Power BI + MCP: la nueva forma de conectar IA con tus datos

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El Remote MCP Server es la puerta de entrada más rápida al mundo agéntico de Power BI. En esta sesión conectaremos un agente al endpoint remoto, exploraremos cómo se autentica vía Entra ID, y ejecutaremos consultas reales sobre un modelo semántico en lenguaje natural. Veremos cómo el agente descubre automáticamente el esquema del modelo — tablas, columnas, relaciones — y genera DAX válido sin que el usuario escriba una sola línea de código. Cubriremos también los controles de seguridad (RLS, permisos de usuario, tenant settings del admin) y los límites actuales del servidor en Preview. El caso de uso central: de "¿cuánto vendimos este trimestre por región?" a una respuesta fundamentada en tus datos reales en segundos.

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Si el Remote MCP es para consultar datos, el Local MCP es para construir y modificar el modelo semántico. En esta sesión instalaremos y configuraremos el Power BI Modeling MCP Server en local, lo conectaremos a un modelo abierto en Power BI Desktop y a un workspace de Fabric, y ejecutaremos operaciones reales en lenguaje natural: crear tablas, añadir medidas, definir relaciones, aplicar convenciones de nomenclatura en lote sobre cientos de objetos simultáneamente. Veremos cómo el agente lee el esquema actual, propone cambios, pide confirmación antes de aplicarlos y ejecuta operaciones con soporte transaccional y manejo de errores. También exploraremos cómo aplicar best practices de modelado automáticamente y cómo validar consultas DAX desde el propio agente sin salir del chat.

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En esta primera sesión de la serie “Power BI + MCP: la nueva forma de conectar IA con tus datos”, introduciremos Model Context Protocol (MCP) y explicaremos cómo puede utilizarse junto con Power BI para conectar herramientas de IA con datos empresariales confiables. Los asistentes aprenderán qué es MCP, qué son los Power BI MCP Servers y cómo pueden ayudar a que las herramientas de IA interactúen con modelos semánticos de Power BI. Cubriremos los conceptos principales, casos de uso habituales, consideraciones de configuración y el valor de utilizar modelos semánticos como una capa de datos gobernada para experiencias de analítica con IA. La sesión será práctica y orientada a desarrolladores, con ejemplos pensados para entender cómo MCP puede integrarse en flujos modernos de Power BI y analítica.

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El DAX siempre ha sido la barrera de entrada a Power BI para muchos profesionales. En esta sesión veremos cómo los agentes conectados al Remote MCP Server usan el mismo motor de generación DAX que Copilot para Power BI, y cómo el Local MCP permite validar y ejecutar consultas DAX directamente contra el modelo para testear medidas, depurar cálculos y explorar datos sin salir del agente. Exploraremos prompts avanzados para generar medidas complejas, patrones de inteligencia de tiempo, cálculos condicionales y medidas de tabla, y veremos los límites actuales — qué tipos de DAX generan bien los agentes y dónde todavía hay que revisar. También cubriremos cómo optimizar el modelo semántico para mejorar la calidad de generación DAX por parte del agente, y cómo combinar Local y Remote MCP en el mismo flujo de trabajo.

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La sesión final integra todo lo aprendido en una arquitectura agéntica end-to-end sobre Power BI. Diseñaremos un sistema donde un agente orquestador usa el Remote MCP para responder preguntas de negocio sobre datos en vivo, el Local MCP para mantener y evolucionar el modelo semántico, y PBIP + Git + CI/CD para gobernar los cambios en producción. Hablaremos de patrones reales de adopción: cómo gestionar la autenticación con Service Principal para agentes autónomos, cómo controlar qué operaciones requieren confirmación humana y cuáles pueden ejecutarse sin intervención, y cómo monitorizar lo que los agentes hacen sobre tus modelos. Cerraremos con una hoja de ruta práctica — qué está GA, qué está en Preview, qué viene en los próximos meses — y los últimos 15 minutos serán Q&A abierto con casos reales de la audiencia.