Power Apps, Power BI en MCP: van losse tools naar slimme samenwerking

Waarom een AI-verbindingslaag je rapportages en formulieren niet vervangt, maar wel verandert hoe mensen ze gebruiken

Als je in een organisatie verantwoordelijk bent voor digitalisering, ken je de discussie waarschijnlijk wel. Power Apps om apps te bouwen, Power BI om data te bekijken. Beide werken prima. Maar medewerkers blijven schakelen tussen systemen, zoeken naar de juiste informatie en gegevens handmatig combineren. Dan komt de vraag: kan AI niet helpen om die informatie op te halen, samen te vatten en er meteen iets mee te doen? Het antwoord is ja. En dat is precies waar MCP (Model Context Protocol) in beeld komt. Niet als vervanging, maar als een laag die bestaande tools slimmer laat samenwerken.

Drie tools, drie verschillende problemen

Laten we eerst iets rechtzetten.

Power Apps lost het probleem van ‘doen’ op. Inspecties, aanvragen, interne meldingen en klantbezoeken vastleggen: dat soort processen vragen om vaste schermen, duidelijke stappen en betrouwbare invoer. Power Apps is sterk wanneer een organisatie een concrete toepassing nodig heeft waarin mensen gegevens vastleggen en een proces doorlopen.

Power BI lost het probleem van ‘zien’ op. Het brengt data uit verschillende bronnen samen, maakt trends zichtbaar en helpt teams KPI’s te volgen en afwijkingen op te merken. Power BI is waardevol voor managementrapportages, financiële inzichten en operationele dashboards. Het maakt gegevens begrijpelijk en vergelijkbaar.

MCP lost het probleem van ‘vragen’ en ‘verbinden’ op. Het is geen rapportagetool en geen low-codeplatform. MCP is een manier waarop een AI-assistent verbinding kan maken met applicaties en informatiebronnen, systemen zoals CRM, ERP, documentbeheer, ticketsystemen of rapportageomgevingen. Daardoor kan een medewerker in op een laagdrempelige manier vragen stellen en antwoorden krijgen die informatie bevat uit meerdere relevante systemen.

Waarom MCP geen ‘slimmere Power BI’ is

Dat klinkt misschien alsof MCP Power BI overbodig maakt. Dat is niet zo. De kwaliteit van AI-inzichten hangt sterk af van de kwaliteit van de onderliggende data en het semantische model. Als data rommelig is, relaties onduidelijk zijn of metingen niet kloppen, kan AI ook sneller een verkeerd antwoord geven. Power BI en de bijbehorende dataomgeving helpen om gegevens te modelleren, te beheren en op een consistente manier beschikbaar te maken. Dat vormt een belangrijke basis voor betrouwbare analyses.

MCP kan daar iets aan toevoegen. Met specifieke Power BI MCP-servers kunnen AI-assistenten vragen stellen aan bestaande semantische modellen en DAX-query’s genereren. Andere servers bieden ontwikkelaars mogelijkheden om semantische modellen te analyseren of aan te passen. Welke functies beschikbaar zijn, hangt af van de gebruikte server, configuratie en toegangsrechten.

Van kijken naar handelen

Stel: een manager ziet in Power BI dat het aantal retouren stijgt. Ze vraagt de AI-assistent welke klanten en producten daarbij betrokken zijn. De assistent haalt die informatie uit gekoppelde systemen en vat de uitkomst samen. Daarna wil ze iemand vragen om het uit te zoeken. Via Power Apps kan ze een taak aanmaken, een collega aanwijzen en een deadline vastleggen. De benodigde informatie is al bij elkaar. Dat scheelt zoekwerk. En misschien ook een mailtje met als onderwerp “Kun jij hier even naar kijken?”

Geef AI niet meteen de sleutel van het kantoor

Een AI-assistent kan veel, maar dat betekent niet dat je hem meteen overal toegang toe moet geven. Bepaal welke informatie medewerkers mogen opvragen en welke acties AI mag uitvoeren. Leg vast wat er gebeurt en vraag menselijke goedkeuring bij acties die belangrijke gevolgen kunnen hebben.  De beveiliging hangt af van de gebruikte MCP-server, de inrichting en de gekoppelde applicaties. De MCP-specificatie is verder ontwikkeld, maar goede toegangsrechten en controle blijven nodig.

Begin niet met de tool

Moeten medewerkers gegevens vastleggen of een proces doorlopen? Dan kan Power Apps passen. Willen teams prestaties en trends beter begrijpen? Dan kan Power BI helpen.
Moeten medewerkers informatie uit verschillende applicaties kunnen opvragen en daarmee via AI verder werken? Dan is MCP interessant.

Die drie sluiten elkaar niet uit. Power Apps helpt bij uitvoeren. Power BI helpt bij begrijpen. MCP kan een AI-assistent helpen om informatie uit verschillende systemen bij elkaar te brengen. Maar begin niet met de vraag welke tool je wilt kopen of bouwen. Begin met een eenvoudiger vraag: “Waar verliezen je mensen vandaag tijd aan werk dat eigenlijk makkelijker kan?”

De Florijn-blik

Bij Florijn kijken we eerst naar het werkproces en daarna naar de technologie. Want een slim systeem is pas waardevol als het iets oplost waar mensen in hun dagelijkse werk tegenaan lopen.
Misschien moeten medewerkers te vaak gegevens overtypen. Misschien duurt het te lang om een compleet beeld van een klant te krijgen. Of misschien zijn er dashboards genoeg, maar kost het nog steeds veel moeite om de juiste vervolgstap te bepalen.

Benieuwd waar Power Apps, Power BI of AI in jouw organisatie daadwerkelijk werk kan wegnemen? Begin dan niet bij de techniek. Laat ons eerst eens kijken waar je mensen vandaag onnodig tijd verliezen.