Probablemente nos encontramos en el punto más interesante no solo en la creación de modelos semánticos en Power BI, sino a nivel general en el campo de la analítica de datos. Tenemos acceso a una variedad de inteligencias artificiales que en modo agente pueden llevar a cabo una serie de operaciones sin la supervisión constante del usuario. En otras palabras: establecer un orden, una dirección o una lista de tareas y simplemente dejar que haga lo que corresponda para lograr el resultado deseado.
Lo más probable es que hayas visto algún video utilizando Claude, Visual Studio o cualquier otra herramienta que se conecte al programa o plataforma a través del MCP (Model Context Protocol). Al utilizar lenguaje natural —las mismas palabras que aquí lees— se puede evitar hacer todo manualmente, a partir de clics, y hasta reducir la fricción en algunas operaciones odiosas o repetitivas. En otros casos, los modos «ask» o pregunta mantienen el cordón umbilical para salir de dudas relacionadas con lo que estés construyendo.
Crear una prueba de concepto (PoC) ya ni siquiera requiere de datos reales. Simplemente delegas la creación del modelo semántico al agente, y con un poco de creatividad, puedes alcanzar cálculos que jamás en tu vida habrías considerado sobre una temática o especialidad profesional.
Diseñar objetos visuales en lenguajes que no son de tu conocimiento, o crear cálculos avanzados en DAX sin tener la menor idea de lo que sucede internamente ya es algo normal, natural en lo que hoy se considera desarrollo moderno, porque recuerda: –no todo debe dominarse, ni siquiera aprenderse; con solo entender para qué y por qué es suficiente– algo así es lo que percibo en gran medida. No diría que estemos viendo de manera despectiva o banal lo que hacíamos en el pasado, sino que en cierta forma la velocidad de lo actual, aún con sus errores es la nueva forma de iterar para ver quién o cómo vamos a catalogar o separar el desarrollo moderno.
Algunos escribimos; a otros les gusta hablar mientras en un monitor observan lo que hace el agente, y en el otro esperan qué ocurre mientras trabaja en paralelo contigo. Y, si los dejas corriendo mientras duermes aún mejor.
Eso es más o menos el estado del arte.
La destrucción del pasado, y el ajuste de la técnica
¿Alguna vez has escuchado una canción, te gusta mucho… pero luego te das cuenta después de unos días que no es real, sino que ha sido creada artificialmente a partir de inteligencia artificial?
Puede que te sientas decepcionado o… lo aceptes como algo normal, es el tiempo en el que vivimos y lo netamente original ya no existe.
Lo único es sentirte engañado, esa sensación de que lo detectaste que era real; pero ¿quién dice hoy en día que es real o no?
¿Importa que algo funcione aunque no sepamos exactamente cómo fue construido?
En la ejecución profesional nos encontramos en lo mismo. Una persona con el mínimo conocimiento puede crear un modelo semántico funcional sin el nivel de entendimiento, buenas prácticas y profundidad necesarias. Es decir, algo que funcione… pero no necesariamente algo que funcione bien y pueda escalar. La destrucción del pasado que estamos viviendo se asemeja a las nuevas normas de la Fórmula 1 donde los vehículos tienen componentes eléctricos que modifican la fuerza pura y dura de un motor, combinándose con la desaceleración por el desgaste de la batería. Estamos en ese momento donde la técnica se encuentra en plena evolución, identificando que herramientas, prácticas o patrones serán los más idóneos para cada uno de nosotros.
Antes: dominio técnico puro
Ahora: dominio técnico + sistemas asistidos
Cuando se habla de técnica es porque para llegar al mismo resultado cada uno toma un camino diferente. Algunos lo logran de una forma eficaz, mientras que otros se inclinan por lo más eficiente. La sobreingeniería de los procesos es el común denominador ante la proliferación de alternativas. Vemos prácticas combinando tantas herramientas entre sí que terminamos en un chorizo de programas especializados cuando en el pasado usábamos una pequeña parte.
Los gráficos bonitos
Hace un par de años estuve muy entusiasmado estudiando sobre los lenguajes Vega. Me enfoqué en Vega-Lite por ser más fácil para mi estudiarlo. Lo intenté con Vega, pero no pude, era demasiado abstracto y no tenía una necesidad que justificara dedicarle tanto tiempo para algo que potencialmente iba a ser usado en un par de desarrollos. Pasaron los años, y resulta que en el 2026 logré construir un set de gráficos de control estadístico basados en Vega sin dedicarle prácticamente un ápice al entendimiento del lenguaje.
Lo que ha cambiado es lo siguiente:
La necesidad existía. Un cliente requería una serie de gráficos «al dente» especializados que no estaban disponibles de manera nativa en Power BI, y, tampoco quería comprometerse con el licenciamiento de objetos visuales personalizados a largo plazo. La solución fue dedicarle un par de horas a establecer mediante prompts e iteraciones lo que requería, ajustando, afinando hasta lograr lo que cada uno de ellos tenía que medir.
Hace 5 años hubiera sido para mí imposible lograr esto. Sea por el tiempo, mi nivel de asimilación cognitiva y los incentivos necesarios para seguir adelante. Eso, en el presente ha cambiado. No necesitas aprender en total sentido de la palabra; sino comprender cómo funciona algo, validar, y corroborar que obtienes el resultado esperado.
Ese paradigma es lo que poco a poco estamos viendo que ha ido cambiando.
El engaño
Ahora viene lo interesante. Volvemos a la canción que no era real, sino que fue creada en la habitación de una persona que, escribió su letra con inteligencia artificial, al igual que toda la musicalización. El arte del video, los arreglos todo… absolutamente todo es artificial.
Si logramos obtener el mismo resultado sin entender en profundidad sus entrañas: ¿Deja de ser útil, es un engaño o solo queda esperar a que explote?
Y, por otro lado, tenemos a la mayoría de las personas que siguen haciendo las cosas como siempre lo han hecho. No existe cambio, ni desde una perspectiva humana, operativa ni técnica. Por el simple hecho que la organización va más lenta, y cualquier cambio influye en muchas dinámicas que están bien afianzadas.
También es la parte económica, somos más rápidos, automatizados, eficientes ¿Qué ocurre con los precios?
Son tiempos interesantes.
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