Cómo transformar datos con Copilot en Dataflow Gen2

Copilot en Fabric aporta asistencia de IA a Dataflow Gen2 y permite transformar datos con Copilot usando lenguaje natural, sin necesidad de dominar Power Query. En lugar de buscar el botón correcto o escribir código M a mano, describes lo que quieres — filtrar filas, crear una columna o agrupar valores — y Copilot genera los pasos por ti. Es una forma rápida de limpiar y preparar datos y, a la vez, de aprender Power Query mientras trabajas.

Requisitos previos

• Una capacidad Fabric de pago (F2 o superior) o una prueba gratuita de Fabric.
• Copilot habilitado por el administrador en la configuración del inquilino (tenant).
• Un workspace asignado a esa capacidad, con permisos para crear elementos.
• Una fuente de datos sencilla para practicar, como un archivo CSV de ventas.

Paso 1: Crear un Dataflow Gen2

Abre tu workspace en Fabric, selecciona + Nuevo elemento y elige Dataflow Gen2. Dale un nombre claro, como Ventas_Limpias, para encontrarlo fácilmente más tarde. Se abre el editor de Power Query, el mismo entorno visual que ya existe en Excel y Power BI, donde vas a preparar los datos.

Paso 2: Conectar a una fuente de datos

Haz clic en Obtener datos y elige el conector adecuado — por ejemplo, Texto/CSV para un archivo. Indica la ruta o carga el archivo y confirma. En el área central verás una vista previa de las primeras filas, que es la base sobre la que Copilot va a trabajar.

Paso 3: Abrir el panel de Copilot

En la cinta Inicio, haz clic en el botón Copilot. Se abre un panel a la derecha con un cuadro de texto donde escribes tus peticiones. Si el botón aparece en gris, Copilot aún no está activo en tu capacidad; en ese caso, pide al administrador que lo habilite.

Consejo: haz una petición cada vez. Así es más fácil revisar cada paso y corregir si algo sale mal.

Paso 4: Pedir una transformación en lenguaje natural

Escribe una petición clara y específica. Por ejemplo, para limpiar la tabla de ventas:

Mantén solo las filas donde el País sea "Portugal" y elimina la columna Teléfono

Copilot interpreta la petición, aplica la transformación y la registra en Pasos aplicados, a la derecha. Puedes seguir conversando y encadenar nuevas instrucciones sobre el resultado anterior.

Paso 5: Crear una columna personalizada

Una de las capacidades más útiles es generar fórmulas a partir de una descripción. Pide, por ejemplo:

Crea una columna llamada Margen igual a (Ingresos - Costo) dividido por Ingresos

Copilot escribe la fórmula en M y añade la columna. Revisa siempre el resultado — un ejemplo del código que puede generar:

= Table.AddColumn(Origen, "Margen", each ([Ingresos] - [Costo]) / [Ingresos])

Paso 6: Explicar un paso con Copilot

Si heredaste un dataflow de otra persona o no entiendes un paso, usa la función de explicación. Escribe en el panel:

Explica qué hace el último paso

Copilot describe, en texto sencillo, lo que hace el código M. Es una gran ayuda para aprender y para documentar el proceso para tus colegas.

Verificar el resultado

Confirma tres cosas: que cada petición creó un paso en Pasos aplicados, que la vista previa muestra los datos esperados (filas filtradas y la nueva columna rellenada) y que la fórmula en M hace lo que pediste. Esta revisión es importante, porque Copilot puede malinterpretar una petición ambigua. Cuando todo esté correcto, define un destino de datos (por ejemplo, un Lakehouse o un Warehouse) y haz clic en Publicar para guardar y ejecutar el dataflow.

Conclusión

Acabas de transformar datos con Copilot en Dataflow Gen2, ahorrando tiempo y sin escribir Power Query a mano. El siguiente paso es probar peticiones más ricas — agrupar por categoría, convertir tipos de datos o combinar dos tablas — validando siempre el código generado. ¿Cuál será la primera transformación que le pedirás a Copilot en tus propios datos?