Gobernanza de agentes de IA con LangChain4j y Copilot Studio

inyección de prompts, conectores, auditoría y RBAC

Los agentes de IA llegan a producción más rápido que cualquier comité de cambios, y un Copilot con acceso a todo el tenant «solo para pruebas» se despliega en un clic. Este episodio analiza casos reales en LangChain4j y Copilot Studio: qué falla con la inyección de prompts, los conectores con permisos excesivos y las lagunas de auditoría, y qué soluciones funcionan de verdad.

▶ Gobernanza de agentes de IA con LangChain4j y Copilot Studio: inyección de prompts, conectores, auditoría y RBAC (Doblaje IA)

Lo que aprenderás:

1. Frenar la inyección de prompts: listas de herramientas permitidas, salidas forzadas con JSON Schema, filtros de patrones para secretos y prompts de sistema bloqueados
2. Conectores con exceso de permisos: una entidad de servicio por agente, mínimo privilegio, entornos separados y grupos de seguridad con caducidad
3. Trazabilidad completa con registros estructurados, ID de correlación de extremo a extremo, hashes de contenido y SLA de retención claros
4. El modelo RBAC para agentes con cuatro roles (lector, ejecutor, escritor y administrador), flujo de aprobación y caducidad automática
5. Directivas DLP y una checklist de red teaming con controles en CI que detienen la publicación si falta el esquema o el alcance abarca todo el tenant

Este episodio es una versión en español doblada con IA del video animado de M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.