Copilot in Power BI: wat werkt in 2026 en wat nog niet

Sinds Microsoft Copilot in Power BI en Fabric inbouwt, krijgen we in zowat elk klantgesprek dezelfde vraag: wat werkt er nu al, en wat werkt nog niet?

De marketingfilmpjes tonen een wereld waarin je er gratis een analist bij krijgt die over je schouder meekijkt. De realiteit is in 2026 iets genuanceerder. Maar ook iets bruikbaarder dan de eerste versies uit 2024. Wie vorig jaar afhaakte, mag vandaag opnieuw testen. Wie meteen op de kar sprong, heeft ondertussen geleerd waar het mis kan gaan.

In dit artikel: wat Copilot vandaag echt oplevert, waar hij nog struikelt, waarom je datamodel het verschil maakt, en hoe je hem vandaag zinvol inzet in je team.

Wat Copilot vandaag goed doet

Drie toepassingen werken vandaag echt.

1. Een rapport samenvatten. Je klikt op 'geef me de highlights' en Copilot antwoordt in een paar zinnen. Bijvoorbeeld:

'West-Vlaanderen daalde met elf procent, terwijl Antwerpen met vier procent steeg. Vijf klanten verklaren samen zestig procent van die daling. Het product Alpha groeide met achttien procent. Eén kost ligt hoger dan begroot: logistiek met acht procent.'

Niet briljant geformuleerd, wel consistent en meestal correct. Goed genoeg om een rapport leesbaar te maken voor iemand die het niet elke dag opent.

2. Grafieken voorstellen. Bij een nieuwe dataset krijg je meteen een paar opties aangereikt op basis van de datatypes: een staafdiagram per regio, een trendlijn per maand, een matrix per productgroep. Voor een analist die begint met een nieuwe set, scheelt dat tijd. Niet omdat de voorstellen altijd kloppen, wel omdat je meteen iets op je scherm hebt om op door te werken.

3. Hulp bij DAX (vooral relevant voor je BI-analist). Power BI gebruikt een eigen formuletaal die DAX heet. Voor wie daar niet dagelijks mee werkt, is Copilot een bruikbare tweede lezer. Typ 'omzet van vorig jaar zelfde maand' in natuurlijke taal en je krijgt een werkende formule terug (CALCULATE met SAMEPERIODLASTYEAR). Niet altijd optimaal, wel bijna altijd een goed startpunt om op door te werken.

Waar het nog misloopt

Op drie plaatsen zou je Copilot vandaag nog niet blindelings vertrouwen.

1. Domeinkennis. Copilot kent jouw bedrijf niet. Om iets uit te leggen, werkt hij op basis van je datamodel. Een datamodel is de manier waarop je bedrijfsdata georganiseerd is: welke tabellen, welke relaties tussen die tabellen, welke definities. Microsoft noemt dat in Power BI en Fabric een 'semantic model', wat dezelfde zaak is.

Een concreet voorbeeld. Je vraagt: 'geef me de marge per klant'. Bij het ene bedrijf is dat een brutomarge, bij het andere een contributiemarge, bij een derde een dekkingsbijdrage. Copilot kiest gewoon de kolom waarvan de naam het woord 'marge' bevat. Dat kan de foute zijn, zonder dat iemand het meteen merkt.

2. Validatie. Een samenvatting die zegt dat de omzet met acht procent steeg, klopt meestal. Soms niet. En omdat de zin overtuigend klinkt, neemt een lezer hem vaak zonder nakijken mee naar een vergadering. Voor intern gebruik is dat een risico dat je moet afdekken. In de praktijk betekent dat je Copilot niet loslaat op KPI's die op een stuurvergadering belanden, zonder dat iemand de cijfers eerst nog eens controleert.

3. Ontwerpen. Copilot kan voorstellen, niet kiezen. Welk cijfer moet op het rapport? In welke volgorde? Met welk onderschrift? Dat blijft mensenwerk. Wie dat aan Copilot overlaat, krijgt rapporten die technisch kloppen maar die niemand nog opent, omdat ze geen boodschap vertellen.

De kwaliteit van Copilot staat of valt met je datamodel

Wat bepaalt of Copilot in jouw bedrijf bruikbare of waardeloze antwoorden geeft, is niet de AI zelf. Het is wat eronder zit. Copilot kan alleen zo goed werken als de data en de context die eraan worden meegegeven.

Drie dingen bepalen concreet de kwaliteit van elke samenvatting, grafiek of formule die je eruit krijgt:

• Een correct datamodel. Tabellen die logisch aan elkaar hangen, consistente naamgeving, geen dubbele bronnen voor hetzelfde cijfer.
• Beschrijvingen op elke meting en kolom. Wat stelt dit cijfer voor? In welke eenheid? Voor welk type klant of product? Zonder die context maakt Copilot aannames die soms fout zijn.
• Duidelijke afspraken over wat een term betekent. 'Marge', 'omzet' of 'actieve klant' kunnen per team iets anders betekenen. Als je datamodel die verschillen niet vastlegt, kiest Copilot er zelf een, en niet altijd de juiste.

Dat werk zit op de grens tussen IT en business. IT kent de systemen, de business kent de betekenis van de cijfers. Zonder samenwerking tussen die twee kom je nooit aan een datamodel dat Copilot volledig kan uitleggen aan een directielid. Het is geen project dat één afdeling in een hoekje doet, het is een gezamenlijke oefening.

Voor veel KMO's is dat ook de plek waar een agency zoals Data Panda een rol speelt. Niet om Copilot voor je te gebruiken, maar om je data 'AI-ready' te maken. Dat klinkt als een buzzword, maar het is letterlijk de drie zaken hierboven in de praktijk brengen: het datamodel opschonen, beschrijvingen toevoegen, definities vastleggen. En tegelijk je team meenemen zodat iedereen begrijpt waarom het model er zo uitziet. Vanaf dat punt haal je als bedrijfsleider of controller wel degelijk waarde uit Copilot.

Hoe je Copilot vandaag het beste inzet

Copilot is vandaag vooral tijdwinst voor mensen die al weten wat ze doen. Een analist die rapporten bouwt, werkt sneller. Een controller die een rapport nakijkt, leest vlotter.

Voor een beginner is het verhaal lastiger. Zonder eigen kennis kan je niet beoordelen wat je krijgt voorgeschoteld. Behandel Copilot daarom zoals je een stagiair zou behandelen: nuttig om voorbereidend werk te laten doen, niet om beslissingen aan over te laten.

Drie concrete tips om er vandaag al meer uit te halen:

• Vul de beschrijvingen in je semantic model in. Voor elke meting en elke belangrijke kolom: één zin die uitlegt wat het betekent en in welke eenheid het staat. Dat is de grootste knop waar je zelf aan kan draaien.
• Maak in je team een duidelijke afspraak. Cijfers die Copilot genereert en die naar buiten gaan, worden minstens één keer door een mens nagerekend voor ze op een vergadering belanden.
• Gebruik Copilot voor het saaie werk. Formules starten, grafieken voorstellen, samenvattingen maken. De beslissingen (welk cijfer, welke boodschap, welke volgorde) reserveer je voor de mens.

Zo haal je er vandaag het meeste uit, zonder dat er cijfers op tafel komen die niemand nog durft te vertrouwen.