Hoy en día, muchas organizaciones se ven atrapadas en procesos manuales de extracción y transformación de datos, lo que no solo consume tiempo y recursos, sino que también incrementa el riesgo de errores. Además, la falta de conocimientos técnicos necesarios para elaborar consultas DAX complejas y diseñar modelos de datos eficientes limita la capacidad de los equipos financieros para profundizar en el análisis. Con frecuencia, los responsables de negocio deben conformarse con informes estáticos que no permiten simular escenarios “what-if” ni reaccionar de forma ágil a las variaciones del mercado, mientras que la visión fragmentada de la información financiera, al depender de sistemas desconectados, impide contar con una única fuente de verdad confiable.
La integración de Copilot y Power BI en Business Central ofrece una solución integral a estos retos: gracias a la automatización inteligente mediante prompts, Copilot genera automáticamente las consultas y modelos de datos necesarios, reduciendo drásticamente la curva de aprendizaje. A su vez, la potencia visual de Power BI facilita análisis predictivo y pronósticos automáticos sin necesidad de codificación avanzada, y permite crear dashboards interactivos que apoyan la exploración dinámica de datos y la simulación instantánea de escenarios. De este modo, tu organización unifica la fuente de la verdad, acelera la toma de decisiones, anticipa riesgos y oportunidades, y libera al equipo de finanzas para centrarse en aportar valor estratégico.
Introducción y objetivos del artículo
Hoy presentaremos la integración de Copilot y Power BI en Business Central como una solución avanzada para potenciar tus análisis predictivos y optimizar la toma de decisiones financieras. A lo largo de esta sección, definiremos el alcance y los resultados que obtendrás:
- Valor de Copilot: entenderás cómo la inteligencia artificial de Copilot aporta sugerencias contextuales, genera consultas DAX automáticas y facilita la creación de modelos de datos sin necesidad de conocimientos profundos en codificación.
- Potencial de Power BI: descubrirás el uso de Power BI Desktop y Power BI Service para visualizar datos de Business Central, configurar actualizaciones automáticas y compartir dashboards interactivos con tu equipo.
- Objetivos prácticos: al finalizar, serás capaz de:
- Conectar Business Central con Power BI y autenticar correctamente tus credenciales.
- Activar el complemento Copilot Visual y elaborar prompts efectivos.
- Diseñar un dashboard predictivo con pronósticos de ventas y flujo de caja.
- Publicar y consumir informes en Power BI Service, garantizando la seguridad y el cumplimiento normativo.
Con este enfoque, alcanzarás una visión integral en tiempo real de la salud financiera de tu organización y contarás con pronósticos fiables que te permitan anticiparte a posibles desviaciones.
Requisitos y preparativos previos
En esta sección revisaremos los requisitos y preparativos previos que debes cumplir para garantizar una integración fluida de Copilot y Power BI en Business Central. Asegúrate de contar con todo lo siguiente antes de avanzar:
Licencias necesarias
Debes disponer de Business Central Essentials o Premium, Power BI Pro (o superior) y acceso a Copilot Intelligence. Sin estas licencias, no podrás activar los conectores ni aprovechar las funcionalidades avanzadas de IA.
Permisos y roles de usuario
El usuario que configure la integración necesita permisos de Administrador de Business Central para habilitar extensiones y acceso a Azure AI Services, así como ser miembro de un workspace de Power BI con permisos de Miembro o Administrador para publicar y gestionar informes.
Entorno de pruebas (sandbox)
Es recomendable utilizar un sandbox de Business Central para validar la configuración sin comprometer datos productivos. Crea o habilita una base de datos de prueba con datos representativos que te permitan testear las consultas y modelos antes de trasladarlos a producción.
Conector de Power BI para Business Central
Verifica que tienes instalada la última versión del conector oficial de Business Central en Power BI Desktop. Esto garantizará compatibilidad con las entidades y vistas más recientes de tu tenant.
Acceso a Azure AI Services
Comprueba que tu inquilino de Microsoft 365 tiene configurado un servicio de Azure OpenAI o Cognitive Services habilitado para Copilot. Revisa que el Resource Group y las keys estén disponibles para la autenticación desde Business Central.
Con estos preparativos cubiertos, estarás listo para avanzar a la habilitación de Copilot Intelligence en Business Central y la conexión de tus datos con Power BI.
Habilitación de Copilot en Business Central
Para aprovechar al máximo la potencia de Copilot, debes activarlo y configurarlo correctamente en tu entorno de Business Central. A continuación, describo los pasos que sigo para habilitar Copilot Intelligence:
- Acceder al Centro de Administración de Business Central
- Me conecto a https://admin.businesscentral.dynamics.com con una cuenta de Administrador Global o Administrador de Business Central.
- Selecciono el tenant y el entorno (producción o sandbox) donde quiero habilitar Copilot.
- Activar Copilot Intelligence
- En el menú lateral, hago clic en “Funciones Preliminares” (o “Preview Features” si tu interfaz está en inglés).
- Localizo la opción “Copilot Intelligence” y marco la casilla Habilitar.
- Confirmo y guardo los cambios. La activación puede tardar unos minutos mientras se aprovisionan los servicios de IA.
- Asignar roles y permisos
- Navego a “Usuarios” dentro del mismo Centro de Administración.
- Selecciono el usuario o grupo de usuarios que usarán Copilot y hago clic en “Administrar roles”.
- Añado el rol “AI User” (o similar definido en tu tenant) y me aseguro de que tengan el permiso “Extensiones de IA: Leer y Ejecutar”.
- Verificar la conexión con Azure AI Services
- En Business Central, accedo a “Configuración de Copilot” en el menú de búsqueda (teclea “Copilot Configuration”).
- Compruebo que el Endpoint y la Key del servicio de Azure OpenAI o Cognitive Services estén correctamente referenciados.
- Realizo una prueba de conexión: pulso “Probar Conexión” y verifico el mensaje “Conexión Exitosa”.
- Validación inicial en Business Central
- Abro una página financiera cualquiera (por ejemplo, Libro Mayor o Diario General).
- Hago clic en el icono de Copilot que aparece en la cinta de opciones.
- Escribo un prompt sencillo, como “Muestra un resumen de saldos por cuenta”, y confirmo que Copilot genere la respuesta o la consulta DAX correspondiente.
Así Copilot Intelligence quedará plenamente operativo en tu entorno de Business Central, listo para integrarse con Power BI y comenzar a explotar sus capacidades predictivas.
Conexión de Business Central con Power BI
Para enlazar tus datos de Business Central con Power BI Desktop y comenzar a explotar su potencial analítico, sigo estos pasos:
- Instalar y actualizar Power BI Desktop
Me aseguro de contar con la última versión de Power BI Desktop, descargándola desde el sitio oficial de Microsoft. Esto garantiza compatibilidad total con el conector nativo de Business Central y acceso a las funcionalidades más recientes. - Acceder al conector de Business Central
En Power BI Desktop, hago clic en Obtener datos (“Get Data”) y selecciono “Servicios en línea” (“Online Services”). A continuación, elijo “Dynamics 365 Business Central” y pulso Conectar. - Autenticación mediante OAuth2
Aparece el diálogo de Microsoft Sign-in:- Introduzco mis credenciales corporativas (cuenta de Office 365 asociada a Business Central).
- Confirmo los permissions de acceso de Power BI a mis datos de Business Central, siguiendo el flujo de OAuth2.
- Al completarse, Power BI muestra un mensaje de “Autenticación satisfactoria”.
- Selección de entorno y empresa
Tras autenticarme, Power BI lista los entornos disponibles (Producción, Sandbox, etc.).- Selecciono el entorno donde he habilitado Copilot.
- Elijo la empresa que contiene los datos de prueba o producción que quiero analizar.
- Elegir entidades y vistas relevantes
Power BI muestra el catálogo de tablas y vistas expuestas por Business Central:- Marco las entidades clave para mi dashboard, por ejemplo General Ledger Entries, Sales Invoices, Cash Flow Forecast y Budget Entries.
- Puedo expandir cada entidad para elegir vistas específicas (por fecha, cuenta o proyecto) que optimicen el volumen de datos importados.
- Carga o transformación de datos
- Si necesito un modelo ligero, pulso Cargar (“Load”) y dejo que Power BI importe directamente los datos seleccionados.
- Para escenarios más complejos, elijo Transformar datos (“Transform Data”) para filtrar columnas, cambiar tipos o aplicar Power Query antes de cargar, mejorando el rendimiento y la calidad del modelo.
- Verificación del modelo en Power BI
Una vez importados los datos, reviso el panel de Relaciones (“Model view”) para:- Confirmar que las relaciones entre entidades (por ejemplo, entre Sales Invoices y Customers) estén correctamente configuradas.
- Ajustar claves y cardinalidades si fuese necesario, preparando el terreno para los prompts de Copilot Visual.
Con estos pasos completados, tus datos de Business Central estarán disponibles y preparados en Power BI Desktop, listos para aprovechar las capacidades de Copilot en la construcción de informes predictivos y análisis avanzados.
Uso de Copilot en Power BI Desktop
Para exprimir al máximo la inteligencia de Copilot dentro de Power BI Desktop, sigo estos pasos:
- Instalar el complemento Copilot Visual
- Abro Power BI Desktop y voy al menú Archivo > Opciones y configuración > Opciones.
- En la sección Complementos selecciono Copilot Visual y pulso Habilitar.
- Reinicio Power BI Desktop para que aparezca el icono de Copilot en el panel de visualizaciones.
- Agregar la visual de Copilot al lienzo
- En el panel de Visualizaciones, selecciono Copilot Visual y lo arrastro al área de diseño.
- Ajusto el tamaño de la tarjeta para disponer de suficiente espacio para la interacción.
- Definir el contexto de datos
- Con el Copilot Visual seleccionado, en el panel Campos, asigno las tablas o columnas clave (por ejemplo, fechas, cuentas o montos) que Copilot usará como referencia.
- Esto permite que los prompts automáticos se basen en el modelo de datos ya definido.
- Redactar prompts efectivos
- En el cuadro de texto de Copilot, escribo instrucciones claras, por ejemplo:
- “Genera una medida DAX que calcule el crecimiento porcentual mensual de ventas.”
- “Crea un modelo de predicción de flujo de caja a seis meses vista.”
- Incluyo siempre el horizonte temporal, la unidad de análisis (clientes, productos) y el resultado esperado (medida, tabla o visual).
- En el cuadro de texto de Copilot, escribo instrucciones claras, por ejemplo:
- Revisar y ajustar el código DAX
- Copilot propone la consulta DAX correspondiente. La reviso para verificar nombres de tablas y campos.
- Si es necesario, pulso Editar DAX para afinar la lógica (por ejemplo, ajustar filtros de contexto o funciones de inteligencia de tiempo).
- Refinar parámetros de IA
- En la pestaña Configuración de Copilot, ajusto parámetros como Longitud máxima de respuesta, Nivel de detalle y Sensibilidad al contexto.
- Así controlo cuánta autonomía tiene Copilot y adapto sus sugerencias a mis necesidades de precisión o velocidad.
- Visualizar resultados y explorar escenarios
- Una vez generado el objeto DAX o la visual, combino la salida de Copilot con gráficos de líneas, tablas dinámicas o segmentaciones.
- Utilizo la función “What-if” para modificar variables (crecimiento, costes) y observar impactos en tiempo real.
Con estos pasos, Copilot Visual en Power BI Desktop te permite traducir tus necesidades de negocio en consultas avanzadas y modelos predictivos sin escribir manualmente una sola línea de DAX.
Creación de un informe predictivo paso a paso
Para ilustrar cómo combinar Copilot y Power BI en un mismo informe, seguiré este flujo práctico:
- Definir objetivos y KPIs
Primero, determino qué métricas quiero pronosticar: ventas mensuales, flujo de caja y margen bruto. Abro un nuevo dashboard en Power BI Desktop y arrastro un lienzo en blanco, asignándole un título como “Pronóstico Financiero 2025”. - Importar visuales básicos
Inserto gráficos de línea para las ventas históricas y tablas para el detalle de cuentas. Esto me sirve de base antes de invocar a Copilot Visual, ya que el modelo necesita referencias de contexto (fechas, montos, dimensiones). - Generar pronósticos de ventas con Copilot
- Selecciono el Copilot Visual y en Campos incluyo las columnas Fecha[Mes] y Ventas[Monto].
- En el cuadro de prompt escribo:
“Crea una medida DAX que pronostique ventas mensuales para los próximos 12 meses usando series temporales.”
- Copilot devuelve una fórmula como:
- Ventas_Pronostico =
- FORECAST.ETS(
- SUM(Ventas[Monto]),
- MAX(Fecha[Fecha]),
- 12,
- 0.05,
- TRUE
- )
- Acepto y arrastro esa medida a un nuevo gráfico de líneas, visualizando la serie histórica y el tramo de pronóstico en color punteado.
- Incorporar análisis de flujo de caja
- Repito el proceso con Copilot Visual para el flujo de caja:
“Genera una tabla que proyecte flujo de caja trimestral para el próximo año basado en historial de entradas y salidas.”
- Copilot crea una tabla calculada:
- FlujoCaja_Proyectado =
- ADDCOLUMNS(
- CALENDAR(STARTOFMONTH(TODAY()), ENDOFYEAR(TODAY())),
- “FlujoEstimado”,
- [Entradas] – [Salidas]
- )
- Inserto la tabla en el informe y la vinculo a un gráfico de columnas apiladas para distinguir entradas y salidas.
- Añadir segmentaciones y escenarios “What-If”
- Agrego un What-if parameter para ajustar porcentaje de crecimiento (+/– 5 %) y lo sitúo en la parte superior del informe.
- Configuro que, al modificar ese parámetro, Copilot vuelva a calcular las medidas usando el nuevo factor de ajuste, lo que me permite explorar impactos en tiempo real.
- Personalizar formato y detalles
- Aplico formatos condicionales a las tablas (colores según rango de variación) y personalizo tooltips para mostrar detalles de cada punto de la serie.
- Renombro las leyendas y ejes con un estilo coherente y reviso que todos los textos sean legibles y claros.
- Validar resultados y optimizar rendimiento
- Compruebo que los pronósticos tengan sentido comparándolos con periodos anteriores. Ajusto los parámetros de sensibilidad de Copilot si detecto sobreajuste.
- Para mejorar la velocidad, activo el cargado incremental de datos en Power BI Service y filtro el modelo solo a los últimos 3 años para los cálculos predictivos.
Con este proceso, logro un informe predictivo completamente integrado donde Copilot se encarga de la complejidad de las fórmulas y Power BI ofrece todas las capacidades visuales e interactivas para compartirlo en Power BI Service y en el propio Business Central.
Publicación y consumo de informes en Power BI Service
Para que tus informes predictivos estén disponibles para todo el equipo y se actualicen automáticamente, realizo los siguientes pasos:
- Publicar el informe en Power BI Service
- En Power BI Desktop, clic en Archivo > Publicar > Seleccionar destino.
- Elijo el workspace de Power BI donde quiero alojar el informe (por ejemplo, “Finance Analytics”).
- Tras unos segundos, recibo la confirmación de “Publicación satisfactoria” y un enlace directo al informe en la nube.
- Configurar actualización de datos (Scheduled Refresh)
- Accedo a Power BI Service y abro el workspace donde publiqué el informe.
- Bajo la sección Conjuntos de datos, selecciono el dataset correspondiente y hago clic en Programar actualización.
- Activo la actualización incremental (si aplica) y defino la frecuencia (diaria a las 02:00 h de tu zona horaria).
- Añado las credenciales de conexión a Business Central (OAuth2) para evitar errores de autenticación.
- Asignar permisos y roles de acceso
- En el mismo workspace, entro en Permisos > Administrar roles.
- Otorgo a los stakeholders el rol de Lector o Miembro, según el nivel de interacción que requieran.
- Si quiero que determinados usuarios puedan editar el informe, los agrego como Miembros y defino sus ámbitos de trabajo.
- Compartir y colaborar
- Uso la opción Compartir del informe para enviar un enlace directo a equipos o usuarios específicos vía correo.
- Alternativamente, creo un App de Power BI que incluya el informe y lo publico, de modo que los usuarios vean un portal centralizado con toda la información financiera.
- Integrar el informe en Business Central
- En Business Central, navego a “Diseño de página” en la página de Dashboard o Inicio.
- Agrego un componente de Power BI e introduzco el ID del informe (URL) obtenido del Power BI Service.
- Configuro el tamaño y la posición del tile para que tu dashboard predictivo aparezca nativo dentro de tu entorno de Business Central.
Con estos pasos, tu informe estará publicado, actualizado y disponible tanto en Power BI Service como integrado directamente en Business Central, facilitando el acceso inmediato a tus pronósticos y análisis desde cualquier dispositivo.
Ejemplos de uso innovadores
Para ilustrar el potencial de la sinergia entre Copilot y Power BI en Business Central, comparto tres escenarios de aplicación que van más allá de los casos de uso tradicionales y pueden generar un impacto diferencial en tu organización:
Detección proactiva de anomalías en gastos
Imagina que, cada mes, Copilot analiza automáticamente los registros de gastos y detecta desviaciones significativas con respecto al presupuesto. Mediante un prompt como “Identifica transacciones fuera de rango o patrones inusuales en cuentas de gastos operativos”, Copilot genera una medida DAX que señala proveedores o categorías con variaciones superiores al 20 %. En Power BI, un gráfico de dispersión resalta estos puntos, permitiéndote actuar antes de que un error o fraude se convierta en un problema mayor.
Pronóstico de rotura de stock basado en comportamientos de cliente
Más allá del simple forecasting de inventario, combino los datos de Business Central con información de CRM (Dynamics 365 Sales) y uso Copilot para crear un modelo que pronostique la probabilidad de agotado por producto, cliente y región. El prompt “Genera un score de riesgo de rotura de stock para los próximos 30 días basado en histórico de ventas, plazos de entrega y campañas activas” produce una tabla calculada que asigna a cada ítem un índice de alerta. En Power BI, un mapa coroplético muestra zonas geográficas con mayor riesgo, facilitando decisiones de reabastecimiento inteligentes.
Simulación de escenarios “What-If” de fusiones y adquisiciones
Para equipos de finanzas corporativas, es posible diseñar un dashboard que simule el impacto de una posible adquisición. Con Copilot genero dinámicamente un modelo combinado de dos empresas (usando tablas de ingresos, costes y sinergias esperadas). El prompt “Fusiona los modelos financieros de Empresa A y Empresa B e incluye un 10 % de ahorro por sinergias operativas” produce las medidas necesarias. Luego, en Power BI aplico segmentaciones “What-If” para ajustar el porcentaje de ahorro o el plazo de integración y visualizar en tiempo real cómo varía el EBITDA consolidado.
Optimización del ciclo de vida de proyectos con análisis de desviaciones
En entornos de Dynamics 365 Project Operations integrados con Business Central, Copilot puede generar una visualización de Sankey que muestre el flujo de costes reales versus presupuestados por fase de proyecto. Mediante el prompt “Crea un gráfico de flujo que compare costes planificados y reales por tarea” se obtiene una serie de medidas y una estructura de datos que alimentan el gráfico. Esto permite al director de proyectos identificar rápidamente fases con sobrecostes y reasignar recursos antes de que se acumulen desviaciones.
Asistente financiero conversacional dentro de Teams
Por último, incorporo el informe de Power BI en Microsoft Teams junto con un bot Copilot que responde en lenguaje natural a preguntas como “¿Cómo evolucionaron mis márgenes el último trimestre?” o “Muéstrame clientes con pedidos recurrentes y alto crecimiento”. Gracias a la API de Power BI Embedded y la capa de IA de Copilot, los usuarios sin Power BI acceden a insights financieros directamente desde el chat de Teams, fomentando la colaboración y la democratización del dato.
Las posibilidades de Copilot y Power BI van mucho más allá de la generación de simples reportes: permiten diseñar soluciones predictivas, analíticas y conversacionales que transforman la forma en que tu empresa toma decisiones y planifica el futuro.
Consideraciones de seguridad y cumplimiento
En esta sección presento las pautas clave para garantizar que tu integración de Copilot y Power BI en Business Central cumpla con los más altos estándares de seguridad y regulación. En primer lugar, es esencial proteger los datos sensibles en tránsito y en reposo. Para ello, asegúrate de que tanto Business Central como Power BI utilicen TLS 1.2 o superior en sus conexiones y de que las bases de datos de Azure estén configuradas con encriptación de Azure Storage Service. Además, habilita el Azure Key Vault para gestionar de forma centralizada las claves y secretos de Copilot, evitando exponer credenciales en texto claro.
Por otro lado, controla el acceso mediante Azure Active Directory (AAD), aplicando el principio de menor privilegio. Define roles personalizados en Business Central y en Power BI Service, y considera activar Privileged Identity Management (PIM) para elevar permisos solo cuando sea estrictamente necesario. Registra y audita todas las actividades de IA y visualización mediante Azure Monitor y Power BI audit logs, de modo que puedas identificar accesos inusuales o intentos de exfiltración de datos.
En materia de cumplimiento normativo, revisa las políticas de retención y clasificación de datos mediante Microsoft Purview o tu solución de DLP preferida. Comprueba que tus flujos de datos no vulneren el GDPR ni otras regulaciones locales, aplicando etiquetas de sensibilidad y etiquetas de confidencialidad en las entidades de Business Central que contienen información personal o financiera. Finalmente, documenta tu configuración de seguridad y realiza auditorías periódicas para mantener actualizado el plan de contingencia y demostrar conformidad ante posibles inspecciones.
Mejores prácticas y recomendaciones
En mi experiencia, optimizar el rendimiento y garantizar la calidad de tus análisis predictivos en Power BI con Copilot requiere una combinación de buenas prácticas en el origen de datos, el modelado y el seguimiento continuo de la IA. A continuación, comparto las recomendaciones que siempre aplico:
Para mejorar el rendimiento, sugiero filtrar los datos desde la fuente siempre que sea posible, limitando el volumen de filas y columnas importadas. En Power Query, es más eficiente aplicar transformaciones (por ejemplo, remover columnas innecesarias o filtrar periodos históricos) antes de cargar el modelo. Además, aprovecho el cargado incremental en Power BI Service para actualizar únicamente los datos nuevos, reduciendo considerablemente los tiempos de refresco y la carga en el servidor.
La calidad de datos es fundamental: antes de invocar a Copilot, siempre realizo pasos de limpieza y validación de los datos en Power Query. Esto incluye estandarizar formatos de fecha, eliminar duplicados, y comprobar valores atípicos o faltantes. Un modelo libre de inconsistencias permite que Copilot genere prompts más precisos y evita resultados erróneos en las fórmulas DAX.
En cuanto al uso de Copilot, recomiendo definir prompts claros y concretos, incluyendo el horizonte temporal, las métricas y el nivel de agregación deseados. Después de cada sugerencia, reviso el código DAX generado para ajustarlo (por ejemplo, afinando filtros o funciones de inteligencia temporal). Mantengo un proceso de retroalimentación continuo: si detecto desviaciones o sobreajuste en los pronósticos, modifico los parámetros de sensibilidad de Copilot y vuelvo a generar la medida.
Por último, monitorizo el uso de Copilot y los logs de actividad en Azure AI Services para identificar patrones de consulta ineficientes o posibles cuellos de botella. Con esta visibilidad, ajusto tanto el modelo de datos como los prompts, garantizando que las sugerencias de IA se mantengan alineadas con los objetivos de negocio y los estándares de calidad establecidos.
