Copilot in Power BI belooft veel. Vragen stellen in gewone taal, automatisch rapporten laten genereren, DAX-formules uitleggen zonder een regel code te schrijven. En ja: een deel daarvan werkt al goed. Maar een deel ook nog niet.
In deze blog leggen we eerlijk uit wat je vandaag kunt verwachten van AI in Power BI. Wat zijn de mogelijkheden, wat zijn de valkuilen, en wanneer kijk je verder dan Copilot alleen?
Vier vormen van AI in Power BI
Veel organisaties denken bij “AI in Power BI” direct aan Copilot. Maar Microsoft heeft de afgelopen jaren meerdere AI-functionaliteiten in het platform gebouwd. Het helpt om ze even uit elkaar te trekken.
Copilot is de meest zichtbare toevoeging. Je stelt een vraag in gewone taal en Copilot genereert een visualisatie, een samenvatting of een DAX-formule. Het werkt het best met een goed gemodelleerde dataset en heldere vragen.
Prep for AI is de stap vóór Copilot. Hiermee verrijk je je semantisch model met beschrijvingen, synoniemen en context. Hoe beter jij je model beschrijft, hoe beter Copilot jouw vragen begrijpt. Dit is geen sexy feature, maar het is wél het fundament onder alles.
AI Visuals zijn slimme visualisaties die zelf verbanden of afwijkingen tonen. Denk aan de Key Influencers-visual, de Decomposition Tree of Anomaly Detection. Deze zijn al langer beschikbaar en werken los van Copilot.
AI Insights in Power Query laat je voorgetrainde modellen toepassen op je data tijdens de voorbereiding. Sentimentanalyse op klantfeedback, entiteitsherkenning in vrije tekstvelden. Nuttig, maar vraagt doorgaans een Premium-licentie.
Wat werkt goed vandaag?
Als je een net, logisch opgebouwd semantisch model hebt met begrijpelijke naamgeving, dan levert Copilot al echte tijdwinst op een aantal specifieke taken.
Narratieven en samenvattingen. Copilot kan een pagina in je rapport samenvatten en daar een tekstvak van maken. Handig voor managementrapportages waarbij de interpretatie al deels is ingebakken in het model.
DAX-formules voorstellen en uitleggen. Geef Copilot een beschrijving van wat je wil meten, en het stelt een DAX-formule voor. Nog belangrijker: het kan bestaande formules uitleggen in gewone taal. Voor analisten die DAX aan het leren zijn, is dit een nuttige leerpartner.
Rapporten opbouwen vanuit een schone dataset. Heb je een goed model en een duidelijke informatievraag, dan kan Copilot een eerste versie van een rapport genereren. Niet perfect, maar een bruikbaar startpunt dat je daarna verder verfijnt.
Waar het nog struikelt
Hier is het belangrijk om eerlijk te zijn. Copilot is zo goed als het model waar het op werkt. En dat is precies waar het in de praktijk het vaakst misgaat.
Slecht gemodelleerde of cryptische data. Kolommen die “FLD_0042” heten, measures zonder beschrijving, dubbele tabellen met vergelijkbare namen: Copilot heeft geen idee wat het ermee moet. Garbage in, garbage out. Dit principe geldt hier dubbel.
Vage vragen leveren niets op. “Hoe staan we ervoor?” is geen vraag die Copilot kan beantwoorden. De kwaliteit van de output hangt direct samen met de precisie van de vraag. Wij zien in de praktijk dat dit voor veel gebruikers een drempel is: ze moeten leren vragen stellen.
Contextgeheugen is beperkt. Stel je vijf vervolgvragen, dan raakt Copilot de draad kwijt. Het heeft geen echt geheugen van het gesprek. Bij de Fabric Data Agent is dit al aanzienlijk beter opgelost, maar standaard Copilot in Power BI heeft dit nadeel nog.
Vertrouwen zonder verificatie is het grootste risico. Copilot kan plausibel ogende antwoorden geven die niet kloppen. Vraag daarom altijd de DAX-formule op die het heeft gebruikt, en verifieer of de logica klopt. Blindelings vertrouwen op gegenereerde inzichten is geen goed idee.
Prompt engineering: van een vage vraag naar een goede vraag
Een groot deel van de teleurstelling met Copilot komt voort uit onduidelijke vragen. Vier concrete technieken helpen direct.
Benoem de measure. Vraag niet “hoe gaan de offertes”, maar vraag naar “de gewogen pipeline”. Gebruik de naam van de measure zoals die in het model staat.
Geef periode en granulariteit. “Per maand in 2025” of “per regio voor Q1” maakt je vraag concreet en de output bruikbaar.
Vraag om een vergelijking. “Toon de offertewaarde naast de gewogen pipeline” geeft meer inzicht dan twee aparte vragen.
Vraag de DAX op ter verificatie. Voeg toe: “en geef de DAX-formule die je hebt gebruikt.” Zo kun je controleren of de logica klopt voordat je het deelt met je directie.
Een voorbeeld: in plaats van “Hoe staan we ervoor met onze offertes?” vraag je “Toon de gewogen pipeline per kanaal voor 2025, zet de offertewaarde ernaast, en geef de DAX van de measure Gewogen Pipeline.”
Het verschil in output is groot.
Licenties: wat heb je nodig?
Dit is een vraag die we vaak krijgen. Copilot in Power BI vereist een betaalde Fabric-capaciteit (F2 of hoger) of Power BI Premium-capaciteit (P1 of hoger). Een Power BI Pro- of Premium Per User-licentie alleen is niet voldoende.
De instapkosten voor Fabric Capacity beginnen bij circa 328 dollar per maand (F2). Dat maakt het voor kleinere organisaties een bewuste investering die je wil afwegen tegen de verwachte tijdwinst.
Wanneer kijk je verder dan Copilot?
Copilot is een goed startpunt voor adoptie en bewustwording. Maar voor organisaties die meer willen, zijn er twee vervolgstappen.
De Fabric Data Agent laat je chatten met je semantisch model in een bredere context, inclusief integratie in Microsoft Teams. De agent begrijpt bedrijfscontext beter dan Copilot en houdt context langer vast over een gesprek. Hiermee breng je de data naar de gebruiker, in plaats van de gebruiker naar het dashboard.
De MCP Server is voor organisaties met technische capaciteit en hogere eisen. De contextbehoud is uitstekend, hallucinaties zijn beperkter, en de configuratiemogelijkheden zijn veel groter. Nadeel: het vraagt meer technische kennis en een apart abonnement.
De keuze hangt af van de doelgroep. Een business controller werkt graag in het dashboard zelf. Een accountmanager wil één getal in Teams, op het moment dat hij het nodig heeft. De directie wil een wekelijkse samenvatting zonder te zoeken. Dezelfde data, maar een andere leveringsvorm per gebruikersgroep.
Het fundament komt eerst
AI in Power BI is geen los tooltje dat je bovenop een bestaande situatie plakt. De kwaliteit van de output staat of valt met de kwaliteit van het model eronder.
Dat betekent: heldere relaties, logische measures, begrijpelijke naamgeving en beschrijvingen die Copilot helpen te begrijpen wat de data betekent. Prep for AI is daarmee geen optionele stap, maar de voorwaarde waaronder de rest werkt.
Wij zien bij onze klanten dat organisaties die dit fundament op orde hebben, snel echte resultaten boeken met Copilot. Organisaties die dat fundament nog niet hebben, raken gefrustreerd en concluderen te snel dat “AI niet werkt”.
Het werkt. Maar de data moet kloppen.
Van naïeve vraag naar bruikbaar inzicht
Dat is precies de verschuiving die wij begeleiden. Niet alleen de techniek inrichten, maar ook de mensen helpen begrijpen hoe ze goede vragen stellen, hoe ze output verifiëren, en hoe ze AI inbedden in hun dagelijkse werkproces.
Wil je weten of jouw Power BI-omgeving klaar is voor Copilot, of wat de volgende stap is richting de Fabric Data Agent? Wij kijken graag mee.
Neem contact op of plan direct een kennismaking via growteq.nl.