Copilot Studio – Sesión 01 – Resumen

30/07/2026 powerinnova

Indice de Contenido

🎯 Objetivo de la clase

La sesión tuvo como objetivo dar inicio al curso de Copilot Studio, presentar la metodología de trabajo, revisar los conceptos base sobre agentes de IA, explicar el alcance del curso y realizar los primeros pasos de configuración del entorno para crear agentes en Copilot Studio.

Se abordaron temas introductorios como:

Qué es Copilot Studio
Diferencia entre bot y agente
Conceptos de IA generativa, LLM y RAG
Casos de uso empresariales
Licenciamiento y consumo por créditos
Creación de entorno de desarrollo
Configuración inicial del primer agente
Buenas prácticas para agentes empresariales

1) 🧭 Presentación del curso y contexto general

La clase inició con la presentación institucional de Power Innova y del curso de Copilot Studio. Se explicó que el curso forma parte de una ruta de formación en Power Platform, junto con Power Automate y Power Apps.

También se indicó que el curso tendrá un enfoque práctico, orientado a construir agentes útiles para escenarios reales de negocio, como:

Atención al cliente
Recursos humanos
Gestión de tickets
Consulta de bases de datos
Automatización de solicitudes
Integración con SAP, SharePoint, Dataverse, SQL Server y otros sistemas

✅ Idea clave: el objetivo no es solo crear un chatbot, sino construir agentes empresariales capaces de consultar información, ejecutar acciones y apoyar procesos operativos.

2) 🧠 ¿Qué es Copilot Studio?

Copilot Studio fue presentado como una plataforma low-code de Microsoft para crear agentes conversacionales y flujos de agente sin requerir una implementación técnica compleja desde cero.

Microsoft define Copilot Studio como una herramienta gráfica de bajo código para crear agentes y agent flows, con capacidad de conectarse a datos mediante conectores predefinidos o personalizados. [learn.microsoft.com]

Beneficios principales explicados en clase

Desarrollo rápido de agentes.
No requiere administrar infraestructura propia.
Integración nativa con Microsoft 365.
Uso de fuentes de conocimiento.
Integración con Power Automate y conectores.
Publicación en múltiples canales.
Seguridad y escalabilidad gestionadas por Microsoft.

3) 🤖 Diferencia entre bot y agente

El docente explicó que un bot tradicional suele limitarse a responder preguntas o seguir reglas predefinidas. En cambio, un agente puede razonar, recordar contexto, usar herramientas y ejecutar acciones.

Comparación conceptual

Concepto	Bot tradicional	Agente en Copilot Studio
Responde preguntas	Sí	Sí
Mantiene contexto	Limitado	Sí
Usa herramientas	Limitado	Sí
Ejecuta acciones	No siempre	Sí
Consulta datos externos	Limitado	Sí
Cambia el entorno	No	Sí

✅ Concepto clave: un agente no solo responde; también actúa. Puede consultar datos, llamar flujos, actualizar registros, enviar correos o ejecutar procesos definidos por el creador.

Microsoft indica que un agente puede coordinar instrucciones, contexto, fuentes de conocimiento, temas, herramientas, entradas y desencadenadores para cumplir objetivos conversacionales y operativos. [learn.microsoft.com]

4) 🧪 Demo mostrada: agente de inventario

Como referencia del potencial del curso, el docente mostró una demo de un agente desarrollado en una edición anterior.

Funcionalidades del agente

Consultar stock de productos.
Identificar productos similares.
Leer información desde una lista de SharePoint.
Registrar pedidos.
Actualizar stock.
Guardar historial de pedidos.
Enviar correo de confirmación.
Generar PDF como comprobante.

✅ Aprendizaje: Copilot Studio puede conectarse a fuentes de datos y ejecutar acciones de negocio, especialmente cuando se combina con Power Automate, SharePoint, Dataverse u otros sistemas.

5) 🗺️ Mapa del curso

El docente presentó el recorrido de las 8 sesiones del curso.

Sesión	Enfoque principal
1	Introducción, IA generativa, agentes, RAG y configuración inicial
2	Primer agente, fuentes de conocimiento y configuración base
3	Conexión a datos, Dataverse, temas y tópicos
4	Variables, entidades, condiciones e interacción con usuarios
5	Experiencia de usuario, botones, tarjetas, multimedia y validaciones
6	Power Automate, conectores, aprobaciones y notificaciones
7	Solicitudes IA, HTTP, APIs, transformación de datos y estructuras
8	Caso práctico integral y proyecto final

6) 📚 Fuentes de conocimiento y RAG

Se explicó el concepto de RAG (Retrieval Augmented Generation) como una técnica donde el agente busca información relevante en documentos o fuentes conectadas antes de generar una respuesta.

Explicación sencilla

Se cargan documentos o datos.
El sistema divide e indexa el contenido.
La pregunta del usuario se convierte en una consulta.
El agente busca fragmentos relevantes.
Se genera una respuesta basada en esa información.

✅ Aplicación práctica: si se cargan políticas internas, PDFs, Excel o listas, el agente puede responder preguntas basándose en esos documentos.

Microsoft documenta que las fuentes de conocimiento permiten que los agentes usen información de sitios web, SharePoint, Dataverse, documentos y conectores para fundamentar respuestas. [learn.microsoft.com]

7) 🌐 Fuentes de conocimiento: web, SharePoint y documentos

Durante la clase se explicó que los agentes pueden conectarse a diferentes orígenes de conocimiento.

Fuentes mencionadas

Sitios web públicos
Archivos PDF, Word, Excel
SharePoint
Dataverse
SQL Server
SAP HANA
Bases de datos relacionales
Conectores personalizados

Microsoft indica que Copilot Studio permite agregar sitios web públicos como fuente de conocimiento para ampliar el alcance de respuestas del agente. [learn.microsoft.com]

También permite usar SharePoint como fuente de conocimiento, respetando los permisos del usuario que consulta el agente. Si el usuario no tiene permisos sobre el contenido, el agente no debe mostrar esa información. [learn.microsoft.com]

8) 🔌 Integración con Power Automate y conectores

Se explicó que Copilot Studio puede ejecutar procesos mediante herramientas y flujos.

Ejemplos de acciones posibles

Consultar una base de datos.
Registrar solicitudes.
Enviar correos.
Crear aprobaciones.
Actualizar registros.
Generar documentos.
Llamar APIs externas.
Integrarse con SAP, Teams, Outlook, SharePoint o Dataverse.

Microsoft describe los agent flows como flujos que automatizan tareas repetitivas e integran aplicaciones y servicios; pueden incluir acciones con IA, aprobaciones, conectores, lógica de control y respuestas hacia el agente. [learn.microsoft.com]

9) 🧠 IA generativa, LLM y modelos fundacionales

El docente explicó la base conceptual de la IA generativa:

La IA generativa crea nuevo contenido a partir de datos aprendidos.
Puede generar texto, imágenes, audio, video o código.
Los LLM predicen la siguiente palabra o fragmento probable según el contexto.
Los modelos fundacionales se entrenan con grandes volúmenes de datos.

También se explicó que un modelo no “piensa” como una persona, sino que calcula probabilidades de respuesta según patrones aprendidos.

10) 🆚 Copilot Studio vs Microsoft 365 Copilot vs Azure AI Foundry

Se compararon tres niveles de personalización:

Herramienta	Nivel de personalización	Perfil ideal
Microsoft 365 Copilot	Bajo / medio	Usuarios finales en Word, Excel, Outlook, Teams
Copilot Studio	Medio / alto	Usuarios de negocio, analistas, makers, equipos funcionales
Azure AI Foundry	Alto / técnico	Equipos técnicos, desarrolladores, especialistas IA

Idea central

Microsoft 365 Copilot es más simple, pero menos personalizable.
Copilot Studio permite crear agentes personalizados y conectarlos a procesos.
Azure AI Foundry ofrece mayor control técnico, pero requiere más conocimiento especializado.

✅ Conclusión: Copilot Studio representa un punto medio potente entre facilidad de uso y capacidad de personalización.

11) 💳 Licenciamiento y créditos

Se explicó que Copilot Studio tiene un modelo de consumo basado en Copilot Credits.

Modelos comentados

Pago por uso.
Paquete mensual de créditos.
Paquetes anuales.
Créditos compartidos a nivel de tenant u organización.

Microsoft indica que Copilot Studio usa Copilot Credits como moneda común de consumo, disponibles mediante planes prepago, suscripciones o pago por uso. [learn.microsoft.com]

Recomendación del docente

Antes de publicar un agente para muchos usuarios, conviene probarlo con un grupo pequeño para estimar consumo real.

12) 🛠️ Configuración inicial del entorno

En la parte práctica se trabajó la creación del entorno de desarrollo.

Pasos realizados

Ingresar con la cuenta entregada por Power Innova.
Acceder al portal correspondiente.
Crear un entorno tipo desarrollador.
Asignar un nombre al entorno.
Esperar la provisión del entorno, aproximadamente 15 minutos.
Copiar el ID del entorno.
Usar el identificador para acceder al entorno de Copilot Studio.
Crear el primer agente en blanco.

Problemas frecuentes tratados

Error al cargar entornos.
Uso de cuenta empresarial en vez de cuenta del curso.
Problemas con navegador.
Ventanas emergentes bloqueadas.
Copia incorrecta del ID del entorno.
Demora en la provisión del entorno.

✅ Recomendación práctica: usar preferentemente Chrome o modo incógnito si hay conflictos con cuentas empresariales ya iniciadas.

13) 🤖 Creación del primer agente

Se creó un agente en blanco con nombre de clase y configuración inicial.

Elementos revisados

Nombre del agente.
Idioma.
Estado de provisión.
Panel de prueba.
Primer mensaje automático del agente.
Consulta de prueba.

El docente mostró que, por defecto, el agente podía responder preguntas generales usando información de internet.

14) 🔒 Configuración empresarial: restringir conocimiento

Uno de los puntos más importantes fue la configuración para evitar respuestas no controladas.

Opciones desactivadas

Uso de información de internet.
Respuestas sin fundamentación.

¿Por qué se hizo?

Porque en un agente empresarial normalmente se busca que responda solo con información autorizada:

documentos internos,
SharePoint,
bases de datos,
PDFs,
Excel,
Dataverse,
conectores aprobados.

✅ Resultado esperado: si el usuario pregunta algo fuera de la fuente configurada, el agente debe indicar que no puede responder, en lugar de inventar información.

Microsoft explica que las fuentes de conocimiento permiten fundamentar las respuestas del agente y que pueden configurarse a nivel del agente o de un nodo de respuestas generativas. [learn.microsoft.com]

❓ Preguntas y respuestas destacadas

1) ¿Puedo trabajar en Windows o macOS?

Respuesta del docente:
Sí. Copilot Studio funciona desde navegador, por lo que no depende directamente del sistema operativo.

Refuerzo oficial:
Copilot Studio es una herramienta web de bajo código para crear agentes y flujos de agente desde su experiencia gráfica. [learn.microsoft.com]

2) ¿Qué diferencia hay entre Copilot Studio y Microsoft 365 Copilot?

Respuesta del docente:
Microsoft 365 Copilot es más simple y está orientado a productividad dentro de aplicaciones como Word, Excel, Outlook y Teams. Copilot Studio permite mayor personalización, herramientas, temas, conectores, fuentes y despliegue multicanal.

Refuerzo oficial:
Copilot Studio permite crear agentes personalizados y conectarlos con datos y servicios mediante conectores, temas, herramientas y flujos. [learn.microsoft.com]

3) ¿Copilot Studio requiere licencia aparte?

Respuesta del docente:
Sí. Es independiente de la licencia estándar de Microsoft 365 y funciona con créditos o modelos de consumo.

Refuerzo oficial:
Microsoft indica que Copilot Studio puede utilizarse mediante licencia, pago por uso, packs prepago y Copilot Credits. [learn.microsoft.com]

4) ¿Qué consume más créditos?

Respuesta del docente:
Depende del tipo de acciones ejecutadas por el agente: llamadas a flujos, uso de IA, herramientas, procesamiento de documentos o volumen de conversaciones.

Refuerzo oficial:
Microsoft señala que las capacidades de Copilot Studio consumen Copilot Credits, y que el consumo puede variar según el tipo de agente, tráfico, orquestación, conocimiento y herramientas utilizadas. [learn.microsoft.com]

5) ¿Qué es infraestructura subyacente?

Respuesta del docente:
Es la infraestructura técnica que ejecuta el agente: servidores, bases de datos, escalabilidad, disponibilidad y recursos. En Copilot Studio, Microsoft administra esa capa.

Refuerzo oficial:
Copilot Studio ofrece una experiencia gráfica low-code para crear agentes sin exigir conocimientos técnicos profundos ni administración directa de infraestructura. [learn.microsoft.com]

6) ¿Se puede conectar un agente con SAP HANA, SQL Server o Dataverse?

Respuesta del docente:
Sí. Se puede trabajar con distintos orígenes de datos y conectores. En el curso se usará principalmente Dataverse o SharePoint, pero la lógica puede extrapolarse a otros sistemas.

Refuerzo oficial:
Copilot Studio permite conectarse a fuentes de datos mediante conectores predefinidos o personalizados. [learn.microsoft.com]

7) ¿Por qué desactivar internet y respuestas sin fundamentación?

Respuesta del docente:
Porque en un bot empresarial se quiere controlar la fuente de verdad. El agente debe responder solo con información validada por la organización.

Refuerzo oficial:
Las fuentes de conocimiento fundamentan las respuestas del agente y permiten controlar qué información usa en respuestas generativas. [learn.microsoft.com]

✅ Conclusiones

Copilot Studio permite construir agentes empresariales sin requerir desarrollo técnico avanzado.
Un agente se diferencia de un bot porque puede usar herramientas, conservar contexto y ejecutar acciones.
Las fuentes de conocimiento son clave para que el agente responda con información confiable.
La integración con Power Automate y conectores permite convertir conversaciones en procesos reales.
El licenciamiento se basa en créditos, por lo que es importante monitorear consumo antes de escalar.
Para agentes corporativos, es recomendable restringir respuestas a fuentes controladas y evitar respuestas sin fundamentación.
La sesión dejó configurado el entorno y la base para crear agentes más completos en las siguientes clases.

💡 Recomendaciones

Usar Chrome o modo incógnito si hay conflictos con cuentas corporativas.
Crear primero el entorno de desarrollo y esperar su provisión antes de crear agentes.
Copiar correctamente el ID del entorno, ya que será necesario para acceder al espacio correcto.
Probar el agente en desarrollo antes de publicarlo.
Desactivar internet y respuestas sin fundamentación en agentes empresariales.
Planificar las fuentes de conocimiento antes de construir el agente.
Medir consumo con usuarios piloto antes de desplegar a toda la organización.
Definir claramente qué herramientas puede usar el agente para evitar comportamientos no deseados.
Documentar casos de uso: usuario objetivo, fuente de datos, canal y acción esperada.

📚 Referencias oficiales de Microsoft

Copilot Studio overview
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/fundamentals-what-is-copilot-studio [learn.microsoft.com]
Knowledge sources summary
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/knowledge-copilot-studio [learn.microsoft.com]
Add a public website as a knowledge source
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/knowledge-add-public-website [learn.microsoft.com]
Add SharePoint as a knowledge source
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/knowledge-add-sharepoint [learn.microsoft.com]
Agent flows overview
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/flows-overview [learn.microsoft.com]
Copilot Studio licensing
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/billing-licensing [learn.microsoft.com]