Hasta ahora, Copilot funcionaba en dos niveles. El chat te da respuestas: le pides un borrador de correo y en un minuto tienes una versión lista para copiar y pegar. Los agentes integrados en las aplicaciones de Office van un paso más allá: el de Outlook, por ejemplo, redacta una respuesta basada en el propio email, añade el asunto y espera tu comprobación.

Cowork es el tercer nivel. No sigue un flujo fijo definido de antemano sino que planifica los pasos por su cuenta y los ejecuta usando todas tus aplicaciones de Microsoft 365 a la vez, incluso algunas externas. Siguiendo con el mismo ejemplo del correo, Cowork lo redacta, te lo enseña y, cuando le das el visto bueno, lo envía por ti. Sin necesidad de abrir Outlook. Cuando le das instrucciones puedes dejarlo trabajando en otro plano mientras tú te concentras en otras cosas.

La diferencia de fondo es esa: el chat te devuelve sugerencias y Cowork te devuelve trabajo terminado.

Cómo funciona dentro de Microsoft 365

Cowork trabaja sobre lo que Microsoft llama Work IQ, es decir, con todo el contexto de tu trabajo real. Lee tus correos, tu calendario, tus archivos de OneDrive y SharePoint y tus conversaciones de Teams (siempre con los permisos a los que tengas acceso, por supuesto). Con ese contexto, convierte tu petición en un plan y lo va ejecutando paso a paso.

Qué necesitas antes de activar Copilot Cowork

Cowork viene apagado de fábrica. Para encenderlo, tu organización necesita tres cosas:

Y una cuarta cosa que Microsoft no te exige pero nosotros sí te recomendamos: revisar antes los permisos de SharePoint. Cowork accede a todo lo que el usuario puede acceder. Si en tu empresa hay carpetas compartidas «con toda la organización» que no deberían estarlo, Cowork las va a encontrar. Es buen momento para una revisión de permisos como las que hacemos desde nuestro Servicio de Ciberseguridad.

Cuánto cuesta Cowork y cómo controlar el gasto

Cowork se factura por consumo, en lo que Microsoft decidió llamar «Copilot Credits». Cada crédito cuesta 0,01 dólares en modalidad de pago por uso, y cada tarea consume créditos según el modelo que use, el contexto que necesite y los pasos que dé. Para que te hagas una idea, las estimaciones orientativas que publica Microsoft sitúan una tarea ligera en torno a los 125 créditos (algo más de un dólar) y una tarea compleja de varios pasos puede superar los 2.500 (unos 25 dólares). No son tarifas fijas, pero sirven para poner el presupuesto en contexto.

Hay un truco útil que casi nadie cuenta: dentro de cualquier tarea puedes escribir /cost y ver exactamente cuántos créditos ha consumido hasta ese momento. Ejecuta una tarea representativa, mira lo que ha costado y multiplica por las veces que la harías al mes. La idea es obtener un presupuesto real, no una estimación.

Microsoft recomienda poner límites, pero no dice cuánto. Después de configurarlo en clientes reales, nuestra recomendación es empezar con límites conservadores en dos niveles. El límite por usuario es tan importante como el del grupo: evita que una sola persona entusiasmada se coma el presupuesto de todos. Los primeros meses te darán el dato que ahora no tienes, y con ese consumo real ajustas los límites del mes siguiente. Puedes obtener informes desde el portal del administrador para ir analizando y ajustando el uso de tus créditos.

Cómo configurar Copilot Cowork paso a paso

Para poder configurarlo debes tener acceso al Centro de administración de Microsoft 365 y contar con permisos de administrador global o de facturación, si no, tendrás que solicitar la activación al administrador de TI de tu empresa. Además, deberás contar con una suscripción de Azure vinculada a tu cuenta de facturación, por lo que si todavía no cuentas con una, deberás crearla.

1. Entra en el Centro de administración de Microsoft 365 y ve a Copilot → Cost Management (gestión de costes).

2. Selecciona los usuarios que tendrán acceso a Cowork y haz clic en «Agregar grupo a la nueva directiva», para crear una nueva.

3. Asigna un nombre para la directiva de gasto y crea un grupo de seguridad, si todavía no cuentas con ninguno.

4. Establece límites y alertas por equipo y por usuario. Decide la cantidad de créditos en dependencia del uso que quieras darle.

5. Elige si deseas utilizar solo Cowork o si también deseas hacer uso de la API.

6. Selecciona la cuenta de Azure con la que se hará la facturación y configura las alertas de consumo. Nuestra recomendación: avisos al 50 %, 75 % y 90 % del presupuesto, para que ninguna factura te pille por sorpresa.

Una vez guardada, los usuarios que solicitaron el acceso y se les concedió a través de la nueva directiva deberán esperar un par de minutos. El despliegue es rápido: los usuarios del grupo verán Cowork en la app de Microsoft 365 Copilot (navegador, escritorio o móvil) en cuestión de minutos.

¿Tiene sentido activarlo ya en tu empresa?

La pregunta honesta no es si Cowork funciona. Es si tu empresa está lista para sacarle partido. El pago por uso quita la barrera de entrada, pero también hace que la factura dependa de cómo se use. Y eso, sin preparación, genera preocupación de gastos.

Bien configurado, el riesgo es bajo: los límites de gasto acotan la factura, las aprobaciones acotan las acciones y Purview lo registra todo. Lo que no se configura solo es la parte humana: quién lo usa, para qué y con qué criterio. Si eso no está resuelto, Cowork se queda en un piloto que muere a los tres meses. Por eso tiene más sentido encajarlo dentro de un proceso de adopción de IA que justifique la inversión, y no probarlo suelto a ver qué pasa.

Nuestro consejo a los clientes que quieren empezar: piloto de tres meses, un grupo pequeño, 500 créditos por usuario al mes (unos 5 dólares, para que el miedo al gasto se quede en anécdota) y alertas activadas. Con el primer mes ves el patrón de uso; con el tercero decides si escalar, con qué presupuesto y para quién.

Si quieres que lo montemos contigo (permisos revisados, directivas de gasto configuradas y usuarios formados), en Expacom llevamos años haciendo exactamente esto: que la tecnología nueva entre en tu empresa sin drama. Cuéntanos tu caso desde nuestro servicio de proyectos de IA y te decimos, sin compromiso, si Cowork encaja o todavía no.

La mayoría de los incidentes de seguridad relacionados con IA en empresas no ocurren porque la tecnología falle. Ocurren porque nadie se hizo las preguntas correctas antes de ponerla en marcha. A diferencia de instalar un software nuevo en un ordenador, dar acceso a una IA a tus datos implica decisiones que afectan a toda la organización: qué puede ver, qué puede hacer con eso, quién lo supervisa y qué pasa si algo sale mal.

Por qué la seguridad en IA no es como la seguridad tradicional

Cuando instalas una aplicación nueva, controlas qué permisos le das y puedes revocarlos. Cuando conectas una IA a tus sistemas, le estás dando capacidad de leer, interpretar y potencialmente actuar sobre información que antes estaba separada en silos distintos: correos, documentos, bases de datos de clientes, registros internos. La IA no distingue lo que es relevante de lo que es sensible. Accede a lo que puede acceder, y lo que encuentra puede aparecer en respuestas, resúmenes o análisis que pueden llegan a manos de personas que no deberían verlo.

A eso se suma que muchas herramientas de IA procesan los datos en servidores externos. Dependiendo del proveedor y del contrato, esos datos pueden usarse para entrenar modelos, quedar registrados en logs o estar sujetos a jurisdicciones distintas. No es un escenario catastrofista: es la realidad operativa de la mayoría de las soluciones de IA actuales.

La IA no accede a lo que le dices que acceda. Accede a todo lo que puede. La diferencia la pone el criterio con el que diseñas el acceso.

El checklist

Antes de dar acceso a cualquier herramienta de IA a tus datos de empresa, responde estas diez preguntas. Si alguna no tiene respuesta clara, es una señal de que hay trabajo previo que hacer.

1. ¿Sabes exactamente a qué datos va a acceder?

No «más o menos». Exactamente. Qué carpetas, qué buzones, qué bases de datos, qué registros. Si no puedes responder esto con precisión, no estás en condiciones de evaluar el riesgo de ese acceso.

2. ¿Tienes un inventario de datos actualizado?

Para saber qué puede ver la IA, necesitas saber qué tienes. Un inventario básico debería incluir qué tipo de dato es, dónde está almacenado, quién tiene acceso hoy y qué nivel de sensibilidad tiene. Sin inventario, es imposible controlar el acceso.

3. ¿Están separados los datos sensibles de los operativos?

Si tus datos de clientes, contratos o información financiera conviven sin separación con los documentos operativos del día a día, cualquier acceso de la IA al área operativa puede alcanzar también los datos sensibles. La separación no tiene que ser perfecta para ser útil.

4. ¿Quién puede consultar qué, y está documentado?

¿Hay una política de acceso? ¿Está escrita en algún sitio o vive en la cabeza de una persona? ¿Se revisa cuando alguien entra o sale del equipo? Una IA hereda los permisos con los que se configura. Si esos permisos son laxos o están desactualizados, el acceso de la IA también lo será.

5. ¿Sabes dónde se procesan los datos?

¿Los datos salen de tus servidores? ¿Van a servidores del proveedor en Europa o fuera? ¿Están cubiertos por el RGPD? Muchas herramientas de IA populares procesan los datos en servidores de EE. UU. con términos de uso que permiten ciertos usos de esa información. Vale la pena leer el contrato antes de firmar.

6. ¿El proveedor tiene certificaciones de seguridad vigentes?

ISO 27001, SOC 2, ENS o equivalentes según el sector. No es burocracia: es la evidencia de que el proveedor tiene controles auditados sobre cómo gestiona los datos que procesa. Un proveedor sin certificaciones no implica que sea inseguro, pero sí que la carga de evaluarlo recae sobre ti.

7. ¿Tienes una política de retención y borrado de datos?

¿Durante cuánto tiempo guarda el proveedor los datos que la IA ha procesado? ¿Puedes pedir que los borren? ¿Tienes esa misma política en tu lado? La retención indefinida de datos procesados por IA es un riesgo legal y operativo que muchas empresas no han calculado.

8. ¿El equipo sabe qué no debe compartir con una IA?

La mayor parte de las fugas de datos en entornos con IA no las causa el sistema: las causa un empleado que pega en el chat de la IA información que no debería haber pegado. Contraseñas, datos de clientes, información contractual confidencial. Una sesión de concienciación de 30 minutos reduce ese riesgo de forma significativa.

9. ¿Tienes un proceso para auditar las consultas realizadas?

¿Puedes revisar qué ha pedido quién a la IA en los últimos 30 días? ¿Sabes si alguien ha consultado información a la que no debería haber tenido acceso? Sin logs y sin revisión periódica, no hay forma de detectar un mal uso hasta que ya ha tenido consecuencias.

10. ¿Tienes un plan de respuesta si la IA genera una fuga de datos?

¿Qué haces si descubres que la IA ha expuesto información confidencial? ¿A quién llamas? ¿Tienes obligación de notificarlo bajo el RGPD? ¿Puedes revocar el acceso rápidamente? Un plan de respuesta no tiene que ser un documento de 50 páginas, pero sí tiene que existir antes de que lo necesites.

Lo que suele fallar en la práctica

La mayoría de empresas que tienen problemas con la seguridad de sus datos tras adoptar IA no es porque no tuvieran buenas intenciones. Es porque asumieron que el proveedor ya se encargaba de eso, o porque el proyecto lo lideró alguien del área de negocio sin implicar al equipo de IT desde el principio.

El segundo error frecuente es tratarlo como un trámite. Hacer el checklist de forma superficial, marcar las casillas sin resolver los problemas que descubre, y seguir adelante. La función de este tipo de revisión no es aprobar o reprobar un proyecto: es encontrar los puntos débiles antes de que alguien más los encuentre por ti.

Revisar la seguridad antes de implementar no frena el proyecto. Lo protege de tener que pararlo a la mitad.

Fase	Límite por usuario/mes	Presupuesto del grupo
Piloto	500 créditos (~5 USD)	500 × nº de licencias
Producción inicial	1.000 créditos (~10 USD)	10.000 créditos (~100 USD)
Uso intensivo	2.000+ créditos	Según consumo real