Power Automate tiene dos versiones principales: Power Automate Desktop y Power Automate Cloud. Aunque comparten el objetivo de automatizar tareas, no son lo mismo, y entender sus diferencias es clave para elegir bien según el escenario.
A continuación te explico sus diferencias técnicas y de enfoque, con ejemplos de cuándo conviene uno, otro, o incluso usar ambos de forma híbrida.
¿Son lo mismo Power Automate Desktop y Cloud?
No. Aunque están bajo el mismo paraguas de Microsoft Power Platform, están diseñados para resolver tipos distintos de automatización:
Aspecto
Power Automate Desktop
Power Automate Cloud
Tipo de automatización
RPA (Automatización Robótica)
Automatización basada en eventos (iPaaS)
Interacción
Con aplicaciones locales (Excel, SAP)
Con servicios en la nube (SharePoint)
Sesión requerida
Sí, en el dispositivo
No necesariamente
Licenciamiento
Incluido en M365 Empresa Premium
Incluido en M365, con funciones ampliadas
Casos típicos
Automatizar tareas manuales repetidas
Flujos entre apps y servicios cloud
Accesibilidad
Solo desde el dispositivo local
Desde cualquier navegador
Diferencias técnicas (duras)
Ejecución: Desktop corre en tu PC; Cloud se ejecuta en servidores de Microsoft.
Interfaz: Desktop usa una app instalada con acciones tipo “drag and drop”; Cloud opera desde el navegador.
Automatización asistida: Solo Desktop permite controlar el mouse, teclado o leer pantallas de aplicaciones antiguas.
Integraciones: Cloud ofrece más conectores preconfigurados (Outlook, Teams, Dynamics, etc.).
Disparadores (triggers): En la nube puedes activar flujos por eventos como correos nuevos o formularios enviados; en Desktop, son manuales o programados.
Diferencias de enfoque (blandas)
Perfil de usuario: Desktop es ideal para perfiles técnicos o analistas RPA; Cloud es más accesible para usuarios de negocio.
Finalidad: Desktop se enfoca en tareas repetitivas que interactúan con aplicaciones instaladas; Cloud en flujos colaborativos entre apps.
Colaboración: Cloud facilita compartir flujos entre equipos; Desktop es más individual.
Mantenimiento: Cloud es más fácil de escalar y mantener a largo plazo; Desktop depende de infraestructura local.
¿Cuál deberías usar?
Power Automate Desktop:
Necesitas interactuar con sistemas legados, sin APIs.
Automatizas tareas repetitivas locales (como rellenar formularios en un navegador).
Trabajas con SAP, aplicaciones de escritorio o archivos en el explorador.
Power Automate Cloud:
Trabajas con apps modernas de Microsoft 365.
Necesitas flujos que funcionen automáticamente en segundo plano.
Quieres compartir automatizaciones con tu equipo.
Lo ideal: combinarlos
Ambos pueden integrarse. Desde Power Automate Cloud puedes lanzar un flujo de escritorio (Desktop) para crear procesos híbridos.
Ejemplo: Un correo en Outlook (Cloud) puede disparar un flujo que abra una app legacy en tu PC y cargue datos (Desktop).
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Nota de transparencia
Este contenido ha sido generado o asistido por herramientas de Inteligencia Artificial, bajo la supervisión de EL PROFE OTTO.
Cuando hablamos de automatización con inteligencia artificial, especialmente para tareas como extraer datos de documentos y volcarlos en Google Sheets, surgen dos caminos muy distintos:
Usar un GPT personalizado dentro de ChatGPT.
Usar la API de OpenAI dentro de Make.com.
Ambas opciones permiten resolver el mismo problema, pero difieren en enfoque, nivel técnico, costes y casos de uso. A continuación, te muestro una comparativa completa para que elijas la mejor según tu contexto.
Caso de uso: extraer datos de una factura PDF y enviarlos a Google Sheets
Opción 1: GPT personalizado + Webhook de Make
Flujo:
El usuario sube el PDF directamente en el chat.
GPT-4o lo analiza usando visión.
El modelo extrae los datos y los envía a un webhook de Make.
Make los inserta en una hoja de cálculo.
Ventajas clave:
Rápido de implementar sin necesidad de código.
Interfaz conversacional, ideal para cursos o asistentes internos.
No requiere hosting ni mantenimiento.
Tecnologías usadas: ChatGPT Business, GPT personalizado, Make, Google Sheets.
Opción 2: Automatización con la API de OpenAI en Make
Flujo:
El PDF entra en Make (desde correo, carpeta, formulario).
Se convierte a texto.
Se envía ese texto a la API de OpenAI con un prompt definido.
Se recibe la respuesta, se estructura y se guarda en Sheets.
Ventajas clave:
Procesamiento masivo sin intervención humana.
Flujo 100% backend, escalable y personalizable.
Control total del formato y ejecución.
Tecnologías usadas: Make, módulo HTTP, API Key OpenAI, Google Sheets.
Comparativa funcional
Criterio
GPT Personalizado (ChatGPT)
API de OpenAI en Make
Interfaz de uso
Conversacional
Invisible para el usuario
Input (PDF)
Subido manualmente al chat
Procesado automáticamente
Contexto
GPT analiza el PDF directo
Hay que extraer el texto
Precisión del parsing
Alta con GPT-4o
Variable según prompt
Personalización del comportamiento
Alta (instrucciones GPT)
Alta (prompt + flujo)
Interacción humana necesaria
Sí
No
Escalabilidad / automatización
Media
Alta
Ideal para…
Formación, asistentes
SaaS, procesos masivos
Comparativa de costes
| Concepto | GPT Personalizado (Business) | API de OpenAI vía Make | |------------------------------|-------------------------------|------------------------------| | Licencia base | Plan mensual por usuario | Gratuito (Make) + uso API | | Uso de GPT | Ilimitado en plan | Pago por token | | Visión (PDF) | Incluido con GPT-4o | Se cobra por token de imagen | | Webhook en Make | Incluido | Incluido | | Llamadas API | No aplica | Se paga por cada request | | Escalabilidad de costes | Fijo por usuario | Variable por volumen |
¿Cuál conviene usar?
Usa GPT personalizado si:
Quieres flujos simples con usuarios humanos.
Das clases, talleres o creas asistentes internos.
Necesitas una solución rápida sin infraestructura adicional.
Usa API de OpenAI en Make si:
Automatizas procesos sin intervención humana.
Procesas muchos documentos o casos por hora.
Buscas control total del flujo, sin costes fijos mensuales.
Consejo práctico
Para formación o demos, es preferible usar GPT personalizado: ya está incluido en el plan de ChatGPT y reduce fricción para los usuarios.
Para proyectos escalables o integraciones robustas, la API vía Make es ideal, aunque requiere gestión de costes y tokens.
Nota de transparencia
Este contenido ha sido generado o asistido por herramientas de Inteligencia Artificial, bajo la supervisión de EL PROFE OTTO.
Una de las decisiones clave al integrar herramientas como Power Apps, Power Automate o Copilot con tu ERP o CRM es esta: ¿Conectarte directamente a los datos o replicarlos en Dataverse?
La respuesta depende de múltiples factores: coste, latencia, seguridad, mantenimiento y funcionalidad. En este artículo te explico cómo tomar la mejor decisión, sin sorpresas técnicas ni facturas inesperadas.
Muchas personas que trabajan en entornos Microsoft comparten esta duda: ¿Qué pasa si subes un archivo de OneDrive a SharePoint o viceversa? ¿Se duplica? ¿Se sincroniza? ¿Ocupa doble espacio?
La respuesta rápida: sí se duplica si lo haces de forma manual y sin las herramientas adecuadas. Y eso puede generar no solo confusión en los equipos, sino también desperdicio de almacenamiento y desorganización.
Aquí te explico cómo evitarlo, y cómo usar OneDrive y SharePoint de forma correcta y complementaria, según las recomendaciones oficiales de Microsoft.
La Power Platform de Microsoft está diseñada para usuarios sin perfil técnico, pero detrás de cada herramienta hay lenguajes y sintaxis específicos que permiten crear automatizaciones, visualizaciones, apps y sitios funcionales.
Conocer estos lenguajes te permite sacar el máximo provecho a cada solución, personalizar más, y entender mejor qué tipo de lógica aplica en cada entorno.
A continuación, una tabla comparativa clara y actualizada con los lenguajes principales que se usan en Power BI, Power Apps, Power Automate y Power Pages.
Tabla comparativa de lenguajes en Power Platform
Herramienta
Lenguaje o Sintaxis Principal
¿Para qué se usa?
Documentación / Formación Oficial
Power BI
DAX (Data Analysis Expressions)
Crear cálculos, KPIs, medidas y columnas calculadas en modelos de datos
Documentación oficial de DAX, Microsoft Learn – Power BI
Power BI
M (Power Query Formula Language)
Transformar y limpiar datos en el editor de consultas (Power Query)
Guía de M Language
Power Automate
Expresiones (lenguaje estilo Workflow)
Manipular datos, fechas, condiciones dentro de los flujos
Expresiones en Power Automate, Microsoft Learn – Power Automate
Power Automate
JSON / OData Query
Trabajar con APIs, condiciones avanzadas, filtros, connectors personalizados
Filtros OData
Power Apps
Power Fx (lenguaje tipo Excel)
Lógica de la aplicación: botones, pantallas, validaciones, fórmulas dinámicas
Power Fx – Microsoft Learn, Curso Power Apps
Power Apps
JSON / REST API / JavaScript (solo en PCF o personalización avanzada)
Comunicación con APIs, personalizaciones de componentes
Custom APIs en Power Apps
Power Pages
HTML / CSS / JavaScript
Diseño de sitios web externos (estética y comportamiento)
Power Pages Overview, Power Pages Studio
Power Pages
Liquid
Mostrar datos dinámicos (consultas de Dataverse, condicionales en contenido web)
Liquid en Power Pages
Power Pages
Power Fx (en formularios de Dataverse)
Validaciones y lógica de negocio interna en formularios integrados
Formularios con Power
Esta tabla te permite identificar con claridad qué necesitas aprender o reforzar según la herramienta que estés usando dentro de la Power Platform. Aunque no siempre es obligatorio dominar todos los lenguajes, tener nociones básicas facilita muchísimo el desarrollo, mantenimiento y escalabilidad de tus soluciones.
Power Automate es mucho más que flujos automáticos. Es un ecosistema completo que permite orquestar procesos, analizar flujos reales, integrar aplicaciones y usar inteligencia artificial.
A continuación, se detallan sus principales subplataformas y cómo se interconectan.
Integración nativa en la Power Platform
Power Automate está directamente conectado con otras herramientas del entorno Microsoft:
Power Apps: permite disparar flujos desde formularios o aplicaciones personalizadas.
Power BI: automatiza acciones en función de métricas e informes.
Dataverse: gestiona automatizaciones sobre datos estructurados centralizados.
Copilot Studio (antes Power Virtual Agents): ejecuta flujos desde interfaces conversacionales.
Minería y análisis de procesos
Process Mining (antes Power Automate Process Mining): analiza flujos reales mediante registros de eventos (de ERP, CRM, etc.).
Detecta cuellos de botella, desviaciones y oportunidades de mejora.
Se combina con Power BI para visualizaciones avanzadas.
Admite fuentes como SAP, Salesforce, Dynamics 365, Oracle, entre otras.
Automatización de procesos de negocio (BPA)
Permite definir procesos paso a paso mediante Business Process Flows.
Se enfoca en flujos guiados y controlados.
Ideal para escenarios de CRM, ventas, atención al cliente, soporte.
Se apoya en Dataverse para control y escalabilidad.
Automatización robótica (RPA)
Power Automate Desktop ofrece RPA asistido y no asistido.
Automatiza tareas manuales en sistemas legacy o sin API.
Permite grabar acciones de usuario para emularlas automáticamente.
Integración con plataformas externas
Más de 1.000 conectores disponibles:
ERP: SAP, Oracle NetSuite, Dynamics 365 F&O
CRM: Salesforce, HubSpot, Dynamics 365 Sales
Almacenamiento: SharePoint, OneDrive, Google Drive, Azure Blob
BI y analítica: Power BI, SQL Server, Snowflake, Azure Synapse
Mensajería y colaboración: Teams, Outlook, Slack
IA y copiloto en flujos
AI Builder: clasificación, extracción de texto, procesamiento de imágenes y documentos.
Copilot: crear flujos a partir de lenguaje natural.
Aplicable a tareas como recepción de facturas, validación, clasificación y carga de datos en ERP.
