Cuando un cliente pide "un agente que hable con mis datos", la primera pregunta no es qué modelo usar, sino dónde construirlo. En esta sesión lo resolvemos con tres casos reales. Primero, el analista que quiere preguntar por sus ventas: un data agent de Fabric sobre un modelo semántico, afinado con instrucciones y consultas de ejemplo. Segundo, el responsable de operaciones que necesita cruzar varias fuentes: el mismo data agent ampliado con lakehouse y warehouse, respetando la seguridad de cada usuario. Y tercero, el equipo que además de preguntar quiere actuar: ahí entra Copilot Studio, con el data agent de Fabric como experto en datos dentro de un agente que vive en Teams. Saldrás con un criterio sencillo para decidir y con los pasos para montar cada caso.