모든 Power BI 보고서는 기본이 되는 의미론적 모델에 의해 구동됩니다. 이 모델은 원시 데이터를 정의된 측정값과 관계를 가진 의미 있는 비즈니스 용어로 변환합니다. 보고서에 제시된 수치의 일관성과 신뢰성을 보장합니다. Power BI Desktop 파일은 본질적으로 이러한 의미론적 모델 정의를 포함하며, 게시 시 시각적 요소와 분리됩니다. 조직은 종종 이러한 의미론적 모델을 명시적으로 그렇게 부르지 않고 구축합니다.대규모 언어 모델은 언어에 능숙하지만 본질적인 비즈니스 지식이 부족합니다. 맥락이 없으면 AI는 비즈니스 관련 질문에 대해 그럴듯하지만 잘못된 답변을 생성할 수 있습니다. Microsoft Fabric의 "Fabric IQ"는 기존 Power BI 의미론적 모델을 활용하여 이를 해결합니다. AI를 조직의 비즈니스 언어 및 정의에 기반하게 하여 오해를 방지합니다.기존 Power BI 의미론적 모델은 Fabric IQ에 직접 공급되어 정의된 개념을 AI 에이전트 및 Microsoft 365 Copilot과 같은 도구에서 사용할 수 있도록 합니다. 이 통합을 통해 AI는 통계적 추측이 아닌 확립된 비즈니스 논리에 기반한 답변을 제공할 수 있습니다. 의미론적 모델은 동의어와 설명을 통합하여 AI의 이해를 더욱 향상시키고 보고서의 맥락을 제공할 수 있습니다. 결정적으로, 이 AI 통합은 기존 Power BI 모델을 재구축할 필요가 없습니다.AI를 보고에 사용되는 것과 동일한 의미론적 모델에 연결함으로써 조직은 사용자 및 AI 에이전트 모두 일관된 수치를 받도록 보장합니다. 이는 AI 생성 답변과 대시보드 수치 간의 불일치를 방지하여 데이터에 대한 신뢰를 유지합니다. 확립된 보고서와 다른 수치를 생성하는 잘못 구현된 AI 롤아웃은 해롭습니다.Frontier Firms는 인간-에이전트 협업을 수용하는 기업으로, AI 에이전트가 이전에는 수동으로 수행되던 작업을 점점 더 많이 처리합니다. 효과적으로, 이러한 에이전트는 Power BI 의미론적 모델이 이미 제공하는 특정 비즈니스 맥락을 이해해야 합니다. 조직의 주요 과제는 기존의 신뢰할 수 있는 의미론적 모델을 식별, 인증 및 큐레이션하는 것입니다. 이러한 큐레이션된 모델을 Fabric IQ로 승격하는 것은 광범위한 신규 구축이 아닌 개선 과정입니다. Power BI 의미론적 모델과 같은 기존 데이터 자산을 인식하고 활용하는 기업이 AI 채택을 선도할 것입니다.