Jak AI zmienia pracę użytkowników i autorów raportów Power BI?

AI zmienia sposób korzystania z Power BI, dając odbiorcom raportów możliwość zadawania pytań dotyczących danych, autorom raportów pomagając tworzyć i modyfikować strony raportów, a właścicielom modeli umożliwiając weryfikację sposobu wykorzystania zdefiniowanych przez nich miar i pojęć. W Power BI funkcja Copilot może wspierać użytkowników na każdym z tych etapów, o ile jest dostępna w danym środowisku. Ostateczna odpowiedzialność nadal pozostaje jednak po stronie człowieka, który przed wykorzystaniem wyników w procesie podejmowania decyzji biznesowych powinien zweryfikować pytanie, zastosowane filtry, miary oraz wygenerowaną treść. Opisane poniżej kroki przedstawiają przykładowy workflow, a nie oficjalnie zalecaną przez Microsoft sekwencję działań.

Jedno pytanie biznesowe często przechodzi przez kilka ról, zanim stanie się podstawą do podjęcia decyzji. Odbiorca raportu może potrzebować dodatkowego kontekstu wyjaśniającego konkretną wartość, autor raportu może chcieć dostosować zawartość strony, a właściciel modelu może potrzebować sprawdzić sposób definiowania i obliczania miar. W tym artykule śledzimy tę ścieżkę krok po kroku i pokazujemy, w których momentach zespoły mogą zweryfikować odpowiedzi wygenerowane przez AI, zanim zaczną na nich polegać.

1. Jak użytkownicy raportów mogą zweryfikować odpowiedź AI, zanim podejmą decyzję?

Punktem wyjścia powinno być pytanie biznesowe, a nie sama funkcja AI. Informacja o zmianie wartości lub wyniku ma znaczenie tylko wtedy, gdy użytkownik rozumie, jakie dane, filtry i definicje wpłynęły na uzyskaną odpowiedź. Copilot w Power BI może pomagać w zadawaniu pytań dotyczących danych zawartych w raportach, jednak każda odpowiedź powinna być analizowana w kontekście całego raportu. W naszym wcześniejszym artykule o AI i Copilot w Power BI opisaliśmy szerzej możliwości tego rozwiązania. Tutaj skupiamy się na tym, co dzieje się po wygenerowaniu odpowiedzi.

Zgodnie z dokumentacją Microsoft dotyczącą zadawania pytań o dane zarówno odbiorcy raportów, jak i ich autorzy mogą korzystać z Copilot do analizowania zawartości raportów. Otrzymane odpowiedzi warto porównywać z widocznym kontekstem raportu, uwzględniając zastosowane filtry, wykorzystywane miary oraz wizualizacje. Microsoft opisuje również sposoby sprawdzania filtrów i obliczeń wykorzystywanych podczas generowania odpowiedzi, choć dostępność tych funkcji może zależeć od konkretnego środowiska lub interfejsu Copilot.

Szczególnej uwagi wymagają podsumowania generowane przez AI. Zgodnie z dokumentacją Microsoft są one tworzone na podstawie danych raportu oraz wizualizacji wybranych przez autora raportu. Zanim użytkownik potraktuje takie podsumowanie jako wyjaśnienie sytuacji biznesowej, powinien porównać je z wykresami, tabelami i dostępnym kontekstem. Podsumowanie może opisywać to, co jest widoczne w raporcie, ale nie zawsze odpowiada na pytanie, dlaczego dana zmiana nastąpiła.

Jeżeli po przeanalizowaniu odpowiedzi nadal pojawiają się wątpliwości, kolejnym krokiem nie powinno być bezrefleksyjne zaakceptowanie wyniku. Warto przekazać pytanie wraz z kontekstem autorowi raportu. Taka weryfikacja pozwala ustalić, czy raport już zawiera potrzebne informacje, czy też wymaga dodatkowych wyjaśnień, nowych wizualizacji lub dodatkowych miar.

2. Jak autorzy raportów mogą przekształcić pytanie w zweryfikowaną stronę raportu?

Autor raportu często otrzymuje pytanie, na które istniejący raport nie daje pełnej odpowiedzi. Kolejnym krokiem jest ustalenie, jaki widok raportu, wizualizacja lub miara pomogą odbiorcy lepiej zrozumieć analizowany problem. Strona raportu wygenerowana przez Copilot może stanowić dobry punkt wyjścia, jednak jej wartość zależy od tego, jak dokładnie zostanie zweryfikowana i dopracowana przez autora.

Zgodnie z dokumentacją Microsoft dotyczącą tworzenia raportów autorzy mogą korzystać z Copilot do generowania nowych stron raportu oraz proponowania zmian, dodawania lub usuwania wizualizacji. Taką stronę należy jednak traktować jako wersję roboczą, a nie gotowy element raportu. Autor nadal powinien zweryfikować wykorzystane miary, zastosowane filtry oraz ocenić, czy przygotowana strona rzeczywiście odpowiada na pierwotne pytanie biznesowe. Microsoft wskazuje również na pewne ograniczenia tego rozwiązania, związane między innymi z niestandardowymi wizualizacjami, stylizacją raportów oraz wybranymi modelami semantycznymi.

Weryfikacja strony raportu nie sprowadza się wyłącznie do oceny jej wyglądu. Nawet atrakcyjnie zaprojektowany raport może prezentować niewłaściwą miarę, wykorzystywać nieoczekiwany filtr lub nie odpowiadać na rzeczywiste pytanie użytkownika. Dlatego autor może zdecydować się na modyfikację strony, doprecyzowanie polecenia przekazanego Copilot lub konsultację z właścicielem modelu, jeśli sposób definiowania danej metryki budzi wątpliwości.

Ostatecznie odpowiedzialność za publikację i wykorzystanie zawartości raportu pozostaje po stronie autora. Copilot może przyspieszyć proces przygotowania raportu, ale to człowiek podejmuje decyzję, czy przygotowana strona jest poprawna, zrozumiała i gotowa do wykorzystania przez odbiorców biznesowych.

3. Jak właściciele modeli mogą zweryfikować znaczenie odpowiedzi generowanych przez AI?

Jeżeli strona raportu i odpowiedź wygenerowana przez AI prezentują daną miarę w sposób odbiegający od oczekiwań użytkownika, właściciel modelu otrzymuje konkretny problem do zweryfikowania. Kluczowe pytanie brzmi: czy miara rzeczywiście odzwierciedla zamierzoną definicję biznesową i czy została opisana na tyle jasno, aby zarówno użytkownicy raportu, jak i Copilot interpretowali ją w prawidłowy sposób? Zamiast oceniać, na ile przekonująco brzmi odpowiedź AI, właściciel modelu powinien skupić się na weryfikacji logiki biznesowej oraz modelu danych, na których została oparta.

W naszym przewodniku dotyczącym przygotowania danych dla Power BI Copilot opisaliśmy osobno zagadnienia związane z przygotowaniem modeli semantycznych, uprawnieniami użytkowników oraz procesami testowania. W omawianym tutaj workflow właściciel modelu otrzymuje pytanie użytkownika oraz interpretację miary przygotowaną przez autora raportu, analizuje ich znaczenie i identyfikuje ewentualne korekty, które należy wprowadzić, zanim wynik zostanie wykorzystany w procesie podejmowania decyzji biznesowych.

Zgodnie z dokumentacją Microsoft dotyczącą przygotowania danych dla AI dostępna w wersji preview funkcja Prep data for AI obejmuje między innymi takie elementy jak AI schemas, verified answers oraz AI instructions. Narzędzia te pomagają właścicielom modeli przygotowywać i testować sposób, w jaki Copilot interpretuje dane oraz odpowiada na pytania użytkowników. Microsoft podkreśla jednak, że zachowanie AI ma charakter niedeterministyczny, co oznacza, że testowanie może pomóc wykryć niejednoznaczności i niespójności, ale nie gwarantuje uzyskania identycznej odpowiedzi przy każdym uruchomieniu.

Wyniki takiej analizy powinny zostać przekazane autorowi raportu. Jeżeli weryfikacja wykaże, że dana miara wymaga zmiany definicji, doprecyzowania lub zastąpienia innym wskaźnikiem, konieczna może być aktualizacja zarówno strony raportu, jak i odpowiedzi generowanych przez AI.

Zanim na podstawie uzyskanych informacji zostaną podjęte jakiekolwiek działania biznesowe, człowiek powinien upewnić się, że definicja miary, kontekst danych oraz prezentowany wynik są zgodne z ich zamierzonym znaczeniem.

4. Jakie ograniczenia związane z dostępem i kontekstem warto uwzględnić przed wdrożeniem?

Zespół może uzgodnić sposób współpracy pomiędzy użytkownikami raportów, autorami i właścicielami modeli, a mimo to nie mieć dostępu do konkretnych funkcji Copilot. Przed zachęceniem użytkowników do korzystania z AI warto określić, którego raportu dotyczy dany scenariusz, jaka rola będzie z niego korzystać oraz które funkcje Copilot są faktycznie dostępne w danym środowisku. Należy również osobno zweryfikować uprawnienia do przeglądania raportów i uprawnienia do ich edycji, zanim przypisze się użytkownikom konkretne zadania.

Według dokumentacji Microsoft, aktualnej na dzień 26 października 2026 roku, jednym z wymagań związanych z korzystaniem z Copilot w Power BI jest dostęp do pojemności Microsoft Fabric F2 lub wyższej. Alternatywnie obsługiwane są również środowiska Power BI Premium P1 lub wyższe. Znaczenie mają także ustawienia administracyjne oraz dostępność usług w określonych regionach. Sama pojemność nie oznacza jednak automatycznego dostępu do wszystkich funkcji Copilot. Dlatego przed wdrożeniem warto sprawdzić aktualne wymagania dla konkretnego scenariusza, z którego ma korzystać zespół.

Nawet po potwierdzeniu dostępu należy pamiętać o ograniczeniach związanych z kontekstem danych. Odpowiedź na pytanie dotyczące danych zależy od dostępnego modelu semantycznego oraz sposobu sformułowania pytania. Z kolei podsumowania generowane przez Copilot bazują na wizualizacjach wybranych przez autora raportu. Z tego powodu każdą odpowiedź należy analizować w odniesieniu do danych wejściowych, na których została oparta.

Jeżeli dostępny kontekst nie jest wystarczający lub odpowiedź budzi wątpliwości, warto wrócić do raportu lub modelu danych i przeprowadzić dodatkową weryfikację, zanim wynik zostanie wykorzystany do podjęcia decyzji biznesowej.

5. Jak przekazać zweryfikowaną odpowiedź do decyzji podejmowanej przez człowieka?

Workflow opisany w tym artykule kończy się na zweryfikowanej odpowiedzi, a nie na automatycznej decyzji. Każda z zaangażowanych osób wnosi inny element kontekstu: użytkownik raportu identyfikuje pytanie, autor raportu weryfikuje sposób prezentacji informacji, a właściciel modelu potwierdza poprawność definicji i logiki biznesowej. Opisana sekwencja stanowi przykład organizacji odpowiedzialności w procesie pracy z AI, a nie procedurę wymaganą przez Microsoft.

Ostateczna decyzja zawsze pozostaje po stronie osoby odpowiedzialnej za wynik biznesowy. Jeżeli pojawiają się wątpliwości dotyczące miary, modelu danych lub kontekstu raportu, odpowiedź powinna zostać ponownie zweryfikowana, zamiast być automatycznie uznana za poprawną tylko dlatego, że została wygenerowana przez Copilot.

Organizacje wdrażające AI do procesów raportowania często odnoszą największe korzyści wtedy, gdy jasno definiują odpowiedzialność za modele danych, przegląd raportów oraz proces podejmowania decyzji. Nasze usługi związane z AI dla biznesu pomagają firmom budować zasady governance wspierające odpowiedzialne wykorzystanie AI w połączeniu z platformami analitycznymi i raportowymi.

Jeśli chcesz omówić sposób wykorzystania Microsoft Power BI w swojej organizacji, skontaktuj się z naszymi specjalistami.

6. FAQ