Curso de Microsoft Copilot Studio para TI: arquitectura, RAG y gobernanza de agentes

Objetivo: establecer la base teórica, configurar el entorno de trabajo y definir los controles de seguridad básicos.

• Bloque A: El Ecosistema, Arquitectura y "Quick Win".

• El ecosistema de agentes.

• Árbol de decisión de arquitectura.

• Arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation).

• Estrategia de datos.

• Expandiendo capacidades (BYOM).

• La importancia del dato.

• Ejercicio práctico: levantar entorno trabajo.

• Bloque B: Conceptos nucleares de Copilot Studio.

• Temas (Topics) y NLU clásico.

• Gestión de variables y entidades.

• Canales.

• Bloque C: Configuración del entorno y Copilot Studio Kit.

• Estrategia de entornos.

• Instalación del Copilot Studio Kit.

• Configuración de seguridad.

• Bloque D: Seguridad (DLP) y gestión de costes.

• Autenticación.

• Data Loss Prevention (DLP).

• Licenciamiento y créditos.

Objetivo: dominar el espectro completo de desarrollo, desde flujos manuales controlados hasta agentes autónomos impulsados por LLMs.

• Bloque A: construcción clásica y determinista.

• Diseño de diálogos.

• Patrón de desambiguación.

• Ejercicio práctico.

• Bloque B: orquestación generativa y autonomía.

• El orquestador generativo.

• Instrucciones del agente.

• Triggers avanzados.

• Generative AI "Out of the box".

• Bloque C: knowledge sources y respuestas generativas.

• Conexión de datos (Grounding).

• Nodo de respuestas generativas.

• Bloque D: estrategias de "Deep Indexing".

• Dataverse file columns & unstructured reasoning.

• Herramienta "SharePoint Synchronization".

• Bloque E: mejores prácticas de Prompt Engineering.

• Anatomía del Prompt.

• Citation enforcement.

• Manejo de tablas.

• Patrón de "Si no está, no inventes".

• Prompt Builder.

• Técnicas avanzadas.

• Prompting sobre fuentes (Over Sources).

• Prompting en temas (Topics).

Objetivo: conectar el agente con el ecosistema empresarial utilizando estándares modernos y automatización.

• Bloque A: teoría y conceptos.

• Agent Flows (Power Automate).

• MCP Servers (Model Context Protocol).

• Computer Use (CUA).

• Conectores personalizados.

• Integración con servicios de Azure.

• Bloque B: mejoras en la interfaz de usuario. 

• Adaptive Cards en Copilot Studio.

• Bloque C: AI Builder - Cuando el LLM genérico "se queda corto".

• Capacidades de AI Builder.

• Bloque D: integraciones transaccionales (Agent Flows & MCP).

• Agent Flows (Power Automate).

• MCP Servers (Model Context Protocol).

• Bloque E: ejercicio práctico de integración.

Objetivo: Gestionar el ciclo de vida del agente como un producto de software, asegurando la calidad mediante automatización.

• Bloque A: teoría de ALM.

• Soluciones.

• Power Platform Pipelines.

• Bloque B: Testing y Quality Gates.

• Copilot Studio Kit - Test Automation.

• Pipeline con Quality Gate.

Objetivo: Medir el éxito operativo y financiero, interpretar métricas de negocio y gobernar el consumo.

• Bloque A: analítica nativa y KPIs.

• Definición de KPIs.

• Análisis de transcripciones.

• Bloque B: gobernanza en Power Platform Admin Center (PPAC). 

• Licensing Hub.

• Inventario de agentes.

• Bloque C: telemetría avanzada y ROI.