Fase 1: Fundamentos de Tecnología Moderna (Semanas 1–4)
Objetivo: Construir la base tecnológica moderna que todo profesional AI necesita. Establecer presencia digital profesional.
🎯 Resultados Esperados
Al completar esta fase:
- Comprensión sólida de qué es AI y cómo transforma industrias
- Python básico funcional para automatización
- Git/GitHub operativo con repositorio propio
- Certificación AZ-900 obtenida o en progreso
- Primer agente funcional construido en Microsoft Copilot Studio (listo para oportunidades de proyecto)
- LinkedIn y GitHub configurados profesionalmente
Semana 1: Fundamentos de AI
Objetivo
Entender cómo la AI está cambiando el mercado laboral y las industrias.
Recursos Principales
| Recurso | Idioma | Tipo | Duración |
|---|---|---|---|
| Elements of AI | 🇪🇸 Español | Curso gratuito | 6-8 hrs |
| Microsoft AI Skills Initiative | 🇬🇧 Inglés | Learning paths | 4-6 hrs |
| Google AI Essentials | 🇬🇧 Inglés (subs ES) | Curso + certificado | 4-8 hrs |
| IBM AI Fundamentals | 🇬🇧 Inglés | Course | 3 hrs |
Actividades Diarias (Lunes a Viernes)
| Día | Actividad | Tiempo |
|---|---|---|
| Lunes | Elements of AI — Capítulos 1-2 | 2 hrs |
| Martes | Elements of AI — Capítulos 3-4 | 2 hrs |
| Miércoles | Microsoft AI Skills — Módulo 1 | 2 hrs |
| Jueves | Google AI Essentials — Módulo 1 | 2 hrs |
| Viernes | Reflexión + Journal de aprendizaje | 1 hr |
Entregables de la Semana
-
Perfil de LinkedIn actualizado
- Headline: "IT Professional | Transitioning to AI & Cloud Security"
- About: Incluir experiencia en forensics + visión AI
- Skills: Agregar AI, Cloud Computing, Cybersecurity
-
Cuenta de GitHub creada
- Foto profesional
- Bio descriptiva
- README del perfil
-
Journal de Aprendizaje (documento en GitHub)
- ¿Qué aprendí esta semana sobre AI?
- ¿Cómo se conecta con mi experiencia previa?
- ¿Qué oportunidades veo?
Conexión con Experiencia Previa
Tu background en informática forense te da ventaja:
- Análisis de patrones → fundamento de Machine Learning
- Cadena de custodia → AI Governance y audit trails
- Investigación → Pensamiento analítico para AI
- Documentación → Skills transferibles a AI compliance
Semana 2: Python para Profesionales AI
Objetivo
Programación básica en Python orientada a automatización y manejo de datos.
Recursos Principales
| Recurso | Idioma | Tipo | Duración |
|---|---|---|---|
| Python para Todos (Py4E) | 🇪🇸 Español (subtítulos) | Curso + libro gratis | 10-12 hrs |
| Microsoft Learn: Python | 🇪🇸 Español | Learning Path | 6 hrs |
| Codecademy Python | 🇬🇧 Inglés | Interactivo | 8 hrs |
| Automate the Boring Stuff | 🇬🇧 Inglés | Libro gratis | Referencia |
Plan Diario
| Día | Tema | Recurso |
|---|---|---|
| Lunes | Variables, tipos de datos, strings | Py4E Cap 1-2 |
| Martes | Condicionales y loops | Py4E Cap 3-5 |
| Miércoles | Funciones | Py4E Cap 4 |
| Jueves | Archivos y CSV | Py4E Cap 7 |
| Viernes | APIs básicas (requests) | Microsoft Learn |
| Sábado | Proyecto de la semana | — |
🔨 Proyecto: Automatizador de Logs de Seguridad
"""
Proyecto: Security Log Collector
Objetivo: Leer archivos de logs, extraer eventos críticos, generar CSV
Conexión con forensics: Automatización de lo que antes hacías manualmente
"""
# Habilidades demostradas:
# - Lectura de archivos
# - Parsing de texto
# - Escritura de CSV
# - Funciones reutilizables
Entregable: Repositorio en GitHub con:
- Script funcional
- README.md explicando el proyecto
- Ejemplo de input/output
- Documentación de cómo ejecutarlo
Semana 3: Git y GitHub
Objetivo
Dominar el flujo de trabajo con Git para gestión de código y documentación.
Recursos Principales
| Recurso | Idioma | Tipo | Duración |
|---|---|---|---|
| GitHub Skills | 🇬🇧 Inglés | Interactivo | 4-6 hrs |
| Pro Git Book | 🇪🇸 Español | Libro gratis | Referencia |
| Microsoft Learn: Git | 🇪🇸 Español | Learning Path | 3 hrs |
| Git Immersion | 🇬🇧 Inglés | Labs | 2 hrs |
| GitHub Foundations (GH-900) — ruta de prep gratis | 🇬🇧 Inglés | Cert quick-win (prep gratis) | Referencia |
Plan Diario
| Día | Tema | Práctica |
|---|---|---|
| Lunes | Instalación, config, primer commit | GitHub Skills: Intro |
| Martes | Branches, merge, conflicts | GitHub Skills: Branch |
| Miércoles | Pull requests, reviews | GitHub Skills: PR |
| Jueves | GitHub Pages, Actions básico | Deploy estático |
| Viernes | Organización de repos, templates | Crear repo portfolio |
🔨 Proyecto: Repositorio de Portfolio Profesional
Crear y publicar un repositorio organizado con:
portfolio/
├── README.md # Presentación profesional
├── projects/
│ └── security-log-collector/ # Proyecto semana 2
├── certifications/ # Tracking de certificaciones
├── notes/ # Notas de aprendizaje
└── docs/ # Documentación
Entregable: Repositorio público en GitHub con estructura profesional.
Semana 4: Cloud Fundamentals (Azure)
Objetivo
Entender cloud computing y prepararse para la certificación AZ-900.
Recursos Principales
| Recurso | Idioma | Tipo | Duración |
|---|---|---|---|
| Microsoft Learn: AZ-900 | 🇪🇸 Español | Learning Path | 8-10 hrs |
| Azure Fundamentals (YouTube) | 🇬🇧 Inglés | Video series | 6 hrs |
| AZ-900 Study Guide | 🇪🇸 Español | Guía oficial | Referencia |
| Cloud Computing Concepts | 🇬🇧 Inglés | Course | 4 hrs |
Plan Diario
| Día | Módulo AZ-900 | Tema |
|---|---|---|
| Lunes | Módulo 1 | Conceptos de cloud computing |
| Martes | Módulo 2 | Beneficios de usar cloud |
| Miércoles | Módulo 3 | Tipos de servicios cloud |
| Jueves | Módulo 4 | Azure architecture y servicios |
| Viernes | Módulo 5 | Identidad, gobierno, compliance |
| Sábado | Práctica | Examen de práctica + revisión |
Certificación: AZ-900
- Costo: $99 USD (descuentos disponibles)
- Idioma del examen: Disponible en español
- Formato: 40-60 preguntas, 45 minutos
- Puntuación para pasar: 700/1000
- Preparación recomendada: 2 semanas de estudio (empezar esta semana, completar en semana 5)
Conexión con Experiencia Previa
- IT Management → Ya entiendes infraestructura, ahora en cloud
- Forensics → Cloud forensics es un campo en crecimiento
- Operations → Cloud Operations (CloudOps) es high demand
🚀 Módulo Prioritario: Microsoft Copilot Studio (Fast-Track)
Copilot Studio es low-code/no-code: no requiere Python ni cloud avanzado, así que puedes empezar desde el Día 1 en paralelo a las semanas anteriores. Con oportunidades reales de proyecto en el horizonte, este módulo te deja listo para construir agentes en semanas, no meses. Es la habilidad de esta fase con mayor retorno inmediato para el mercado.
Objetivo
Construir, probar, publicar y gobernar un agente (copilot) funcional en Microsoft Copilot Studio, y validar la habilidad con una credencial oficial verificable.
Qué es Copilot Studio (contexto)
Plataforma gráfica de Microsoft para crear agentes conversacionales y autónomos que responden con IA generativa sobre tus datos (knowledge grounding), ejecutan acciones vía agent flows / Power Automate, y se publican en Teams, sitios web, M365 Copilot y otros canales. Es la evolución de Power Virtual Agents.
Recursos Principales (verificados)
| Recurso | Idioma | Tipo | Costo |
|---|---|---|---|
| Documentación oficial de Copilot Studio | 🇪🇸 Español | Docs | Gratis |
| Learning Path: Create agents in Microsoft Copilot Studio | 🇬🇧 Inglés | Learning Path (9 módulos, con labs) | Gratis |
| Copilot Studio Agent Academy | 🇬🇧 Inglés | Currículo práctico por rangos + misiones | Gratis |
| Agent in a Day — Workshop | 🇬🇧 Inglés | Workshop guiado | Gratis |
| Copilot Studio Samples (GitHub) | 🇬🇧 Inglés | Ejemplos reutilizables | Gratis |
Copilot Studio ofrece prueba gratuita para practicar sin costo. Actívala desde la página del producto para tener un entorno real donde construir tu primer agente.
Componentes Críticos a Dominar
Estos son los bloques que separan "hice un chatbot de demo" de "puedo entregar un agente listo para negocio":
| # | Componente | Por qué es crítico |
|---|---|---|
| 1 | Topics y trigger phrases | Diseño conversacional: cómo el agente entiende e inicia flujos |
| 2 | Generative answers + knowledge grounding | Respuestas con IA sobre TUS fuentes (SharePoint, sitios, docs) — reduce alucinaciones |
| 3 | Entities y variables | Capturar y reutilizar datos del usuario dentro de la conversación |
| 4 | Agent flows / Power Automate | Que el agente ejecute acciones (crear ticket, consultar sistema, enviar correo) |
| 5 | Triggers autónomos y manejo de errores | Agentes que actúan por evento, con fallback y hand-off a humano |
| 6 | Publicación multicanal | Desplegar en Teams, web y M365 Copilot |
| 7 | Responsible AI y governance | Autenticación, alcance de datos, DLP y control de contenido (alinea con NIST AI RMF — ver Fase 4) |
Ruta de Aprendizaje (2 semanas en paralelo, ~1 hr/día)
| Etapa | Foco | Práctica |
|---|---|---|
| Días 1-2 | Fundamentos + activar prueba gratuita | Crear tu primer agente "Hola mundo" |
| Días 3-4 | Topics, entities, variables | Diseñar un flujo conversacional real |
| Días 5-6 | Generative answers + knowledge | Conectar una fuente de conocimiento propia |
| Días 7-8 | Agent flows / Power Automate | Que el agente ejecute una acción |
| Días 9-10 | Triggers autónomos + manejo de errores | Añadir comportamiento autónomo + hand-off |
| Días 11-12 | Publicar + governance | Desplegar en Teams + revisar seguridad/RAI |
🔨 Proyecto: Agente de Help Desk / Onboarding
Construir un agente que resuelva un problema de negocio real y demuestre los 7 componentes:
- Responde preguntas frecuentes usando una base de conocimiento (generative answers)
- Captura datos del usuario con entities/variables
- Ejecuta una acción vía agent flow (ej. registrar una solicitud)
- Escala a un humano cuando no puede resolver (hand-off)
- Publicado en Teams y documentado
Entregable: Repositorio en GitHub con: descripción del caso de negocio, diagrama del agente (topics + flows), capturas del agente funcionando, y una demo grabada de 5 min. Este proyecto es evidencia directa para oportunidades de proyecto con Copilot Studio.
🏅 Credencial oficial (quick-win verificable)
Microsoft ofrece Applied Skills: credenciales por laboratorio interactivo (no examen de opción múltiple), gratuitas o de bajo costo, que validan que realmente sabes construir agentes:
| Credencial | Qué evalúa | Fuente oficial |
|---|---|---|
| Create agents in Microsoft Copilot Studio | Crear y publicar un agente de extremo a extremo | learn.microsoft.com |
| Enhance agents with autonomous capabilities | Agent flows, triggers autónomos, manejo de errores y hand-off | learn.microsoft.com |
Meta de la fase: obtener al menos la Applied Skill "Create agents in Microsoft Copilot Studio". Es un badge de LinkedIn que demuestra capacidad práctica —exactamente lo que un cliente o empleador quiere ver antes de asignar un proyecto.
📋 Checklist de Fase 1
- LinkedIn actualizado con nuevo enfoque profesional
- GitHub account con perfil completo
- Elements of AI completado
- Python básico funcional (script de logs)
- Git workflow dominado
- Repositorio portfolio creado
- AZ-900 Learning Path completado
- Examen AZ-900 programado o completado
- Copilot Studio: prueba gratuita activada + primer agente construido
- Proyecto: Agente de Help Desk / Onboarding publicado en Teams
- Applied Skill "Create agents in Microsoft Copilot Studio" obtenida (o en progreso)
- Journal de aprendizaje al día