Dieser Artikel ist der zweite Teil eines Dreiteilers zum Thema Einführung von Copilot in Unternehmen. Den ersten Teil mit Informationen zu den Copilot-Grundlagen finden Sie hier, Teil 3 thematisiert im Schwerpunkt das Risiko-Management beim Einsatz dieses KI-Tools.
Viele Unternehmen starten mit großen Erwartungen in den Einsatz von KI-Assistenzsystemen wie Microsoft Copilot. Oft ist auch eine Art von Aktionismus erkennbar, wodurch Unternehmen schnell KI einsetzen wollen, ohne klares Ziel und eventuell nur um einen Trend nicht vorbeiziehen zu lassen. Ein integriertes System wie Copilot scheint dafür optimal. Die Erfahrung zeigt jedoch: Der tatsächliche Mehrwert hängt weniger von der Technologie selbst ab – sondern davon, wie gut die organisatorischen und technischen Rahmenbedingungen vorbereitet sind. Das ist nichts neues – auch Piloten steuern nicht am ersten Arbeitstag einen Jumbo.
Vorbereitung bleibt der Schlüssel für gute Ergebnisse!
Copilot arbeitet mit den Daten und Strukturen, die im Unternehmen bereits vorhanden sind. Wenn diese chaotisch oder gar nicht strukturiert sind, wird die KI zwar arbeiten – aber nicht unbedingt und ausschließlich hilfreich. Mit übermäßiger Nacharbeit an den gelieferten Ergebnissen, die am Ende nahezu im gleichen Aufwand mündet, bleibt der Nutzen auf der Strecke. Damit Copilot qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern kann, lohnt es sich daher, einige bewährte Best Practices zu berücksichtigen.
Strukturierte Daten und klare Berechtigungen
Copilot wird von Microsoft als „Add on“ vermarktet, ist jedoch bei voller Integration weit mehr als eine optionale Erweiterung. Der Assistent greift auf Inhalte aus der Umgebung von Microsoft 365 zu – etwa Dokumente, E-Mails oder Chats und über unterschiedliche Eintrittspunkte wie SharePoint, OneCloud oder Kalender. Eine klare Datenstruktur ist daher entscheidend.
Unternehmen sollten insbesondere prüfen:
- Sind Dokumente sinnvoll abgelegt und benannt?
- Gibt es veraltete oder redundante Datenbestände?
- Sind Zugriffsrechte korrekt gesetzt?
Eine aufgeräumte Datenlandschaft verbessert nicht nur die Qualität der KI-Ergebnisse, sondern reduziert gleichzeitig Risiken im Hinblick auf die Datenschutz-Grundverordnung.
Gute Prompts für bessere Ergebnisse
Copilot reagiert auf sogenannte Prompts – also textliche Anfragen der Nutzer. Das ist das bekannte Spiel wie bereits bei ChatGPT oder Gemini. Du fragst – die Maschine antwortet. Es gilt die gleiche Regel wie beim Requirements Engineering in der Produktentwicklung. Ergebnisse (= Produkte) können nur so gut sein, wie vorher formulierte Anforderungen (= Requirements) an das Ergebnis. Eine einfache Frage wie bspw. „Wie schreibe ich einen Artikel zum Thema Copilot?“ wird zurückgeben, dass Du Dir zuerst Gedanken über den Inhalt, die Zielgruppe, die Schwerpunkte, Länge/Lesezeit des Artikels, etc. machen könntest…ansonsten wird es dir beschreiben, was Copilot ist. Je präziser die Anforderungen sind, desto besser sind in der Regel auch die Ergebnisse.
Pilotprojekte statt sofortigem Rollout
Eine schrittweise Einführung hat sich in vielen Organisationen bewährt. Kleine Pilotgruppen können zunächst Erfahrungen mit Copilot sammeln, typische Anwendungsfälle identifizieren und interne Leitlinien entwickeln.
Diese Erkenntnisse helfen anschließend, den Einsatz im gesamten Unternehmen gezielter und effizienter zu gestalten.
Die Bereitstellung von Copilot ohne die Einbindung der Nutzer und die Anweisung, dass Copilot nun verfügbar und nutzbar ist, wird die Nutzer ggf. gar nicht zur Nutzung ermutigen. Wenn jedoch Erfahrungen in kleinen Vorprojekten gesammelt werden können und mit Bereitstellung von Copilot die Power User ihre Tipps & Tricks mit Kolleg/-innen teilen, wird die Experience vom ersten Tag an besser und die Akzeptanz höher sein.
Klare Governance für KI-Anwendungen
Mit zunehmender Nutzung von KI wird es wichtig, Verantwortlichkeiten klar zu definieren. Dazu gehören beispielsweise:
- zentrale Ansprechpartner für KI-Themen
- klare Regeln zur Nutzung von KI-Tools
- Dokumentation wichtiger Anwendungsfälle
Solche Strukturen helfen nicht nur bei der Qualitätssicherung, sondern unterstützen auch die Einhaltung regulatorischer Anforderungen – etwa im Zusammenhang mit dem EU AI Act. Bewährte Use Cases, die mit einem großen Nutzen, also einer hohen Steigerung der Effizienz im Tagesgeschäft können bei Kolleg/-innen demonstriert werden. Sie werden die Begeisterung der Kollegen sehen und im Raum spüren können, wenn Arbeit eines halben Tages in einer Std. erledigt sein kann und man keine Unternehmensregel gebrochen oder Leitlinie übertreten hat.
Im nächsten Teil dieser Serie werfen wir daher einen Blick auf eine Frage, die Unternehmen auf jeden Fall beschäftigt. Die einen nehmen sie ernst, die anderen resignieren und die nächsten verdrängen sie und die Folgen, die sie treffen könnten: Was müssen Unternehmen beachten, wenn sie Copilot einführen möchten – insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Compliance und neue regulatorische Anforderungen?
