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  • AutorenbildFabio Bonolo

Was muss erfüllt sein, dass Unternehmen Copilot-Ready sind?

 

Puuh… wo soll ich anfangen bei dieser Frage? Vielleicht erst mal mit der Erkenntnis, dass man nicht automatisch bereit für Copilot ist, wenn man sich nur ein paar Lizenzen beschafft. Es steckt viel, viel mehr dahinter als man sich möglicherweise denkt. ☝🏼

 

In diesem Blogbeitrag möchte ich euch einen Überblick verschaffen, welche Aspekte von hoher Relevanz sind und werde auch Best Practices beschreiben, damit ihr die Werkzeuge zur Hand kriegt, die für eine erfolgreiche Einführung von Copilot for Microsoft 365 matchentscheidend sind. 🚀 


 

Copilot-Readiness: Ein Überblick

 

In der nachfolgenden Abbildung seht ihr die verschiedenen Erfolgsfaktoren, die aufeinanderfolgend in eurem Unternehmen gewährleistet sein sollen, damit ihr Copilot effizient und gewinnbringend einsetzen könnt. ⬇️

 

 

Gehen wir nun auf die einzelnen Teilbereiche ein. 🔍

 


Grundrauschen in Organisation 🍃


In den letzten Monaten haben sich viele Unternehmen vereinzelt Lizenzen für Copilot angeschafft, und generell herrscht grundsätzliches Interesse an der KI-Lösung für M365. Jedoch waren viele Benutzer meist nicht zufrieden mit den gelieferten Inhalten. In den vergangenen Wochen hat sich dies mittlerweile jedoch geändert, u.a. auch aufgrund der Tatsache, dass nun GPT-4 in Copilot betrieben wird. 🤖


Ein weiterer Aspekt, weshalb ein Grundinteresse in der Organisation wichtig ist, zeigt der aktuelle Work Trend Index von Microsoft (Mai 2024): Viele Mitarbeitende haben Logins oder gar privat Premium-Lizenzen für ChatGPT oder andere GenAI-Tools erworben, welche sie dann in ihrer täglichen Arbeit nutzen. Dieses Phänomen nennt sich «Bring Your Own AI» (BYOAI) und birgt hohe Risiken und Fragezeichen in Bezug auf Compliance und Datenschutz. Es zeigt aber auch, dass immer mehr Menschen aktiv KI-Lösungen für ihre tägliche Arbeit nutzen. 💫


Wenn es in eurem Unternehmen auch schon Mitarbeitende oder einzelne Abteilungen gibt, die nach Copilot oder KI fragen, ist das eine gute Voraussetzung. Denn die Einführung von Generativer KI bedeutet Veränderung, und Veränderung bedeutet Ängste und Widerstände. Je mehr Mitarbeitende sich über die Möglichkeit, KI nutzen zu können, freuen, desto einfacher ist es mit dem Change Management – sofern man die KI auch richtig implementiert. 😉




 


Datenablage in M365 📂


Der grosse Vorteil von Copilot ist, dass er nativ auf eure Daten innerhalb von Microsoft 365 zugreift. Ich kenne allerdings viele Unternehmen, die noch eine «hybride» Datenablage betreiben – teils befinden sich Daten und Dokumente in SharePoint, teils aber auch noch auf dem Fileserver. Auch habe ich schon Fälle angetroffen, wo zusätzlich noch ein DMS dazwischengeschaltet ist. 📄


Hier müsst ihr euch Gedanken machen, welche Daten Copilot benötigt, um eure Erwartungen zu erfüllen. Diese Daten sollten dann zwingend in Teams und/oder SharePoint abgelegt werden, damit Copilot darauf zugreifen kann. Wichtig: Es geht dabei nicht nur darum, welche Daten in SharePoint liegen, sondern es geht auch um eine gute Data Governance! Veraltete Daten, Schattenablagen und Inkonsistenzen irritieren nämlich Copilot. Deshalb ist es wichtig, dass ihr eure Datenablage aufräumt, Automatisierungen für die Archivierung/Löschung von Daten und Klassifizierungen an Daten vornimmt. Möglicherweise wäre die Einführung von Copilot ein guter Zeitpunkt, auch eure (historisch gewachsene?) Struktur in Teams und/oder SharePoint einem guten Reality-Check zu unterziehen. 🧐

 

Wenn eine gröbere Datenmigration anstehen würde, die aus verschiedenen Gründen nicht in eure Planung oder Strategie passt, dann könnt ihr alternativ die Erweiterung von M365 Copilot mit Copilot Studio in Betracht ziehen – das sollte aber nicht der Startpunkt sein, entsprechend würde ich mich in diesem Falle zuerst auf die Daten konzentrieren, die ihr bereits in M365 liegen habt. ✔️




 


Berechtigungen und Datensicherheit 🔒


Ich sage es immer wieder: Copilot findet Inhalte, die ein Benutzer mit manueller Suche nicht finden würde – aber Copilot findet die Inhalte nur, wenn er es auch darf! Mit der Nutzung von KI kommt dem Schutz von Daten immer mehr Bedeutung zu. Einerseits muss man aktuelle Berechtigungsstrukturen analysieren und andererseits müssen spezifische Daten innerhalb von Workspaces (Teams-Räume, SharePoint-Seiten) geschützt werden. Die Konzipierung und Konfiguration von Data Loss Prevention Policies und Sensitivity Labels ist hier zentral.  🧱


Data Loss Prevention Policies sind Regeln, die den Verlust oder das unbeabsichtigte Teilen von sensiblen Daten innerhalb eurer Dokumente, E-Mails oder sogar Office-Anwendungen verhindern sollen. 🚫


Mit Sensitivity Labels könnt ihr Daten klassifizieren und schützen. Und das Beste: Copilot erbt diese Klassifikationen! Das heisst: Wenn ihr neue Inhalte mit Copilot generiert, das auf einem Dokument basiert, welches mit einem Sensitivity Label versehen ist, dann erbt der erstellte Inhalt das Label aus dem ursprünglichen Dokument. Wenn mehrere Labels in einem Dokument versehen sind, so erbt der mit Copilot neu erstellte Inhalte das Label mit der höchsten Priorität. 🏷️


Entsprechend solltet ihr spezifische Labels und Klassifizierungen setzen, damit Copilot die richtigen Anweisungen hat, auch mit sensiblen Daten richtig umzugehen. 👍🏼





 

Konkrete Anwendungsfälle 🚀


Die letzten Monate haben gezeigt, dass einfaches «Ausprobieren» viele Unternehmen nicht zufriedenstellt. Meist waren Antworten von ChatGPT besser als jene von Copilot. Dabei soll das Ziel doch sein, dass Mitarbeitende, die Copilot nutzen, mindestens 20-30 Minuten Zeit pro Woche einsparen sollen! Meine Erfahrung zeigt aber, dass man das nur schaffen kann, wenn man auch weiss und klar absteckt, zu welchem Zweck Copilot eingesetzt werden soll. 💡


Dabei gilt es erst mal herauszufinden, in welchen Teams und Abteilungen der Einsatz von Copilot Sinn macht. Klassische sog. «Personas» sind Mitarbeitende im Management, Sales, Marketing, IT, Finanzen und HR. Dies sind Mitarbeiter, die üblicherweise schon heute stark mit M365 arbeiten, sei es im Teams, im PowerPoint oder noch im Excel. Pro Persona sollten spezifische Szenarien identifiziert werden, bei welchen es viele manuelle Eingriffe benötigt – z.B. um Informationen zusammenzusuchen oder wenn es darum geht, neue Inhalte wie Texte oder PowerPoint-Präsentationen zu gestalten. Üblicherweise liegen genau bei solch wiederkehrenden Aufgaben die grössten Pain Points, die von Copilot gelöst werden könnten. 💪🏼 


Und auf dieser Basis sollte ihr entsprechende Prompts entwickeln. Die verschiedenen Use Cases und dazugehörigen Prompts gilt es dann zentral zu verwalten (z.B. in einer SharePoint Liste), damit das Wissen im Unternehmen bleibt und auf weitere Mitarbeitende aus der Abteilung skaliert werden kann. 🎢




 

 

Lizenzierungsstrategie 💰


That’s the big one! Hier stellt sich die Frage, wie ihr als Unternehmen die Copilot-Lizenzen einführt, ohne die Mitarbeitenden zu überfordern und eure Kosten unnötig in die Höhe zu treiben? 😱


Aus meiner Sicht gibt es 3️⃣ Strategien:


1.   Die «Big-Bang-Strategie» 💣

Ihr bleibt bei den drei oder vier Lizenzen, durchläuft in dieser kleinen Gruppe sämtliche Schritte, um euch für die Einführung von Copilot vorzubereiten und liefert dann allen (Use-Case-relevanten) Mitarbeitenden die Copilot-Lizenzen aus.

 

2.   Die «Use-Case-Strategie» 📄

Ihr identifiziert verschiedene Personas in eurem Unternehmen, nominiert 1-2 Personen pro Abteilung/Team, rüstet sie mit Copilot-Lizenzen aus (in Summe vielleicht 10-30 Lizenzen, je nach Unternehmensgrösse), macht euch Copilot-Ready und rollt dann die Lizenzen für die restlichen Mitarbeitenden aus.

 

3.   Die «Persona-Strategie» 👤

Ihr beginnt euren PoC (oder Pilotprojekt) bei einer Persona, also beispielsweise im Sales, nehmt dort 2-3 Personen und entwickelt die Use Cases. Dann rollt ihr Copilot für alle Vertriebsmitarbeitenden aus. Sobald ihr diesen Prozess durchlaufen habt, geht ihr über zur nächsten Persona und skaliert diese dann nach dem gleichen Prinzip in euer Unternehmen.

 

Aus meiner Erfahrung gibt es bezüglich der Strategie-Wahl eine Korrelation mit eurer Unternehmensgrösse und -struktur. Ein eher kleines KMU mit 50 Mitarbeitenden und vier, fünf Teams (oder Abteilungen) ist gut beraten, eine Big-Bang-Strategie zu fahren. Denn die Lizenzierungskosten sind verhältnismässig sehr hoch und man sollte relativ schnell ins operative «Doing» kommen, um so rasch als möglich einen ROI (Return on Investment) mit der eingesparten Zeit zu erzielen. ⌛


Für mittelständische und grosse Unternehmen eignen sich Strategien zwei und drei viel besser. Hier ist abhängig in welcher Branche ihr tätig seid und wo eure Wertschöpfung liegt. Einem Produktionsbetrieb, bei dem die Wertschöpfung nicht in Teams & Co. liegt, würde ich die «Use-Case-Strategie» empfehlen, weil man damit für die «breite Masse» an Wissensmitarbeitenden die Zeitersparnisse erzielt und damit Copilot ausrollen kann. Für ein Dienstleistungsunternehmen (z.B. Versicherungen oder Beratungshäuser), wo die sog. Wissensmitarbeiter mehr als 80% der Wertschöpfung ausmachen, macht eine «Persona-Strategie» mehr Sinn, weil man da pro Abteilung tiefer eintauchen und auch Use Cases implementieren kann, die auf den ersten Blick zwar nur einen überschaubaren Impact haben, aber in der Summe helfen die Zeit für den ROI zu reduzieren. ✨ 

 

 

 

Thema an der M365 Summit in Mainz 🗣️


Ich werde genau dieses Thema an der kommenden M365 Summit in Mainz behandeln. Dort habt ihr die einzigartige Gelegenheit, Einblicke in die Welt von Copilot zu erhalten und mir eure Fragen persönlich stellen zu können. Sehr gerne nehme ich mir auch Zeit für einen Kaffeeklatsch ☕ und werde ein offenes Ohr für eure sonstigen Anliegen rund um M365 und Copilot haben! 🙌🏼

 



 

Fazit


Es ist sehr wichtig zu verstehen, dass ihr als Unternehmen mitverantwortlich für die Performance von Copilot seid! ☝🏼 Die KI ist «schwerfälliger» als beispielsweise ChatGPT aufgebaut, weil sie eben genau diese Integration in M365 mit sich bringt UND weil sie standardmässig mit geltenden Datenschutz-Bestimmungen pro Land und Region ausgestattet ist. Das bedeutet aber im Umkehrschluss auch, dass ihr nicht einfach drauflos prompten könnt und bessere Antworten als ChatGPT erhaltet. Es braucht ein bisschen Hirnschmalz, man muss sich Gedanken über die konkrete Anwendung machen und man muss auch den technischen Rahmen schaffen, damit Copilot auch wirklich seine Wirkung entfalten kann. 🚀

 

Kriegen wir das aber alle gemeinsam hin – Microsoft selbst, Kunden, Integrationspartner, Consultants und Engineers – dann bin ich 120% überzeugt, dass wir den Grundstein für eine komplett neue Ära legen werden, welche die nächsten 50-100 Jahre «The Way of Working» bestimmen wird. 🌍

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