Microsoft Copilot-tilpasning gør det muligt for organisationer at skræddersy denne AI-assistent til specifikke interne arbejdsgange, proprietære data og unikke forretningsbehov og gå videre end out-of-the-box-funktionalitet.
Denne guide vil guide dig gennem udnyttelse af Copilot Studio, sikre integrationer, sikre vellykket adoption og måle den håndgribelige værdi for din virksomhed.
Microsoft Copilot Studio er en platform med lav kode designet til at udvide og tilpasse Microsoft Copilot til Microsoft 365, hvilket gør det muligt for virksomheder at skabe skræddersyede AI-oplevelser. Det giver organisationer mulighed for at forbinde Copilot til brugerdefinerede datakilder, opbygge unikke plugins og definere specifikke færdigheder, der stemmer overens med deres operationelle behov. Dette går ud over standard Copilot-funktionalitet og giver teams en virkelig skræddersyet AI-assistent.
For virkelig at styrke dine interne teams skal Copilot forstå og interagere med dine unikke forretningsprocesser og data. Microsoft Copilot Studio gør dette muligt ved at give dig mulighed for at bygge:
Ved at bygge disse komponenter forvandler du Copilot til en ekspertassistent til opgaver, der er unikke for din organisation.
Ud over blot at få adgang til data giver Copilot Studio dig mulighed for at finjustere, hvordan Copilot interagerer med dine brugere. Du kan:
Nøgle Takeaway
Microsoft Copilot Studio er det essentielle værktøj til at omdanne standard Copilot til en meget tilpasset, intelligent assistent dybt integreret med dine unikke forretningsprocesser og data, hvilket muliggør skræddersyede plugins, forbindelser og samtaleflow.
Sikker integration er altafgørende, når Microsoft Copilot udvides med virksomhedsdata. Det handler om at oprette forbindelse ansvarligt, sikre databeskyttelse, overholdelse og kontrolleret adgang.
Microsoft Copilots styrke kommer fra dens evne til at få adgang til og syntetisere enorme mængder information. Til tilpasning skal du sandsynligvis integrere din organisations unikke data:
For at administrere den underliggende infrastruktur for disse integrationer, især når du beskæftiger dig med store datasæt og komplekse AI-tjenester, skal du forstå din cloud computing-tjenester er afgørende for robuste og skalerbare løsninger.
Din organisation er afhængig af en lang række specialiserede applikationer. Copilot kan oprette forbindelse til disse via forskellige metoder:
Datasikkerhed og privatliv kan ikke forhandles. Når du integrerer data med Copilot, skal du fokusere på:
Nøgle Takeaway
Sikker integration af Copilot indebærer udnyttelse af Microsoft Graph, Dataverse og Azure AI Search til proprietære data, tilslutning via API'er og forbindelser til LOB-applikationer og streng håndhævelse af databeskyttelse, overholdelse og adgangskontrol gennem værktøjer som Microsoft Purview.
Effektiv implementering af Microsoft Copilot er ikke kun en teknisk opgave; det er en organisatorisk transformation. Succes afhænger af strategisk planlægning, robust styring og proaktiv forandringsstyring.
En „big bang“ udrulning af Copilot kan være overvældende. En trinvis tilgang er normalt mere effektiv:
Teknologiindførelse handler ofte mere om mennesker end funktioner. Effektiv forandringsstyring er afgørende for Copilots succes:
Succesfuld navigering på dette niveau af teknologisk integration knytter sig ofte til bredere Vejledninger til digital transformation, hvor forandringsledelse er en central søjle. Ifølge forskning fra førende virksomheder som GartnerEffektiv forandringsledelse nævnes ofte som en afgørende faktor for succesen med implementering af ny teknologi.
Stærk styring sikrer, at Copilot bruges ansvarligt og effektivt:
Effektiviteten af Copilot afhænger stort set af, hvordan brugerne interagerer med det:
Nøgle Takeaway
Vellykket Copilot-implementering kræver en trinvis strategi, herunder pilotprogrammer, robust ændringsstyring, der fokuserer på kommunikation og træning, strenge administrative kontroller for styring og etisk brug af kunstig intelligens og styrkelse af brugerne med hurtige ingeniørfærdigheder og brugerdefinerede instruktioner.
Kvantificering af investeringsafkastet (ROI) for AI-værktøjer som Copilot er afgørende for at sikre budget, retfærdiggøre implementering og demonstrere langsigtet værdi. Det bevæger sig ud over anekdotiske beviser til konkret forretningspåvirkning.
Før du implementerer Copilot, skal du oprette klare KPI'er, der stemmer overens med dine forretningsmæssige mål. Disse kan omfatte:
Når KPI'er er defineret, skal du bruge systemer til at måle dem:
Copilot er ikke en statisk løsning. Din strategi skal tage højde for dens løbende udvikling:
Nøgle Takeaway
At demonstrere Copilots værdi kræver, at man definerer klare, målbare KPI'er, der er tilpasset forretningsmålene, ved at bruge en blanding af brugsanalyser og brugerfeedback til kvantificering og forpligtelse til kontinuerlig forbedring og strategisk tilpasning til langsigtet ROI.
Nu hvor du forstår dybden af Copilot-tilpasningen, kan du visualisere hele rejsen til maksimal teamproduktivitet med denne detaljerede infografik:
Tilpasning af Microsoft Copilot til interne teams er en strategisk nødvendighed for organisationer, der sigter mod at frigøre betydelige produktivitetsgevinster og fremme innovation. Ved at udnytte Copilot Studio, integrere sikkert med proprietære data og implementere robuste udrulnings- og adoptionsstrategier kan virksomheder skræddersy denne kraftfulde AI-assistent til deres unikke operationelle DNA.
De konkrete fordele, fra tidsbesparelser til øget medarbejderengagement og betydelige omkostningsreduktioner, styrker Copilots rolle som et transformerende værktøj i den moderne virksomhed.
Klar til at fremskynde din copilot-succes? Planlæg din konsultation og opbyg en køreplan for en implementering med stor effekt.
Den største fordel ved at tilpasse Microsoft Copilot er at skræddersy dens funktioner til dine specifikke interne arbejdsgange og proprietære data. Dette giver det mulighed for at udføre opgaver og give indsigt, der er direkte relevant for din virksomhed, hvilket øger produktiviteten og effektiviteten betydeligt for dine teams og i sidste ende demonstrerer håndgribelig ROI.
Sikring af datasikkerhed med Copilot indebærer, at den integreres sikkert med dine datakilder (f.eks. via Microsoft Graph, Dataverse), udnyttelse af robuste administrative kontroller som Microsoft Purview til overholdelse og håndhævelse af rollebaseret adgangskontrol (RBAC), så Copilot kun får adgang til data, som brugeren er autoriseret til at se.
Microsoft Copilot Studio er en platform med lav kode, der giver dig mulighed for at udvide og tilpasse Microsoft Copilot til Microsoft 365. Det bruges til at opbygge brugerdefinerede plugins, stik og færdigheder, der integreres med dine unikke forretningsapplikationer og data, hvilket skaber skræddersyede samtale-AI-oplevelser.
Måling af Copilots ROI indebærer at definere klare KPI'er såsom tidsbesparelse pr. opgave, reduktion i administrativ byrde og forbedringer i datanøjagtighed. Du kan kvantificere disse ved hjælp af brugsanalyser, direkte brugerfeedback, A/B-test og før og efter sammenligninger med etablerede basislinjer, hvilket ofte fører til betydelige omkostningsbesparelser og produktivitetsgevinster.
Alexandra Mendes er Senior Growth Specialist hos Imaginary Cloud med 3+ års erfaring med at skrive om softwareudvikling, AI og digital transformation. Efter at have gennemført et frontend-udviklingskursus fik Alexandra nogle praktiske kodningsevner og arbejder nu tæt sammen med tekniske teams. Alexandra brænder for, hvordan nye teknologier former erhvervslivet og samfundet, og hun nyder at omdanne komplekse emner til klart og nyttigt indhold for beslutningstagere.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
