Insights zu Microsoft Fabric, Power BI und AI für Geschäftsführer, Architekten und Entwickler.
Im sechsten Artikel der Serie #BIwithAI gehe ich genauer auf die Gates ein, diese habe ich bereits in meinen vorherigen Artikeln erwähnt, aber was bedeutet das? Was machen sie und warum bringen sie so eine große Steigerung in der Qualität des Outputs? #AI #PowerBI #MSFabric #Fabric
Im fünften Artikel der Serie #BIwithAI geht es um die Rollen, die die unterschiedlichen Agenten einnehmen. Diese Rollen sind wichtig und müssen natürlich miteinander kommunizieren. Nur wie funktioniert das zwischen Agenten? Das erkläre ich euch hier im Artikel. #AI #PowerBI #MSFabric #Fabric #Microsoft
Screenshots und PowerPoint-Kästen? So entstehen Berichte, die keiner wollte. Das Mockup-Tool macht Schluss damit: Es verwandelt den Anforderungstermin in einen maschinenlesbaren Bauplan — strukturiertes Markdown, das ein KI-Agent Pixel für Pixel umsetzt. Der Fachbereich entscheidet über den Inhalt, das Layout macht das Tool. Wie das 12×7-Grid, die Berichts-Semantik und der Round-trip zusammenspielen — und warum das Tool nicht einfach Screenshots ausspuckt: im Artikel.
Single Source of Truth: Was bedeutet das im KI, Power BI und Fabric Umfeld?
Unser Plan für Loop Engineering und Gate Driven Development
In meinem vierten Artikel über #BIwithAI geht es um die einzelnen Phasen und wie wir sicher stellen, dass diese auch eingehalten werden. Den jeder Aufgabe eines Agenten muss strukturiert und deterministisch sein um sie möglichst wiederholbar und sicher zu machen. #AI #PowerBI #MSFabric #Microsoft #Fabric
Mit den neuen Möglichkeiten durch KI, gibt es auch neue Herausforderungen. Ein Beispiel hierfür ist AI Requirement Engineering. In diesem Artikel zeige ich euch wie wir dieses Problem angegangen und zumindest teilweise gelöst haben.
KI-Agenten und Loop Engineering in Power BI. Wie kann ein Power BI Bericht automatisiert durch KI entwickelt werden. Welche Anforderungen und Herausforderungen hatten wir bei der Entwicklung unserer Agenten?
Viele Unternehmen investieren aktuell in Copilot, Agenten und KI-Assistenten. Doch eine entscheidende Frage bleibt oft unbeantwortet: Wie versteht eine KI eigentlich die fachliche Bedeutung unserer Daten? Genau hier kommen Fabric IQ, Ontologien und Semantic Models ins Spiel – und könnten die Zukunft von Power BI und Microsoft Fabric nachhaltig verändern.
