Hay un tipo de avería que da más miedo que una caída: la que no avisa. Desde mayo de 2026, los informes que llevan visuales R y Python dejaron de renderizarse cuando se sirven a usuarios externos mediante Power BI Embedded. No sale error, no salta ninguna alerta. Sale un hueco en blanco donde antes había un gráfico.
Qué pasó con los visuales R y Python
Power BI retiró el soporte de estos visuales en dos escenarios concretos: el embebido de aplicación con identidad propia, el que se usa para servir informes a clientes que no tienen cuenta en tu tenant, y la publicación en la web.
Los escenarios internos siguen funcionando. Si tu equipo abre el informe desde el servicio de Power BI con su cuenta corporativa, el visual se pinta igual que siempre. Ese es justo el motivo por el que esto tarda tanto en detectarse: quien mantiene el informe lo ve bien. El que lo ve roto es el cliente, y el cliente no siempre llama.
Por qué duele tanto en un portal de cliente
Cuando entregas analítica bajo tu marca, el informe no es una herramienta interna. Es el producto. Un cuadro de mando con dos gráficos correctos y un rectángulo vacío no se lee como «hay un problema con un visual»: se lee como que la plataforma no funciona.
Y el silencio empeora la cuenta. Si el fallo hubiera lanzado un error, alguien lo habría visto en el log de la aplicación esa misma semana. Al no lanzar nada, el reloj sigue corriendo. Cuatro meses después de la fecha de retirada, hay portales en producción con huecos que nadie ha reportado todavía.
Cómo saber si tienes visuales R y Python en producción
El repaso es corto y conviene hacerlo aunque estés bastante seguro de que no usas nada de esto.
- Abre cada informe que se sirva a usuarios externos y recorre las páginas mirando el panel de visualizaciones. Los visuales de script se identifican por el icono de R o de Python.
- Revisa los informes que heredaste. Los que llevan años en producción y cambiaron de manos son los candidatos claros: alguien metió un gráfico estadístico o un mapa de calor en 2021 porque era lo único que hacía ese cálculo.
- Pregúntate quién más ha tocado el .pbix. Un visual de Python metido por un analista de datos hace dos años no aparece en ninguna documentación.
- Y comprueba lo obvio: entra al portal como entra un cliente, no como entras tú. Es la única forma de ver lo que ve él.
Qué poner en su lugar
Casi todo lo que se resolvía con un visual de script tiene hoy alternativa nativa. Los gráficos estadísticos que antes exigían R salen con visuales estándar más una medida DAX bien planteada, y hay bastante donde elegir en el catálogo de visuales certificados de AppSource. Cuando el cálculo es genuinamente complejo, la vía razonable es sacarlo del informe y llevarlo al modelo: que el número llegue ya calculado desde el origen y el visual solo lo pinte.
Esa segunda opción, además, suele dejar el informe más rápido. Un visual de script recalcula en cada render; una columna materializada en el modelo, no.
Y si el gráfico era en realidad un capricho puntual de una persona que ya no está en la empresa, la alternativa correcta es quitarlo. Nos ha pasado más de una vez.
Cómo lo abordamos en Reporbia
Nuestros clientes entregan informes a terceros bajo su propia marca, así que este es exactamente el tipo de deprecación que nos toca vigilar. Cuando revisamos un conjunto de informes antes de ponerlo en producción, los visuales de script son una de las comprobaciones de la lista, junto con los orígenes de datos que no soportan el modelo de app propietaria.
Si estás montando ahora tu portal, es el mejor momento para limpiar esto: cuesta mucho menos rehacer un visual antes de que un cliente lo esté mirando. Y si ya lo tienes en marcha, la revisión es de una tarde. En qué es Power BI Embedded explicamos las diferencias entre escenarios de embebido, que es lo que determina si esto te afecta o no, y en portal multimarca contamos cómo se sirve el mismo motor a varias marcas.
¿Quieres que le echemos un ojo a tus informes antes de que lo vea un cliente? Escríbenos.
Seguir leyendo
- Qué es Power BI Embedded y por qué rompe el modelo de licencias
- Portal multimarca: un motor de analítica, muchas marcas
- Escalar Power BI a 100 usuarios: el análisis de costes real
Fuente oficial: Embed analytics for your customers (Microsoft Learn).