##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Pedro Luis Torres Alvarez Dagoberto Altamar Pacheco

Resumen

Introducción: La creciente disponibilidad de datos corporativos exige herramientas que faciliten su análisis sin requerir conocimientos técnicos avanzados, impulsando la integración de inteligencia artificial generativa en plataformas de inteligencia de negocios como Power BI.
Objetivo: Analizar la integración de modelos de lenguaje de gran escala con Power BI para habilitar capacidades de analítica aumentada y generación automática de insights.
Método: Se realizó una revisión y análisis conceptual sobre inteligencia de negocios, arquitectura Transformer y generación automática de insights, complementado con una arquitectura de cinco capas y patrones de implementación con Power BI Copilot, Azure OpenAI y APIs personalizadas.
Resultados: Se identificaron capacidades como traducción de lenguaje natural a consultas, generación automática de código DAX, narrativas explicativas e interacción conversacional con datos, además de aplicaciones en retail, recursos humanos y cadena de suministro.
Conclusiones: La integración de estos modelos con Power BI favorece la democratización del análisis de datos, permitiendo que usuarios no especializados accedan a insights de forma ágil, comprensible y efectiva.      

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cómo citar
Torres Alvarez, P. L., & Altamar Pacheco, D. (2025). Integración de Modelos de Lenguaje de Gran Escala con Power BI para la Generación Automática de Insights: Integration of Large Language Models with Power BI for Automatic Insight Generation. Computer and Electronic Science: Theory and Applications, 6(1). https://doi.org/10.17981/cesta.06.01.2025.06
Sección
Artículos