Copilot Analytics: Qué es, cómo usarlo, roles e informes

Hay un momento clave en toda empresa que empieza a usar IA: cuando, después del entusiasmo inicial, alguien mira a la mesa y pregunta “vale… ¿y cómo medimos todo esto?”. Silencio. Miradas cruzadas. El típico “buena pregunta” que nadie quiere responder. Porque sí, Copilot puede hacer maravillas, pero entender su impacto real… ya es otra liga. Y ahí es donde empieza el juego de verdad.

En este post vamos a entrar en ese “lado B” del uso de Copilot: el que te ayuda a demostrar con datos, informes y métricas qué está pasando de verdad en tu organización. Vamos a recorrer Copilot Analytics desde cero, entender qué informes existen, quién puede verlos y cómo interpretarlos para que no tengas que improvisar nada en tu próxima reunión. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es Copilot Analytics y para qué sirve?

Copilot Analytics es el conjunto de herramientas que Microsoft ha creado para ayudar a las organizaciones a medir, entender y demostrar el valor real que genera Copilot en el día a día.

Durante el despliegue de Copilot, la mayoría de empresas comparten la misma inquietud: “sabemos que la IA aporta valor, pero… ¿cómo lo medimos?”. Copilot Analytics nace exactamente para eso: ofrecer datos claros y accionables que permiten justificar inversiones, priorizar casos de uso y guiar la adopción.

Con él, una organización puede:

• Monitorizar la adopción real: quién está usando Copilot, en qué aplicaciones y con qué intensidad.
• Cuantificar beneficios: ahorro de tiempo por resúmenes de reuniones, generación de correos, creación de documentos… y cómo ese tiempo se transforma en valor.
• Comprender cambios de comportamiento: colaboración interna/externa, horas de reunión, hábitos de trabajo.
• Escuchar la voz del empleado: integración con Viva Pulse y Viva Glint para medir satisfacción y percepción de la herramienta.
• Relacionar el uso con KPIs de negocio: impacto en ventas, soporte, eficiencia de procesos o ciclos de producción.

En otras palabras, Copilot Analytics convierte la intuición en evidencia. Permite demostrar, con datos, que Copilot no es solo una herramienta que ahorra tiempo, sino un elemento que impulsa productividad, experiencia de empleado y resultados de negocio. Además, proporciona distintos niveles de análisis -desde informes técnicos básicos, hasta dashboards avanzados o paneles totalmente personalizados en Power BI- para adaptarse a IT, líderes, managers o analistas.

Es, en definitiva, la pieza clave para transformar el uso de Copilot en decisiones informadas, casos de éxito y un retorno medible.

Por qué es importante medir el impacto de Copilot en la organización

Cuando un equipo despliega Copilot, surgen dudas recurrentes como:

• ¿Cómo estamos usando Copilot?
  Cuántos empleados lo utilizan, en qué aplicaciones, con qué frecuencia o intensidad.
• ¿Para qué lo están usando?
  Si lo aplican a resúmenes de reuniones, generación de documentos, emails, análisis, etc.
• ¿Estamos viendo suficiente adopción como para generar impacto?
  Sin uso, no hay ROI. Por eso, la adopción es siempre el primer paso.
• ¿Qué KPIs han cambiado desde que usamos Copilot?
  Cada organización tiene indicadores distintos: ciclo de ventas, tiempo de respuesta, eficiencia operativa, satisfacción del cliente…
• ¿Cómo está cambiando la forma de trabajar y colaborar?
  Las métricas de Viva Insights permiten ver si hay más tiempo para tareas estratégicas, menos horas de reunión o mejor colaboración interna.
• ¿Cómo afecta Copilot a la experiencia de empleado?
  Con Viva Pulse y la futura integración con Viva Glint se puede medir satisfacción, facilidad de uso o posibles fricciones.

Por ello, medir el impacto de Copilot no es solo cuantificar ahorro de tiempo, sino entender hacia dónde va ese tiempo recuperado y cómo contribuye al rendimiento global de la organización.

En ese sentido, algunos de los beneficios de una medición basada en datos que ofrece Copilot Analytics son:

• Identificar el ROI real: Copilot genera minutos y horas de ahorro por cada acción (6 minutos por acción, 30 minutos por resumen de reunión). Poder traducir eso a valor económico facilita justificar inversiones y priorizar nuevas licencias.
• Impulsar la productividad de forma sostenible: los datos permiten ver si los empleados están usando Copilot para automatizar tareas repetitivas, acelerar workflows y liberar tiempo para trabajo estratégico.
• Mejorar el bienestar y la experiencia del empleado: métricas sobre after-hours, carga de reuniones, colaboración interna/externa y encuestas de satisfacción ayudan a entender si Copilot contribuye a reducir fricción y estrés.
• Guiar la adopción y focalizar los esfuerzos: identificar equipos con baja adopción permite intervenir antes; detectar superusuarios ayuda a replicar buenas prácticas.
• Tomar decisiones basadas en tendencias, no en impulsos: con un análisis mínimo de 11 semanas se evitan conclusiones basadas en picos iniciales o en el “valle de la desilusión” tras la novedad.

En definitiva, medir el impacto de Copilot además de ayudar a demostrar valor, también permite maximizarlo, tomando decisiones informadas, priorizando recursos y convirtiendo el uso de la IA en un cambio real para las personas y para el negocio.

Los 5 principios esenciales de Copilot Analytics

Claridad sobre el valor esperado

Medir Copilot empieza por definir qué significa “éxito” para cada organización. No todas buscan lo mismo, ni el valor se mide igual en un departamento comercial que en un equipo de atención al cliente. Por eso, antes de mirar métricas, es importante responder: ¿qué queremos conseguir con Copilot? ¿Mayor productividad?, ¿reducir tiempos de ciertos procesos?, ¿mejorar la experiencia del empleado?, ¿aumentar la satisfacción del cliente?

Esa claridad inicial es la brújula que permite interpretar los datos correctamente y conectar los resultados con los objetivos reales del negocio.

Adopción antes que impacto

Uno de los mensajes más repetidos en la sesión fue que muchas organizaciones esperan ver resultados inmediatos tras activar Copilot. Pero no es realista: la adopción es siempre el primer paso.

Si los empleados aún no han incorporado Copilot a su rutina, no se puede medir impacto, y mucho menos ROI. Por eso, las primeras métricas clave siempre son:

• Cuántas personas lo usan.
• Con qué frecuencia.
• En qué aplicaciones.

Solo cuando la adopción es sólida, se puede avanzar hacia métricas de impacto como ahorro de tiempo, cambios de comportamiento o mejoras de productividad.

Aprovechamiento de fuentes de datos disponibles

Copilot Analytics no funciona aislado: se nutre de distintas fuentes dentro del ecosistema de Microsoft 365. Entre ellas:

• Datos de uso y productividad.
• Métricas de colaboración de Viva Insights.
• Encuestas de satisfacción de Viva Pulse.
• Información de experiencia de empleado procedente de Viva Glint.

Aprovechar todas estas fuentes da una visión completa, siendo clave para impulsar cambios reales y sostenibles.

Definición de KPIs

Cada empresa tiene sus propios indicadores clave de rendimiento y Copilot Analytics debe alinearse con ellos. Por ejemplo: velocidad de creación de propuestas, casos de soporte resueltos, tasa de cierre de ventas o eficiencia en procesos operativos.

Elegir los KPIs adecuados permite traducir el uso de Copilot en resultados tangibles. Además, ayuda a contextualizar los datos y a evitar interpretaciones genéricas que no conectan con la realidad del negocio.

Línea temporal recomendada: 11 semanas

Las primeras semanas suelen mostrar un pico de curiosidad, seguido de una caída natural. Por eso, se recomienda analizar los datos en un mínimo de 11 semanas, equivalente a tres meses.

Con ese rango temporal:

• se eliminan efectos de novedad,
• se observan tendencias reales y sostenidas,
• se mide la estabilización del uso,
• se obtiene un análisis más fiable y accionable.

Artículos recomendados:

• 5 formas de mejorar las competencias de tu equipo en IA
• Copilot revoluciona el sector financiero
• Cuadros de mando Sales BI y Finance BI con inteligencia artificial
• Cómo la IA mejora la productividad de los equipos

Estructura de Copilot Analytics: las tres grandes capas de análisis

Copilot Analytics está construido sobre una arquitectura muy clara: tres niveles o capas que cubren desde la visión técnica inicial hasta el análisis avanzado y personalizado. Cada capa cumple un propósito distinto, se dirige a perfiles diferentes y permite profundizar progresivamente en el valor que Copilot aporta a la organización.

Microsoft 365 Admin Center (MAC): informes técnicos y de adopción temprana

Es el punto de partida para cualquier despliegue de Copilot. Desde el Admin Center, los equipos de IT pueden supervisar todos los elementos esenciales para asegurar que la herramienta está correctamente habilitada y que los usuarios comienzan a utilizarla.

Aquí se encuentran informes como:

• Licencias y asignación: quién tiene Copilot habilitado y quién no.
• Uso inicial por aplicaciones: Teams, Outlook, Word, Excel, etc.
• Actividad en chat de Copilot: usuarios que han iniciado conversaciones, frecuencia, primeras interacciones.
• Agentes personalizados creados con Copilot Studio.
• Audit log: eventos técnicos relacionados con Copilot.

Su propósito principal es asegurar un despliegue correcto y detectar posibles barreras técnicas o de adopción durante las primeras semanas. No requiere configuración adicional ni licencias extra.

Copilot Dashboard en Viva Insights: panel ejecutivo

Una vez superada la fase inicial, el siguiente nivel es el Copilot Dashboard integrado en Viva Insights. Este panel está orientado a líderes, responsables de negocio y equipos que desean una visión clara y visual del uso y del impacto de Copilot.

Incluye métricas como:

• Adopción global y por departamento.
• Uso por aplicaciones y tipos de prompts.
• Impacto en la productividad: resúmenes de reuniones, redacción de correos, documentos creados, etc.
• Comparativas entre usuarios que usan Copilot y los que no.
• Percepción y satisfacción de los empleados, gracias a Viva Pulse y la futura integración con Viva Glint.
• Recomendaciones de formación y recursos para acelerar la adopción.

El panel ofrece hasta seis meses de tendencias y permite aplicar múltiples filtros (departamentos, roles, productos…). Es ideal para reuniones ejecutivas, seguimiento de KPIs o monitorización continua.

Advanced Analytics: análisis profundo con Power BI y métricas personalizadas

El nivel más avanzado está pensado para analistas y equipos de datos que necesitan un análisis detallado, histórico y totalmente personalizable. Utiliza las capacidades avanzadas de Viva Insights y sus plantillas de Power BI.

Entre las opciones de análisis disponibles están:

• Copilot Adoption Report: visión completa de adopción e intensidad de uso.
• Copilot Impact Report: impacto en productividad, colaboración y hábitos de trabajo.
• Business Impact Report: conexión entre uso de Copilot y KPIs empresariales.
• Copilot Studio Agent Report: análisis del rendimiento de agentes personalizados.
• Consultas personalizadas en Viva Insights para cruzar datos de Copilot con métricas de colaboración, bienestar, after-hours, network interno, etc.

A diferencia del dashboard, aquí se puede:

• Analizar hasta 27 meses de datos.
• Usar atributos organizativos personalizados (departamentos, ciudades, seniority…).
• Crear informes avanzados completamente personalizados con Power BI.
• Automatizar actualizaciones semanales de datos.
• Identificar patrones profundos, correlaciones y casos de uso avanzados.

Es la capa que permite llegar a conclusiones estratégicas, justificar inversiones, identificar superusuarios, priorizar áreas de adopción y medir el ROI con granularidad.

Roles y permisos en Copilot Analytics

Cómo crear informes personalizados de Copilot

Crear informes personalizados de Copilot es el siguiente paso para aquellas organizaciones que quieren ir más allá de los paneles predefinidos y necesitan análisis específicos, segmentación avanzada o cruzar datos de Copilot con métricas de comportamiento, productividad y bienestar. Aquí entran en juego tres piezas clave: Viva Insights Analyst Workbench, las queries personalizadas y la integración con Power BI.

1. Viva Insights Analyst Workbench: la base del análisis avanzado

El Analyst Workbench es el entorno dentro de Viva Insights diseñado para los analistas de datos. ¿Qué permite hacer?

• Acceder a métricas de Copilot y datos de comportamiento (colaboración, reuniones, after-hours…).
• Crear consultas totalmente configurables (person queries).
• Definir periodos de análisis que pueden llegar hasta 27 meses de histórico.
• Agrupar datos por semanas, meses o cualquier granularidad necesaria.
• Filtrar por atributos organizativos (departamentos, ciudades, seniority…) incluyendo campos personalizados cargados por la empresa.
• Activar la actualización automática (auto-refresh) para que el análisis se mantenga vivo semana a semana.

En definitiva, el Workbench te permite construir la base de datos de tu análisis personalizado, eligiendo exactamente qué métricas quieres explotar y cómo quieres que se actualicen.

2. Queries personalizadas

Las queries personalizadas son el mecanismo con el que se seleccionan las métricas concretas que formarán parte del informe final. Es decir, es donde realmente se puede combinar lo mejor de ambos mundos: datos de uso de Copilot + métricas de comportamiento de Viva Insights.

¿Qué puedes elegir en una query?

• Métricas de Copilot (acciones, prompts, resúmenes, uso por aplicación…).
• Métricas de colaboración (reuniones, horas de conexión, red interna/externa…).
• Métricas de bienestar (after-hours, cargas de trabajo, patrones de colaboración…).
• Atributos organizativos personalizados.
• Período de análisis completo, desde unos meses hasta casi dos años y medio.
• Condiciones específicas (por ejemplo, incluir solo usuarios activos o filtrar por una región concreta).

Cada query puede descargarse como CSV o configurarse como direct query, lo que permite que Power BI consulte los datos automáticamente cada semana sin necesidad de descargarlos manualmente.

El objetivo, por tanto, de las queries es construir datasets limpios, profundos y listos para análisis, combinando datos de Copilot con el contexto real de la organización.

3. Integración con Power BI: informes personalizados, flexibles y de alto impacto

La tercera pieza es Power BI, el lugar donde se transforma la data en storytelling visual. A partir del CSV descargado o del enlace de direct query, Power BI te permite:

• Crear dashboards completamente personalizados con gráficos, comparativas, tendencias e insights.
• Incorporar filtros avanzados por equipo, país, rol, seniority, etc.
• Añadir cálculos propios, KPIs de negocio y fórmulas personalizadas.
• Cruzar datos de Copilot con indicadores externos (ventas, soporte, NPS, productividad…).
• Publicar el informe para líderes, managers o equipos específicos.
• Automatizar la actualización de datos sin intervención manual.

Ejemplos de informes que se pueden construir:

• Identificación de superusuarios y patrones de uso (como el “Super User Report” mostrado en el webinar).
• Impacto de Copilot en la reducción de after-hours.
• Relación entre uso de Copilot y mejora en eficiencia por equipos.
• Análisis de productividad antes/después de la adopción.
• Rendimiento de agentes creados en Copilot Studio.

En este caso, el objetivo de Power BI es convertir los datos seleccionados en insights visuales que sirvan para tomar decisiones, justificar inversiones y priorizar acciones de adopción.

¿Quieres empezar a usar la inteligencia artificial para sacar más provecho a los datos? ¡Prueba Copilot Analytics! ¡Rellena el formulario y nuestros expertos en IA te enseñarán a usar esta herramienta!