Consulting Briefing

09.06.2026 · boddenberg.de

Power Platform 2026 Release Wave 1 detailliert geplant

Executive Summary

Microsoft hat den Plan für Power Platform 2026 Release Wave 1 auf den Tisch gelegt, und diesmal ist er ungewöhnlich ehrlich: Es geht nicht mehr um hübschere Buttons, sondern um Agenten. Der Plan deckt alle Features ab, die zwischen April und September 2026 ausgerollt werden – und der rote Faden heißt KI-Agenten, die auf Dataverse leben, von Copilot Studio gebaut und vom Power Platform Admin Center an der kurzen Leine gehalten werden.

Für dich als Entscheider heißt das: Vier große Baustellen. Erstens bekommt Power Apps endlich flächendeckend ein modernes UI – der „Modern Look“ wird Standard. Zweitens werden Generative Pages breit verfügbar und lokalisiert, also auch auf Deutsch nutzbar. Drittens zieht Microsoft die Governance-Schrauben für Agenten brutal an. Und viertens wird Dataverse offen als Agentenplattform positioniert – mit APIs, MCP-Servern und Python-SDK. Plane deine Lizenz- und Schulungsbudgets jetzt darauf aus, sonst zahlst du im Herbst Lehrgeld in Form von Copilot Credits, die niemand budgetiert hat.

Abb. 1: Die wichtigsten Termine der Release Wave 1 2026.

Worum geht es im Detail?

Fangen wir bei den Terminen an, weil daran schon viel Planung hängt. Die Release-Pläne sind seit dem 18. März 2026 öffentlich. Die General Availability – der eigentliche Produktiv-Rollout – startet regional gestaffelt ab dem 1. April 2026. Und falls dein Management auf deutschsprachige Dokumentation besteht: Ab dem 3. April 2026 gibt es die Pläne in elf weiteren Sprachen, Deutsch inklusive. Bis September 2026 tropfen die einzelnen Features dann nach und nach in die Tenants. Wichtig für die Nerven: Microsoft schreibt selbst dazu, dass sich Termine verschieben oder Features auch ganz gestrichen werden können. Wer also einen Projektplan an ein einzelnes Feature nagelt, hat den Disclaimer nicht gelesen.

Inhaltlich beginnt es bei Power Apps. Der „Modern Look“ für modellgesteuerte Apps wird in dieser Welle zum Standard – also der aufgeräumte Header und die schlankere Navigation, die du bisher vielleicht optional eingeschaltet hattest. Das klingt kosmetisch, ist es aber nicht: Wenn das Standard wird, ändert sich für deine Anwender das Bild, ohne dass jemand einen Schalter umgelegt hat. Change-Management-technisch ist das die Sorte Änderung, die am Montagmorgen die Hotline klingeln lässt, wenn du sie nicht vorher angekündigt hast.

Dazu kommen handfeste Verbesserungen: Canvas Apps können im Offline-First-Szenario jetzt im Online-Modus in Echtzeit auf Dataverse zugreifen, Offline-Profile lassen sich granular per FetchXML konfigurieren, und Push-Notifications funktionieren auch in eigenmarkierten (white-labeled) Apps. Die Suche in Grids und Lookups wird schneller und unschärfetolerant – endlich findet die Suche auch dann etwas, wenn der Anwender sich vertippt. Und die KI-Schicht wächst: Generative Pages werden breiter verfügbar und lokalisiert, Zeilen-Zusammenfassungen (Row Summaries) bekommen mehr Reichweite und – wichtig – Governance.

Ein Wort zum Hintergrund, weil die Logik dahinter erklärt, warum Microsoft so aufs Gas tritt. Die Power Platform war jahrelang das Werkzeug für Citizen Developer – Fachleute, die ohne IT-Abteilung schnell eine App zusammenklicken. Mit der KI-Welle dreht Microsoft den Spieß um: Nicht mehr der Mensch klickt die App, sondern der Agent erledigt die Aufgabe gleich selbst. Genau deshalb taucht das Wort „Agent“ in jeder einzelnen Produktbeschreibung dieser Welle auf – von Power Apps über Power Automate bis Power Pages. Das ist keine Marketing-Laune, sondern eine Plattform-Wette: Wer die Agenten-Schicht besetzt, besetzt die nächste Generation der Geschäftsanwendungen. Für dich heißt das, dass du nicht ein einzelnes Feature evaluierst, sondern einen Richtungswechsel der ganzen Plattform.

Im Maschinenraum sitzt Dataverse, und genau hier ist die strategisch spannendste Änderung. Microsoft positioniert Dataverse offen als Agentenplattform: Agenten werden über Dataverse-APIs programmierbar, es gibt MCP-Server (Model Context Protocol) und ein Python-SDK. Im Klartext heißt das, dass Profi-Entwickler nicht mehr nur im Low-Code-Designer kleben, sondern Agenten mit echtem Code an Dataverse andocken können. Dazu kommt die Integration von Work IQ und M365 Copilot, die organisationsspezifische Entscheidungen mit adaptivem Lernen und – das ist der Erwachsenen-Teil – vollständiger Nachvollziehbarkeit verspricht.

Abb. 2: Dataverse als Agentenplattform mit der Governance-Klammer der Managed Platform.

Copilot Studio rundet das Bild ab. Agenten aus dem Agent Builder in M365 Copilot lassen sich tiefer anpassen, es gibt hochwertige KI-Aktionen, Multi-Agent-Orchestrierung und Evaluierungen – also Werkzeuge, um zu prüfen, ob ein Agent überhaupt taugt, bevor er auf echte Nutzer losgelassen wird. Power Automate bekommt KI-Agenten-Authoring für Desktop-Flows samt Selbstheilung, Copilot-Studio-Aktionen in Cloud-Flows und die General Availability des objektzentrierten Process Mining. Power Pages schließlich integriert sich enger mit KI-Werkzeugen und bringt einen Security-Agenten für Portale mit.

Und über allem liegt die Governance. Microsoft strukturiert das Power Platform Admin Center in drei Säulen: Managed Security (Agenten über den gesamten Lebenszyklus absichern, Datenzugriff via Sensitivity Labels, Kontrolle externer Nutzer, abgesicherte Netzwerkanbindung), Managed Governance (KI-Governance-Agenten, die den Tenant überwachen und Empfehlungen geben, Echtzeit-Risikobewertung vor dem Deployment, „Green Zones“ für sicheres Experimentieren und reife ALM-Prozesse mit GitHub-Integration und Deploy-from-Git) sowie Managed Operations (granulares Tracking von Copilot Credits mit PAYG-Obergrenzen, automatisches Zurückholen ungenutzter Lizenzen, Sichtbarkeit von Connector-Abhängigkeiten und Health-Monitoring, das Störungen binnen einer Stunde erkennt).

Was sind Chancen? Was sind Risiken?

Die Chance ist real und nicht nur Marketing. Wenn Dataverse zur Agentenplattform wird und Profi-Entwickler über APIs, MCP und Python andocken können, dann verschwindet die alte Mauer zwischen „echter“ Softwareentwicklung und Citizen Development. Du kannst Fachbereiche schnell experimentieren lassen und trotzdem dort, wo es zählt, professionellen Code danebenstellen – auf derselben Datenbasis, mit derselben Governance. Die KI-Governance-Agenten, die den Tenant automatisch überwachen, sind für überlastete Admin-Teams ein echtes Geschenk: weniger manuelle Reviews, mehr proaktive Hinweise.

Auch die operativen Features sind Gold wert. Copilot Credits mit konfigurierbaren PAYG-Caps verhindern genau die böse Überraschung, die in vielen Tenants 2025 für schlaflose Nächte gesorgt hat: ein Agent, der in einer Schleife hängt und über Nacht Credits verbrennt. Automatisches Lizenz-Reclaiming holt totes Geld zurück, und die Sichtbarkeit von Connector-Abhängigkeiten hilft, wenn ein Connector plötzlich ein Sicherheitsproblem hat.

Ein Beispiel aus dem echten Leben, das sich mit dieser Welle wiederholen wird: In einem Mittelständler hatte ein engagierter Sachbearbeiter aus der Buchhaltung einen Flow gebaut, der nächtlich Rechnungen aus einem Postfach zog und in eine Liste schrieb. Charmant – bis das Postfach umzog, der Flow ins Leere lief und drei Wochen lang niemand etwas merkte, weil der Sachbearbeiter im Urlaub war und sonst keiner wusste, dass es den Flow überhaupt gab. Genau dieses Muster bekommt jetzt einen KI-Motor: Statt einem stillen Flow hast du einen Agenten, der eigenständig handelt, Entscheidungen trifft und Credits verbraucht. Wenn der kippt, kippt er lauter und teurer. Die self-healing Desktop-Flows und das Health-Monitoring adressieren genau das – aber nur, wenn jemand die Meldungen auch liest.

Das größte Risiko ist nicht technisch, sondern budgetär und organisatorisch. Erstens das verbrauchsbasierte Modell: KI-Aktionen und Agenten laufen über Credits, und Credits sind variable Kosten. Wer mit fixem Lizenzdenken plant, plant am Modell vorbei. Zweitens der Schulungsbedarf: Ein Maker, der gestern Formulare gebaut hat, baut morgen autonome Agenten – das ist eine völlig andere Risikoklasse. Drittens die Geschwindigkeit: Features tropfen über sechs Monate ein, teils automatisch aktiviert. Ohne aktives Release-Management wird dein Tenant von selbst zu etwas, das du nie entschieden hast.

Was müssen wir jetzt schon vorbereiten?

Fang beim Geld an, weil es am längsten dauert, das durch die Gremien zu bringen. Setze dich mit den neuen Verbrauchsmodellen auseinander und definiere PAYG-Caps, bevor der erste Agent produktiv geht. Lege ein Budget für Copilot Credits an, das nicht das Lizenzbudget ist – das sind zwei verschiedene Töpfe, und der zweite ist variabel. Parallel dazu ein Schulungsbudget: Deine Maker brauchen nicht nur „wie baue ich einen Agenten“, sondern „wie baue ich einen Agenten, der mir die DSGVO nicht um die Ohren haut“.

Technisch-organisatorisch ziehst du die Governance-Klammer ein, bevor sie gebraucht wird. Richte das Zonenmodell ein: Green Zones zum Experimentieren, streng kontrollierte Produktionszonen für alles, was echte Daten anfasst. Aktiviere die KI-Governance-Agenten und die Echtzeit-Risikobewertung im Admin Center. Definiere, wer Generative Pages und Agenten erstellen darf, und gegen welche Daten. Und bring deine ALM-Prozesse auf Stand – GitHub-Integration und Deploy-from-Git sind da, aber sie nutzen nur etwas, wenn dein Team auch mit Git arbeitet statt Lösungen von Hand zu exportieren.

Und last but not least: Bestimme jetzt einen Verantwortlichen. „Die Power Platform“ ist mit dieser Welle endgültig kein Bastelkasten mehr, sondern eine Plattform mit Lizenz-, Sicherheits- und Compliance-Dimension. Wenn dafür niemand klar zuständig ist, macht es am Ende der, der am lautesten schreit, wenn etwas schiefgeht – und das ist erfahrungsgemäß der teuerste Projektmodus, den es gibt.

Häufig gestellte Fragen

Ab wann sind die Features der Release Wave 1 2026 tatsächlich verfügbar?

Die General Availability beginnt regional gestaffelt am 1. April 2026, und die einzelnen Features werden danach bis September 2026 nach und nach ausgerollt. Ein konkretes Feature ist also nicht automatisch am 1. April da – prüfe im Release Planner das jeweils geplante Datum, und rechne damit, dass es sich verschieben kann.

Was bedeutet es, dass Dataverse zur Agentenplattform wird?

Es bedeutet, dass Agenten nicht mehr nur im Low-Code-Designer gebaut werden, sondern über Dataverse-APIs, MCP-Server und ein Python-SDK programmierbar sind. Profi-Entwickler können damit echten Code an dieselbe Datenbasis und Governance andocken, auf der auch die Citizen Developer arbeiten.

Müssen wir mit höheren Kosten rechnen?

Sehr wahrscheinlich ja, denn KI-Aktionen und Agenten laufen über verbrauchsbasierte Copilot Credits, die als variable Kosten neben deinen festen Lizenzen stehen. Die neuen PAYG-Caps helfen, das zu deckeln – aber nur, wenn du sie aktiv konfigurierst, bevor die ersten Agenten produktiv gehen.

Werden die neuen Features automatisch in unserem Tenant aktiviert?

Das kommt auf das Feature an: Manche sind als „Users, automatically“ gekennzeichnet und kommen ohne dein Zutun, andere müssen von Admins oder Makern erst eingeschaltet werden. Gerade der zum Standard werdende Modern Look ist ein Beispiel für eine automatische Änderung, die du im Change-Management vorher ankündigen solltest.

Was sollten wir als Erstes angehen?

Die Governance- und Budget-Vorbereitung, nicht die Technik. Richte das Zonenmodell, die Credit-Caps und das Rollenmodell für Agenten ein, bevor du den Makern die neuen Möglichkeiten freischaltest – sonst entsteht eine Schatten-IT mit KI-Antrieb, deren Aufräumen teurer ist als jede rechtzeitige Planung.