Что произошло

28 сентября 2026 года Microsoft объявила на конференции European Microsoft Fabric + SQL Community Conference в Барселоне о новых возможностях Fabric и Azure Databases. Главный акцент — сделать корпоративные данные и определения бизнеса частью работы ИИ, сохранив управление доступом. Ключевой компонент Fabric IQ переносит в Copilot контекст из семантических моделей Power BI: метрики, связи и определения, которыми уже пользуется организация.

Что доступно

Fabric IQ в Copilot Chat и Cowork заявлен как общедоступный. Пользователь может задать вопрос о продажах или другом показателе и получить ответ, основанный на той же управляемой модели, что и отчёты Power BI. Это должно уменьшить ситуацию, когда разные отделы считают один показатель по разным правилам. Microsoft подчёркивает, что существующие права доступа и управление данными сохраняются.

В анонсе также описан IQ Sharing в предварительной версии: компании смогут делиться бизнес-контекстом и артефактами, не открывая лишние базовые ресурсы. Observability in Fabric добавляет общий контроль рабочих пространств, задач и нагрузок. Fabric Apps приближает создание приложений к управляемым данным, а новые функции агентной инженерии данных позволяют агенту планировать и выполнять работу в заданных человеком границах, проверять результат и уточнять подход.

Схема объединения корпоративных источников в семантическую модель с едиными правами для ИИ-помощников
Единая семантическая модель передаёт помощникам одинаковые определения показателей и сохраняет контроль доступа.

Что меняется для компании

Новость важна не только пользователям Microsoft. Она показывает практический тренд: качество корпоративного ИИ зависит не от одной модели, а от того, насколько аккуратно описаны справочники, показатели, права и происхождение данных. Перед подключением Copilot компании стоит провести инвентаризацию семантических моделей, назначить владельцев метрик и проверить, какие группы действительно имеют доступ к источникам. Иначе автоматизация будет быстро отвечать, но на неверно определённые вопросы.

Часть функций уже общедоступна, часть остаётся в preview или ещё готовится к выпуску. Поэтому внедрение следует начинать с тестового рабочего пространства и измеримых сценариев, а не считать весь набор возможностей готовым для промышленной эксплуатации.

Этапы подготовки корпоративного ИИ: модели данных, владельцы метрик, права групп и тестовое пространство
Перед промышленным подключением нужны инвентаризация моделей, ответственные за метрики, проверка прав и ограниченный тест.

Первоисточник: официальный блог Microsoft от 28 сентября 2026 года.