Cuando utilizamos Microsoft 365 Copilot en Teams, Word, Outlook, Excel o Copilot Chat, una de las preguntas que más me hacen en las formaciones es:
¿Puede otra persona ver lo que estoy preguntando a Copilot?
La respuesta necesita un poco más de precisión que un simple sí o no.
En condiciones normales de uso, tus prompts no se publican automáticamente para tus compañeros, participantes de una reunión o miembros de un canal.
Si escribes una pregunta en tu experiencia personal de Copilot, esa interacción no aparece de repente en el chat de Teams, en un canal o en la pantalla del resto de participantes.
Pero eso no significa que debamos tratar las conversaciones con Microsoft 365 Copilot como si fueran comunicaciones completamente invisibles para la organización.
Microsoft 365 es un entorno empresarial con capacidades de seguridad, auditoría, cumplimiento, retención y eDiscovery.
Por eso, la explicación correcta es:
tu conversación con Copilot es privada frente a otros usuarios en el uso cotidiano, pero puede estar sujeta a los controles de cumplimiento y gobierno de tu organización.
Cuando empiezas a trabajar con Microsoft Dataverse, uno de los conceptos que más cuesta entender al principio es el de las relaciones entre tablas.
Puedes crear tablas, columnas, formularios y aplicaciones sin demasiada dificultad, pero llega un momento en el que necesitas conectar la información.
Por ejemplo:
Tengo una tabla de empleados.
Tengo otra tabla con los materiales que la empresa entrega a esos empleados.
Y necesito saber rápidamente qué materiales tiene asignados cada persona.
Podría repetir el nombre, correo electrónico y demás información del empleado dentro de cada registro de material.
Pero esa no sería una buena forma de diseñar los datos.
Lo correcto es relacionar las tablas.
En esta guía voy a explicarte qué son las relaciones entre tablas en Dataverse, cómo funcionan las columnas Lookup y cuándo utilizar relaciones uno a muchos, muchos a uno o muchos a muchos.
La Inteligencia Artificial está entrando en las empresas a una velocidad impresionante.
ChatGPT, Microsoft Copilot, agentes de IA, automatizaciones, asistentes internos, modelos personalizados… cada semana aparecen nuevas herramientas, nuevos casos de uso y nuevas promesas de productividad.
Pero existe una contradicción que me parece especialmente interesante:
las empresas están adoptando Inteligencia Artificial, pero muchas todavía no están consiguiendo transformar realmente su negocio con ella.
Un informe titulado The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 plantea precisamente este problema y presenta una conclusión especialmente llamativa: alrededor del 95 % de las iniciativas empresariales de IA generativa no estarían consiguiendo un impacto tangible y medible en productividad o ingresos, mientras que aproximadamente un 5 % logra resultados significativos.
Más allá del porcentaje concreto, que conviene interpretar en el contexto y metodología del estudio, creo que la pregunta importante es otra:
¿por qué tantas empresas están utilizando IA y tan pocas están consiguiendo convertirla en una ventaja real?
Por mi experiencia observando cómo las organizaciones están adoptando estas herramientas, el problema no suele ser simplemente tecnológico.
Muchas empresas tienen acceso a modelos potentes.
Tienen Microsoft Copilot.
Tienen ChatGPT.
Tienen APIs.
Tienen plataformas de automatización.
Incluso disponen de presupuesto.
Y, sin embargo, siguen sin saber exactamente dónde, cómo y para qué utilizar la IA.
Cuando abrimos la pestaña Automatizar de Excel y empezamos a encontrarnos con Office Scripts y Power Automate, es muy normal hacerse una pregunta:
¿Esto es lo mismo que las macros de Excel?
La respuesta corta es:
no son lo mismo, aunque ambos sirven para automatizar tareas en Excel.
Yo suelo explicarlo de una forma muy sencilla:
una macro VBA es como un robot que trabaja principalmente dentro del Excel de escritorio.
Office Scripts es como un robot de Excel preparado para trabajar dentro del ecosistema cloud de Microsoft 365 y conectarse con otros procesos mediante Power Automate.
Ambos pueden ahorrarnos muchísimo trabajo repetitivo, pero utilizan tecnologías diferentes y están pensados para escenarios diferentes.
En esta guía voy a explicarte las diferencias entre Macros VBA, Office Scripts y Power Automate, cuándo utilizar cada tecnología y cómo pueden formar parte de una estrategia moderna de automatización de Excel.
Qué es Design for Six Sigma y por qué es clave en los negocios
Una pregunta clave en cualquier negocio es esta: ¿por qué un cliente elige un producto más caro cuando existen opciones más baratas?
La respuesta es sencilla: porque ese producto o servicio cumple mejor con sus expectativas.
Aquí es donde entra Design for Six Sigma (DFSS).
DFSS es una metodología que permite diseñar o rediseñar productos, procesos y servicios asegurando que cumplen —e incluso superan— las expectativas del cliente desde el inicio.
No se trata de corregir errores después, sino de diseñar bien desde el principio.
Qué hace diferente a Design for Six Sigma
A diferencia de otros enfoques tradicionales, DFSS tiene una filosofía muy clara: la calidad no se revisa, se diseña.
Esto implica tres principios fundamentales:
La calidad se diseña desde el inicio
En lugar de depender de inspecciones finales, el producto o servicio se crea con calidad incorporada desde el diseño.
Esto reduce errores, retrabajos y costes.
El cliente es el centro del diseño
DFSS parte de la llamada “voz del cliente”.
Esto significa que:
Se identifican sus necesidades reales
Se priorizan
Se traducen en requisitos medibles
Todo el diseño gira en torno a esto.
La calidad es predecible
No hay improvisación.
Durante el proceso:
Se mide el rendimiento esperado
Se evalúa la capacidad del diseño
Se asegura que se cumplirán los objetivos
Esto permite reducir incertidumbre y tomar mejores decisiones.
Las fases de Design for Six Sigma (DMADV)
Los proyectos DFSS siguen una metodología estructurada conocida como DMADV:
Definir
Medir
Analizar
Diseñar
Verificar
Definir: establecer el propósito del proyecto
En esta fase se determina:
La viabilidad del proyecto
Los objetivos
El alcance
El equipo de trabajo
Aquí se crea el “mapa” del proyecto y se define el problema que se quiere resolver.
Medir: entender la voz del cliente
En esta etapa se identifican las necesidades del cliente.
Estas se transforman en lo que se conoce como:
Requisitos fundamentales para la calidad (CTQ)
Por ejemplo, en una cafetera:
Que el café tenga buen sabor
Que sea fácil de usar
Que esté disponible rápidamente
Esto se traduce en requisitos medibles como:
Tiempo de preparación
Facilidad de uso
Ajustes personalizables
Analizar: definir qué debe hacer el producto
Aquí se estudian los requisitos para determinar la funcionalidad.
Es decir:
Qué debe ser capaz de hacer el producto o servicio
Qué soluciones pueden cumplir esos requisitos
En esta fase se generan distintos diseños conceptuales y se selecciona el mejor.
Diseñar: construir la solución
En esta etapa se desarrollan:
Características del producto
Especificaciones técnicas
Parámetros del proceso
Aquí se pasa de la idea a una solución concreta optimizada.
Verificar: validar el diseño final
Finalmente se comprueba que el diseño:
Cumple con los requisitos del cliente
Puede producirse correctamente
Mantiene el rendimiento esperado
También se implementan controles para asegurar la calidad en el tiempo.
Relación entre DFSS y DMAIC
En algunos casos, cuando se trabaja con metodologías como DMAIC (mejora de procesos), puede surgir la necesidad de rediseñar completamente un producto o servicio.
En ese punto, se integra un miniciclo DMADV dentro del proceso para abordar el rediseño de forma estructurada.
Esto demuestra cómo DFSS no solo sirve para crear desde cero, sino también para transformar lo existente.
Cuándo usar Design for Six Sigma
Utilizo DFSS cuando:
Voy a diseñar un producto nuevo
Necesito rediseñar un servicio existente
Quiero asegurar calidad desde el inicio
Trabajo con requisitos complejos del cliente
Busco reducir fallos antes de que ocurran
Es especialmente útil en entornos donde la experiencia del cliente es crítica.
Beneficios de aplicar DFSS
Aplicar esta metodología aporta ventajas claras:
Mayor satisfacción del cliente
Reducción de errores y retrabajos
Mejor alineación entre diseño y necesidades reales
Procesos más eficientes
Productos más competitivos
Conclusión
Design for Six Sigma es una metodología clave si quieres diseñar productos, servicios o procesos que realmente funcionen en el mercado.
No se trata solo de calidad, sino de diseñar con propósito, con datos y con enfoque en el cliente.
Cuando aplico DFSS, dejo de reaccionar a problemas y empiezo a prevenirlos desde el diseño.
Nota de transparencia
Este contenido ha sido generado o asistido por herramientas de Inteligencia Artificial, bajo la supervisión de EL PROFE OTTO.
