DAX: optimaliseren met hulp van AI

Samenvatting

DAX optimaliseren met AI werkt beter wanneer menselijke expertise de uitkomst controleert en bijstuurt.

DAX en AI: wat er gebeurt

SQLBI bespreekt in een YouTube-bijdrage de vraag of AI een DAX-expressie kan optimaliseren. Het antwoord is ja: AI kan helpen bij het verbeteren van een expressie.

De bron legt tegelijk een duidelijke grens aan volledig geautomatiseerde optimalisatie. Wanneer AI en mensen samenwerken, ontstaat volgens SQLBI een beter resultaat. De menselijke bijdrage blijft dus onderdeel van het proces, naast de suggesties of bewerkingen van AI.

De publicatie uit 2026 behandelt daarmee niet alleen de technische mogelijkheid, maar ook de manier waarop je die mogelijkheid gebruikt. AI staat niet los van de beoordeling door iemand die DAX begrijpt.

DAX en AI: waarom dit belangrijk is

DAX-expressies vragen meer dan een syntactisch correct antwoord. Een gegenereerde aanpassing moet ook passen bij de bedoeling van de berekening. De korte boodschap van SQLBI is daarom praktisch: laat AI ondersteunen, maar laat een deskundige de uitkomst beoordelen.

Dat onderscheid voorkomt dat optimalisatie wordt gereduceerd tot het herschrijven van tekst. Een mens kan controleren of de voorgestelde expressie hetzelfde berekent, aansluit op het model en geen ongewenste wijziging in de uitkomst veroorzaakt. Die controle volgt rechtstreeks uit de nadruk op samenwerking tussen AI en mensen.

Voor BI-teams verschuift de vraag daarmee van kan AI DAX optimaliseren naar hoe controle en vakkennis in dat proces een plaats krijgen. De bron levert geen specifieke techniek, benchmark of aanbevolen AI-tool aan. Die details moet je dus niet uit de publicatie afleiden.

DAX en AI: concrete takeaway

Gebruik AI bij het verbeteren van een DAX-expressie als assistent, niet als eindredacteur. Laat elke voorgestelde wijziging door iemand met DAX-kennis controleren op berekening en bedoeling voordat je die overneemt.