Arquitectura IA: consultar Power BI y Microsoft Fabric en lenguaje natural
Web App, agente de Azure AI Foundry, servidor MCP, modelo semántico de Power BI y Microsoft Fabric: una arquitectura basada en nuestro proyecto para Alliance Marine, para dar a sus equipos un acceso conversacional a sus datos.
Estudiar su arquitecturaSus cuadros de mando de Power BI responden a las preguntas que alguien previó. Las demás («¿Qué ventas han bajado este trimestre y en qué regiones?») acaban en la cola de peticiones del equipo de datos. Un agente de IA conectado a los datos cambia esta situación: cualquiera formula su pregunta en lenguaje natural y obtiene una respuesta cuantificada y con su fuente.
Además, la respuesta tiene que ser correcta. Un modelo de lenguaje que escribe solo consultas SQL sobre tablas en bruto se equivoca fácilmente de unión o de definición. Por eso nuestra arquitectura se apoya en lo que la empresa ya ha validado: el modelo semántico de Power BI, sus medidas y sus reglas de negocio, sobre los datos de Microsoft Fabric.
El vínculo entre el agente y los datos pasa por un servidor MCP (Model Context Protocol). Expone al agente un pequeño número de herramientas bien definidas, controla lo que se puede leer y podrá reutilizarse mañana en otros agentes u otras plataformas.
El esquema de la arquitectura, capa por capa
Cinco capas, cada una sustituible sin reescribir las demás.
- 01
Web App
Aplicación web · Entra ID
La interfaz de conversación. El usuario se conecta con su cuenta de empresa; una respuesta puede mostrar una tabla o un visual de Power BI.
- 02
Agente IA
Azure AI Foundry
El modelo de lenguaje y sus instrucciones. Entiende la pregunta, elige las herramientas que debe llamar y redacta la respuesta.
- 03
Servidor MCP
Model Context Protocol
La pasarela hacia los datos: una lista cerrada de herramientas (buscar una medida, ejecutar una consulta, listar las dimensiones).
- 04
Modelo semántico
Power BI · DAX
Las definiciones de negocio validadas: facturación, margen, perímetros. El agente consulta medidas, no tablas en bruto.
- 05
Plataforma de datos
Microsoft Fabric · OneLake
Los datos centralizados, históricos y gobernados, alimentados por los pipelines existentes.
Caso de cliente: Alliance Marine
Para Alliance Marine, diseñamos y desplegamos una stack Web App, Azure AI Foundry y Power BI, con un servidor MCP que permite consultar en lenguaje natural los datos alojados en Microsoft Fabric.
Este proyecto fue la base para formalizar la arquitectura descrita en esta página: las decisiones de diseño, seguridad y control de costes que siguen proceden de él.
¿Por qué pasar por un servidor MCP?
Un estándar abierto
MCP es compatible con un número creciente de plataformas, entre ellas Azure AI Foundry, Copilot Studio y Claude. Las herramientas desarrolladas una vez sirven para varios agentes.
Un control preciso
El agente solo accede a las herramientas expuestas, con parámetros validados. Ninguna consulta libre sobre toda la base de datos.
Respuestas más correctas
Las herramientas consultan las medidas del modelo semántico: el agente obtiene las mismas cifras que los informes de Power BI, en lugar de recalcularlas a su manera.
Seguridad y gobernanza de los datos
Un acceso conversacional no debe convertirse en una forma de eludir las reglas existentes. Nuestras recomendaciones:
- ✓ Autenticación con Microsoft Entra ID, con las cuentas de empresa existentes
- ✓ Respeto de los permisos del usuario, incluida la seguridad a nivel de fila (RLS) del modelo de Power BI
- ✓ Herramientas MCP de solo lectura, con parámetros controlados
- ✓ Registro de las preguntas, las herramientas llamadas y las respuestas
- ✓ Alojamiento de los servicios en una región europea de Azure
FinOps: el coste de esta arquitectura, bajo control
Respuestas agregadas
El servidor MCP devuelve resultados ya calculados por el modelo semántico, no miles de filas: menos tokens en cada pregunta.
El modelo adecuado en cada etapa
Un modelo ligero para entender y enrutar la petición, uno más potente solo para una síntesis que lo justifique.
Una capacidad de Fabric bien dimensionada
Se mide la carga que añade el agente y la capacidad se ajusta, se pausa o se reserva según los horarios y el volumen reales.
Un coste por pregunta controlado
Etiquetado de recursos, presupuestos y alertas: sabe lo que cuesta cada caso de uso y puede decidir.
Preguntas frecuentes sobre la arquitectura IA
¿Se puede conectar un agente de IA a Power BI?
Sí. Un servidor MCP puede exponer al agente herramientas que ejecutan consultas DAX sobre un modelo semántico de Power BI publicado. Así el agente obtiene cifras coherentes con los informes existentes.
¿Hace falta Microsoft Fabric para esta arquitectura?
No, pero es el caso más sencillo cuando los datos ya están allí. El mismo principio funciona con otro data warehouse: solo cambia el servidor MCP.
¿Qué diferencia hay con Copilot en Power BI?
Copilot en Power BI ayuda a explorar un informe o un modelo dentro de la interfaz de Power BI. Nuestra arquitectura integra el agente en su propia aplicación, combina varias fuentes y herramientas y le deja el control del modelo, de las instrucciones y de los costes.
¿Puede el agente modificar los datos?
No en nuestra arquitectura de referencia: las herramientas MCP son de solo lectura. Se pueden añadir acciones de escritura caso por caso, con confirmación del usuario y registro.
¿Quiere dialogar con sus datos?
Preséntenos su plataforma de datos y sus preguntas de negocio: le propondremos una arquitectura y una estimación de su coste de funcionamiento.
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