17.03.2023

Copilot: Neue Microsoft-KI schreibt für User Emails, Word- und Excel-Files

Microsoft lässt nicht lange auf den nächsten KI-Coup warten: Microsoft Office erhält nun seinen eigenen KI-Chatbot.
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Microsoft,AI,Copilot
(c) Microsoft

Der nächste Microsoft-KI-Streich folgt sogleich: Der Techgigant baut nun auch Künstliche Intelligenz (KI) in die Microsoft Office Suite ein. Der KI-gestützte Assistent heißt Microsoft 365 Copilot und soll bei der täglichen Arbeit unterstützen.

Persönlicher Business-Assistent

Mit Copilot können Microsoft-Office-Nutzer:innen beispielsweise mit einem Klick PowerPoint-Präsentationen, basierend auf Text aus Word-Dokumenten, erstellen. Als Chatbot generiert der Microsoft Copilot auch automatisch Text für Word-Dokumente oder E-Mails in Outlook. In Excel soll Copilot per Mausklick spielerisch leicht SWOT-Analysen erstellen können.

Copilot soll seinem Namen auch gerecht werden, indem er Nutzer:innen auf ein anstehendes Meeting vorbereitet. Er soll auch regelmäßige Updates über neue Mitarbeiter:innen oder urlaubsbedingte An- und Abwesenheiten von Bürokolleg:innen geben. Der KI-Chatbot für Microsoft Office basiert auf dem erst jüngst gelaunchten GPT-4 von OpenAI.

Falsch, aber nützlich

Wie alle in letzter Zeit veröffentlichten Künstlichen Intelligenzen und damit verbundenen Chatbots wird auch der neue KI-Office-Assistent nicht immer korrekte Ergebnisse liefern. Das räumte Microsoft-Chef Jared Spataro laut The Verge gleich bei der Copilot-Präsentation am Donnerstag ein. Sollte Copilot tatsächlich inkorrekte Ergebnisse liefern, wären diese laut Spataro aber „nützlich inkorrekt“ und brächten Nutzer:innen dennoch einen Vorteil im Vergleich zu nicht KI-gestützten Office-Anwendungen.

Für Microsoft Office User:innen könnte diese Möglichkeit falscher oder unpräziser Ergebnisse aber ein Problem darstellen. Da man gerade im täglichen Geschäft und in der Arbeit auf optimale Leistung bedacht ist und Fehler sich negativ auf das Unternehmen auswirken könnten.

Sicherheitscheck

Hier könnte aber womöglich der Microsoft Graph Abhilfe verschaffen. Dieser ist neben der GPT-4-Technologie und den Microsoft365-Apps der dritte Bestandteil von Copilot. Der Microsoft Graph ist eine Plattform, die Daten aus verschiedenen Microsoft-Diensten wie Kalender, E-Mails, Chats, Dokumenten und Meetings verbindet. Der Microsoft Graph soll zunächst die von den Nutzer:innen in den Chatbot eingegebenen Daten analysieren. Danach lässt er die von GPT-4 generierten Ergebnisse durch eine Art Sicherheits- und Compliance-Check laufen. Da es sich innerhalb von Microsoft Office oft um sensible Business-Daten handelt, dürfte dieser Sicherheitscheck zukünftige Nutzer:innen beruhigen.

Ohne Umwege

Die von Spataro angesprochene potenzielle Fehlerhaftigkeit von Copilot hängt wohl auch mit der hohen Geschwindigkeit zusammen, mit der Microsoft seine KI-Anwendungen veröffentlicht. „Um die Bedürfnisse unserer Kund:innen zu befriedigen, müssen wir schnell und verantwortungsvoll handeln, und währenddessen mitlernen“, sagt Spataro. Geschwindigkeit scheint bei Microsoft die Priorität zu sein, um den Hype um seine Künstliche-Intelligenz-Produkte aufrecht zu erhalten. Erst kürzlich wurde auch die gesamte Ethik-Abteilung bei Microsoft gekündigt, um die Produkte direkter und ohne Umwege auf den Markt zu bringen.

Copilot kann Deutsch

Derzeit wird der Microsoft 365 Copilot von 20 Kund:innen getestet. In den kommenden Monaten rollt Microsoft das Angebot weiter aus und macht konkrete Angaben zu Preismodell und Verfügbarkeiten. Wann es hierzulande anläuft, wird laut Microsoft Österreich ebenfalls in absehbarer Zeit kommuniziert. Die KI-Lösungen seien jedenfalls nicht an den Einsatz der englischen Sprache gebunden, sondern funktionieren auch beispielsweise in Deutsch sehr gut, bestätigt ein Mitarbeiter von Microsoft Österreich dem brutkasten.

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AnchorOps, The Process Doctors
© zVg - Shadan Ajdari (l.) und Nael Elagabani.

Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit KI, Automatisierung und neuen Cloud-Technologien. Für Nael Elagabani, der gemeinsam mit Shadan Ajdari The Process Doctors (TPD) gründete, liegt die eigentliche Herausforderung jedoch an einer anderen Stelle. Der ehemalige Neurowissenschaftler und spätere Microsoft-Cloud-Engineer ist überzeugt, dass viele Unternehmen zunächst ihre operativen Abläufe verstehen und strukturieren müssen, bevor neue Technologien ihr volles Potenzial entfalten können.

AnchorOps als eine Art „Brain“

Ihre Lösung AnchorOps ist ein Ansatz, der die Art und Weise verändern soll, wie Unternehmen ihre internen Abläufe organisieren und digitale Technologien einsetzen. Im Zentrum steht das Konzept eines sogenannten „Company Brain“ – eines operativen Unternehmenssystems, das Prozesse, Mitarbeiteraktivitäten und technische Systeme miteinander verbinden und so Transparenz, Steuerbarkeit und Skalierbarkeit erhöhen soll.

Elagabani und Ajdari verfolgen dabei eine Sichtweise, die bewusst nicht mit Technologie beginnt, sondern mit der Struktur des Unternehmens selbst. Erst wenn diese stabil und nachvollziehbar ist, sollen Automatisierung, Cloud-Systeme und KI-Technologien darauf aufbauen.

Microsoft und UNO

Elagabani selbst verbrachte rund 20 Jahre in der Forschung und beschäftigte sich dabei mit Gedächtnisprozessen – zunächst mit immunologischem Gedächtnis, später mit Lern- und Gedächtnisvorgängen im Gehirn. Nach seinem Wechsel in die Betriebsentwicklung und die Computational Sciences arbeitete er mit Startups, als Unternehmensberater und später bei Microsoft. Dort war er Teil eines Pilotprogramms, das Prozesse in der Kundenbetreuung rund um Cloud-Technologien neu aufsetzen sollte. „Der Betrieb ist das, was das Unternehmen stabilisiert“, sagt er. „Ich habe dort gesehen, dass selbst in großen Organisationen die größten Herausforderungen nicht nur technischer Natur sind, sondern vor allem in der Struktur von Prozessen und Entscheidungen liegen.“

Aus diesen Erfahrungen entstand zunächst die Idee zu The Process Doctors (TPD) und später zu AnchorOps. Nach seiner Rückkehr nach Wien arbeitete Elagabani unter anderem an mehreren Sovereign-Cloud-Projekten für Einrichtungen der Vereinten Nationen. Dort testete er einen Ansatz, bei dem Prozesse und operative Abläufe im Mittelpunkt stehen. Gemeinsam mit Mitgründer Ajdari entwickelte er daraus das aktuelle Konzept.

From Neuroscience to Business

Die theoretische Grundlage stammt dabei aus der Neurowissenschaft. Elagabani betrachtet Unternehmen als komplexe Systeme, die ähnlich funktionieren wie ein Nervensystem. Informationen, Prozesse und Entscheidungen müssten miteinander verbunden sein, damit ein Unternehmen effizient arbeiten könne. Werden Informationen nicht richtig weitergegeben, entstünden Reibungsverluste, die sich unter anderem in langsamen Entscheidungen, doppelter Arbeit, manuellen Übergaben oder voneinander getrennten Datensilos zeigen können. Ziel von AnchorOps sei es, solche Engpässe sichtbar zu machen und in einer operativen Cloud-Architektur abzubilden.

„Unternehmen verhalten sich neurobiologisch erschreckend ähnlich wie überforderte Gehirne. Wachstum verstärkt keine Ordnung, sondern Instabilität“, sagt Elagabani. Aus dieser Perspektive entstehen typische Probleme nicht primär durch fehlende Tools, sondern vor allem durch mangelnde operative Klarheit. „Wenn Informationen nicht richtig fließen, reagiert das System wie ein überlastetes Nervensystem.“

Cloud-Architektur

Ziel der beiden Founder ist es nicht, einzelne Tools zu ersetzen, sondern die operative Realität eines Unternehmens sichtbar und steuerbar zu machen. Dadurch entsteht eine Art „organisatorisches Nervensystem“, das Informationen strukturiert weitergibt und Entscheidungswege nachvollziehbar mache.

Ein zentraler Bestandteil ist dabei die sogenannte operative Cloud-Architektur. Sie bildet die Grundlage, auf der weitere Technologien wie Automatisierung oder KI-Agenten aufsetzen können „Wir gehen bewusst schrittweise vor“, erklärt Elagabani. „Viele Unternehmen versuchen direkt KI einzuführen, ohne dass ihre Prozesse stabil sind. Unser Ansatz ist: zuerst Struktur, dann Technologie.“

AnchorOps: Zielgruppe kleine und mittlere Unternehmen

Aktuell richtet sich AnchorOps gezielt an kleine und mittlere Unternehmen, um operative Strukturen sichtbar zu machen und schrittweise in eine digitale Architektur zu überführen.
„Wir suchen nicht Kunden, sondern Partner“, betont der Neurospezialist. „Wenn das Fundament steht, beginnt die eigentliche Arbeit. Dann entwickeln wir die operative Struktur gemeinsam weiter – Schritt für Schritt.“

Ajdari ergänzt: „Wir sind sehr daran interessiert, zuerst die Grundlagen sauber aufzubauen, bevor KI eingesetzt wird. KI ist für uns dabei ein zusätzlicher Layer, der erst aufgesetzt wird, wenn ein stabiles Fundament und klar definierte, smarte Prozesse vorhanden sind. Was bei Großkonzernen ein mindestens sechsstelliges Vorhaben ist, setzen wir für den Mittelstand kostengünstiger um. Unser Computationsmodell generiert auf Basis der AnchorOps-Daten verschiedene Zukunftsszenarien, probabilistisch statt deterministisch, und leitet daraus konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen – sogenannte Prescriptions – ab. Diese Szenarien bleiben dabei nicht abstrakt, sondern werden visuell und als Skizzen so aufbereitet, dass sie intuitiv verständlich und direkt nutzbar sind.“

Computational-Modell

Parallel zur Entwicklung des „Company Brain“ arbeiten Elagabani und Ajdari an einem eigenen Computational-Modell. Dieses soll die operative Realität eines Unternehmens mathematisch abbilden und simulieren können. Ziel ist es hier, zusätzliche Ebenen der Analyse zu ermöglichen, die über klassische KI-Systeme hinausgehen. Das Modell soll künftig perspektivisch als Erweiterung in AnchorOps integriert werden und Unternehmen helfen, ihre operativen Strukturen noch besser zu verstehen.

The Process Doctors ist derzeit eigenfinanziert und befindet sich in Gesprächen mit potenziellen Pilotkunden sowie Investoren. Für die Gründer steht dabei vor allem die Skalierung der Methode im Mittelstand im Vordergrund. Langfristig wollen sie Unternehmen dabei unterstützen, ihre digitale Transformation auf einer stabilen operativen Grundlage aufzubauen – und damit den Zugang zu Technologien zu ermöglichen, die bislang vor allem Großkonzernen vorbehalten waren.

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