Curso de Power Automate y Copilot Studio para Empresas
Aprende con el curso de Power Automate y Copilot Studio para la Automatización de Procesos con Agentes IA para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en Power Automate y Copilot Studio para la Automatización de Procesos con Agentes IA a medida
Curso de Power Automate y Copilot Studio para la Automatización de Procesos con Agentes IA hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de Power Automate y Copilot Studio para la Automatización de Procesos con Agentes IApara empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en Power Automate y Copilot Studio para la Automatización de Procesos con Agentes IA práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
Gestionamos gratis tu bonificación de este curso corporativo de Power Automate y Copilot Studio para la Automatización de Procesos con Agentes IA ante FUNDAE.
Integra automatización clásica e inteligencia agentic en un mismo marco
Capacita a tu plantilla con Power Automate y Copilot Studio A Medida para crear y escalar agentes IA, tutorizado y bonificable por FUNDAE. Contáctanos.
Reduce deuda técnica y deuda operativa desde el arranque Muchas automatizaciones fracasan no por falta de capacidad de la plataforma, sino por arrancar sin estructura, sin soluciones, sin DLP y sin tratamiento serio de errores. Aquí se corrige ese patrón desde el principio. El resultado es una implantación más ordenada, más mantenible y con menos dependencia del diseñador original.
1
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
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.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Visión completa de cómo se reparten los papeles entre Power Automate, Microsoft Copilot Studio, Dataverse, AI Builder, conectores y Microsoft 365 en un escenario corporativo real.
Diferencias entre automatización basada en eventos, automatización programada, RPA de escritorio, automatización con aprobación humana y automatización agentic con IA.
Relación entre procesos, datos, acciones, conversación y conocimiento para no diseñar soluciones donde cada componente viva aislado del resto.
Cuándo una necesidad de negocio pide un flujo clásico y cuándo merece la pena introducir un agente que razone, consulte conocimiento y elija herramientas.
Lectura del producto desde negocio, operaciones y tecnología para alinear expectativas internas con capacidades reales de la plataforma.
Mapa de superficies de trabajo que debe dominar un equipo: portal, soluciones, entornos, conexiones, designer de flujos, desktop designer y Copilot Studio.
Riesgos de implantar automatización sin gobierno: duplicidades, flujos invisibles, conectores sin control, consumo desmedido y agentes sin límites claros.
Papel de Dataverse como capa de organización y despliegue en escenarios que van más allá de una simple prueba personal.
Visión de conjunto para que el alumno entienda dónde empieza y dónde termina cada producto antes de construir.
Construcción de un lenguaje común de equipo para hablar de procesos, agentes, flujos, acciones, conocimiento, eventos y despliegues sin ambigüedad.
Visión completa de cómo se reparten los papeles entre Power Automate, Microsoft Copilot Studio, Dataverse, AI Builder, conectores y Microsoft 365 en un escenario corporativo real.
Diferencias entre automatización basada en eventos, automatización programada, RPA de escritorio, automatización con aprobación humana y automatización agentic con IA.
Relación entre procesos, datos, acciones, conversación y conocimiento para no diseñar soluciones donde cada componente viva aislado del resto.
Cuándo una necesidad de negocio pide un flujo clásico y cuándo merece la pena introducir un agente que razone, consulte conocimiento y elija herramientas.
Lectura del producto desde negocio, operaciones y tecnología para alinear expectativas internas con capacidades reales de la plataforma.
Mapa de superficies de trabajo que debe dominar un equipo: portal, soluciones, entornos, conexiones, designer de flujos, desktop designer y Copilot Studio.
Riesgos de implantar automatización sin gobierno: duplicidades, flujos invisibles, conectores sin control, consumo desmedido y agentes sin límites claros.
Papel de Dataverse como capa de organización y despliegue en escenarios que van más allá de una simple prueba personal.
Visión de conjunto para que el alumno entienda dónde empieza y dónde termina cada producto antes de construir.
Construcción de un lenguaje común de equipo para hablar de procesos, agentes, flujos, acciones, conocimiento, eventos y despliegues sin ambigüedad.
Tema 1: Arquitectura actual de la automatización inteligente en Power Platform
Visión completa de cómo se reparten los papeles entre Power Automate, Microsoft Copilot Studio, Dataverse, AI Builder, conectores y Microsoft 365 en un escenario corporativo real.
Diferencias entre automatización basada en eventos, automatización programada, RPA de escritorio, automatización con aprobación humana y automatización agentic con IA.
Relación entre procesos, datos, acciones, conversación y conocimiento para no diseñar soluciones donde cada componente viva aislado del resto.
Cuándo una necesidad de negocio pide un flujo clásico y cuándo merece la pena introducir un agente que razone, consulte conocimiento y elija herramientas.
Lectura del producto desde negocio, operaciones y tecnología para alinear expectativas internas con capacidades reales de la plataforma.
Mapa de superficies de trabajo que debe dominar un equipo: portal, soluciones, entornos, conexiones, designer de flujos, desktop designer y Copilot Studio.
Riesgos de implantar automatización sin gobierno: duplicidades, flujos invisibles, conectores sin control, consumo desmedido y agentes sin límites claros.
Papel de Dataverse como capa de organización y despliegue en escenarios que van más allá de una simple prueba personal.
Visión de conjunto para que el alumno entienda dónde empieza y dónde termina cada producto antes de construir.
Construcción de un lenguaje común de equipo para hablar de procesos, agentes, flujos, acciones, conocimiento, eventos y despliegues sin ambigüedad.
Tema 2: Detección y priorización de procesos candidatos a automatización con IA
Criterios para separar automatizaciones con retorno rápido de iniciativas espectaculares pero poco sostenibles o difíciles de gobernar.
Evaluación del proceso actual con foco en volumen, repetición, tasa de error, coste humano, tiempos de espera y dependencia de sistemas dispersos.
Detección de tareas donde la IA ayuda a decidir, resumir, clasificar o enriquecer, frente a tareas donde basta con una automatización determinista.
Identificación de cuellos de botella en aprobaciones, traspaso de información, registro manual y operaciones de backoffice que suelen ofrecer alto retorno.
Selección entre automatización por conectores, RPA, agent flows o combinación híbrida según accesibilidad técnica del sistema implicado.
Uso de señales de riesgo para no automatizar pronto procesos inestables, mal definidos o cargados de excepciones no modeladas.
Priorización por impacto de negocio, factibilidad técnica, velocidad de entrega y madurez del dato disponible.
Construcción de un pipeline de automatización por oleadas para que la empresa avance con control en lugar de improvisar casos inconexos.
Diseño de entrevistas funcionales que extraigan reglas reales del proceso y no solo la versión idealizada que se cuenta en reuniones.
Preparación de una matriz de decisión que ayude a justificar por qué un proceso entra o no entra en el plan de automatización con IA.
Tema 3: Entornos, Dataverse, soluciones y estructura base de una implantación seria
Organización de entornos de desarrollo, validación y producción con una lógica de separación que facilite pruebas sin poner en riesgo el servicio real.
Papel de Dataverse en el almacenamiento, la solución y el empaquetado de componentes que deben viajar entre entornos con trazabilidad.
Diferencias prácticas entre trabajar fuera de solución y trabajar con soluciones desde el principio cuando el objetivo es desplegar y mantener.
Diseño de una estructura estándar para naming, publishers, prefijos, variables de entorno y referencias de conexión.
Gestión del ciclo de vida de componentes combinados: flujos de nube, desktop flows, agentes, topics, prompts, conexiones y tablas.
Preparación de un entorno de laboratorio con permisos adecuados para makers, responsables funcionales y administradores de plataforma.
Uso de variables de entorno para evitar hardcoding de URLs, correos, rutas o identificadores que luego rompen al desplegar.
Estrategias para reducir dependencias ocultas que complican la promoción entre entornos o bloquean el mantenimiento.
Buenas decisiones iniciales que evitan refactorizaciones costosas cuando la automatización crece y deja de ser un prototipo.
Construcción guiada de una base común que sirva de esqueleto para los laboratorios del curso y para proyectos reales posteriores.
Tema 4: Conectores, conexiones, credenciales y patrones de integración seguros
Diferencia entre conector, conexión y referencia de conexión para diseñar automatizaciones más comprensibles y administrables.
Selección de conectores estándar, premium o personalizados según funcionalidad, criticidad y coste operativo del caso.
Gestión de identidades de servicio, cuentas técnicas y cuentas personales para evitar automatizaciones atadas a usuarios que cambian de puesto.
Control del alcance de permisos en Outlook, SharePoint, Teams, OneDrive, Excel, SQL, SAP, Dynamics 365 y APIs de terceros.
Diseño de patrones de integración que reduzcan el número de conexiones duplicadas y faciliten auditoría y soporte.
Manejo de secretos, credenciales y datos sensibles con una lógica de mínimo privilegio y segregación de responsabilidades.
Criterios para decidir cuándo crear un conector personalizado frente a resolver la integración con HTTP, gateway o capa intermedia.
Revisión de errores frecuentes de autenticación, expiración de credenciales y cambios de propietario que afectan a la continuidad operativa.
Prácticas de documentación que permitan saber qué flujo habla con qué sistema, con qué identidad y con qué finalidad.
Ejercicios de integración segura donde se conectan varios sistemas sin comprometer trazabilidad ni control administrativo.
Tema 5: Cloud flows profesionales: diseño robusto desde el primer día
Construcción de flujos automatizados, instantáneos y programados con una visión de producción y no solo de demostración rápida.
Selección del disparador adecuado para cada proceso, valorando latencia, fiabilidad, coste y calidad del evento recibido.
Diseño de flujos modulares con bloques lógicos claros para facilitar lectura, soporte y evolución posterior.
Uso de scopes y segmentación del flujo para separar captura, transformación, validación, acción y comunicación de resultados.
Preparación de entradas y salidas con un contrato claro entre sistemas, reduciendo sorpresas cuando cambian los datos de origen.
Aplicación de patrones de idempotencia para no duplicar acciones cuando un evento se repite o se reintenta.
Tratamiento correcto de bucles, lotes y volúmenes altos para evitar cuellos de botella o tiempos de ejecución inasumibles.
Definición de nombres, comentarios y estructura visual del flujo para que otro miembro del equipo pueda mantenerlo con rapidez.
Evaluación del uso de plantillas, subflujos y componentes reutilizables para no repetir la misma lógica en docenas de automatizaciones.
Construcción de un flujo de negocio real con criterios de legibilidad, robustez y preparación para entornos corporativos.
Tema 6: Expresiones, variables, arrays, JSON y transformación avanzada de datos
Uso profesional de expresiones para resolver lógica dinámica sin convertir el flujo en un laberinto indescifrable.
Tratamiento de fechas, zonas horarias, formatos regionales y vencimientos cuando la automatización afecta a negocio internacional o cierres operativos.
Construcción de objetos y arrays que permitan encapsular información relevante y simplificar operaciones posteriores.
Parseo de JSON con criterio para validar estructura y detectar cambios de contrato antes de que rompan el proceso completo.
Enriquecimiento de datos con cálculos, mapeos, normalizaciones y combinaciones de varias fuentes sin pérdida de control.
Gestión de nulos, valores vacíos y campos opcionales en procesos donde la calidad de origen no siempre es perfecta.
Uso de Compose, Select, Filter array y otras acciones para transformar datos con más claridad y menos improvisación.
Preparación de salidas limpias para correo, Teams, SharePoint, Dataverse, Power BI o consumo por parte de un agente.
Identificación de cuándo una transformación debe quedarse en Power Automate y cuándo conviene externalizarla a otra capa.
Laboratorio avanzado de transformación donde se parte de datos heterogéneos y se produce una salida lista para negocio.
Tema 7: Gestión de errores, reintentos, resiliencia y observabilidad del flujo
Diseño de una estrategia de errores que diferencie fallos transitorios, fallos de datos, fallos funcionales y errores de integración externa.
Uso de Configure run after, scopes de control y patrones de compensación para que el flujo no termine abruptamente sin contexto útil.
Construcción de mensajes de error pensados para soporte y no solo para el diseñador original del flujo.
Preparación de reintentos razonables sin causar duplicidad de operaciones sensibles como pagos, registros o notificaciones masivas.
Captura de telemetría funcional mínima para saber qué pasó, en qué punto y con qué datos cuando algo falle en producción.
Registro de incidencias en tablas, listas o canales operativos para crear una trazabilidad real del fallo y su tratamiento.
Diferenciación entre lógica de recuperación automática y escalado a intervención humana cuando el proceso lo exige.
Diseño de alertas útiles que eviten tanto el silencio peligroso como el ruido excesivo que desensibiliza al equipo.
Análisis de patrones de error recurrente para encontrar rediseños estructurales en vez de acumular parches.
Implementación de un esquema robusto de manejo de errores sobre un flujo con varios sistemas y condiciones de negocio.
Tema 8: Aprobaciones modernas y human-in-the-loop en procesos críticos
Uso del conector de approvals para incorporar decisión humana allí donde la automatización no debe cerrar el proceso por sí sola.
Diseño de aprobaciones simples, secuenciales o condicionadas sin caer en flujos rígidos que no soporten excepciones reales.
Preparación de mensajes de solicitud que ayuden al aprobador a decidir con contexto suficiente y no obliguen a buscar información fuera.
Gestión de tiempos, recordatorios, escalados y vencimientos para que la aprobación no se convierta en el nuevo cuello de botella.
Tratamiento de aprobaciones en procesos de compras, finanzas, RR. HH., operaciones y soporte interno con ejemplos realistas.
Registro de respuestas, comentarios y metadatos para auditoría y mejora continua del circuito de aprobación.
Criterios para decidir cuándo usar una aprobación clásica y cuándo enriquecer la experiencia con un agente o con Teams.
Integración de aprobaciones con SharePoint, Outlook, Teams, Dataverse o ERPs sin perder claridad de estado.
Prevención de malas prácticas como lanzar aprobaciones sin reglas, sin SLA o sin responsables de resolución claros.
Construcción de un caso completo donde una tarea se valida, se enruta y se cierra con intervención humana controlada.
Tema 9: Power Automate for desktop: automatización fiable sobre aplicaciones Windows
Introducción operativa al diseñador de desktop flows con enfoque en procesos empresariales y no solo en ejemplos de interfaz simples.
Captura de elementos UI, manejo de ventanas, formularios, listas y controles con criterios que prioricen estabilidad frente a rapidez inicial.
Automatización de acciones sobre aplicaciones modernas y legadas cuando no existe conector o la integración API no compensa.
Uso de variables, subflujos, excepciones y elementos reutilizables para que un desktop flow crezca con orden.
Estrategias para minimizar roturas por cambios visuales, resoluciones, tiempos de carga o pequeñas variaciones de la interfaz.
Manejo de ficheros, Excel, PDF, correo local y operaciones repetitivas de backoffice desde el escritorio.
Diferencias entre automatización atendida y desatendida desde el punto de vista funcional y operativo.
Preparación del puesto de ejecución para que la RPA sea más estable, reproducible y fácil de diagnosticar.
Identificación de señales de que un proceso no debería resolverse con UI automation aunque técnicamente se pudiera.
Desarrollo de un desktop flow completo que interactúa con una aplicación real y devuelve resultados a Power Automate.
Tema 10: RPA desatendida, máquinas, machine groups y Hosted Process
Requisitos y escenarios donde la RPA desatendida aporta valor al ejecutarse sin presencia del usuario final.
Diferencias entre asignar capacidad Process a una máquina propia y trabajar con hosted machines o hosted machine groups administrados por Microsoft. ([Microsoft Learn][8])
Preparación de máquinas, grupos y colas de ejecución pensando en continuidad de servicio y paralelismo real.
Diseño de ventanas horarias, turnos y cargas concurrentes para no saturar la infraestructura ni bloquear procesos sensibles.
Gobernanza de credenciales, perfiles de ejecución, accesos remotos y actualizaciones de software en entornos de RPA productiva.
Uso de hosted machines para acelerar despliegue y reducir dependencia de infraestructura propia cuando el caso lo permite.
Patrones para separar robots de negocio, robots de pruebas y robots críticos con distinta prioridad y supervisión.
Diagnóstico de bloqueos típicos de UI automation en escenarios no atendidos y cómo preparar mecanismos de recuperación.
Evaluación económica y técnica de cuándo compensa Hosted Process frente a Process sobre máquinas propias.
Caso práctico de orquestación desatendida donde un cloud flow invoca un desktop flow y gestiona resultados y errores.
Tema 11: Gateway, integración híbrida y acceso seguro a datos on-premises
Papel del on-premises data gateway como puente seguro entre Power Platform y sistemas que no están expuestos en la nube.
Preparación de la conectividad híbrida para bases de datos, ficheros compartidos, ERPs, servicios internos o aplicaciones legacy.
Decisiones sobre ubicación, alta disponibilidad y operación del gateway en contextos empresariales con varias áreas usuarias.
Gestión de permisos y orígenes de datos para que el acceso híbrido no derive en una apertura excesiva del entorno interno.
Relación entre gateway, conectores y flujos en escenarios donde parte del proceso vive on-premises y parte en la nube.
Supervisión y troubleshooting del gateway cuando los errores no están en el flujo, sino en la conectividad o en el origen.
Buenas prácticas para documentar dependencias híbridas y evitar automatizaciones críticas basadas en conocimiento tribal.
Consideraciones de latencia, capacidad y seguridad cuando el volumen de llamadas o consultas crece.
Integración con SQL Server, shares internos, sistemas documentales y servicios heredados con patrón corporativo claro.
Laboratorio de integración híbrida que conecta proceso cloud con origen on-premises manteniendo control y trazabilidad.
Tema 12: Process Mining para descubrir antes de automatizar
Valor de Process Mining para observar el proceso real y no diseñar automatización basándose solo en lo que el procedimiento dice en papel.
Preparación de event logs y fuentes de datos para descubrir variantes, cuellos de botella, retrabajos y desvíos del flujo esperado.
Lectura de mapas de proceso, tiempos, frecuencias y rutas alternativas para detectar dónde la automatización tendría mayor impacto.
Diferencia entre un proceso aparentemente simple y un proceso realmente automatizable cuando aparecen excepciones de negocio.
Uso combinado de minería de procesos y workshops funcionales para priorizar mejoras con más evidencia y menos intuición.
Revisión de escenarios donde la minería centrada en objetos resulta especialmente útil por la complejidad de relaciones entre entidades.
Transformación de hallazgos analíticos en backlog de automatización viable, ordenado por valor y dificultad.
Prevención del error clásico de automatizar un proceso roto sin eliminar pasos innecesarios o validaciones redundantes.
Preparación de una narrativa ejecutiva que conecte hallazgos de proceso con ahorro, SLA y experiencia interna del usuario.
Ejercicio guiado donde se descubren oportunidades concretas y se selecciona una de ellas para automatización posterior.
Tema 13: Fundamentos actuales de Microsoft Copilot Studio como plataforma de agentes
Comprensión de Copilot Studio como herramienta low-code para construir agents y agent flows dentro del ecosistema Power Platform.
Diferencia entre un chatbot clásico de preguntas y respuestas y un agente capaz de consultar conocimiento, usar herramientas y ejecutar flujos.
Papel de agents, topics, tools, knowledge sources y event triggers dentro del diseño de una solución conversacional operativa.
Relación entre Copilot Studio y Power Automate cuando el agente necesita actuar, no solo responder o resumir.
Escenarios de autoservicio, soporte al empleado, mesa de ayuda, asistente operativo o front interno donde el enfoque agentic encaja mejor.
Cambio mental necesario para pasar de diseñar conversaciones rígidas a diseñar comportamiento, herramientas y límites.
Riesgos habituales al construir agentes sin una definición clara de propósito, fuentes válidas y políticas de uso.
Distinción entre agente para uso interno, agente expuesto a cliente y agente publicado en Microsoft 365 Copilot o Teams.
Criterios para decidir qué parte de la lógica vive en topics, qué parte en herramientas y qué parte en flujos externos.
Creación de una primera arquitectura de agente con mirada empresarial y no solo de laboratorio.
Tema 14: Topics, triggers conversacionales y diseño de experiencias útiles
Construcción de topics que respondan a intenciones reales de negocio y no a categorías artificiales pensadas solo desde la herramienta.
Uso de topic triggers para controlar cuándo se activa un tema por mensaje, por redirección o por inactividad del usuario.
Diseño de preguntas de aclaración que ayuden al agente a obtener datos faltantes sin frustrar la experiencia conversacional.
Modelado de conversaciones donde el usuario puede desviarse, volver, corregir datos o pedir otra cosa a mitad del proceso.
Separación entre temas informativos, temas transaccionales y temas de derivación a humano o a sistema externo.
Redacción de descripciones que faciliten a la orquestación seleccionar el topic adecuado cuando hay varias rutas parecidas.
Preparación de experiencias conversacionales consistentes para equipos internos que harán muchas consultas similares a lo largo del tiempo.
Gestión de variables y contexto de sesión para evitar pedir dos veces la misma información o perder el hilo entre pasos.
Diseño de mensajes de cierre y confirmación que ayuden al usuario a saber qué se ejecutó, qué quedó pendiente y qué debe hacer ahora.
Construcción de un conjunto de topics bien definidos para un proceso corporativo de varias etapas.
Tema 15: Knowledge sources y generative answers sobre conocimiento empresarial
Uso de knowledge sources para que el agente responda a partir de información empresarial y no solo de lógica manualmente modelada.
Diferencia entre conocimiento a nivel de agente y conocimiento localizado dentro de un nodo de generative answers según el caso de uso.
Selección de webs, SharePoint, Dataverse, Dynamics 365 u otros sistemas como base de conocimiento utilizable por el agente.
Preparación del contenido para que sea encontrable, relevante y consistente, en lugar de volcar repositorios desordenados esperando milagros.
Gestión de respuestas generativas como fuente principal o como fallback cuando los topics no cubren la consulta.
Identificación de sesgos y respuestas débiles cuando el contenido está duplicado, desactualizado o con permisos mal configurados.
Diseño de criterios de mantenimiento del conocimiento para que el agente no envejezca al ritmo del desorden documental de la organización.
Uso de conocimiento específico por tema en procesos donde la precisión importa más que la amplitud documental.
Conexión con fuentes personalizadas cuando la organización necesita buscar en sus propios servicios mediante disparadores específicos.
Taller donde un agente consulta varias fuentes y devuelve respuestas más útiles, trazables y alineadas con información real de empresa.
Tema 16: Prompts, instrucciones y orquestación generativa en agentes empresariales
Redacción de instrucciones de agente que definan propósito, límites, tono, prioridades y reglas operativas desde una perspectiva de negocio.
Técnicas para construir prompts reutilizables que ayuden al agente a seleccionar mejor temas, tools y fuentes de conocimiento.
Diferencia entre prompt de comportamiento del agente y prompt aplicado a una tarea puntual o a una herramienta concreta.
Diseño de descripciones de alta calidad para child agents, topics, tools y knowledge sources, clave en la generative orchestration.
Manejo de consultas multiintención donde el agente debe decidir secuencia, pedir contexto faltante y encadenar acciones.
Estrategias para reducir ambigüedad y evitar que el agente elija herramientas inadecuadas o combine fuentes incorrectas.
Ajuste fino de instrucciones para reforzar cumplimiento, precisión y consistencia sin convertir el agente en una experiencia rígida.
Detección de sobreorquestación, un problema frecuente cuando todo se quiere resolver con IA aunque bastaría una ruta explícita.
Métodos de prueba comparativa entre distintas formulaciones de instrucciones antes de publicar o ampliar el uso del agente.
Laboratorio de tuning donde se mejora un agente mediocre hasta volverlo más fiable, más claro y más útil para el usuario final.
Tema 17: Tools, acciones y conexión del agente con procesos reales
Comprensión del papel de las tools como puente entre la conversación y la capacidad real de actuar sobre sistemas o datos.
Decisión entre exponer al agente una herramienta a nivel general o encapsular una acción más controlada en un topic o flujo.
Diseño de herramientas con propósito claro, parámetros útiles y descripciones que faciliten una correcta selección por parte del agente.
Relación entre tools y conectores de Power Platform cuando la automatización puede resolverse sin desarrollar lógica adicional.
Preparación de acciones seguras para enviar correos, consultar sistemas, crear registros, buscar datos o lanzar procesos posteriores.
Gestión de límites funcionales para evitar que una tool tenga un alcance excesivo y termine siendo una superficie de riesgo.
Integración entre tools, approvals y reglas de negocio para que el agente no ejecute acciones sensibles sin validación.
Revisión de flujos donde la tool solo devuelve información y flujos donde también altera el estado de un proceso o sistema.
Trazabilidad de quién pidió qué, qué ejecutó el agente y con qué resultado, fundamental en entornos corporativos.
Construcción de un conjunto de herramientas orientadas a resolver un proceso real de principio a fin dentro del curso.
Tema 18: Agent flows: automatización agentic visual y en lenguaje natural
Comprensión de los agent flows como secuencias automatizadas de acciones que pueden dispararse manualmente, por eventos, por otros agentes o por programación.
Diferencia entre cloud flow tradicional y agent flow cuando se busca más autonomía, razonamiento y reutilización desde el agente.
Creación de agent flows mediante lenguaje natural o editor visual según el tipo de equipo y el nivel de control requerido.
Identificación de escenarios donde un agent flow simplifica la solución frente a una maraña de topics o un flujo de nube sobredimensionado.
Diseño de acciones encadenadas que mantengan claridad, capacidad de prueba y gobierno del proceso automatizado.
Preparación de entradas y salidas para que el agent flow devuelva al agente información utilizable y no bloques opacos difíciles de explicar.
Gestión del consumo asociado a agent flows y a sus acciones dentro de la planificación de capacidad del entorno.
Integración del agent flow como tool del agente para resolver operaciones de negocio con respuesta contextual al usuario.
Buenas decisiones de modelado para evitar agent flows gigantescos, difíciles de depurar y con demasiadas responsabilidades mezcladas.
Caso práctico completo en el que el agente activa un agent flow y utiliza su resultado para continuar una interacción útil.
Tema 19: Event triggers y agentes autónomos basados en eventos de negocio
Comprensión del event trigger como mecanismo para que un agente reaccione automáticamente cuando ocurre un evento en otro sistema.
Diseño del payload y de las instrucciones asociadas para que el agente sepa qué interpretar y qué acciones puede o debe tomar.
Diferencia entre una automatización disparada por Power Automate y un comportamiento autónomo controlado desde Copilot Studio.
Escenarios donde la autonomía está justificada, como alertas operativas, clasificación inicial, notificación inteligente o preparación de borradores.
Riesgos de activar agentes autónomos sin límites, sin herramientas acotadas o sin revisión de resultados en procesos sensibles.
Integración de eventos con correos, Teams, tickets, compras, aprobaciones o incidencias internas para ganar velocidad sin perder control.
Uso de acciones posteriores del agente según el evento recibido, combinando topics, tools y conocimiento cuando procede.
Análisis del impacto del modo generativo y de los triggers sobre consumo y facturación para evitar diseños ingenuos.
Preparación de pruebas de eventos que permitan validar comportamiento antes de abrir el agente a producción.
Taller donde un agente responde a un evento de negocio y ejecuta una secuencia útil, auditada y coherente con la política corporativa.
Tema 20: IA aplicada al documento, clasificación y extracción con AI Builder
Papel de AI Builder como capacidad de IA de Power Platform para enriquecer flujos y agentes sin exigir un desarrollo intensivo.
Uso de prompts y capacidades de procesamiento documental para extraer, resumir o reformatear información procedente de PDFs e imágenes.
Integración de prompts de Copilot en Power Automate y Power Apps como componentes reutilizables dentro de un proceso automatizado.
Criterios para decidir cuándo usar un prompt, cuándo un modelo y cuándo una lógica determinista tradicional.
Preparación de entradas documentales con formatos y calidad adecuados para reducir errores de extracción.
Diseño de casos de facturas, contratos, correos adjuntos, formularios o expedientes donde la IA añade valor operativo.
Tratamiento de la revisión humana posterior cuando la salida del modelo impacta en decisiones económicas o de cumplimiento.
Consumo de Copilot Credits y AI Builder credits en estos escenarios y cómo planificar capacidad sin sorpresas.
Relación entre procesamiento documental y agentes cuando el resultado debe devolverse dentro de una conversación o un topic.
Laboratorio donde un proceso recibe documentos, extrae datos clave, aplica reglas y envía el resultado al flujo o al agente correspondiente.
Tema 21: Publicación del agente en Teams, Microsoft 365 Copilot, web y otros canales
Publicación del agente a distintos canales según el público objetivo y el lugar natural de trabajo del usuario.
Diferencia entre demo website, live website, Teams, Microsoft 365 Copilot y otros canales soportados oficialmente.
Criterios para elegir un canal interno frente a uno externo según seguridad, experiencia y contexto del usuario.
Preparación del agente para consumo en Teams sin perder claridad de interacción ni exponer información fuera del ámbito previsto.
Conexión a Microsoft 365 Copilot cuando se busca una experiencia más integrada en el trabajo diario del empleado.
Configuración de seguridad para impedir acceso de usuarios externos en agentes pensados para uso interno.
Gestión del ciclo publicar-probar-republicar cuando el agente evoluciona y convive con varios canales a la vez.
Preparación de pruebas funcionales específicas por canal, ya que el comportamiento y la expectativa del usuario no son idénticos.
Diseño de materiales de adopción y comunicación interna para que el despliegue del canal no dependa de la intuición del usuario.
Caso práctico donde el mismo agente se valida en web y Teams, ajustando mensajes, seguridad y experiencia de uso.
Tema 22: DLP, seguridad, privacidad y control del dato en Power Platform
Función de las data policies como guardrails para reducir el riesgo de exposición involuntaria de datos empresariales.
Clasificación de conectores y acciones entre negocio, no negocio o bloqueados para controlar qué puede combinarse y qué no.
Aplicación de DLP sobre cloud flows, desktop flows y capacidades de Copilot Studio, incluidos tools, skills y canales.
Diseño de una estrategia de seguridad que contemple maker freedom razonable sin permitir integraciones peligrosas o improvisadas.
Prevención de fugas al mezclar fuentes internas con servicios no aprobados o al publicar agentes en canales no permitidos.
Gestión de datos sensibles, información financiera, RR. HH. o documentación contractual dentro de automatizaciones y agentes.
Delimitación entre entornos de experimentación y entornos productivos desde la perspectiva del dato y del riesgo reputacional.
Preparación de normas internas sobre revisión humana, auditoría, publicación y uso de IA generativa en procesos críticos.
Relación entre DLP y experiencia de maker para que las restricciones se entiendan como arquitectura y no como bloqueo arbitrario.
Taller de diseño de política DLP y revisión de impacto sobre varios casos reales de automatización y agentes.
Tema 23: ALM, soluciones administradas y despliegue entre entornos
Uso de soluciones como mecanismo base de ALM para Power Apps, Power Automate y Microsoft Copilot Studio.
Diferencias prácticas entre soluciones administradas y no administradas, y qué implicaciones tienen en soporte y evolución.
Preparación de un pipeline de promoción entre desarrollo, validación y producción con menor riesgo de roturas ocultas.
Gestión de dependencias entre flujos, agentes, conexiones, tablas, variables de entorno y componentes relacionados.
Estrategias para versionar soluciones y coordinar cambios cuando varios equipos tocan componentes del mismo proceso.
Importancia de crear agentes dentro de solución cuando se quiere moverlos, gobernarlos y mantenerlos con disciplina.
Uso de canalizaciones y del centro de administración para profesionalizar el despliegue de capacidades agentic en empresa.
Gestión de pruebas de aceptación y smoke tests tras la importación para validar que el despliegue no fue solo “técnicamente correcto”.
Prevención de errores comunes de ALM: referencias rotas, conexiones huérfanas, permisos olvidados o variables mal parametrizadas.
Construcción de un flujo de despliegue disciplinado con evidencias de calidad y preparación para auditoría interna.
Tema 24: Gobierno de capacidad, licencias y consumo en automatización con agentes
Lectura clara del modelo actual de licencias de Power Automate para evitar compras erróneas o expectativas fuera de alcance.
Diferencias entre Premium de usuario, capacidad Process y Hosted Process según el tipo de automatización y el modo de ejecución.
Comprensión de Copilot Credits como unidad de consumo de agentes, respuestas, tools, prompts y agent flows en Copilot Studio.
Cálculo de capacidad necesaria en procesos de alto volumen para que la implantación no tropiece con límites invisibles.
Diseño de límites mensuales por agente y controles administrativos para evitar consumos descontrolados en entornos compartidos.
Selección de entornos donde activar pay-as-you-go y casos donde conviene más capacidad prepago o dedicada.
Relación entre coste, frecuencia de uso, criticidad del proceso y retorno esperado al planificar una automatización con IA.
Preparación de un cuadro de mando interno que relacione consumo técnico con valor funcional generado para negocio.
Comunicación con compras, IT y responsables de área para que entiendan qué licencia habilita qué escenario y por qué.
Ejercicio de dimensionamiento donde se traduce un backlog de procesos a necesidades realistas de capacidad y licenciamiento.
Tema 25: Monitorización, análisis de ejecución y mejora continua
Diseño de una capa de observabilidad que permita saber qué automatizaciones y agentes generan valor y cuáles solo consumen soporte.
Revisión de históricos de ejecución, fallos, tiempos y resultados para detectar patrones de mejora en cloud flows y desktop flows.
Definición de métricas útiles por proceso: tiempo ahorrado, tasa de intervención humana, errores evitados y cumplimiento de SLA.
Análisis del rendimiento de agentes por calidad de respuesta, uso de tools, frecuencia de derivación y coste de operación.
Preparación de paneles y reportes internos para responsables funcionales, soporte y plataforma, con distinto nivel de detalle.
Integración de evidencias de operación con comités de gobierno para decidir evolución, retirada o refactorización de soluciones.
Tratamiento de automatizaciones silenciosas que aparentemente “funcionan”, pero no entregan valor real o generan excepciones no registradas.
Construcción de rutinas de revisión periódica que impidan la acumulación de soluciones huérfanas o degradadas.
Uso de hallazgos operativos para reentrenar prompts, rediseñar topics o simplificar flujos sobredimensionados.
Caso de mejora continua en el que se parte de una automatización funcional pero cara y se optimiza con evidencias reales.
Tema 26: Patrones de solución por área: finanzas, RR. HH., operaciones y soporte
Diseño de automatizaciones de aprobación y validación documental para finanzas con reglas claras, trazabilidad y control humano.
Patrones para onboarding, consultas internas y autoservicio en RR. HH. combinando agentes, conocimiento y flujos de proceso.
Casos de operaciones donde el agente clasifica solicitudes, consulta políticas y lanza automatizaciones según el tipo de incidencia.
Escenarios de soporte interno en Teams o Microsoft 365 Copilot donde el agente resuelve, enruta o prepara acciones sin saturar a la mesa.
Procesos documentales donde la IA extrae, resume y prepara información antes de que el flujo ejecute decisiones o notificaciones.
Automatización híbrida sobre sistemas legacy de backoffice cuando no existe API y la RPA sigue siendo la vía más razonable.
Uso de Process Mining para seleccionar qué áreas ofrecen retorno más rápido y qué procesos necesitan rediseño previo.
Diseño de experiencias de usuario distintas según área, porque no pide lo mismo un aprobador financiero que un técnico de soporte.
Criterios para crear activos reutilizables por dominio funcional y no rehacer la misma solución desde cero para cada departamento.
Elaboración de un catálogo de patrones reutilizables que sirva de base a una hoja de ruta corporativa de automatización.
Tema 27: Proyecto final integrador: automatización de proceso con Power Automate y agentes IA
Selección de un proceso corporativo real con suficiente valor, complejidad y visibilidad para justificar una solución completa y defendible.
Análisis del proceso actual, sus sistemas implicados, puntos de dolor, pasos manuales, excepciones y necesidades de revisión humana.
Diseño de la arquitectura objetivo combinando cloud flows, agent o Copilot Studio, conocimiento, aprobaciones, integración y, si procede, RPA.
Construcción de los componentes en solución con estructura ordenada, variables de entorno, conexiones controladas y reglas de despliegue.
Implementación de al menos un flujo de nube robusto con tratamiento de errores, transformación de datos y acciones reales sobre sistemas.
Implementación de un agente con topics, knowledge sources, tools o agent flows alineados con el caso de negocio elegido.
Incorporación de una medida de seguridad o gobierno relevante, como DLP, segmentación de entornos, límites de consumo o revisión humana.
Validación funcional con pruebas reales, métricas mínimas y análisis de posibles fallos antes de presentar el resultado.
Preparación de una defensa ejecutiva del proyecto con beneficios, límites, costes, riesgos y plan de evolución.
Entrega final de una solución lista para servir como blueprint reutilizable en otros procesos de la organización.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Power Automate y Copilot Studio para la Automatización de Procesos con Agentes IA en su día a día
Responsables de automatización y transformación digital
Este perfil encaja especialmente bien porque necesita convertir iniciativas dispersas de automatización en una capacidad empresarial ordenada, medible y escalable. El curso le aporta criterio para seleccionar procesos candidatos, definir arquitectura, gobernar entornos, licencias, seguridad y priorizar dónde un agente de IA aporta valor real frente a un flujo tradicional o una automatización de escritorio.
Equipos de Power Platform y makers avanzados
Quienes ya construyen soluciones con Power Automate, Power Apps o Dataverse encontrarán aquí el salto hacia automatización inteligente de siguiente nivel. El valor para este perfil está en aprender a unir soluciones, cloud flows, desktop flows, approvals, conocimientos empresariales, topics, tools, event triggers y agent flows sin caer en diseños frágiles o difíciles de mantener.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Power Automate y Copilot Studio para la Automatización de Procesos con Agentes IA
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
No es obligatorio dominar ambas herramientas desde el primer día, pero sí conviene llegar con cierta soltura en procesos, Microsoft 365 o Power Platform. El curso está planteado a nivel corporativo avanzado, así que no se queda en iniciación básica. Se construye base donde hace falta, pero muy pronto entra en diseño serio de soluciones, gobierno, integraciones y automatización agentic.
Se trabaja de forma equilibrada, pero siempre desde la idea de proceso. Power Automate cubre la capa de automatización cloud, approvals, RPA, gateway, minería y despliegue. Copilot Studio cubre la capa agentic: agents, topics, tools, knowledge, event triggers y agent flows. La clave del programa está precisamente en enseñar a unir ambas piezas con criterio, no en verlas por separado.
Para automatización completa, Microsoft recomienda Power Automate Premium para los usuarios que crean automatizaciones API y de escritorio. Para RPA desatendida o flujos ligados a proceso hacen falta licencias Process, y para hosted machines o hosted machine groups se usa Hosted Process. En Copilot Studio, la creación y uso de agentes se apoya en licencias del producto y en Copilot Credits para el consumo de agentes, prompts, acciones y agent flows.
Sí, y de forma central. El curso incluye DLP, políticas de datos, clasificación de conectores, control por entornos, soluciones, ALM, permisos, publicación por canales y límites de capacidad. Microsoft documenta explícitamente que estas políticas actúan como guardrails para Power Automate y Copilot Studio, así que aquí no se tratan como un anexo, sino como parte del diseño de la solución desde el primer momento.
Sirve claramente para procesos internos complejos. De hecho, el enfoque del curso es justamente combinar automatización de proceso, aprobaciones, integración híbrida, extracción documental y agentes de IA sobre escenarios de empresa. Copilot Studio ya se presenta como plataforma low-code para agents y agent flows, y Power Automate cubre cloud flows, desktop flows, process mining y RPA; por eso la combinación resulta especialmente potente para procesos de operaciones, finanzas, RR. HH. o soporte.
Sí. La publicación en canales forma parte del curso porque condiciona seguridad, experiencia y adopción. La documentación oficial de Copilot Studio recoge la posibilidad de publicar agentes en web, Teams, Microsoft 365 Copilot y otros canales; además, indica la necesidad de activar ajustes de seguridad cuando el agente es para uso interno del empleado. Esto se aborda con ejemplos y criterios de despliegue por escenario.
Sí, y precisamente ahí Power Automate suele aportar mucho valor. Cuando no existe conector ni API adecuada, los desktop flows permiten automatización sobre aplicaciones Windows y sistemas heredados; además, la integración híbrida con gateway abre escenarios donde parte del proceso vive on-premises. El curso enseña a elegir bien entre integración directa, gateway y RPA para no forzar una mala solución por moda tecnológica.
Sí. En contexto corporativo, esta formación puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% si se tramita correctamente dentro del marco aplicable de formación programada para empresas. La viabilidad concreta depende del crédito disponible, del perfil de asistentes, de la documentación y de la gestión administrativa correspondiente.
No es obligatorio dominar ambas herramientas desde el primer día, pero sí conviene llegar con cierta soltura en procesos, Microsoft 365 o Power Platform. El curso está planteado a nivel corporativo avanzado, así que no se queda en iniciación básica. Se construye base donde hace falta, pero muy pronto entra en diseño serio de soluciones, gobierno, integraciones y automatización agentic.
Se trabaja de forma equilibrada, pero siempre desde la idea de proceso. Power Automate cubre la capa de automatización cloud, approvals, RPA, gateway, minería y despliegue. Copilot Studio cubre la capa agentic: agents, topics, tools, knowledge, event triggers y agent flows. La clave del programa está precisamente en enseñar a unir ambas piezas con criterio, no en verlas por separado.
Para automatización completa, Microsoft recomienda Power Automate Premium para los usuarios que crean automatizaciones API y de escritorio. Para RPA desatendida o flujos ligados a proceso hacen falta licencias Process, y para hosted machines o hosted machine groups se usa Hosted Process. En Copilot Studio, la creación y uso de agentes se apoya en licencias del producto y en Copilot Credits para el consumo de agentes, prompts, acciones y agent flows.
Sí, y de forma central. El curso incluye DLP, políticas de datos, clasificación de conectores, control por entornos, soluciones, ALM, permisos, publicación por canales y límites de capacidad. Microsoft documenta explícitamente que estas políticas actúan como guardrails para Power Automate y Copilot Studio, así que aquí no se tratan como un anexo, sino como parte del diseño de la solución desde el primer momento.
Sirve claramente para procesos internos complejos. De hecho, el enfoque del curso es justamente combinar automatización de proceso, aprobaciones, integración híbrida, extracción documental y agentes de IA sobre escenarios de empresa. Copilot Studio ya se presenta como plataforma low-code para agents y agent flows, y Power Automate cubre cloud flows, desktop flows, process mining y RPA; por eso la combinación resulta especialmente potente para procesos de operaciones, finanzas, RR. HH. o soporte.
Sí. La publicación en canales forma parte del curso porque condiciona seguridad, experiencia y adopción. La documentación oficial de Copilot Studio recoge la posibilidad de publicar agentes en web, Teams, Microsoft 365 Copilot y otros canales; además, indica la necesidad de activar ajustes de seguridad cuando el agente es para uso interno del empleado. Esto se aborda con ejemplos y criterios de despliegue por escenario.
Sí, y precisamente ahí Power Automate suele aportar mucho valor. Cuando no existe conector ni API adecuada, los desktop flows permiten automatización sobre aplicaciones Windows y sistemas heredados; además, la integración híbrida con gateway abre escenarios donde parte del proceso vive on-premises. El curso enseña a elegir bien entre integración directa, gateway y RPA para no forzar una mala solución por moda tecnológica.
Sí. En contexto corporativo, esta formación puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% si se tramita correctamente dentro del marco aplicable de formación programada para empresas. La viabilidad concreta depende del crédito disponible, del perfil de asistentes, de la documentación y de la gestión administrativa correspondiente.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Aterriza la IA en casos de uso con valor empresarial real El curso no usa la IA como adorno. La inserta en puntos concretos donde mejora clasificación, extracción, respuesta, autoservicio, análisis o decisión asistida. Eso ayuda a que los equipos entiendan muy bien qué parte del retorno viene del agente, qué parte del flujo y qué parte de una buena definición del proceso. La empresa gana claridad y evita expectativas irreales.
2
Refuerza seguridad, cumplimiento y control del dato Un aspecto diferencial del programa es la importancia que se da a la seguridad de plataforma y al gobierno del dato. Se trabaja DLP, segmentación por entornos, permisos, publicaciones, canales, conexiones y revisión humana. Esto permite que la automatización escale sin comprometer la protección de la información ni la confianza del negocio en la solución.
3
Mejora la adopción transversal entre negocio, IT y plataforma Cuando negocio, consultoría funcional y equipos técnicos no comparten un mismo modelo mental, las iniciativas se estancan. Este curso crea ese lenguaje común. El responsable funcional entiende mejor la lógica técnica, y el perfil técnico entiende mejor las necesidades reales del proceso. Esa convergencia acelera proyectos y reduce retrabajo por malentendidos.
4
Deja activos reutilizables y no solo conocimiento teórico Otro beneficio clave es que la formación está pensada para dejar estructuras utilizables más allá del aula: patrones de proceso, criterios de diseño, soluciones bien organizadas, agentes mejor definidos, reglas de gobierno y un proyecto final que sirve como blueprint. La organización no termina con un simple aprendizaje conceptual, sino con una base lista para extender.
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.
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.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Los perfiles que trabajan entre negocio y tecnología suelen ser quienes mejor detectan oportunidades de automatización, pero a menudo les falta un marco completo para aterrizarlas. Este curso les enseña a mapear procesos, rediseñarlos, añadir IA con criterio, decidir entre integración y RPA, y construir soluciones que resuelvan problemas operativos reales con trazabilidad y control.
Equipos de operaciones, finanzas, RR. HH. y backoffice
Muchas de las automatizaciones con mayor retorno están en operaciones internas, gestión documental, aprobaciones, onboarding, reporting, soporte interno y tareas repetitivas entre sistemas. Este curso ayuda a esos equipos a entender cómo delegar parte del trabajo en flujos y agentes sin perder revisión humana, control de calidad ni seguridad del dato.
Administradores y responsables de gobierno Power Platform
Este programa también está pensado para quienes deben proteger el entorno, definir DLP, segmentar entornos, controlar conexiones, revisar publicaciones y asegurar ALM. Obtienen una visión completa de cómo las capacidades actuales de Power Automate y Copilot Studio se cruzan con conectores, knowledge sources, canales, prompts, soluciones y consumo de capacidad.
Equipos técnicos e integradores
Desarrolladores, arquitectos de integración y perfiles DevOps o plataforma sacarán especial partido a la parte de API, gateway, ALM, soluciones, despliegue entre entornos, integración híbrida y automatización avanzada. El curso les permite convertir Power Platform en una capa seria de orquestación y automatización, no solo en una colección de flujos aislados.