El analista que deja de picar datos es el que empieza a cobrar como consultor

Situación real: estás con un colega tomando una caña después del trabajo y le dices "tío, me he tirado día y medio escribiendo una medida DAX con seis variables anidadas". Y él te mira y te dice: "¿todavía haces eso a mano?".

Esa conversación ya está pasando. Y el que se queda callado no es el que peor sabe DAX. Es el que todavía no ha entendido que las reglas del juego han cambiado.

Fíjate. En Londres, para ser taxista había que aprobar un examen llamado The Knowledge. Memorizabas 25.000 calles, 320 rutas y cada callejón de la ciudad. Tardabas tres o cuatro años solo en prepararlo. Era la prueba más dura del transporte urbano en el mundo.

Entonces llegó el GPS.

Hubo taxistas que se atrincheraron: "Yo me sé las calles, no necesito una pantallita". Otros lo vieron claro: el GPS les liberaba de recordar cada giro para centrarse en lo que de verdad importaba — anticipar el tráfico, elegir la ruta según la hora, dar un servicio que ninguna app podía replicar.

Los primeros fueron desapareciendo. Los segundos siguen cobrando carreras premium con clientes que los piden por nombre.

No desapareció el taxista. Desapareció el taxista que solo sabía memorizar calles.

La diferencia entre un analista que cobra por horas y uno que cobra por resultados es una sola: saber usar las herramientas que multiplican su criterio.

Y ahora mismo, esa herramienta tiene nombre. Se llama MCP — Model Context Protocol. Y lo que hace con Power BI no se parece a nada que hayas visto antes.

Quién te lo enseña

Sara Alonso lleva 7 años trabajando con Power BI en proyectos reales. Es doble MVP de Microsoft en Data Platform e Inteligencia Artificial. Publica regularmente en Medium sobre Power BI, Power Automate e IA.

Pero lo que hace diferente a Sara no es el título. Es que trabaja con estas herramientas todos los días. Con clientes reales y problemas reales. Y cuando llegó el MCP, no se quedó mirando desde la barrera: lo probó, lo rompió, descubrió sus límites y aprendió a sacarle el máximo partido.

En esta clase no te cuenta la teoría. Te enseña lo que funciona — y lo que no — después de meses usándolo en producción.

Esto es lo que vas a aprender:

• Cómo crear 31 medidas DAX con descripciones de negocio y organizadas en carpetas — en los minutos que tardas en prepararte un café. (Lo verás en directo, no es un titular).
• La diferencia real entre host, agente y modelo — explicada sin jerga, para que elijas la configuración que necesitas sin pagar de más ni quedarte corto.
• Por qué copiar fórmulas DAX de ChatGPT es como conducir con los ojos vendados — y qué cambia cuando la IA ve tu modelo real con sus tablas, columnas y relaciones.
• El truco para que el MCP genere documentación técnica completa de tu modelo en Excel (tablas, columnas, medidas con sus expresiones, relaciones) — algo que nadie hacía porque era un infierno manual.
• Cómo detectar y corregir una medida DAX que da resultados incorrectos sin tocar una línea de código tú mismo — incluso cuando el error está en el origen de datos, no en la fórmula.
• El error que comete el 90% de los analistas al conectar el MCP a modelos en la nube — y que hace que no funcione sin que sepas por qué.
• Cómo parametrizar los orígenes de datos para pasar de desarrollo a producción sin tocar cada tabla una por una — la forma profesional que los consultores cobran aparte.

Qué incluye:

— Grabación completa de la clase (más de 2 horas de demo en vivo).
— Script JSON listo para configurar el MCP en tu equipo.
— Presentación con todos los recursos y enlaces.

Nos vemos dentro.