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· 23 de marzo de 2026 ·

Las organizaciones generan cada vez más datos, pero convertir esa información en decisiones útiles sigue siendo uno de los grandes retos del negocio. En este contexto, Salesforce y Tableau han presentado su visión para el futuro del Business Intelligence, marcada por la inteligencia artificial generativa y un nuevo enfoque denominado Agentic Analytics, cuyo eje principal es Tableau Next.

Esta hoja de ruta, presentada durante el FY27 Partner Kick Off de Salesforce Analytics & Tableau, anticipa un cambio relevante en la forma en que las empresas interactúan con sus datos: menos dependencia de dashboards estáticos y más analítica integrada directamente en los procesos de trabajo.

**¿Qué es Agentic Analytics?**

Agentic Analytics es un enfoque de analítica avanzada impulsado por inteligencia artificial que va más allá de la visualización tradicional de datos. En lugar de limitarse a mostrar información en dashboards, este modelo permite que la analítica actúe de forma proactiva, interpretando el contexto del usuario y ofreciendo recomendaciones en tiempo real.

El objetivo es que los usuarios de negocio puedan interactuar con los datos de forma natural y recibir insights relevantes sin depender de consultas complejas ni de equipos técnicos especializados.

¿Qué es Tableau Next?

Tableau Next representa la evolución de Tableau hacia una plataforma de analítica más integrada, contextual y basada en inteligencia artificial. Esta nueva generación de la herramienta está diseñada para acercar la analítica al flujo real de trabajo del usuario, combinando visualización, analítica conversacional e insights automatizados.

Su planteamiento se aleja del modelo clásico de análisis posterior para integrarse directamente en los procesos operativos, especialmente dentro del ecosistema Salesforce.

Tableau Next y la apuesta de Salesforce por la analítica agéntica

La estrategia presentada por Salesforce refuerza su apuesta por la IA aplicada a los datos, consolidando una nueva categoría dentro del mercado de la analítica empresarial: Agentic Analytics. Este enfoque busca que la analítica no sea un elemento aislado, sino un “asistente” activo que acompaña al usuario en la toma de decisiones diarias.

La idea central es clara: cada usuario de negocio debería poder acceder a análisis, recomendaciones e insights sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados ni de salir de su entorno habitual de trabajo.

Tableau Next vs Tableau tradicional

La llegada de Tableau Next no implica un reemplazo inmediato de Tableau tradicional, sino un cambio progresivo en el enfoque de la analítica.

Mientras que Tableau clásico se basa principalmente en dashboards y análisis exploratorio, Tableau Next introduce un modelo más automatizado y contextual:

Mayor protagonismo de la inteligencia artificial.
Insights proactivos frente a análisis reactivos.
Integración nativa en CRM y herramientas colaborativas.
Menor dependencia de la creación manual de visualizaciones.

Este enfoque busca reducir la fricción entre los datos y la toma de decisiones, especialmente para perfiles de negocio.

Tableau Next: analítica conversacional integrada en el flujo de trabajo

El principal anuncio del evento fue Tableau Next, la evolución de Tableau hacia un entorno de analítica contextual, unificada y nativamente impulsada por IA.

De los dashboards a los insights automáticos con IA

Tableau Next incorpora analítica conversacional, lo que permite a los usuarios interactuar con sus datos mediante lenguaje natural y recibir explicaciones, tendencias y alertas sin necesidad de construir visualizaciones complejas.

Además, introduce capacidades como:

Auto‑Knowledge Graph.
Insights proactivos.
Análisis embebido en el flujo de trabajo.

**Analítica embebida en CRM, Slack y entornos operativos**

Uno de los elementos diferenciales de Tableau Next es su integración nativa con Salesforce, Tableau Cloud y herramientas colaborativas como Slack. Esto permite que la analítica deje de ser un proceso posterior y se convierta en parte del día a día operativo del empleado.

Casos de uso reales: cómo la IA aplicada a datos mejora la toma de decisiones

Durante el evento se presentaron ejemplos de uso reales, como el caso de Mastercard, donde la analítica conversacional permitió acelerar procesos comerciales y detectar oportunidades de cross‑sell de forma más ágil.

Este tipo de escenarios ilustran el potencial de la IA aplicada a datos empresariales cuando se integra directamente en los procesos de negocio, reduciendo fricción y tiempos de respuesta.

El futuro del Business Intelligence: tendencias clave en analítica para 2027

La hoja de ruta presentada para el FY27 anticipa varias líneas claras de evolución:

Mayor presencia de IA generativa en la analítica.
Expansión de la analítica conversacional en Tableau Cloud y Tableau Server.
Mayor interoperabilidad entre CRM Analytics, Data Cloud y Tableau Next.
Crecimiento de regiones cloud para soportar despliegues globales.

Todo ello apunta hacia un modelo de BI en el que los datos no solo se visualizan, sino que se explican, contextualizan y traducen en acciones concretas.

Tableau y Salesforce como referentes en analítica con inteligencia artificial

Tableau reafirma su posición como uno de los actores de referencia en el mercado de Business Intelligence, acumulando 13 años consecutivos como líder en el Magic Quadrant de Gartner y el reconocimiento como número uno en software de analítica según G2.

A ello se suma una comunidad global de más de 4,5 millones de profesionales, lo que refuerza el ecosistema y la adopción de sus soluciones analíticas a nivel empresarial.

¿Qué implicaciones tiene Tableau Next para las empresas?

Para las organizaciones que ya trabajan con Salesforce y Tableau, este enfoque abre la puerta a:

Democratizar el acceso a la analítica.
Reducir la dependencia de informes manuales.
Integrar la toma de decisiones basada en datos en el flujo real del negocio.

La analítica deja de ser un ejercicio puntual para convertirse en un elemento continuo del proceso operativo.

FAQ

¿Qué es Agentic Analytics?

Es un enfoque de analítica impulsada por IA que actúa de forma proactiva, generando insights y recomendaciones en función del contexto del usuario.

¿Tableau Next sustituye a Tableau clásico?

Tableau Next se presenta como la evolución de Tableau hacia un entorno más integrado y basado en IA, especialmente conectado con el ecosistema Salesforce.

¿Qué aporta la IA generativa a la analítica empresarial?

Permite explicar los datos, generar insights automáticos y facilitar la toma de decisiones sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

Fuente de información: FY27 Partner Kick Off de Salesforce Analytics & Tableau

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· 5 de marzo de 2026 ·

Un plan de recursos humanos permite alinear la gestión del talento con los objetivos del negocio y pasar de un modelo reactivo basado en urgencias operativas a uno planificado, medido y estratégico.

Muchas empresas siguen contratando solo cuando hay prisa, formando cuando sobra presupuesto o midiendo el clima laboral “cuando toca”. Sin embargo, las organizaciones que crecen de manera sostenible implementan un plan estratégico de recursos humanos, alineando la gestión del talento con los objetivos del negocio y tomando decisiones basadas en datos.

En esta guía práctica aprenderás cómo hacer un plan estratégico de recursos humanos en 5 pasos, con ejemplos y buenas prácticas que permiten optimizar la fuerza laboral, el desempeño y la retención.

¿Qué es un plan estratégico de recursos humanos?

Un plan estratégico de RR.HH. es un conjunto de políticas, procesos y decisiones que aseguran que la empresa cuenta con el talento, las habilidades y la cultura necesarias para cumplir sus objetivos a medio y largo plazo.

No se trata solo de contratar, sino de:

Planificar la fuerza laboral.
Diseñar un modelo de gestión del talento.
Impulsar el desarrollo y desempeño.
Mejorar la experiencia del empleado.
Optimizar compensación y retención.

En definitiva, convertir RR.HH. en un socio estratégico del negocio.

Cómo hacer un plan estratégico de recursos humanos en 5 pasos

1. Alinear RRHH con la estrategia empresarial

El primer paso en cualquier planificación estratégica de RR.HH. es entender qué quiere conseguir la empresa en los próximos 3–5 años.

Algunos objetivos habituales:

Expansión internacional.
Rentabilidad y eficiencia.
Transformación digital.
Escalabilidad operativa.

Una estrategia efectiva no nace desde RR.HH., sino desde los objetivos del negocio.

Añade datos al diagnóstico

Sin datos no hay estrategia, solo intuición. Analiza:

Rotación y deserción lamentada.
eNPS y clima laboral.
Tiempos de contratación.
Diversidad y composición de plantilla.
Feedback cualitativo de managers.

Este diagnóstico será la base del plan estratégico de recursos humanos.

2. Definir el modelo de gestión del talento

Una estrategia se vuelve accionable cuando se estructura en pilares claros. En la práctica, estos suelen agruparse en:

Adquisición de talento.
Desempeño y crecimiento.
Experiencia del empleado.
Compensación.

Dentro de cada pilar, define las palancas que RR. HH. puede activar. Por ejemplo, en “Experiencia del empleado”:

Frameworks de carrera.
Estándares de evaluación.
Ciclos de feedback continuo.
Planes de crecimiento profesional.

Lo importante es que estas palancas no sean declaraciones, sino acciones ejecutables.

Relación con OKR (Objective Key Result)

Aquí es útil aplicar el paralelismo con los OKR:

El pilar es el objetivo.
Las políticas y programas son los resultados clave.

Si un pilar no tiene políticas ni programas asignados, no es una estrategia: es un deseo.

3. Planificación estratégica de la fuerza laboral

Una estrategia sin planificación de la fuerza laboral se queda corta. En esta etapa debes responder preguntas críticas:

¿Tenemos hoy las habilidades que necesitaremos mañana?
¿Qué roles serán críticos para la ejecución futura?
¿Dónde están las brechas más grandes?
¿Podemos desarrollarlas internamente o tendremos que contratar?

Combina movilidad interna, recualificación, planes de sucesión y contratación focalizada.

4. Implementación y comunicación del plan de RRHH

Una estrategia solo funciona cuando es entendida —y ejecutada— por quienes forman parte de ella. Las claves son:

Comunicación segmentada

Dirección: visión y retorno estratégico.
Managers: responsabilidades concretas.
Empleados: impacto en su día a día.

Lanzamiento escalonado

Fase 1: equipo ejecutivo.
Fase 2: managers y portadores de cultura.
Fase 3: toda la organización.

Múltiples canales

Talleres.
Documentación clara.
Vídeos cortos de liderazgo.
FAQs y sesiones de preguntas.

Un plan estratégico de RRHH solo funciona si todos entienden su rol y objetivos.

5. Medición y mejora continua en la estrategia de recursos humanos

Una People Strategy efectiva requiere iteración continua. No basta con implementarla: hay que comprobar si funciona. Buenas prácticas:

Escucha continua: encuestas pulse, entrevistas de permanencia, feedback en tiempo real.
Indicadores adelantados + rezagados (no solo retención o rotación).
Revisiones trimestrales de la estrategia.
Experimentación controlada: pequeños cambios, aprendizaje rápido.
Acompañar cualquier iniciativa con gestión del cambio.

Una estrategia de personas que no se revisa se queda obsoleta antes de un año.

Construir un plan de recursos humanos no es un proyecto puntual: es una disciplina continua que requiere datos, liderazgo, priorización, comunicación y revisión constante.

Si se hace correctamente, RRHH deja de ser reactivo y se convierte en un motor estratégico que impulsa crecimiento y retención de talento, alineando cada iniciativa con los objetivos del negocio.

FAQ

¿Qué es un plan de recursos humanos?

Un conjunto de políticas y acciones que aseguran que la empresa cuenta con el talento y la cultura necesarios para alcanzar sus objetivos.

¿Por qué es importante alinear RRHH con la estrategia del negocio?

Permite que la gestión del talento contribuya directamente al crecimiento, eficiencia y escalabilidad de la organización.

¿Cada cuánto se debe revisar la estrategia de RR.HH.?

Idealmente de forma trimestral, ajustando objetivos y acciones según resultados y cambios en el negocio.

¿Es útil para pymes o solo para grandes empresas?

Es útil para ambos. En pymes suele ser más simple, pero igual de necesario para crecer con orden y retener talento.

¿Quieres definir un plan de RRHH adaptado a tu empresa?

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· 5 de marzo de 2026 ·

Microsoft ha anunciado la eliminación de la importación Excel y CSV en Power BI mediante la experiencia clásica del servicio, un cambio que afectará a los usuarios que todavía trabajan con el método antiguo desde la página Crear. Si usas Power BI Desktop, estos cambios no te afectarán.

Aunque los archivos Excel y CSV seguirán siendo compatibles como fuentes de datos, será obligatorio utilizar los conectores modernos de Power BI para garantizar la actualización correcta de los modelos a partir de 2026.

Si este cambio te afecta, más abajo te dejamos alternativas rápidas y buenas prácticas para mantener tus informes funcionando sin rehacerlos desde cero.

¿Qué modelos se verán afectados por la eliminación de la importación Excel y CSV en Power BI?

Los modelos semánticos creados con la experiencia antigua presentan estas características:

No pueden editarse en el navegador.
No pueden descargarse.
No permiten actualización automática (Scheduled Refresh).

Si tu modelo sí permite edición online, descarga o actualización programada, ya estás utilizando los conectores modernos y no necesitas realizar cambios.

Calendario oficial de retirada

Microsoft ha definido las siguientes fechas clave:

31 de mayo de 2026

Dejará de estar disponible la creación de nuevos modelos mediante la experiencia antigua.

31 de julio de 2026

Los modelos existentes dejarán de actualizarse.

A partir de esa fecha:

Los informes seguirán siendo accesibles.
Seguirán siendo editables.
Pero los datos quedarán obsoletos, ya que no se sincronizarán con el archivo Excel o CSV original.

Para mantener los informes actualizados será necesario recrearlos utilizando los conectores modernos de Power BI, evitando así la eliminación de la importación Excel y CSV en Power BI.

¿Qué alternativa recomienda Microsoft?

Microsoft recomienda utilizar las opciones actuales para obtener datos desde archivos Excel y CSV, disponibles tanto en:

La página Obtener datos del servicio Power BI.
Power BI Desktop, desde donde se pueden crear modelos semánticos completos y compatibles.

Estos conectores modernos permiten edición online, descarga y actualización automática, asegurando continuidad operativa y mejores prácticas de modelado.

¿Dónde estaba la opción antigua que desaparecerá?

La opción clásica aparece en la parte inferior central de la página Crear del servicio Power BI. Esa experiencia será completamente retirada antes de mayo de 2026.

Si tus modelos fueron creados desde esa opción hace varios años, es recomendable revisarlos cuanto antes.

¿Cómo saber si tu entorno de Power BI está en riesgo?

Muchas organizaciones no son conscientes de que utilizan la experiencia antigua hasta que detectan problemas de actualización.

Para comprobar si tu entorno está afectado por la eliminación de la importación Excel y CSV en Power BI, revisa lo siguiente:

¿Tus modelos no permiten actualización automática?
¿No puedes editarlos directamente desde el navegador?
¿No es posible descargarlos?
¿Fueron creados desde la página Crear del servicio hace varios años?

Si cumples alguna de estas condiciones, es probable que estés utilizando el método clásico y debas planificar la migración antes de julio de 2026.

Qué debes hacer ahora para evitar problemas en 2026

Para anticiparte a la eliminación de la importación Excel y CSV en Power BI:

Identifica si utilizas el método antiguo.
Analiza qué informes dependen de esos modelos.
Recrea los modelos afectados con conectores modernos.
Valida que las actualizaciones automáticas funcionan correctamente.

Cuanto antes se planifique la migración, menor será el impacto operativo.

Revisión preventiva antes de 2026

La retirada definitiva de la experiencia clásica no es solo un ajuste técnico: puede afectar directamente a informes financieros, comerciales o de dirección si no se gestiona adecuadamente.

Un análisis preventivo permite:

Detectar modelos dependientes del método antiguo.
Evaluar el impacto en dashboards estratégicos.
Estimar el esfuerzo de migración.
Optimizar la arquitectura de datos existente.

Anticiparse a la eliminación de la importación Excel y CSV en Power BI permite mantener la continuidad operativa y aprovechar la transición para mejorar rendimiento, gobernanza y seguridad del dato.

Alternativas rápidas si ya no puedes importar Excel/CSV

Conecta los ficheros desde SharePoint u OneDrive (sin archivos locales).
Usa Dataflows para automatizar cargas y refrescos.
Considera SQL Server/Azure SQL si tienes orígenes recurrentes.
Evita duplicidades: una sola fuente para todos los informes.

Buenas prácticas para no romper tus informes

Centraliza orígenes y evita archivos locales “en escritorio”.
Define un modelo reutilizable (no uno por informe).
Configura actualizaciones programadas.
Revisa permisos y gobernanza antes de escalar a más usuarios.

Modernizar Power BI más allá del cambio técnico

Este tipo de actualizaciones suele poner de manifiesto entornos con configuraciones heredadas o modelos poco optimizados.

La migración a conectores modernos puede ser una oportunidad para:

Revisar la calidad del modelo de datos.
Reducir tiempos de carga.
Implementar buenas prácticas de modelado.
Mejorar seguridad y control de accesos.

Como partner especializado en soluciones Microsoft y analítica avanzada, recomendamos abordar esta transición de forma estructurada y no únicamente reactiva.

La eliminación de la importación Excel y CSV en Power BI supone el fin de la experiencia clásica y obligará a muchas organizaciones a revisar sus modelos antes de 2026.

Aunque los informes seguirán visibles, su actualización quedará comprometida si no se migran a los conectores modernos. Anticiparse permitirá garantizar continuidad y optimizar la estrategia de datos sin riesgos.

FAQ

¿Cuándo dejará de funcionar la importación antigua en Power BI?

La creación de nuevos modelos con la experiencia clásica finalizará el 31 de mayo de 2026 y los modelos existentes dejarán de actualizarse el 31 de julio de 2026.

¿Seguirán funcionando mis informes después de 2026?

Sí, los informes seguirán siendo accesibles y editables, pero los datos no se actualizarán si el modelo fue creado con la experiencia antigua.

¿Cómo puedo evitar que mis informes queden desactualizados?

Debes migrar los modelos afectados utilizando los conectores modernos de Power BI, ya sea desde la opción Obtener datos del servicio o desde Power BI Desktop.

¿Power BI ya no permite importar Excel/CSV?

Se limita la importación directa de archivos locales. Conecta desde SharePoint/OneDrive o usa Dataflows/BBDD.

Imagen 1: Microsoft | Power BI. (2026). La opción heredada/antigua de importación de Excel y CSV aparece resaltada en rojo en la parte inferior central de la página Crear del servicio Power BI. Blog de Microsoft Power BI

Fuente: https://powerbi.microsoft.com/es-es/blog/deprecation-of-old-excel-and-csv-import-experience-in-power-bi-service/

¿Quieres actualizar tus modelos de Power BI antes de 2026?

Garantiza la continuidad de tus informes migrando tus archivos Excel y CSV a conectores modernos antes de 2026.

Migrar mis modelos ahora

· 24 de octubre de 2024 ·

Copilot: una herramienta esencial para la toma de decisiones

En el mundo empresarial actual, la capacidad de interpretar datos y obtener respuestas rápidas es crucial para el éxito. Power BI Copilot de Microsoft está revolucionando cómo interactuamos con nuestros datos, permitiendo consultas en lenguaje natural para usuarios de todos los niveles.

Recientemente, Kurt Buhler, un experto reconocido en la industria planteó una pregunta esencial: ¿Por qué alguien usaría Power BI Copilot? Esta pregunta nos llevó a reflexionar sobre las ventajas clave de esta herramienta, la cual se ha posicionado como una solución innovadora para responder preguntas complejas de negocio sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados en herramientas de análisis de datos como Power BI o SQL.

¿Qué es Power BI Copilot?

Power BI Copilot es una funcionalidad que permite hacer preguntas en lenguaje natural sobre datos empresariales. Esto significa que, en lugar de navegar entre informes o construir consultas complejas, los usuarios pueden escribir sus preguntas tal como las harían en una conversación, obteniendo respuestas precisas y relevantes.

¿Por qué usar Copilot?

Si bien algunos profesionales de datos pueden construir informes o manejar dashboards por sí mismos, muchas personas, especialmente ejecutivos de alto nivel, prefieren una interacción más simple. Power BI Copilot responde a esa necesidad, reduciendo la dependencia de los analistas de datos y eliminando el tiempo de espera para obtener respuestas.

Además, este asistente virtual aprovecha el poder de la inteligencia artificial para mejorar constantemente su capacidad de interpretar consultas, proporcionando una experiencia más intuitiva y accesible.

Perfiles a los que va dirigido Power BI Copilot

Copilot está diseñado para cualquier persona que necesite respuestas rápidas sin tener que interpretar visualizaciones complejas o escribir código. Esto incluye:

· Ejecutivos que requieren tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.

· Usuarios que no tienen tiempo o experiencia para construir informes personalizados.

· Profesionales que buscan obtener insights claros y rápidos sin conocimientos técnicos avanzados.

El futuro del análisis de datos con inteligencia artificial

Con los avances en inteligencia artificial, Power BI Copilot está mejorando continuamente su capacidad de comprensión y procesamiento de preguntas en lenguaje natural. Esta herramienta es una gran promesa para optimizar la toma de decisiones y agilizar los procesos en diversas industrias.

· 18 de septiembre de 2024 ·

Elegir un ERP no es solo una decisión tecnológica: afecta a la forma en que tu empresa planifica, ejecuta y mide su operativa. En este artículo sintetizamos los beneficios de un ERP que realmente se notan en el día a día: más eficiencia, mejor control y capacidad de escalar sin perder visibilidad.

¿Qué es y para qué sirve un ERP?

Un ERP, acrónimo que corresponde al significado de “Planificación de Recursos Empresariales” ( Enterprise Resource Planning ) es un software de gestión integral que permite tanto gestionar y coordinar los procesos de los distintos departamentos de una compañía, como Ventas, Compras, Producción, Finanzas, Logística, Almacén .. así como centralizar toda la información de cada una de estas áreas en un mismo entorno y con la misma interfaz además de proporcionar una visión global de todas las operaciones de la organización.

Datos únicos y fiables para decidir mejor

Un ERP centraliza la información de compras, ventas, inventario, producción, finanzas y proyectos en una única fuente de verdad. Se terminan los datos duplicados y los informes contradictorios: la dirección puede tomar decisiones basadas en información consistente y en tiempo real.