Bouw je eerste agentic Power BI-rapport in vijf stappen
Wat je in deze les leert
Wil je weleens proberen om een AI-agent samen met jou aan een Power BI-rapport te laten werken? Dat kan, vandaag al, lokaal op je eigen laptop, en zonder Fabric Premium. De drempel ligt lager dan de meeste mensen denken. Hieronder lees je precies wat je nodig hebt, waarom skills het verschil maken, en hoe je in een halve middag de eerste echte stap zet.
Ik schrijf dit bewust niet als showcase, maar als startgids. De grote aankondigingen rond Fabric Apps en Agent Skills bij Microsoft Build 2026 zijn interessant, maar wachten is niet nodig: de basis werkt al, en wie nu begint, kan straks zelf kiezen hoe ver hij de regie aan de AI overlaat.
Wat heb je echt nodig?
Drie dingen, allemaal lokaal en zonder Fabric Premium.
Een model in PBIP-formaat. Normaal sla je je Power BI-model op als PBIX, een binair bestand waar geen agent uit kan lezen. Vanaf nu sla je op als PBIP: hetzelfde model, maar uitgepakt naar leesbare tekstbestanden in het TMDL-formaat. Dat is precies wat een agent nodig heeft om je tabellen, kolommen en measures te begrijpen en om er gericht in te werken via versiebeheer.
VS Code als editor. Microsofts gratis editor, op te halen via code.visualstudio.com. Open je PBIP-map daarin en je hebt direct zicht op de TMDL-structuur. De agent woont in dezelfde editor.
De agent zelf. Twee gangbare opties: GitHub Copilot, ingebouwd in VS Code en geactiveerd via je GitHub-account, of Claude Code van Anthropic, dat in dezelfde editor en in een terminal werkt. Beide zijn prima om mee te beginnen. Kies de optie waar je al een account voor hebt.
Dat is het. Geen Fabric capaciteit, geen XMLA-endpoints, geen extra licenties. De lokale Power BI Modeling MCP Server (door Microsoft gelanceerd in november 2025) vormt daarvoor de bridge, en die loopt langs Power BI Desktop, niet langs een Premium-stack.
Checkvraag
Waarom sla je je model op als PBIP in plaats van PBIX?
Waarom skills ertoe doen
Een agent zonder skill bedenkt bij elke prompt opnieuw hoe hij met jouw werk om moet gaan. Dat merk je: de ene keer pakt hij een conventie goed op, de andere keer niet. De resultaten zwabberen.
Een skill is een herbruikbaar instructiepakket. Je geeft het hem één keer, en daarna komt die werkwijze elke sessie automatisch mee. Je naamgevingsconventies, je manier van measures organiseren, je voorkeur voor expliciete CALCULATE-patronen: dat zijn allemaal dingen die in een skill verhuizen van jouw hoofd naar een vorm die de agent direct kan gebruiken.
Dat is ook waar je waarde toevoegt als BI-ontwikkelaar. De expertise blijft van jou. De toepassing wordt herhaalbaar.
De eerste skill om binnen te halen: PBIR CLI
Je hoeft de eerste skill niet zelf te bouwen. Kurt Buhler en Maxim Anatsko hebben de PBIR CLI gemaakt, een community-skill voor de rapportlaag. Je vindt hem op github.com/maxanatsko/pbir.tools.
Installeren is genoeg om je agent met je rapportbestanden te laten werken, zonder dat je daarvoor een aparte server of bridge hoeft op te tuigen. Begin daarmee, kijk wat het op jouw rapporten oplevert, en bouw vandaaruit verder.
Wil je later ook het semantische model laten bewerken, dan sluit je daarbovenop de officiële Power BI Modeling MCP Server aan. Die fungeert als lokale bridge naar je TMDL. Dat hoeft niet allemaal op dag één.
Het stappenplan
Een halve middag is genoeg, in deze volgorde:
Sla je model op als PBIP
Open je nieuwe of bestaande model in Power BI Desktop en kies File → Save As → PBIP. Je binaire .pbix wordt dan een map met leesbare TMDL-tekstbestanden. Begin met een nieuw of klein bestaand model; je hoeft niet eerst alles om te bouwen.
Installeer VS Code
Microsofts gratis editor haal je op via code.visualstudio.com.
Kies je agent
GitHub Copilot activeer je in de extensies van VS Code met je GitHub-account; Claude Code installeer je via Anthropic.
Installeer de PBIR CLI
Deze community-skill van Kurt Buhler en Maxim Anatsko haal je via de link hierboven binnen.
Start met een kleine opdracht
Open je PBIP-map in VS Code en geef de agent iets waar je de uitkomst makkelijk kunt verifiëren. Bijvoorbeeld: vul de beschrijvingen aan voor alle measures in een tabel, of hernoem kolommen volgens je naamgevingsconventie.
De eerste verifieerbare opdracht is belangrijker dan de spannendste. Je wilt zien hoe de agent met je werk omgaat voordat je hem op iets ingewikkelders zet.
Wat blijft bij jou
De finishing touch blijft handwerk. Complexe DAX, visuele afwerking, de keuzes waar businesslogica achter zit: daar word jij voor betaald, en daar maakt jouw oordeel het verschil. Een agent levert plausibele code, maar plausibel is niet hetzelfde als correct, zeker rond filtercontext, CALCULATE-patronen en ALL/ALLEXCEPT. Hoe sterker je Power BI-fundamenten, hoe eerder je herkent wanneer de agent iets aflevert dat goed klinkt maar fout uitpakt.
Skills dichten een groot deel van de risico’s af, maar alleen als de basis op orde is. Dat is geen drempel om te beginnen; het is een aansporing om beide tegelijk op te bouwen.
De blik naar Fabric Apps
Bij Build 2026 kondigde Microsoft Fabric Apps for Semantic Models aan: AI-first, generatie volledig uit handen. Dat wordt voor sommige use cases waarschijnlijk een prachtige route.
PBIP met een agent in VS Code is een andere ingang, eentje waar jij in de regie blijft. Wie nu deze basis legt, kan straks zelf kiezen hoeveel hij aan de AI overlaat. Vandaag al beginnen kan, dat is het mooie.
Tot slot
Wil je dit met je team structureel oppakken? Ik denk graag mee. Meer over workshops en sparringtrajecten op trainerbjorn.nl.