Agentes de IA en Copilot Studio

Programa

Qué aprende el equipo

8 módulos de referencia. Antes de empezar se eligen los que encajan con vuestro nivel y vuestros procesos.

1. 1De chatbots a agentes de IA (fundamentos)5 temas

   Entendemos el cambio de paradigma: ya no programamos respuestas, diseñamos comportamientos.

   • Ecosistema Copilot: qué cubre Microsoft 365 Copilot, qué cubre Copilot Cowork y cuándo hace falta un agente propio en Copilot Studio.
   • Tipos de agente: el harness de GitHub Copilot para agentes que razonan, deciden sus pasos y crean archivos de Word, Excel, PowerPoint o PDF, frente al harness estándar para procesos estructurados y predecibles.
   • Modelos: elección del modelo principal del agente (entre ellos GPT-5.5 Chat y Claude Sonnet 5) según tarea, calidad y consumo.
   • Interfaz y entornos: navegación por el entorno de creación y configuración de entornos.
   • Casos de uso: escenarios de alto valor como atención al empleado, soporte IT, consulta documental u operaciones.
2. 2Gestión del conocimiento6 temas

   Crear un agente que conozca tu empresa y responda con fuentes fiables.

   • Fuentes de conocimiento: web corporativa, SharePoint, OneDrive, documentos subidos y listas de SharePoint como fuente de datos.
   • Grupos de archivos con instrucciones: agrupar documentos y decirle al agente cómo usarlos.
   • Análisis de datos: intérprete de código sobre archivos de SharePoint para calcular y resumir información.
   • Contexto de trabajo: Work IQ para conectar el agente con correo, calendario, archivos y Teams (en preview).
   • Memoria y archivos adjuntos: agentes que recuerdan preferencias del usuario y que reciben o generan archivos (en preview).
   • Moderación y validación: nivel de creatividad, filtros de contenido y pruebas de precisión.
3. 3Diseño conversacional estructurado (temas)5 temas

   Cuando necesitamos precisión quirúrgica en procesos específicos.

   • Temas (Topics): flujos de conversación manuales para procesos críticos.
   • Desencadenadores: frases de activación y reconocimiento de intenciones.
   • Entidades: extracción de datos como fechas, correos, ciudades o códigos de producto.
   • Variables: guardar información del usuario para reutilizarla en la conversación.
   • Gestión de desvíos: qué hace el agente cuando no sabe responder y cuándo deriva a una persona.
4. 4Herramientas, flujos y agentes conectados7 temas

   El agente deja de solo hablar y empieza a trabajar.

   • Conectores: más de 1.000 conectores preconstruidos como herramientas del agente.
   • Flujos como herramientas: el agente lanza automatizaciones de varios pasos (abrir un ticket, pedir vacaciones) y recibe el resultado.
   • Servidores MCP: conectar el agente a servicios externos y sistemas internos a través del protocolo MCP.
   • Uso del ordenador: agentes que manejan webs y aplicaciones de escritorio a través de su interfaz cuando no hay API.
   • Agentes que colaboran: un agente principal que delega en agentes especializados y comunicación entre agentes (A2A).
   • Skills: instrucciones empaquetadas que se reutilizan en varios agentes.
   • Tarjetas adaptables: formularios visuales dentro del chat para recoger datos complejos.
5. 5Canales y despliegue4 temas

   Hacemos que el agente viva donde trabajan los usuarios.

   • Microsoft Teams y Microsoft 365 Copilot: publicación del agente donde el equipo ya trabaja.
   • Integración web: incrustar el agente en la intranet o en el sitio web público.
   • Autenticación: SSO con Microsoft Entra ID para que el agente sepa quién le habla y qué datos puede mostrarle.
   • Ciclo de vida: entornos de desarrollo, pruebas y producción, soluciones y publicación controlada.
6. 6Evaluación y pruebas5 temas

   Un agente no se publica porque responda bien a cinco preguntas.

   • Conjuntos de prueba: preguntas habituales, ambiguas, fuera de alcance y casos límite.
   • Evaluación de respuestas generativas: medir calidad y precisión de lo que contesta el agente.
   • Conversaciones completas: evaluar diálogos de varios turnos, no solo respuestas sueltas.
   • Resultados en tiempo real: detectar regresiones al cambiar instrucciones, fuentes o modelo.
   • Criterios de aceptación: qué tiene que cumplir el agente para pasar a producción.
7. 7Analítica y mejora continua4 temas

   No basta con lanzar; hay que mejorar con datos reales.

   • Panel de análisis: resolución, abandono y satisfacción.
   • Sentimiento de los usuarios: análisis automático del tono de las conversaciones.
   • Métricas personalizadas: indicadores propios del proceso que resuelve el agente.
   • Revisión de transcripciones: detectar temas no cubiertos y mejorar el agente a partir de las preguntas fallidas.
8. 8Gobierno, seguridad y costes4 temas

   Lo que IT y dirección necesitan tener claro antes de escalar.

   • Identidad del agente: cada agente nuevo tiene su propia identidad en Microsoft Entra (Agent ID).
   • Credenciales: bloquear credenciales del creador y detectar conexiones compartidas en exceso.
   • Seguridad: protección frente a amenazas y vista unificada de errores y avisos de gobierno.
   • Consumo: cómo se factura el uso en Copilot Credits y cómo estimarlo y controlarlo.

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