He desarrollado un GPT personalizado especializado en Power BI Inverso, pensado para ayudar a analizar dashboards, entender cómo están construidos los visuales, identificar las medidas DAX que hay detrás y proponer mejoras en los cuadros de mando. La idea es que pueda servir como apoyo para revisar y optimizar nuestros informes de forma más rápida y estructurada. Me gustaría que algunos compañeros de la comunidad lo probaran y me dieran su feedback para seguir mejorándolo. Si te interesa testearlo y ver cómo puede ayudarte en tus análisis de Power BI, puedes escribirme por privado y te compartiré el acceso.

Si queremos avanzar de verdad (y no solo consumir contenido), hoy toca rendir cuentas ⚔️ Quiero ver cómo va vuestra comunidad y dónde está cada uno 👉 HOY DEBES PUBLICAR UN POST (No vale comentar en este post, cada uno su propio post por favor) Comienzo yo con los avances generales de la comunidad. Os cuento las mías sobre esta comunidad. Espero leer las vuestras muy pronto. Esta semana, la primera de nuestra comunidad, hemos superado ya a los 500 miembros. Han habido hilos muy interesantes: Si estás empezando con Power BI, esta pregunta es para ti. https://www.skool.com/power-bi-mentor-9202/si-estas-enpezando-con-power-bi-esta-pregunta-es-para-ti Dudas sobre el modelo de negocio de consultor BI: https://www.skool.com/power-bi-mentor-9202/dudas-sobre-el-modelo-de-negocio-del-consultor-con-power-bi Reto de la semana (por Joan Olesa) https://www.skool.com/power-bi-mentor-9202/reto-de-la-semana Dashboard RRHH https://www.skool.com/power-bi-mentor-9202/dashboard-rrhh Análisis estratégico de rentabilidad: https://www.skool.com/power-bi-mentor-9202/analsis-estrategico-de-rentabilidad La Dimensión Fecha que cambió mi perspectiva sobre analítica: https://www.skool.com/power-bi-mentor-9202/la-dimension-fecha-que-cambio-mi-perspectiva-sobre-analitica Y otras más que puedes leer en "Comunity" donde están todas las publicaciones.

Legal Clar Pro AI transforma documentos legales complejos en explicaciones claras, detecta riesgos y propone acciones en segundos. Integrado con Make, automatiza todo el flujo: recepción, análisis, validación y respuesta al cliente. Y con Power BI, conviertes esos datos en control real: calidad del análisis, riesgos detectados y nivel de automatización. Resultado: menos tiempo operativo, más precisión y un sistema escalable que convierte la IA en valor tangible para tu negocio.

El dashboard representa un simulador financiero de ventas que permite analizar cómo cambios porcentuales en volumen de ventas, precio y costes afectan a la rentabilidad del negocio. El usuario puede modificar estos parámetros mediante sliders y observar: - Cómo cambian las ventas totales - Cómo varía el margen - Cómo se altera la rentabilidad - Qué categorías de producto generan mayor impacto El enfoque es analítico y exploratorio, permitiendo evaluar escenarios hipotéticos antes de tomar decisiones comerciales o de pricing.

En el camino de aprender a construir cuadros de mando, es muy fácil perderse en la parte visual y técnica. Sin embargo, he descubierto que lo que realmente marca la diferencia no es qué tan "bonito" se ve el tablero, sino qué tan útil es para quien tiene que tomar una decisión el lunes por la mañana. Les comparto tres niveles que me han ayudado a estructurar mi aprendizaje y a darles más valor a mis diseños: 1. Dar contexto (¿Estamos bien o mal?) Al principio, yo solo mostraba el número. Pero aprendí que un dato sin referencia no dice nada. - Lo que me funcionó: Incluir valores de referencia u objetivos. - El resultado: El usuario ya no ve solo un "15%", sino que sabe si ese número es saludable para su sector. 2. Priorizar lo urgente (¿Dónde hay que poner atención?) Con el tiempo, me di cuenta de que llenar la pantalla de gráficas marea. Es mejor que el sistema nos diga dónde está el problema. - Lo que me funcionó: Crear alertas para "casos especiales", como falta de insumos o caídas bruscas en ventas. - El resultado: Ayudamos al responsable a no perder tiempo buscando problemas; el tablero se los muestra de inmediato. 3. Sugerir el siguiente paso (¿Qué hacemos ahora?) Este es el nivel que más me ha entusiasmado explorar. Se trata de que el tablero no solo nos dé la mala noticia, sino que nos dé una idea de cómo solucionarla. - Lo que me funcionó: Incluir una "acción sugerida" y calcular cuánto dinero podríamos recuperar si actuamos pronto. - Una pequeña reflexión para el grupo: A veces nos obsesionamos con medirlo todo, pero he aprendido que medir menos y decidir más es lo que realmente ayuda a una empresa a crecer. ¿En qué parte de este camino se encuentran ustedes? ¿Les gustaría que profundizáramos en cómo diseñar esas "acciones sugeridas" para que sus tableros sean más operativos?