Curso de Agentes de IA con Microsoft Copilot Studio

Diseña y despliega agentes de IA con Copilot Studio para automatizar procesos, integrar datos y mejorar la interacción con usuarios.

Agentes de IA con Microsoft Copilot Studio
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Agentes de IA con Microsoft Copilot Studio
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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.

  • Dirigido a

    • Perfiles de IT, desarrollo y sistemas que quieran incorporar agentes de IA al ecosistema Microsoft de su organización.
    • Usuarios de Power Platform (Power Apps, Power Automate) que quieran dar el salto a la IA conversacional y agéntica.
    • Consultores y responsables de negocio, operaciones, RRHH o innovación que necesiten identificar casos de uso viables y liderar su implantación.
    • Usuarios de Microsoft 365 Copilot que quieran pasar de usar agentes a crear los suyos propios.
    • Emprendedores, autónomos y freelance que quieran ofrecer soluciones de IA a sus clientes.

  • ¿Qué competencias vas a adquirir?

    Diseñar y desplegar agentes de inteligencia artificial con Microsoft Copilot Studio, integrados en el ecosistema Microsoft 365 y Power Platform, para automatizar procesos y mejorar la interacción con usuarios y sistemas.

  • Requisitos

    • Conocimientos básicos del entorno Microsoft 365 (Teams, SharePoint, OneDrive) o Power Platform.
    • Nociones generales sobre automatización de procesos o herramientas digitales de empresa.
    • No se requiere experiencia en programación ni en inteligencia artificial. La familiaridad con conceptos básicos de chatbots o IA es útil pero no imprescindible.
    • Acceso a Microsoft Copilot Studio. Se necesita una cuenta profesional o educativa de Microsoft 365 y, sobre ella, acceso a Copilot Studio mediante una licencia de Microsoft 365 Copilot (que ya lo incluye), una licencia independiente de Copilot Studio (de pago por consumo o paquete de créditos) o el periodo de prueba gratuito de Copilot Studio. Además, el entorno debe contar con permisos para crear agentes, crear flujos de Power Automate y publicar el agente en Microsoft Teams. La prueba gratuita permite crear y probar agentes, pero tiene limitaciones para publicarlos: para completar las unidades finales del curso se recomienda disponer de licencia de Microsoft 365 Copilot o de una licencia independiente de Copilot Studio.

  1. Fundamentos de IA y Microsoft Copilot Studio
    • Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona en el contexto empresarial
    • Los modelos de lenguaje y cómo generan respuestas
    • El ecosistema Microsoft de IA: Copilot, Azure AI y Power Platform
    • Qué es un agente de IA y tipos de agentes en el ecosistema Microsoft
    • Qué es Microsoft Copilot Studio y para qué sirve
    • Licencias de Microsoft 365 y planes para acceder a Copilot Studio
    • El entorno de trabajo: interfaz y primeros pasos
    • Resumen
  2. Diseño de agentes orientados al negocio
    • 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
  3. Creación del agente: instrucciones y comportamiento
    • 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
  4. Conocimiento y contexto del agente
    • 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
  5. Herramientas, acciones y flujos de trabajo
    • 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
    • Ampliar el agente: MCP y sistemas multiagente
    • Resumen
  6. Pruebas, evaluación y mejora continua
    • 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
  7. Publicación, gobierno y seguridad
    • 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

Este curso se encuentra en desarrollo

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