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Ficha MS-08
GitHub Copilot · Modo agente · CLI · MCP
GitHub Copilot para equipos de desarrollo y datos
GitHub Copilot para equipos de desarrollo y datos es una formación práctica en vivo de 6 horas para que un equipo técnico use el modo agente, la línea de comandos y MCP con criterio, con exclusiones de contenido, políticas de organización y revisión de código. BertIA, consultora de datos e IA en España y partner de Microsoft, la imparte sobre vuestros repositorios y flujos de trabajo reales.
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 GitHub Copilot para equipos y para quién
Dos sesiones de tres horas para que un equipo de desarrollo o de datos adopte GitHub Copilot como parte de su forma de trabajar: escribir y entender código, modernizar scripts antiguos, trabajar en notebooks, medidas DAX y pipelines, y revisar con garantías lo que se genera.
Para quién
equipos técnicos del cliente, de desarrollo y de datos, con un repositorio y un flujo de trabajo en marcha. Hace falta manejar Git y un entorno de desarrollo; no hace falta experiencia previa con Copilot.
Qué gana la organización
un equipo que usa el modo agente con una forma de trabajar acordada; unas políticas de organización y unas exclusiones de contenido pensadas para vuestro código; y una guía de revisión que mantiene la calidad cuando el código se escribe más rápido.
Cómo lo trabajamos
empezamos con un diagnóstico previo: pasamos una encuesta corta a los asistentes y hacemos una llamada de 30 minutos con quien impulsa la formación. Con eso elegimos repositorios y tareas reales. Los consultores que impulsan proyectos de datos en farma, industria y retail son quienes forman.
La formación puede abrir un proyecto de adopción en desarrollo y modernización de código.
02
Objetivos de aprendizaje en GitHub Copilot para equipos
Al terminar, cada participante es capaz de:
OA-1
Trabajar con GitHub Copilot en el editor, en modo agente, con tareas acotadas, instrucciones claras y cambios revisables.
OA-2
Usar GitHub Copilot en la línea de comandos para tareas del día a día y para automatizar flujos con agentes y MCP.
OA-3
Conectar servidores MCP con criterio, sabiendo qué datos y qué acciones se ponen al alcance del agente.
OA-4
Configurar exclusiones de contenido y políticas de organización adecuadas a vuestro código y a vuestros datos.
OA-5
Aplicar Copilot en notebooks, medidas DAX y pipelines de datos con revisión adecuada a cada caso.
OA-6
Revisar el código generado con una lista de comprobación de calidad y seguridad, y completar un lienzo de casos de uso del equipo.
03
Temario de GitHub Copilot para equipos, sesión a sesión
Temario de referencia para dos sesiones de 3 h, online o presenciales. En la propuesta se ajusta a vuestros repositorios, vuestro lenguaje y vuestro sector.
M1
Copilot en el editor y modo agente
Sesión 1 · 90 min
1.1
Ajustes de partida: instrucciones del repositorio, estilo de código y convenciones del equipo.
1.2
Modo agente en el editor: cómo describir una tarea acotada, qué ficheros toca y cómo revisar cada cambio antes de aceptarlo.
1.3
Entender código ajeno: explicar un módulo, localizar dónde se calcula una cifra y resumir un historial de cambios.
1.4
Práctica: una tarea real del equipo resuelta con el agente, con pruebas y revisión.
M2
Línea de comandos, agentes y MCP
Sesión 1 · 90 min
2.1
GitHub Copilot en la línea de comandos: disponible de forma general desde el 25 de febrero de 2026, con agentes y MCP integrados.
2.2
MCP en la práctica: qué es un servidor MCP, qué se le da al agente (datos y acciones) y cómo se limita.
2.3
Flujos repetibles: tareas que se lanzan siempre igual, como actualizar documentación o preparar una nota de cambios.
2.4
Riesgos y límites: permisos mínimos, revisión de cada acción y trazabilidad de lo que hace el agente.
M3
Datos, notebooks, DAX y pipelines; seguridad y políticas
Sesión 2 · 90 min
3.1
Notebooks: explorar datos, limpiar y documentar con Python, con revisión de cada celda.
3.2
Medidas DAX: explicar una medida existente, proponer una nueva y comprobarla contra casos conocidos.
3.3
Pipelines: modernizar un proceso de carga antiguo y documentar sus pasos y dependencias.
3.4
Exclusiones de contenido: disponibles en el editor desde 2024 y en la aplicación de Copilot y la línea de comandos desde el 2 de septiembre de 2026, solo en los planes Business y Enterprise.
3.5
Políticas de organización: qué funciones se activan, para quién y con qué controles.
M4
Taller final: casos de uso y plan de adopción
Sesión 2 · 90 min
4.1
Revisión de código con Copilot, con skills y MCP, ya disponible de forma general desde el 29 de julio de 2026, y la lista de revisión humana del equipo.
4.2
Lienzo de caso de uso: cada grupo completa problema, datos, usuarios, valor y esfuerzo para sus tareas de desarrollo y modernización.
4.3
Plan de adopción: quién empieza, con qué repositorios y qué se mide, por tarea o por equipo y nunca por persona.
4.4
Qué incluye el informe de casos de uso y la reunión de devolución a las dos semanas.
04
GitHub Copilot en cada parte del trabajo técnico
La misma herramienta se usa de formas distintas según la tarea. Esta tabla muestra dónde se usa cada una y qué se comprueba.
Tarea
En el editor, con modo agente
En la línea de comandos
Qué se revisa siempre
Entender código existente
En el editor, con modo agente
Preguntas sobre el repositorio abierto
En la línea de comandos
Consultas rápidas sin salir del terminal
Qué se revisa siempre
Que la explicación coincida con el código real
Escribir y modificar código
En el editor, con modo agente
Modo agente con una tarea acotada
En la línea de comandos
Agentes con MCP integrados para tareas repetibles
Qué se revisa siempre
Cada cambio y las pruebas asociadas
Notebooks y pipelines
En el editor, con modo agente
Celdas y scripts con instrucciones claras
En la línea de comandos
Automatización de tareas de preparación
Qué se revisa siempre
Resultados con datos conocidos
Medidas DAX
En el editor, con modo agente
Explicar y proponer medidas
En la línea de comandos
No aplica en la mayoría de casos
Qué se revisa siempre
La cifra frente a un caso verificado
Seguridad del código
En el editor, con modo agente
Exclusiones de contenido en el editor, desde 2024
En la línea de comandos
Exclusiones de contenido desde el 2 de septiembre de 2026, en Business y Enterprise
Qué se revisa siempre
Secretos, datos personales y dependencias
Revisión de código
En el editor, con modo agente
Revisión de Copilot con skills y MCP
En la línea de comandos
Según el flujo del equipo
Qué se revisa siempre
Siempre una persona del equipo aprueba
Las funciones y los planes cambian con frecuencia. Los nombres y fechas corresponden a octubre de 2026, y los repasamos con vosotros antes de la primera sesión.
05
Requisitos para GitHub Copilot para equipos
Para todos
- Ordenador propio por participante
- Manejar Git y un entorno de desarrollo
- Una o dos tareas reales del equipo elegidas antes de empezar
GitHub Copilot
plan Business o Enterprise recomendado
- Licencia de GitHub Copilot asignada a cada participante
- Para las exclusiones de contenido en la aplicación y la línea de comandos, plan Business o Enterprise
- Una persona con permisos para configurar las políticas de la organización
Entorno de trabajo
repositorio de pruebas
- Editor compatible con GitHub Copilot instalado y actualizado
- Un repositorio real, o una copia, con el que trabajar durante las sesiones
- Si queréis probar la línea de comandos, terminal con acceso permitido por sistemas
06
Material de GitHub Copilot para equipos
Informe de casos de uso priorizados: de 5 a 10 casos, con una recomendación de por dónde empezar
Reunión de devolución a las dos semanas para revisar el informe y decidir los siguientes pasos
Sesión online
Instrucciones del repositorio y convenciones del equipo, listas para usar
Documento
Lista de revisión de código con calidad y seguridad, para código escrito por personas o por el agente
Propuesta de políticas y exclusiones adaptada a vuestro código y vuestros datos
Documento
Certificado con horas, temario e identificador verificable
07
Ejemplos de instrucciones y código
Tres ejemplos del temario. En la sesión se escriben sobre vuestros repositorios y vuestras tablas.
M1 · 1.2 · instrucción para el modo agente
Modo agente
Tarea: añadir validación de fechas al módulo de carga de pedidos.
Alcance: solo la carpeta de carga; no tocar la de informes.
Qué esperar: una función que rechace fechas futuras y fechas anteriores a 2020.
Alcance: solo la carpeta de carga; no tocar la de informes.
Qué esperar: una función que rechace fechas futuras y fechas anteriores a 2020.
// condiciones de aceptación
Incluye pruebas con tres casos válidos y tres no válidos.
Muéstrame los cambios antes de aplicarlos y explica cada uno.
Muéstrame los cambios antes de aplicarlos y explica cada uno.
Por qué funciona. Una tarea acotada, con alcance y condiciones de aceptación, produce cambios pequeños y fáciles de revisar.
M3 · 3.1 · notebook · limpieza con revisión
Python
import pandas as pd
pedidos = pd.read_csv(«pedidos.csv», parse_dates=[«fecha»])
pedidos = pd.read_csv(«pedidos.csv», parse_dates=[«fecha»])
# Copilot propone la limpieza; el equipo revisa cada regla
pedidos = pedidos.drop_duplicates(subset=[«id_pedido»])
pedidos[«importe»] = pedidos[«importe»].fillna(0)
pedidos[«importe»] = pedidos[«importe»].fillna(0)
# comprobación: el total debe coincidir con el del origen
assert pedidos[«id_pedido»].is_unique
print(len(pedidos), pedidos[«importe»].sum())
print(len(pedidos), pedidos[«importe»].sum())
Por qué funciona. Cada regla de limpieza se comprueba contra un dato conocido, y la comprobación queda dentro del propio notebook.
M3 · 3.2 · medida DAX explicada y comprobada
DAX
Margen % =
DIVIDE (
SUM ( Ventas[Importe] ) – SUM ( Ventas[Coste] ),
SUM ( Ventas[Importe] )
)
DIVIDE (
SUM ( Ventas[Importe] ) – SUM ( Ventas[Coste] ),
SUM ( Ventas[Importe] )
)
// instrucción: explica esta medida en dos frases y propón
// tres casos de prueba con resultado esperado
Por qué funciona. Pedir la explicación y los casos de prueba antes de aceptar una medida evita las cifras que parecen razonables y no lo son.
08
Situaciones habituales con GitHub Copilot, y qué se hace
Seis situaciones que aparecen en casi todos los equipos y que se trabajan durante la formación.
Síntoma
Qué se hace
El agente modifica más ficheros de los esperados.
- Se acota la tarea en la instrucción, se limita la carpeta y se revisa cada cambio antes de aceptarlo.
El código funciona, pero no sigue las convenciones del equipo.
- Se escriben instrucciones del repositorio con el estilo, las librerías y las pruebas esperadas.
Hay un repositorio con datos o secretos que no deben salir.
- Se configuran exclusiones de contenido, disponibles en el editor y, desde el 2 de septiembre de 2026, en la aplicación y la línea de comandos, en los planes Business y Enterprise.
Un servidor MCP da más acceso del necesario.
- Se aplica el principio de permisos mínimos, se prueba en un entorno de pruebas y se revisa qué acciones puede hacer.
Las revisiones se acumulan porque se escribe más código.
- Se usa la revisión de código de Copilot como primera pasada y la lista de revisión del equipo como segunda, siempre con una persona que aprueba.
Una medida DAX o un pipeline da una cifra distinta.
- Se comprueba contra un caso verificado y se documenta la regla. Si hay muchas definiciones que reconciliar, es trabajo de gobierno del dato y lo anotamos.
09
Preguntas frecuentes sobre GitHub Copilot para equipos
¿Podemos trabajar con nuestros repositorios reales?
Sí, y es lo recomendable. Se trabaja en vuestros equipos y con vuestros permisos; el formador no se lleva código. Si hace falta, se trabaja sobre una copia sin datos sensibles.
¿Qué plan de GitHub Copilot necesitamos?
Revisamos con vosotros el plan que ya tenéis. Las exclusiones de contenido en la aplicación y la línea de comandos solo están en los planes Business y Enterprise. En el diagnóstico previo lo revisamos con vosotros.
¿Cómo se usa GitHub Copilot con nuestro código sin perder control?
Con exclusiones de contenido, políticas de organización y una lista de revisión se puede usar con criterio. La formación dedica bloques propios a la seguridad y a la revisión.
¿Sirve para datos, no solo para desarrollo?
Sí. Se trabaja en notebooks, medidas DAX y pipelines de datos, con revisión adecuada a cada caso. Para profundizar en medidas DAX, mirad Power BI avanzado: DAX y modelado; si trabajáis en Databricks, El asistente de código de Databricks para equipos de datos.
¿Y la línea de comandos?
GitHub Copilot en la línea de comandos está disponible de forma general desde el 25 de febrero de 2026, con agentes y MCP integrados. Se trabaja en la segunda parte de la primera sesión.
¿Qué se llevan al terminar?
Un informe de 5 a 10 casos de uso priorizados, con una recomendación de por dónde empezar, y una reunión de devolución a las dos semanas. Puede abrir un proyecto de adopción en desarrollo y modernización de código.
¿Hay pruebas o notas?
No. El taller final es vuestro propio trabajo, sin nota. El certificado acredita la asistencia, las horas y el temario.
¿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.
Ficha técnica
Duración
6 h · 2 sesiones de 3 h
Formato
En vivo, presencial u online
Grupo
6 a 12 personas
Nivel
Intermedio, para equipos técnicos
Requisito
Manejar Git y un entorno de desarrollo
Plataformas
GitHub Copilot en el editor y en la línea de comandos
Bonificación
FUNDAE, con la gestión incluida
Certificado
De asistencia y verificable. Registro de la formación del equipo
Formadores
Partners
Microsoft, Databricks y Anthropic