Enterprise-KI: die wichtigsten Erkenntnisse von der FabCon 2026

Manche Konferenzen bestätigen, was man bereits weiß. Andere verändern die Sichtweise. Die FabCon 2026 gehörte eindeutig zur zweiten Kategorie. Ohne Fanfaren oder Hype tauchte überall dieselbe Beobachtung auf: Enterprise-KI lässt sich nicht ohne wirklich nutzbare Daten aufbauen. Daten, die in Echtzeit fließen können – vereinheitlicht, kontrolliert und im Unternehmensmaßstab kontextualisiert.

Was noch vor wenigen Monaten schwer erreichbar schien, nimmt heute dank der Weiterentwicklung von Microsoft Fabric und anderen führenden Plattformen konkrete Formen an.

 

Die Grundlagen stehen

Die Sessions machten eine Realität deutlich, die viele Unternehmen gut kennen: KI funktioniert nur, wenn die zugrunde liegenden Daten bereit sind. Nicht nur zugänglich, sondern konsistent, verlässlich und für KI-Anwendungsfälle strukturiert. Die Ankündigungen rund um Microsoft Fabric vermittelten den Eindruck, dass dieses Ziel jetzt tatsächlich greifbar ist. Was mich beeindruckt hat, war das Tempo, mit dem sich Fabric weiterentwickelt. Das ist keine schrittweise Evolution. Es ist eine Beschleunigung. Microsofts Investment ist klar, konsequent und in jeder Ankündigung sichtbar.

Fabric IQ integriert nun Semantik, Ontologien und Agenten direkt in den Kern der Plattform. Data Agents erreichen General Availability und sind nativ in die M365-Copilot-Umgebung eingebunden. Auch OneLake Governance und Security erreichen GA. SAP-Datasphere-Mirroring, kombiniert mit bidirektionaler Interoperabilität mit Snowflake und Databricks, durchbricht Barrieren, die Unternehmen jahrelang fragmentiert haben.

Was mir persönlich aufgefallen ist: Die Plattform ist jetzt tatsächlich bereit, Unternehmen beim Aufbau ihrer KI-Grundlagen zu unterstützen – nicht als Zukunftsversprechen, sondern als etwas Umsetzbares im Hier und Jetzt. Ein Fachanwender kann heute eigene Agenten erstellen. Das Copilot-Ökosystem vereinfacht die Entwicklung von Datenpipelines und Datenmodellen. Eine Plattform, die KI-Entwicklung beschleunigt und selbst KI nutzt, um sich kontinuierlich zu verbessern und die Datenschicht laufend anzureichern. Vor zwölf bis achtzehn Monaten war Fabric noch nicht auf diesem Level. Heute ist es das.

Das sind keine inkrementellen Updates. Das sind strukturelle Verschiebungen. Fabric entwickelt sich von einer Analyseplattform zu einem echten Betriebssystem für Enterprise-KI. Und andere Plattformen wie Databricks folgen derselben Entwicklung.

Für Hitachi Solutions ist das konkret. Diese neuen Möglichkeiten geben uns die Mittel, unseren Kunden zu helfen, ihre Datenumgebung zu vereinfachen, Governance zu stärken, ihre Plattformen zu vereinheitlichen und Architekturen aufzubauen, die mit dem Tempo der KI mitwachsen können.

Art Cabugason von CDW teilte einen pragmatischen, bodenständigen Ansatz zur Strukturierung von Fabric-Kapazitäten im Unternehmen. Daniel Retzer von Hitachi Energy zeigte, wie sein Team eine ganze Suite von Energienetzlösungen mit Fabric, Foundry und einer agentischen Architektur modernisiert – ein konkretes Beispiel für Transformation, die bereits läuft. LexisNexis demonstrierte eine strukturierte, wiederholbare Methode zum Aufbau und Testen von Agenten über das Fabric SDK: Notebooks, Q&A-Paare, iterative Verfeinerungen durch Copilot.

Was wir sahen, waren keine Demonstrationen. Es war real, bereits im Produktivbetrieb.

Dann kamen Operations Agents in Public Preview. Eine unauffällige Ankündigung, aber mit echten Auswirkungen. Sie markieren den Wechsel von reaktiven Workflows zu proaktiven, teilautonomen Operationen in nahezu Echtzeit. KI ist nicht mehr nur ein Werkzeug, das man aufruft – sie beginnt, aktiv zum laufenden Betrieb beizutragen.

Die Session, die mir am meisten im Gedächtnis blieb, war der Power BI Turing Test. Ein erfahrener Power-BI-Experte und ein Einsteiger treten bei einer Reihe von Aufgaben gegeneinander an. Bei manchen Aufgaben war der Experte klar vorn. Bei anderen waren die Ergebnisse nahezu gleichwertig. KI kann Power-BI-Entwicklung tatsächlich beschleunigen, aber Expertise bleibt unverzichtbar für Design, Qualitätsbewertung sowie Fehlererkennung und -korrektur.

Das ist kein Ersatz. Das ist Verstärkung. Und genau so denken wir bei Hitachi Solutions über KI.

Was bedeutet das für Hitachi Solutions und unsere Kunden?

Nach dieser Konferenz steht eines fest: Die Branche experimentiert nicht mehr. Sie baut. Und Fabric wird zum Rückgrat dieser Beschleunigung, neben anderen Plattformen wie Databricks.

Fabrics Governance-Funktionen, seine agentischen Grundlagen und seine Architektur geben uns die Mittel, unseren Kunden zu helfen, von isolierter Innovation zu unternehmensweiter Transformation zu gelangen.

Bestehende Systeme modernisieren, auf Ansätzen aufbauen, die sich bereits bewährt haben. KI-fähige Architekturen aufbauen, die zuverlässig skalieren. Unternehmen durch die Komplexität der Einführung begleiten – mit Lösungen, die sicher, kontrolliert und operativ solide sind.

Was ich außerdem mitnehme: Die wachsende Reife der Analytics- und KI-Funktionen, getrieben von Fabric, aber auch von anderen großen Plattformen, macht deutlich, was wir noch aufbauen müssen – in Bezug auf Skills, Methoden und Lieferqualität. Das ist eine klare Verpflichtung unsererseits.

Die FabCon 2026 hat bestätigt, wohin Microsoft Fabric steuert. Und noch wichtiger: was unsere Kunden damit tun können und wie wir ihnen helfen können, dorthin zu gelangen.