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Antes de empezar con la IA en Power BI, revisa tu licencia
Copilot sobre el modelo semántico, agentes de IA y apps desde Desktop: qué licencias, permisos, configuración y costos exige cada cosa si trabajas con Power BI Pro, sin capacidad y sin rol de administración.
Por Glenda Piñero Muñoz · · 30 min de lectura
Llevo un tiempo leyendo y escuchando distintas versiones de una misma idea: el usuario de negocio consultará sus datos mediante un chat, los agentes ayudarán a construir modelos e informes, y el trabajo en BI irá mucho más allá de los dashboards, hasta la creación de aplicaciones. A veces, el mensaje parece venir acompañado de una advertencia: adaptarse o quedarse atrás.
Las novedades presentadas por Microsoft durante FabCon Europe 2026 apuntan en esa dirección y son interesantes. Pero una cosa es anunciar una función y otra muy distinta es poder utilizarla.
Lo que echo en falta en muchas de esas publicaciones es una explicación de qué hace falta para que todo eso funcione de verdad: qué licencia necesitas, qué ajustes hay que habilitar, quién tiene que hacerlo y cuánto cuesta.
Yo trabajo con Power BI Pro, en capacidad compartida y sin permisos de administración. Así que me hice una pregunta muy concreta: de todo lo que se está anunciando, ¿qué puedo poner en marcha yo el lunes, con lo que tengo hoy?
Me fui a la documentación de Microsoft para comprobarlo.
En un minuto
Copilot dentro de Power BI requiere una capacidad de pago compatible; una licencia Pro o PPU por sí sola no basta. Sin embargo, una organización puede configurar una capacidad centralizada de Copilot, que también es de pago, para que los usuarios asignados lo utilicen en áreas de trabajo Pro, sin tener que trasladarlas a una capacidad Fabric dedicada. Las experiencias de Copilot en Microsoft 365 tienen sus propios requisitos de licencia y configuración.
Las apps creadas desde Desktop con lenguaje natural se han anunciado para usuarios Pro y PPU, pero su disponibilidad depende del despliegue de la preview.
También existen herramientas para desarrollar modelos semánticos e informes con ayuda de agentes de IA. Probé un servidor MCP local trabajando sobre un modelo semántico: acelera el trabajo, pero requiere supervisión. Puede introducir cálculos innecesarios o modificar elementos que no querías tocar. Además, el costo depende del agente, del servicio de IA y de cómo lo utilices.
Y hay algo que sigue siendo fundamental, tengas o no estas funciones: preparar bien el modelo semántico. Datos fiables, medidas bien definidas, relaciones coherentes y nombres comprensibles. Sin esos cimientos, la IA puede producir respuestas equivocadas con mucha seguridad.
01 · El ruidoQué se anunció y en qué estado está
Antes de hablar de licencias conviene separar lo que está disponible de lo que está anunciado. En muchas publicaciones, lo que ya funciona y lo que solo se ha anunciado aparecen mezclados.
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