Power Automate es mucho más que flujos automáticos. Es un ecosistema completo que permite orquestar procesos, analizar flujos reales, integrar aplicaciones y usar inteligencia artificial.
A continuación, se detallan sus principales subplataformas y cómo se interconectan.
Integración nativa en la Power Platform
Power Automate está directamente conectado con otras herramientas del entorno Microsoft:
Power Apps: permite disparar flujos desde formularios o aplicaciones personalizadas.
Power BI: automatiza acciones en función de métricas e informes.
Dataverse: gestiona automatizaciones sobre datos estructurados centralizados.
Copilot Studio (antes Power Virtual Agents): ejecuta flujos desde interfaces conversacionales.
Minería y análisis de procesos
Process Mining (antes Power Automate Process Mining): analiza flujos reales mediante registros de eventos (de ERP, CRM, etc.).
Detecta cuellos de botella, desviaciones y oportunidades de mejora.
Se combina con Power BI para visualizaciones avanzadas.
Admite fuentes como SAP, Salesforce, Dynamics 365, Oracle, entre otras.
Automatización de procesos de negocio (BPA)
Permite definir procesos paso a paso mediante Business Process Flows.
Se enfoca en flujos guiados y controlados.
Ideal para escenarios de CRM, ventas, atención al cliente, soporte.
Se apoya en Dataverse para control y escalabilidad.
Automatización robótica (RPA)
Power Automate Desktop ofrece RPA asistido y no asistido.
Automatiza tareas manuales en sistemas legacy o sin API.
Permite grabar acciones de usuario para emularlas automáticamente.
Integración con plataformas externas
Más de 1.000 conectores disponibles:
ERP: SAP, Oracle NetSuite, Dynamics 365 F&O
CRM: Salesforce, HubSpot, Dynamics 365 Sales
Almacenamiento: SharePoint, OneDrive, Google Drive, Azure Blob
BI y analítica: Power BI, SQL Server, Snowflake, Azure Synapse
Mensajería y colaboración: Teams, Outlook, Slack
IA y copiloto en flujos
AI Builder: clasificación, extracción de texto, procesamiento de imágenes y documentos.
Copilot: crear flujos a partir de lenguaje natural.
Aplicable a tareas como recepción de facturas, validación, clasificación y carga de datos en ERP.
Cómo editar o eliminar conexiones de OpenAI en Make.com sin afectar tus escenarios
Si estás utilizando OpenAI dentro de tus flujos en Make.com (antes Integromat), es probable que en algún momento necesites editar una conexión existente, actualizar una API Key o eliminar conexiones duplicadas. Para hacerlo sin complicaciones y sin afectar tus escenarios activos, seguí estos pasos simples.
Métodos GET y POST en automatización: cómo usar API REST paso a paso
En automatización de procesos, entender cómo se usan los métodos GET, POST, PUT, PATCH y DELETE dentro de una API REST es fundamental. Estas llamadas permiten que diferentes herramientas y servicios se comuniquen entre sí para enviar, recibir, actualizar o eliminar datos.
Tanto si estás creando un flujo entre plataformas, conectando formularios con bases de datos o disparando mensajes automáticos, estos métodos son el lenguaje común entre sistemas.
Con la expansión del uso de inteligencia artificial en empresas, muchas organizaciones buscan formas seguras y controladas de conectar sus datos internos con asistentes como ChatGPT. Aquí entra en juego el protocolo MCP.
Etapas para implementar la inteligencia artificial en tu organización
No se trata de “meter IA” porque está de moda, sino de hacerlo con orden, foco y visión estratégica. La inteligencia artificial bien aplicada puede transformar la forma en que una organización piensa, decide y actúa. Pero requiere pasos concretos.
Aquí te comparto un modelo escalonado, pensado para que evoluciones desde el conocimiento básico hasta el despliegue de agentes autónomos.
1. Formación
Primero, entender de qué estamos hablando. Adquirir conocimientos sobre inteligencia artificial permite identificar qué es posible, qué no, y cómo aplicar las herramientas en tu contexto.
Incluye:
Conceptos clave de IA y machine learning.
Buenas prácticas y riesgos.
Ejemplos reales por industria.
2. Experimentación inicial
Una vez tienes nociones básicas, es hora de jugar, probar y ensuciarte las manos.
Usar herramientas como ChatGPT, Copilot o Notion AI.
Probar plantillas, automatizaciones simples y copilotos de ejemplo.
Detectar qué casos de uso surgen naturalmente en tu flujo de trabajo.
3. Diseño del proyecto organizacional
Con una visión más clara, toca pensar estratégicamente: ¿Qué problema queremos resolver con IA? ¿Dónde tiene sentido empezar?
Mapear procesos que pueden beneficiarse.
Priorizar según impacto y viabilidad.
Definir responsables y métricas iniciales.
4. Implementación del segundo cerebro
Antes de automatizar, necesitas ordenar el conocimiento.
Diseñar un sistema de gestión de la información.
Organizar documentos, flujos, aprendizajes y tareas.
Usar herramientas tipo Notion, Obsidian o Confluence como centro de operaciones.
Esto es clave para que cualquier IA que implementes tenga contexto y fuentes de información confiables.
5. Creación de asistentes virtuales
Ahora sí: empezamos a delegar.
Crear asistentes con GPTs personalizados o copilotos para tareas específicas.
Por ejemplo: redactar mails, responder FAQs, preparar reportes o extraer datos.
Estos asistentes no piensan por vos, pero ahorran tiempo y eliminan fricción.
6. Optimización de la interacción y métodos de trabajo
La IA no solo resuelve tareas, también cambia la manera de interactuar con la tecnología.
Integrar la IA en tu gestor de proyectos, CRM o ERP.
Cambiar reuniones por análisis automático de datos.
Usar lenguaje natural para consultar bases o ejecutar comandos.
7. Inicio de automatizaciones
Una vez estás cómodo con los asistentes, podés empezar a automatizar procesos enteros.
Iniciar con flujos sin IA: mover archivos, enviar alertas, completar campos.
Luego integrar IA para decisiones automáticas, resúmenes o clasificaciones.
Usar plataformas como Make, Zapier o Power Automate.
8. Desarrollo de agentes inteligentes
Cuando ya hay madurez operativa, llega el salto mayor: crear agentes autónomos.
Programas que no solo ejecutan tareas, sino que aprenden, priorizan y deciden.
Combinan datos, memoria, objetivos y lógica adaptativa.
Usan frameworks como LangChain o herramientas de copilotos avanzados.
9. Medición y crecimiento
Sin medición, no hay aprendizaje.
Establecer KPIs: ahorro de tiempo, reducción de errores, satisfacción del equipo.
Reajustar procesos.
Mantener la formación constante y fomentar una cultura de innovación.
Nota de transparencia
Este contenido ha sido generado o asistido por herramientas de Inteligencia Artificial, bajo la supervisión de EL PROFE OTTO.
