Nieuwe AI-functionaliteiten in Microsoft Fabric: wat betekent dit voor jouw organisatie?

Microsoft Fabric ontwikkelt zich steeds meer van een data-platform naar een intelligent platform voor analytics, automatisering en AI-agents. In deze blog zetten we de belangrijkste AI-functionaliteiten op een rij en leggen we uit wat ze praktisch betekenen voor bedrijven.

Van data-platform naar AI-platform

Microsoft Fabric begon als een geïntegreerd platform voor data integration, data engineering, data warehousing, real-time analytics en Power BI. Inmiddels verschuift de aandacht steeds meer naar AI. Niet als losse toevoeging, maar als laag bovenop de bestaande data-architectuur.

Die ontwikkeling is logisch. AI wordt pas waardevol wanneer antwoorden gebaseerd zijn op betrouwbare, actuele en goed beheerde bedrijfsdata. Fabric probeert precies die combinatie te leveren: centrale data in OneLake, semantische modellen in Power BI, governance via Microsoft Purview en AI-ervaringen zoals Copilot en Data Agents.

1. Copilot in Microsoft Fabric

Copilot in Fabric helpt gebruikers bij het analyseren, transformeren en visualiseren van data. In plaats van alles handmatig te schrijven, kunnen data engineers, analisten en business users ondersteuning krijgen bij code, rapportages, dataverwerking en uitleg van bestaande onderdelen.

De belangrijkste verandering is dat AI dichter bij de dagelijkse datawerkzaamheden komt te staan. Een data engineer kan sneller notebooks opzetten, een analist kan sneller visuals maken en een Power BI gebruiker kan sneller van vraag naar inzicht bewegen.

2. Fabric Data Agents: vragen stellen aan bedrijfsdata

Een van de meest interessante ontwikkelingen is Fabric Data Agents. Hiermee kunnen organisaties conversationele AI-ervaringen bouwen bovenop hun eigen data. Gebruikers stellen vragen in natuurlijke taal en de agent zoekt het antwoord in bijvoorbeeld een Lakehouse, Warehouse, Power BI semantisch model, KQL-database, ontology of Microsoft Graph.

Het verschil met een algemene chatbot is belangrijk. Een Fabric Data Agent is niet bedoeld om algemene kennis te geven, maar om vragen te beantwoorden op basis van gecontroleerde bedrijfsdata en de rechten van de gebruiker. Daarmee wordt AI bruikbaarder voor echte zakelijke processen.

·         Een salesmanager vraagt: “Welke regio loopt achter op target en waarom?”.

·         Een CFO vraagt: “Welke kostenposten wijken deze maand het meest af van budget?”.

·         Een operations manager vraagt: “Welke leveranciers veroorzaken de meeste vertraging?”.

·         Een HR-team vraagt: “Hoe ontwikkelt verzuim zich per afdeling?”.

3. Integratie met Copilot Studio

Microsoft werkt aan integraties tussen Fabric Data Agents en Microsoft Copilot Studio. Daardoor kunnen organisaties eigen agents bouwen die gebruikmaken van Fabric-data en die vervolgens beschikbaar worden gemaakt in bijvoorbeeld Teams, interne portals of andere werkstromen.

Dit maakt de stap van dashboard naar actie kleiner. Een gebruiker hoeft niet alleen een rapport te openen, maar kan een vraag stellen, een vervolgactie laten voorstellen of informatie combineren met andere bedrijfsprocessen. Juist daar ligt de zakelijke waarde van agentic AI.

4. Fabric IQ: semantiek voor AI en besluitvorming

Fabric IQ is een nieuwe richting binnen Microsoft Fabric waarbij zakelijke betekenis, modellen en systemen dichter bij elkaar komen. Het doel is dat AI-agents niet alleen tabellen zien, maar ook begrijpen wat begrippen als omzet, klant, marge, voorraad of forecast betekenen binnen de organisatie.

Dat is essentieel, omdat AI zonder semantische context snel verkeerde conclusies kan trekken. Als twee afdelingen “omzet” anders definiëren, moet een agent weten welke definitie relevant is. Fabric IQ richt zich op die laag van gedeelde zakelijke betekenis.

5. AI-functions in Fabric Data Warehouse

Microsoft breidt Fabric Data Warehouse uit met AI-functions voor ongestructureerde tekst. Denk aan samenvatten, classificeren, sentimentanalyse, vertalen, grammatica corrigeren en het uitvoeren van prompts direct vanuit T-SQL. Dat opent interessante scenario’s voor organisaties die veel tekstdata hebben.

Voorbeelden zijn klantfeedback, servicetickets, survey-antwoorden, contractnotities of e-mailcategorieën. Waar dit vroeger vaak aparte AI-pipelines vroeg, komt een deel van deze analyse dichter bij de datawarehouse-omgeving te liggen.

6. Data Factory MCP en AI-gestuurde automatisering

Ook aan de data engineering-kant verschijnen AI-gerichte mogelijkheden. Data Factory MCP is in preview en maakt het mogelijk dat AI-assistenten Dataflow Gen2-onderdelen kunnen maken, testen en deployen via natuurlijke taal. Dit past in een bredere trend waarin AI niet alleen analyseert, maar ook helpt bij het bouwen en beheren van data-oplossingen.

Voor organisaties betekent dit niet dat data engineers overbodig worden. Het betekent vooral dat repetitieve configuratie en standaardwerk sneller kunnen gaan, terwijl experts zich richten op architectuur, kwaliteit, beveiliging en performance.

7. Governance en security voor AI in Fabric

AI op bedrijfsdata vraagt om extra aandacht voor governance. Microsoft benadrukt daarom dat Copilot en Data Agents rekening moeten houden met beveiliging, permissies, Purview-controls en responsible AI. Dat is cruciaal: een AI-agent mag geen gevoelige data tonen aan iemand die daar normaal ook geen toegang toe heeft.

Nieuwe mogelijkheden zoals DSPM for AI in Fabric richten zich op het monitoren van AI-interacties, het detecteren van gevoelige informatie in prompts en antwoorden, en het ondersteunen van audit en eDiscovery via Microsoft Purview.

·         Begin met duidelijke dataclassificatie en eigenaarschap.

·         Zorg dat rechten in Fabric en Power BI goed zijn ingericht.

·         Test AI-antwoorden met echte businessvragen en randgevallen.

·         Leg vast welke AI-scenario’s wel en niet zijn toegestaan.

Wat betekent dit voor bedrijven?

De nieuwe AI-functionaliteiten maken Fabric aantrekkelijker voor organisaties die verder willen dan traditionele dashboards. De vraag verschuift van “kunnen we rapporteren?” naar “kunnen medewerkers direct betrouwbare antwoorden krijgen en sneller actie ondernemen?”.

Tegelijkertijd wordt de basis belangrijker dan ooit. AI versterkt goede datafundamenten, maar vergroot ook de problemen van slechte datakwaliteit, onduidelijke definities en rommelige rechtenstructuren. Wie AI wil toepassen in Fabric, moet daarom eerst zorgen voor een volwassen datafundament.

Hoe begin je met AI in Microsoft Fabric?

De beste aanpak is klein beginnen met een concreet businessprobleem. Kies niet meteen voor een brede AI-transformatie, maar voor een scenario waar de data beschikbaar is, de waarde duidelijk is en gebruikers regelmatig dezelfde vragen stellen.

·         Kies één domein, zoals finance, sales, operations of customer service.

·         Bepaal welke vragen gebruikers nu handmatig beantwoorden.

·         Controleer of de benodigde data betrouwbaar en goed beveiligd is.

·         Maak een pilot met duidelijke succescriteria.

Een goede pilot bewijst niet alleen dat de technologie werkt, maar ook of gebruikers de antwoorden vertrouwen. Dat vertrouwen is bepalend voor adoptie.

Hoe QUIKK helpt met Fabric en AI

QUIKK helpt organisaties om Microsoft Fabric niet alleen technisch in te richten, maar ook praktisch toepasbaar te maken. Dat betekent: een goede datalaag, duidelijke KPI-definities, betrouwbare Power BI modellen en een governance-aanpak die klaar is voor AI.

Voor AI-scenario’s kijken we eerst naar de basis. Welke data is geschikt? Welke definities moeten worden vastgelegd? Welke rechten gelden? En welk AI-scenario levert aantoonbaar waarde op voor de business? Pas daarna bouwen we aan Copilot-, Data Agent- of Power BI-scenario’s.

·         Microsoft Fabric architectuur en implementatie.

·         Power BI semantische modellen en dashboarding.

·         Data governance en security voor AI-scenario’s.

·         Pilots met Fabric Data Agents en Copilot-toepassingen.

Conclusie

De AI-functionaliteiten in Microsoft Fabric maken het platform steeds interessanter voor organisaties die data sneller willen omzetten in actie. Copilot versnelt dagelijkse werkzaamheden, Fabric Data Agents maken conversationele analytics mogelijk, Fabric IQ brengt zakelijke betekenis dichter bij AI en nieuwe governancefuncties helpen risico’s te beheersen.

Maar de belangrijkste les blijft hetzelfde: AI werkt alleen goed op een betrouwbare datafundering. Wil je ontdekken welke Fabric AI-scenario’s voor jouw organisatie interessant zijn? QUIKK helpt je met een praktische roadmap, van datafundament tot eerste AI-pilot.

Bronnen

·         Microsoft Learn - Overview of Copilot in Fabric: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/fundamentals/copilot-fabric-overview

·         Microsoft Learn - Release status of AI and Copilot experiences in Fabric: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/fundamentals/copilot-ai-feature-state

·         Microsoft Learn - Fabric data agent creation: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-science/concept-data-agent

·         Microsoft Learn - Create a Fabric data agent: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-science/how-to-create-data-agent

·         Microsoft Learn - Fabric Data Agent in Microsoft Copilot Studio: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-science/data-agent-microsoft-copilot-studio

·         Microsoft Learn - What’s new in Microsoft Fabric: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/fundamentals/whats-new

·         Azure Blog - Microsoft Build 2026: agentic apps with Microsoft Fabric and Microsoft databases: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-build-2026-building-agentic-apps-with-microsoft-fabric-and-microsoft-databases/