Cómo crear métricas explicativas en Copilot en Power BI

João Barros 26 de October de 2026 4 min de lectura

Este tutorial muestra cómo crear métricas explicativas en Copilot en Power BI para que el Copilot genere automáticamente interpretaciones textuales y explicaciones para tus KPI. Es útil porque transforma números en contexto inmediato, ayudando a los usuarios a comprender variaciones sin escribir manualmente cada descripción.

Pre-requisitos

Cuenta con acceso a Power BI y Copilot activado.
Informe Power BI con un modelo de datos básico (tablas de hechos y dimensiones).
Medidas DAX ya creadas para los KPI que quieras explicar (ej.: TotalVendas, CrescimentoYTD).

Paso 1: Definir el objetivo de la métrica explicativa

Decide qué tipo de explicación quieres: tendencia (subida/bajada), contribución por categoría, o comparación con período anterior. Esta elección orienta el prompt que el Copilot usará y las medidas DAX adicionales que necesitarás.

Paso 2: Crear medidas DAX de soporte

Crea medidas que el Copilot pueda usar para identificar causa y contexto: variación %, principales categorías y señales de anomalía. Mantén las medidas simples y nombradas de forma clara.

// Exemplo mínimo de medidas DAX
TotalVendas = SUM(Sales[Amount])
VendasPeriodoAnterior = CALCULATE([TotalVendas], SAMEPERIODLASTYEAR(Date[Date]))
VariaçãoAno = DIVIDE([TotalVendas] - [VendasPeriodoAnterior], [VendasPeriodoAnterior])
TopCategoria = TOPN(1, SUMMARIZE(Products, Products[Category], "CatVendas", SUM(Sales[Amount])), [CatVendas], DESC)

Paso 3: Preparar campos y descriptores para el Copilot

Crea una tabla auxiliar (si es necesario) con descriptores legibles que el Copilot pueda usar en el prompt — por ejemplo nombres completos de las medidas y texto de contexto del negocio. Esto ayuda a evitar ambigüedad cuando el Copilot genera la explicación.

// Exemplo de tabela calculada para rótulos
Descritores = DATATABLE(
  "Key", STRING,{"TotalVendas","VariaçãoAno","TopCategoria"},
  "Label", STRING,{"Total de Vendas","Variação anual","Categoria com maior peso"}
)

Paso 4: Crear un visual de soporte para Copilot (Tarjeta + Tooltip)

Añade una tarjeta para el KPI principal y configura tooltips con las medidas de soporte. El Copilot usa el contexto del visual para generar explicaciones más precisas; asegurar que las medidas están visibles en el informe mejora la calidad del texto.

Paso 5: Configurar el prompt en Copilot dentro del informe

Abre el panel Copilot en Power BI y proporciona un prompt claro que mencione las medidas y el objetivo (ej.: explicar variación anual y top categoría). Incluye instrucciones sobre el tono (formal/resumido) y la extensión del texto.

Prompt de ejemplo:
"Explica en 2-3 frases la variación anual de [TotalVendas] usando [VariaçãoAno] e indica la principal causa recurriendo a [TopCategoria]. Mantén el texto simple y accionable."

Paso 6: Probar e iterar el texto generado

Pide al Copilot la explicación y verifica si el texto menciona correctamente los valores y categorías. Si hay ambigüedades, ajusta el prompt o añade más medidas de soporte (ej.: participación % por categoría, variación mensual).

Paso 7: Automatizar actualizaciones del texto con bookmarks y parámetros

Crea bookmarks o usa filtros de página para diferentes segmentos (región, producto). Cuando el usuario cambia el filtro, pide de nuevo al Copilot que regenere la explicación; así tendrás explicaciones contextuales sin editar manualmente.

Verificar el resultado

Confirma que el Copilot genera explicaciones que mencionan correctamente los valores y la categoría principal: compara los números en el texto con las tarjetas del informe. Prueba varios filtros y períodos para garantizar coherencia. Errores comunes: texto que menciona valores desactualizados (verifica si el informe se ha actualizado) o términos ambiguos (mejora los nombres de las medidas).

Conclusión

Con estos pasos has creado métricas explicativas que permiten a Copilot transformar KPI en texto accionable. Próximos pasos: enriquecer las medidas con análisis de contribución (descomposición) y crear prompts estándar para diferentes públicos. Consejo: guarda prompts eficaces en un fichero de referencia para replicar en otros informes — ¿qué KPI quieres hacer explicable a continuación?