Construyendo sistemas de IA en producción sobre Azure: desde Fabric Data Agents hasta Business Agent en

La mayoría de las demos de IA se quedan en “haz una pregunta, obtén una respuesta”.
Pero la IA empresarial real requiere mucho más: fundamentación de datos confiables, orquestación de flujos de trabajo, canales de colaboración y extensibilidad para escenarios complejos.
En esta sesión exploraremos cómo construir una arquitectura de IA preparada para producción en Azure que conecta Microsoft Fabric Data Agents, agentes de Copilot Studio / Power Apps, Microsoft Teams y Azure AI Foundry en un sistema unificado.
Aprenderás cómo:

Utilizar Microsoft Fabric Data Agents para proporcionar acceso gobernado y confiable a los datos empresariales
Orquestar flujos de trabajo de negocio utilizando agentes de Copilot Studio y Power Apps
Publicar capacidades de IA directamente en Microsoft Teams para la colaboración y la toma de decisiones
Extender la plataforma con agentes de Azure AI Foundry cuando se requiera una orquestación avanzada o capacidades de IA personalizadas

A través de un recorrido por una arquitectura real y una demostración en vivo, mostraremos cómo las preguntas en lenguaje natural sobre los datos empresariales pueden evolucionar hacia acciones de negocio automatizadas, cerrando la brecha entre analítica y operaciones.
Si estás diseñando soluciones de IA en Azure y quieres entender qué se necesita realmente para pasar de un prototipo a producción, esta sesión te proporcionará una arquitectura práctica que puedes aplicar en entornos empresariales reales.
Nivel de la audiencia
Intermedio – Avanzado
Aprendizajes de la sesión
Los asistentes aprenderán:

Cómo Fabric Data Agents habilitan IA fundamentada en datos empresariales
Cómo los agentes de Copilot Studio / Power Apps orquestan procesos de negocio
Cómo operacionalizar la IA a través de Microsoft Teams
Cuándo y por qué extender las arquitecturas con Azure AI Foundry
Patrones prácticos para construir sistemas de IA de nivel productivo

Más Allá de la Inteligencia Artificial: Estrategias de Integración Moderna en

En esta sesión veremos cómo diseñar arquitecturas modernas que conecten sistemas heterogéneos.

Software Architecture Past, Present and Future en

Software architecture has evolved dramatically over the decades, shaping the way we build, scale, and maintain applications. In this session, we’ll take a deep dive into the past, present, and future of software architecture—exploring how early monolithic designs laid the foundation for today’s distributed, cloud-native, and AI-powered architectures.

We’ll discuss:
The Past – How early computing constraints influenced architectural decisions, from mainframes to monoliths.
The Present – The rise of microservices, serverless, and event-driven architectures in an era of cloud and DevOps.
The Future – The impact of AI-driven software design, autonomous systems, and quantum computing on architecture.

Through real-world case studies and forward-thinking insights, this session will help developers, architects, and tech leaders understand where software architecture is heading—and how to prepare for what’s next.

Join us for an engaging conversation on the evolution of software architecture and the principles that will guide the next generation of scalable, resilient, and intelligent systems.

Habla y Se Hará: Construyendo Infraestructura de Azure con tu Voz en

Imagina desplegar infraestructura empresarial en Azure sin escribir una sola línea de código—solo con tu voz y un asistente inteligente. Si alguna vez jugaste "Simon dice" es lo mismo pero para crear en Azure.

En esta sesión futurista, exploraremos cómo construir soluciones en la nube mediante comandos por voz, impulsados por Azure OpenAI, AI Foundry, Bicep y Azure Speech Services (con un toque especial: Alexa podría convertirse en tu nueva copiloto en la nube).

A través de una demo narrativa y envolvente, mostraremos cómo las instrucciones habladas pueden ser interpretadas, transformadas en plantillas Bicep y ejecutadas para desplegar recursos reales en Azure—desde aplicaciones web hasta servicios de inteligencia artificial—todo en tiempo real.

Aprenderás:

Cómo integrar lenguaje natural con infraestructura como código usando Azure OpenAI y Bicep

Cómo AI Foundry simplifica la orquestación y despliegue de componentes de IA

Cómo crear una interfaz por voz utilizando Azure Speech Services, Alexa o modelos de lenguaje externos

Aplicaciones reales para DevOps, desarrolladores ciudadanos y equipos de IT

Al finalizar, te llevarás un repositorio de GitHub, un entorno de demo reproducible y una visión audaz de lo que podría ser el futuro del DevOps por voz.

“Alexa, constrúyeme una plataforma de datos de nivel empresarial en Azure…”

Real Time Analytics, what's the deal with that? en

As businesses increasingly rely on real-time data to drive decisions, Microsoft Fabric offers a powerful, integrated solution for real-time analytics. This session will explore how Real-Time Analytics in Microsoft Fabric enables organizations to process, analyze, and act on streaming data at scale.

We’ll cover:
Understanding Real-Time Analytics – What it is, why it matters, and how it differs from traditional analytics.
How Microsoft Fabric Powers Real-Time Insights – A deep dive into Fabric’s event-driven architecture, KQL databases, and data integration capabilities.
Use Cases & Industry Applications – How real-time analytics is transforming industries like finance, retail, manufacturing, and cybersecurity.
Demo – Showcasing real-time data ingestion, transformation, and visualization using Microsoft Fabric.
Best Practices & Performance Optimization – How to design efficient real-time analytics pipelines in Fabric.

This session is perfect for data engineers, architects, and business analysts looking to harness real-time analytics for operational intelligence and competitive advantage.

Join us to explore how Microsoft Fabric is revolutionizing real-time data processing—and how you can leverage it for your business.

Del Dato al Modelo: Orquestando Fabric y Azure AI Foundry para IA Empresarial en

Los datos ya no son el nuevo petróleo… son el nuevo copiloto.

En esta sesión técnica y narrativa, descubriremos cómo unir Microsoft Fabric, el nuevo estándar para plataformas de datos unificadas, con Azure AI Foundry, la herramienta clave para la orquestación y despliegue de inteligencia artificial generativa.

A través de una historia realista con demos en vivo, seguiremos el recorrido de una empresa que transforma datos dispersos en decisiones inteligentes y automatizadas. Verás cómo conectar Data Factory, Lakehouse, Notebooks, Semantic Models y Copilots personalizados, para construir un ciclo completo de IA sobre una base de datos moderna.

Aprenderás a:

Orquestar pipelines y modelos desde Fabric hasta AI Foundry

Crear flujos completos de datos → entrenamiento → despliegue → copiloto

Aprovechar OneLake y Fabric para alimentar modelos LLM de forma gobernada

Desplegar copilotos empresariales sobre datos internos sin salir del ecosistema Microsoft

Si alguna vez quisiste tener un "ChatGPT entrenado en los datos de tu empresa", esta sesión es para ti.

Kimball se encuentra con la Ontología: Construyendo plataformas de datos preparadas para la IA es en

La Inteligencia Artificial está cambiando la forma en que las organizaciones interactúan con sus datos.
Pero los sistemas de IA solo pueden razonar sobre datos que estén estructurados, sean significativos y semánticamente consistentes.
Esto plantea una pregunta sorprendente:
¿Son los principios clásicos de diseño de data warehouse más relevantes que nunca?
En esta sesión exploramos cómo los principios de The Data Warehouse Toolkit —incluidos los esquemas en estrella, las dimensiones conformadas y el modelado orientado al negocio— constituyen la base de las plataformas modernas de IA impulsadas por ontologías.
Utilizando capacidades de Microsoft Fabric como Modelos Semánticos, Data Agents, relaciones de Grafos y Fabric IQ, veremos cómo los modelos dimensionales pueden evolucionar hacia capas de conocimiento semántico sobre las que los sistemas de IA pueden razonar.
Aprenderás cómo las arquitecturas modernas combinan:

Modelado dimensional
Ontologías de negocio
Capas semánticas
Agentes y copilotos de IA

para construir plataformas de datos preparadas para la IA.
El resultado es un patrón arquitectónico potente en el que los data warehouses se convierten en plataformas de conocimiento para sistemas inteligentes.
Mensajes clave
Los asistentes aprenderán:
• Por qué el modelado dimensional de Kimball es crítico para arquitecturas de datos preparadas para la IA
• Cómo las ontologías complementan los modelos dimensionales
• Cómo las capas semánticas permiten a los agentes de IA razonar sobre los datos de negocio
• Cómo Microsoft Fabric proporciona los componentes para implementar esta arquitectura
• Cómo diseñar plataformas de datos empresariales preparadas para la IA

Esta session es para Ingenieros de datos, Arquitectos de BI/Analitica y Directores de Tecnologia o Tomadores de Decisiones

Kimball Meets Ontology: Building AI-Ready Data Platforms with Microsoft Fabric es en

Artificial Intelligence is changing how organizations interact with their data.
But AI systems can only reason over data that is structured, meaningful, and semantically consistent.

This raises a surprising question:

Are classic data warehouse design principles more relevant than ever?

In this session we explore how the principles from The Data Warehouse Toolkit — including star schemas, conformed dimensions, and business-oriented modeling — form the foundation for modern ontology-driven AI platforms.

Using capabilities from Microsoft Fabric such as Semantic Models, Data Agents, Graph relationships, and Fabric IQ, we will see how dimensional models can evolve into semantic knowledge layers that AI systems can reason over.

You will learn how modern architectures combine:

Dimensional modeling

Business ontologies

Semantic layers

AI agents and copilots

to build AI-ready data platforms.

The result is a powerful architectural pattern where data warehouses become knowledge platforms for intelligent systems.

Key Takeaways

Attendees will learn:

• Why Kimball dimensional modeling is critical for AI-ready data architectures
• How ontologies complement dimensional models
• How semantic layers enable AI agents to reason about business data
• How Microsoft Fabric provides the components to implement this architecture
• How to design AI-ready enterprise data platforms

This session is for Data Engineers, BI/Analytics Architects, CTO / Decision Makers