Este máster prepara para construir soluciones de inteligencia artificial útiles, seguras y gobernables dentro del ecosistema Microsoft. Integra fundamentos, servicios de Azure AI, Microsoft Foundry, aplicaciones generativas, agentes, sistemas multiagente y administración empresarial de Copilot.
El programa está actualizado a las rutas vigentes AI-901 y AI-103, conserva los conocimientos duraderos de AI-900 y AI-102, e incorpora AI-500, AB-900 y PL-7008. La formación combina Python, SDK y API con diseño, evaluación, seguridad, observabilidad e IA responsable.
El alumno terminará con una solución de IA desplegada y evaluada, un agente conectado a conocimiento y herramientas, un diseño multiagente, controles de seguridad y un plan de adopción y gobierno empresarial.
- Conceptos básicos de Azure y desarrollo de aplicaciones.
- Experiencia inicial con Python, APIs REST, JSON y control de versiones.
- Cuenta de Azure con acceso a Microsoft Foundry o entorno de laboratorio autorizado.
- Para los bloques de Copilot, resulta útil conocer Microsoft 365 y Power Platform.
- Duración: 100 horas distribuidas en 10 módulos.
- Alineación: AI-901, AI-103, AI-500, AB-900 y PL-7008; incorpora y actualiza los fundamentos de los retirados AI-900 y AI-102.
- Metodología: laboratorios guiados, retos aplicados y proyecto final.
- Evaluación: evidencias prácticas, revisión técnica y condición de superación del 80%.
- Resultado: portfolio de artefactos reutilizables y proyecto defendible.
Esta formación está dirigida a:
- Desarrolladores e ingenieros que crean aplicaciones y agentes de IA.
- Arquitectos y consultores responsables de plataformas de IA en Azure.
- Administradores de Microsoft 365, Copilot y entornos de agentes.
- Profesionales que evolucionan desde AI-900/AI-102 hacia AI-901/AI-103 y AI-500.
Módulo 1. Fundamentos de IA y uso responsable — 10 horas
- Machine learning, visión, lenguaje, extracción y modelos generativos.
- Cargas de trabajo, métricas, limitaciones y selección de servicios.
- Principios de equidad, fiabilidad, privacidad, transparencia y responsabilidad.
- Práctica aplicada: Evaluación de casos de uso y riesgos antes de construir.
Módulo 2. Microsoft Foundry y ciclo de vida de modelos — 10 horas
- Proyectos, catálogos, despliegues, endpoints, cuotas y costes.
- Selección entre modelos grandes, pequeños y multimodales.
- Experimentación, versionado, trazabilidad y evaluación reproducible.
- Práctica aplicada: Banco de pruebas comparativo de modelos para un caso empresarial.
Módulo 3. Aplicaciones generativas y RAG — 10 horas
- Prompting de sistema, salidas estructuradas y gestión de contexto.
- Embeddings, fragmentación, búsqueda híbrida y grounding.
- Evaluación de relevancia, fidelidad, seguridad y alucinación.
- Práctica aplicada: Aplicación RAG con conjunto de evaluación y criterios de aceptación.
Módulo 4. Agentes, herramientas y memoria — 10 horas
- Roles, objetivos, instrucciones, estado y memoria.
- Function calling, APIs, datos, búsqueda y herramientas personalizadas.
- Aprobación humana, límites de autonomía y gestión de errores.
- Práctica aplicada: Agente con herramientas y punto de aprobación obligatorio.
Módulo 5. Visión, lenguaje y extracción documental — 10 horas
- Análisis de imagen, texto, voz y contenido multimodal.
- Extracción de campos, estructura, OCR y enriquecimiento.
- Integración de resultados con aplicaciones, flujos y agentes.
- Práctica aplicada: Pipeline de extracción y validación humana de documentos.
Módulo 6. Arquitecturas multiagente — 10 horas
- Descomposición de objetivos en agentes, subagentes y herramientas.
- Patrones secuencial, supervisor, peer-to-peer y human-in-the-loop.
- MCP, comunicación, memoria compartida y control de concurrencia.
- Práctica aplicada: Diseño y prototipo de un sistema multiagente con límites claros.
Módulo 7. Seguridad y pruebas adversarias — 10 horas
- Prompt injection, fuga de datos, abuso de herramientas y cadena de suministro.
- Identidad por agente, mínimo privilegio, Key Vault y aislamiento de red.
- Guardrails, filtrado, red teaming y validación de resultados.
- Práctica aplicada: Modelo de amenazas y batería de pruebas de seguridad de IA.
Módulo 8. Evaluación, observabilidad y LLMOps — 10 horas
- Trazas, tokens, latencia, calidad, coste y correlación.
- Evaluadores automáticos, revisión humana y regresión continua.
- Despliegues por fases, rollback, deriva y mejora basada en evidencia.
- Práctica aplicada: Panel de calidad operativa y puerta de promoción automatizada.
Módulo 9. Copilot, agentes y gobierno empresarial — 10 horas
- Microsoft 365 Copilot, Copilot Chat y agentes.
- Licencias, administración, acceso, conectores, datos y adopción.
- Copilot Studio, flujos de agentes y gobierno de entornos.
- Práctica aplicada: Plan de implantación de Copilot con controles y métricas de adopción.
Módulo 10. Proyecto final de solución de IA — 10 horas
- Requisitos, arquitectura, datos, modelos, herramientas y experiencia.
- Evaluación funcional, responsable, operativa y de seguridad.
- Despliegue, observabilidad, gobierno y defensa ante comité.
- Práctica aplicada: Proyecto integral de IA o agentes listo para piloto controlado.
