Una arquitectura de Microsoft orienta el diseño de la atención interna con Copilot Studio. Permisos, derivación y pruebas determinan qué conviene automatizar.
Business Central 29 combina controles sobre los diseños seleccionables con API para consultar la bandeja de informes, recuperar archivos y actualizar su marca de leído.
Microsoft clasifica como vista previa pública tres mejoras: varios impuestos especiales por artículo, retenciones en operaciones de empleados y series de autofacturas por proveedor. Su aplicación depende del proceso y la configuración.
BC29 incorpora instrucciones en pedidos de compra, configuración asistida y nuevas opciones de almacén para subcontratación, sobre capacidades ya disponibles en 28.3.
GitHub incorpora comparaciones voluntarias al panel de impacto de Copilot. Sus indicadores permiten situar la adopción y las tasas de integración de cambios entre participantes, con límites que conviene conocer antes de fijar objetivos.
Las políticas de OpenAI exigirán aprobación previa para dar a terceros acceso directo a sus modelos desde el 20 de noviembre de 2026. El texto distingue ese servicio de integrar modelos en una aplicación.
BC29 incorpora cambios en el modelo de datos de las extensiones y en los índices. Una evaluación útil debe comparar lecturas, escrituras y condiciones de ejecución.
BC29 incorpora el intercambio EDI en vista previa pública. Un piloto debe contrastar los pedidos, las respuestas comerciales y los requisitos de conexión.
BC29 reúne pruebas AL basadas en datos, ejecución desde línea de comandos y Page Scripting. Un ejemplo ficticio permite explorar su uso conjunto, con límites de versión y entorno.
Revisión documental: 27/10/2026. Los vídeos registrados no pudieron consultarse; los hechos se apoyan en la documentación pública enlazada. El ejemplo es ficticio y no se ha ejecutado. No hay mediciones propias de cobertura o productividad.
Las notas oficiales de la actualización 29.0 clasifican como disponibilidad general las suites AL extensibles y basadas en datos, la ejecución de pruebas por línea de comandos y CI/CD, y Page Scripting. Para clientes online existentes, el administrador programa la actualización dentro de una ventana que termina en febrero de 2027; el anuncio no acredita que un entorno concreto ya tenga BC29.
Datos reutilizables y ciclo de vida en AL
La guía de pruebas AL documenta TestDataSource para ejecutar un método con varios contextos suministrados por una codeunit que implementa ITestDataSource. Cada caso tiene un identificador estable. TestHandlers e ITestHandler permiten compartir callbacks del ciclo de pruebas, por ejemplo para registro o limpieza.
Estas API requieren runtime 18.0. La misma guía conserva avisos de preview para ellas, en discrepancia con el resumen de BC29. Conservamos esa incertidumbre: el ejemplo siguiente es conceptual y no acredita compatibilidad con una combinación concreta de compilador, símbolos y servidor.
Ejecución, requisitos y límites
ALTool incorpora runtests para ejecutar codeunits de prueba desde línea de comandos. Permite seleccionar una codeunit o un lote con --testgroups y devuelve resultados JSON y un código de salida para el pipeline. Con el alias al del paquete AL Development Tools, una invocación sería: `al runtests 50100 --project ./MyApp`. Presupone conexión configurada y la codeunit 50100 publicada; no se ha ejecutado para este artículo.
Para el recorrido visible, Page Scripting graba y reproduce acciones, valida campos y textos de diálogos y guarda YAML. Requiere los permisos PAGESCRIPTING - REC y PAGESCRIPTING - PLAY, o equivalentes. Para pipelines, la guía documenta @microsoft/bc-replay, Node.js y PowerShell. Ese reproductor no admite MFA. La herramienta tampoco automatiza complementos de control ni informes Power BI incrustados.
Las restricciones de las pruebas AL impiden ejecutarlas en producción online. En sandbox online no se permiten grandes volúmenes ni métodos de más de 15 minutos; Microsoft recomienda limitar la actividad a una o dos horas diarias. Para suites grandes y puertas CI/CD recomienda entornos de desarrollo en contenedores.
Ejemplo ficticio: una regla de descuentos
Ejemplo de Nexo, ajeno a la lógica estándar del producto: una extensión aplica un descuento del 5 % al alcanzar 10 unidades. El precio unitario se fija en 100 €, sin impuestos ni otros descuentos. Las cantidades deben ser enteros positivos; cero se rechaza. La tabla expresa resultados esperados, sin ejecuciones reales.
En este diseño, AL comprobaría el cálculo y el rechazo de cantidades inválidas. La grabación recorrería la introducción de la línea y validaría los valores visibles o el mensaje acordado. El equipo prepararía los casos AL y la grabación para esos mismos criterios.
Entrada ficticia
Resultado esperado en AL
Validación esperada en la interfaz
9 unidades
Descuento: 0 %; total: 900 €
La línea muestra 0 % y 900 €.
10 unidades
Descuento: 5 %; total: 950 €
La línea muestra 5 % y 950 €.
11 unidades
Descuento: 5 %; total: 1.045 €
La línea muestra 5 % y 1.045 €.
0 unidades
Error de validación
La operación se rechaza con el mensaje acordado.
Lectura de Nexo: acordar la aceptación
Nuestra interpretación es que compartir los casos puede facilitar la conversación entre desarrollo y perfiles funcionales. Proponemos un piloto pequeño con tres decisiones explícitas:
Un piloto así permitiría evaluar si ambos niveles ayudan a discutir la misma regla. Un resultado satisfactorio quedaría limitado a los casos y recorridos ejecutados; no demostraría cobertura completa ni sustituiría la aceptación humana.
Acordar la regla, sus límites y los resultados esperados con el responsable funcional antes de grabar.
Preparar datos y un estado inicial reproducibles en el entorno de pruebas elegido.
Versionar los casos AL y las grabaciones junto al cambio, conservar los resultados por caso y revisar los fallos antes de aceptar.
Elaborado con asistencia de IA y revisado por Nexo Community. Las propuestas prácticas y la interpretación editorial se distinguen de los hechos documentados.