Cómo crear sugerencias automáticas de filtros en Copilot de Power BI

João Barros 02 de October de 2026 4 min de lectura

Este tutorial muestra cómo configurar Copilot en Power BI para generar sugerencias automáticas de filtros relevantes para cada informe. Tener sugerencias automáticas ayuda a los usuarios a encontrar respuestas más rápidamente y reduce preguntas repetitivas al equipo de BI.

Requisitos previos

Cuenta con acceso a Power BI y Copilot activado en el tenant.
Informe publicado en Power BI Service con dataset bien modelado.
Permisos para editar la página del informe (Edit).
Conocimientos básicos de DAX y modelado de datos.

Paso 1: Identificar campos relevantes para sugerencias

Empieza por elegir cuáles son los campos (columnas) que más sentido tienen como filtros automáticos — por ejemplo: Country, ProductCategory, Year, SalesRegion. El objetivo es reducir ruido y presentar solo opciones útiles al usuario.

Paso 2: Crear una tabla de metadatos de filtros

Crea una tabla simple en Power BI que describa cada filtro que quieres sugerir. Esta tabla permite a Copilot usar contexto estructurado para formular sugerencias.

// Exemplo de tabela em DAX ou Power Query (Power Query recomendado)
let
  Source = Table.FromRecords({
    [Field = "Country", Label = "País", Type = "categorical"],
    [Field = "ProductCategory", Label = "Categoria", Type = "categorical"],
    [Field = "Year", Label = "Ano", Type = "numeric"],
    [Field = "SalesRegion", Label = "Região de Vendas", Type = "categorical"]
  })
in
  Source

Guarda esta tabela como FilterMetadata y cárgala en el dataset.

Paso 3: Añadir columnas de soporte (ejemplos de valores)

Añade una columna con ejemplos representativos (sample values) para cada Field — así Copilot ve ejemplos concretos al generar sugerencias.

// Exemplo em Power Query para adicionar SampleValues
Table.AddColumn(FilterMetadata, "SampleValues", each
  if [Field] = "Country" then "Portugal, Spain, France"
  else if [Field] = "ProductCategory" then "Software, Hardware"
  else if [Field] = "Year" then "2022, 2023"
  else "Norte, Sul")

Paso 4: Publicar y probar el dataset en Power BI Service

Publica el informe con la tabla FilterMetadata. En Power BI Service, asegúrate de que el dataset está actualizado y de que la tabla es visible para Copilot.

Paso 5: Crear prompts estructurados para Copilot

Usa un campo de texto o un botón con instrucciones (prompt) que el usuario pueda utilizar. Lo ideal es guardar ejemplos de prompts a nivel del informe para orientar a Copilot.

// Exemplo de prompt guardado numa caixa de texto visível ao utilizador
"Sugere 3 filtros útiles para analizar ventas este mes basándote en Country, ProductCategory y Year. Explica por qué cada filtro es relevante."

Paso 6: Ajustar la experiencia de Copilot (configuraciones e instrucciones)

En Power BI Service, abre el panel de Copilot para el informe. Añade instrucciones cortas que hagan referencia a la tabla FilterMetadata — por ejemplo, "Usa FilterMetadata para sugerir campos y ejemplos". Esto mejora la precisión de las sugerencias.

Paso 7: Crear respuestas de ejemplo y probar variaciones

Experimenta con varias versiones del prompt y registra buenas respuestas de Copilot. Si es necesario, refina la tabla FilterMetadata (por ejemplo, añade peso/priority para campos más importantes).

// Possível coluna adicional na tabela
// Priority: 1 (alto) a 5 (baixo)
[Field = "Country", Label = "País", Type = "categorical", SampleValues = "Portugal, Spain", Priority = 1]

Verificar el resultado

Para confirmar que está correcto: pide a Copilot sugerencias con el prompt guardado. Debes ver 3 sugerencias de filtros con explicación corta y ejemplos de valores. Verifica también que las sugerencias reflejan Priority y SampleValues de FilterMetadata.

Conclusión

Ahora tienes una forma estructurada de enseñar a Copilot a proponer filtros útiles en Power BI usando una tabla FilterMetadata y prompts orientadores. Próximos pasos posibles: automatizar la actualización de SampleValues con una query sobre datos reales o integrar señales de uso para ajustar Priority. Consejo: empieza con pocos campos y refina con feedback de los usuarios.