Experstenstudie Microsoft Copilot
Interview mit Michael Greth
Microsoft MVP mit Expertise für KI-AI Copilot & M365- Specialist (Berater und Trainer) und Podcaster yourcopilot.de
Welchen Nutzen bietet Copilot für Microsoft 365 konkret?
Der Copilot für Microsoft 365 ermöglicht durch Generative AI die Interaktion mittels natürlicher Sprache in den Microsoft 365 Anwendungen. Er versteht, analysiert, interpretiert und generiert Sprache, ergänzend zur klassischen Bedienung mit Tastatur, Maus oder Touchscreen.
Ein wesentliches Merkmal des Copilots für M365 ist die Gewährleistung eines sicheren Umfelds für die Nutzung von Generative AI mit Unternehmensdaten und -dokumenten, wodurch Nutzer auf Sicherheit und Datenschutz vertrauen können.
Er erleichtert beispielweise die Suche nach Informationen, Quellen, Daten und Fakten zu Kunden, Themen oder Projekten in den Unternehmensdaten. Die Ergebnisse lassen sich in verschiedenen Formen und Formaten weiterverarbeiten, etwa als Zusammenfassungen, Angebote, E-Mails oder To-do-Listen, alles im sicheren Umfeld von Microsoft 365, das die Unternehmensdaten schützt. Dies führt zu einer deutlichen Verkürzung der Recherchezeit und ermöglicht es, sich auf inhaltliche oder kreative Aufgaben zu konzentrieren.
Wo liegen die Fallstricke bei der Einführung bzw. beim Einsatz von Microsoft Copilot?
Welche technischen, organisatorischen und personellen Herausforderungen und Risiken sind mit der Einführung von M365 Copilot verbunden? Welche Voraussetzungen müssen im Unternehmen erfüllt sein, um M365 effektiv zu nutzen?
Vor der Einführung des Copilots für M365 in einem Unternehmen ist es wichtig, klar definierte Ziele für dessen Einsatz zu formulieren. KI ist kein universelles Lösungsmittel; in manchen Fällen sind traditionelle Methoden und Werkzeuge zur Prozessorganisation besser geeignet. Daher sollten Usecases speziell für die unternehmensspezifischen Bedingungen entwickelt werden.
Zudem ist es notwendig, dass die Anwender verstehen, wie Generative AI funktioniert: als Assistent, der im Dialog zu den gewünschten Ergebnissen führt. Das Beherrschen von Prompting-Techniken ist essenziell, ebenso wie das Überprüfen der Antworten des Copiloten. Alle Antworten sollten als Vorschläge betrachtet und entsprechend behandelt werden.
Technisch gesehen ist es erforderlich, unternehmensinterne Daten, Dateien und Ablagen zu bereinigen, um die Generierung fehlerhafter oder unerwünschter Ergebnisse durch veraltete oder falsche Daten zu vermeiden.
Was empfehlen Sie mittelständischen Unternehmen, die Copilot für M365 bei sich einführen wollen?
Bevor sich Unternehmen für die Implementierung von Copilot für M365 entscheiden, sollten sie sich umfassend über die Funktionen, den Nutzen, die Kosten und die Voraussetzungen von Copilot für M365 informieren. KI ist nicht für jede Problemstellung geeignet; manchmal kann eine Prozessoptimierung mit bestehenden klassischen IT-Tools wie PowerAutomate effektiver sein.
Eine sorgfältige Planung der Implementierung von Copilot M365 ist erforderlich – einschließlich klarer Ziele, einer passenden Strategie, eines realisierbaren Zeitplans und eines Budgets. Eine Projektgruppe sollte die Implementierung leiten und steuern, während die Anwender von Anfang an durch Informationen, Schulung und Einholung ihrer Meinungen in den Prozess einbezogen werden.
Geplante Szenarien, Anwendungen oder Use Cases sollten vor der Implementierung von Copilot für M365 umfangreich getestet, bewertet und optimiert werden, indem man sie selbst und mit Nutzergruppen ausprobiert.
Wenn bereits erste Erfahrungen im Umgang mit Microsoft Copilot Studie und/oder Azure Open AI: Inwieweit sollten sich mittelständische Unternehmen bei der Gestaltung von Arbeitsumgebungen auch mit weiterreichenden Microsoft-AI-Angeboten – insbesondere AI Builder und Azure Open AI – beschäftigen?
Der Copilot für Microsoft 365 ist ein Generative AI-Service, konzipiert für Endnutzer, der sich nahtlos in Office-Anwendungen integriert und keine speziellen Vorkenntnisse erfordert.
Der Microsoft AI-Builder geht einen Schritt weiter, indem er fortgeschrittenen Anwendern ermöglicht, eigene KI-Modelle ohne Programmierkenntnisse zu erstellen, zu trainieren und anzuwenden. Diese Modelle basieren auf Daten und Anwendungen, die bereits in der Microsoft Power Plattform verwendet werden, und ermöglichen die Entwicklung oder Verbesserung eigener Prozesse mit KI-Funktionen wie Bild- und Mustererkennung, Datenanalyse oder Entscheidungsfindung.
Mit Azure Open AI können individuelle KI-Lösungen auf Basis eigener Daten für unternehmensspezifische Anwendungen erstellt werden, die auf der OpenAI-Plattform basieren. Diese Modelle setzen allerdings detaillierte Kenntnisse der Programmierung, Technologie und Azure AI-Plattform voraus.
