«¿Cuáles son las ventas de este trimestre por región, comparadas con el año pasado?». Hasta ahora, esta pregunta acababa en un correo al equipo de BI o en un informe que había que saber filtrar. Con Fabric IQ en Microsoft Copilot, cualquier persona con permisos puede hacerla directamente desde Copilot Chat y obtener una respuesta basada en los modelos semánticos de Power BI de la empresa.
Copilot responderá tan bien como esté definido el modelo semántico. Si no se tiene claro qué significa «venta», «margen» o «cliente activo», la IA no lo resolverá; lo repetirá con seguridad. El trabajo importante ahora no es de prompts, es de negocio y de modelado.
Qué ha llegado a disponibilidad general con Fabric IQ
Durante la FabCon Europe de Barcelona, Microsoft anunció que Fabric IQ en Microsoft Copilot Chat y Cowork está en GA. En la práctica significa que Copilot puede fundamentar sus respuestas en los modelos semánticos gobernados de Power BI, que según Microsoft ya superan los 20 millones.
Algunos puntos que conviene saber:
- Respeta los permisos. Las consultas se ejecutan con la identidad del usuario, así que la seguridad por filas (RLS) y los permisos de cada modelo siguen aplicándose.
- Está activado por defecto. Cada modelo tiene una opción para permitir o no el acceso desde Copilot, y el administrador dispone de un control global para restringirlo.
- Trabaja sobre informes y modelos semánticos. No sobre cualquier dato de la plataforma. Lo que no está en el modelo, Copilot no lo sabe.
Por qué el modelo semántico es ahora el producto
Un modelo semántico es la capa que traduce las tablas del ERP o del CRM al lenguaje del negocio: medidas, jerarquías, relaciones y definiciones. Hasta ahora, el usuario veía esa capa a través de informes diseñados por alguien. Con Copilot, la consulta directamente.
Esto cambia el listón de calidad. Una columna llamada Imp_Net_2 sin descripción era un problema menor cuando solo la usaba el equipo de BI. Ahora puede hacer que Copilot responda con total convicción a una pregunta distinta de la que se ha hecho. Y una decisión tomada sobre una cifra mal interpretada tiene un coste real.
Cómo preparar el modelo para que las respuestas de Copilot sean fiables
Esta es la lista que recomendamos revisar antes de abrir un modelo a toda la organización:
- Acordar las definiciones de negocio. Qué es una venta, cuándo se reconoce un ingreso, qué es un cliente activo. Si finanzas y comercial no coinciden, ninguna herramienta lo arreglará.
- Nombres claros y descripciones. Tablas, columnas y medidas con nombres que entienda una persona de negocio, y una breve descripción en cada medida clave.
- Un modelo limpio. Esquema en estrella, sin medidas duplicadas ni campos técnicos visibles que generen confusión.
- Seguridad bien definida. RLS donde haga falta, para que cada uno vea solo lo que le corresponde.
- Usar las herramientas de Prep data for AI. Power BI permite limitar qué campos ve la IA (esquema de datos para IA), añadir instrucciones con contexto de negocio y definir respuestas verificadas para las preguntas más habituales.
- Marcar los modelos aprobados. La opción Approved for Copilot indica qué modelos están preparados para ser consultados.
- Probar con usuarios reales. Recoger las preguntas que hacen de verdad y comprobar sus respuestas antes de ampliar el acceso.
Gobierno: qué modelos abrir y cuáles no
Como el acceso está activado por defecto, la primera decisión urgente es saber qué modelos quedan expuestos. No todos los modelos de un tenant están pensados para consultarse en lenguaje natural: los hay de pruebas, duplicados o con datos sensibles. Recomendamos hacer inventario, restringir lo que no esté preparado y abrir progresivamente los modelos certificados.
También hay que trabajar el factor humano. La propia Microsoft recomienda contrastar las cifras importantes con el informe original antes de actuar. Los usuarios deben entender qué puede responder Copilot, de dónde salen los datos y cuándo hay que validarlos.
Fabric IQ no es un proyecto de IA; es la recompensa por haber hecho bien un proyecto de datos. Las empresas que tienen modelos semánticos sólidos y definiciones acordadas le sacarán valor desde el primer día. Las que no, descubrirán rápidamente dónde están las incoherencias.
En Trentia hacemos proyectos de datos con Microsoft Fabric y Power BI, desde la integración con el ERP (como explicamos en el artículo sobre Business Central y Fabric) hasta el modelo semántico preparado para Copilot. Y formamos a los equipos con el curso de Power BI y el curso de Microsoft Fabric.
