Diseño de sistemas RAG de nivel empresarial con LLMs y búsqueda vectorial

La mayoría de los proyectos de IA agente parecen impresionantes en una demostración y luego se estancan en producción, no porque el modelo sea débil, sino porque no hay un entendimiento compartido y gobernado de lo que “cliente”, “pedido” o “incidente” realmente significa a través de los sistemas, y no hay forma de rastrear una respuesta hasta su origen. Este taller cierra esa brecha al tratar el grafo empresarial, y no el aviso, como la base de un agente de IA confiable. Durante cuatro horas prácticas, diseñarás y construirás un agente de IA/datos confiable: una ontología y un grafo modelados en Microsoft Fabric IQ, iniciados a partir de tus modelos semánticos de Power BI existentes y fundamentados en datos operacionales en tiempo real, que un agente de chat consulta para dar respuestas explicables, rastreables y gobernadas. Fabric IQ, Fabric Graph, Inteligencia en Tiempo Real, Purview y Power BI son las herramientas que utilizarás para construir el agente, y el propio agente, así como la confianza que gana de los usuarios comerciales, es el objetivo del taller. Cómo este taller acelerará tu carrera Al participar en esta clase magistral, aprenderás a: • Diseñar una arquitectura de agente de IA/datos confiable fundamentada en un grafo empresarial gobernado, no solo en un índice vectorial. • Modelar una ontología empresarial y un grafo de conocimiento en Microsoft Fabric IQ, iniciados a partir de modelos semánticos de Power BI y enriquecidos con datos operacionales en tiempo real. • Fundamentar un agente conversacional en ese grafo para que cada respuesta sea explicable y rastreable hasta una entidad o relación específica. • Evaluar las compensaciones entre la recuperación fundamentada en grafos y el clásico RAG vectorial, y combinar ambos donde cada uno sea más fuerte. • Aplicar prácticas de gobernanza, salvaguardias y fiabilidad: Microsoft Purview, seguridad a nivel de fila y columna, verificaciones de IA Responsable, aprobación humana — para mover un agente de prototipo a producción. • Reducir alucinaciones y probar modos de fallo usando la estructura explícita de un grafo como una evaluación y un rastro de auditoría incorporados. ¿Por qué asistir ahora? La mayoría de los proyectos de GenAI y IA agente fallan no por el propio modelo, sino por una cimentación débil, falta de un vocabulario empresarial compartido y una arquitectura gobernada y lista para producción. A medida que las empresas pasan de chatbots a agentes que razonan sobre datos empresariales en vivo y toman acciones, la habilidad escasa no es la ingeniería de avisos, sino saber cómo modelar el grafo sobre el que se sostiene un agente y cómo gobernar lo que se le permite ver y hacer. Microsoft Fabric IQ — anunciado en Microsoft Ignite en noviembre de 2025 y desplegándose a lo largo de 2026, con capacidades fundamentales de agente que llegarán a disponibilidad general a mediados de 2026 — es la respuesta de Microsoft a exactamente este problema: una capa de contexto compartido de ontologías empresariales y grafos, situada en OneLake, contra la que tanto las personas como los agentes de IA razonan. Obtener experiencia práctica con ello ahora, mientras la capacidad aún se está formando, es una verdadera ventaja para los primeros en moverse en roles de ingeniería de IA, datos, analítica, arquitectura y tecnología empresarial. ¿Quién debería asistir? Este taller es ideal para: • Ingenieros de IA y practicantes de GenAI • Ingenieros de datos y profesionales de analítica • Ingenieros de software y arquitectos de soluciones • Científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático • Consultores tecnológicos y arquitectos empresariales • Profesionales en transición a roles de IA empresarial y GenAI Requisitos previos • Comprensión básica de IA Generativa, LLMs o flujos de trabajo de datos empresariales • Familiaridad con APIs, bases de datos o plataformas de datos en la nube es útil pero no requerida • La experiencia en datos, analítica, IA, ingeniería de software o arquitectura de soluciones te ayudará a maximizar tu aprendizaje • No se requiere un conocimiento avanzado en aprendizaje automático o aprendizaje profundo • Un interés en construir aplicaciones RAG prácticas, sistemas de IA fundamentados o soluciones GenAI empresariales Aprende de los mejores Brian Bønk es MVP de Plataforma de Datos y Arquitecto de Soluciones FastTrack reconocido por Microsoft, con más de dos décadas de experiencia en datos, analítica e implementación de plataformas empresariales. Conocido por unir negocios y tecnología, ayuda a los equipos a diseñar soluciones de datos escalables que generan un impacto medible. En esta clase magistral, Brian aporta experiencia práctica en Microsoft Fabric, Power BI, gobernanza y arquitectura de IA para ayudar a los estudiantes a construir sistemas GenAI fundamentados y listos para producción con confianza y claridad en la práctica hoy.