Excel: Copilot importa y limpia datos con un prompt

Get Data: un prompt reemplaza el trabajo manual de importar datos

Microsoft sumó Get Data a la hoja de ruta oficial de Excel. La mecánica es directa: el usuario escribe en lenguaje natural qué información necesita y cómo quiere que se procese, y Copilot se encarga de obtener, transformar y cargar esos datos en la hoja de cálculo. El debut será primero en Excel para la web.

Para una startup donde el reporte semanal depende de la única persona del equipo que domina Power Query, el cambio no es cosmético: mueve una tarea técnica y repetitiva a una instrucción de texto.

Hoy, importar datos de distintas fuentes y dejarlos listos para analizar exige conocimientos de Power Query o una cadena de transformaciones manuales. Con Get Data alcanza con describir el resultado esperado para que la IA arme el flujo de trabajo. Y hay un detalle clave para quien tiene que auditar el resultado: Copilot no solo ejecuta, también muestra el script de Power Query que generó para revisarlo y corregirlo antes de aplicarlo.

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Ese punto separa a esta función de un simple "hazlo por mí". El script queda a la vista, lo que permite validar la lógica, detectar una unión mal hecha o un tipo de dato mal asignado antes de que el error se propague al modelo financiero con el que decides.

¿Qué cambia frente a Power Query y por qué le importa a tu equipo?

Power Query no desaparece: sigue siendo el motor de la importación. Lo que cambia es quién puede operarlo. Hasta ahora la barrera no era la disponibilidad de los datos, sino el conocimiento técnico necesario para transformarlos.

La propia experiencia de Copilot en Excel muestra hacia dónde va esto. Geeky Gadgets documentó casos de uso donde el asistente extrae datos de facturas en PDF y los estructura en una hoja, responde preguntas como qué fórmulas dependen de una celda determinada, automatiza comparaciones entre presupuesto y real, arma tableros para dirección y redacta comentarios que explican las variaciones. Cada uno de esos pasos era, hasta hace poco, trabajo manual de un analista.

Para un equipo chico, el impacto se mide en horas y en riesgo operativo. Cuando una sola persona concentra el conocimiento de las transformaciones, cualquier ausencia o rotación deja el reporte en pausa. Mover ese flujo a un prompt revisable reduce la dependencia de una persona y deja el criterio donde corresponde: en quien interpreta el dato, no en quien lo limpia.

Clean Data, Skill Builder y el resto de la ofensiva de Copilot en Excel

Get Data no llega sola. Microsoft lanzó Clean Data, una habilidad que detecta problemas típicos de las hojas de cálculo: formatos inconsistentes, espacios adicionales, valores duplicados y datos guardados con tipos incorrectos. La IA los lista y propone correcciones para que el usuario las apruebe, en lugar de aplicarlas sin control.

A esa se suman Skill Builder, que crea habilidades reutilizables a partir de instrucciones, ejemplos o flujos definidos por el usuario, y Skill Recorder, que convierte tareas concretas en automatizaciones. Interactive Canvas, por su parte, transforma los datos de una hoja en informes interactivos que se actualizan solos cuando cambia la información de origen.

Sobre ese último punto, XDA Developers reportó que la hoja de ruta de Microsoft lista el lienzo interactivo de Excel bajo el identificador Roadmap ID 569424, con un despliegue previsto para escritorio y web en septiembre de 2026.

El contexto más amplio ayuda a leer la jugada. En el anuncio del nuevo Copilot, Microsoft explicó que Skills integra conocimientos especializados directamente en las aplicaciones, como conocimientos financieros en Excel, y que cuando Copilot u otro colaborador modifica un libro puedes ver exactamente qué cambió y por qué. La compañía también señala que Copilot recomienda el gráfico más adecuado para visualizar los datos.

Lo que Microsoft todavía no respondió

Antes de rearmar tus procesos alrededor de Get Data, conviene tener claro qué queda abierto. La compañía no reveló si la función podrá modificar scripts de Power Query ya existentes o si solo funcionará con nuevas peticiones de importación. Tampoco precisó qué fuentes de datos serán compatibles en el lanzamiento, aunque aclaró que algunos orígenes podrían requerir autenticación previa.

Traducido a la práctica: si tu stack depende de conectores específicos o de scripts heredados que nadie quiere tocar, todavía no hay garantía de que la IA los tome. Y si tus datos viven detrás de una autenticación, el cuello de botella se moverá del armado del flujo al acceso.

¿Qué significa esto para tu startup?

El valor no está en la función en sí, sino en qué haces con las horas que libera. Cuatro movimientos concretos:

Documenta tus flujos repetidos antes de que llegue la función. Haz una lista de los tres procesos de datos que más tiempo consumen —conciliación de pagos, reporte de ventas, seguimiento de métricas de producto— y escribe cómo los describirías en una sola instrucción. Cuando Get Data esté disponible en tu entorno, tendrás el caso de uso listo y no perderás la primera semana explorando.
Revisa la capa de autenticación ahora. Si tus fuentes son un ERP, un CRM o una base de datos propia, el acceso con credenciales será el primer obstáculo. Define quién tiene permisos sobre cada fuente y si esos permisos están documentados. Es trabajo que no depende de Microsoft y que puedes cerrar esta semana.
Exige trazabilidad del script. La velocidad de la IA no reemplaza la auditoría. Pide que cada flujo generado quede versionado y con el script de Power Query a la vista, sobre todo si el dato termina en un reporte para inversores o en la contabilidad.
Empieza por Clean Data. Es la habilidad que Microsoft ya lanzó y ataca el problema más frecuente: datos sucios. Un dataset con formatos inconsistentes o duplicados rompe cualquier automatización posterior, por buena que sea la IA que la ejecute.

Conclusión

Get Data apunta al corazón de un problema que casi ningún founder discute porque parece menor: el tiempo que se va en preparar datos antes de poder analizarlos. Que Copilot muestre el script de Power Query antes de aplicarlo es la parte más valiosa del anuncio, porque mantiene el control del lado humano.

La pregunta útil no es si la IA puede importar tus datos, sino si tu equipo tiene claros los procesos, los permisos y los controles para que eso ocurra sin sorpresas. Ese trabajo previo es el que decide si la función te ahorra horas o te agrega un problema nuevo.