsqueda Copilot con referencias a los documentos utilizados.
En experiencias más recientes como la app de Copilot en Windows o la función Ask Copilot en la barra de tareas, la idea es similar: combinar las API tradicionales de Windows Search para búsquedas locales de aplicaciones, archivos y configuraciones con la capa de comprensión semántica de Copilot para interpretar la intención y, en el futuro, ejecutar acciones más complejas.
Búsqueda Copilot: la capa de búsqueda semántica universal
Búsqueda de Microsoft 365 Copilot es la experiencia de búsqueda universal con IA integrada en la aplicación Microsoft 365 Copilot. Ofrece una única caja de búsqueda capaz de llegar a los datos de Microsoft 365 y a conectores de terceros, tanto en la web como en escritorio y móvil.
Esta búsqueda combina el índice léxico, el índice semántico, Microsoft Graph y, cuando es necesario, orígenes externos como la web (por ejemplo, a través de Bing). De este modo, puedes escribir consultas de lenguaje natural como “muéstrame correos de Marta sobre la previsión de Q4 enviados la semana pasada” y recibir resultados contextuales y filtrados.
Búsqueda Copilot genera a menudo una “Copilot Answer”: un bloque de respuesta resumida en la parte superior de los resultados, fundamentado en los documentos y correos que ha encontrado. Esta respuesta incluye referencias clicables a las fuentes y está alineada con la configuración de puesta a tierra que uses con Copilot Chat.
Los administradores pueden además mantener respuestas organizativas para términos clave: acrónimos internos, marcadores a recursos importantes, fichas de personas con sus roles, etc. Estas respuestas “autorizadas” se muestran directamente en la búsqueda, facilitando que los usuarios encuentren definiciones corporativas sin confusión.
Frente a Microsoft Search tradicional (gratuito), Búsqueda Copilot añade búsqueda semántica con IA, experiencia unificada, integración profunda con Copilot Chat y compatibilidad inmediata con todos los conectores de Graph habilitados. Es, en la práctica, la capa de organización de la inteligencia artificial sobre los datos de trabajo.
Copilot en las aplicaciones de Microsoft 365 y su relación con la búsqueda semántica
La búsqueda semántica no vive aislada en una página de resultados: está incrustada en las experiencias de Copilot en Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, OneNote, Loop, Whiteboard o Forms. Cada aplicación aporta su propio contexto, pero todas beben del mismo índice semántico y de Microsoft Graph.
En Word, Copilot puede redactar documentos nuevos o ampliar textos existentes, apoyándose en documentos relacionados, correos, chats o reuniones que localiza mediante la búsqueda semántica. También puede responder preguntas sobre el contenido o resumir varias fuentes.
En PowerPoint, Copilot genera presentaciones a partir de un prompt o a partir de un documento de Word, tomando decisiones sobre la estructura y el diseño en base a plantillas corporativas y contenidos afines encontrados en la organización.
En Excel, la búsqueda semántica se traduce en sugerencias más inteligentes de fórmulas, medidas y visualizaciones, porque Copilot entiende qué representan las columnas, cómo se relacionan las tablas y qué agregaciones tienen sentido en ese contexto.
En Outlook, Copilot puede resumir hilos largos de correo, proponer respuestas y elaborar borradores basados tanto en el contenido del hilo como en documentos y conversaciones relacionadas que recupera semánticamente.
En Teams, Copilot resume chats (hasta 30 días de contexto) y reuniones a partir de la transcripción en tiempo real, localizando decisiones, tareas y temas clave. Todo ello se apoya en la comprensión semántica de las conversaciones y en la relación con archivos y proyectos.
Búsqueda semántica y Copilot en Power BI: modelos IA-ready
En Power BI, el concepto de búsqueda semántica da un giro adicional: aquí entra en juego el modelo semántico del informe, que describe tablas, campos, relaciones y medidas. Para que Copilot funcione bien en este entorno, es esencial que el modelo esté “IA-ready”.
Un modelo preparado para IA implica que has definido un esquema de datos de IA (AI data schema) donde priorizas campos relevantes, marcas entidades y atributos, y dejas fuera columnas secundarias que solo añaden ruido. De esta forma, Copilot puede identificar con facilidad las columnas clave (fecha, importe, cliente, región…) y utilizarlas al generar visualizaciones y análisis.
También es importante que los nombres de las tablas y columnas sean claros y comprensibles para una persona: en lugar de “DimCli” o “ID_VTA”, mejor “Cliente” o “ID Venta”. Esto ayuda al modelo de lenguaje a mapear las consultas en lenguaje natural a los elementos correctos del modelo.
Otra pieza crucial son los sinónimos. Puedes asociar términos alternativos a campos y tablas (“producto” = artículo, referencia, ítem; “cliente” = comprador, cuenta, socio…) para que Copilot entienda distintas formas de expresarlos, igual que hace la búsqueda semántica en Microsoft 365.
Por último, el modelo IA-ready se apoya en una selección de medidas bien definidas, jerarquías claras, tipos de datos correctos, KPI estándar y relaciones correctamente marcadas. Todo esto reduce la ambigüedad y permite que las respuestas de Copilot reflejen la lógica real del negocio.
Respuestas comprobadas e instrucciones de IA en Power BI
Además del esquema de datos de IA, Power BI permite definir respuestas comprobadas (verified answers) para campos, medidas y, en algunos casos, tablas o relaciones. Estas respuestas actúan como definiciones oficiales: “cliente activo”, “margen neto”, “tasa de abandono”, etc.
Cuando un usuario formula una pregunta en lenguaje natural sobre uno de estos conceptos, Copilot puede devolver directamente la respuesta aprobada en lugar de improvisar una definición, lo que aumenta la consistencia y la confianza en los resultados.
A su vez, las instrucciones de IA permiten añadir contexto global al modelo de datos: aclarar qué tablas son prioritarias, cómo se define una “venta válida”, sobre qué subconjunto de clientes deben calcularse ciertas medidas, o qué supuestos se deben respetar en los análisis.
Estas instrucciones ayudan a que Copilot entienda mejor la intención de las consultas de negocio y evite interpretaciones erróneas, sobre todo cuando se trata de términos internos o procesos muy específicos de la organización.
Una vez que el modelo cumple los criterios requeridos, se puede marcar como IA-ready en Power BI Desktop y publicar en un espacio de trabajo con capacidad Fabric o Premium (desde F2). A partir de ahí, Copilot dispone de todo el contexto semántico necesario para generar informes, visualizaciones, medidas DAX y narrativas explicativas a partir de lenguaje natural.
Copilot en Windows: búsqueda semántica de archivos y Ask Copilot
En el propio sistema operativo Windows, Microsoft está introduciendo nuevas experiencias como la búsqueda semántica de archivos para dispositivos Copilot+ y la función Ask Copilot que sustituye la barra de búsqueda tradicional de la barra de tareas para algunos usuarios Insiders.
En el caso de Copilot+ PCs, los equipos pueden localizar documentos cuando el usuario escribe en lenguaje natural, sin necesidad de recordar el nombre exacto del archivo. La búsqueda se basa en el contenido de los documentos y en su contexto, y los procesos se realizan de forma local en el dispositivo, accediendo a la carpeta estándar de archivos recientes sin subirlos a la nube.
Ask Copilot, por su parte, transforma la barra de tareas en un punto de acceso al asistente de IA. Al hacer clic aparece una ventana flotante ligera donde el usuario puede escribir preguntas o comandos. La experiencia es más rápida y limpia que la antigua búsqueda, y se integra con Copilot Vision y Copilot Voice para análisis de imágenes y comandos por voz.
Es importante destacar que para las búsquedas locales, Windows sigue usando las API tradicionales de Windows Search (SearchIndexer), y Copilot no accede directamente al contenido personal: simplemente se apoya en esos resultados y añade la capa semántica para interpretar mejor la intención del usuario.
Por ahora, muchas de estas funciones avanzadas están en fase de pruebas y aún no ejecutan todas las acciones en lenguaje natural (por ejemplo, “activar modo oscuro” puede abrir la configuración en lugar de activar directamente la opción), pero la dirección es clara: integrar cada vez más la búsqueda semántica y la asistencia por IA en el propio sistema operativo.
APIs de Microsoft 365 Copilot: llevar la búsqueda semántica a tus propias apps
Para escenarios más avanzados, Microsoft ofrece un conjunto de API de Microsoft 365 Copilot que permiten a los desarrolladores aprovechar la misma infraestructura de búsqueda semántica y razonamiento por IA en sus propias aplicaciones y agentes personalizados.
Entre estas APIs destacan la API de recuperación (para obtener contenido relevante de Microsoft 365 respetando permisos), la API de búsqueda (para realizar búsqueda híbrida léxica+semántica en OneDrive con consultas en lenguaje natural), la API de Meeting Insights (para extraer notas, tareas y temas de reuniones de Teams) y la Chat API (para integrar experiencias conversacionales con Copilot dentro de otras apps).
También hay una API de exportación de interacción y otra de notificaciones de cambio que permiten capturar y supervisar las interacciones con Copilot, clave en entornos regulados que necesitan auditar la generación de contenido asistida por IA.
Estas APIs se exponen como API REST estándar dentro de Microsoft Graph (graph.microsoft.com/v1.0/copilot y /beta/copilot) y utilizan el mismo modelo de autenticación y autorización que el resto de Graph. Respetan de forma automática los permisos, el acceso condicional, las etiquetas de confidencialidad y las políticas de la organización.
La gran ventaja es que los desarrolladores no tienen que construir desde cero una canalización de RAG (Retrieval Augmented Generation) ni replicar un índice semántico propio: pueden conectarse directamente al índice de conocimiento de Microsoft 365 y centrarse en la lógica de negocio y la experiencia de usuario.
Eso sí, cada usuario que acceda a estas funcionalidades a través de las APIs necesita una licencia válida de Microsoft 365 Copilot, además de la suscripción base de Microsoft 365 (E3, E5 o equivalente), dado que se trata de capacidades de IA de nivel producción y no de simple acceso a datos.
Al combinar búsqueda semántica, permisos empresariales, cumplimiento y modelos de lenguaje avanzados, Copilot se convierte en una especie de “capa de inteligencia” sobre todos los datos de trabajo. Desde encontrar un correo perdido o un contrato mal archivado hasta generar informes complejos en Power BI o automatizar flujos de trabajo basados en reuniones, la clave está en ese índice semántico que entiende la organización como un mapa de relaciones. Aprovecharlo bien implica cuidar la calidad del contenido, estructurar los modelos de datos con cabeza y apoyarse en las herramientas de seguridad y cumplimiento para mantener el control sin renunciar a la productividad.
