Power BI Desktop nos trae en su actualización de marzo de 2025 una serie de mejoras significativas que refuerzan tanto la experiencia de usuarios técnicos como de negocio. Microsoft ha puesto el foco en rendimiento, inteligencia artificial integrada y nuevas capacidades de visualización y modelado para que crear dashboards y obtener insights sea más fácil y potente que nunca. A continuación, resumimos las funcionalidades más relevantes de esta versión, explicando cómo aportan valor a quienes trabajan con dashboards, análisis de datos o inteligencia empresarial.

Mejora de rendimiento y plataforma

Una de las primeras novedades que notaremos es la mejora en el rendimiento de arranque de Power BI Desktop. Microsoft ha optimizado la aplicación para que abra más rápido los informes. Desde la versión de marzo, se están implementando gradualmente optimizaciones en el inicio de Power BI Desktop, reduciendo los tiempos al abrir un informe en blanco o cargar un archivo PBIX​.

Relacionado con la plataforma, Microsoft recomienda encarecidamente actualizar a la versión de 64 bits de Power BI Desktop, ya que la versión de 32 bits dejará de ser soportada después de junio de 2025.

Copilot e IA: inteligencia artificial al servicio del análisis

La actualización de marzo 2025 potencia las capacidades de Copilot, el asistente inteligente de Power BI, incorporando varias funciones nuevas de Artificial Intelligence que facilitan el análisis de datos de forma natural y automatizada:

• Resumen automático en Teams y Outlook: Ahora, cuando alguien comparte un informe de Power BI por Microsoft Teams o Outlook, es posible obtener un resumen generado por Copilot con un solo clic​. Esto permite a usuarios de negocio entender rápidamente el contenido y hallazgos principales de un informe sin necesidad de abrirlo, agilizando la comunicación de insights en chats y correos.

• Generación de consultas DAX por Copilot: Copilot es capaz de escribir consultas DAX complejas automáticamente, aprovechando las jerarquías y carpetas definidas en el modelo de datos​. En otras palabras, Copilot entiende la estructura semántica (jerarquías de fechas, carpetas de medidas, etc.) y la usa como contexto para crear fórmulas DAX precisas que responden a peticiones del usuario. Por ejemplo, un analista puede pedir una métrica comparativa y Copilot generará la consulta DAX involucrando las medidas y jerarquías relevantes de forma instantánea, ahorrando tiempo en la creación manual de fórmulas​. Esto beneficia a usuarios técnicos que manejan muchos cálculos, acelerando el desarrollo de análisis avanzados.
• Mejor comprensión del lenguaje natural: Se ha mejorado la capacidad de Copilot (Q&A) para entender preguntas en lenguaje cotidiano sobre los datos. Gracias a modelos de lenguaje más avanzados, ahora reconoce sinónimos, diferentes formas de preguntar e incluso valores específicos del modelo sin configuración adicional por parte del autor del informe​. En versiones previas, a veces era necesario entrenar manualmente términos o sinónimos; con esta actualización, Copilot entiende más preguntas “out of the box” (por ejemplo, comprende que “productos exportados desde Europa” significa lo mismo que “productos suministrados por proveedores cuyo continente es Europa”) y resuelve ambigüedades comunes automáticamente. Esto facilita que los usuarios de negocio obtengan respuestas correctas al hacer preguntas con sus propias palabras, reduciendo la intervención del creador del dashboard.
• Cálculos ad hoc en preguntas: Otra novedad importante es el soporte de cálculos ad hoc en las preguntas de Copilot. Antes, si el usuario preguntaba algo que implicaba un cálculo no predefinido en el modelo (p. ej., “¿Cuál fue el crecimiento porcentual de ventas año contra año?”), Copilot no podía responder porque requería crear una medida nueva. Ahora, el asistente puede generar dinámicamente la fórmula DAX necesaria tras bambalinas para responder este tipo de preguntas sobre la marcha​. Esto habilita consultas más flexibles, permitiendo análisis ad-hoc (como ratios, variaciones o conteos con condiciones) sin que el modelo tenga todas esas medidas creadas de antemano.

Novedades en visualización y storytelling

Esta actualización también trae mejoras que ayudan a contar historias con datos de manera más eficaz y a construir dashboards visualmente atractivos con menos esfuerzo.

• Anotaciones de datos en PowerPoint: En preview, la integración de Power BI con PowerPoint ahora permite agregar anotaciones directamente sobre las visualizaciones que se han incrustado en las diapositivas​. Esto significa que al insertar un gráfico de Power BI en una presentación, el presentador puede seleccionar un punto de datos y añadirle una nota explicativa in situ. Por ejemplo, destacar la cifra de ventas de un mes con una nota del tipo “Promoción especial impulsó ventas este mes”. Estas anotaciones se mantienen vinculadas al dato y aparecen sólo cuando ese punto está visible (si el gráfico se filtra y el dato desaparece, también lo hace su anotación)​. Esta funcionalidad transforma la forma de hacer storytelling con datos, ya que enriquece las presentaciones con contexto directamente sobre la visual, facilitando conversaciones más informadas y mejor comprensión por parte de la audiencia. Las reuniones y reportes ejecutivos se benefician de este contexto adicional, combinando la interactividad de Power BI con las narrativas de negocio en PowerPoint.

• Ajustes preestablecidos de estilo para visuales: Para lograr informes más consistentes y agilizar el diseño, Power BI ahora incluye “style presets” o estilos predefinidos que se pueden aplicar a los objetos visuales de forma masiva. Mediante un archivo de tema personalizado, es posible definir formatos predeterminados (colores, fuentes, posiciones de leyenda, etc.) para ciertos tipos de visualizaciones y aplicarlos con un solo clic​. En la práctica, un diseñador de informes puede crear una paleta y estilo corporativo (por ejemplo, colores de marca, leyenda abajo, líneas de cuadrícula personalizadas) y esas opciones aparecerán como presets de estilo en el panel de visualizaciones. Al seleccionar el estilo, varios formatos cambian al instante según lo definido, evitando tener que ajustar cada opción manualmente​. Esto ahorra tiempo y asegura uniformidad en dashboards corporativos, algo valioso tanto para desarrolladores (menos trabajo repetitivo) como para directivos que verán informes con un aspecto profesional y coherente con la marca.

• Líneas de referencia con áreas sombreadas: Se han introducido mejoras en las líneas de referencia de los gráficos, muy útiles para resaltar objetivos o percentiles. Ahora es posible sombrear el área por encima o por debajo de una línea de referencia en un gráfico​. Por ejemplo, si añadimos una línea de promedio o una meta en un gráfico de columnas, podemos colorear la región superior a ese promedio para destacar cuándo los valores están por encima de la media, o sombrear por debajo de una línea de objetivo para visualizar fácilmente qué puntos no alcanzan la meta. Esta simple adición mejora la comunicación de rendimiento vs. objetivos en los dashboards, permitiendo al espectador identificar de un vistazo qué cifras están fuera del rango deseado. El sombreado de referencias en definitiva refuerza el mensaje de los datos sin necesidad de explicaciones adicionales.

• Visual de tarjeta mejorado: El nuevo visual de tarjeta (introducido recientemente) recibe a su vez mejoras importantes. Ahora permite mostrar tarjetas categorizadas, es decir, presentar múltiples valores o KPIs distribuidos por categoría en un mismo visual​. Por ejemplo, se podría tener un visual de tarjeta que muestre ventas por región en varias tarjetas dentro del mismo cuadro, formateadas en filas o columnas. También se han agregado más opciones de formato para estas tarjetas múltiples, dando flexibilidad en cómo se presentan los indicadores. Para los creadores de reportes de negocio, esto significa poder construir paneles de KPIs más compactos y organizados, mientras que los usuarios de negocio se benefician al tener más información contextual junta sin perder claridad, comparando categorías lado a lado.

Modelado de datos y escalabilidad empresarial

En el ámbito de modelado y datos empresariales, la actualización de marzo 2025 trae novedades que amplían el alcance de Power BI hacia escenarios de Big Data y facilitan el trabajo de los profesionales de BI en la gestión de modelos:

• Modelos semánticos en Direct Lake (Preview): Quizás la mejora más ambiciosa es la introducción del modo de almacenamiento Direct Lake para modelos semánticos en Power BI (en versión preliminar)​. Esta funcionalidad, parte de la visión Microsoft Fabric, permite crear conjuntos de datos (datasets) en Power BI que leen directamente datos de OneLake sin necesidad de importarlos o refrescarlos constantemente. Por primera vez, se pueden añadir tablas desde múltiples orígenes en OneLake (p. ej. un Lakehouse y un Warehouse) en un solo modelo semántico, combinándolas según las necesidades​. ¿Qué implica esto? Que los equipos de BI pueden construir modelos sobre volúmenes de datos enormes (por ejemplo, datos de telemetría, logs, históricos detallados) manteniéndolos en el data lake, y aun así consultar esos datos con la rapidez de un dataset en memoria tradicional. Se elimina el límite de espacio o tiempo de refresco – los datos siempre están actualizados porque se leen “en vivo” – pero con un desempeño muy optimizado gracias a Direct Lake. Para las organizaciones, esto aporta escalabilidad y frescura de la información, integrando analítica de grandes datos en los dashboards de Power BI sin procesos complejos de ETL ni esperas de carga. En resumen, Power BI avanza más hacia la inteligencia empresarial en tiempo casi real sobre datos de alta volumen.
• Mejoras en vista de tabla y otras facilidades: En el día a día del modelado, se han añadido detalles que simplifican la vida al analista. Por ejemplo, la vista de tabla en Power BI Desktop ahora permite copiar datos fácilmente, ya sea una tabla completa, un subconjunto de celdas o incluso un solo valor​. Esto resulta útil cuando se necesita extraer datos puntuales del modelo para compartir rápidamente en Excel o en un informe ad hoc. Antes, copiar un valor implicaba exportar o escribir medidas temporales; con esta mejora, un simple clic copia-pega es suficiente, ahorrando tiempo al preparar análisis.

• Asimismo, en el ámbito de la distribución de contenidos, para las empresas que publican muchas apps organizacionales de Power BI, Microsoft ha introducido en preview mecanismos de CI/CD y nuevas opciones de personalización de la navegación en las apps​. Esto permitirá administrar las actualizaciones de aplicaciones de informes de forma más controlada (integrando con flujos DevOps) y ofrecer a los usuarios finales una experiencia más integrada cuando navegan por colecciones de dashboards corporativos. Son avances orientados a entornos de BI a gran escala, mejorando la gobernanza y la usabilidad a nivel organizacional.

Conclusión

La actualización de Power BI Desktop de marzo de 2025 refuerza la plataforma en todos sus frentes:

• Arranque más rápido y compatibilidad asegurada
• Inteligencia artificial más integrada que nunca para obtener insights al instante
• Mejoras de visualización que elevan la narrativa de los datos
• Capacidades de modelado que escalan hacia volúmenes masivos en tiempo real.

Cada una de estas novedades aporta valor tanto a desarrolladores de informes como a usuarios de negocio: unos ganan eficiencia y poder de análisis, y los otros reciben información más clara, contextual y oportuna.

Power BI continúa evolucionando como una herramienta clave de business intelligence, facilitando que las organizaciones conviertan sus datos en decisiones.

Aquí puedes consultar el informe completo.