Desde la incorporación de Copilot en Power BI, la forma en que los usuarios interactúan con sus datos en entornos de análisis ha cambiado de forma significativa.
Gracias a la inteligencia artificial, ahora es posible generar informes, medidas DAX o visualizaciones completas simplemente escribiendo instruccoiones en lenguaje natural. Sin embargo, para que estas capacidades funcionen correctamente, no basta con tener los datos cargados en un informe: es necesario que el modelo semántico esté preparado para la inteligencia artificial.
Disponer de un modelo semántico IA‑ready no solo mejora la precisión de las respuestas que ofrece Copilot, sino que también permite activar funcionalidades avanzadas como el esquema de datos de IA, las respuestas comprobadas o las instrucciones IA, que ayudan a que el sistema entienda mejor el contexto del negocio y los términos habituales que utilizan los usuarios.
En este artículo te explicamos cómo preparar tus datos para la IA en Power BI, por qué es importante hacerlo y qué beneficios aporta en entornos empresariales donde el tiempo, la fiabilidad y la capacidad de autoservicio son factores clave.
Además, podrás acceder a una guía descargable de Copilot en Power BI con todos los pasos detallados para adaptar tu entorno de Power BI al uso eficaz de Copilot.
Fuente: Microsoft Learn
Copilot ha introducido una nueva forma de interactuar con los datos en Power BI: ahora los usuarios pueden hacer preguntas en lenguaje natural, solicitar visualizaciones, generar medidas DAX o resumir un informe sin escribir ni una sola línea de código.
Por otro lado, Copilot también ha avanzado, permitiendo a los usuarios de Power BI crear sus propios agentes de IA mediante Copilot Agent Builder y Copilot Studio.
Sin embargo, para que estas funcionalidades ofrezcan resultados útiles, es fundamental que el modelo de datos esté bien estructurado y preparado para la IA.
Tener un modelo optimizado para inteligencia artificial no es solo una mejora técnica: es una condición necesaria para que Copilot entienda el contexto del negocio y devuelva respuestas coherentes, relevantes y seguras. Esto incluye aspectos como:
Si estos elementos no están definidos, Copilot para Power BI puede ofrecer respuestas incompletas, confusas o directamente erróneas, especialmente en consultas más abiertas o abstractas.
En cambio, un modelo optimizado permite a Copilot generar análisis más precisos, visualizaciones más pertinentes y textos explicativos que reflejan la lógica real del negocio.
Además, un modelo IA-ready mejora la experiencia del usuario final, ya que facilita el autoservicio de datos sin necesidad de conocimientos técnicos. Esto supone un avance importante en términos de eficiencia, autonomía y adopción de herramientas de inteligencia artificial dentro de la organización.
Según la documentación oficial de Microsoft, contar con un modelo semántico bien estructurado es esencial para que Copilot pueda generar respuestas útiles y precisas, y acceder a funcionalidades como el esquema de datos de IA, las respuestas comprobadas o las instrucciones de IA.
Asimismo, conviene recordar que, desde el 28 de abril de 2025, Fabric Copilot Capacity está disponible para todas las capacidades de Microsoft Fabric, incluida la más básica (F2). Esto significa que, por poco más de 50 €/mes, es posible utilizar Copilot en todas las herramientas del entorno Fabric, entre ellas Power BI.
Esta ampliación de disponibilidad fue anunciada en el blog oficial de Power BI como parte de las novedades del mes de mayo de 2025, facilitando el acceso a Copilot incluso en entornos con capacidades más limitadas como F2.
💡 ¿Quieres profundizar en el uso de Copilot en Power BI?
Hemos preparado una guía práctica en la que encontrarás todo lo necesario para empezar a trabajar con Copilot paso a paso: desde los requisitos técnicos y la activación en el entorno, hasta la creación de informes, visualizaciones, medidas DAX y narrativas generadas con IA.
El esquema de datos de IA (AI data schema) es uno de los elementos clave que permiten a Copilot comprender el modelo semántico de un informe en Power BI.
Gracias a este esquema, el asistente es capaz de interpretar correctamente a qué se refieren las preguntas formuladas en lenguaje natural y seleccionar los campos, tablas y medidas más adecuados para responderlas.
Configurar el esquema no requiere conocimientos avanzados, pero sí una cierta planificación previa.
A continuación, repasamos los pasos esenciales para definirlo correctamente:
El esquema permite priorizar los campos más representativos del modelo de datos. Esto ayuda a Copilot a distinguir qué columnas tienen mayor peso analítico, por ejemplo: fecha, categoría, importe, margen, cliente, región, etc.
📌 Consejo: si tienes tablas con muchos campos poco utilizados, deja fuera los secundarios para evitar ruido en las respuestas.
Power BI permite marcar campos como “entidades” (por ejemplo, cliente, producto, región) o como “atributos” de esas entidades (categoría, tipo, segmento).
Esta distinción mejora la calidad de los análisis generados automáticamente.
El nombre de los campos es una de las primeras referencias que Copilot interpreta.
Si usas nombres técnicos o abreviaturas poco claras (por ejemplo, “DimCli” o “ID_VTA”), conviene cambiarlos por nombres más legibles: “Cliente” o “ID Venta”.
Una de las ventajas del esquema de IA es que puedes asociar sinónimos a campos y tablas.
Si tu campo se llama “Producto”, puedes añadir sinónimos como “artículo”, “referencia” o “item”, para que Copilot entienda distintas formas de expresarlo.
Una vez definidos los campos clave, los sinónimos y los atributos, puedes guardar el esquema directamente desde Power BI Desktop. Al publicar el informe, el esquema se transfiere al servicio y queda listo para ser interpretado por Copilot.
Configurar un esquema de datos de IA es el primer paso para construir un modelo semántico preparado para la IA.
Cuando el esquema de datos está correctamente definido, se aprecia una mejora significativa en la calidad de las respuestas generadas por Copilot, tanto en la creación automática de informes como en las consultas realizadas en lenguaje natural.
Fuente: Microsoft Learn
Las respuestas comprobadas —o verified answers— son una de las funcionalidades más útiles cuando se trabaja con Copilot en Power BI, especialmente en entornos donde el significado de ciertos términos o métricas puede variar según el contexto del negocio.
Esta opción permite a los modeladores o analistas definir respuestas oficiales dentro del modelo semántico.
De este modo, cuando un usuario lanza una query en lenguaje natural sobre un concepto determinado, Copilot puede devolver directamente una respuesta precisa, coherente y aprobada previamente, en lugar de generar una interpretación ambigua o genérica.
Las respuestas comprobadas se pueden asignar a:
Abre Power BI Desktop y accede al panel de propiedades del modelo.
Selecciona el campo o medida al que quieras añadir una descripción verificada.
Define una descripción clara y precisa.
Utiliza lenguaje natural, evitando tecnicismos innecesarios. El objetivo es que cualquier usuario de negocio entienda fácilmente qué representa ese elemento.
Marca la descripción como "respuesta comprobada".
Power BI permite señalar manualmente qué definiciones deben considerarse oficiales para Copilot. Esto se realiza desde las propiedades avanzadas del campo.
Publica el modelo en un espacio de trabajo con capacidad Premium o Fabric.
Las respuestas comprobadas solo funcionan en entornos que cumplen los requisitos para modelos preparados para IA.
Gracias a esta funcionalidad, los usuarios no solo obtienen respuestas más precisas al interactuar con los datos, sino que también se reduce la dependencia del equipo técnico para validar cálculos o definiciones. Todo esto contribuye a una experiencia self-service BI más segura y profesional.
Cuando se trabaja con Copilot en Power BI, no solo es importante estructurar bien el modelo o definir medidas claras. También es fundamental ayudar a la inteligencia artificial a entender el contexto del negocio, especialmente si se trata de conceptos propios de la organización, procesos internos o terminología poco común.
Ahí es donde entran en juego las instrucciones de IA: textos breves que permiten aportar contexto adicional al modelo de datos, indicándole a Copilot cómo debe interpretar ciertos elementos y qué consideraciones debe tener en cuenta al generar respuestas.
Las instrucciones de IA son fragmentos de texto que se vinculan al modelo semántico para que Copilot tenga una mejor comprensión del uso previsto de los datos. A diferencia de las descripciones de campos o medidas, las instrucciones tienen un carácter más global y contextual.
Se utilizan, por ejemplo, para:
“En este modelo, el campo ‘Estado cliente’ distingue entre activos e inactivos en función de si han realizado al menos una compra en los últimos 12 meses. Las medidas de margen y beneficio solo deben aplicarse a clientes activos.”
Este tipo de indicaciones ayudan a que Copilot evite malentendidos y ofrezca respuestas más alineadas con la lógica del negocio específica de cada organización.
Accede al apartado de propiedades del modelo.
En Power BI Desktop, selecciona el icono de esquema de datos de IA o accede desde el panel de modelo.
Añade una nueva instrucción IA.
Puedes redactarla desde cero o utilizar plantillas propuestas por Power BI.
Revisa y guarda los cambios.
Como en otros elementos del modelo IA-ready, las instrucciones quedan asociadas al conjunto de datos y se publican junto al informe.
Comprueba que la instrucción esté activa en el servicio.
Puedes verificarlo desde el portal Power BI Service, dentro de las propiedades del dataset.
Las instrucciones de IA, junto con el esquema de datos y las respuestas comprobadas, son parte esencial del proceso de preparación del modelo para IA en Power BI.
Su correcto uso permite que Copilot no solo entienda mejor los datos, sino que genere respuestas más alineadas con las necesidades reales de los usuarios.
Según la documentación oficial de Microsoft, la siguiente tabla recopila los criterios más importantes a tener en cuenta a la hora de definir nuestro modelo semántico en Power BI. Estos criterios aseguran que Copilot pueda crear informes Power BI de forma óptima.
| Elemento | Consideración | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Enlace de tablas | Definición de relaciones claras | Asegúrate de que todas las relaciones entre tablas estén claramente definidas y sean lógicas, indicando cuáles son uno a varios, varios a uno o varios a varios. | Sales tabla conectada con Date tabla mediante el campo DateID. |
| Medidas | Lógica de cálculo estandarizada | Las medidas deben tener una lógica de cálculo normalizada, clara y fácil de explicar y comprender. | Total Sales calculado como la suma de SaleAmount de la Sales tabla. |
| Medidas | Convenciones de nomenclatura | Los nombres de las medidas deben reflejar claramente su cálculo y propósito. | Use Average_Customer_Rating en lugar de AvgRating. |
| Medidas | Medidas predefinidas | Incluye un conjunto de medidas predefinidas que es más probable que los usuarios soliciten en los informes. | Year_To_Date_Sales, Month_Over_Month_Growth, etc. |
| Tablas de hechos | Delimitación clara | Delimita claramente las tablas de hechos, que contienen los datos medibles y cuantitativos para el análisis. | Transactions, Sales, Visits. |
| Tablas de dimensión | Datos descriptivos de apoyo | Crea tablas de dimensiones que contengan los atributos descriptivos relacionados con las medidas cuantitativas de las tablas de hechos. | Product_Details, Customer_Information. |
| Jerarquías | Agrupaciones lógicas | Establece jerarquías claras dentro de los datos, especialmente para las tablas de dimensiones que se podrían usar para explorar en profundidad los informes. | Jerarquía Time que se desglosa desde Year a Quarter a Month a Day. |
| Nombres de columna | Etiquetas inequívocas | Los nombres de las columnas deben ser inequívocos y autoexplicativos, evitando el uso de id. o códigos que requieran una búsqueda adicional sin contexto. | Use Product_Name en lugar de ProdID. |
| Tipos de datos de columna | Correcto y coherente | Aplica tipos de datos correctos y coherentes para las columnas de todas las tablas para asegurarse de que las medidas se calculan correctamente y para habilitar la ordenación y el filtrado adecuados. | Asegúrate de que las columnas numéricas usadas en los cálculos no estén establecidas como tipos de datos de texto. |
| Tipos de relaciones | Especificado claramente | Para garantizar una generación de informes precisa, especifica claramente la naturaleza de las relaciones (activas o inactivas) y su cardinalidad. | Marca si una relación es One-to-One, One-to-Manyo Many-to-Many. |
| Data Consistency (Coherencia de datos) | Valores normalizados | Mantén los valores normalizados dentro de las columnas para garantizar la coherencia en los filtros y los informes. | Si tienes una Status columna, usa Open, Closed, Pending, etc. constantemente. |
| Indicadores clave de rendimiento (KPI) | Predefinidos y pertinentes | Establece un conjunto de KPI que sean pertinentes para el contexto empresarial y que se usen habitualmente en los informes. | Return on Investment (ROI), Customer Acquisition Cost (CAC), Lifetime Value (LTV). |
| Programaciones de actualizaciones | Transparente y programada | Comunica claramente las programaciones de actualización de los datos para asegurarte de que los usuarios comprendan las escalas de tiempo de los datos que están analizando. | Indica si los datos son en tiempo real, diarios, semanales, etc. |
| Seguridad | Definiciones de nivel de rol | Define roles de seguridad para distintos niveles de acceso a datos si hay elementos confidenciales que no todos los usuarios deben ver. | Los miembros del equipo de ventas pueden ver los datos de ventas, pero no los datos de RR. HH. |
| Metadatos | Documentación de la estructura | Documenta la estructura del modelo de datos, incluidas tablas, columnas, relaciones y medidas, como referencia. | Un diccionario de datos o un diagrama del modelo proporcionado como referencia. |
Una vez que has definido el esquema de datos de IA, añadido instrucciones contextuales y configurado respuestas comprobadas, el siguiente paso es marcar el modelo como preparado para IA (IA-ready). Esta acción no es obligatoria, pero sí muy recomendable si quieres sacar el máximo partido a Copilot en Power BI.
Cuando un modelo está marcado como IA-ready, Power BI lo identifica como optimizado para trabajar con funcionalidades de inteligencia artificial. Esto permite, entre otras cosas, habilitar capacidades como:
Antes de marcar el modelo como IA-ready, debes asegurarte de que:
Desde Power BI Desktop, abre el informe o dataset.
En el apartado de Modelo > Preparación para IA, selecciona la opción “Marcar este modelo como preparado para IA”.
Guarda y publica el archivo en un workspace compatible (Premium o Fabric).
En Power BI Service, verifica que el modelo aparece como IA-ready en las propiedades del conjunto de datos.
Una vez marcado, los usuarios que trabajen con ese informe o dataset podrán utilizar Copilot de forma más fluida, con una mayor tasa de éxito en las respuestas generadas, especialmente en entornos complejos o modelos con alto volumen de datos.
Nuestra guía práctica para usar Copilot en Power BI incluye toda la información que necesitas para ponerlo en marcha con garantías: activación paso a paso, requisitos técnicos, generación de informes, visualizaciones, medidas DAX y narrativas explicativas a partir de lenguaje natural.
Fuente: Microsoft Learn
Contar con un modelo IA-ready en Power BI no solo facilita la interacción con Copilot, sino que amplifica el valor del análisis de datos en toda la organización.
Estos son algunos de los beneficios más relevantes de trabajar con un modelo optimizado para inteligencia artificial.
Copilot es capaz de interpretar queries escritas de forma coloquial, pero su precisión depende en gran parte de cómo está construido el modelo. Al contar con un esquema de datos de IA, respuestas comprobadas e instrucciones claras, se reduce la ambigüedad y se mejora la calidad de las respuestas.
Un modelo bien estructurado permite a los usuarios generar visualizaciones, informes o cálculos sin necesidad de escribir fórmulas complejas ni navegar por menús. Esto agiliza el análisis de datos, especialmente para perfiles de negocio que no son expertos en DAX ni en diseño de modelos.
Gracias a la claridad del modelo y la interacción con Copilot, los usuarios pueden trabajar con los datos de forma autosuficiente, sin depender constantemente del equipo de BI o del departamento técnico. Esto facilita el acceso a la información y fomenta una cultura data-driven y self-service BI.
Copilot no solo responde a preguntas, sino que también puede generar los visuals Power BI más adecuados para cada conjunto de datos y explicaciones narrativas directamente dentro del informe.
Con un modelo preparado para IA, estas visualizaciones y textos son más relevantes y alineados con los objetivos de negocio.
Microsoft va optimizando y ampliando las funcionalidades de inteligencia artificial en Power BI y Microsoft Fabric.
Tener un modelo marcado como IA-ready garantiza que tu entorno estará preparado para futuras actualizaciones, como los nuevos agentes Copilot, flujos translíticos, automatización de tareas o integración con otras soluciones basadas en lenguaje natural.
En definitiva, preparar tu modelo de datos para IA no es un requisito técnico más, sino una oportunidad para mejorar la accesibilidad, la eficiencia y la precisión del análisis de datos en toda la organización.
La incorporación de Copilot en Power BI marca un punto de inflexión en la forma en que los usuarios interactúan con los datos. Gracias a las capacidades de inteligencia artificial, tareas que antes requerían conocimientos técnicos —como crear visualizaciones, escribir medidas DAX o interpretar resultados— ahora pueden realizarse simplemente formulando una pregunta en lenguaje natural.
Pero para que Copilot funcione con precisión y genere valor real, es fundamental contar con un modelo de datos bien preparado. A lo largo de este artículo hemos visto por qué es importante construir un modelo IA-ready, cómo aplicar buenas prácticas como definir un esquema de datos de IA, añadir respuestas comprobadas e instrucciones, y cómo activar estas capacidades desde Power BI Desktop y el servicio.
Ahora bien, preparar el modelo es solo una parte del camino. Para aprovechar de verdad todo lo que Copilot puede ofrecer, es clave conocer a fondo cómo funciona, qué tipo de experiencias existen y qué puede hacer realmente esta nueva funcionalidad.
Por eso, en Bismart hemos elaborado una guía práctica actualizada sobre Copilot en Power BI (2025), donde encontrarás paso a paso:
✔ Cómo habilitar Copilot correctamente
✔ Qué requisitos técnicos y licencias necesitas
✔ Qué funciones están disponibles (y cuáles no)
✔ Cómo crear informes, consultar datos en lenguaje natural y generar medidas
✔ Qué buenas prácticas seguir para sacar el máximo rendimiento
Descarga la guía práctica para usar Copilot en Power BI y da el primer paso hacia una forma más inteligente y eficiente de trabajar con datos en Power BI.