Agentic Engineering
KI die Datenarbeit
erledigt.
Datenaufbereitung, Dokumentation, Testing — Routinearbeit die Projektbudget frisst. Ich integriere Agentic Engineering in Ihren Fabric/Power BI Workflow, damit Sie sich auf die Entscheidungen konzentrieren können, nicht auf die Vorbereitung.
Was bedeutet "Agentic"?
Klassische KI beantwortet Fragen. Agentic Engineering handelt: sie analysiert Ihre Daten, schreibt Pipelines, validiert Ergebnisse und dokumentiert was sie tut.
„Nicht autonom im stillen Kämmerlein, sondern als intelligenter Assistent in Ihrem bestehenden Workflow.“
— Mein Ansatz
Der Unterschied
Konkrete Use Cases
Automatisierte Datenvalidierung
AI-Agents die Ihre Datenqualität prüfen, Anomalien erkennen und dokumentieren — bevor der Report beim Management landet.
Code-generierte Pipelines
Von der Anforderung zum fertigen Fabric Notebook — mit Code-Review durch erfahrene Augen, nicht blind generiert.
Datenmodell-Review
AI-gestützte Analyse bestehender Semantic Models: Performance-Bottlenecks, DAX-Optimierung, Best-Practice-Checks.
Warum Anthropic Claude?
Ich arbeite mit Claude von Anthropic. Warum? Weil es bei technischen Aufgaben die präzisesten Ergebnisse liefert, sein Reasoning transparent macht und Ihre Daten nicht zum Training verwendet. In der Praxis heißt das: weniger Nacharbeit, mehr Nachvollziehbarkeit.
Agentic Engineering ist immer projekt-integriert: konkret als Agentic Engineering für Microsoft Fabric in Pipelines und Notebooks oder als Agentic Engineering für Power BI in Semantic-Model-Reviews und DAX-Optimierung.