Microsoft Copilot Agents: Fünf Beispiele für mehr Effizienz im Unternehmen

Durch seine native Integration in Microsoft 365 gehört Microsoft Copilot im Business-Kontext zu den meistgenutzten KI-Assistenten. Das große Produktivitätspotenzial entfaltet Microsofts KI-Dienst jedoch erst in seiner nächsten Evolutionsstufe: als Microsoft Copilot Agents. Copilot Agents sind aufgabenspezifische KI-Assistenten, die auf konkrete Geschäftsprozesse zugeschnitten sind. Unser Blogartikel gibt einen Überblick über die Grundlagen von Microsoft Copilot Agents und zeigt konkrete Copilot Agents-Beispiele und Use Cases für den Einsatz im Unternehmen.

Was sind Microsoft Copilot Agents?

Der wesentliche Unterschied zwischen KI-Chatbots und KI-Agents liegt in der Autonomie. Im Gegensatz zu allgemeinen KI-Chatbots, die ausschließlich auf einzelne Nutzeranfragen reagieren, sind KI-Agenten dazu gedacht, unter Berücksichtigung bestimmter Datenquellen klar definierte Aufgaben zu erledigen. Hierdurch entsteht der echte Produktivitätshebel: KI-Agents entlasten Mitarbeitende aktiv von bestimmten Tätigkeiten und Abläufen. Die Besonderheit von Microsoft Copilot Agents ist die enge Vernetzung mit anderen Microsoft-Diensten. Durch den direkten und sicheren Zugriff auf Unternehmensquellen wie SharePoint, Dataverse und Dynamics 365 sind Copilot Agents in der Lage, internes Unternehmenswissen für ihre Antworten zu nutzen, statt nur allgemeines Weltwissen oder einzelne Dokumente zu berücksichtigen.

Die Einsatzgebiete sind beinahe grenzenlos: Überall dort, wo Unternehmen in ihren Prozessen konkretes Automatisierungspotenzial sehen, kann der Einsatz von Microsoft Copilot Agents einen Mehrwert bieten. Doch Vorsicht: Nicht jeder Prozess braucht den Einsatz künstlicher Intelligenz. Es sollte immer zuerst geprüft werden, ob eine Automatisierung mit Power Automate oder Power Apps ausreicht. Gleichwohl gibt es fast in jedem Unternehmensbereich – egal ob HR, IT, Vertrieb, Kundenservice, Finance, Marketing, Produktion oder Legal – Potenzial für den Einsatz von KI-Agenten.

Wie erstelle ich eigene Copilot Agents?

Um eigene Microsoft Copilot Agents zu erstellen und zu nutzen, brauchen Unternehmen Microsoft Copilot Studio in Kombination mit Modellen aus Microsoft Foundry. Microsoft Copilot Studio ist eine mächtige Plattform, die von Microsoft selbst als „grafisches Low-Code-Studio“ bezeichnet wird. Die Marschroute von Microsoft ist damit klar: KI-Agents sollen keine komplexen Entwicklungsprojekte sein. Die Low-Code-Basis von Microsoft Copilot Studio versetzt Anwenderinnen und Anwender in die Lage, ohne Programmierungsaufwand eigene Agents zu entwickeln. Gleichzeitig gibt es über den Pro-Code-Weg dennoch Raum für komplexe Logiken, individuelle Integrationen oder spezielle Sicherheitsanforderungen.

Nicht für jeden Anwendungsfall, den Kunden in ihrer Microsoft-Umgebung sehen, müssen sie jedoch selbst einen Agent entwickeln. Microsoft bietet in seinen Anwendungen bereits vordefinierte KI-Agents an. Dazu gehören beispielsweise der Sales Qualification Agent oder der Customer Service Agent in Microsoft Dynamics 365. Diese vordefinierten Agents sind direkt einsatzbereit und müssen nicht neu konfiguriert werden. Sie sind vor allem dann geeignet, wenn Sie mit Ihren Prozessen nah am Standard bleiben. Bei spezifischen Terminologien, Abläufen, Systemen oder Compliance-Anforderungen im Unternehmen ist dagegen der Aufbau eines eigenen Copilot Agents über Microsoft Copilot Studio sinnvoll.

Fünf Copilot Agents-Beispiele, die fast jedes Unternehmen einsetzen kann

Wir zeigen Ihnen fünf konkrete Beispiele, wie Sie Copilot Agents in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Beispiel 1: Der HR-Agent zur Beantwortung personalrelevanter Fragen

Personalteams verbringen oft einen großen Teil ihrer Zeit damit, dieselben Fragen zu beantworten: Was muss ich bei einer Krankmeldung beachten? Wo finde ich unsere Homeoffice-Regelung? Welche Zusatzleistungen bieten wir als Arbeitgeber an? Diese Fragen sind wichtig, binden jedoch erhebliche Ressourcen, die bei der Erarbeitung strategischer Themen fehlen.

Mithilfe von Microsoft Copilot Studio lässt sich ein HR-Agent aufsetzen, der alle personalrelevanten Fragen von Mitarbeitenden beantwortet. Die Datengrundlage des Agents bilden HR-Dokumente, die über Sharepoint bereitgestellt und vom Personalteam regelmäßig aktualisiert werden. Der HR-Agent kann direkt in Microsoft Teams integriert werden und steht Mitarbeitenden dadurch rund um die Uhr in ihrer gewohnten Arbeitsumgebung zur Verfügung. Im Gegensatz zu einem statischen FAQ ist der HR-Agent in der Lage, auf Detailfragen einzugehen und auf unterschiedliche Schwerpunkte flexibel zu antworten.

Erfahren Sie, wie wir einen HR-Agent für einen Kunden aus dem Gesundheitswesen umgesetzt haben: Zur Kundenreferenz

Beispiel 2: Der Sales-Agent zur Erstellung von Angeboten

Geschwindigkeit ist im Vertrieb längst ein Wettbewerbsfaktor und kein Nice-to-have mehr. Trotzdem nimmt die Angebotserstellung – gerade im B2B-Geschäft – nach wie vor viel Zeit in Anspruch. Die nötigen Informationen sind zwar da, liegen aber verteilt in E-Mail-Verläufen, Meeting-Mitschriften und im Wissen einzelner Kolleginnen und Kollegen. Zudem formuliert jeder Vertriebsmitarbeitende seine Angebote anders, was zu inkonsistenten Ergebnissen führt.

Ein Sales-Agent auf Basis von Microsoft Copilot Studio kann die Erstellung von Angeboten beschleunigen und vereinheitlichen. Dazu greift er auf die vorhandene Angebotsvorlage in Word zu und liest Informationen aus E-Mails, Meeting-Transkripten und weiteren Notizen aus, die in einer Wissensbasis in Sharepoint gespeichert sind. Auf Grundlage dieser Informationen wird das Angebots-Template ausgefüllt und zur Verfügung gestellt. Wer Dynamics 365 Sales einsetzt, kann den Agent direkt mit dem eigenen CRM verbinden, um Kundendaten automatisch zu verarbeiten sowie die fertigen Angebote im System zu hinterlegen.

Beispiel 3: Der Finance-Agent zur Identifizierung und Erklärung von Abweichungen

Abweichungen und Auffälligkeiten im Reporting sind meist ein eindeutiger Anlass dafür, genauer hinzuschauen. Sie können beispielsweise bevorstehende Engpässe oder Kostenrisiken anzeigen. Doch ein kontinuierlicher manueller Abgleich sämtlicher Zahlen ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Folglich werden Auffälligkeiten im Reporting oft erst spät entdeckt und Unternehmen verlieren wichtige Handlungsspielräume.

Ein Finance-Agent kann die Aufgabe übernehmen, Auffälligkeiten und Abweichungen im Reporting zu identifizieren. Hierzu greift er auf die hinterlegten Finanzdaten (zum Beispiel über Power BI, Excel oder über eine Dataverse-Anbindung an ERP-Systeme wie Dynamics 365 Business Central) zu und vergleicht die relevanten Kennzahlen automatisch gegen die hinterlegten Planwerte oder historischen Daten. Anhand von Schwellenwerten meldet der KI-Agent erkannte Auffälligkeiten und kann mithilfe von Kontextinformationen auch naheliegende Erklärungsansätze, die bei der Interpretation helfen, mitliefern.

Beispiel 4: Der Kundenservice-Agent zur Bewertung und Beantwortung von Anfragen

Im Kundenservice gehen jeden Tag eine Vielzahl an Anfragen ein, die schnell und konsistent beantwortet werden müssen. Die wiederkehrende Beantwortung von Standardanfragen bindet auch im Kundenservice Ressourcen, die eigentlich zur Bearbeitung dringenderer und komplexerer Anfragen benötigt werden. Zudem unterscheiden sich Ton und Qualität der Antworten je nach bearbeitender Person – und führen bei zu starken Abweichungen zu Irritationen und Unzufriedenheiten bei Kunden.

Ein Kundenservice-Agent kann Teams dabei unterstützen, eingehende E-Mails trotz hoher regulatorischer Anforderungen automatisch zu analysieren, zu priorisieren und kontextbezogen zusammenzufassen. Hierzu wertet der Agent zunächst Betreff und Nachrichtentext automatisiert aus, ordnet sie in unterschiedliche Sentiments (positiv, neutral, negativ oder dringend) ein und gibt eine nachvollziehbare Begründung für diese Einstufung ab. Anschließend generiert er einen compliance-konformen Antwortvorschlag im unternehmensspezifischen Tone of Voice. Der Entwurf wird von einem Mitarbeitenden geprüft und bei Bedarf angepasst, sodass die finale Kontrolle über die Zusendung weiterhin beim Mitarbeitenden verbleibt.

Beispiel 5: Der Einkauf-Agent zur Prüfung von Lieferantenverträgen

Lieferantenverträge zu prüfen, ist im Einkauf ein handfester wirtschaftlicher Schutzfaktor, der verhindert, dass bestimmte Vertragsklauseln für Unternehmen zum Nachteil werden. Gleichzeitig ist die Prüfung umfangreicher Verträge ein zeitaufwendiger Prozess. Hierbei kommt es nicht nur auf die rechtlichen Aspekte an: Neben den Vertragsdokumenten müssen auch Informationen wie Vertragsversionen, Verhandlungs-E-Mails und Notizen aus Abstimmungsgesprächen mit dem Lieferanten berücksichtigt werden.

Ein Copilot Agent für das Lieferantenmanagement kann Verträge im Kontext der bisherigen Verhandlungshistorie prüfen und bewerten. Hierzu greift der KI-Agent auf eine Wissensbasis in Sharepoint zu. Zudem lassen sich relevante rechtliche Dokumente hinterlegen, die zur Prüfung der Verträge benötigt werden. Auf dieser Basis kann der Agent eine automatisierte Bewertung des Vertrages vornehmen und mögliche Risiken und Widersprüche gezielt anzeigen.

Erste Schritte: Einen konkreten Anwendungsfall identifizieren

Die genannten fünf Beispiele und Use Cases sind nur ein Bruchteil dessen, was heute bereits mit Microsoft Copilot Agents möglich ist. KI-Agents bieten in jeder Abteilung Ansatzpunkte zur Automatisierung von wiederkehrenden und zeitintensiven Prozessen. Um mit der Einführung von Copilot Agents im eigenen Unternehmen zu starten, empfehlen wir ein schrittweises Vorgehen:

1. Identifizieren Sie einen konkreten Anwendungsfall, auf den Sie sich in der Pilotphase konzentrieren wollen. Dieser sollte klar abgrenzbar sein und einen relevanten Schmerzpunkt in Ihrem Unternehmen treffen, sodass Ihnen die Automatisierung mit Künstlicher Intelligenz auch einen tatsächlichen Mehrwert bietet.
2. Sorgen Sie für eine strukturierte und aktuelle Datengrundlage. Der Copilot Agent sollte immer nur auf die Daten zugreifen, die er für seine Aufgabe auch wirklich benötigt. Zudem ist die Aktualität entscheidend. Mit einer veralteten Richtlinie kann auch der beste HR-Agent keine verlässlichen Antworten liefern.
3. Prüfen Sie vorab Ihr technisches Setup und die passende Lizenzierung. Microsoft bietet je nach Nutzungsumfang von Microsoft Copilot Agents unterschiedliche Modelle an. Für die Nutzung von Copilot Agents in internen Kanälen wie Microsoft Teams reicht oft sogar die reguläre Microsoft 365-Lizenz der Mitarbeitenden aus. Zur Entwicklung und Bereitstellung eines Copilot Agents brauchen Sie dagegen – je nach Umfang – eine kostenpflichtige Microsoft 365 Copilot User-Lizenz bzw. eine Microsoft Copilot Studio Subscription.
4. Denken Sie die Themen Datenschutz und Governance von Beginn an mit und setzen Sie einheitliche Standards. Gerade für KI-Agents sind zuverlässige Berechtigungskonzepte erforderlich, um zu verhindern, dass Informationen den falschen Personen zugänglich gemacht werden. Microsoft Copilot Studio enthält eine Vielzahl an Einstellungsmöglichkeiten, um Governance und Datenschutz zu gewährleisten. Gerade für ein wachsendes Ökosystem an KI-Agents bietet sich zudem Microsoft Agent 365 an. Über den Dienst können Sie alle Agenten in Ihrer Organisation an einem zentralen Ort verwalten, steuern und sichern.

Erst nach der erfolgreichen Umsetzung eines ersten Pilot-Agenten sollten Sie weitere Anwendungsfälle und Abteilungen mit einbeziehen und mit dem Aufbau eines unternehmensweiten Agent-Ökosystems starten. Gerne unterstützen wir Sie dabei, Ihre Ausgangslange gemeinsam zu bewerten sowie die passenden Use Cases mit Ihnen zu identifizieren und umzusetzen.