Eigene Business-Agenten in Microsoft Copilot erstellen
Praxisbeispiele und Schritt-für-Schritt-Anleitung
Warum KI-Agenten mehr sind als ein weiterer Chatbot
Generative KI ist in vielen Unternehmen bereits angekommen. Mitarbeitende nutzen Microsoft Copilot, um Texte zu erstellen, Informationen zusammenzufassen oder Fragen zu beantworten. Doch je komplexer Prozesse, Daten und fachliche Anforderungen werden, desto häufiger stößt ein allgemeiner KI-Assistent an Grenzen.
Genau hier kommen KI-Agenten ins Spiel. Sie erweitern Copilot um Fachwissen, Regeln, Prozesse und Aufgabenlogiken. Statt bei jeder Anfrage den notwendigen Kontext neu beschreiben zu müssen, verfügen sie bereits über Anweisungen, Rollen und relevante Wissensquellen. Dadurch liefern sie konsistentere Ergebnisse, reduzieren manuellen Aufwand und unterstützen Mitarbeitende gezielt bei wiederkehrenden Aufgaben.
Für Unternehmen bedeutet das:
- schnellerer Zugriff auf Wissen
- standardisierte Antworten und Prozesse
- weniger manuelle Recherche und höhere Produktivität
- Entlastung von Fachabteilungen
Während ein klassischer Chatbot auf nahezu jede Frage reagieren soll, wird ein Agent für einen klaren Anwendungsfall entwickelt und arbeitet wie ein digitaler Fachexperte für einen definierten Aufgabenbereich.
3 Use Cases aus der Planung: Wo KI-Agenten den größten Mehrwert schaffen
Besonders interessant werden KI-Agenten dort, wo große Informationsmengen, wiederkehrende Prozesse und Expertenwissen zusammenkommen. Nachfolgende Tabelle zeigt drei Beispiele aus der Unternehmensplanung:
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Ob Finanz-, Vertriebs- oder Supply-Chain-Planung: KI-Agenten können Fachwissen gezielt verfügbar machen, manuelle Recherche reduzieren und Entscheidungsprozesse beschleunigen. Doch wie entsteht aus einer Idee ein produktiver Agent? Wer die grundlegenden Schritte kennt, kann erste Anwendungsfälle oft bereits innerhalb weniger Stunden umsetzen.
Schritt für Schritt zum eigenen KI-Agenten
Viele Unternehmen gehen davon aus, dass die Erstellung eines KI-Agenten umfangreiche Entwicklungsprojekte erfordert. Tatsächlich lassen sich erste Business-KI-Agenten in Microsoft 365 Copilot häufig innerhalb weniger Stunden umsetzen. Entscheidend ist dabei weniger die Technologie als die sorgfältige Vorbereitung.
✓ Schritt 1: Den richtigen Anwendungsfall identifizieren
Am Anfang steht die Frage, welchen konkreten Mehrwert der KI-Agent liefern soll. Besonders geeignet sind Aufgaben, bei denen Mitarbeitende regelmäßig dieselben Fragen beantworten, Informationen recherchieren oder auf Expertenwissen zugreifen müssen. Typische Beispiele sind die Erläuterung von Kennzahlen im Controlling, die Analyse von Vertriebs-Pipelines oder die Bereitstellung von Informationen zu Prozessen und Richtlinien.
Je klarer der Anwendungsfall definiert ist, desto zielgerichteter kann der KI-Agent später arbeiten.
✓ Schritt 2: Rolle, Aufgaben und Grenzen festlegen
Im nächsten Schritt wird festgelegt, welche Rolle der KI-Agent übernehmen soll und wie er auf Anfragen reagiert. Dabei sollte nicht nur definiert werden, welche Aufgaben er erledigen soll, sondern auch, welche Themen außerhalb seines Zuständigkeitsbereichs liegen.
Für einen Forecasting-Agenten könnte die Beschreibung beispielsweise lauten:
"Du unterstützt das Controlling bei der Analyse von Plan-Ist-Abweichungen und Forecasts. Nutze ausschließlich die bereitgestellten Datenquellen und erläutere die wichtigsten Einflussfaktoren verständlich und nachvollziehbar."
Solche klaren Anweisungen helfen dabei, konsistente und zuverlässige Antworten zu erhalten.
✓ Schritt 3: Wissen und Datenquellen bereitstellen
Damit ein KI-Agent fachlich fundierte Antworten geben kann, benötigt er Zugriff auf relevante Informationen. Diese können beispielsweise aus SharePoint-Dokumenten, Excel-Dateien, Richtlinien, Prozessbeschreibungen oder internen Wissensdatenbanken stammen.
Dabei gilt ein einfaches Prinzip: Die Qualität der Antworten hängt unmittelbar von der Qualität der bereitgestellten Informationen ab. Aktuelle, strukturierte und gepflegte Inhalte sind daher eine wichtige Voraussetzung für einen erfolgreichen Agenten.
✓ Schritt 4: Den KI-Agenten konfigurieren
Anschließend wird der Agent in Microsoft 365 Copilot oder Copilot Studio eingerichtet. Hier werden Name, Beschreibung, Anweisungen, Wissensquellen und Zugriffsrechte hinterlegt. Die grafische Oberfläche führt dabei durch den gesamten Prozess, sodass für viele Anwendungsfälle keine Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Bereits nach dieser Konfiguration steht ein erster funktionsfähiger Prototyp zur Verfügung.
✓ Schritt 5: Mit realen Fragestellungen testen
Bevor der KI-Agent veröffentlicht wird, sollte er anhand typischer Nutzeranfragen getestet werden. Im Controlling könnte dies die Frage nach den Ursachen einer Planabweichung sein, im Vertrieb die Bewertung gefährdeter Opportunities oder in der Supply Chain die Analyse möglicher Lieferengpässe.
Dabei zeigt sich schnell, ob zusätzliche Informationen benötigt werden oder die Anweisungen präzisiert werden sollten. In der Praxis sind mehrere kleinere Optimierungsschleifen meist der Schlüssel zu einem erfolgreichen Ergebnis.
✓ Schritt 6: Veröffentlichen und kontinuierlich weiterentwickeln
Sobald die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen, kann der KI-Agent für einzelne Teams, Fachbereiche oder das gesamte Unternehmen bereitgestellt werden. Mit dem Go-live endet die Arbeit jedoch nicht. Neue Prozesse, geänderte Verantwortlichkeiten und zusätzliche Datenquellen sollten regelmäßig berücksichtigt werden, damit der Agent langfristig relevante und qualitativ hochwertige Antworten liefern kann.
Auf diese Weise entwickelt sich aus einem ersten Pilotprojekt Schritt für Schritt ein produktiver KI-Agent, der Mitarbeitende im Arbeitsalltag spürbar entlastet und Unternehmenswissen effizient nutzbar macht.
Wann reicht Self-Service aus und wann lohnt sich externe Unterstützung?
Microsoft hat die Einstiegshürde bei Copilot bewusst niedrig gehalten. Viele einfache Anwendungsfälle lassen sich von Fachbereichen eigenständig umsetzen. Dazu zählen beispielsweise Unternehmensglossare, FAQ-Agenten, Onboarding-Assistenten oder Wissensagenten, die auf klar abgegrenzte Informationsquellen zugreifen.
Komplexer wird es, wenn KI-Agenten nicht nur Wissen bereitstellen, sondern Daten, Prozesse und Systeme miteinander verknüpfen sollen. Das betrifft beispielsweise Szenarien in der Finanzplanung über mehrere Planungsebenen, komplexe S&OP-Prozesse oder Workflow-Automatisierungen. Auch wenn mehrere Datenquellen eingebunden werden oder Anforderungen an Governance, Berechtigungen und Sicherheit berücksichtigt werden müssen, steigt die Komplexität deutlich.
In solchen Fällen lohnt sich häufig die Zusammenarbeit mit spezialisierten Partnern.
Dabei geht es nicht nur um die technische Umsetzung, sondern vor allem um strategische Fragen wie:
- Wo schaffen KI-Agenten den größten geschäftlichen Mehrwert?
- Welche Datenquellen sind für belastbare Ergebnisse erforderlich?
- Wie lassen sich Governance-, Sicherheits- und Berechtigungskonzepte sinnvoll umsetzen?
- Wie werden KI-Agenten in bestehende Planungs- und Steuerungsprozesse integriert?
Der Erfolg eines KI-Agenten hängt folglich nicht von der Technologie allein ab. Entscheidend ist vielmehr das Zusammenspiel aus Daten, Prozessen, Fachwissen und klaren Governance-Strukturen. Erst wenn diese Bausteine aufeinander abgestimmt sind, entsteht eine Lösung, die zuverlässig arbeitet und nachhaltigen Mehrwert für das Unternehmen schafft.
Fazit: Erfolgreiche KI-Agenten brauchen mehr als Technologie
KI-Agenten entwickeln sich zunehmend von einfachen Wissensassistenten zu digitalen Fachspezialisten, die Mitarbeitende bei konkreten Geschäftsprozessen unterstützen. Ihr größter Nutzen liegt nicht darin, Inhalte zu generieren, sondern Fachwissen, Daten und Prozesse intelligent miteinander zu verbinden.
Unternehmen können bereits mit überschaubarem Aufwand erste KI-Agenten aufbauen und wertvolle Erfahrungen sammeln. Wer darüber hinaus geschäftskritische Anwendungsfälle in Finance, Vertrieb oder Supply Chain realisieren möchte, sollte frühzeitig die strategische Einbettung, Datenbasis und Governance berücksichtigen. Erst dann entsteht aus einem KI-Agenten ein echter Produktivitätshebel für das Unternehmen.
Gerne unterstützen wir Sie dabei, die passenden Anwendungsbereiche für Ihre Unternehmenssituation zu identifizieren und Ihre Prozesse gezielt weiterzuentwickeln. Sprechen Sie uns gerne an.
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Julian Schütt has been advising our customers for over 15 years, from the conception to the implementation of smart data architectures. As head of the Data & Cloud Services business unit, he is involved in the use of innovative technologies, from agile cloud environments to the efficient use of artificial intelligence.
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