Copilot und KI-Agents

Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, wie ein Copilot und KI-Agents zusammenarbeiten, um Geschäftsvorgänge in großen Organisationen zu transformieren.

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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-Agenten helfen dabei, sich wiederholende und banale Aufgaben zu rationalisieren, damit die Benutzenden sich auf bedeutungsvollere Herausforderungen konzentrieren können. Sie können Kundenanfragen über Chatbots automatisieren, die Planung verwalten und Transaktionen verarbeiten, wodurch die Produktivität gesteigert wird.
Erweiterte Datenanalyse: KI-Agenten können große Datenmengen schnell und genau analysieren und Erkenntnisse gewinnen, die Geschäftsstrategien informieren. 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.
Entscheidungsfindung: Durch die Nutzung von Dateneingaben und Algorithmen können KI-Agenten unabhängig in vielen dynamischen Umgebungen agieren. 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 Feedback passen sich KI-Agenten an und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit. 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 Kundenservice. 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 begonnen, KI-gestützte Chatbots auf ihren Websites und in ihren mobilen Apps einzusetzen, um Kunden bei Produktempfehlungen, 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.