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Copilot und KI-Agents

Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, wie ein Copilot und KI-Agents zusammenarbeiten, um Geschäftsvorgänge in großen Organisationen zu transformieren.
Eine Frau, die mit einem Laptop arbeitet

Was ist ein Copilot, und was sind KI-Agents?

Ein Copilot ist ein KI-gestützter Assistent, der Unterstützung für Aufgaben bereitstellt, Einblicke bietet und die Produktivität steigert. Agents sind spezialisierte KI-Werkzeuge, die entwickelt wurden, um bestimmte Prozesse zu bewältigen oder geschäftliche Herausforderungen zu lösen. Stellen Sie sich Agents als Apps der KI-Ära vor, mit dem Copilot als Schnittstelle.

Das Wichtigste in Kürze

  • Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Beziehung zwischen einem Copilot und KI-Agents.
  • Entdecken Sie die Funktionalitäten von KI-Agents, einschließlich Aufgabenautomatisierung, Datenanalyse, Entscheidungsfindung und Anpassungsfähigkeit.
  • Machen Sie sich mit den verschiedenen Arten von KI-Agents vertraut – und wann sie verwendet werden sollten.
  • Machen Sie sich mit der Technologie vertraut, die KI-Agents die Fähigkeit gibt, zu kommunizieren, zu lernen und sich anzupassen.
  • Sehen Sie sich Beispiele für KI-Agents in Aktion an.
  • Erhalten Sie Anleitungen zum Implementieren von KI in Ihre Workflows oder Systeme.
  • Erfahren Sie, wie KI-Agents Geschäftsvorgänge transformieren.
  • Finden Sie heraus, was die Zukunft für KI-Agents bereithält.

Beziehung eines Copilot zu KI-Agents

Ein Copilot, z. B. Microsoft 365 Copilot, ist ein KI-gestützter Assistent, der Ihnen helfen kann, produktiver und kreativer zu sein, indem er Echtzeit--Support, Vorschläge und kontextbezogene Anleitungen bereitstellt.

Agents sind spezialisiert und können mit einem Copilot verwendet werden, um bestimmte Aufgaben auszuführen, häufig mit minimalen Eingaben der Personen, die sie verwenden. Sie können auf Benutzeranfragen in Echtzeit antworten und diese auflösen, oder sie können unabhängig arbeiten und bestimmte Aktionen basierend auf Daten und vordefinierten Zielen durchführen. Sie können auch Geschäftsprozesse ausführen, sich an neue Herausforderungen anpassen und sich im Laufe der Zeit verbessern.

Wenn Agents wie Apps auf einer KI-gesteuerten Schnittstelle sind, ist ein Copilot die Schnittstelle, mit der Sie mit diesen Agents interagieren können. Microsoft 365 Copilot bietet beispielsweise eine Konstellation von Agents, einschließlich Microsoft 365 Copilot für Vertrieb, Microsoft 365 Copilot für den Service und Microsoft 365 Copilot für Finanzen, um Ihnen bei der Arbeit zu helfen.

Was KI-Agents tun können

KI-Agents können auf viele verschiedene Szenarien in einer Vielzahl von Bereichen angewendet werden, um Effizienz und Innovation zu fördern. Einige dieser Funktionalitäten sind:

  • Aufgabenautomatisierung: KI-Agents helfen bei der Optimierung sich wiederholender und alltäglicher Aufgaben, damit sich Benutzer auf die Lösung wichtigerer Aufgaben konzentrieren können. Sie können Kundenanfragen über Chatbots automatisieren, die Planung verwalten und Transaktionen verarbeiten, wodurch die Produktivität gesteigert wird.
     
  • Erweiterte Datenanalyse: KI-Agents können große Datenmengen schnell und präzise analysieren und so Erkenntnisse gewinnen, die Geschäftsstrategien beeinflussen. Sie können auch Kundenfeedback, Vertriebsdaten und Markttrends verarbeiten, um Verhaltensmuster und Trends zu identifizieren und Teams dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen basierend auf Echtzeitinformationen zu treffen.
     
  • Treffen von Entscheidungen: Durch die Verwendung von Dateneingaben und Algorithmen können KI-Agents unabhängig in vielen dynamischen Umgebungen arbeiten. Dazu gehört das Priorisieren von Aufgaben, das Empfehlen von Aktionen oder sogar das autonome Handeln, z. B. die Optimierung des Lagerbestands basierend auf Verkaufsprognosen.
     
  • Anpassung an Herausforderungen: Durch die Analyse und Verarbeitung von Benutzerinteraktionen und Benutzerfeedback passen KI-Agents ihre Leistung im Laufe der Zeit an und verbessern sie. Diese Funktionalität ermöglicht KI-Werkzeugen, ihre Antworten zu verfeinern, die Benutzererfahrung zu personalisieren und ihre Aufgaben effektiver zu erfüllen. Beispielsweise können KI-Agents im IT-Betrieb aus historischen Daten lernen, um Strategien zur Incident Response zu optimieren und zu verbessern, wodurch die Lösungszeiten verkürzt werden können.
Um mehr über die Funktionalitäten der generativen KI lernen, erkunden Sie Microsoft-KI-Produkte, -Lösungen und -Ressourcen.

Typen von KI-Agents

Prompt-und-Antwort-Agents

Prompt-und-Antwort-Agents sind KI-Werkzeuge, mit denen bestimmte Aufgaben basierend auf der Eingabe respektive dem „Prompt“ eines Benutzers ausgeführt werden können. Diese Agents verarbeiten die bereitgestellte Eingabe und generieren eine entsprechende Antwort, um einen Dialog mit dem Benutzer zu ermöglichen. Sie können in verschiedenen Kontexten verwendet werden, z. B. in Chatbots, virtuellen Assistenten oder spezialisierten KI-Systemen für Geschäftsanwendungen.

Prompt-und-Antwort-Agents arbeiten basierend auf dem Typ der Daten, auf die sie Zugriff haben, sowie auf den Satz vordefinierter Regeln, die ihr Verhalten bestimmen. Sie können schnell auf Änderungen an den Daten, ihren Regeln oder dem Kontext reagieren, in dem sie arbeiten. 

Da sie dazu gedacht sind, natürliche Unterhaltungen zu simulieren, werden sie häufig in Szenarien verwendet, in denen sofortige Antworten auf Benutzeranfragen oder -anforderungen erforderlich sind, beispielsweise im Kundendienst. Prompt-und-Antwort-Agents sind effektiv für Organisationen, die Routineinteraktionen optimieren und den Kundendienst verbessern möchten, ohne die Komplexität ihrer vorhandenen Systeme zu erhöhen.

Task-Agents

Kognitive Agents sind so konzipiert, dass sie menschliche Denkprozesse imitieren. Sie verwenden maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um das Benutzerverhalten im Laufe der Zeit zu verstehen, zu lernen und sich anzupassen. Dies macht sie nützlich für die Analyse von historischen Daten und das Ergreifen von Aktionen basierend auf ihren Lernerkenntnissen.

Kognitive Agents werden in Anwendungen wie virtuellen Assistenten verwendet, beispielsweise Siri und Alexa, die aus den Benutzervorlieben lernen und ihre Antworten kontinuierlich verbessern können. In Unternehmen können kognitive Agents Kundendaten analysieren, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu liefern, die eine fundiertere Entscheidungsfindung ermöglichen. Mithilfe von datengesteuerten Erkenntnissen helfen diese Agents Organisationen dabei, personalisierte Benutzererfahrungen zu schaffen und so die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung zu verbessern.

Autonome Agents

Autonome Agents verfügen über eigene unterschiedliche Rollen und Funktionalitäten. Sie arbeiten zwar unabhängig voneinander, sind aber auch in der Lage, mit anderen Agenten zu interagieren und zusammenzuarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen, größere Prozesse zu optimieren oder ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Diese Multi-Agent-Systeme werden häufig in der Logistik und der Lieferkettenverwaltung verwendet, wo autonome Agents Aufgaben wie Bestandsverwaltung, Sendungsnachverfolgung und Ressourcenzuordnung dynamisch orchestrieren können. Sie können auch auf große Umgebungen wie Smart Citys angewendet werden, in denen mehrere Agents den Verkehrsfluss, den öffentlichen Transport und die Energieverteilung verwalten und gleichzeitig aus den Daten lernen. In der Geschäftswelt können Organisationen autonome Agents verwenden, um die Gesamteffizienz abteilungsübergreifend zu verbessern.

Verbessern von Workflows durch KI-Agents

Verbesserte Produktivität

Organisationen auf der ganzen Welt verwenden bereits KI-Agents, um die Produktivität zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Organisationen im Gesundheitswesen verwenden beispielsweise KI-Agents, um bei der Patientendiagnose und bei Behandlungsempfehlungen zu helfen. Durch die Analyse großer Mengen medizinischer Daten und Forschungsergebnisse liefern KI-Agents den Ärzten Erkenntnisse, die den Entscheidungsprozess optimieren und es ihnen ermöglichen, sich stärker auf die Patientenversorgung zu konzentrieren.

Fertigungsanlagen könnten dagegen KI-Agents verwenden, um den Betrieb zu optimieren und die Gesamtausfallzeit zu reduzieren. Beispielsweise können Agents die Lagerbestände dynamisch optimieren, um sicherzustellen, dass beliebte Produkte immer vorrätig sind, während gleichzeitig die Lagerkosten gesenkt werden. Und durch die Überwachung der Geräteintegrität in Echtzeit können KI-Agents Wartungsanforderungen vorhersagen, noch bevor es zu Ausfällen kommt. 

Kundendienst

Immer mehr Einzelhandelsunternehmen haben damit begonnen, KI-gesteuerte Chatbots auf ihrer Website und in ihren mobilen Apps1 bereitzustellen, um Kunden mit Produktempfehlungen, bei Buchungen und Anfragen zu unterstützen. Diese Chatbots reagieren sofort auf Kunden hinsichtlich ihrer Bestellungen, Zahlungen und Rückgaben, was zu einer insgesamt höheren Kundenzufriedenheit führt.

Im Bankwesen können KI-Agents Kundenanfragen zu Kontosaldo, Transaktionsverlauf und Kreditanträgen verarbeiten und Kunden bei Bedarf sofortige Unterstützung bieten. Im Gastbetrieb könnte ein KI-Concierge Gäste bei Buchungen unterstützen, lokale Empfehlungen bereitstellen und Bedenken in Echtzeit behandeln. Für jede kundenorientierte Organisation hat ein KI-Agent das Potenzial, die Kundenerfahrung zu verbessern, den Betrieb zu optimieren und einen höheren Umsatz zu generieren.

Betriebliche Effizienz

Technologieorganisationen aus einer Vielzahl von Branchen verwenden KI-Agents, um die betriebliche Effizienz im großen Stil zu maximieren. In Lagerhäusern auf der ganzen Welt wählen KI-gesteuerte Lösungen Artikel aus und optimieren Routen, um den Zeitaufwand für die Auftragsverarbeitung zu reduzieren. Diese Automatisierung beschleunigt nicht nur den Betrieb, sondern senkt auch die Arbeitskosten, sodass Unternehmen ihren Wettbewerbsvorteil aufrechterhalten können.

Das Potenzial von KI für betriebliche Effizienz ist nahezu unbegrenzt. Stellen Sie sich vor, ein Bauunternehmen stellt KI-Agents bereit, um Projektzeitpläne und Ressourcenzuordnungen zu verwalten. Ein KI-Agent kann Wetterbedingungen, Verfügbarkeit der Mitarbeitenden und Materialversorgung analysieren, um Projektzeitpläne dynamisch anzupassen. In der Landwirtschaft hat ein KI-Agent die Möglichkeit, die Gesundheit von Pflanzen mithilfe von Drohnen und Sensoren zu überwachen und Landwirten Echtzeitdaten und Empfehlungen für die Bewässerung und die Schädlingsbekämpfung bereitzustellen. In beiden Szenarien stellt ein KI-Agent den rechtzeitigen Abschluss eines Projekts sicher und reduziert gleichzeitig die Kosten.

Erste Schritte mit KI-Agents

Wenn Sie mit der Implementierung von KI-Agents in Ihrem Geschäftsworkflow beginnen möchten, sollten Sie die folgenden bewährten Methoden berücksichtigen:
 
  1. Identifizieren Sie Anwendungsfälle. Zunächst sollten Sie klar beschreiben, was Sie erreichen möchten. Möchten Sie Ihre Kundendienstinitiativen optimieren? Oder möchten Sie vertiefte Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen? Beginnen Sie mit der Analyse Ihrer vorhandenen Workflows, um bestimmte Aufgaben zu identifizieren, die durch Automatisierung oder KI-Unterstützung verbessert werden können.
     
  2. Untersuchen und Auswählen von KI-Lösungen. Berücksichtigen Sie bei der Untersuchung verschiedener KI-Agents und -Plattformen Faktoren wie Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und Kompatibilität mit Ihren vorhandenen Systemen. Wählen Sie eine Lösung aus, die starke Sicherheit, zuverlässigen Kundendienst und Ressourcen zur Unterstützung Ihrer laufenden Anforderungen bietet.
     
  3. Pilottests. Bevor Sie mit der Implementierung fortfahren, führen Sie einen Pilottest mit einer kleinen Gruppe von Benutzern durch. Auf diese Weise können Sie die Leistung des KI-Agents bewerten und Erkenntnisse sammeln, um Herausforderungen oder Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
     
  4. Schulung und Konfiguration. Es ist wichtig, dass Sie Ihren KI-Agent so konfigurieren, dass er Ihren spezifischen Anforderungen entspricht. Dies kann das Einrichten von Workflows, das Definieren von Benutzerberechtigungen und das Anpassen von Antworten umfassen. Dies kann auch bedeuten, dass der KI-Agent mithilfe von historischen Daten trainiert werden muss, um seine Genauigkeit und Effektivität zu verbessern. Achten Sie in dieser Phase der Implementierung auf Datenschutz- und Complianceanforderungen, insbesondere beim Umgang mit vertraulichen Informationen.
     
  5. Implementierung. Während der Implementierung sollten Sie sicherstellen, dass Ihr KI-Agent nahtlos in Ihre vorhandene Software und die vorhandenen Systeme und Werkzeuge integriert werden kann. Dies kann die Verwendung von APIs, Connectors oder anderen Integrationsmethoden umfassen. Sie sollten auch umfassende Tests durchführen, um zu bestätigen, dass der KI-Agent gut mit Ihren vorhandenen Prozessen funktioniert.
     
  6. Überwachen und optimieren. Sobald Sie fertig sind, legen Sie Leistungsmetriken wie Antwortzeiten, Kundenzufriedenheit und Aufgabenabschlussraten fest, um die Effektivität des KI-Agents nachzuverfolgen. Achten Sie darauf, die Leistung des KI-Agents kontinuierlich zu überwachen und nach Bedarf basierend auf Benutzerfeedback und Leistungsdaten anzupassen.
     
  7. Skalieren und erweitern. Basierend auf dem Erfolg Ihrer Erstbereitstellung sollten Sie erwägen, Ihre KI-Initiativen für die Einführung in anderen Abteilungen oder Workflows zu erweitern. Dies kann auch eine Schulung oder Ausbildung Ihres Teams umfassen, um sicherzustellen, dass es über die erforderlichen Skills verfügt, um KI effektiv nutzen zu können. 

Transformierte Geschäftsvorgänge

Wie Agents Ihr Unternehmen transformieren

KI-Agents revolutionieren den Geschäftsbetrieb, indem sie manuelle Aufgaben erheblich reduzieren und eine schnellere und präzisere Entscheidungsfindung ermöglichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungsmethoden, die in der Regel auf vordefinierten Regeln und statischen Workflows basieren, verwenden KI-Agents maschinelles Lernen und erweiterte Algorithmen, um sich an sich ändernde Bedingungen anzupassen und aus Interaktionen zu lernen. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es ihnen, komplexe Aufgaben wie Kundenanfragen, Bestandsverwaltung und Datenanalyse differenzierter und effizienter zu verarbeiten.

Organisationen nutzen diese Werkzeuge, um jeden Aspekt ihres Unternehmens zu verbessern, einschließlich Lieferkettenbetrieb, Finanzen, Kundendienst und sogar Vertrieb. Im Vertrieb beispielsweise unterstützen KI-Agenten die Teams, indem sie ihnen vorausschauende Analysen auf der Grundlage von Kundendaten bereitstellen. Durch die Identifizierung von Leads mit hohem Potential verbessern KI-Agents den Entscheidungsprozess, sodass sich Vertriebsmitarbeiter auf die vielversprechendsten Chancen konzentrieren können.

Organisationen, die KI-Agents verwenden, berichten häufig über erhebliche Verbesserungen der betrieblichen Effizienz sowie Kosteneinsparungen. Das weltweit im Bereich wissenschaftliche Materialien tätige Unternehmen Dow beispielsweise ist kürzlich eine Partnerschaft mit Microsoft eingegangen, um mithilfe von Copilot und Agents sein Frachtabrechnungssystem umzugestalten, Rechnungsanomalien zu erkennen und seinen weltweiten Versandbetrieb zu optimieren. Nach dem Rollout über alle Versandmodi und globalen Standorte hinweg wird von diesem System erwartet, dass das Unternehmen innerhalb des ersten Jahres Millionen an Versandkosten einsparen kann.

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Nächster Schritt

Unabhängig davon, ob Sie den Kundendienst mit Chatbots automatisieren oder vorausschauende Vertriebsanalysen nutzen, sind die potenziellen Anwendungen für KI-Agents umfangreich und vielfältig. KI-Agents bieten eine Vielzahl von Vorteilen, die den Geschäftsbetrieb erheblich verbessern und wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung liefern können. Durch die Reduzierung der manuellen Arbeitsauslastung ermöglichen diese Agents den Teams, sich auf strategischere Initiativen zu konzentrieren. Ihre Fähigkeit, aus Interaktionen zu lernen, ermöglicht es ihnen, sich im Laufe der Zeit anzupassen und zu verbessern und so personalisiertere Erfahrungen und optimierte Workflows bereitzustellen.

Während die Technologie sich weiterentwickelt, kann das Hinzufügen von KI-Agents zu Ihren Vorgängen nicht nur Prozesse optimieren, sondern auch ein stabiles Framework für Wachstum und Anpassung bieten und so Ihrem Unternehmen helfen, im heutigen schnelllebigen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. 
Ressourcen
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Häufig gestellte Fragen

  • Beginnen Sie, indem Sie bestimmte Anwendungsfälle identifizieren, in denen die Automatisierung möglicherweise einen Mehrwert für Ihre Organisation bietet. Wählen Sie als Nächstes eine KI-Lösung aus, die Ihren Anforderungen entspricht, führen Sie einen Pilottest durch, und sammeln Sie Feedback zur Verbesserung. Verbinden Sie schließlich den KI-Agent mit Ihren vorhandenen Systemen, schulen Sie Ihr Team, und überwachen Sie dann kontinuierlich die Leistung, um die Auswirkungen zu optimieren.
  • Ja. Einige KI-Agents können über APIs oder integrierte Connectors in vorhandene Software und Systeme integriert werden. Überprüfen Sie bei der Auswahl einer KI-Lösung, ob sie mit Ihren vorhandenen Plattformen kompatibel ist, um eine nahtlose Integration sicherzustellen.
  • Um die Rendite Ihres KI-Agents zu messen, sollten Sie die Einrichtung von KPIs (Key Performance Indicators) in Betracht ziehen, die an Ihren Geschäftszielen ausgerichtet sind, und diese Metriken dann regelmäßig nachverfolgen, um deren Auswirkungen zu bewerten.
  • KI-Agents verbessern die betriebliche Effizienz, indem sie Systeme ohne menschliche Überwachung automatisieren, sodass sich die Mitarbeiter auf komplexere und strategischere Aktivitäten konzentrieren können. Sie können auch große Datasets schnell analysieren, Muster und Trends identifizieren, die möglicherweise nicht sofort offensichtlich sind, und umsetzbare Erkenntnisse für eine bessere Vorhersage und strategischere Planung liefern.
  • Einige der gängigen Methoden sind Verschlüsselung, Zugriffssteuerung und Compliance mit branchenspezifischen Standards. Allerdings verwenden nicht alle KI-Agents die gleichen Sicherheitsmaßnahmen, da diese je nach Branche, der Art der zu verarbeitenden Daten und der Art der Verwendung des Agents innerhalb der Organisation variieren können. Erfahren Sie mehr über die verantwortungsvolle KI-Praktiken bei Microsoft.
  1. [1]
    Die Verfügbarkeit von Apps für Mobilgeräte ist je nach Land/Region unterschiedlich.