Un agente de Copilot Studio que brilla en la ventana de prueba suele empezar a adivinar con usuarios reales. Con el ejemplo de un bot de políticas de gastos, este episodio muestra cómo convertir respuestas vagas en respuestas precisas que citan el documento real de la política, y cómo publicar el agente con seguridad.Lo que aprenderás:Por qué un bot perfecto en pruebas falla en la práctica y cómo la prueba de tres variantes (pregunta limpia, informal y con errores de escritura) revela las brechasCómo el grounding con fuentes de conocimiento frena las alucinaciones y hace que el bot cite la política realDefinir la persona: nombre, descripción, tono, saludo y el campo de instrucciones de hasta 8.000 caracteresEl ciclo de depuración: reproducir el error, revisar el tema activado y el índice, corregir y volver a probarLa lista de publicación: probar por separado canales como Teams, SharePoint y el sitio web de demostración, piloto cerrado y supervisión con análisisPensado para makers, desarrolladores, administradores de TI y áreas de negocio que quieren crear y desplegar un agente fiable con Microsoft Copilot Studio.Este episodio es una versión en español doblada con IA del video animado de M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Ver el video: https://youtu.be/cQCHq9ri_vA🎧 Más episodios: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conferencia online gratuita de Microsoft: https://m365con.net💼 Mirko Peters en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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