Architecting agentic AI business solutions
Architecting agentic AI business solutions
AB-100
Información del
Programa
Duración:
15 horas
Localidad:
Madrid
Modalidad:
Online Direct
Fecha:
19/01/2026
Curso AB-100 Architecting agentic AI business solutions
Este curso avanzado está dirigido a profesionales responsables de planear, diseñar y gobernar soluciones empresariales de inteligencia artificial agente sobre plataformas Microsoft. Se centra en el criterio arquitectónico, el razonamiento estratégico y la visión de extremo a extremo, más que en configuraciones paso a paso.
Los alumnos aprenderán a diseñar soluciones empresariales que utilizan agentes de IA, copilotos e IA generativa para automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y optimizar las experiencias de empleados y clientes. El curso enfatiza aspectos clave como arquitectura, gobernanza, análisis costo-beneficio y gestión del ciclo de vida.
Objetivos
Diseñar arquitecturas empresariales basadas en IA agente utilizando plataformas Microsoft
Tomar decisiones de diseño informadas considerando trade-offs técnicos y empresariales
Evaluar el valor de negocio, costos y riesgos de soluciones de IA
Definir modelos de gobernanza, adopción y escalabilidad para IA empresarial
Comprender el ciclo de vida completo de soluciones con agentes, copilotos e IA generativa
Prepararse conceptualmente para el examen AB-100, desde una perspectiva arquitectónica y no de memorización
Temario
Módulo 1 – Introducción a las soluciones empresariales de IA agente
- Introducción
- Impulsar la transformación de IA con estrategias de arquitectura.
- Exploración de las tecnologías de inteligencia artificial de Microsoft para empresas.
- Identificación de las tecnologías de inteligencia artificial de Microsoft para soluciones empresariales.
- Identificación de los recursos predeterminados del agente de IA de Microsoft para soluciones empresariales.
- Identificación de agentes de IA predeterminados de Microsoft para empresas.
Módulo 2 – Análisis de los requisitos de las soluciones empresariales con tecnología de inteligencia artificial
- Introducción.
- Evaluación del uso de agentes en la automatización de tareas, el análisis de datos y la toma de decisiones.
- Revisar los datos para comprobar su exactitud, relevancia, actualidad, limpieza y disponibilidad.
- Organización de datos de soluciones empresariales para sistemas de inteligencia artificial.
Módulo 3 – Evaluación de los costos y ventajas de las soluciones de inteligencia artificial
- Introducción.
- Evaluación de los criterios de ROI para soluciones con tecnología de inteligencia artificial.
- Creación de un análisis de ROI para una solución de inteligencia artificial propuesta.
- Análisis de si se van a crear, comprar o ampliar componentes de inteligencia artificial.
- Implementación de un enrutador de modelo para enrutar de forma inteligente las solicitudes al modelo más adecuado.
Módulo 4 – Administrar soluciones empresariales impulsadas por inteligencia artificial para pruebas
- Introducción
- Recomendación de métricas de proceso para probar agentes de IA.
- Creación de criterios de validación para modelos de IA presonalizados.
- Validación de procedimientos recomendados eficaces para indicaciones de Copilot.
- Diseño de escenarios de prueba de un extremos a otro para soluciones de inteligencia artificial mediante varias aplicaciones de Dynamics 365.
- Creación de una estrategia para crear casos de prueba mediante Copilot.
Módulo 5 – Diseño de la extensibilidad de las soluciones de inteligencia artificial
- Introducción.
- Diseño de soluciones de inteligencia artificial con modelos personalizados en Microsoft Foundry.
- Diseñar agentes en Microsoft 365 Copilot.
- Diseño de agentes extensibles en Microsoft Copilot Studio.
- Diseño de agentes extensibles mediante MCP en Copilot Studio.
- Diseñar agentes para automatizar tareas en aplicaciones y sitios web con uso de equipo en Copilot Studio.
- Diseñar comportamientos del agente en Copilot Studio.
- Optimización del diseño de soluciones para agentes en Microsoft 365.
Módulo 6 – Diseño de seguridad, gobernanza, gestión de riesgos y cumplimiento de inteligencia artificial responsable
- Introducción.
- Diseño de agentes de seguridad para nubes de Microsoft.
- Diseño de modelos de gobernanza para agentes de IA.
- Diseño de la seguridad del modelo para la inteligencia artificial responsable.
- Análisis de vulnerabilidades y mitigaciones de inteligencia artificial para la manipulación rápida.
- Revisión del cumplimiento de la solución con los principios de inteligencia artificial responsable.
- Validación del cumplimiento de residencia y movimiento de datos.
- Diseño de controles de acceso para la gestión de datos y la optimización del modelo.
- Diseñar pistas de auditoría para cambios en modelos y datos.
