Digitale Erfolgsgeschichten, die überzeugen
Die Essenz unseres Fachwissens für euch zusammengefasst
Der ausführliche Leitfaden bündelt auf über 50 Seiten unsere Erfahrungen aus Projekten und Einführungen und schafft eine klare Grundlage für Einstieg, Anwendung und Governance von Copilot im Arbeitsalltag.
Digitale Erfolgsgeschichten, die überzeugen
Die Essenz unseres Fachwissens für euch zusammengefasst
Der ausführliche Leitfaden bündelt auf über 50 Seiten unsere Erfahrungen aus Projekten und Einführungen und schafft eine klare Grundlage für Einstieg, Anwendung und Governance von Copilot im Arbeitsalltag.
Es beginnt mit einer Demo. Jemand im Unternehmen zeigt, wie ein KI-Agent in Microsoft Teams Fragen zu internen Richtlinien beantwortet. Präzise, sofort, ohne Suche. Der Raum ist begeistert. Zwei Wochen später: nichts.
Nicht wegen fehlendem Budget. Nicht wegen schlechter Technik. Niemand weiß, wo man anfängt.
Kompakte Einordnung, damit du sofort weißt, ob dieser Beitrag für dich relevant ist, bevor es in die Details geht.
Wer zum ersten Mal einen Agenten aufbaut, trifft eine Reihe von Entscheidungen, die technisch wirken, im Kern aber konzeptioneller Natur sind. Welche Umgebung? Welche Solution-Struktur? Wie formuliere ich Anweisungen, die das gewünschte Verhalten tatsächlich erzeugen? Was passiert, wenn der Agent eine Frage nicht beantworten kann?
Das sind keine Fragen, auf die eine Produktdokumentation befriedigende Antworten gibt. Das lernt man von jemandem, der diese Fehler bereits gemacht hat.
Ein häufiges Missverständnis: Ein Wissensagent ist kein besseres Suchfeld. Auch kein klassischer Chatbot mit vorgefertigten Antworten auf vorgefertigte Fragen.
Ein Wissensagent ist ein konfigurierter Kontext. Er kennt seine Rolle. Er weiß, was zu tun ist, wenn eine Frage außerhalb seines Rahmens liegt. Seine Antworten zieht er aus Quellen, die ihr ihm explizit bereitstellt: einer SharePoint-Bibliothek, einer Website, hochgeladenen Dokumenten. Kein freies Raten, keine beliebigen Antworten. Der Agent wird auf klare Inhalte, Rollen und Grenzen ausgerichtet.
Für Fachauskünfte, Onboarding, Reiserichtlinien, Serviceanfragen, Compliance-Fragen ist das eine ganz andere Qualitätsstufe. Im Arbeitsalltag fühlt es sich an wie ein Kollege, der immer da ist und immer die richtige Akte kennt.
In unseren Projekten sehen wir ihn immer wieder: Ein Team hat den Agenten gebaut, Wissensquellen eingebunden, Anweisungen formuliert. Dann stellt jemand die erste echte Frage, nicht aus einem Testskript, aus dem echten Alltag. Der Agent antwortet. Richtig. Mit Quellenangabe.
Ab diesem Moment verstehen alle, worum es geht.
Bis dahin gibt es eine Reihe von Schritten, die man kennen muss. Welches Sprachmodell? Was gehört in die Anweisungen, was in die Wissensquellen? Wie testet man sauber, bevor man veröffentlicht? Wie stellt man den Agenten in Teams bereit, und wie sorgt man dafür, dass spätere Änderungen tatsächlich ankommen?
Wir haben einen Leitfaden geschrieben, der genau das beantwortet. Nicht theoretisch. Schritt für Schritt, mit Screenshots direkt aus Copilot Studio, konkreten Beispielen für Anweisungen, Begrüßungstexte und Starter Prompts sowie einer Go-Live-Checkliste, die ihr vor dem ersten Teilen einfach abhaken könnt.
Der Leitfaden richtet sich an alle, die zum ersten Mal einen Wissensagenten aufbauen: IT-Verantwortliche, Digital-Workplace-Teams, Fachbereiche mit konkretem Use Case. Entwicklungskenntnisse braucht es keine. Copilot Studio ist ein Low-Code-Werkzeug und unser Leitfaden behandelt es auch so.
Am Ende habt ihr einen Agenten, der über Anweisungen gesteuert wird, mindestens eine Wissensquelle nutzt und in Microsoft Teams läuft. Keinen Prototyp. Etwas, das produktiv funktioniert.
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