Estas características están completamente disponibles para todos los usuarios y listas para entornos productivos:
Copilot independiente activado por defecto
La versión completa de Copilot se activa de forma automática para todos los usuarios. Esta funcionalidad permite interactuar con tus informes y modelos de datos mediante preguntas en lenguaje natural, facilitando la exploración de la información y acelerando el análisis sin necesidad de escribir fórmulas.
Edición de modelos semánticos en Power BI Service
Ahora es posible modificar directamente los modelos semánticos desde el servicio en línea (Power BI Service), sin necesidad de abrir Power BI Desktop. Esto incluye editar tablas, relaciones, medidas y columnas calculadas, lo que facilita el trabajo colaborativo y agiliza ajustes en producción.
Edición en vivo de modelos Direct Lake con Power BI Desktop
Se habilita la edición directa de modelos que usan Direct Lake desde Power BI Desktop, sin necesidad de importar datos. Esto permite trabajar con grandes volúmenes de información en Fabric de forma más eficiente y con menor latencia.
Fabric Notebooks para Power BI
Se integran notebooks en Fabric con herramientas específicas para Power BI, incluyendo prácticas recomendadas y un analizador de memoria. Esto permite analizar el rendimiento de modelos semánticos directamente desde la web, sin necesidad de herramientas externas.
Ahora sí, algunas de las actualizaciones de septiembre 2025 que están en período de prueba son:
- Inteligencia de Tiempo Mejorada en DAX
Una de las novedades más potentes en vista previa es la inteligencia de tiempo mejorada en DAX, que permite trabajar con calendarios personalizados directamente dentro del modelo. Hasta ahora, las funciones de tiempo en DAX (como TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR, etc.) solo funcionaban correctamente con calendarios gregorianos estándar. Esto limitaba su uso en empresas que operan con calendarios fiscales, ISO, 4-4-5 o semanales.
Con esta mejora, ahora podrás:
- Definir calendarios personalizados en la tabla de fechas (fiscal, retail, ISO, etc.),
- Mapear columnas como FiscalYear, RetailWeek, Quarter, Month a niveles del calendario,
- Usar funciones DAX que respetan esa estructura para cálculos como YTD, MTD, WTD, comparaciones interanuales, etc.
Además, se incorporan funciones DAX como:
- TOTALWTD() – Acumulado semanal
- PREVIOUSWEEK() – Semana anterior
- ISFISCALYEAREND() – Fin de año fiscal
- WEEKNUMX() – Número de semana con soporte ISO
Estas funciones simplifican el análisis temporal y se integran con calendarios fiscales personalizados.
- Direct Lake en OneLake + importación en modelado web (servicio en la nube)
Otra de las mejoras más interesantes de septiembre 2025 es la posibilidad de combinar tablas en modo Direct Lake y tablas importadas dentro del modelado web de Power BI. Esto representa un gran avance en flexibilidad para la integración de datos, especialmente en entornos que usan Microsoft Fabric.
¿Qué permite esta funcionalidad?
- Abrir modelos semánticos que ya contienen tablas en modo Direct Lake o Import.
- Agregar nuevas tablas desde cualquiera de los dos modos de almacenamiento.
- Usar Get Data para importar datos desde más de 100 conectores disponibles.
- Usar el catálogo de OneLake para incorporar tablas Direct Lake desde fuentes como Lakehouses, Warehouses, Bases de datos reflejadas (Mirrored), Azure Data Catalog, Databricks, SQL en Fabric.
Una vez que se agregan tablas en modo importación, se pueden transformar con Power Query, añadir columnas calculadas y jerarquías, y usar todo esto en herramientas como Analyze in Excel.
Esta funcionalidad permite construir modelos híbridos directamente en Power BI Service, combinando rendimiento en tiempo real (Direct Lake) con la versatilidad del modo importación. Ideal para escenarios donde se necesita velocidad sin perder capacidad de transformación.
- DAX User Defined Functions (UDFs)
Las User Defined Functions (UDFs) en DAX son una nueva funcionalidad en Power BI que permite definir funciones personalizadas reutilizables dentro del modelo. Hasta ahora, los usuarios debían repetir la misma lógica en múltiples medidas o columnas, lo que generaba redundancia y dificultaba el mantenimiento. Con UDFs, se puede encapsular esa lógica en una función con parámetros, similar a cómo se hace en lenguajes como Python o SQL.
Esto mejora la legibilidad del código, facilita la colaboración entre equipos y permite construir modelos más limpios y escalables. Las UDFs se definen con la instrucción DEFINE FUNCTION, y pueden incluir lógica condicional, cálculos matemáticos, o transformaciones complejas.
Aquí se muestra un simple ejemplo de cómo se crea la función “Suma” con los parámetros “x” e “y”, y el resultado, que es simplemente la suma de ambos parámetros:
La actualización de septiembre 2025 consolida a Power BI como una plataforma más accesible y colaborativa. Con Copilot en GA, modelado completo en Power BI Service y funciones DAX más potentes, tenemos más herramientas que nunca para transformar datos en información valiosa para la toma de decisiones. Las UDFs prometen revolucionar el desarrollo de modelos, y aunque aún están en preview, vale la pena empezar a explorarlas.
Para más información y detalle de todas las novedades, visita:
https://powerbi.microsoft.com/es-es/blog/power-bi-september-2025-feature-summary