Agentes que saben lo que hacen. Formación de agentes: del agente adecuado, pasando por el rol, el «currículum» y las habilidades, hasta su uso en la plataforma que elijáis.
Formación de agentes
La formación de agentes muestra cómo elegir agentes de IA con criterio, crearlos correctamente y operarlos de forma fiable: qué agente encaja con qué tarea, qué rol y qué «currículum» lo definen, qué habilidades, herramientas y fuentes de conocimiento recibe y dónde están sus límites. Se implementa en la plataforma que usáis, por ejemplo n8n, Make.com, Langdock, Claude, ChatGPT o Microsoft Copilot.
Qué aprende en la formación
| ✓Elegir el agente adecuado para la tarea | ✓Crear agentes y definirlos con precisión |
| ✓Definir el rol y el «currículum» (persona) | ✓Conectar habilidades, herramientas y fuentes de conocimiento |
| ✓Human in the loop, qué hacer y qué evitar: límites, aprobaciones, protección de datos | ✓Implementación en n8n, Make.com, Langdock, Claude, ChatGPT o Copilot |
| ✓Probar, evaluar y mejorar agentes | ✓Marcar los pasos de IA en el modelo de proceso |
| ✓Construir de dos a cuatro agentes propios, según la duración del curso | ✓Integrar agentes en Microsoft Copilot y Teams, como un miembro más del equipo |
Lo que necesita un buen agente
Un agente es tan bueno como su descripción. En la formación construye para cada agente un perfil completo: los mismos seis componentes, sea cual sea la plataforma en la que funcione después:
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Misión y límites
Qué debe hacer el agente, en una frase, y qué no debe hacer expresamente.
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Currículum (persona)
Rol, experiencia, especialidad, tono y público objetivo: ¿quién es el agente y cómo se presenta?
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Habilidades y herramientas
Qué capacidades recibe: leer archivos, buscar, consultar sistemas, escribir resultados.
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Conocimiento
Qué documentos, directrices y ejemplos puede conocer y cuáles no.
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Aprobaciones y control
Dónde revisa y aprueba una persona antes de que algo tenga efecto hacia fuera.
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Medir y mejorar
Casos de prueba con buenos y malos ejemplos para evaluar respuestas y afinar el agente.
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Human in the loop
Un buen agente sabe cuándo parar. En la formación definís para cada agente en qué puntos toma el relevo una persona y cómo es el traspaso:
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Preparar en lugar de decidir
El agente elabora borradores, propuestas y resúmenes; la decisión la toma la persona.
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Fijar puntos de control
Antes de todo lo que tiene efecto hacia fuera (correos, reservas, cambios en sistemas) revisa y aprueba una persona.
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Preguntar en lugar de adivinar
Si faltan datos o la situación no está clara, el agente pregunta en lugar de inventarse una respuesta.
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Aprender de las correcciones
Lo que las personas cambian o rechazan vuelve a las instrucciones, los ejemplos y los casos de prueba: el agente mejora en cada ronda.
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Qué hacer y qué evitar
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Qué hacer
✓Una misión clara por agente: mejor varios agentes especializados que uno para todo
✓Aportar ejemplos de respuestas buenas y malas
✓Habilitar solo las herramientas que el agente realmente necesita
✓Incorporar una aprobación humana cuando haya efecto hacia fuera
✓Registrar resultados y decisiones de forma trazable
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Qué evitar
✕Entregar datos confidenciales o personales sin aclararlo antes
✕Escribir contraseñas, claves o credenciales en las instrucciones
✕Enviar resultados sin revisar directamente a clientes o a sistemas
✕Pasar a producción sin casos de prueba
✕Dejar al agente a su suerte tras el arranque
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Plataformas de un vistazo
Implementamos el perfil del agente en la plataforma que usáis o vais a usar, y mostramos cuándo encaja cada entorno:
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n8n y Make.com
El agente como parte de un flujo automatizado: se conectan disparadores, fuentes de datos y sistemas destino, y el agente se encarga del paso de razonamiento intermedio.
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Langdock
Asistentes y agentes para toda la empresa, con elección del modelo de IA y gestión central del conocimiento y los permisos.
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Claude y ChatGPT
Proyectos y asistentes propios con instrucciones fijas, conocimiento cargado y herramientas.
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Microsoft Copilot
Agentes en el entorno de Microsoft 365, cerca de Teams, Outlook, SharePoint y sus documentos.
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Agentes en Microsoft Copilot y Teams
Para la mayoría de los equipos, la parte más importante: mostramos cómo desplegar un agente en Microsoft Copilot e integrarlo en Microsoft Teams, de modo que aparezca como un miembro más del equipo. Con nombre, imagen y descripción, accesible en el chat y mediante @mención en canales y conversaciones. Los compañeros le hacen preguntas, le asignan tareas y reciben respuestas allí donde ya trabajan, con límites y aprobaciones claros en segundo plano.
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Desplegar un agente en Copilot
Definir instrucciones, conocimiento y acciones y publicar el agente para su organización.
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El agente como miembro del equipo en Teams
Nombre, imagen y descripción propios: accesible en el chat y mediante @mención en canales y chats de reunión.
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Conocimiento de SharePoint y documentos
El agente responde a partir de los contenidos autorizados de su organización, no a ojo.
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Permisos y aprobaciones
Quién puede usar el agente, qué puede ver y en qué puntos debe dar su conformidad una persona.
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Capturas de pantalla de TAOM Process Studio con datos de ejemplo. Haga clic en una imagen para ampliarla.
La relación con sus procesos
Un agente nunca trabaja solo, sino dentro de un flujo. En TAOM Process Studio marcáis los pasos con apoyo de IA directamente en el modelo de proceso; así queda documentado dónde colabora un agente, quién revisa sus resultados y cómo es el flujo antes y después.
Lo que se lleva
Cómo se desarrolla
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Paso 1
Acordar una fecha
Indíquenos el tamaño del equipo, la fecha deseada y la plataforma que usa: en línea o presencial.
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Paso 2
Acordar los casos de uso
Adaptamos la formación a sus tareas, sus datos y su plataforma.
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Paso 3
Realizar la formación
Práctica con sus casos de uso: según la duración del curso se crean de dos a cuatro agentes, desde el primer borrador hasta el flujo probado, con tiempo para preguntas.
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¿Para quién es la formación de agentes?
Para áreas de negocio, responsables de procesos y equipos de TI y digitalización que quieren usar agentes de IA de forma fiable en el día a día, no solo probarlos. No se requieren conocimientos de programación; algo de experiencia con la plataforma elegida ayuda.
Precio: tarifa diaria a consultar; recibirá una oferta.
Plataformas: Las licencias y accesos para la plataforma elegida (p. ej. n8n, Make.com, Langdock, Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot) no están incluidos y los aporta usted.
TAOM Process Studio · Traniva AG. n8n, Make.com, Langdock, Claude, ChatGPT y Microsoft Copilot son ejemplos; sus licencias no forman parte de la formación.
