Aprende Microsoft Semantic Kernel 25 pasos (serie + libro gratis)

Si quieres aprender Microsoft Semantic Kernel de forma práctica y sin saltarte pasos, aquí tienes dos recursos pensados para ir de cero a producción en .NET:

Una serie completa de 25 tutoriales (con ejemplos y buenas prácticas).
Un ebook gratuito (más guiado, con verificación, troubleshooting y ejercicios por cada paso).

Actualizado: febrero de 2026.

Descarga el ebook gratis

Ebook:

Nota: el contenido está bajo licencia CC BY 4.0 y el código de ejemplo bajo MIT. Puedes compartirlo y reutilizarlo con atribución.

Serie completa (índice)

La página de la serie está aquí (y la puedes seguir en orden):
Índice Curso

Si prefieres ir capítulo por capítulo, te dejo el índice directo:

¿Qué vas a aprender exactamente?

Esta formación está diseñada para que no te quedes en “hola mundo”. Vas a tocar todo el ciclo:

Fundamentos de Semantic Kernel: Kernel, plugins, prompts y chat con historial.
Integración con LLMs: Azure OpenAI/OpenAI, settings (temperature/tokens), y patrones de uso.
Salida estructurada y fiabilidad: JSON, validación y guardrails (para integrar con código real).
Embeddings + búsqueda semántica: ranking, filtrado de relevancia y evolución hacia producción.
Producción: caché, gestión de errores, testing, DI, observabilidad, optimización de costes y seguridad.
Arquitectura: workflows multi-paso, routers conversacionales y microservicios con IA.

Para quién es (y para quién no)

Sí es para ti si:

Programas en .NET (C#) y quieres aplicar IA de forma profesional.
Quieres entender cómo construir y mantener sistemas con LLMs (no solo “probar prompts”).

No es para ti si buscas una guía sin código: aquí se programa y se valida.

Requisitos

.NET 6+ (ideal LTS).
Acceso a Azure OpenAI u OpenAI (ten en cuenta que las llamadas pueden tener coste).
Un editor (Visual Studio / VS Code) y ganas de ejecutar ejemplos.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿El ebook es realmente gratuito?

Sí. Lo puedes descargar y compartir. Solo ten en cuenta:

El contenido está licenciado con CC BY 4.0 (requiere atribución).
El código de ejemplo está bajo MIT.
Usar Azure OpenAI/OpenAI puede generar costes (depende de tu uso).

¿Necesito Azure sí o sí?

No necesariamente. Muchos ejemplos se pueden adaptar a OpenAI u otros proveedores. Aun así, en la serie encontrarás orientación específica para Azure OpenAI porque es un escenario muy común en empresas.

¿Puedo seguirlo si ya sé Semantic Kernel?

Sí: los pasos avanzados (guardrails, workflows, routers, observabilidad, seguridad, producción) te van a aportar un marco de trabajo “serio” para llevarlo a proyectos reales.

Recursos oficiales (recomendados)

¿Dudas o sugerencias? Déjamelas en comentarios y así puedo mejorar la serie y próximas ediciones del ebook.