Mit Daten sprechen statt Dashboards bauen
Microsoft Fabric: Wann Copilot reicht und wann Data Agents echten Mehrwert liefern
Was Sie erwartet:
Copilot ist in Microsoft Fabric angekommen – reicht aber nicht für jeden Anwendungsfall. In diesem Deep Dive zeigen wir, wie Copilot und Fabric Data Agents zusammenspielen und wann sich eigene Fabric Data Agents wirklich lohnen. Der Fokus liegt auf konkreten Anwendungsszenarien für datenaffine Anwender*innen – praxisnah, und mit klarem Mehrwert.
62 % der Unternehmen experimentieren mit AI Agents aber weniger als 10% setzen sie wirklich produktiv ein (The State of AI in 2025, McKinsey 2025). Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um vom Experimentierer zum Vorreiter zu werden.
Orientierung im aktuellen AI‑Hype
Das Webinar hilft dabei, AI‑Initiativen aus dem Pilotstadium in die produktive Anwendung zu überführen. Es zeigt, wie Unternehmen Copilot und Fabric Data Agents gezielt einsetzen können und was die Kriterien für die Einführung der KI sind, um Analyse‑, Entscheidungs‑ und Arbeitsprozesse zu verbessern ohne sich in Technik‑Details zu verlieren.
Studien zeigen, dass die DACH‑Region noch zurückhaltender agieren (Data, BI and Analytics Trend Monitor, BARC 2026). Diese Zurückhaltung spiegelt den Anspruch, nach Lünendonk, wider, AI erst dann einzusetzen, wenn Datenqualität, Governance und Anwender‑Enablement gegeben sind.
Zielgruppe:
- Geschäftsentscheider*innen
- Anwender*innen, die regelmäßig mit Daten arbeiten
- Power‑BI‑User, Analyst*innen, Entwickler*innen
- Teams mit bestehender Fabric‑Umgebung
- Alle, die Copilot bereits kennen aber mehr konkrete Ergebnisse wollen
Warum ist das Thema wichtig?
Der Zeitpunkt für den produktiven Einsatz von Copilot und Data Agents ist jetzt.
Hier sind die 3 wichtigsten Gründe:
Viele Unternehmen bleiben im Pilotstadium stecken
Laut McKinsey experimentieren zwar viele Organisationen mit AI Agents, doch der Großteil bleibt im Pilotstadium. Produktive Skalierung findet bislang nur punktuell statt.
Der Markt hat genug vom AI-Hype
Der BARC Trend Monitor zeigt: Entscheidend für nachhaltigen AI‑Erfolg sind nicht neue Funktionen, sondern Datenqualität, Governance, Self‑Service und befähigte Anwender. Agentic AI gewinnt an Bedeutung – wird aber bewusst kritisch und selektiv eingesetzt, insbesondere im DACH‑Raum.
Budgets werden knapper
Die Lünendonk‑Studie macht deutlich: Budgets werden knapper, Investitionen müssen wirken. Unternehmen setzen auf Automatisierung, Data & Analytics und messbare Produktivität – nicht auf weitere Experimente.
Die Inhalte im Überblick
Fündig geworden?
Starten Sie jetzt Ihre intelligente Suche