Microsoft Copilot Windows Actions trasforma l'accesso ai file in una prova di fiducia
Microsoft ha presentato Microsoft Copilot Windows actions, in grado di cercare file locali, organizzare documenti, risolvere problemi di un PC e completare flussi di lavoro nell'intero sistema operativo. Il cambiamento porta Copilot oltre la conversazione, verso il controllo diretto del computer, nonostante restino irrisolte questioni sui confini delle autorizzazioni e sulla sicurezza degli agenti.
L'azienda ha introdotto le funzionalità ampliate durante il suo evento Windows e Surface del 7 ottobre. Microsoft definisce l'approccio alla base “hybrid intelligence”, ovvero la capacità di Windows di instradare il lavoro dell'AI tra modelli locali e servizi cloud. Copilot ottiene accesso al contesto locale, alle azioni locali e ai modelli on-device sui Copilot+ PCs supportati.
Questa architettura non è semplicemente un modo più rapido per rispondere alle domande. Cambia ciò che un assistente può fare dopo aver prodotto una risposta. Anche Apple, Google, OpenAI e altri sviluppatori di AI stanno collegando i modelli ai dati personali e agli strumenti software, ma Microsoft controlla il sistema operativo utilizzato dalla maggior parte dei PC aziendali. Questa posizione le offre un percorso particolarmente diretto da una richiesta all'AI a un'azione significativa su file o sistema.
La competizione che ne deriva non è semplicemente Microsoft contro un altro assistente. È capacità contro controllo. Copilot diventa più utile quanto più contesto può vedere e quanto più software può utilizzare, ma ogni autorizzazione aggiuntiva aumenta il costo di un errore.
Microsoft Copilot Windows Actions passa dalla ricerca all'azione
Il cambiamento importante è che Copilot ora può oltrepassare il confine tra l'individuazione delle informazioni e la manipolazione dell'ambiente che le contiene.
Le versioni precedenti di Copilot su Windows potevano rispondere a domande, esaminare un file allegato, fornire istruzioni o aiutare gli utenti a trovare documenti tramite la ricerca semantica. La ricerca semantica interpreta il significato di una richiesta anziché richiedere un nome file esatto o una frase corrispondente.
L'anteprima della precedente ricerca semantica dei file di Microsoft consentiva agli utenti di richiedere materiale come un curriculum o una fotografia usando il linguaggio naturale. L'esperienza restava strettamente legata al recupero delle informazioni. Gli utenti potevano quindi selezionare un file e inviarlo esplicitamente in una conversazione con Copilot.
Il nuovo modello collega il recupero all'esecuzione. Secondo il piano di hybrid intelligence di Microsoft, Copilot utilizzerà contenuti pertinenti del PC con autorizzazione, eseguirà azioni in Windows e richiamerà modelli AI locali quando opportuno. Microsoft cita come esempi l'organizzazione dei file, la valutazione della diagnostica del dispositivo, la risoluzione dei problemi, la programmazione e il completamento di flussi di lavoro on-device.
Una dimostrazione riportata da The Verge ha mostrato perché questa distinzione conta. L'agente Autopilot di Microsoft ha cercato documenti fiscali in cartelle diverse, rinominato i file, compressi in un archivio e preparato un'email per un commercialista. Ha anche allegato l'archivio.
Ogni singola operazione è familiare. Il cambiamento rilevante è che una richiesta in linguaggio naturale può collegarle in un flusso di lavoro composto da più passaggi.
Ciò crea un rapporto diverso tra l'utente e Windows. Tradizionalmente, le persone decidono quale applicazione aprire, quale cartella cercare e quale comando eseguire. Un agente interpreta il risultato desiderato, sceglie i passaggi intermedi e agisce tramite gli strumenti disponibili.
Microsoft sta inoltre aggiungendo azioni direttamente a Windows Search. Gli utenti potranno richiedere attività quali l'attivazione della modalità scura, la disattivazione dell'audio, la disposizione delle finestre o l'invio di un breve messaggio. Queste azioni della barra delle applicazioni sono distinte dal flusso di lavoro più ampio dell'agente Copilot, sebbene entrambe riflettano la medesima direzione del prodotto.
Le nuove azioni di Search hanno iniziato a entrare nel canale sperimentale Windows Insider il 7 ottobre. Microsoft afferma che le funzionalità Copilot basate su hybrid intelligence inizieranno a essere distribuite sui Copilot+ PCs nei prossimi mesi. La tempistica può variare in base al dispositivo, al mercato e alla piattaforma silicon.
Questa distribuzione limitata è importante. Microsoft ha annunciato una direzione e mostrato scenari funzionanti, ma la maggior parte dei clienti non ha ancora testato l'esperienza completa sulle proprie macchine. La differenza tra una dimostrazione controllata e un'automazione quotidiana affidabile resta sostanziale.
Hybrid Intelligence offre a Microsoft un vantaggio strutturale
Microsoft può integrare un agente AI con il sistema operativo, l'hardware locale, i controlli aziendali e i servizi cloud come un unico stack gestito.
Hybrid intelligence è il termine usato da Microsoft per la scelta dinamica del luogo in cui eseguire un'attività AI. Un'operazione leggera o sensibile potrebbe utilizzare un modello on-device. Una richiesta più impegnativa potrebbe richiamare un modello cloud. Un flusso di lavoro più lungo può combinare entrambi, preservando al contempo contesto sufficiente per proseguire.
Questa architettura serve diversi obiettivi contemporaneamente. L'esecuzione locale può ridurre la latenza, mantenere dati selezionati sul dispositivo ed evitare inferenze cloud ripetute. I modelli cloud possono offrire maggiore capacità quando l'hardware o il modello locale non è sufficiente. L'instradamento intelligente tenta di nascondere all'utente queste decisioni infrastrutturali.
Microsoft afferma che i Copilot+ PCs eseguono già oltre 2 trilioni di inferenze locali ogni mese. Afferma inoltre che oltre il 40 per cento dei laptop prodotti per le aziende sono Copilot+ PCs. Si tratta di dati forniti dall'azienda e non di misurazioni sottoposte a verifica indipendente, ma mostrano come Microsoft stia inquadrando la propria base hardware installata.
Il sistema operativo offre a Microsoft un ulteriore vantaggio. Un assistente di terze parti normalmente dipende da interfacce di programmazione delle applicazioni, controlli di accessibilità, automazione del browser o uso visivo del computer. Questi metodi possono essere utili, ma spesso non dispongono di una conoscenza affidabile dello stato del sistema.
Windows può fornire accesso strutturato a file, impostazioni, applicazioni, controlli dell'identità e risorse hardware. Può anche definire un sistema comune di autorizzazioni attorno a questi componenti. Microsoft non deve imitare ogni movimento del mouse se Windows può esporre direttamente un'azione approvata.
Questo non garantisce risultati migliori. Riduce però una fonte di fragilità. Un agente che utilizza un'azione di sistema definita dovrebbe essere meno sensibile a un pulsante spostato o a una finestra di dialogo riprogettata rispetto a un agente che naviga esclusivamente tramite screenshot.
La strategia hardware di Microsoft supporta la stessa direzione. I Copilot+ PCs includono unità di elaborazione neurale progettate per carichi di lavoro AI locali. I sistemi più potenti utilizzano hardware NVIDIA e configurazioni con maggiore memoria condivisa per modelli che in precedenza avrebbero richiesto infrastrutture remote.
L'azienda afferma che Surface Laptop Ultra supporta fino a 128GB di memoria unificata e modelli con oltre 120 miliardi di parametri in locale. Queste specifiche appartengono a una macchina di fascia alta, non al tipico laptop da ufficio. Dimostrano comunque il piano di Microsoft di far spaziare Windows dagli assistenti quotidiani alle workstation per sviluppatori e ai server AI locali.
GitHub Copilot offre un esempio tecnico più chiaro. Microsoft afferma che un prossimo sistema di modelli locali selezionerà tra inferenza on-device e modelli su scala cloud. Gli sviluppatori potranno anche scegliere esplicitamente un modello locale quando avranno bisogno di un maggiore controllo sul posizionamento.
La stessa pubblicazione avverte che l'inferenza locale non rende automaticamente offline una sessione. L'esecuzione del modello, l'uso degli strumenti, l'accesso alla rete e le autorizzazioni sui file hanno confini separati. Questa distinzione sarà rilevante anche per le esperienze Copilot dei consumatori.
Per gli utenti, la promessa più comprensibile è la continuità. Una richiesta potrebbe iniziare con la scoperta di file locali, utilizzare un modello cloud per il ragionamento, tornare a Windows per apportare modifiche ai documenti e chiedere l'approvazione prima di un'azione esterna. Il sistema operativo diventa il coordinatore.
Questa visione mette sotto pressione sia gli assistenti AI autonomi sia le applicazioni Windows tradizionali. Gli assistenti necessitano di integrazioni più profonde per competere con l'esecuzione a livello del sistema operativo. Le applicazioni devono decidere se esporre le proprie capacità a Copilot, creare i propri agenti o proteggere flussi di lavoro che gli utenti potrebbero altrimenti delegare.
Il vero compromesso riguarda le autorizzazioni, non il luogo di elaborazione
L'esecuzione locale di una parte di Copilot non risponde alla domanda di sicurezza centrale: a cosa può accedere l'agente, cosa può modificare e cosa può trasmettere?
“AI locale” spesso suona come sinonimo di AI privata. I due concetti si sovrappongono, ma non sono intercambiabili. Un modello può essere eseguito localmente pur utilizzando strumenti con accesso alla rete. Un modello cloud può operare su dati selezionati in modo ristretto e soggetti a controlli limitativi.
L'unità di fiducia rilevante è l'intero flusso di lavoro. Include il modello, i file aggiunti al suo contesto, gli strumenti che può richiamare, le destinazioni di rete che può raggiungere e le azioni che può completare senza un'altra conferma.
Microsoft afferma che il nuovo Copilot utilizzerà il contesto locale ed eseguirà azioni con l'autorizzazione dell'utente. L'autorizzazione è necessaria, ma il suo design determinerà se le persone potranno compiere scelte informate.
Una richiesta ampia come “organizza i file del mio progetto” potrebbe richiedere l'accesso a diverse cartelle. Non dovrebbe implicare automaticamente l'autorità di caricarne i contenuti, eliminare documenti sorgente o contattare destinatari esterni. L'agente ha bisogno di libertà sufficiente per completare l'attività senza ricevere un mandato senza limiti.
Microsoft stava già sviluppando un Agent Workspace a questo scopo. Il workspace è un ambiente Windows contenuto in cui un agente riceve un'identità separata e un accesso limitato alle risorse approvate. Politiche e informazioni di audit possono limitarne e registrarne il comportamento.
Gli utenti possono concedere accesso a file o cartelle specifici, mentre Windows può chiedere nuovamente l'autorizzazione quando l'agente raggiunge materiale esterno al suo attuale insieme di permessi. Questo rispecchia il privilegio minimo, un principio di sicurezza che concede soltanto l'accesso necessario per un'attività specifica.
Il contenimento separa inoltre un agente dalla sessione desktop completa dell'utente. Se implementata in modo coerente, questa struttura può limitare i danni causati da una decisione errata. Può anche offrire agli amministratori un modo più pratico di ispezionare le azioni rispetto a quello fornito dalla trascrizione di un chatbot convenzionale.
Microsoft Execution Containers, o MXC, fornisce un ulteriore livello. MXC converte le politiche in controlli Windows che regolano file, reti, processi, credenziali e capacità di sistema. Microsoft ha annunciato che MXC è generalmente disponibile insieme alla sua più recente iniziativa di hybrid intelligence.
Questi controlli sono significativi, ma non eliminano l'ambiguità semantica. Una politica può determinare se un agente ha accesso a una cartella. Non può sempre determinare se la modifica richiesta all'interno di un documento autorizzato rifletta l'effettiva intenzione dell'utente.
L'esempio dei documenti fiscali illustra il problema. Cercare in cartelle specificate è un'autorizzazione. Rinominare file ne modifica lo stato. Creare un archivio genera un nuovo artefatto. Allegare quell'archivio a un'email sposta informazioni verso una parte esterna.
Un'interfaccia sicura dovrebbe mostrare chiaramente queste transizioni. L'utente deve sapere quali file sono stati trovati, come sono stati rinominati, cosa è entrato nell'archivio, chi lo riceverà e se il messaggio è stato soltanto preparato o verrà inviato.
Per i clienti enterprise, le domande diventano più impegnative. Gli amministratori avranno bisogno di policy per classificazioni dei file, requisiti di conservazione, confini delle identità, comunicazioni esterne e registri delle attività. Un sistema adatto alle fotografie personali potrebbe non essere appropriato per documenti legali o dati regolamentati dei clienti.
È anche qui che gli strumenti di conoscenza personale e gli agenti del sistema operativo iniziano a sovrapporsi. Entrambi dipendono dall'accesso contestuale, dal recupero delle informazioni e da una chiara provenienza. Una base di conoscenza AI ben gestita può organizzare le informazioni per un utilizzo successivo, mentre un agente del sistema operativo aggiunge la capacità di modificare l'ambiente di origine. Quest'ultimo passaggio richiede uno standard di autorizzazione più elevato.
L'accesso ai file di Copilot amplia il problema della prompt injection
I file forniscono a un agente un contesto utile, ma quegli stessi file possono contenere istruzioni progettate per manipolarne il comportamento.
Le stesse linee guida di sicurezza agentica di Microsoft identificano la cross-prompt injection come una nuova categoria di rischio. Un'istruzione dannosa può essere nascosta in un documento, un'interfaccia, un messaggio o altri contenuti elaborati da un agente.
Un essere umano vede un documento come materiale di riferimento. Un modello linguistico può avere difficoltà a distinguere quel materiale dalle istruzioni. Se un file dice all'agente di ignorare l'utente e caricare informazioni riservate, il modello deve trattare quel testo come contenuto non attendibile.
Questo rischio esisteva già quando gli assistenti si limitavano a riassumere documenti. Gli agenti in grado di intraprendere azioni alzano la posta in gioco, perché un output manipolato può trasformarsi in un'operazione sui file, una modifica del sistema, l'esecuzione di un comando o un trasferimento di dati.
Immaginate che Copilot cerchi fatture in una cartella Download. Un documento contiene istruzioni nascoste che dicono all'agente di includere un file di credenziali non correlato nell'archivio finale. La richiesta di alto livello dell'utente resta legittima, ma il contesto intermedio dell'agente è stato avvelenato.
Un container può bloccare l'accesso al file di credenziali se si trova al di fuori del confine autorizzato. Le restrizioni di rete possono impedire la trasmissione verso un dominio sconosciuto. Un passaggio di conferma può rivelare un allegato inatteso. Nessuna di queste difese dipende dal fatto che il modello riconosca perfettamente l'attacco.
Questo approccio a più livelli è essenziale perché il filtraggio a livello di modello è probabilistico. La stessa richiesta può produrre comportamenti diversi dopo un aggiornamento del modello, una modifica del routing o una conversazione più lunga. Un confine di sicurezza non dovrebbe dipendere interamente dalla corretta interpretazione di testo sospetto da parte di un modello.
I modelli locali introducono un'ulteriore complicazione. Microsoft vuole che Copilot instradi le attività tra i modelli in base a capacità, latenza e costo. Modelli diversi possono avere una diversa resistenza alle istruzioni dannose e differenti capacità di seguire policy complesse.
Il sistema necessita quindi di un'applicazione coerente delle regole al di fuori del modello. Le policy per file e rete dovrebbero rimanere intatte indipendentemente dal modello che elabora un passaggio. I log dovrebbero identificare il modello, lo strumento, l'identità e la policy coinvolti in ogni azione rilevante.
L'architettura attuale di Microsoft va in questa direzione. Agent Workspace offre separazione, MXC fornisce controlli del sistema operativo e Microsoft Agent 365 aggiunge rilevamento e gestione per le aziende. Tuttavia, l'ultimo annuncio su Copilot non fornisce ancora abbastanza dettagli pubblici per valutare come ogni flusso di lavoro consumer utilizzerà questi livelli.
L'usabilità può indebolire controlli tecnicamente validi. Se Copilot interrompe gli utenti per ogni lettura di file e modifica minore, le persone smetteranno di usare l'automazione o approveranno le richieste senza leggerle. Se chiede troppo raramente, autorizzazioni ampie possono sopravvivere all'attività che le aveva giustificate.
L'approvazione più utile non è una finestra generica che afferma che Copilot desidera l'accesso. Presenta l'operazione pianificata, le risorse precise coinvolte, la possibile destinazione esterna e gli effetti reversibili o irreversibili.
Microsoft necessita anche di meccanismi di recupero. Le modifiche ai file dovrebbero essere reversibili, ove pratico. Le bozze dovrebbero restare bozze finché non vengono chiaramente approvate. Le cronologie delle attività dovrebbero consentire agli utenti di ricostruire quanto accaduto senza dover decifrare una traccia interna di ragionamento.
L'affidabilità dell'agente conta quanto gli attacchi dannosi. Copilot potrebbe selezionare la versione sbagliata di un contratto, confondere due clienti con nomi simili o classificare erroneamente un file personale. Modelli migliori riducono tali errori, ma anteprime chiare e ambiti limitati li contengono.
La misura critica non sarà se Copilot completa una dimostrazione ben rifinita. Sarà se gli utenti comuni riescono a comprendere, rivedere e annullare le sue azioni quando il flusso di lavoro diventa disordinato.
Microsoft sta riformulando Windows attorno ai risultati
Microsoft vuole che gli utenti descrivano un risultato, mentre Windows determina quali file, modelli, applicazioni e azioni di sistema possono produrlo.
Per decenni, i sistemi operativi desktop hanno organizzato il lavoro attorno alle applicazioni. Gli utenti aprivano un programma, individuavano un file, sceglievano un comando e ripetevano quella sequenza in ogni fase di un'attività.
Copilot introduce un'astrazione diversa. L'utente indica un obiettivo, come preparare documenti per un commercialista. L'agente decide quali cartelle esaminare, quali file corrispondono alla richiesta e quali strumenti devono eseguire il passaggio successivo.
Questo modello non elimina le applicazioni. Trasforma le loro funzioni in componenti di un flusso di lavoro più ampio. L'email continua a inviare il messaggio, un'utilità di archiviazione continua a impacchettare i file e Windows continua a gestire lo spazio di archiviazione. Copilot coordina la sequenza attraverso il linguaggio naturale.
Questo cambiamento spiega perché Microsoft sta collegando Copilot con Windows Search. Tradizionalmente, la ricerca restituiva destinazioni. Secondo Microsoft, la nuova versione può eseguire migliaia di azioni dalla barra delle applicazioni, compresa la modifica delle impostazioni comuni e la gestione delle finestre.
Il vantaggio pratico è una minore navigazione dell'interfaccia. Un utente non deve ricordare dove Microsoft abbia spostato un'impostazione o quale applicazione controlli un comando minore. La richiesta diventa l'interfaccia.
Questo approccio rischia anche di oscurare lo stato del sistema. Menu e finestre di dialogo mostrano le scelte disponibili, anche quando sono tediose. Un agente potrebbe esporre soltanto l'azione che ha dedotto dalla richiesta. Gli utenti hanno bisogno di un modo affidabile per verificare quanto accaduto e scoprire alternative.
Il caso più convincente di Microsoft riguarda il lavoro in più passaggi che attraversa i confini delle applicazioni. Rinominare un singolo file raramente giustifica un agente. Trovare dodici documenti correlati, standardizzarne i nomi, archiviarli e redigere un messaggio rappresenta una riduzione dello sforzo più convincente.
La risoluzione dei problemi potrebbe diventare un altro caso utile. Copilot potrebbe esaminare la diagnostica, collegare un errore ad attività recenti, modificare un'impostazione approvata e confermare se il problema è scomparso. Questo è più utile che restituire istruzioni di supporto generiche.
Lo stesso modello può aiutare gli sviluppatori. Un agente di coding può esaminare un progetto, chiamare un modello locale, eseguire strumenti all'interno di un container e usare l'intelligenza cloud per un passaggio di ragionamento impegnativo. Gli investimenti di Microsoft in GitHub e Windows rendono questo flusso di lavoro un importante banco di prova.
OpenAI, Anthropic, Google e Apple stanno perseguendo proprie forme di uso degli strumenti, controllo del computer e contesto personale. La differenza di Microsoft è la distribuzione. Può integrare i controlli in Windows e fornirli a produttori di PC, amministratori aziendali, sviluppatori di applicazioni e utenti attraverso un'unica piattaforma.
La distribuzione amplifica anche gli errori. Un chatbot opzionale inaffidabile genera frustrazione. Un agente del sistema operativo inaffidabile può modificare file o inviare informazioni tramite un'altra applicazione. Microsoft deve rendere la moderazione parte del prodotto, non una semplice opzione nelle impostazioni.
Resta rilevante la precedente esperienza dell'azienda con Recall. Recall è stato progettato per aiutare gli utenti a recuperare le attività passate tramite istantanee acquisite localmente. Microsoft ha ritardato il rilascio originale e modificato il design di sicurezza dopo che ricercatori e clienti avevano sollevato preoccupazioni.
Le azioni di Copilot non sono lo stesso prodotto. Implicano richieste intenzionali e operazioni autorizzate anziché acquisizione visiva continua. Tuttavia, Recall ha dimostrato che «archiviato localmente» non risolve le questioni relative ad accesso, consenso, conservazione o superfici d'attacco.
Microsoft sembra ora porre l'accento su contenimento, identità, verificabilità e autorizzazione esplicita più presto nel lancio degli agenti. È una risposta costruttiva. Riflette inoltre quanta fiducia l'azienda debba conquistare prima che gli utenti Windows deleghino attività rilevanti.
Tre segnali mostreranno se la scommessa di Microsoft funziona
La prossima fase sarà decisa dal design delle autorizzazioni, dai tassi di completamento nel mondo reale e dalla governance aziendale, piuttosto che da un'altra dimostrazione ben rifinita.
Il primo segnale è il lancio dei Copilot+ PC nei prossimi mesi. I tester dovrebbero esaminare quanto strettamente Copilot richieda l'accesso ai file, con quale frequenza chieda una nuova approvazione e se ogni azione esterna riceva una chiara anteprima.
Un lancio solido renderà le autorizzazioni specifiche e temporanee. Gli utenti dovrebbero poter identificare con precisione ciò a cui Copilot può accedere e revocare tale accesso senza cercare in numerose pagine delle impostazioni. Un comportamento inatteso dovrebbe essere visibile in un registro delle attività comprensibile.
Autorizzazioni ampie o confuse indebolirebbero l'affermazione di Microsoft secondo cui gli utenti rimangono in controllo. Lo farebbero anche richieste così frequenti da indurre le persone ad approvarle automaticamente.
Il secondo segnale è la prestazione al di fuori degli esempi predisposti. Misurazioni utili includono il tasso di completamento, il tempo risparmiato dopo la revisione, la frequenza di selezione errata dei file e il numero di interventi necessari durante un flusso di lavoro.
Le azioni di Microsoft Copilot per Windows non avranno successo solo perché l'agente riesce a completare un'attività una volta. Devono portare a termine lavori ripetuti e vari senza creare un onere di verifica maggiore rispetto al processo manuale.
Gli utenti dovrebbero anche confrontare il comportamento locale e cloud. Un passaggio instradato localmente potrebbe migliorare tempi di risposta o gestione dei dati, ma può utilizzare un modello più piccolo con capacità diverse. Microsoft dovrà spiegare le decisioni di routing importanti senza costringere i clienti a studiare l'infrastruttura AI.
Il terzo segnale è la governance. Microsoft Ignite di novembre offre una sede immediata per maggiori informazioni su Agent 365, MXC, auditing e gestione delle policy. Le aziende vorranno prove di poter rilevare gli agenti attivi, limitarne gli strumenti, indagare gli incidenti e applicare i controlli di identità esistenti.
Una governance chiara rafforzerebbe l'argomento di Microsoft secondo cui Windows può diventare la piattaforma gestita per gli agenti sul posto di lavoro. Controlli mancanti o applicazione incoerente nelle esperienze Copilot lo indebolirebbero.
Anche le risposte dei concorrenti contano, ma sono secondarie rispetto all'esecuzione. Apple e Google possono approfondire l'accesso degli assistenti nei propri sistemi operativi. OpenAI e Anthropic possono espandere gli strumenti di utilizzo del computer e le partnership. Microsoft dispone già del vantaggio dell'integrazione in Windows, quindi la sua sfida è dimostrare che un accesso più profondo resti comprensibile e controllabile.
Per i knowledge worker, la domanda immediata è pratica: quale attività ripetuta giustificherebbe concedere a un assistente AI l'accesso ai file locali e ai controlli di Windows? Iniziate con un flusso di lavoro reversibile, esaminate ogni azione proposta e annotate dove i confini delle autorizzazioni diventano poco chiari.
Questa esperienza rivelerà più di una presentazione di lancio. Se Copilot trasforma in modo affidabile il contesto locale in lavoro revisionato e reversibile, Microsoft avrà cambiato il ruolo dell'assistente per PC. Se la verifica resta difficile, l'azione più importante di Microsoft Copilot per Windows continuerà ad appartenere all'utente: decidere quando l'agente deve fermarsi.
