¿El curso se centra solo en Copilot Studio?

No. Copilot Studio es una parte importante, pero el curso cubre también AI Builder, Power Automate, Power Apps, Dataverse, Azure OpenAI, gobierno y arquitectura empresarial.

¿Se trabaja IA generativa real?

Sí. El curso incluye generación de texto, resúmenes, clasificación, automatización inteligente, agentes, prompts avanzados, grounding y soluciones generativas conectadas a datos corporativos.

¿Incluye integración con Microsoft 365?

Sí. Se trabajan escenarios conectados con Teams, SharePoint, Outlook, OneDrive y Dataverse para automatización y colaboración empresarial.

¿Se cubre seguridad y RGPD?

Sí. El programa dedica varios bloques completos a gobierno, privacidad, trazabilidad, auditoría, control de datos sensibles y cumplimiento normativo.

¿Sirve para crear agentes empresariales reales?

Sí. El curso está orientado precisamente a construir asistentes y agentes corporativos útiles, seguros y conectados a procesos reales de negocio.

¿Se trabajan automatizaciones inteligentes además de chatbots?

Sí. El enfoque del curso incluye automatización documental, clasificación, reporting, análisis semántico, soporte, workflows inteligentes y procesos híbridos humano + IA.

¿Se cubren costes y licencias?

Sí. El programa trabaja consumo de IA, créditos AI Builder, licencias de Copilot Studio y estrategias para controlar costes de soluciones inteligentes.

¿Está actualizado a la plataforma actual?

Sí. El contenido está alineado con las capacidades actuales de Microsoft Power Platform, Copilot Studio y release wave 1 de 2026.

¿La formación es bonificable por FUNDAE?

Sí. La formación puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito formativo disponible y las condiciones aplicables de la empresa.

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Refuerza gobierno y seguridad desde el principio La formación incorpora RGPD, trazabilidad, DLP, permisos, auditoría, control de datos y revisión humana para evitar automatizaciones inseguras o poco fiables.

Permite construir agentes empresariales útiles Los alumnos aprenden a diseñar asistentes reales conectados a procesos, documentación y operaciones corporativas, evitando simples chatbots sin valor práctico.

Reduce tiempos administrativos y operativos El curso enseña cómo automatizar documentación, clasificación, reporting, soporte y procesos repetitivos utilizando IA de forma mantenible y escalable.

Prepara soluciones escalables y mantenibles Se cubren arquitectura, ALM, monitorización, licencias, costes y operación enterprise para que las soluciones inteligentes puedan crecer dentro de la organización.

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Nueva Plataforma
de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje

Acceso a las grabaciones

Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.

Recursos formativos

Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.

Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Temario del curso

Encuentra todo el temario del curso aquí.

Temario

Comprensión del papel actual de la IA dentro de Microsoft Power Platform y su evolución hacia agentes empresariales, automatización inteligente y asistentes generativos.
Identificación de procesos empresariales donde la IA aporta valor real frente a escenarios donde solo introduce complejidad innecesaria.
Diferenciación entre automatización clásica, IA generativa, modelos predictivos, clasificación documental y agentes conversacionales.
Diseño de una hoja de ruta corporativa para introducir IA de forma progresiva y gobernada.
Evaluación del impacto de la IA sobre operaciones, soporte, RR. HH., ventas, administración y atención al cliente.
Identificación de riesgos de automatizar decisiones sensibles sin supervisión humana.
Definición de KPIs para medir valor, adopción, ahorro de tiempo y reducción de errores.
Revisión del ecosistema Microsoft Copilot, Copilot Studio, AI Builder y Azure OpenAI dentro de Power Platform.
Preparación de un modelo de madurez de IA para la organización.
Ejercicio práctico: identificar oportunidades reales de IA en procesos corporativos existentes.

Comprensión del papel actual de la IA dentro de Microsoft Power Platform y su evolución hacia agentes empresariales, automatización inteligente y asistentes generativos.
Identificación de procesos empresariales donde la IA aporta valor real frente a escenarios donde solo introduce complejidad innecesaria.
Diferenciación entre automatización clásica, IA generativa, modelos predictivos, clasificación documental y agentes conversacionales.
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Evaluación del impacto de la IA sobre operaciones, soporte, RR. HH., ventas, administración y atención al cliente.
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Definición de KPIs para medir valor, adopción, ahorro de tiempo y reducción de errores.
Revisión del ecosistema Microsoft Copilot, Copilot Studio, AI Builder y Azure OpenAI dentro de Power Platform.
Preparación de un modelo de madurez de IA para la organización.
Ejercicio práctico: identificar oportunidades reales de IA en procesos corporativos existentes.

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Tema 1: Introducción al uso de la IA en Power Platform

Comprensión del papel actual de la IA dentro de Microsoft Power Platform y su evolución hacia agentes empresariales, automatización inteligente y asistentes generativos.
Identificación de procesos empresariales donde la IA aporta valor real frente a escenarios donde solo introduce complejidad innecesaria.
Diferenciación entre automatización clásica, IA generativa, modelos predictivos, clasificación documental y agentes conversacionales.
Diseño de una hoja de ruta corporativa para introducir IA de forma progresiva y gobernada.
Evaluación del impacto de la IA sobre operaciones, soporte, RR. HH., ventas, administración y atención al cliente.
Identificación de riesgos de automatizar decisiones sensibles sin supervisión humana.
Definición de KPIs para medir valor, adopción, ahorro de tiempo y reducción de errores.
Revisión del ecosistema Microsoft Copilot, Copilot Studio, AI Builder y Azure OpenAI dentro de Power Platform.
Preparación de un modelo de madurez de IA para la organización.
Ejercicio práctico: identificar oportunidades reales de IA en procesos corporativos existentes.

Tema 2: Arquitectura moderna de IA en Power Platform

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.

Tema 3: Microsoft Copilot y ecosistema de copilots empresariales

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.

Tema 4: Prompt Engineering profesional para Power Platform

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.

Tema 5: Copilot Studio: fundamentos de agentes 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.

Tema 6: Diseño avanzado de agentes con Copilot Studio

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.

Tema 7: AI Builder: visión completa y capacidades actuales

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.

Tema 8: Procesamiento inteligente de documentos

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.

Tema 9: Clasificación semántica y análisis de texto

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.

Tema 10: IA generativa en Power Automate

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.

Tema 11: Automatización inteligente de soporte interno

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.

Tema 12: IA aplicada a procesos de RR. HH.

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.

Tema 13: IA aplicada a ventas y atención al cliente

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.

Tema 14: IA para operaciones y administración interna

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.

Tema 15: Grounding y RAG en Power Platform

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.

Tema 16: Integración con Azure OpenAI

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.

Tema 17: Power Apps potenciadas con IA

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.

Tema 18: Dataverse e IA empresarial

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.

Tema 19: IA en Teams y colaboración empresarial

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.

Tema 20: Automatización de conocimiento corporativo

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.

Tema 21: IA para reporting y análisis ejecutivo

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.

Tema 22: Seguridad y gobierno de IA en Power Platform

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.

Tema 23: Compliance, privacidad y RGPD

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.

Tema 24: Monitorización y observabilidad de agentes

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.

Tema 25: Gestión de costes y licencias IA

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.

Tema 26: ALM y despliegue de soluciones inteligentes

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.

Tema 27: Diseño de experiencias conversacionales avanzadas

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.

Tema 28: IA y automatización multimodal

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.

Tema 29: Casos de uso avanzados por área 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.

Tema 30: Proyecto integrador de IA en Power Platform

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.

Perfiles profesionales

Pensado para quienes deben dominar IA en Power Platform en su día a día

Arquitectos y responsables de transformación digital

Este curso ayuda a diseñar una estrategia realista para introducir IA en procesos empresariales sin caer en pilotos inconexos o automatizaciones imposibles de gobernar. Los alumnos aprenderán a estructurar plataformas, datos, agentes, seguridad y gobierno alrededor de Power Platform y Microsoft Copilot.

Equipos de automatización y Power Platform

Los makers y especialistas en Power Platform aprenderán a evolucionar desde automatizaciones clásicas hacia flujos inteligentes, agentes con acciones, IA generativa, clasificación documental, extracción semántica y procesos asistidos por copilots.

Equipos de IT y administradores de plataforma

El programa profundiza en seguridad, DLP, control de conectores, administración de agentes, gobierno de IA, privacidad, licencias, trazabilidad y monitorización para que IT pueda habilitar IA sin perder control operativo.

Consultores de procesos y negocio

Los perfiles funcionales aprenderán a detectar oportunidades reales para aplicar IA en procesos corporativos, reduciendo tiempos administrativos, mejorando la calidad de respuesta y automatizando tareas repetitivas de alto volumen.

Equipos de soporte, operaciones y atención al cliente

Los alumnos descubrirán cómo crear asistentes internos, agentes de soporte, automatizaciones inteligentes, clasificación de incidencias, respuestas asistidas y experiencias conversacionales empresariales.

Responsables de innovación y adopción de IA

El curso permite construir una hoja de ruta sólida para implantar IA empresarial sobre Power Platform con criterios de seguridad, escalabilidad, gobierno y retorno de inversión.

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