Update nav and index

Author: dgpmakes

documentation/modules/ROOT/nav.adoc

@@ -24,7 +24,7 @@
 ** xref:5.adoc#51[5.1 Desplegar e interactuar con la app]
 
 * xref:6.adoc[6. Habilitar Observabilidad]
-** xref:6.adoc#61[6.1 Desplegar e interactuar con la app]
+** xref:6.adoc#61[6.1 Desplegar Observabilidad]
 
 * xref:7.adoc[¡Taller terminado!]
 ** xref:7.adoc#71[Conclusión]

documentation/modules/ROOT/pages/index.adoc

@@ -1,6 +1,7 @@
-== ¡Bienvenido al taller!
 include::_attributes.adoc[]
 
+== ¡Bienvenido al taller!
+
 El mundo de la inteligencia artificial generativa avanza cada día y adaptarse a su ritmo es un reto recurrente para las empresas. Aquí entra **Red Hat AI**. Se trata de una plataforma especializada en la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones basadas en IA predictiva y generativa. De esta forma, centralizamos todas las herramientas necesarias para acelerar el desarrollo y despliegue de apps de IA.
 
 En este caso, nos adentraremos en uno de los últimos avances de la IA generativa, **los agentes**. ¿Qué diferencia hay entre los modelos con los que interactuamos mediante chat y estos agentes?
@@ -18,6 +19,9 @@ Un modelo sólo responde en base a lo que conoce. Es ahí donde entran en juego
 
 El objetivo de este taller es desplegar un **asistente gubernamental** que ayude a los ciudadanos a recibir información sobre las leyes. Lo haremos utilizando un agente basado en Llama Stack, RAG y servidores MCP. Conocerás paso a paso cómo es el flujo de trabajo dentro de OpenShift AI para tanto el desarrollo como el despliegue del agente.
 
+image::workshop.png[]
+
+
 [#02]
 === Entorno