Curso de IA en Power Platform para tu equipo — Adopción IA Corporativa

Diseño de arquitectura empresarial que combine Power Apps, Power Automate, Dataverse, Copilot Studio, AI Builder y Azure OpenAI.

Comprensión del flujo completo de datos, prompts, acciones, respuestas y trazabilidad dentro de soluciones inteligentes.

Definición de separación entre interfaz, automatización, IA generativa, almacenamiento y gobierno.

Evaluación de cuándo usar IA nativa de Power Platform y cuándo integrar modelos externos.

Identificación de patrones de arquitectura para asistentes internos, agentes de soporte y automatización documental.

Diseño de soluciones desacopladas para facilitar evolución y mantenimiento.

Gestión de dependencias entre servicios cloud, conectores y APIs.

Revisión de patrones híbridos entre low-code y componentes pro-code.

Definición de arquitectura preparada para auditoría y soporte.

Ejercicio práctico: diseñar arquitectura enterprise para una solución de IA corporativa.

Comprensión del ecosistema actual de Microsoft Copilot y su relación con Microsoft 365, Power Platform y Azure OpenAI.

Diferenciación entre Microsoft Copilot, Copilot Studio y agentes personalizados.

Identificación de capacidades generativas disponibles en Power Platform.

Diseño de escenarios empresariales para copilots internos y externos.

Revisión de modelos de interacción conversacional dentro de procesos corporativos.

Uso de copilots para acelerar operaciones administrativas y soporte interno.

Integración conceptual con Teams, Outlook, SharePoint y Dataverse.

Definición de límites y responsabilidades de un copiloto empresarial.

Evaluación de costes, licencias y capacidades según escenario.

Ejercicio práctico: diseñar un ecosistema de copilots para una organización mediana.

Diseño de prompts estructurados para automatizaciones, agentes y generación de contenido empresarial.

Construcción de instrucciones robustas con contexto, restricciones, formato esperado y validaciones.

Diferenciación entre prompts operativos, prompts analíticos y prompts transaccionales.

Uso de ejemplos, contexto dinámico y grounding para mejorar precisión.

Reducción de alucinaciones mediante delimitación de alcance y reglas de respuesta.

Diseño de prompts reutilizables para equipos corporativos.

Gestión de tono, estilo y lenguaje según área de negocio.

Creación de librerías de prompts versionadas y documentadas.

Medición de calidad y consistencia de respuestas.

Ejercicio práctico: construir prompts reutilizables para distintos procesos empresariales.

Comprensión de Copilot Studio como plataforma para crear agentes empresariales conversacionales.

Diseño de temas, rutas de conversación y experiencias guiadas.

Creación de respuestas controladas y seguras.

Gestión de variables, memoria contextual y flujo conversacional.

Definición de fallback y derivación a soporte humano.

Diseño de agentes internos y externos según caso de uso.

Publicación y pruebas de copilots.

Configuración de canales y experiencia de usuario.

Revisión de métricas básicas de conversación y resolución.

Ejercicio práctico: construir un agente interno básico para soporte operativo.

Creación de agentes capaces de ejecutar acciones empresariales complejas.

Diseño de conversaciones dinámicas con múltiples rutas y validaciones.

Integración de agentes con Power Automate y Dataverse.

Gestión de permisos y autenticación en acciones sensibles.

Creación de agentes multiárea para RR. HH., IT, soporte y administración.

Diseño de estrategias de desambiguación de preguntas ambiguas.

Uso de conocimiento corporativo para grounding contextual.

Implementación de confirmaciones antes de ejecutar operaciones críticas.

Optimización de experiencia conversacional enterprise.

Ejercicio práctico: crear un agente empresarial conectado a procesos reales.

Comprensión del papel de AI Builder dentro de Power Platform.

Diferenciación entre IA generativa y modelos de AI Builder.

Uso de extracción documental, clasificación, predicción y procesamiento de texto.

Identificación de escenarios donde AI Builder aporta más valor.

Evaluación de precisión, límites y requisitos de entrenamiento.

Integración de modelos en Power Apps y Power Automate.

Gestión de consumo de créditos y costes.

Supervisión humana de resultados generados.

Diseño de pipelines híbridos IA + revisión manual.

Ejercicio práctico: seleccionar el modelo adecuado para distintos procesos empresariales.

Automatización de lectura y extracción de datos desde facturas, contratos, formularios y documentos administrativos.

Diseño de procesos de validación documental asistidos por IA.

Extracción de entidades, importes, fechas y referencias críticas.

Integración con SharePoint y Dataverse para almacenamiento estructurado.

Clasificación automática de documentación corporativa.

Detección de documentos incompletos o inconsistentes.

Preparación de flujos de aprobación basados en contenido extraído.

Gestión de errores y revisión humana.

Monitorización de precisión documental.

Ejercicio práctico: automatizar un circuito documental corporativo.

Diseño de sistemas de clasificación automática para emails, tickets, solicitudes y comentarios.

Uso de IA para categorizar incidencias y consultas.

Implementación de análisis de sentimiento sobre feedback de clientes o empleados.

Identificación de urgencia y prioridad mediante IA.

Automatización de etiquetado documental y operativo.

Creación de taxonomías empresariales consistentes.

Integración con Power BI para análisis de tendencias.

Detección de patrones recurrentes en operaciones.

Supervisión de calidad de clasificación.

Ejercicio práctico: construir un sistema de clasificación inteligente de tickets.

Diseño de flujos con generación de texto, resúmenes y análisis asistidos por IA.

Uso de acciones generativas dentro de Power Automate.

Integración de prompts dinámicos alimentados por datos corporativos.

Generación automática de respuestas, informes y comunicaciones.

Construcción de procesos híbridos humano + IA.

Automatización de análisis de documentos extensos.

Creación de rutas de aprobación basadas en interpretación semántica.

Gestión de errores y validaciones antes de enviar resultados.

Optimización de rendimiento y consumo.

Ejercicio práctico: crear un flujo inteligente para tratamiento automático de emails.

Diseño de asistentes para soporte IT, RR. HH. y administración.

Creación de agentes capaces de responder preguntas frecuentes corporativas.

Integración con bases documentales internas.

Automatización de tickets y solicitudes recurrentes.

Escalado automático a soporte humano cuando procede.

Generación de respuestas contextualizadas según perfil de usuario.

Integración con Teams y Outlook.

Medición de reducción de carga operativa.

Revisión de límites de automatización en soporte.

Ejercicio práctico: construir un agente interno de soporte corporativo.

Automatización de preguntas frecuentes de empleados.

Generación de comunicaciones internas asistidas por IA.

Creación de agentes para onboarding y autoservicio.

Clasificación automática de CVs y solicitudes.

Extracción de información relevante desde documentación laboral.

Asistencia en generación de políticas y documentación.

Automatización de encuestas y análisis de clima laboral.

Detección de tendencias en feedback de empleados.

Consideraciones éticas y de privacidad.

Ejercicio práctico: automatizar un proceso de RR. HH. con IA.

Creación de asistentes para soporte comercial y preventa.

Generación de respuestas comerciales contextualizadas.

Automatización de clasificación de leads.

Creación de resúmenes de reuniones y llamadas.

Generación de propuestas comerciales iniciales.

Análisis de sentimiento sobre clientes.

Automatización de seguimiento comercial.

Integración con CRM y Dataverse.

Supervisión humana de propuestas generadas.

Ejercicio práctico: diseñar un asistente comercial conectado al CRM.

Automatización de procesos administrativos repetitivos.

Generación de documentación operativa.

Clasificación y priorización de solicitudes internas.

Creación de asistentes para gestión documental.

Automatización de reporting operativo.

Procesamiento inteligente de formularios internos.

Detección de incidencias recurrentes en operaciones.

Integración con SharePoint y Teams.

Optimización de tiempos administrativos.

Ejercicio práctico: automatizar un flujo administrativo con IA.

Comprensión del grounding como mecanismo para reducir respuestas incorrectas.

Diseño de agentes conectados a documentación corporativa.

Uso de SharePoint, Dataverse y fuentes empresariales como contexto.

Introducción conceptual a Retrieval-Augmented Generation.

Integración de conocimiento corporativo en agentes.

Preparación de documentación para búsqueda semántica.

Control de versiones de documentación usada por IA.

Gestión de permisos sobre información consultada.

Prevención de respuestas fuera de alcance.

Ejercicio práctico: crear un agente grounded con documentación interna.

Comprensión del papel de Azure OpenAI en soluciones enterprise.

Diferenciación entre IA nativa de Power Platform y modelos externos.

Integración conceptual con GPT y modelos generativos.

Gestión de seguridad y acceso a endpoints.

Diseño de prompts empresariales avanzados.

Uso de Azure Functions y APIs como intermediarios.

Gestión de costes y límites de consumo.

Revisión de privacidad y residencia de datos.

Arquitectura híbrida Power Platform + Azure AI.

Ejercicio práctico: diseñar integración enterprise con Azure OpenAI.

Integración de IA generativa dentro de apps canvas y model-driven.

Diseño de asistentes contextuales dentro de aplicaciones empresariales.

Generación automática de contenidos desde formularios y datos.

Creación de experiencias guiadas por IA.

Uso de IA para validaciones y sugerencias.

Generación dinámica de resúmenes y recomendaciones.

Personalización de experiencia según usuario.

Optimización de experiencia de usuario con IA contextual.

Evaluación de rendimiento y consumo.

Ejercicio práctico: añadir capacidades inteligentes a una app corporativa.

Uso de Dataverse como núcleo de datos para soluciones inteligentes.

Modelado de datos preparado para IA y automatización.

Registro de prompts, respuestas y acciones generadas.

Gestión de trazabilidad y auditoría.

Preparación de datos para análisis y aprendizaje.

Integración de entidades con automatizaciones inteligentes.

Diseño de estructuras para feedback y revisión humana.

Gobernanza de datos sensibles.

Optimización de modelos de datos para reporting IA.

Ejercicio práctico: diseñar estructura Dataverse para agentes corporativos.

Integración de agentes y automatizaciones dentro de Microsoft Teams.

Diseño de asistentes para canales y grupos corporativos.

Automatización de respuestas y tareas colaborativas.

Generación automática de resúmenes de reuniones.

Creación de experiencias conversacionales para equipos.

Integración con calendarios y Outlook.

Automatización de aprobaciones desde Teams.

Uso de IA en colaboración interdepartamental.

Gestión de permisos y seguridad en Teams.

Ejercicio práctico: construir un asistente de colaboración empresarial.

Creación de asistentes para consulta documental interna.

Centralización de procedimientos, políticas y manuales.

Automatización de respuestas sobre procesos internos.

Gestión de documentación cambiante y versionada.

Integración con SharePoint y bibliotecas corporativas.

Detección de documentación obsoleta.

Uso de IA para resumir procedimientos complejos.

Diseño de experiencias de autoservicio para empleados.

Monitorización de consultas frecuentes.

Ejercicio práctico: construir un asistente de conocimiento corporativo.

Generación automática de resúmenes ejecutivos desde datos operativos.

Automatización de insights para dirección.

Creación de narrativas empresariales con IA.

Uso de Power BI junto a IA generativa.

Interpretación automática de KPIs.

Generación de explicaciones sobre variaciones y tendencias.

Preparación de reporting para reuniones ejecutivas.

Validación humana de conclusiones generadas.

Diseño de dashboards enriquecidos con lenguaje natural.

Ejercicio práctico: automatizar reporting ejecutivo con IA.

Diseño de políticas corporativas para uso responsable de IA.

Gestión de permisos y acceso a agentes y automatizaciones.

Control de datos sensibles y confidenciales.

Supervisión de prompts y respuestas generadas.

Gestión de auditoría y trazabilidad.

Integración con DLP y políticas de Power Platform.

Prevención de fugas de información.

Diseño de modelos de aprobación humana.

Revisión de riesgos legales y reputacionales.

Ejercicio práctico: definir una política de gobierno IA empresarial.

Aplicación del RGPD a soluciones con IA generativa.

Tratamiento de datos personales dentro de prompts y respuestas.

Anonimización de datos sensibles.

Definición de límites de uso para empleados.

Transparencia sobre decisiones automatizadas.

Evaluación de impacto de IA sobre privacidad.

Gestión documental para auditorías.

Coordinación entre IT, legal y compliance.

Revisión de normativas europeas relacionadas con IA.

Ejercicio práctico: revisar cumplimiento de una solución inteligente.

Medición de uso de copilots y automatizaciones inteligentes.

Análisis de conversaciones y preguntas no resueltas.

Identificación de fallos de comprensión.

Detección de prompts problemáticos.

Creación de métricas de adopción y resolución.

Monitorización de costes y consumo de IA.

Revisión de trazabilidad de acciones ejecutadas.

Identificación de agentes con bajo rendimiento.

Optimización continua basada en métricas.

Ejercicio práctico: construir un modelo de monitorización de agentes.

Comprensión de licencias relacionadas con IA en Power Platform.

Gestión de créditos AI Builder y consumo generativo.

Optimización de automatizaciones para reducir coste.

Evaluación de escenarios premium frente a básicos.

Diseño de estrategias sostenibles de uso de IA.

Identificación de automatizaciones poco rentables.

Control presupuestario de soluciones inteligentes.

Revisión de impacto económico de agentes a gran escala.

Documentación de costes para dirección.

Ejercicio práctico: calcular coste estimado de una solución IA enterprise.

Integración de agentes y componentes IA dentro de soluciones Power Platform.

Gestión de versiones de prompts y modelos.

Uso de pipelines y entornos para despliegue controlado.

Validación de soluciones antes de producción.

Gestión de cambios en conocimiento corporativo.

Preparación de rollback de automatizaciones críticas.

Coordinación entre negocio, IT y soporte.

Documentación de componentes IA.

Estrategias de pruebas para soluciones inteligentes.

Ejercicio práctico: preparar despliegue enterprise de un agente corporativo.

Creación de experiencias naturales y útiles para usuarios reales.

Diseño de tono y personalidad de agentes corporativos.

Gestión de frustración y conversaciones ambiguas.

Definición de límites claros del agente.

Uso de confirmaciones y validaciones.

Reducción de respuestas excesivamente largas o genéricas.

Diseño de conversaciones orientadas a resolución rápida.

Personalización según rol y contexto.

Evaluación UX de experiencias conversacionales.

Ejercicio práctico: rediseñar un agente con problemas de experiencia de usuario.

Comprensión de capacidades multimodales dentro del ecosistema Microsoft.

Procesamiento de texto, imagen y documentación combinada.

Integración conceptual de voz y transcripción.

Automatización basada en documentos visuales.

Uso de IA para interpretar capturas, formularios y evidencias.

Generación de respuestas enriquecidas.

Preparación de flujos multimodales para soporte y operaciones.

Evaluación de calidad y precisión multimodal.

Revisión de límites actuales de la tecnología.

Ejercicio práctico: diseñar flujo multimodal empresarial.

Automatización inteligente de procesos financieros.

Agentes para soporte IT corporativo.

Procesamiento documental para compliance y legal.

IA aplicada a procurement y compras.

Automatización de reporting operativo.

Gestión inteligente de incidencias.

IA en operaciones logísticas y backoffice.

Asistentes internos para empleados.

Automatización inteligente de aprobaciones.

Ejercicio práctico: seleccionar y diseñar un caso enterprise completo.

Selección de un proceso empresarial real susceptible de transformación mediante IA.

Diseño completo de arquitectura basada en Power Platform y Microsoft Copilot.

Creación de agente avanzado con Copilot Studio conectado a datos corporativos.

Implementación de automatizaciones inteligentes con Power Automate y AI Builder.

Integración con Dataverse, SharePoint, Teams y Outlook.

Aplicación de prompts avanzados y grounding contextual.

Incorporación de validación humana y controles de seguridad.

Creación de reporting ejecutivo sobre uso y rendimiento.

Preparación de documentación técnica, funcional y operativa.

Presentación final defendiendo arquitectura, gobierno, seguridad, costes y escalabilidad.