Partner de Databricks
Ficha DB-04
Databricks · Genie Agents · Agent Bricks
Crea tu primer agente sin programar con Databricks
Crea tu primer agente sin programar con Databricks es una formación práctica en vivo de 6 horas para construir, con vuestras propias tablas, un agente que responde preguntas de negocio en lenguaje natural, probarlo con casos de control y decidir cuándo conviene pasar a Agent Bricks. BertIA, consultora de datos e IA en España y partner de Databricks, la imparte con los procesos y la jerga de cada empresa: el grupo sale con un primer agente funcionando y una lista priorizada de dónde aplicar el siguiente.
6 h de práctica con casos reales del equipo
6–12 personas por sesión
FUNDAE bonificable, gestión incluida
En vivo presencial u online
01
Qué es la formación de agentes sin código en Databricks y para quién
Dos sesiones de tres horas para pasar de «le preguntamos al analista» a un agente que contesta solo sobre las tablas que le asignáis. No se escribe código: se elige bien la tarea, se preparan los datos, se le explica al agente el vocabulario de la casa y se comprueba que acierta antes de dárselo al equipo.
Para quién
usuarios avanzados y usuarios clave de finanzas, ventas, calidad, producción o logística que conocen bien sus datos y hoy dependen de un informe o de una petición a IT para cada pregunta. No hace falta programar ni administrar Databricks.
Qué gana la organización
una tarea concreta resuelta de punta a punta, con una métrica definida una sola vez y respuestas que se pueden comprobar. Y, si el agente funciona y hace falta llevarlo más lejos, esta formación puede abrir un proyecto de industrialización y gobierno de agentes con Agent Bricks.
Cómo lo trabajamos
empezamos con un diagnóstico previo: una encuesta corta a los asistentes y una llamada de 30 minutos con quien impulsa la formación, para elegir tareas y tablas reales. La sesión se hace con vuestros procesos, documentos y jerga, no con ejemplos genéricos. Lo hemos visto en farma, industria y retail: un agente acierta cuando el equipo de negocio le enseña cómo se llaman las cosas en su casa.
02
Objetivos de aprendizaje al crear un agente sin código en Databricks
Al terminar, cada participante es capaz de:
OA-1
Elegir una tarea de negocio adecuada para un agente y definir qué pregunta responde, para quién y con qué tablas.
OA-2
Crear un agente de Genie (Genie Agents) sobre un conjunto reducido de tablas, con descripciones, instrucciones y preguntas de ejemplo.
OA-3
Definir una métrica una sola vez para que el agente y los informes den la misma cifra.
OA-4
Probar el agente con una batería de preguntas de control y corregir las respuestas que no son correctas.
OA-5
Decidir quién accede al agente y a qué datos, apoyándose en los permisos de Unity Catalog.
OA-6
Reconocer cuándo basta un agente sin código y cuándo toca pasar a Agent Bricks, y dejar el caso descrito en un lienzo.
03
Temario para crear tu primer agente en Databricks, sesión a sesión
Temario de referencia para dos sesiones de 3 h, online o presenciales. En la propuesta se ajusta a vuestras tablas y a vuestro sector.
M1
Elegir bien la tarea y preparar los datos
Sesión 1 · 90 min
1.1
Qué es un agente sin código y qué no es: responde sobre datos que ya tenéis, no decide ni actúa por su cuenta.
1.2
Elegir la tarea: una pregunta que se repite, un grupo de usuarios claro y datos en los que ya confiáis. Ejemplos de farma, industria y retail.
1.3
Preparar las tablas en Unity Catalog: nombres y descripciones que entienda una persona de negocio. Pocas tablas y bien descritas dan mejores respuestas que muchas.
1.4
Práctica: cada grupo elige su tarea y las tablas con las que va a trabajar.
M2
Crear el agente y enseñarle vuestro vocabulario
Sesión 1 · 90 min
2.1
Crear un agente de Genie y asignarle las tablas elegidas.
2.2
Instrucciones en lenguaje natural: cómo se llaman las cosas en vuestra casa, qué es un mes cerrado, cómo se redondea y qué hacer cuando la pregunta es ambigua.
2.3
Preguntas de ejemplo con la respuesta que esperáis: la forma más rápida de que acierte.
2.4
Métricas definidas una vez, con las métricas de Unity Catalog, para que el agente y los informes no discrepen.
2.5
Práctica: el primer agente de cada grupo, contestando.
M3
Probar, corregir y compartir con el equipo
Sesión 2 · 90 min
3.1
Batería de preguntas de control: entre quince y veinte preguntas con respuesta conocida, incluidas algunas trampa.
3.2
Leer cómo ha razonado el agente y corregir en la instrucción o en la tabla, no respuesta a respuesta.
3.3
Quién ve qué: acceso al agente, permisos sobre las tablas y datos que de momento no conviene exponer.
3.4
Compartir y mejorar: recoger las preguntas sin respuesta cada semana y decidir qué se corrige.
3.5
Medir el valor por tarea o por equipo, por ejemplo el tiempo que lleva una consulta antes y después. Nunca por persona.
M4
Cuándo pasar a Agent Bricks y taller de casos de uso
Sesión 2 · 90 min
4.1
Hasta dónde llega un agente sin código y señales de que hace falta algo más: documentos que consultar, varios agentes que colaboran, herramientas de otros sistemas que conectar.
4.2
Agent Bricks en una pantalla: qué aporta, por ejemplo Knowledge Assistant para responder sobre documentos, y qué proyecto implica.
4.3
Taller final de casos de uso: cada grupo completa un lienzo con el problema, los datos, los usuarios, el valor y el esfuerzo.
4.4
Puesta en común: los casos se comparan y se anota cuáles pasan al informe priorizado.
04
Agentes de datos en Databricks, Microsoft y otras plataformas
La formación se imparte en Databricks. Para equipos que ya usan otro entorno, esta tabla sitúa cada tarea del temario en el que conocen.
Tarea
Databricks
Microsoft
Otras plataformas
Preguntar a los datos en lenguaje natural
Databricks
Genie Agents, antes llamados espacios de Genie
Microsoft
Agentes de datos de Fabric
Otras plataformas
Asistente de consulta propio de cada plataforma
Definir métricas una vez
Databricks
Metric Views en Unity Catalog
Microsoft
Modelos semánticos de Power BI
Otras plataformas
Capa semántica propia o herramienta de métricas
Controlar quién ve qué
Databricks
Permisos de Unity Catalog
Microsoft
Permisos de Fabric y etiquetas de Purview
Otras plataformas
Control de acceso del almacén de datos
Responder sobre documentos
Databricks
Knowledge Assistant en Agent Bricks
Microsoft
Bases de conocimiento de Foundry IQ
Otras plataformas
Buscador corporativo con IA
Coordinar varios agentes
Databricks
Agent Bricks
Microsoft
Copilot Studio y Foundry
Otras plataformas
Desarrollo de agentes a medida
Genie es ahora Genie One y los espacios de Genie se llaman Genie Agents. Estado a octubre de 2026: Genie Agents y Knowledge Assistant, disponibles; Genie Ontology, la capa automática de contexto, en vista previa pública. Un agente de Genie y un agente de datos de Fabric se plantean igual: tablas bien descritas, métricas claras y pruebas antes de compartir.
05
Requisitos para crear un agente sin código en Databricks
Para todos
- Ordenador propio por participante y navegador actualizado
- No hace falta programar; sí conocer bien la tarea de negocio y los datos que la sustentan
- Una tarea y dos o tres tablas elegidas antes de empezar, anonimizadas si hace falta
Databricks
Espacio de trabajo con Unity Catalog
- Un espacio de trabajo con Unity Catalog y permiso para crear agentes de Genie
- Un almacén de cómputo para consultas disponible para el grupo; con tecnología sin servidor es lo más sencillo
- Lectura sobre dos o tres tablas de una tarea concreta, preparadas por el equipo de datos
06
Material de la formación de agentes sin código en Databricks
Informe de 5 a 10 casos de uso priorizados, con la recomendación de por dónde empezar y qué pasa a Agent Bricks
Reunión de devolución a las dos semanas, para repasar el informe, resolver dudas y acordar el siguiente paso
Sesión online
Agente del grupo, creado durante la formación sobre vuestras tablas
Databricks
Plantilla de instrucciones con el vocabulario de la casa, las reglas de periodos y los casos ambiguos
Documento
Batería de preguntas de control para probar un agente antes de compartirlo
Hoja de cálculo
Lienzo de caso de uso: problema, datos, usuarios, valor y esfuerzo
Certificado con horas, temario e identificador verificable
07
Ejemplos de instrucciones, pruebas y lienzo para un agente de Genie
Tres fragmentos del temario, escritos en lenguaje natural. En la sesión se redactan con las tablas, los términos y los casos de cada grupo.
M2 · 2.2 · instrucciones del agente
Texto
Eres el asistente de ventas de la unidad de consumo.
Responde solo con las tablas asignadas. Si falta el dato, dilo.
Responde solo con las tablas asignadas. Si falta el dato, dilo.
// vocabulario de la casa
«Ventas netas» = importe facturado menos devoluciones y abonos.
«Mes cerrado» = el último mes con la contabilidad cerrada.
El ejercicio fiscal empieza el 1 de abril.
«Mes cerrado» = el último mes con la contabilidad cerrada.
El ejercicio fiscal empieza el 1 de abril.
// reglas de comportamiento
Si la pregunta admite dos lecturas, pregunta antes de contestar.
No des cifras por persona: agrupa siempre por equipo o por tienda.
No des cifras por persona: agrupa siempre por equipo o por tienda.
Por qué funciona. Las instrucciones son las normas de la casa escritas una vez. Cuando alguien corrige una respuesta, se corrige aquí y mejora para todo el equipo.
M3 · 3.1 · batería de preguntas de control
Lista
1. ¿Ventas netas de la gama A el último trimestre cerrado?
→ debe coincidir con la cifra del informe de cierre
2. ¿Y comparadas con el mismo trimestre del año anterior?
→ debe usar el mismo criterio de ventas netas
3. ¿Cuánto ha vendido un comercial concreto este mes?
→ debe negarse y ofrecer el dato por equipo
4. ¿Cuál es la mejor tienda?
→ debe preguntar: mejor según qué medida y qué periodo
→ debe coincidir con la cifra del informe de cierre
2. ¿Y comparadas con el mismo trimestre del año anterior?
→ debe usar el mismo criterio de ventas netas
3. ¿Cuánto ha vendido un comercial concreto este mes?
→ debe negarse y ofrecer el dato por equipo
4. ¿Cuál es la mejor tienda?
→ debe preguntar: mejor según qué medida y qué periodo
// repetir la batería tras cada cambio de instrucciones
Por qué funciona. Cada pregunta tiene una respuesta conocida. Si una cambia al tocar las instrucciones, se ve al momento, antes de que lo note nadie del equipo.
M4 · 4.3 · lienzo de caso de uso
Lienzo
Problema: el equipo de planta tarda media mañana en saber
qué líneas pararon la semana pasada y por qué.
Datos: registro de paradas y órdenes de producción.
Usuarios: responsables de línea y calidad, unas 25 personas.
Valor: menos tiempo en la consulta; se mide por equipo.
Esfuerzo: bajo, las tablas ya existen y están descritas.
qué líneas pararon la semana pasada y por qué.
Datos: registro de paradas y órdenes de producción.
Usuarios: responsables de línea y calidad, unas 25 personas.
Valor: menos tiempo en la consulta; se mide por equipo.
Esfuerzo: bajo, las tablas ya existen y están descritas.
// ¿agente sin código o Agent Bricks?
Agente sin código; revisar Agent Bricks si añadimos los
procedimientos de parada en documentos.
procedimientos de parada en documentos.
Por qué funciona. Ejemplo ilustrativo. El lienzo obliga a responder lo mismo para cada idea, y así se pueden comparar y priorizar en el informe.
08
Errores habituales al crear un agente sin código, y cómo se corrigen
Seis situaciones que aparecen en casi todos los grupos y que se resuelven durante la formación.
Síntoma
Qué se hace
El agente da una cifra distinta a la del informe.
- Definir la métrica una sola vez, con su fórmula y sus filtros, y usarla en el agente. No se corrige respuesta a respuesta.
Acierta una pregunta y falla otra muy parecida.
- Añadir preguntas de ejemplo con vuestra forma de preguntar y revisar que los nombres de columnas se entienden sin contexto.
Con muchas tablas el agente se pierde.
- Empezar con pocas tablas de una sola tarea y ampliar cuando las respuestas sean estables.
Alguien ve datos que no debería.
- Revisar los permisos de Unity Catalog antes de compartir y dejar fuera del agente lo que aún no esté gobernado.
Tras la primera semana, nadie lo usa.
- Elegir una tarea que se repita y tenga responsable, y revisar cada semana las preguntas que se quedaron sin respuesta.
Piden que el agente decida o ejecute acciones.
- Un agente sin código consulta datos. Coordinar varios agentes o conectarlos con otros sistemas es un proyecto de Agent Bricks, y lo dejamos anotado.
09
Preguntas frecuentes sobre la formación de agentes sin código en Databricks
¿Hace falta saber programar?
No. Se trabaja con instrucciones en lenguaje natural y con pantallas de configuración. Lo importante es conocer bien la tarea y los datos.
¿Se trabaja con nuestros datos reales?
Sí, y es lo recomendable. El agente se crea sobre vuestras tablas, con los permisos que ya tenéis. Si los datos son sensibles, preparamos con vosotros una copia anonimizada antes de la primera sesión.
¿Qué diferencia hay entre un agente de Genie y Agent Bricks?
El agente de Genie responde preguntas sobre tablas y se crea sin código. Agent Bricks es la plataforma para agentes más ambiciosos, con documentos, varios agentes y herramientas conectadas, y suele implicar un proyecto. En la sesión final se decide qué casos van a cada lado. Si vuestro entorno es Microsoft, Claude, ChatGPT o Gemini, mirad Agentes de IA para empresas, sin programar; para preguntar a los datos sin crear agentes, Pregunta a tus datos con Databricks Genie.
¿Qué ha pasado con los espacios de Genie?
Ahora se llaman Genie Agents, y Genie se llama Genie One. En la formación usamos los nombres actuales de octubre de 2026 y os explicamos dónde encontrar lo que conocíais.
¿Cómo sabremos si funciona?
Se mide por tarea o por equipo, por ejemplo el tiempo que lleva resolver una consulta antes y después, y con la batería de preguntas de control. Nunca se mide por persona.
¿Qué pasa después de las sesiones?
Recibís el informe de 5 a 10 casos de uso priorizados, con la recomendación de por dónde empezar, y nos reunimos dos semanas después para repasarlo. Si queréis llevar un caso a producción, os enviamos la propuesta en menos de 48 horas laborables.
¿Es bonificable por FUNDAE?
Sí. Es formación en vivo y la gestión de la bonificación va incluida. En la propuesta os damos una estimación, que depende del crédito disponible de vuestra empresa.
¿Hay examen o notas?
No. El resultado de la formación es vuestro propio agente funcionando. El certificado acredita la asistencia, las horas y el temario.
Ficha técnica
Duración
6 h · 2 sesiones de 3 h
Formato
En vivo, presencial u online
Grupo
6 a 12 personas
Nivel
Intermedio, sin programar
Requisito
Conocer la tarea de negocio y sus datos
Plataformas
Databricks: Genie Agents, Unity Catalog y Agent Bricks
Bonificación
FUNDAE, con la gestión incluida
Certificado
De asistencia y verificable. Registro de la formación del equipo
Formadores
Partners
Microsoft, Databricks y Anthropic