Na konzultacích teď dostávám pořád stejnou otázku. Kde končí Copilot v Power BI a kde začíná data agent? A k čemu je vlastně Copilot Studio, když máme Foundry? Odpověď se nejlíp ukazuje na mapě. Tak jsem ji nakreslil.
Nejde o deep dive. Dnešní díl je rozcestník a jednotlivým nástrojům se budu věnovat v samostatných dílech seriálu.
Důvody jsou dva. Nástrojů je hodně a mění se rychle. Za poslední zhruba dva roky se AI skill přejmenoval na data agenta, Azure AI Studio na Azure AI Foundry a pak na Microsoft Foundry. Power BI Q&A v únoru 2027 skončí. Stav jedné a té samé funkce se občas liší podle toho, kterou stránku dokumentace zrovna čtete.
A pak je tu slovo Copilot. To dnes neznamená jeden produkt, ale celou rodinu.
V hlavě si AI kolem dat dělím na patra:
- Ptám se – konverzační AI, která odpovídá nad daty. Copilot v Power BI, Microsoft 365 Copilot, Fabric data agent.
- Stavím agenta – platformy, kde si takového agenta postavíte sami. Copilot Studio a Microsoft Foundry.
- Vyvíjím s agentem – agentický vývoj. GitHub Copilot, Claude Code, Codex. Ty dnes umí přes MCP sáhnout i do semantic modelu.
Dnešní mapa pokrývá hlavně první dvě patra. Třetímu patru dám vlastní díl.
Než se pustím do nástrojů – všechno z prvního patra stojí na stejném základu. Na semantic modelu. Pokud je model nepopsaný a plný technických sloupců, žádný Copilot to nezachrání.
Proto vzniklo Prep data for AI. Vyberete podmnožinu polí, kterou má AI používat (AI data schema). Doplníte instrukce s byznysovými pojmy (AI instructions). A pro nejčastější otázky připravíte schválené odpovědi (verified answers). Všechno se ukládá do modelu, ne do reportu. Takže to platí všude, kde se model s Copilotem potká – včetně data agenta.
Je to stará známá práce datového modeláře, jen s novým publikem.
Copilot v Power BI není jedna věc, ale několik různých funkcí:
- Copilot pane v reportu (GA) – odpovídá nad reportem, který máte otevřený.
- Standalone Copilot (preview) – celoobrazovkový, sám najde vhodný report nebo model, ke kterému máte přístup. Když odpověď v reportu není, sáhne do measures nebo si napíše DAX.
- Copilot pro tvůrce – psaní DAX, popisy measures, úpravy modelu.
Často slýchám, že Copilot „vidí celý tenant“. Nevidí. Vidí to, k čemu máte přístup vy, a admin mu to může dál zúžit na schválené modely. RLS platí.
Požadavek na kapacitu: F2 a výš nebo P1 a výš, případně Fabric Copilot capacity. Samotná Pro licence nestačí.
Tady se na FabConu v Barceloně posunulo nejvíc. Power BI data v Microsoft Copilot Chatu jsou GA. Copilot sám pozná, který report nebo model se k otázce hodí. A k číslům přidá kontext z mailů, schůzek a dokumentů.
Zajímavost: funguje to i nad Pro a PPU workspace (Embedded kapacity ne). Potřebujete licenci Microsoft 365 Copilot (Learn ji teď vede jako Copilot Premium) a běžný přístup k reportu. Fabric kapacita podmínkou není.
Druhý krok se týká Power BI samotného. Stejný Copilot přichází přímo do Power BI a Fabricu. Zatím jako preview, jen pro držitele Copilot Premium licence a vedle stávajícího Power BI Copilotu. Na ostatní uživatele se má rozšířit později. Směr je ale vidět – čísla z Power BI a kontext z Microsoft 365 se potkávají v jednom Copilotu.
Když nechcete obecného Copilota, ale specialistu, je tu Fabric data agent. Dáte mu až pět zdrojů v libovolné kombinaci – lakehouse, warehouse, KQL databázi, semantic model, ontologii. Napíšete mu instrukce, kdy sáhnout kam, a přidáte příklady dotazů. (U semantic modelu příklady dotazů nejdou – tam agent bere to, co připravíte přes Prep data for AI.)
Agent si sám napíše SQL, DAX nebo KQL. Jen pro čtení. A má své meze: oficiálně podporuje jen angličtinu (v mém malém testu ale česky fungoval podobně jako anglicky), odpověď má strop 25 řádků × 25 sloupců a zdroje musí být ve stejném regionu.
Hlavní výhoda? Dá se volat shora. Ze standalone Power BI Copilotu, z Microsoft 365 Copilotu, z Copilot Studia i z Foundry. Postavíte ho jednou a volat ho může víc nástrojů.
Pomůže analogie, kterou datoví lidé znají. Copilot Studio je pro agenty totéž, co Power Automate pro workflow. Foundry je totéž, co Logic Apps.
Copilot Studio je low-code, žije v Power Platform, spravuje se v Power Platform admin center a platí se v Copilot Credits. Staví v něm makeři, typicky agenty pro oddělení. Foundry je pro vývojáře: Azure subscription, volba modelu, vlastní kód, evaluace, platba za tokeny.
Rozšířené dělení, že Copilot Studio je „pro M365“ a Foundry „pro všechno ostatní“, ale neplatí. Copilot Studio volá přes konektory i systémy třetích stran a publikuje na web. Agenta z Foundry zase publikujete do Teams a do Microsoft 365 Copilotu. Hranice tedy není v tom, kam agent dosáhne. Je v tom, kdo ho staví, kde žije a kdo ho platí.
A pozor na detail, který vypadá nevinně. V Copilot Studiu si u data agenta volíte autentizaci. Při volbě Maker vidí všichni uživatelé data přes oprávnění autora. To si dobře rozmyslete.
Dvě položky, které v mapě nesmí chybět. Power BI MCP servery: Authoring MCP slouží k tvorbě a úpravám modelu z agenta, Fabric IQ k odpovědím nad Power BI daty pro vlastní agenty. A Foundry IQ nad Azure AI Search, které řeší dokumenty. Zjednodušeně: Fabric IQ jsou čísla a sémantika, Foundry IQ jsou PDFka a texty.
Pro pořádek všechno na jednom místě.
| Nástroj | Patro | Co dělá | Kde končí |
|---|---|---|---|
| Copilot pane v reportu | ptám se | otázky a shrnutí nad otevřeným reportem | jen jeden report; kapacita F2+ / P1+ |
| Standalone Power BI Copilot | ptám se | najde report nebo model, ke kterému máte přístup; píše DAX | jen obsah Power BI a Fabricu, bez kontextu z M365 |
| Copilot pro tvůrce | stavím (model) | DAX, popisy measures, úpravy modelu | jen model, ne odpovědi koncovým uživatelům |
| Prep data for AI | základ | AI data schema, AI instructions, verified answers, Approved for Copilot; uloženo v modelu | sám nic nezodpoví, zlepšuje všechny konzumenty modelu |
| Microsoft Copilot Chat s Fabric IQ | ptám se | sám vybere report nebo model, přidá kontext z M365 | jen reporty a modely (ne dashboardy, ne RDL); Embedded ne; licence M365 Copilot |
| Copilot v Power BI a Fabricu | ptám se | totéž přímo v UI Power BI a Fabricu | zatím jen s Copilot Premium licencí, vedle standalone |
| Fabric data agent | ptám se / stavím | až 5 zdrojů, instrukce, dotazy SQL, DAX a KQL | oficiálně jen angličtina, 25 × 25 v odpovědi, stejný region, jen čtení |
| Copilot Studio | stavím | low-code agenti, konektory, publikace do Teams, M365 a na web; data agent jako tool | governance v Power Platform; platba v Copilot Credits |
| Microsoft Foundry Agent Service | stavím | pro-code agenti, volba modelu, tools, evaluace; publikace i do M365 | vyžaduje vývoj a provoz v Azure; platba za tokeny |
| Foundry IQ | stavím | knowledge base nad dokumenty (Azure AI Search) | nestrukturovaná data, ne sémantika metrik |
| Power BI Authoring MCP | vyvíjím s agentem | agent vytváří a upravuje semantic model | ne pro odpovědi koncovým uživatelům |
| Fabric IQ (MCP) | stavím / vyvíjím | odpovědi nad Power BI daty pro vlastní agenty | jen konzumace, ne tvorba modelu |
| GitHub Copilot, Claude Code, Codex | vyvíjím s agentem | agentický vývoj kódu, TMDL a notebooků přes MCP | nejsou to konverzační nástroje pro byznys uživatele |
Dnešní článek měl být mapou, ne průvodcem. Základ tvoří semantic model připravený pro AI. Nad ním se ptají Copilot v Power BI, Microsoft 365 Copilot a data agent. A agenty si stavíte buď v Copilot Studiu, nebo ve Foundry – podle toho, kdo staví a kde to má žít.
Každému z nástrojů dám samostatný díl. Začnu přípravou dat pro AI, protože bez ní je všechno ostatní loterie.
Žádné komentáře:
Okomentovat