Python als Klebstoff in Power Automate? Office Scripts, Copilot und typisierte Agenten statt fragiler Flows

Viele Teams stopfen Python über Azure Functions oder benutzerdefinierte Konnektoren in Power Automate und Power BI – und wundern sich über wackelige Flows, Versionsdrift und steigende Kosten. Diese Folge zeigt, warum innerhalb des Microsoft-Stacks die KI den Klebstoff schreiben sollte und Python in die Analyse gehört.

▶ Python als Klebstoff in Power Automate? Office Scripts, Copilot und typisierte Agenten statt fragiler Flows (KI-Synchronfassung)

Das erfahren Sie:

1. Warum Power Automate kein beliebiges Python ausführt und Office Scripts (TypeScript) die native Skript-Oberfläche für Microsoft 365 sind
2. Die versteckten Kosten von Python-Kleber: externes Compute, Secrets, Kaltstarts, Versionsdrift und Debugging über mehrere Dienste
3. Copilot in Dataflow Gen2: Power Query M oder Python generieren, verankert im semantischen Modell – plus Berichtsgerüste in Sekunden
4. Typisierte Agenten als Orchestrator: begrenzte Toolbox, Typverträge, Validierung an Beispielen und Prompts als wiederverwendbare Assets
5. Fabric Notebooks für Analyse und ML sowie ein 30-Tage-Playbook: Audit, Migration, Dataflow-Refactoring, Agent mit Review-Gates

Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.