Copilot impact dashboard: qué cambia al medir el uso de chat y agentes en VS Code

El problema: medir el uso real de Copilot más allá del código

Hasta hace poco, la medición del uso de Copilot en empresas se limitaba a las funciones clásicas: sugerencias de código, revisiones automáticas y otras interacciones directas con el editor. Sin embargo, la realidad es que una parte relevante de los usuarios interactúa sobre todo con Copilot Chat o con los agentes de VS Code. Estas vías de uso quedaban fuera de las métricas principales, lo que generaba una visión incompleta del grado de adopción real. Por ejemplo, un equipo podía tener un porcentaje considerable de usuarios que, aunque no aceptaban sugerencias de código, sí recurrían al chat para resolver dudas, pedir fragmentos de código o automatizar tareas repetitivas mediante agentes. Esta actividad no se reflejaba en los informes, y esos usuarios aparecían como "pasivos" o poco comprometidos, cuando en realidad estaban sacando partido a la IA de otra forma.

Esta limitación tenía consecuencias prácticas. Si eres responsable de justificar la inversión en Copilot o de diseñar formaciones internas, no tener visibilidad sobre el uso conversacional o mediante agentes dificultaba la toma de decisiones. Además, la comparación con otras empresas podía estar sesgada, ya que no se tenían en cuenta estos patrones de uso alternativos.

Qué añade el dashboard: chat y agentes como parte de la foto

Desde noviembre de 2026, el Copilot impact dashboard incorpora dos nuevas fuentes de uso: Copilot Chat y la ventana de agentes de VS Code. Esto significa que los informes de adopción y engagement muestran ahora la actividad en estas funciones junto a las siete ya existentes, como sugerencias de código, code review, generación de tests, etc. El cambio más visible es que la cohorte antes llamada "usuarios pasivos" se renombra como "usuarios chat-first", reflejando que su principal vía de interacción es conversacional o mediante agentes, no que estén inactivos.

¿Qué implica esto para las empresas?

• Puedes identificar cuántos usuarios interactúan principalmente con el chat o los agentes, aunque no utilicen otras funciones.
• El análisis de adopción es más preciso, ya que no se etiqueta como pasivos a quienes usan Copilot de forma conversacional o a través de agentes.
• Las comparativas con otras empresas (industry comparison) incluyen ahora estos patrones de uso, ofreciendo una visión más realista del posicionamiento respecto al sector.

Este cambio no modifica las fases de adopción, pero sí la forma en que se interpreta el engagement y la profundidad de uso. Ahora, la empresa puede distinguir entre quienes usan Copilot de manera tradicional y quienes lo hacen de forma conversacional o mediante agentes, adaptando la estrategia de formación y seguimiento según el perfil de cada cohorte.

Cómo se reflejan los nuevos datos en los informes

Los datos de chat y agentes aparecen en los informes de uso de 28 días para organizaciones y empresas. Cada usuario se considera "engaged" en una función si la ha utilizado al menos dos días dentro de ese periodo. Un mismo usuario puede figurar como activo en varias funciones si combina distintos usos.

Por ejemplo, si una persona usa Copilot Chat tres días y acepta sugerencias de código otros dos, aparecerá como "engaged" en ambas funciones. Si solo utiliza el chat o los agentes, quedará clasificada como "chat-first".

Cohortes y fases de adopción

• Las fases de adopción no se ven alteradas: chat y agentes se reportan como engagement, pero no suman para avanzar de fase.
• La cohorte "chat-first" (antes "pasivos") agrupa a quienes solo usan chat o agentes, sin otras funciones calificadas.
• En la API y los informes, estos usuarios aparecen como "No Cohort".

Esto permite segmentar mejor a la plantilla y entender si hay equipos que prefieren la interacción conversacional, lo que puede influir en la formación o en la promoción de otras funciones de Copilot.

Ejemplo propuesto: analizar la adopción tras el cambio

Vamos a desarrollar un ejemplo hipotético, basado en la estructura real de los informes y cohortes, para ilustrar cómo cambia la medición y qué información adicional se obtiene tras la actualización del dashboard.

Situación inicial (antes de noviembre de 2026)

Supón una empresa con 100 usuarios de Copilot. El informe de adopción de 28 días muestra los siguientes datos:

• 40 usuarios aparecen como "code-first" (usan sugerencias de código al menos dos días).
• 20 usuarios aparecen como "agent-first" (usan agentes de código, pero no otras funciones).
• 20 usuarios aparecen como "pasivos" (solo usan el chat, pero esta actividad no se refleja en la métrica).
• 20 usuarios no han usado ninguna función (inactivos).

En este escenario, la empresa observa que tiene un 20% de "pasivos", pero no sabe si realmente están usando Copilot de otra forma. Si consulta la comparación sectorial, solo ve datos de adopción basados en sugerencias de código y agentes clásicos.

Situación tras la actualización (después de noviembre de 2026)

Con la nueva versión del dashboard, los 20 usuarios que antes aparecían como "pasivos" ahora se identifican como "chat-first". Además, su actividad en el chat y en la ventana de agentes de VS Code se refleja en los informes. El desglose sería:

• 40 usuarios "code-first"
• 20 usuarios "agent-first"
• 20 usuarios "chat-first"
• 20 usuarios inactivos

Ahora, la empresa puede ver que esos 20 usuarios sí están interactuando con Copilot, aunque no de la forma tradicional. Puede analizar si conviene fomentar el uso combinado de funciones, o si el perfil conversacional es suficiente para sus objetivos.

Entradas y estados posibles

En este ejemplo, las entradas y estados que pueden darse en el dashboard tras el cambio son:

• Usuario usa solo chat: Aparece como "chat-first".
• Usuario usa solo agentes: Aparece como "agent-first".
• Usuario usa chat y sugerencias de código: Figura en ambas métricas ("engaged" en chat y en code), y se clasifica según la función más utilizada.
• Usuario no usa ninguna función: Se mantiene como inactivo.
• Usuario usa chat y agentes, pero no sugerencias de código: Puede aparecer como "chat-first" o "agent-first" según el criterio de engagement.

Resultados esperados

• El dashboard muestra la actividad de chat y agentes de forma separada.
• La cohorte "chat-first" aparece en los informes, permitiendo identificar este patrón de uso.
• La comparación sectorial incluye ahora estos datos, lo que puede cambiar la posición relativa de la empresa respecto al sector.
• Si se descarga el informe por API, los campos de "chat" y "vscode_agent" aparecen en el JSON con los datos agregados.

Errores y situaciones a comprobar

• Si la política de métricas no está activada, los datos de chat y agentes no aparecen.
• Si se consulta un informe anterior a noviembre de 2026, no se incluyen estas métricas.
• Si el usuario no tiene permisos suficientes, no puede acceder al dashboard ni a la API.
• Si la empresa no ha optado por la comparación sectorial, no verá los datos de otras empresas.

Tabla de comprobación

Este ejemplo ilustra cómo la actualización del dashboard permite distinguir mejor los patrones de uso y evita clasificar como pasivos a quienes realmente sí interactúan con Copilot, aunque sea de forma diferente a la tradicional.

Pasos verificables para aprovechar el nuevo dashboard

1. Accede al Copilot impact dashboard: Es necesario ser owner de la organización o tener permiso de ver métricas Copilot. La documentación oficial detalla cómo hacerlo.
2. Activa la política de métricas: La recogida de datos debe estar habilitada para que se registren las nuevas fuentes.
3. Revisa los informes de 28 días: Comprueba que aparecen las nuevas entradas de chat y agentes en el gráfico de adopción.
4. Analiza la cohorte chat-first: Observa cuántos usuarios están en esta categoría y si hay cambios respecto a informes anteriores.
5. Utiliza la comparación sectorial: Si está habilitada, compara la adopción de chat y agentes con la de empresas similares.
6. Extrae los informes por API si lo necesitas: Puedes descargar los datos agregados para análisis propios, siempre que tengas los permisos y scopes adecuados.

Costes y requisitos

Coste de Copilot y acceso al dashboard

El acceso al dashboard de impacto y a las métricas detalladas requiere una suscripción Copilot Business o Enterprise. El precio de Copilot para empresas se publica en la página oficial de GitHub y puede variar según el plan y el país. El dashboard solo está disponible para roles con permisos de administración o métricas.

Requisitos técnicos

• Política de métricas activada a nivel de empresa u organización.
• Licencias Copilot asignadas a los usuarios.
• Acceso a la API requiere permisos adicionales y, en algunos casos, uso de tokens con el scope adecuado.

Límites y consideraciones

• Los datos de chat y agentes solo aparecen en informes de empresa u organización, no a nivel de usuario individual.
• Los informes históricos previos a noviembre de 2026 no incluyen estas métricas.
• La cohorte chat-first no cuenta para avanzar de fase de adopción, aunque sí para medir engagement.
• La comparación sectorial depende de que haya suficientes empresas participando en la misma categoría.
• El dashboard no mide la calidad de las interacciones, solo la frecuencia de uso.

Tabla comparativa: antes y después del cambio

Qué comprobar y qué hacer si falla

FAQ

¿Por qué algunos usuarios solo aparecen como chat-first?

Porque su interacción principal es a través del chat o los agentes, sin usar otras funciones que suman para la fase de adopción. Esto es habitual en perfiles que usan Copilot como asistente conversacional.

¿Puedo ver el uso individual de chat y agentes?

No, los informes agregan los datos a nivel de empresa u organización. Para análisis individuales, habría que combinar otras fuentes o herramientas.

¿Cómo afecta esto al retorno de la inversión?

Permite detectar si parte de la plantilla está usando Copilot de forma diferente a la esperada y ajustar la formación o los objetivos. El dashboard incluye estimaciones orientativas de ROI según la cohorte.

¿Qué pasa si no veo los nuevos datos?

Asegúrate de que la política de métricas está activada y que los informes cubren fechas posteriores a noviembre de 2026. Si persiste, revisa los permisos o contacta con soporte.

¿Se puede exportar el informe con los nuevos datos?

Sí, usando la API de métricas Copilot con los permisos adecuados se pueden descargar los informes agregados para análisis propios.

Conclusión

La incorporación de chat y agentes en el Copilot impact dashboard mejora la visibilidad sobre cómo se usa realmente la IA en equipos de desarrollo. Aunque no cambia las fases de adopción, sí permite entender mejor los patrones de uso y comparar con otras empresas. Para sacar partido, conviene revisar las nuevas métricas y ajustar la estrategia de formación y seguimiento.

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Para más contexto sobre automatización y métricas, puedes consultar el artículo Cómo medir el coste de una automatización con n8n y detectar fallos recurrentes.

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Fuentes consultadas

• <https://github.blog/changelog/2026-11-06-copilot-impact-dashboard-adds-chat-and-vs-code-agent-usage/>
• <https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/administer-copilot/view-impact-dashboard>
• <https://docs.github.com/en/rest/copilot/copilot-usage-metrics>