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Ein domänenspezifischer KI-Copilot ist ein maßgeschneiderter digitaler Assistent, der sich direkt mit den Daten und Anwendungen Ihres Unternehmens verbindet, um Fragen zu beantworten und Aufgaben auszuführen. Im Gegensatz zu einem generischen Copilot kann er mit domänenspezifischen LLMs, erweiterter Generierung von Abrufen und Microsoft 365-Agenten wie benutzerdefinierten Engine-Agenten erstellt werden.
Ein domänenspezifischer KI-Copilot ist ein KI-Assistent, der für einen bestimmten Geschäftskontext entwickelt wurde. Er stellt eine Verbindung zu den Datenquellen, Anwendungen und Workflows Ihres Unternehmens her. Dadurch kann es domänenrelevante Fragen beantworten und Aufgaben ausführen, die ein generischer Copilot nicht ausführen kann.
Generische Copiloten sind leistungsstark, aber begrenzt. Sie geben allgemeine Antworten ohne die tiefgreifenden oder Compliance-Kontrollen, die die meisten Unternehmen benötigen. Ein domänenspezifischer KI-Copilot gewährleistet:
Zusammengefasst: Ein domänenspezifischer KI-Copilot ist nicht nur ein Chatbot. Es ist ein praktischer, sicherer und anpassbarer Assistent, der die Copilot-Technologie in den Kern Ihrer Geschäftsabläufe einbezieht.
Microsoft bietet mehrere Möglichkeiten, Copilot um domänenspezifische Informationen zu erweitern. Jede Option bietet ein unterschiedliches Maß an Flexibilität, Komplexität und Kosten. Wenn Sie diese Pfade kennen, können Sie den richtigen Ausgangspunkt für Ihr Unternehmen wählen.
Zusammengefasst: Microsoft bietet ein Spektrum an Optionen. Deklarative Agenten sind der schnellste Einstiegspunkt. Copilot Studio vereint Kontrolle und Barrierefreiheit. Azure AI Foundry ermöglicht Builds auf Unternehmensebene. Power Platform und Business Central bringen Copiloten schnell in den täglichen Geschäftsbetrieb ein.
Die Architektur eines Copiloten für Unternehmen bedeutet, das System so zu gestalten, dass es große Mengen an Abfragen verarbeiten kann, die Genauigkeit gewährleistet und die Sicherheit gewährleistet, während es gleichzeitig über mehrere Anwendungen hinweg integriert wird.
Ein Einzelhandelsunternehmen baut einen Copilot zur Unterstützung des Kundendienstes. Es integriert Produktkataloge, Bestellhistorien und Lagerdaten. Der Copilot ruft genaue Antworten über RAG ab, automatisiert Bestellaktualisierungen über Konnektoren und wendet Compliance-Regeln an, um die Weitergabe personenbezogener Daten zu vermeiden.
Zusammengefasst: Ein Copilot auf Unternehmensebene kombiniert eine sichere RAG-Pipeline, eine Orchestrierungsebene und strenge Kontrollmechanismen. Diese Architektur ermöglicht es Unternehmen, Copilot über einfache Abfragen hinaus auf zuverlässige, geschäftskritische Anwendungen auszudehnen.
Definition: Einen Copiloten zu starten bedeutet, ihn mit vertrauenswürdigen, domänenspezifischen Informationen zu verknüpfen, sodass jede Antwort korrekt, sicher und kontextsensitiv ist. Anstatt sich auf generische Trainingsdaten zu verlassen, ruft der Copilot die Wissensdatenbank Ihres Unternehmens ab und analysiert sie.
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen begründet seinen Copilot mit Richtliniendokumenten und Compliance-Leitfäden. Wenn ein Mitarbeiter nach zulässigen Anlagegrenzen fragt, ruft der Copilot die richtige Klausel ab und erklärt sie im Klartext. Dadurch werden manuelle Nachfragen reduziert und es wird sichergestellt, dass die Antworten stets den Anforderungen entsprechen.
Zusammengefasst: Mithilfe von RAG, Hybridsuche und Metadaten wird sichergestellt, dass Ihr Copilot mit der Autorität Ihrer eigenen Wissensdatenbank spricht. Dadurch werden die Ergebnisse zuverlässiger, sicherer und auf Ihr Unternehmen zugeschnitten.
Retrieval Augmented Generation (RAG) und Feinabstimmung sind zwei Methoden, um große Sprachmodelle an die Bedürfnisse eines Unternehmens anzupassen. RAG konzentriert sich auf das Abrufen neuer und relevanter Daten zur Abfragezeit, während bei der Feinabstimmung das Modell selbst angepasst wird, um bestimmte Muster oder Stile zu erlernen.
Viele Unternehmen beginnen mit LAPPEN für schnelle Siege und Wechsel zu Feinabstimmung nur wenn Stil- oder Konsistenzlücken auftreten. In einigen Fällen werden beide verwendet: RAG zum Abrufen von Fakten und zur Feinabstimmung zur Einhaltung von Ton und Vorlage.
Zusammengefasst: RAG bietet Genauigkeit, Geschwindigkeit und niedrige Kosten, während die Feinabstimmung für Präzision, Konsistenz und Markenausrichtung sorgt. Der beste Ansatz hängt davon ab, ob Ihr Copilot sich schnell änderndes Wissen, einen konsistenten Ton oder beides widerspiegeln muss.
Die Integration eines Copiloten bedeutet, ihn mit den Anwendungen, Datenbanken und Workflows zu verbinden, die Ihre Teams bereits verwenden. Der Wert eines domänenspezifischen Copiloten liegt darin, dass er dort eingebettet ist, wo die Arbeit stattfindet, und nicht als separates Tool.
Ein Produktionsunternehmen integrierte seinen Copilot in Dynamics 365 CRM, Business Central und Teams. Vertriebsmitarbeiter können jetzt in Teams nach dem Auftragsstatus fragen. Der Copilot ruft Daten aus Business Central ab und aktualisiert das CRM automatisch. Dies reduziert die manuelle Eingabe und verkürzt die Verkaufszyklen.
Zusammengefasst: Die Copilot-Integration ist am effektivsten, wenn sie direkt mit vorhandenen CRMs, Microsoft 365-Apps, ERPs und internen APIs verbunden ist. Fangen Sie klein mit sicheren, schreibgeschützten Konnektoren an und erweitern Sie diese dann, wenn das Vertrauen wächst, um Aktionen und Drittanbieter-Integrationen.
Um einen Copiloten zu schützen und zu steuern, müssen die Identitäts-, Compliance- und Überwachungskontrollen eingeführt werden, die erforderlich sind, um ihn sicher, rechtmäßig und rechenschaftspflichtig zu halten. Dadurch wird sichergestellt, dass es Geschäftsergebnisse unterstützt, ohne sensible Daten preiszugeben oder gegen Vorschriften zu verstoßen.
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen setzte Copilot in den Bereichen Personalwesen und Compliance ein. Der Zugriff war an Entra-ID-Rollen gebunden, der gesamte Abruf wurde protokolliert und die Regeln zur Verhinderung von Datenverlust wurden mit Purview durchgesetzt. Wöchentliche Überprüfungen der Abfrageprotokolle ermöglichten es dem Unternehmen, Missbrauch frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren, sodass die Bereitstellung sowohl mit der DSGVO als auch mit internen Richtlinien konform war.
Zusammengefasst: Ein sicherer Copilot wird wie jedes andere kritische System gesteuert. Identität, Verschlüsselung, Compliance-Richtlinien und detaillierte Auditprotokolle sind keine optionalen Zusatzleistungen, sondern bilden die Grundlage für die Einführung in Unternehmen.
Ein Bereitstellungsplan beschreibt die Schritte vom ersten Pilotprojekt bis zur vollständigen Einführung. Er stellt sicher, dass Ihr Copilot frühzeitig seinen Wert unter Beweis stellt, sicher bleibt und ohne Überraschungen skaliert werden kann.
1. Definieren Sie den Umfang
Wählen Sie einen eindeutigen Prozess aus, bei dem Copilot einen Mehrwert bieten kann, z. B. bei der Suche nach Rechnungen, der Überprüfung von Personalrichtlinien oder der Nachverfolgung von Kundenaufträgen.
2. Bereite die Daten vor
Bereinigen und klassifizieren Sie Ihre Wissensdatenbank. Fügen Sie Metadaten wie Eigentümer, Datum und Vertraulichkeit hinzu. Vergewissern Sie sich, dass sich die Datenquellen in sicheren, zugelassenen Repositorys befinden.
3. Wählen Sie den Architekturpfad
Beginnen Sie mit Microsoft 365-Agenten oder Copilot Studio für mehr Geschwindigkeit. Verwenden Sie Semantic Kernel oder Microsoft.Extensions.AI für komplexere Workflows.
4. Baue und sichere den Piloten
Konfigurieren Sie die Abrufpipeline, integrieren Sie einige Konnektoren und wenden Sie Sicherheitsvorkehrungen an. Beschränken Sie frühe Pilotprojekte auf Lesezugriff.
5. Führen Sie einen kontrollierten Piloten aus
Laden Sie eine kleine Benutzergruppe ein, schulen Sie sie und holen Sie Feedback ein. Messen Sie Akzeptanz, Latenz und Genauigkeit. Beheben Sie Probleme, bevor Sie expandieren.
6. Etappenweise einführen
Fügen Sie mehr Benutzer hinzu und verbinden Sie mehr Systeme. Wechseln Sie von schreibgeschützten zu genehmigten Schreibaktionen. Bieten Sie Schulungen und häufig gestellte Fragen an, um die Einführung zu unterstützen.
7. Optimieren und steuern
Überprüfen Sie die Kennzahlen wöchentlich. Verwenden Sie einen goldenen Fragensatz, um die Genauigkeit zu überprüfen. Verfeinern Sie die Eingabeaufforderungen, fügen Sie Leitplanken hinzu und aktualisieren Sie den Datenindex. Richten Sie einen Verwaltungsrat ein, der die Expansion überwacht.
Zusammengefasst: Ein strukturierter Bereitstellungsplan wird in kontrollierten Schritten von der Pilotphase über die Einführung bis hin zur Optimierung geführt. Mit diesem Ansatz können Sie den ROI schnell nachweisen, Risiken reduzieren und einen Copilot entwickeln, der sicher skaliert werden kann.
Die Ergebnisse einer Copilot-Bereitstellung werden sowohl an Effizienzgewinnen als auch an den Auswirkungen auf das Geschäft gemessen. Der ROI ergibt sich aus schnelleren Prozessen, besseren Entscheidungen und niedrigeren Betriebskosten.
Hier ist eine Vergleichstabelle für Kosten und Zeitplan:
Zusammengefasst: Domänenspezifische Copiloten bieten einen messbaren ROI in Bezug auf Produktivität, Effizienz und Compliance. Echte Fallstudien zeigen Verbesserungen des Durchsatzes um 18 bis 30 Prozent und potenzielle Kosteneinsparungen in Millionenhöhe. Sie belegen, dass der ROI bereits in den ersten Monaten nach der Bereitstellung erreichbar ist.
Ein domänenspezifischer Copilot kann die Arbeitsweise Ihrer Teams verändern, indem er Informationen in Ihren eigenen Systemen und Prozessen verankert. Der Weg von der Pilotphase bis zur vollständigen Einführung hat sich bewährt: Fangen Sie klein an, sichern Sie sich die Grundlagen und expandieren Sie mit Zuversicht.
Wenn Sie herausfinden, wie Sie dies in Ihrer Organisation anwenden können, ist der beste erste Schritt eine Architekturüberprüfung. Unser Team hilft Ihnen dabei, Ihre Anwendungsfälle abzubilden, Ihre Datenbereitschaft zu beurteilen und einen sicheren Copilot zu entwerfen, der Ihren Geschäftsanforderungen entspricht.
Sind Sie bereit, dies für Ihr Unternehmen zu erkunden? Kontaktiere uns um zu sehen, wie Imaginary Cloud einen Copilot bauen kann mit Copilot Studio und liefern Sie messbare Ergebnisse aus Ihrem ersten Pilotprojekt.
Was ist ein domänenspezifischer KI-Copilot?
Ein domänenspezifischer Copilot ist ein KI-Assistent, der für Ihr Unternehmen entwickelt wurde. Er stellt eine Verbindung zu Ihren Daten, Systemen und Prozessen her, sodass Antworten und Maßnahmen korrekt, sicher und relevant sind.
Muss ich ein Modell trainieren oder kann ich RAG verwenden?
Die meisten Unternehmen beginnen mit Retrieval Augmented Generation (RAG), weil es billiger, schneller und immer auf dem neuesten Stand ist. Eine Feinabstimmung ist nur erforderlich, wenn Sie einen festen Stil, eine feste Terminologie oder Logik benötigen.
Wie verbinde ich einen Copilot mit meinem CRM oder ERP?
Sie können vorgefertigte Konnektoren in Microsoft 365 und Power Platform verwenden oder sichere APIs bereitstellen. Viele Unternehmen beginnen mit schreibgeschützten Abrufen, bevor sie genehmigte Schreibaktionen aktivieren.
Was sind Custom Engine Agents?
Custom Engine Agents sind ein fortschrittlicher Typ von Microsoft 365-Agenten, der für eine tiefere Logik und Orchestrierung entwickelt wurde. Deklarative Agenten sind ab sofort verfügbar, während benutzerdefinierte Engine-Agenten auf der Roadmap stehen.
Wie verhindere ich, dass ein Copilot halluziniert?
Ermitteln Sie alle Antworten in Ihrer Wissensdatenbank mit RAG, fordern Sie das Modell auf, Quellen zu zitieren, und blockieren Sie Ausgaben, wenn der relevante Kontext fehlt.
Wie lange dauert es, einen Copiloten zu bauen?
Ein einfacher Pilot kann in vier bis sechs Wochen geliefert werden. Ein vollständiger Rollout mit mehreren Integrationen dauert in der Regel drei bis sechs Monate, je nach Umfang und Governance-Anforderungen.
Welche Ergebnisse sollte ich erwarten?
Fallstudien zeigen Effizienzsteigerungen von 18 bis 30 Prozent, prognostizierte Kosteneinsparungen in Millionenhöhe und Akzeptanzraten von über 70 Prozent in einigen Bereitstellungen.
Alexandra Mendes ist Senior Growth Specialist bei Imaginary Cloud und verfügt über mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Erstellung von Texten über Softwareentwicklung, KI und digitale Transformation. Nach Abschluss eines Frontend-Entwicklungskurses erwarb Alexandra einige praktische Programmierkenntnisse und arbeitet nun eng mit technischen Teams zusammen. Alexandra ist begeistert davon, wie neue Technologien Wirtschaft und Gesellschaft prägen. Sie liebt es, komplexe Themen in klare, hilfreiche Inhalte für Entscheidungsträger umzuwandeln.
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