Gen AI a Power BI layout: kdo si poradí a kdo se vymlouvá?

Na Power BI Day 2026 jsem poprvé oddemoval živě využití Claude pro úpravu layoutu ve stávajícím Power BI reportu. 

Princip jednoduchý. 

1. Uložit stávající soubor (vytvořený 2016) jako pbip. Rozložení do složkové struktury a lepší čitelnost pro agenta. Ze semantického modelu vykostit cache.abf. Ta je zde stejně k ničemu a zbytečně nafukuje soubor. Nechci ani nikam dávat data. 
2. Soubor zazipovat, hodit screenshot s layoutem a popsanými úpravami do vašeho oblíbeného chatbota (v mém případě Claude Opus 4.6 extended thinking).
3. A zadat prompt s úpravami.

Původní layout

Co chci změnit? Aktuální velikost stránky 720x960, lišta se slicery je vlevo (nejprominentnější místo celého reportu). Chci změnit velikost stránky na full HD. Slicery dát doprava, zbytek posunout doprava. Využít celý prostor, upravit fonty. A to pro všechny stránky. Vrátit jako zip.

Můj prompt

Claude na první dobrou přišel s logickými kroky a začal implementovat. Následně stačilo rozbalit zip. Překopírovat Report složku v PBIP a nahradit v původní lokaci.

Výsledek na první iteraci? Fonty by mohly být větší, ale zvládl to pro všechny stránky.

Častá otázka zněla, jestli to zvládnou ostatní modely od jiných providerů. Rozhodl jsem se tedy pro souboj titánů. Stejné instrukce, top extended thinking model. Vzhledem k tomu, že si je všechny platím, tak by měření nemělo být zkresleno slabším modelem v neplacené verzi.

Microsoft M365 Copilot

Seknul jsem se na uploadu ZIPu. Stejný problém se standalone Copilot. Lehké zklamání.

Gemini 3 thinking a 3.1 PRO

Mi oba smažou zip soubor a přesvědčují, že jsou jen AI, a proto nemůžou přímo modifikovat JSONy.

Na otázku, zda používám ten stejný tool z Gemini ekosystému, přichází s plánem, že si můžu struktury nachystat ručně a pomůže mi potenciálně s Pythonem. Nějak si to nedokážu představit a jsem popravdě zklamán. S Gemini to není poprvé, co se vymlouvala, že něco nedokáže. Možná ale nepoužívám správným způsobem, nebo prostě není vhodný kandidát na tento typ úlohy.

ChatGPT 5.4 Thinking

Trvalo to 6 minut 27 sekund. Ale ChatGPT vrací zip soubor.

Změnil sice rozložení, ale ne velikost stránky.

Po mé stížnosti v iteraci 2 se omluví a provede to, co jsem chtěl. Posune slicery na všech stránkách. 

Logo a hodinu, do kdy jsou aktualizovaná data, nechal na místě, stejně tak svislou modrou čáru. Byl jsem pro ChatGPT málo specifický.

Ve třetí iteraci, kdy mu explicitně vyznačuji, kterou část chci posunout, nechá vlevo bílé místo a je zbytečně kreativní.

Na čtvrtou iteraci nemám nervy a při psaní tohohle článku už ani čas. 

Závěr

Pro úpravy vizuální stránky reportů ze zazipovaného PBIP projektu u mě vítězí Claude, který si s tím poradil na jedničku na první dobrou. Na druhou stranu Clauda na podobné typy úloh používám často a přestože jsem měl samostatnou konverzaci, mohl využít paměť z projektů bokem. To nejsem schopen vyloučit. 

ChatGPT nehodil flintu do žita a odvedl nějakou práci. Na několik iterací se postupně zlepšoval a věřím, že bych s ním došel do úspěšného cíle, pokud bych v iteracích pokračoval. Může to být též ovlivněno, že jej nepoužívám na práci s Power BI soubory, a tudíž nemá vybudovanou paměť (opět mimo projekt). 

Gemini mě popravdě zklamalo, vymlouvá se, že je jen AI a tohle nemůže, a maže mi soubor. Dostal jsem se ale alespoň k odeslání promptu, což je dál než Copilot, kde maže zip soubor hned a ani k tomu promptu se nedostanu. 

Určitě bych mohl stejnou úlohu řešit přímo z VS Code pomocí GitHub Copilota (nebo Cursor), který by to stoprocentně dal (v závislosti na vybraném modelu). Ale to nebylo účelem tohohle cvičení. Cílem bylo porovnat masově rozšířené Gen AI aplikace od mainstream providerů. 

To, že Gemini s Copilotem vyignorovaly tento typ úlohy, ještě neznamená, že jsou špatné AI, jen jsou jinam cílené.

U mě osobně tedy pro tyto typy úloh vychází Claude, a to i pro úlohy ve VS Code GitHub Copilot.

A ještě důležitá poznámka na závěr – co platí dnes, nemusí platit zítra. V dynamicky se vyvíjejícím AI světě se situace mění doslova z měsíce na měsíc. Takže berte tohle jako snapshot stavu v březnu 2026.