Agentes de IA con Microsoft Copilot Studio

Modalidad: Online | Duración: 25 horas

Empleados Régimen General
Autónomos y Particulares

Objetivos

La inteligencia artificial conversacional ya forma parte de los procesos de trabajo, la atención interna y la automatización de tareas en muchas organizaciones. En el entorno Microsoft, los agentes de IA permiten crear asistentes capaces de responder, guiar acciones y conectarse con datos y aplicaciones de uso diario.

Esta formación explica cómo crear agentes con Microsoft Copilot Studio, cómo estructurar conversaciones útiles y cómo integrarlos con herramientas como Power Platform y los servicios de Microsoft 365. También aborda los criterios necesarios para definir casos de uso viables, organizar contenidos, controlar respuestas y mantener una experiencia fiable para el usuario.

Aprenderás a pasar de una idea a una solución aplicable, sin depender de desarrollos complejos, y conocerás las buenas prácticas para implantar este tipo de soluciones con un enfoque funcional, técnico y de mejora continua. Al finalizar, podrás identificar oportunidades reales en tu entorno de trabajo y construir agentes orientados a tareas concretas que aporten valor desde las primeras fases.

Contenidos

  • ¿Cuándo tiene sentido utilizar inteligencia artificial?
  • Qué es un agente de IA y cómo funciona
  • Dónde encaja Copilot Studio en el ecosistema Microsoft
  • Primer contacto: crear, probar y ajustar un agente
  • Resumen
  • Por qué el diseño va antes que la herramienta
  • Identificar y priorizar casos de uso reales
  • Definir el propósito y el usuario destinatario
  • Alcance y límites: qué hace y qué no hace el agente
  • Anticipar las necesidades del usuario y las conversaciones esperadas
  • Evaluar la viabilidad y definir el éxito
  • La ficha de diseño del agente
  • Resumen
  • Crear el agente: punto de partida
  • Las instrucciones: el sistema de control del agente
  • Anatomía de unas instrucciones eficaces
  • Cómo razona el agente: la orquestación
  • Identidad, bienvenida y sugerencias
  • Configuración del modelo y otros ajustes
  • Probar y corregir: el método iterativo
  • Resumen
  • Qué es el conocimiento de un agente
  • Tipos de fuentes de conocimiento
  • Conectar una fuente y preparar buena documentación
  • Que el agente cite y no invente
  • Contexto y memoria: recordar durante y entre conversaciones
  • Diagnóstico: cuando el agente no encuentra o no usa el conocimiento
  • Resumen
  • De responder a actuar: qué es una herramienta
  • Tipos de herramientas y conectores
  • Cómo decide el agente usar una herramienta
  • Flujos de trabajo: el brazo ejecutor del agente
  • Confirmar antes de actuar: acciones responsables
  • Conectar con el ecosistema: Teams, Microsoft 365 y sistemas externos
  • Skills: comportamientos reutilizables
  • Ampliar el agente: MCP y sistemas multiagente
  • Resumen
  • Por qué una prueba aislada no basta
  • Diseñar un conjunto de pruebas
  • La fase de evaluación
  • Qué medir: criterios de calidad de un agente
  • La fase de supervisión: el agente en uso real
  • El ciclo de mejora continua
  • Errores frecuentes al evaluar y mejorar
  • Resumen
  • De las pruebas al uso real: qué significa publicar
  • Elegir el canal adecuado
  • Autenticación y control de acceso
  • El agente respeta los permisos de cada usuario
  • Gobierno corporativo: el papel de la organización
  • Cumplimiento y datos: responsabilidades del creador
  • El ciclo de vida del agente publicado
  • Resumen