En muchas empresas de Colombia y Latinoamérica, la conversación sobre inteligencia artificial ya no es “si la usamos”, sino “cómo la volvemos útil”. Ahí es donde aparece la promesa de entrenar modelos de IA directamente desde Power Automate y la Power Platform. Algunos lo ven como magia low-code; otros, como una caja negra que podría comprometer sus datos, su cumplimiento y su reputación si se usa a ciegas. Después de más de tres décadas acompañando organizaciones en automatización y transformación digital, he aprendido que la pregunta correcta no es solo qué puede hacer la herramienta, sino qué problema de negocio resuelve y bajo qué reglas de juego. En este blog quiero ayudarte a entender qué significa entrenar modelos de IA con Power Automate, hasta dónde llega realmente, qué no hace por sí solo y cómo aprovecharlo de forma segura y funcional.
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Cuando un gerente escucha que puede “entrenar modelos de IA con Power Automate”, muchas veces imagina algo parecido a un laboratorio de científicos de datos, pero dentro de una interfaz gráfica y sin escribir una sola línea de código. La realidad es más matizada y, si se entiende bien, mucho más poderosa. Power Automate por sí mismo no es un laboratorio de entrenamiento de modelos, sino el sistema nervioso que orquesta flujos donde esos modelos viven, se alimentan de datos y entregan resultados dentro de los procesos del negocio. El entrenamiento como tal ocurre principalmente a través de AI Builder y otros servicios conectados de la Power Platform, pero es en los flujos donde la empresa siente el impacto real: menos re-trabajo, menos errores manuales, más tiempo para pensar en estrategia y no en copiar y pegar datos entre sistemas.
En los últimos años, Microsoft ha fortalecido AI Builder como la capa de inteligencia de la Power Platform, permitiendo crear y usar modelos de IA sin necesidad de ser experto en machine learning. Hoy puedes combinar modelos preconstruidos con modelos personalizados para lectura de documentos, extracción de datos, análisis de texto, clasificación de imágenes o predicción, todo integrado directamente con Power Automate y Power Apps. Esto significa que no empiezas desde cero: partes de capacidades ya entrenadas en Azure AI y, cuando el negocio lo exige, las especializas con tus propios datos. Desde 2025, incluso los modelos de procesamiento de documentos requieren muy pocos ejemplos para lograr resultados relevantes, porque se apoyan en modelos generativos de base que ya entienden la estructura general de facturas, contratos o formularios y solo los ajustas a tu realidad.
Ese matiz es clave para cualquier empresario colombiano: entrenar un modelo de IA en este contexto no significa programar redes neuronales, sino decirle a la herramienta qué tipo de documento tienes, qué campos quieres extraer, etiquetar algunos ejemplos representativos y dejar que la plataforma se encargue del resto. El modelo se entrena y se publica dentro del entorno de Power Platform; después, desde Power Automate, simplemente lo llamas como una acción más en tu flujo, igual que llamas a Outlook, SharePoint o tu ERP. Configuras disparadores como “cuando llegue un correo con una factura adjunta”, “cuando alguien cargue un contrato en una biblioteca de documentos” o “cuando un usuario llene un formulario web”, y el flujo envía ese archivo al modelo entrenado, recibe la información estructurada y ejecuta los pasos siguientes: registrar en tu sistema contable, actualizar un registro en Dataverse, generar una alerta, iniciar un proceso de aprobación o disparar una notificación a tu equipo.
Aquí aparece una confusión frecuente: algunas personas creen que Power Automate puede entrenar modelos en vivo, cada vez que se ejecuta el flujo. En realidad, el entrenamiento formal se hace en AI Builder, en un entorno controlado donde eliges el tipo de modelo, cargas documentos, etiquetas campos y lanzas el proceso de entrenamiento hasta que las métricas sean aceptables. Una vez publicado, el modelo se vuelve estable y reutilizable, y es Power Automate quien lo consume dentro de los procesos. Técnicamente es posible diseñar flujos que ayuden a recopilar nuevos ejemplos y activar procesos de reentrenamiento, pero siempre bajo supervisión humana y respetando buenas prácticas de gobernanza de datos y de IA. Si se confunde esta frontera, terminamos creyendo que un flujo “aprende solo” cada vez que lo ejecutamos, y eso abre la puerta a falsas expectativas y a decisiones basadas en supuestos que no son ciertos.
Desde la perspectiva de negocio, la pregunta que deberías hacerte no es “¿puedo entrenar un modelo?”, sino “¿para qué vale la pena entrenarlo?”. En una notaría, por ejemplo, el objetivo podría ser extraer datos clave de escrituras y minutas para alimentar un sistema de seguimiento; en una inmobiliaria, sacar automáticamente valores de canon, fecha de inicio y vencimiento del contrato, datos del arrendatario y del propietario; en una pyme de servicios, leer órdenes de compra que llegan por correo y convertirlas en registros internos. En todos esos casos, entrenar un modelo de procesamiento de documentos y orquestarlo desde Power Automate puede reducir tiempos de captura, disminuir errores y liberar al equipo administrativo para actividades de mayor valor, como revisar condiciones especiales o negociar mejores términos con clientes y proveedores.
Cuando llevas más de treinta años viendo procesos manuales repetirse una y otra vez, la promesa de automatizar por fin esas tareas con IA suena tentadora, pero también debe sonar responsable. No basta con que el modelo funcione una vez en una demo; debe funcionar todos los días, con documentos reales, bajo reglas normativas claras y con un plan de contingencia cuando algo falle. Ahí es donde entra la cultura de pruebas, medición y mejora continua: antes de pasar cualquier modelo a producción, es recomendable diseñar un piloto controlado, definir qué tasas de acierto son aceptables, cómo se manejarán los errores, qué documentos siguen en revisión manual y cómo se documentará el tratamiento de datos personales según la Ley 1581 de 2012 y la regulación vigente en Colombia.
En esta etapa, muchas empresas agradecen tener un acompañamiento externo que ya haya cometido errores, aprendido lecciones y diseñado rutas funcionales. Desde TODO EN UNO.NET hemos visto proyectos de automatización que se frustran porque el modelo se entrenó con pocos ejemplos representativos, porque no se involucró al usuario final o porque no se tuvo en cuenta la integración con sistemas legados. Por eso, si te estás preguntando cómo empezar, la recomendación es clara: define un caso de uso concreto, acotado, de alto impacto y con datos disponibles; valida los riesgos legales y operativos; y diseña un flujo que puedas medir desde el primer día. Si necesitas alguien que te ayude a aterrizar todo esto a la realidad de tu empresa, ahí es donde nuestra experiencia se vuelve diferencial.
Ahora bien, volvamos a la pregunta central: ¿qué significa exactamente entrenar un modelo de IA en este contexto? Imagina que quieres automatizar la lectura de facturas de proveedores. En AI Builder eliges “procesamiento de documentos”, seleccionas que trabajarás con facturas, cargas un conjunto de archivos reales y le indicas al sistema qué campos te interesan: número de factura, NIT, fecha, subtotal, impuestos, total, fecha de vencimiento. Etiquetas esos campos en varios documentos y, cuando el sistema tiene suficiente información, se encarga de entrenar internamente un modelo sobre infraestructura de Azure. Ese modelo utiliza el conocimiento general que ya tiene sobre facturas y lo ajusta a la forma en que tus proveedores las emiten. Una vez publicado, lo incorporas a un flujo de Power Automate que se dispara con cada correo que llega a una bandeja específica con una factura adjunta, extrae los datos y llena automáticamente los registros en tu sistema contable o en tu ERP.
Técnicamente, podrías decidir no entrenar nada y usar solo modelos preconstruidos para tareas como reconocimiento de texto, análisis de sentimiento o clasificación de correos, pero cuando el proceso es crítico para el negocio, un modelo personalizado suele marcar la diferencia. La automatización de un proceso de cuentas por pagar, por ejemplo, no puede depender de que un sistema adivine los campos; necesitas criterios claros, métricas de precisión, responsables definidos y mecanismos de corrección. Lo mismo ocurre en sectores regulados como salud, educación o servicios financieros, donde cualquier error en la lectura de un dato puede afectar estados financieros, historias clínicas o informes regulatorios.
Otro punto clave que muchas organizaciones pasan por alto es que los modelos entrenados en AI Builder se quedan dentro del ecosistema de Microsoft. No descargas el modelo para ejecutarlo en tu propio servidor ni para integrarlo directamente en una aplicación externa con código propio; lo consumes a través de conectores y acciones de Power Platform y, en algunos casos, mediante APIs protegidas. Esto tiene implicaciones importantes: por un lado, facilita la administración y la seguridad, porque Microsoft se encarga de la infraestructura, el escalado y gran parte de la protección de la información; por otro, te obliga a pensar estratégicamente en tu arquitectura: si vas a construir procesos dependientes de esos modelos, conviene que tu ecosistema principal (al menos una parte) viva en Microsoft 365, Dataverse o servicios integrables mediante conectores seguros.
Aquí se abre un espacio interesante para la integración con agentes de IA construidos en Copilot Studio. Hoy es posible diseñar agentes conversacionales que entienden el contexto de tu organización, se conectan a datos internos y disparan flujos de Power Automate cuando detectan que deben ejecutar una acción: procesar un documento, registrar una solicitud, escalar un caso, generar un reporte. Esos agentes pueden funcionar como una capa más humana frente al usuario final, mientras que los modelos entrenados en AI Builder trabajan “entre bambalinas”. En lugar de que el colaborador deba ir a una interfaz técnica, puede simplemente decirle al agente: “Registra esta factura y dime si supera el tope de aprobación”, y el agente combina comprensión de lenguaje natural, consulta a tus datos de negocio y ejecución de flujos.
Desde la perspectiva de cumplimiento y Habeas Data, entrenar modelos de IA con datos reales exige una reflexión seria. Cada documento que usas para entrenar o probar un modelo puede contener datos personales, sensibles o confidenciales. Eso significa que debes definir claramente la base jurídica para tratar esa información, los fines específicos del entrenamiento, los tiempos de conservación y las medidas de seguridad. La Superintendencia de Industria y Comercio ha sido reiterativa en que la automatización no exime de responsabilidad: si un modelo se entrena con datos obtenidos sin autorización o sin informar adecuadamente al titular, el responsable sigue siendo la empresa. Por eso, antes de cargar cientos de documentos a un proyecto de AI Builder, conviene revisar tus políticas de tratamiento de datos, tu inventario de bases de datos y tu manual interno de seguridad de la información.
En el mundo real, las empresas que mejor aprovechan estas capacidades no son las que “juegan a entrenar modelos”, sino las que alinean cada iniciativa de IA con un indicador de negocio y con una narrativa ética clara. Una empresa de logística que decide automatizar la lectura de guías de transporte, por ejemplo, no solo persigue ahorrar tiempo; también busca mejorar la trazabilidad, reducir reclamos y ofrecer visibilidad a sus clientes. Una clínica que automatiza la lectura de autorizaciones médicas quiere reducir tiempos de espera, evitar errores en la imputación de servicios y liberar al personal administrativo para acompañar mejor al paciente. En ambos casos, el valor no está en decir “tenemos IA”, sino en demostrar que la IA redujo errores, mejoró la experiencia y se gestionó de forma responsable.
A medida que aumenta la madurez, la conversación deja de centrarse únicamente en el entrenamiento y pasa a un ciclo más amplio: monitorización, reentrenamiento y mejora continua. Un modelo que hoy tiene 95 % de acierto puede degradarse con el tiempo si cambian los formatos de los documentos, si los proveedores adoptan nuevos layouts o si tu propia empresa modifica sus plantillas internas. Por eso, es recomendable establecer revisiones periódicas donde se evalúe la calidad de las predicciones, se identifiquen patrones de error y se decida si es necesario reentrenar. Power Automate puede ayudar aquí recopilando ejemplos donde el usuario corrigió manualmente los resultados y guardando esos casos en una biblioteca especial para futuros ajustes del modelo, siempre bajo un gobierno claro.
En este punto es donde la visión 2026–2030 de TODO EN UNO.NET cobra fuerza. No se trata de hacer proyectos aislados de IA, sino de integrar la inteligencia artificial en una consultoría funcional que conecte estrategia, procesos, datos, personas y tecnología. Entrenar modelos en AI Builder y orquestarlos con Power Automate es solo una pieza del rompecabezas. La verdadera transformación ocurre cuando esos modelos están conectados con tu modelo de negocio, tus indicadores financieros, tu estrategia comercial, tu cultura de servicio y tu marco de cumplimiento. Sin esa integración, corres el riesgo de tener “islas de automatización” que brillan en una demo, pero no cambian tu realidad diaria.
Por eso, cuando converso con empresarios que quieren “meterle IA a todo”, suelo devolverles la pregunta: ¿en qué parte de tu proceso duele más hoy?, ¿qué actividad repetitiva y manual te roba más energía y genera más errores?, ¿dónde estás perdiendo dinero por reprocesos o por información mal digitada? A partir de esas respuestas, definimos juntos un mapa de oportunidades y elegimos los casos donde un modelo entrenado con tus documentos, combinado con flujos inteligentes, puede entregar resultados en pocas semanas, no en años. Ahí es donde la IA deja de ser un discurso y se convierte en una herramienta funcional, alineada con tu propósito y con la forma en que tu equipo trabaja todos los días.
También es importante entender los límites. No todo se resuelve entrenando modelos dentro de la Power Platform. Hay casos donde conviene usar servicios especializados de visión computacional, modelos de lenguaje de propósito general o plataformas de datos avanzadas conectadas mediante APIs. En otros, la clave no está en la sofisticación del modelo, sino en rediseñar el proceso: eliminar pasos innecesarios, unificar fuentes de información, simplificar formularios, dar más autonomía a los equipos. La IA debe entrar cuando hay claridad de propósito; de lo contrario, solo añade ruido y complejidad. Por eso, entrenar un modelo no debería ser la primera decisión, sino la consecuencia lógica de una reflexión sobre qué proceso quieres mejorar y cómo vas a medir el impacto.
Si estás leyendo esto, probablemente ya intuyes que tu organización necesita dar un paso más allá del Excel, del correo manual y de los procesos que dependen de una sola persona que “sabe cómo se hace”. La buena noticia es que el ecosistema de Microsoft 365, Power Platform, AI Builder, Copilot y Power Automate ofrece una ruta accesible para empresas de todos los tamaños en Colombia y la región. La mala noticia es que, sin guía, es fácil perderse entre licencias, conectores, entornos, roles de seguridad y decisiones arquitectónicas que pueden salir costosas si se toman a la ligera. Ahí es donde la combinación de experiencia técnica, visión de negocio y cultura de cumplimiento hace la diferencia entre un proyecto exitoso y una frustración más.
En TODO EN UNO.NET hemos aprendido que cada empresa tiene un ritmo distinto. Hay equipos que ya están listos para entrenar modelos de IA desde el primer día porque tienen datos ordenados, procesos claros y liderazgo comprometido. Otros necesitan empezar por organizar sus fuentes de información, estandarizar documentos, definir políticas de tratamiento de datos y diseñar flujos básicos de automatización antes de pensar en modelos personalizados. Ninguno de los dos caminos es mejor que el otro; lo importante es ser honestos con el punto de partida y construir una hoja de ruta funcional que no asfixie al equipo ni al presupuesto.
Durante más de tres décadas he visto cómo muchas empresas compran tecnología esperando resultados casi mágicos y terminan usando apenas un pequeño porcentaje de su potencial. Con la inteligencia artificial y la Power Platform está ocurriendo lo mismo: quienes se quedan solo en la curiosidad o en la prueba aislada pierden la oportunidad de transformar, mientras que quienes convierten estas capacidades en procesos reales ganan eficiencia, tranquilidad y una reputación distinta frente a clientes, proveedores y equipos internos. Entrenar modelos de IA con tus propios documentos, orquestarlos con Power Automate y conectarlos con la realidad de tu negocio no es un lujo de multinacionales; es una decisión estratégica al alcance de organizaciones colombianas de todos los tamaños que estén dispuestas a ordenar sus datos, revisar sus procesos y asumir la responsabilidad de hacer las cosas bien.
Desde TODO EN UNO.NET acompañamos ese camino con una mirada integral: analizamos tu situación actual, entendemos tus dolores reales, priorizamos los casos de uso y diseñamos una arquitectura que combine modelos de IA, flujos de automatización, gobierno de datos y formación de tu equipo. No llegamos con “recetas universales”, sino con conversaciones honestas sobre lo que sí vale la pena automatizar y lo que todavía requiere la sensibilidad humana. Nuestro objetivo es que sientas la diferencia en el día a día: menos tiempo persiguiendo papeles o correos, menos reprocesos, menos riesgo normativo y más espacio para pensar en cómo crecer, innovar y servir mejor a tus clientes. Cuando un proyecto de IA se diseña desde la funcionalidad, el resultado no es solo un flujo que corre, sino una empresa más clara, más confiable y más libre para enfocarse en lo que verdaderamente importa.
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