Potenziale richtig ausschöpfen
Mit Microsoft Copilot und Azure Open AI wird generative KI ganz einfach im Unternehmensalltag nutzbar. Was bringt die KI für die Zukunft der Arbeit?
Die Mehrheit der deutschen Unternehmen (68 Prozent) betrachtet künstliche Intelligenz als Chance und als wichtigste Zukunftstechnologie, so eine Umfrage des Digitalverbands Bitkom. 73 Prozent derjenigen, die KI bereits einsetzen, erwarten sich dadurch eine größere Wettbewerbsfähigkeit. Seit dem Hype um ChatGPT liegen vor allem generative KI-Modelle im Trend – Anwendungen, die natürliche Sprache verstehen und selbstständig Texte oder Bilder erstellen. Mit Microsoft Copilot und Azure Open AI haben diese dank der Partnerschaft von Open AI und Microsoft auch Einzug ins Microsoft-Universum gehalten. Viele Unternehmen fragen sich jetzt, wie sie mit den neuen Tools Mehrwerte erzielen können. Mittelstand Heute zeigt Anwendungsmöglichkeiten und Voraussetzungen.
Warum die Zukunft der Arbeit mit KI-Tools von Microsoft gestalten?
Wer bereits Microsoft 365 und/oder Microsoft Azure einsetzt, für den sind Microsoft Copilot und Azure Open AI die beste und einfachste Möglichkeit, KI in die eigenen Prozesse zu integrieren. Unternehmen könnten zwar alternativ auch direkt auf die Dienste von OpenAI zurückgreifen – die Microsoft-Tools bieten jedoch entscheidende Vorteile. Zum einen erhält jeder M365-Kunde seine eigene Implementierung. Das spielt eine wichtige Rolle für Datenschutz und Datensicherheit. Denn so bleiben alle Daten, die Anwender in das KI-Modell eingeben, im Unternehmen. Beim öffentlich zugänglichen ChatGPT ist das dagegen nicht der Fall.
Der zweite wichtige Vorteil ist die tiefe Integration in das Microsoft-Universum. Anders als ChatGPT kann der Copilot nicht nur auf Quellen aus dem Internet zugreifen, sondern auf alle Daten innerhalb der M365-Umgebung des Unternehmens, darunter E-Mails, Dokumente, Kalendereinträge, Chatnachrichten oder Teams Meetings. Außerdem können Unternehmen weitere Datenquellen anbinden und für die KI nutzbar machen.
KI & M365: Wie sieht die Zukunft der Arbeit aus?
Die Integration von LLMs mit der M365-Umgebung kann Prozesse erheblich beschleunigen, die Zusammenarbeit im Team verbessern und Mitarbeitenden den Arbeitsalltag spürbar erleichtern. Dies zeigen folgende 5 Beispiele:
1. Projektstatus und E-Mails zusammenfassen
Wenn viele Teammitglieder an einem Projekt zusammenarbeiten, ist es oft schwer, alle Aktivitäten im Auge zu behalten. Microsoft Copilot kann innerhalb von Sekunden neue Dokumente, Chat- und E-Mail-Konversationen auswerten und den aktuellen Status zusammenfassen. Copilot hilft Mitarbeitenden auch, ihre E-Mail-Flut besser zu meistern oder nach dem Urlaub schnell wieder den Überblick zu gewinnen.
2. Meetings protokollieren
Microsoft Copilot kann während eines Teams Meetings Protokoll führen und die wichtigsten Ergebnisse zusammenfassen. Mitarbeitende müssen die automatisch erstellten Dokumente nur noch geringfügig nachbearbeiten und sparen dadurch viel Zeit – insbesondere dann, wenn viele verschiedene Themen besprochen wurden.
3. Präsentationen vorbereiten
Microsoft Copilot kann aus einem Word-Dokument automatisiert eine PowerPoint-Präsentation erstellen oder zu einem Thema brainstormen. Das Tool bietet Vorschläge an, wie sich ein Vortrag am besten strukturieren lässt und welche Inhalte wichtig sind.
4. Fachabteilungen entlasten
Mit einem LLM können Unternehmen einen Chatbot bereitstellen, der Mitarbeitenden wiederkehrende Fragen beantwortet. Dabei greift die KI auf Dokumentationen und FAQs zu. Der Bot ist rund um die Uhr erreichbar, verbessert die Employee Experience und kann die Fachabteilungen erheblich entlasten, ganz egal ob in der Personal-, IT-, Unternehmenskommunikations- oder in der Finanzabteilung.
5. Service-Prozesse digitalisieren
Ein LLM kann Informationen, die unstrukturiert per E-Mail eintreffen, auslesen und in einen automatisierten Prozess überführen. Die KI extrahiert zum Beispiel relevante Informationen aus Fehlerberichten und identifiziert, welche Wartungsmaßnahmen erforderlich sind. So sparen Service Teams viel Zeit.
Was Large Language Models (nicht) leisten können
Der Fokus bei LLMs liegt auf sprachlicher Interaktion, der Aggregation von Wissen und der Möglichkeit, Informationen einfach zugänglich zu machen. Für Anwendungsfälle, in denen es um Datenanalysen und präzise Ergebnisse geht, eignen sie sich in vielen Fällen nicht. Hier empfehlen sich stattdessen Machine-Learning-Modelle, wie sie zum Beispiel in der Industrie zum Einsatz kommen, um die Produktion zu optimieren.
Technologisch basieren LLMs auf einem statistischen Ansatz. Das wiederum bedeutet: Auch die KI kann Fehler machen. Anwender müssen dies einkalkulieren, Ergebnisse hinterfragen und gegebenenfalls nacharbeiten. Außerdem müssen sie lernen, richtig mit der KI zu interagieren. Je präziser sie ihr Anliegen formulieren, desto besser die Ergebnisse.
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Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein?
Die Qualität der Ergebnisse, die eine KI liefert, hängt immer von den Daten ab, auf die sie zugreift. Eine der wichtigsten Voraussetzungen, um Mehrwerte mit Microsoft Copilot zu erzielen, besteht daher in einer guten Data Governance. Unternehmen sollten ihre Daten innerhalb der M365-Umgebung sauber pflegen und zum Beispiel veraltete Daten in Archive verschieben oder in M365 für das Indexing ausschließen. So können sie sicherstellen, dass der Copilot nur relevante Informationen in seine Antworten einbezieht.
Außerdem sollten Unternehmen vor der Einführung der KI-Tools ihr Rechtemanagement überprüfen. Wer darf auf welche Daten zugreifen? Sind Berechtigungen nicht sauber gesetzt, kann es passieren, dass der Copilot Informationen ausplaudert, die eigentlich nur für bestimmte Nutzgruppen zugänglich sein dürften. Sowohl Rechtemanagement als auch Data Governance sind Themen, mit denen sich Unternehmen ohnehin in M365 auseinandersetzen müssen, auch wenn sie keine KI-Einführung planen. Das Stichwort lautet „Tenant-Hygiene“. Wer hier Lücken hat, sollte diese dringend schließen.
KI und die Zukunft der Arbeit: Einsatzmöglichkeiten prüfen
KI-Assistenten werden künftig in allen Bereichen des Lebens Einzug halten. Welches Potenzial sie bieten, zeigen erste Erfahrungen von M365-Copilot-Nutzern. Laut einem Microsoft Work Trend Index Special Report gewinnen die Befragten im Schnitt bis zu 10 Stunden pro Monat mehr Zeit für ihre Kernaufgaben. 77 Prozent sagen, dass sie nicht mehr auf M365 Copilot verzichten wollen.
Es lohnt sich also, Einsatzmöglichkeiten zu prüfen. Trotzdem sollten Unternehmen nicht blind einem Hype folgen, sondern zunächst einmal Use Cases identifizieren. Nicht immer ist generative KI die richtige Antwort. Eine herkömmliche Prozessdigitalisierung ohne KI oder der Einsatz von Machine Learning-Modellen kann die bessere Wahl sein. Gemeinsam mit einem erfahrenen Dienstleister gelingt es am besten, die passende Lösung zu finden und die Voraussetzungen zu schaffen, um tatsächlich Mehrwerte zu erzielen.
Quelle Aufmacherbild: erstellt mit KI von Midjourney
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