Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI Agent
Viele Unternehmen haben Microsoft 365 Copilot bereits im Einsatz – und stellen fest: Ein KI-Assistent, der Fragen beantwortet, verändert noch keine Arbeitsprozesse. Hierzu braucht es KI-gestützte Agents, die eigenständig wiederkehrende Aufgaben übernehmen und so für einen echten Produktivitätsgewinn sorgen. Mit Microsoft Copilot Studio bietet Microsoft ein mächtiges Tool, mit dem Unternehmen eigenständig AI Agents entwickeln und implementieren können.
Doch welche Prozesse eignen sich wirklich? Wie baue ich einen Agent? Und wie stelle ich sicher, dass dieser tatsächlich das tut, was er soll?
In unserem Webinar zeigen wir, wie Unternehmen Microsoft Copilot Agents ohne Entwicklungsprojekt schnell und sicher in den Arbeitsalltag bringen. Wir starten mit den Grundlagen: Was ist ein AI Agent überhaupt – und was kann er, was ein Chatbot oder ein einfacher Copilot-Prompt nicht kann?
Anschließend zeigen wir in Microsoft Copilot Studio wie einen Knowledge Agent anhand eines reales Praxisbeispiel aus der Pharmabranche. Sie sehen live, wie SharePoint als Wissensquelle angebunden, Antworten kuratiert und der Agent direkt in Microsoft Teams bereitgestellt wird. Am Ende erhalten Sie eine Empfehlung, mit welchem Use Case Unternehmen wie Ihres am besten starten können.
Jetzt kostenlos anmelden und dabei sein
Weitere spannende Events:
Der Boost für Ihre Conversion Rate: Mit KI-Prognosemodellen treffsicher voraussagen, was Kunden als nächstes kaufenWebinar
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
Immobilienverwaltung im Microsoft-Ökosystem – von der Objektpflege bis zur NebenkostenabrechnungWebinar
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI Agent
Viele Unternehmen haben Microsoft 365 Copilot bereits im Einsatz – und stellen fest: Ein KI-Assistent, der Fragen beantwortet, verändert noch keine Arbeitsprozesse. Hierzu braucht es KI-gestützte Agents, die eigenständig wiederkehrende Aufgaben übernehmen und so für einen echten Produktivitätsgewinn sorgen. Mit Microsoft Copilot Studio bietet Microsoft ein mächtiges Tool, mit dem Unternehmen eigenständig AI Agents entwickeln und implementieren können.
Doch welche Prozesse eignen sich wirklich? Wie baue ich einen Agent? Und wie stelle ich sicher, dass dieser tatsächlich das tut, was er soll?
In unserem Webinar zeigen wir, wie Unternehmen Microsoft Copilot Agents ohne Entwicklungsprojekt schnell und sicher in den Arbeitsalltag bringen. Wir starten mit den Grundlagen: Was ist ein AI Agent überhaupt – und was kann er, was ein Chatbot oder ein einfacher Copilot-Prompt nicht kann?
Anschließend zeigen wir in Microsoft Copilot Studio wie einen Knowledge Agent anhand eines reales Praxisbeispiel aus der Pharmabranche. Sie sehen live, wie SharePoint als Wissensquelle angebunden, Antworten kuratiert und der Agent direkt in Microsoft Teams bereitgestellt wird. Am Ende erhalten Sie eine Empfehlung, mit welchem Use Case Unternehmen wie Ihres am besten starten können.
Jetzt kostenlos anmelden und dabei sein
Weitere spannende Events:
Der Boost für Ihre Conversion Rate: Mit KI-Prognosemodellen treffsicher voraussagen, was Kunden als nächstes kaufenWebinar
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
Immobilienverwaltung im Microsoft-Ökosystem – von der Objektpflege bis zur NebenkostenabrechnungWebinar
Der Boost für Ihre Conversion Rate: Mit KI-Prognosemodellen treffsicher voraussagen, was Kunden als nächstes kaufen
Die meisten Kunden signalisieren ihren nächsten Bedarf nicht aktiv – aber ihre Daten tun es. Kaufhistorien, Vertragsstrukturen, Interaktionsmuster und Kundeninformationen: All das enthält wertvolle Hinweise darauf, welches Angebot als nächstes relevant wird. Das Problem: Ohne die richtigen Modelle bleibt dieses Potenzial ungenutzt, während Kampagnen weiter hin nach dem Gießkannenprinzip oder auf Grundlage eines Bauchgefühls ablaufen.
Der Next-Best-Product-Ansatz setzt genau hier an. Mithilfe KI-gestützter Prognosemodelle wird für jeden Kunden individuell ermittelt, welches Produkt zum jetzigen Zeitpunkt mit höchster Wahrscheinlichkeit relevant ist – und diese Information fließt direkt in die Planung Ihrer Marketingaktivitäten ein. In unserem Webinar zeigen wir anhand eines konkreten Praxisbeispiels, wie dieser Ansatz funktioniert und wie Unternehmen damit ihre Conversion Rate gegenüber ihrer gewohnten Zielgruppenauswahl verdreifachen können.
Jetzt anmelden und dabei sein
Weitere spannende Events:
Der Boost für Ihre Conversion Rate: Mit KI-Prognosemodellen treffsicher voraussagen, was Kunden als nächstes kaufenWebinar
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
Immobilienverwaltung im Microsoft-Ökosystem – von der Objektpflege bis zur NebenkostenabrechnungWebinar
7 Praxistipps für Ihre KI-Einführung: Wie Unternehmen erfolgreich KI-Projekte implementieren
KI hat enormes Potenzial, aber der Praxischeck ist hart. Die typischen Stolpersteine bei der KI-Einführung: Daten, Integration, Transparenz, Akzeptanz, Regulierung und Kosten. Wer diese Punkte beherrscht, erhöht die Chance, KI im Business nicht nur zu pilotieren, sondern wirklich zu skalieren. In diesem Blogbeitrag geben wir sieben kurze und praxiserprobte Tipps, damit auch Ihre KI-Einführung optimal gelingt.
1. Datenqualität & -verfügbarkeit: „Garbage in, garbage out“
KI braucht umfangreiche, gut annotierte und repräsentative Daten. In der Praxis sind Daten jedoch oft lückenhaft, uneinheitlich oder rechtlich schwer nutzbar. Unser Tipp: Definieren Sie „gute Daten“ bei der KI-Einführung bereits vor dem ersten Modelltraining: Dabei kommt es vor allem auf Vollständigkeit, Aktualität, Label-Qualität, Repräsentativität, Zugriff und Ownership an.
2. Interoperabilität & Systemlandschaft: KI scheitert an Schnittstellen
Heterogene Systeme und fehlende Standards bremsen KI-Projekte aus – nicht selten stärker als der Modellbau. Unser Tipp: Bewerten Sie Use Cases immer auch nach Integrationsaufwand – APIs, Datenmodelle, Logging, Rollen und Rechte, Monitoring. „Works where users work“ ist ein Erfolgsfaktor bei der KI-Einführung.
3. Black-Box-Problem: Ohne Nachvollziehbarkeit kein Vertrauen
Leistungsfähige Modelle sind oft schwer zu erklären. Das erschwert auch Verantwortung, Abnahme, Auditierbarkeit und senkt die Akzeptanz. Was in der Praxis bei der KI-Einführung hilft: Erklärungen dort zu erläutern, wo das Risiko hoch ist (Top-Faktoren, Beispiele, Gegenbeispiele), Unsicherheiten sichtbar machen („confidence“/Ambiguität) und klare Regeln für Eskalation an Menschen etablieren (Human-in-the-Loop).
4. Akzeptanz im Alltag: KI darf Prozesse nicht unterbrechen
Die Nutzerakzeptanz hängt zudem stark davon ab, ob die KI-Einführung den Alltag einfacher macht. Wenn Tools zusätzliche Klickstrecken erzeugen oder Verantwortung unklar ist, bleibt KI ungenutzt. Unser Tipp: Binden Sie Fachbereiche früh bei der KI-Einführung ein (Co-Design), schulen Sie gezielt und planen Sie Rollout als Business Change — nicht als reines IT-Projekt.
5. Datenschutz & Sicherheit: Vertrauen ist ein Produktmerkmal
Gerade bei sensiblen Daten ist Privacy-by-Design kein „Nice to have“. Unternehmen brauchen klare Rechtsgrundlagen, Minimierung, Zugriffskontrollen und saubere Dokumentationen. Unser Tipp: Bauen Sie Datenschutz-Checks in den Delivery-Prozess der gesamten KI-Einführung ein (z.B. als Gate in Discovery/Design/Release) – nicht erst kurz vor Go-live.
6. Bias & Fairness: Verzerrte Daten führen zu verzerrten Ergebnissen
Bias kann zu systematischen Fehlern oder unfairen Entscheidungen führen – und wird schnell zum Reputations- und Compliance-Risiko. Unser Tipp: Testen Sie Modelle nicht nur „im Schnitt“, sondern segmentiert (z.B. an Kundengruppen, Regionen, Kanäle, Prozessvarianten) und etablieren Sie ein Drift-/Bias-Monitoring.
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
7. Recht, Haftung & Kosten: Skalierung braucht Governance und Budgetrealismus
In vielen Branchen, beispielsweise im Gesundheitswesen, kommen auch strenge Zulassungsvorgaben bei der KI-Einführung hinzu. Gleichzeitig zeigen Kostenschätzungen, dass „AI at scale“ ein ernstzunehmender Invest ist. Auch im Business gilt: Neben der Entwicklung fallen Betrieb, Security, Monitoring, Support und Weiterentwicklung dauerhaft an. Unser Tipp: Kalkulieren Sie den Total Cost of Ownership (TCO) bei Ihrer KI-Einführung und verankern Sie Verantwortlichkeiten für Betrieb und Modellpflege (MLOps).
KI-Governance-Kurzcheck: 10 Fragen, die jedes KI-Projekt beantworten sollte
Neben diesen Tipps sollten Sie sich vor Ihrer KI-Einführung folgende 10 Fragen stellen, um Ihr KI-Projekt besser bewerten und einschätzen zu können:
- Welches Geschäftsproblem lösen wir – und wie messen wir Erfolg (KPIs)?
- Welche Daten nutzen wir – und mit welchen Rechten/Qualitätskriterien?
- Wie wird erklärt, warum ein Ergebnis zustande kommt (XAI)?
- Wie gehen wir mit Unsicherheit, Grenzfällen und Eskalation um?
- Wie stellen wir Fairness/Bias-Checks sicher?
- Wo wird KI in den Prozess integriert (ohne Medienbruch)?
- Wer ist verantwortlich (Rollen, Haftung, Freigaben)?
- Wie monitoren wir Drift, Qualität, Security und Missbrauch?
- Wie schulen wir Anwender und sichern Adoption?
- Wie sieht der Betrieb aus (MLOps, Release, Incident-Prozess)?
Fazit: KI-Projekte scheitern meist nicht an der Technologie, sondern an der Organisation und Umsetzung
Die größten Risiken liegen selten im Algorithmus — sondern in Daten, Integration, Transparenz und Governance. Wer diese Punkte früh sauber löst, bringt KI schneller in die Wertschöpfung und reduziert gleichzeitig Compliance- und Reputationsrisiken.
Robotic Process Automation – Mehr Effizienz durch automatisierte Abläufe
Routineaufgaben kosten Zeit, binden Ressourcen und bergen Fehlerpotenzial. Gleichzeitig wächst der Druck auf Unternehmen, schneller und kosteneffizienter zu arbeiten – insbesondere bei stark strukturierten, regelbasierten Prozessen. Robotic Process Automation, kurz RPA, ist ein Ansatz, der hier Abhilfe durch den Einsatz von Software-Robotern schafft, die manuelle Tätigkeiten automatisiert übernehmen – ganz ohne tiefgreifende Systemeingriffe.
Was ist Robotic Process Automation?
RPA beschreibt die Automatisierung strukturierter, regelbasierter Prozesse mithilfe von Software-Bots. Diese Roboter bedienen Anwendungen über deren Benutzeroberfläche genau wie ein Mensch: Sie klicken, kopieren, fügen ein, lesen Daten aus und übergeben Informationen an andere Systeme. Im Gegensatz zu klassischen Integrationslösungen arbeitet Robotic Process Automation oberhalb der existierenden IT-Landschaft. Bestehende Anwendungen werden nicht verändert, was die Einführung besonders pragmatisch und risikoarm macht.
Der Mehrwert von RPA am Praxisbeispiel: Automatisierung der Stammdatenpflege
Unternehmen müssen regelmäßig Kundendaten, Lieferantenstammsätze oder Mitarbeitendeninformationen aktualisieren. Das kann beispielsweise Adressen, Bankverbindungen, Kommunikationspräferenzen oder Steuerdaten betreffen. In vielen Unternehmen erfolgt die Pflege dieser Daten manuell und oft sogar in mehreren Systemen gleichzeitig. Daraus ergeben sich jedoch doppelte Arbeit, Medienbrüche, Übertragungsfehler und Inkonsistenzen zwischen CRM-, ERP- und Buchhaltungssystemen für die zuständigen Mitarbeitenden.
Ein RPA-Bot kann die Erfassung und Pflege von Stammdaten auf Basis vordefinierter Regeln übernehmen und damit Unternehmen von den Nachteilen einer manuellen Stammdatenpflege befreien. Je nach den definierten Vorgaben prüft der Bot beispielsweise Format und Vollständigkeit, dokumentiert die Änderung und spielt sie automatisch in die betroffenen Systeme ein. Je nach Sicherheitsanforderung kann zudem ein Genehmigungsworkflow vorgeschaltet werden und alle Änderungen werden nachvollziehbar protokolliert.
Wie am Praxisbeispiel zu erkennen, profitieren Unternehmen und Mitarbeitende durch Robotic Process Automation von zahlreichen Vorteilen, die sich auch auf eine Vielzahl von alltäglichen Routineaufgaben übertragen lassen:
- Zeitersparnis und Kostensenkung: Manuelle Aufwände werden reduziert, Reaktionszeiten sinken, Prozesse laufen schneller und rund um die Uhr.
- Bessere Datenqualität: Informationen sind in allen Systemen synchron, Fehler können durch die standardisierten Abläufe reduziert werden.
- Einhaltung von Compliance-Vorgaben: RPA-Änderungen werden dokumentiert und sind auditfähig.
- Entlastung der Mitarbeitenden: Fachabteilungen werden von monotoner Routinearbeit befreit und können sich auf komplexere Tätigkeiten fokussieren.
Gerade in wachsenden Organisationen oder bei hoher Änderungsfrequenz lohnt sich der Einsatz von Robotic Process Automation, da er strukturiert, standardisierbar und schnell umzusetzen ist. Auch lässt sich der Mehrwert von Robotic Process Automation sowohl operativ als auch strategisch gut messen. Viele Projekte amortisieren sich innerhalb weniger Monate.
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
Ausblick: Intelligent Automation
RPA ist lediglich der Einstieg in die intelligente Automation von Routineaufgaben, denn durch die Kombination mit künstlicher Intelligenz entfalten die Automatisierungs-Bots erst ihr gesamtes Potenzial. Durch Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Machine Learning oder Bilderkennung lassen sich bereits heute mit Robotic Process Automation auch unstrukturierte Daten automatisiert verarbeiten und zahlreiche weitere Use Cases umsetzen wie:
- Analyse und automatische Klassifizierung von E-Mails
- Freitexte aus Kundenanfragen verstehen und weiterverarbeiten
- Handschrift oder Bilder erkennen und zuordnen
So entsteht auch bei komplexen Anwendungsfällen, die bisher manuellen Aufwand erfordert haben, ein deutlich höherer Automatisierungsgrad – auch bei komplexen Anwendungsfällen, die bisher manuellen Aufwand erforderten.
Zusammengefasst lässt sich sagen: Robotic Process Automation ermöglicht Unternehmen, Abläufe effizient, schnell und verlässlich zu automatisieren, ohne aufwendige Systemmigrationen vorzunehmen. Unternehmen, die RPA implementieren, sichern sich nicht nur kurzfristige Effizienzgewinne, sondern schaffen die Grundlage für eine nachhaltige Automatisierungsstrategie. Wir unterstützen Sie gerne bei der Findung passender Einsatzgebiete und der Umsetzung Ihrer Robotic Process Automation-Strategie.
Microsoft Copilot: Was kann das neue 365-Tool?
Der Microsoft Copilot ist die KI-Anwendung des amerikanischen Softwareherstellers, die als Unterstützung für alle Microsoft-365-Anwendungen wie Word, PowerPoint, Excel, Outlook, Teams, SharePoint, Dynamics etc. fungiert. Der Copilot kombiniert die Technologie großer Sprachmodelle, so genannter Large Language Models (LLM), mit den gesamten Unternehmensdaten und allen dort etablierten Microsoft-365-Anwendungen zu einem umfassenden Produktivitäts-Tool für die gesamte Arbeitswelt. Doch was kann das KI-Tool alles leisten? Und wie können wir diese mithilfe des Microsoft Copilots unsere Arbeitsweise optimieren? Wir haben uns den KI-Assistenten und seine Funktionen einmal genauer angeschaut.
Der Microsoft Copilot als innovative KI-Anwendung
Bereits jetzt hat der Microsoft Copilot immense Auswirkungen auf die Arbeitswelt von Microsoft-Usern – obwohl er erst Anfang 2024 für alle Interessenten verfügbar war. Denn das auf künstlicher Intelligenz basierende Tool kann auf alle für den Nutzenden freigegebenen Unternehmensdokumente zugreifen und sich somit Daten und Informationen aus allen genutzten Microsoft-365-Diensten ziehen. Durch einfache Spracheingaben in einem Chat lässt sich der Copilot bedienen, um beispielsweise automatisiert Texte zu verfassen oder Workflows zu erstellen.
Von der Demo zur Vollversion: Der Weg von Microsoft Copilot
Wie der Copilot genau funktionieren kann, haben wir uns bereits im Jahr 2023 vor der offiziellen Einführung in Deutschland angeschaut und damals in einem ersten Selbsttest eine kleine und schnelle Pflanzen-App gebaut:
Innerhalb der Chat-Funktion des Copilots geben wir ein, dass wir eine App benötigen, um unsere Pflanzen an all unseren Standorten zu verwalten. Hierzu reicht die Eingabe eines einzelnen Satzes.
Der Microsoft Copilot beginnt mit seiner Arbeit und schlägt uns eine Tabelle mit Informationen vor, die für eine erfolgreiche App zum Verwalten der eigenen Pflanzen benötigt wird, beispielsweise Angaben zu Name, Sorte, Farbe und Größe.
Nun können selbstständig noch eigene Inputs hinzugefügt (z.B. benötigen wir für unsere acht Standorte auch noch die Angabe zur jeweiligen Location) oder auch der Copilot nach weiteren Empfehlungen zur Verwaltung befragt werden.
Nach der Bestätigung wird die Canvas App automatisiert durch den Microsoft Copilot erstellt und kann selbstständig weiter konfiguriert werden.
Anschließend ist diese in wenigen Minuten erstellte App auch direkt nutzbar. Natürlich können auch danach weitere Änderungen durch einfache Chateingaben vorgenommen werden, um die App weiter zu optimieren.
Die Preview-Phase aus 2023 ist in der Demo-Version am noch sehr schlichten Design erkennbar. Bereits zur Veröffentlichung haben die Microsoft-Expert:innen noch an einigen Stellschrauben in User Experience und Optik gedreht und das Design auf ein detaillierteres Level gehoben. Auch im Jahr danach wurden hinsichtlich Design und Funktionalität noch einige Optimierungen vorgenommen. Und natürlich ist der Copilot inzwischen auch in deutscher Sprache verfügbar. Uns ist bewusst, dass die meisten Unternehmen innerhalb ihrer Arbeitsumgebung vermutlich keine App benötigen, die ihre Pflanzen verwaltet. Das Beispiel verdeutlicht jedoch, wie einfach und schnell eine App mithilfe des Copilots schon zu seiner Startzeit zu erstellen war.
Von einfachen Workflows bis hin zur gesamten Automatisierung von Routineaufgaben
Die Einsatzmöglichkeiten des Copilots für Unternehmen sind mittlerweile sehr vielfältig – von der Übernahme von Routineaufgaben über die Entwicklung einfacher Apps oder Workflows bis hin zur Analyse und Entdeckung von Trends bietet der Microsoft Copilot zahlreiche Nutzungsmöglichkeiten. Die aus unserer Sicht spannendsten Use Cases, bei denen der KI-Assistent unterstützen kann:
Dokumente verfassen und zusammenfassen
Die wohl klassischste Funktion von Copilot ist die Texterstellung und -optimierung. In Microsoft Word ist die KI-gestützte Lösung nicht nur in der Lage, bei Stil, Tonfall und Struktur von Texten zu unterstützen, sondern kann auch eigenhändig Dokumente zu erstellen, diese Dokumente auch verstehen und zusammenfassen. Dadurch sparen Anwender:innen Zeit und können sich schneller einen Überblick verschaffen, ohne die Inhalte lang durchkämmen zu müssen.
Tabellen analysieren
Auch in Microsoft Excel kann der Copilot eingesetzt werden: Mittels der Werte analysiert er auch große Tabellen und hilft Usern, die Aussage der Zahlen zu verstehen sowie Ausreißer und Trends zu erkennen. Darüber hinaus erstellt er Vorschläge zu Tabellen und Darstellungsweisen, die er in Excel umsetzt.
Präsentationen erstellen
Die Erstellung von ansprechenden Präsentationen geht nicht jedem leicht von der Hand und ist zudem eine Aufgabe, die viel Zeit benötigt. Der Copilot kann aus verschiedenen Dokumenten, wie beispielsweise Word oder SharePoint, im Handumdrehen komplette PowerPoint-Präsentationen inklusive der Einbindung von Bildern und sogar Animationen im vorgegebenen Unternehmensdesign erstellen. Zudem kann er auch eine Zusammenfassung von mehreren Slides oder einer Präsentation anfertigen und komplette Präsentationen in über 40 Sprachen übersetzen.
Workflows bauen
Microsoft Power Automate bietet schon jetzt die Möglichkeit, im Low-Code-Ansatz eigene automatisierte Workflows zu erstellen. In Kombination mit dem Microsoft Copilot wird dies jedoch noch einmal auf ein neues Level gehoben. So ist es möglich, Workflows alleinig durch die Eingabe natürlicher Sprache zu erstellen, mit deren Beschreibung der Copilot dann die kompletten Prozesse in Microsoft Power Automate abbilden kann.
E-Mail-Verkehr vereinfachen
Durch den Microsoft Copilot lässt sich die Arbeit mit Outlook wesentlich übersichtlicher und effizienter gestalten. Der KI-Assistent ist in der Lage, ganze E-Mail Threads zusammenzufassen, wichtige Inhalte widerzugeben und beispielsweise Coaching-Tipps zum Verfassen von Nachrichten zu liefern.
Automatisierte Produkttexte verfassen
In Microsoft Business Central können mithilfe des Copilots automatisch Produkttexte erstellt werden. Hierfür werden die im System gespeicherten Informationen zum Produkt genutzt und durch den Microsoft Copilot zu ansprechenden Produkttexten geformt. Mehr Copilot- und KI-Use-Cases für Business Central haben wir in einem separaten Blogbeitrag zusammengefasst: https://www.affinis.de/fachartikel/kuenstliche-intelligenz/microsoft-ki-use-cases-dynamics-365/
SharePoint-Seiten designen
SharePoint ermöglicht als soziales Unternehmensnetzwerk die Möglichkeit, persönliche Websites, Diskussionsgruppen, Blogs oder sogar ganze Intranets anzulegen. Der Aufbau und die Aktualisierung dieser Seiten nimmt viel Zeit in Anspruch. Der Copilot ist in der Lage Ressourcen zu sparen, indem er optisch ansprechende Seiten designen kann. Dafür müssen Nutzer:innen den KI-Assistenten nur mit Informationen aus relevanten Dokumenten füttern.
Diese Funktionen verdeutlichen: Durch die Übernahme und Umsetzung von zeitaufwändigen Routineaufgaben durch Microsoft Copilot sind Nutzer:innen in der Lage, ihre eigene Produktivität deutlich zu steigern. Auch können heutzutage sehr wenige Unternehmen und ihre Mitarbeitenden behaupten, direkten Zugriff auf alle Unternehmensdaten zu haben, die beispielsweise für die Erstellung von Präsentationen oder Texten von Vorteil sind. Der Copilot hingegen kann das – somit können sogar die Arbeitsqualität und die persönlichen Fähigkeiten aller Nutzer:innen gesteigert werden. Der Copilot regt dazu an, die eigene Kreativität noch mehr zu entfesseln und dient als Starthilfe für Innovationen und neue Ideen.
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
Der Microsoft Copilot ist da! Und jetzt?
Seit Anfang 2024 befindet sich der Microsoft Copilot bereits auf dem Markt und hat die Arbeitsweise vieler Menschen nachhaltig verändert. Während manche Unternehmen die Lösung schon fest in ihre Prozesse integriert haben, zögern andere noch. Die aktive Einbindung von KI schnürt nach wie vor Unsicherheit bei vielen Menschen – denn die Veränderung von Arbeitsweisen bedeutet für Unternehmen und ihre Mitarbeitenden immer einen großen Change. Um KI-fähig zu sein, müssen Unternehmen sich damit beschäftigen, welche Konsequenzen solche Anwendungen für das eigene Handeln und auch den unternehmerischen Erfolg bedeuten. Sollten Sie Hilfe im Umgang mit KI benötigen, zunächst den Ausgangspunkt Ihres Unternehmens evaluieren wollen oder den Microsoft Copilot direkt in ihrem Unternehmen einbinden, stehen wir Ihnen als zuverlässiger Partner gerne zur Seite.
Direktmarketing – Warum die persönliche Ansprache auch im digitalen Zeitalter unverzichtbar bleibt
Wie erreichen Unternehmen heute ihre Zielgruppe, ohne im digitalen Rauschen unterzugehen? Die Antwort liegt in einer bewährten, aber neu gedachten Disziplin: Direktmarketing. Es steht für präzise Kommunikation, individuelle Relevanz und messbare Ergebnisse – und entwickelt sich im Kontext von Datenanalyse, Automatisierung und Personalisierung zu einer zunehmend zentralen Strategie im Marketing.
Direktmarketing: eine entscheidende Strategie
In einer Welt, in der täglich tausende Werbebotschaften auf uns einprasseln, verlieren viele Marketingmaßnahmen ihre Wirkung. Streuverluste, die Vielzahl von unpersönlichen Massenkommunikationen, die potenzielle Interessenten erreichen und die dadurch sinkende Aufmerksamkeitsspanne der Zielgruppen stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Genau hier setzt Direktmarketing oder auch Direct Marketing (engl.) an: Es ermöglicht eine zielgerichtete, personalisierte Ansprache, die auf Relevanz statt Reichweite setzt und eine sofortige messbare Reaktion erzielt.
Für Unternehmen – insbesondere im B2B-Bereich – wird es immer wichtiger, die richtigen Personen zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal zu erreichen. Direktmarketing ist daher kein veraltetes Relikt aus der Printwerbung, sondern ein moderner, datengetriebener Ansatz, der besonders in Verbindung mit digitalen Tools und Automatisierung enorme Wirkung entfalten kann.
Maßgeschneiderte Angebote für den maximalen Erfolg
Direktmarketing bezeichnet alle Maßnahmen, bei denen Unternehmen ihre Zielgruppen direkt und ohne Streuverluste ansprechen. Im Gegensatz zur klassischen Werbung basiert Direktmarketing auf einem konkreten Response-Ziel, also einer Handlung des Kunden – etwa ein Klick, eine Rückmeldung oder ein Kauf. Direktmarketing-Kampagnen zeichnen sich daher immer durch eine persönliche Ansprache mit einem klaren Call-to-Action (CTA) aus, der zu einer Interaktion auffordert, deren Erfolg wiederum durch eine messbare Rücklaufquote sichtbar wird. Dazu bedarf es eines umfangreichen Wissens über die Zielgruppe und einer datengestützten Zielgruppenselektion für die einzelnen Maßnahmen.
Direktmarketing-Instrumente sind vielfältig und werden meist kanalübergreifend genutzt (Multichannel-Marketing) – dazu gehören digitale Kampagnen wie E-Mailings, SMS, Messenger-Dienste und Social Media, der telefonische Kontakt, der postalische Versand sowie Messen und Veranstaltungen. Vor allem im digitalen Marketingumfeld lässt sich Direktmarketing heutzutage mithilfe von CRM-Systemen, Customer Data Platforms (CDP), Marketing-Automatisierungs-Lösungen und KI-gestützter Segmentierung effizient und präzise gestalten.
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
Direktmarketing als Wettbewerbsvorteil – gezielt, persönlich, ressourcensparend
Aus den Merkmalen, die das Direktmarketing auszeichnen, lassen sich klare Vorteile für Unternehmen ableiten. Zu den wohl wichtigsten gehören:
- Höhere Relevanz und Kundenbindung: Durch personalisierte Inhalte fühlen sich Empfängerinnen und Empfänger direkt angesprochen und verstanden.
- Geringe Streuverluste: Wer gezielt kommuniziert, vermeidet es nicht nur, Personen anzuschreiben, die sowieso kein Interesse am Produkt oder der Dienstleistung haben, sondern spart obendrein Ressourcen.
- Messbarkeit: Jede Maßnahme kann ausgewertet und optimiert werden – ein klarer Vorteil gegenüber Imagewerbung.
- Automatisierbarkeit: Moderne Tools erlauben eine Skalierung ohne Qualitätsverlust. Auch dadurch können Ressourcen gespart werden.
- Schnelle Umsetzbarkeit: Kampagnen können flexibel und agil geplant und gestartet werden. Trotzdem behalten sie ihre hohe Wirksamkeit.
Direktmarketing eignet sich für Unternehmen jeder Größe und Branche. Gerade für Unternehmen in gezielten Nischenmärkten oder B2B-Unternmehen mit sehr erklärungsbedürftigen Dienstleistungen oder komplexen Produkten, ist Direktmarketing ein effektives Mittel, um qualifizierte Leads zu generieren und den Vertrieb datenbasiert zu unterstützen.
Citizen Development: Die moderne Low Code-Entwicklungsmethode
Ineffiziente manuelle Prozesse durch digitale Lösungen und Tools abzulösen, ist ein Kernthema der digitalen Transformation. Die Anforderungen an die IT-Abteilungen von Unternehmen wachsen dadurch jedoch kontinuierlich: Unternehmen müssen immer kurzfristiger auf Veränderungen reagieren und die IT soll diese schnellstmöglich mithilfe digitaler Lösungen und Tools abbilden. Die steigenden Anforderungen zeit- und aufgabengerecht mit den vorhandenen Entwicklungskapazitäten zu stemmen, ist jedoch kaum möglich.
Es ist daher kein Wunder, dass sich Low Code immer größerer Beliebtheit erfreut – schließlich ermöglicht es der Softwareentwicklungsansatz, Anwendungen mit minimalem manuellen Programmieraufwand zu erstellen, und schafft damit die technische Grundlage für sogenanntes Citizen Development. Citizen Development bezeichnet das eigenständige Entwicklung von digitalen Lösungen von Personen, die kein klassisches Programmierungs-Know-how besitzen. Dadurch können kostengünstig und schnell passgenaue Anwendungen von nahezu allen Unternehmensabteilungen entwickelt werden.
Low Code und Citizen Development gehen Hand in Hand
Low Code ist ein Programmieransatz, der nicht auf textbasiertem Programmieren, sondern auf visuellen Entwicklungsmethoden basiert, z. B. in Form von Point-and-Click oder Drag-and-Drop-Interfaces. Der Low Code-Ansatz ermöglicht es, auch ohne Programmierkenntnisse Applikationen und Anwendungen zu entwickeln.
Klassisches textbasiertes Programmieren vs. Low Code auf Basis von Softwarebausteinen
Durch den Wegfall klassischen Programmierens bekommen auch Laien (sogenannte Citizen Developer) die Chance, Anwendungen, Softwares und Workflows zu entwickeln, um für sie relevante und dringliche IT-Bedarfe schnellstmöglich zu decken. Citizen Developer sind während des gesamten, auf Low Code basierenden Entwicklungsprozesses nicht auf die Unterstützung von IT-Expert:innen und Entwickler:innen angewiesen. Zusätzlich können Low Code-Plattformen mit KI-gestützten Funktionen automatisch Code generieren. Dieser ist auf die spezifischen Anforderungen der Anwendung zugeschnitten, was den Entwicklungsprozess beschleunigt und die Arbeit der Citizen Developer erleichtert.
Mit den richtigen Low Code-Tools zu eigenen Anwendungen
Den Nutzen von Low Code und Citizen Development haben auch die Tech-Riesen Microsoft und SAP erkannt und setzen verstärkt auf den Ansatz: mehr Flexibilität, weniger Programmieren. Dafür bieten sie ihren Kunden verschiedene Low Code-Funktionalitäten.
Wegweiser für Citizen Development: Die Microsoft Power Platform
Zu den Tools der Microsoft Power Platform mit Low Code-Funktionen gehören etwa Microsoft Power BI, Microsoft Power Apps, Microsoft Power Automate, Microsoft Power Pages und Microsoft Copilot Studio.
Microsoft Power BI fungiert als Business Intelligence-Tool für die Erstellung von interaktiven Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichten. Mithilfe von Microsoft Power Apps können Citizen Developer ohne Programmierkenntnisse benutzerdefinierte Anwendungen realisieren. Microsoft Power Automate hilft bei der Digitalisierung und Automatisierung von Arbeitsabläufen. Dank Microsoft Power Pages können Unternehmen Websites und Kundenlösungen umsetzen und gleichzeitig Daten sicher speichern. Zudem hilft der Microsoft Copilot als integrierte künstliche Intelligenz Citizen Developern bei der Erstellung von Anwendungen, indem es beim Code schreiben unterstützt.
SAP Build als Low-Code-Entwicklungsplattform
SAP stellt seinen Kunden mit SAP Build eine komplette Low Code-Entwicklungsplattform zur Verfügung, mit der Anwendungen entwickelt, Prozesse automatisiert, digitale Arbeitsbereiche eingerichtet und KI-Agenten eingesetzt werden können. Auch die generative KI von SAP – SAP Joule – findet Einzug in SAP Build und unterstützt bei der Codeentwicklung. Die Kombination aus Low Code, künstlicher Intelligenz und verschiedenen Programmiersprachen, die zusätzlich unterstützt werden, hilft bei der Erstellung und Erweiterung von unternehmensrelevanten Anwendungen (SAP Build Apps) und Prozessautomatisierungen (SAP Build Process Automation). SAP Build Apps im Speziellen bietet eine Drag-and-Drop-Oberfläche, die ohne Coding das Citizen Development fördert und nahtlos in andere Programmieransätze übergehen kann.
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
Citizen Development: Eine Fülle an Vorteilen für das gesamte Unternehmen
Gerade hinsichtlich der digitalen Transformation von Unternehmen und der Förderung einer Innovationskultur sowie der Zusammenarbeit innerhalb einer Organisation gewinnt Citizen Development an Relevanz. Die Benutzerfreundlichkeit heutiger Low Code-Plattformen ist ein weiterer großer Pluspunkt. Die existierenden Tools sind auf die tagtäglichen Bedarfe der Fachabteilungen abgestimmt und spiegeln reale Arbeitserleichterungen wider. Laut einer Studie von techconsult GmbH (2024) nutzen bereits 55 Prozent der Unternehmen Low Code-Plattformen für die Softwareentwicklung. 65 Prozent setzen Low Code sogar im Geschäftsprozessmanagement ein. Hinzu kommt, dass Fachbereiche und IT-Abteilungen, die Low Code und Citizen Development etabliert haben, deutlich zufriedener sind. Insgesamt lassen sich durch die Etablierung von Low Code und Citizen Development in Unternehmen viele Vorteile erzielen:
- Entlastung der IT-Abteilung: Citizen Developer können eigenständig Applikationen und Anwendungen realisieren.
- Kurze Entwicklungszyklen: Mithilfe von Low Code ist es möglich, innerhalb kürzester Zeit fertige Applikationen und Anwendungen zu entwickeln.
- Einheitliches UI: Durch die vorgefertigten Templates haben alle Anwendungen ein ähnliches User Interface und damit einen hohen Wiedererkennungswert, was die Benutzerfreundlichkeit steigert.
- Benutzerdefinierte Anpassungen: Bei den meisten Low Code-Plattformen besteht die Möglichkeit, durch textbasiertes Programmieren individuelle Anpassungen vorzunehmen.
- Mehr Agilität und Flexibilität: Die Erweiterung der Systemlandschaft kann schnell, einfach und ohne große zusätzliche Kosten umgesetzt werden.
- Reduzierung von Schatten-IT: Schatten-IT existiert außerhalb der Kontrolle der IT-Abteilung und erfüllt daher oft nicht die gebotenen Sicherheitsstandards und organisationalen Anforderungen. Stellt die IT stattdessen eine Low Code-Plattform zur Verfügung, können Fachabteilungen standardisierte Anwendungen unter Aufsicht der IT-Abteilung entwickeln und in bestehende Unternehmensprozesse integrieren.
Auf die Low Code-Risiken achten
So schön die Vorteile von Citizen Development auch sind – ohne die Unterstützung der IT-Abteilung und aller Fachkräfte ist dieser Ansatz jedoch nicht möglich. Low Code-Plattformen müssen strategisch und abteilungsübergreifend eingeführt werden. Und auch danach steht Citizen Development immer noch vor Herausforderungen wie IT-Security, der Gewährleistung eines gewissen Qualitätsniveaus und der Skalierbarkeit der entwickelten Applikationen. Die Challenges der IT-Security lassen sich hierbei beispielsweise durch die benötigte klare Rechtsstruktur definieren. Es ist wichtig, dass alle Beteiligten nur auf die Daten Zugriff erhalten, die für sie bestimmt sind. Die jeweilige Freigabe muss klar über die App gesteuert werden.
Darüber hinaus gilt es, die Anwendungen in die bestehenden IT-Systeme zu integrieren. Auch ist klar: Die Einführung von Low Code-Initiativen und Citizen Development erfordert weit mehr als die Etablierung der technischen Infrastruktur – es braucht klar definierte Regeln sowie einheitliche Fähigkeiten aller Mitarbeitenden. Damit geht mit der erfolgreichen Nutzung im Unternehmen ein hoher Schulungsaufwand einher.
Citizen Development als Innovation und Herausforderung für Unternehmen
Unternehmen sollten die durch Low Code entstehenden Chancen für sich in jedem Fall ergreifen. Um Citizen Development in der gesamten Organisation zu etablieren, lohnt sich eine klare und strategische Vorgehensweise. Nur so wissen Fachkräfte, in welchen Fällen sie selbst entwickeln dürfen und welche Anwendungen den IT-Expert:innen vorbehalten sind.
Auch eine Entwicklungsplattform zum Erproben von Anwendungen hilft den Citizen Developern, ein grundlegendes Verständnis für Low Code-Entwicklungen aufzubauen und Ideen auszuprobieren. Alle genannten Vorteile kommen somit letztendlich den Fachabteilungen zugute, die mehr und mehr zu Citizen Developern werden. Eine Beratung zu Beginn ist dennoch sinnvoll, gerade um allen Zweifeln vorzubeugen. Wir helfen Ihnen gerne bei der Umsetzung Ihrer Strategien und stehen Ihnen auch bei der Schulung von SAP- und Microsoft-Low-Code-Funktionalitäten gerne zur Verfügung – von eintägigen Workshops bis hin zu umfangreichen Schulungskonzepten.
UNSPSC: Wie ein globaler Standard Einkaufsdaten revolutioniert
UNSPSC macht aus Datenchaos Struktur und schafft Klarheit: Der internationale Standard zur Klassifizierung von Produkten und Dienstleistungen sorgt für Transparenz sowie Automatisierung und hilft dabei, regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Was bedeutet UNSPSC genau und warum ist der Standard mehr als „nur“ Stammdatenpflege?
Mit UNSPSC zur einheitlichen Klassifizierung
Die Digitalisierung verändert den Einkauf. E-Procurement und Dashboards verhelfen zu mehr Effizienz – aber nur mit strukturierten Daten. Uneinheitliche Produktbezeichnungen verhindern die Möglichkeit von Datenanalysen, Vergleichen und Automatisierungen. Der UNSPSC (United Nations Standard Products and Services Code) unterstützt Unternehmen bei ihren datenbasierten Entscheidungen, indem er Produkte und Dienstleistungen eindeutig klassifiziert – unabhängig von Sprache oder Schreibweise. Der UNSPSC schafft Ordnung in Produkt- und Dienstleistungsdaten und gibt einen strukturierten Rahmen für die Datenanalyse. Der Code setzt sich aus verschiedenen Komponenten zusammen:
- Segment: oberste Ebene (z. B. 43 = IT & Kommunikation)
- Familie: Bereich innerhalb des Segments (z. B. 4323 = Software)
- Klasse: Kategorie (z. B. 432315 = Betriebssysteme)
- Produkt (Commodity): spezifisches Produkt (z. B. 43231501 = Windows OS)
So entsteht ein achtstelliger Code, der Missverständnisse verhindert und eine klare Datenbasis für ERP, BI und Dashboards liefert.
UNSPSC führt zu fundierten datenbasierten Entscheidungen
Klare Warengruppen erleichtern Preisvergleiche und sorgen für ein effizientes Lieferantenmanagement. Auf Basis standardisierter Daten durch den UNSPSC liefern Dashboards und Berichte belastbare Zahlen, die eine zuverlässige Auswertung ermöglichen. Durch die strukturierte Klassifikation werden automatisierte Workflows und Buchungen effizient umgesetzt, wodurch Prozesse erheblich beschleunigt werden. Gleichzeitig erleichtert die konsistente Datenbasis ein einfaches und zuverlässiges ESG-Reporting.
EU-Regulatorik als Treiber
Die aktuellen regulatorischen Anforderungen, wie die CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive), die EU-Taxonomie-Verordnung und das Lieferkettengesetz setzen Unternehmen zunehmend unter Druck, Transparenz und Nachhaltigkeit entlang der gesamten Lieferkette nachzuweisen. Unternehmen müssen künftig detailliert belegen, woher ihre Produkte stammen, wie sie klassifiziert sind und welchen CO₂-Fußabdruck sie haben. Ohne eine einheitliche und nachvollziehbare Datenstruktur wie den UNSPSC ist diese Transparenz jedoch kaum zu erreichen. Ein fehlender Standard würde die Einhaltung der neuen Reportingpflichten erheblich erschweren und schnell zu Inkonsistenzen führen, die sowohl interne Analysen als auch externe Audits belasten. Wer jetzt nicht im Sinne des UNSPSCs handelt, riskiert nicht nur Compliance-Probleme, sondern auch einen Wettbewerbsnachteil.
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
So gelingt die Implementierung des Klassifizierungsstandards
Die Implementierung des UNSPSCs startet idealerweise in Bereichen mit hohem Artikelvolumen, um schnell Effizienzpotenziale zu heben. Die automatisierte Zuordnung (Mapping) der Artikel zu den passenden UNSPSC-Codes unterstützt dabei, sollte jedoch stets manuell überprüft werden, um die Zuverlässigkeit sicherzustellen. Eine vollständige Integration des Standards in bestehende ERP-, BI- und E-Procurement-Systeme gewährleistet eine konsistente Datenbasis für alle relevanten Geschäftsprozesse. Darüber hinaus sind klar definierte Verantwortlichkeiten für Pflege und Freigaben der Codes essenziell, um die Datenqualität dauerhaft zu sichern. Auf dieser strukturierten Datenbasis lassen sich dann präzise Analysen und ESG-Auswertungen durchführen.
UNSPSC: Struktur schlägt Bauchgefühl
UNSPSC schafft Transparenz, Effizienz und die Basis für Automatisierung. Wer ohne einheitliche Klassifikation arbeitet, verschenkt Potenziale und riskiert Compliance-Risiken. Mit überschaubarem Aufwand und klarem Governance-Modell wird der Weg frei für nachhaltigen Erfolg.
GitHub Copilot: So verändert KI die Softwareentwicklung
Alle Entwicklerinnen und Entwickler kennen es: Der Cursor blinkt auf leerer Datei, Ideen sind da, aber die richtige Code-Zeile fehlt. Genau hier setzt GitHub Copilot an. Der KI-gestützte Code-Assistent verspricht, nicht nur dieses Problem zu lösen, sondern den gesamten Entwicklungsprozess effizienter und intuitiver zu gestalten. Doch was ist GitHub Copilot eigentlich genau? Und wie kann es die tägliche Arbeit von Entwickler-Teams nachhaltig verbessern?
Was ist GitHub Copilot?
GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Codierungs-Assistent, der direkt in gängige Entwicklungsumgebungen (IDEs) integriert werden kann. Entwickelt wurde das Tool von GitHub in Zusammenarbeit mit OpenAI. Es basiert auf leistungsstarken KI-Modellen wie GPT-3 und GPT-4 und wurde somit mit Milliarden von Codezeilen aus öffentlichen Repositories trainiert. GitHub Copilot unterstützt darüber hinaus zahlreiche Programmiersprachen und macht es sich mit dieser Grundlage zum Ziel, mehr Effizienz und Produktivität in der Softwareentwicklung zu ermöglichen.
Zahlreiche Einsatzmöglichkeiten durch die Features von GitHub Copilot
GitHub Copilot unterstützt Entwickler:innen in vielfältigen Bereichen: Das Tool hilft bei der Vervollständigung von Code oder analysiert bereits geschriebenen Code und generiert in Echtzeit passende Vorschläge für die Weiterentwicklung.– das können einfache Autovervollständigungen während des Tippens sein oder auch die Generierung kompletter Funktionen anhand von Kommentaren. Darüber hinaus erklärt oder optimiert Copilot bestehende Codestrukturen und bietet sogar automatisierte Zusammenfassungen von Pull Requests an.
Die Lösung hilft zudem dabei, sich rascher in neue Frameworks oder Programmiersprachen einzuarbeiten. Besonders hilfreich sind dabei Funktionen wie Copilot Chat, mit dem Entwickler:innen interaktiv Fragen stellen können, oder Copilot Edits, das Änderungen in mehreren Dateien gleichzeitig ermöglicht.
Alle Funktionen von GitHub Copilot findet ihr hier.
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
Durch GitHub Copilot profitieren
Der Einsatz von GitHub Copilot bringt zahlreiche Vorteile für Unternehmen und Entwicklungsteams mit sich. Besonders hervorzuheben ist die erhöhte Produktivität, da wiederkehrende Aufgaben automatisiert werden können. Entwicklerinnen und Entwickler profitieren zudem von einer schnelleren Code-Erstellung, was vor allem bei der Bearbeitung von Standardfunktionen oder Prototypen wertvolle Zeit spart. Gleichzeitig unterstützt Copilot beim Lernen neuer Technologien und verbessert die Code-Qualität durch hilfreiche Hinweise und Erklärungen.
Praktische Tipps für die Umsetzung
Damit GitHub Copilot optimal genutzt werden kann, sollten Unternehmen einige Best Practices beachten. Dazu gehört vor allem, präzise Prompts und Kommentare zu formulieren, damit die KI möglichst passende Vorschläge liefern kann. Außerdem ist es wichtig, den vom Copiloten generierten Code stets in Code-Reviews zu prüfen, um potenzielle Fehler oder Sicherheitsrisiken zu vermeiden. Besonders sinnvoll ist der gezielte Einsatz von GitHub Copilot bei repetitiven Aufgaben oder in der schnellen Entwicklung von Prototypen.
GitHub Copilot als smarter Begleiter in der Softwareentwicklung
GitHub Copilot zeigt eindrucksvoll, welches Potenzial in KI-gestützten Tools steckt. Richtig eingesetzt steigert das Tool nicht nur die Effizienz in der Softwareentwicklung, sondern unterstützt auch beim Wissensaufbau. Dennoch bleibt es wichtig, die Qualität der generierten Vorschläge stets zu prüfen. Unternehmen, die moderne Entwicklungsmethoden nutzen und gleichzeitig Produktivität steigern möchten, sollten sich intensiv mit GitHub Copilot beschäftigen und die Chancen des Tools für ihre Prozesse nutzen.