Microsoft Copilot-Glossar: Zentrale Begriffe erklärt

Von Mirko Peters · 2026-03-15 · Aktualisiert 2026-03-24

Entdecken Sie die Copilot-Terminologie! Verstehen Sie zentrale Begriffe und Konzepte der künstlichen Intelligenz. Ihre Anlaufstelle für Copilot-Definitionen.

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Sie haben schon viel über Microsoft Copilot gehört, verlieren sich aber im Fachjargon? Damit sind Sie nicht allein. Microsoft Copilot, Microsofts KI-gestützter Assistent, verändert die Art, wie Menschen in Microsoft 365, Azure und auf anderen Plattformen arbeiten. Mit diesen leistungsstarken neuen Funktionen kommt eine Flut neuer Begriffe, die Anwender verstehen müssen.

Dieser Leitfaden richtet sich an alle, die Copilot im wachsenden Microsoft-Ökosystem nutzen, verwalten oder einfach auf dem Laufenden bleiben möchten. Die Copilot-Terminologie zu kennen, ist nicht nur hilfreich, sondern essenziell, um die Produktivität zu steigern, den Nutzen Ihrer Investition voll auszuschöpfen und Compliance- sowie Sicherheits-Best-Practices einzuhalten.

In den folgenden Abschnitten finden Sie klare Definitionen und praxisnahe Erklärungen, die Ihnen helfen, sich in der neuen, KI-gestützten Arbeitswelt zurechtzufinden und erfolgreich zu sein.

1. Dynamische Weiterentwicklung: Das Copilot-Glossar ist nicht statisch. Die Einträge zur Microsoft Copilot-Terminologie werden regelmäßig aktualisiert, um neue Funktionen, Unternehmensrichtlinien und sich weiterentwickelnde KI-Fähigkeiten abzubilden.
2. Kontextabhängige Definitionen: Viele Glossarbegriffe enthalten kontextbezogene Varianten. Dasselbe Wort aus der Microsoft Copilot-Terminologie kann je nachdem, ob es in Teams, Word oder Azure verwendet wird, eine unterschiedliche Bedeutung haben.
3. Kennzeichnung sensibler Daten: Das Glossar enthält spezielle Markierungen, die zeigen, wie Begriffe mit Datenschutz und Data Governance zusammenhängen. So lässt sich die Microsoft Copilot-Terminologie mit Blick auf Compliance besser einordnen.
4. Lokalisierung über die Übersetzung hinaus: Einträge werden nicht nur sprachlich, sondern auch an regionale Arbeitsabläufe angepasst. Die Microsoft Copilot-Terminologie berücksichtigt damit lokale Geschäftspraktiken und rechtliche Rahmenbedingungen.
5. Rollenbasierte Erklärungen: Definitionen enthalten häufig rollenspezifische Beispiele (Admin, Entwickler, Endanwender). Dadurch lässt sich die Microsoft Copilot-Terminologie für unterschiedliche Zielgruppen sofort praktisch anwenden.
6. Zuordnung zu anderen Produkten: Das Glossar ordnet Copilot-Begriffe den entsprechenden Konzepten in Microsoft 365 und Azure zu. Das reduziert Unklarheiten, wenn sich die Microsoft Copilot-Terminologie über mehrere Dienste hinweg überschneidet.
7. Nachvollziehbare Quellenangaben: Viele Einträge verweisen auf Produktdokumentation, Support-Artikel und Changelogs. So können Anwender überprüfen, wie die Microsoft Copilot-Terminologie hergeleitet wurde und wann sie sich geändert hat.
8. Maschinenlesbare Formate: Teile des Copilot-Glossars werden in strukturierten Formaten (JSON/CSV) veröffentlicht. Dadurch lassen sich die Begriffe automatisiert, in Taxonomien integriert und programmatisch nutzen.

Microsoft Copilot verstehen: Zentrale Konzepte und Rollen

Schauen wir uns genauer an, was Microsoft Copilot eigentlich ist. Vereinfacht gesagt ist Copilot Ihr digitaler Assistent, der auf KI basiert und direkt in den Apps arbeitet, die Sie täglich nutzen, etwa Word, Teams, Excel oder sogar Azure. Seine Aufgabe: Sie beim Schreiben, Analysieren, Kommunizieren, Planen und vielem mehr unterstützen, und das mit deutlich weniger Aufwand. Um Copilot sicher zu nutzen, sollten Sie jedoch einige grundlegende Konzepte kennen.

Copilot ist keine eigenständige App. Vielmehr handelt es sich um eine Ebene, die über Microsoft 365 und Azure hinweg arbeitet und alltägliche Aufgaben schneller und intelligenter macht. Copilot reagiert auf Ihre „Prompts“ (im Grunde Anweisungen in einfacher Sprache), ruft Informationen ab, automatisiert wiederkehrende Schritte und verknüpft sogar Daten zwischen verschiedenen Systemen.

Es gibt einige zentrale Rollen, denen Sie begegnen werden. Der Benutzer ist jeder, der mit Copilot interagiert, um Arbeit zu erledigen. Der Administrator (manchmal auch Mandantenadministrator genannt) konfiguriert die Copilot-Einstellungen, Berechtigungen und die Sicherheit für Ihre Organisation. Der KI-Agent ist der Teil von Copilot, der die eigentliche Arbeit übernimmt, etwa Ihre Anfragen analysieren oder Aktionen ausführen.

Copilot fügt sich außerdem in organisatorische Arbeitsabläufe ein und hält sich an Sicherheitsrichtlinien, die Administratoren festlegen. Ob es darum geht, auf welche Daten Copilot zugreifen darf, oder um die Anbindung an einen bestimmten Workflow in Teams: Wer diese Grundlagen zu „Wer macht was“ versteht, ist beim sicheren und effektiven Einsatz von Copilot einen entscheidenden Schritt voraus.

Wesentlicher Microsoft Copilot-Terminologie-Glossar

• Prompt: Die Anweisung oder Frage, die Sie in Copilot eingeben. Zum Beispiel: „Fasse die Notizen der heutigen Besprechung zusammen.“ Je klarer Ihr Prompt formuliert ist, desto besser fällt das Ergebnis aus.
• Plug-in: Optionale Erweiterungen, die die Fähigkeiten von Copilot ergänzen, etwa indem sie eine Verbindung zu Drittanbieter-Tools wie Salesforce herstellen, damit Copilot zusätzliche Daten abrufen kann.
• Agent: Der KI-gestützte „Helfer“, der bestimmte Aufgaben oder Automatisierungen innerhalb von Copilot ausführt. Stellen Sie sich einen Agenten als Mini-Assistenten vor, der sich auf eine bestimmte Aufgabe konzentriert, etwa das Erstellen eines Berichts oder das Aktualisieren eines Kalenders.
• Kontextfenster: Die Menge an Informationen, die Copilot gleichzeitig bei der Beantwortung Ihres Prompts berücksichtigen kann. Wenn Sie Copilot bitten, ein langes Dokument zu prüfen, „merkt“ es sich nur das, was in dieses Fenster passt.
• Grounding: Der Prozess, bei dem Copilot Ihren Prompt mit echten Unternehmensdaten (Dateien, E-Mails, Chats) verknüpft. So sind die Antworten relevant und passen genau zu Ihrer Arbeit, statt nur generische KI-Ergebnisse zu liefern.
• Governance: Richtlinien und Kontrollen, die Administratoren festlegen, um zu steuern, wer Copilot nutzen darf, auf welche Daten es zugreifen kann und wie es sich verhält. So bleibt der Einsatz von KI sicher und konform.
• Data Loss Prevention (DLP): Sicherheitswerkzeuge, die verhindern, dass sensible Informationen wie Sozialversicherungsnummern über Copilot-Ergebnisse weitergegeben oder preisgegeben werden.
• Mandant: Die eigene, dedizierte Microsoft 365-Umgebung Ihrer Organisation. Stellen Sie sich diese als die „Basis“ Ihres Unternehmens in der Cloud vor.
• Microsoft Graph: Das Framework, über das Copilot sicher auf Unternehmensdaten in Microsoft 365 zugreift und dabei berücksichtigt, wer was sehen darf.

Wie Copilot in Microsoft 365 und Azure integriert ist

Copilot wird nicht einfach nur über Ihre Microsoft-Tools gelegt, sondern ist direkt darin eingebunden. Für Microsoft 365 ist Copilot in Anwendungen wie Teams, Outlook, Word, Excel, Power BI und Power Platform integriert. In jeder dieser Anwendungen erscheint Copilot kontextbezogen und bietet an, Chats zusammenzufassen, E-Mails zu entwerfen, Tabellenkalkulationen zu analysieren oder Workflows zu automatisieren.

Im Hintergrund greift Copilot über sichere APIs und Dienste wie Microsoft Graph auf die Daten Ihrer Organisation zu. So kann es beispielsweise relevante Dateien aus SharePoint abrufen, aktuelle E-Mails auswerten oder Teams-Unterhaltungen heranziehen, wenn es auf Ihren Prompt antwortet. Dabei werden die bestehenden Sicherheitsgrenzen Ihrer Organisation eingehalten, sodass Sie nur Daten sehen, die Sie auch sehen dürfen.

In Azure ist die Integration von Copilot etwas technischer. Copilot kann sich mit cloudbasierten Datenquellen verbinden, Aufgaben automatisieren und sogar bei Code oder Infrastruktur-Setups helfen. Die Integration basiert auf den Berechtigungen, Governance-Regeln und Benutzerrollen, die in Ihrer Azure-Umgebung festgelegt sind.

Damit Copilot läuft, müssen Administratoren unter Umständen bestimmte Funktionen oder Verbindungen aktivieren, und in den meisten Fällen sollten die empfohlenen Sicherheitsbest Practices beachtet werden. Wenn Sie sich eingehender mit einem sicheren und gesteuerten Einsatz von Copilot befassen möchten, sind die Strategien in diesem Beitrag zu Purview und DLP für Power Platform unbedingt lesenswert. Wenn Sie diese Grundlagen verstehen, erkennen Sie, wo Copilot in Ihre täglichen Tools passt, und warum es in der Microsoft 365- und Azure-Landschaft einen echten Fortschritt darstellt.

Copilot-Agenten und agentische Workflows

Der Begriff „Agent“ wird im Zusammenhang mit Copilot häufig verwendet, doch dahinter steckt mehr als nur Marketingsprache. Agenten gehören zu den entscheidenden Bausteinen moderner Automatisierung. In Copilot ist ein Agent ein KI-gestützter Helfer, der für bestimmte, wiederkehrende Aufgaben entwickelt wurde. Dabei handelt es sich nicht um die altbekannten Makros oder einfachen Bots. Agenten sind intelligenter und selbstständiger und können komplexe Workflows bewältigen, die mehrere Anwendungen und Datenquellen umfassen.

„Agentische Workflows“ bezeichnen Abfolgen von Aufgaben, die nicht nur automatisiert, sondern von einem Agenten koordiniert werden. Ein Agent könnte beispielsweise Vertriebsdaten auswerten, Dashboards in Power BI aktualisieren und die zuständigen Personen in Teams benachrichtigen, wenn Ziele verfehlt werden. Das geht weit über das Klicken auf eine Schaltfläche „Makro ausführen“ hinaus. Es ist fast so, als hätten Sie einen Mitarbeiter, der nachfasst, die Details prüft und die Ergebnisse misst.

Doch mit großer Macht kommt ernsthafte Governance. Lässt man Agenten ungebremst laufen, kann es schnell unübersichtlich werden: Identitätsabweichungen, versehentliche Datenlecks und der Verlust der Kontrolle. Unternehmen brauchen starke Kontrollmechanismen, etwa stabile Agenten-IDs und klar definierte Tool-Verträge, damit jede Aktion nachvollziehbar und sicher bleibt. Einen tieferen Einblick in die Steuerung von Agenten, einschließlich Entra Agent ID und Risikokontrollen, bietet diese detaillierte Analyse zur Agenten-Governance.

Agentische Workflows entlasten den Arbeitsalltag, machen die Zusammenarbeit reibungsloser und Entscheidungen schneller, allerdings nur, wenn Sie die Zügel fest in der Hand behalten. Wenn Sie Agenten verwalten, sollten Sie außerdem konsequent Berechtigungen durchsetzen, mit Überwachungstools den Überblick behalten und DLP sauber anwenden, wie in diesem Leitfaden zu Sicherheit und Compliance für Copilot beschrieben. So profitieren Sie von der Automatisierung, ohne im Chaos oder bei Compliance-Verstößen zu landen.

Künstliche Intelligenz, Grounding und Prompts im Überblick

Künstliche Intelligenz in Copilot ist keine Magie, sondern eine Kombination aus großen Sprachmodellen (Large Language Models) und gesundem Menschenverstand, also den Daten Ihrer Organisation. Die „KI“ hinter Copilot basiert auf leistungsstarken Sprachmodellen, die darauf trainiert sind, Ihre Eingaben zu verstehen, natürlich zu antworten und Inhalte zu erstellen, die zu Ihrem Stil passen. Reine KI reicht im Geschäftsalltag jedoch nicht aus. Entscheidend ist der Bezug zu den Daten, dem Kontext und den Regeln Ihrer Organisation.

Hier kommt Grounding ins Spiel. Grounding bedeutet, dass Copilot nicht einfach drauflos rät, sondern seine Antworten auf Daten aus Ihren Dateien, E-Mails, Kalendern oder Chats stützt. Fragen Sie beispielsweise: „Was waren unsere Verkaufshighlights im ersten Quartal?“, durchsucht Copilot die tatsächlichen Verkaufstabellen oder CRM-Daten Ihrer Organisation und liefert Ihnen so konkrete, nützliche Antworten statt allgemeiner Vermutungen.

Alles, was Sie von Copilot erhalten, beginnt mit einem Prompt. Ein Prompt kann ein direkter Auftrag sein („Erstelle eine Präsentation zu Markttrends“) oder eine Frage („Wer hat diese Woche Bereitschaftsdienst?“). Wie Sie Ihren Prompt formulieren, bestimmt Qualität und Relevanz der Ausgabe von Copilot. Gute Prompts sind klar und präzise und verweisen nach Möglichkeit auf das passende Quellmaterial.

Prompt Engineering wird zu einer echten Kompetenz: Sie müssen wissen, wie Sie Copilot Ihre Wünsche so mitteilen, dass er sie am besten versteht. Da Copilot Informationen auf Basis der Daten und des Kontexts Ihrer Organisation heranzieht, sollten Sie vor dem Fragen prüfen, auf welche Dateien, Berechtigungen und Teams Copilot Zugriff hat. Dieses Dreigestirn aus künstlicher Intelligenz, Grounding und Prompts bildet das Herzstück Ihrer Produktivität mit Copilot. Wenn Sie es richtig umsetzen, nutzen Sie Copilot nicht nur, sondern schöpfen sein volles Potenzial in Ihren Arbeitsabläufen aus.

Zentrale Governance- und Sicherheitsbegriffe in Copilot

• Datenkonformität: Regeln, die sicherstellen, dass Copilot die Daten Ihrer Organisation stets im Einklang mit gesetzlichen Vorgaben (etwa der DSGVO), Unternehmensrichtlinien und Datenschutzzusagen verarbeitet. Wer worauf zugreifen darf, muss bekannt sein, sonst ist keine Compliance möglich.
• Microsoft Purview: Microsofts Lösung für die Verwaltung von Datensicherheit, Datenschutz und Compliance. Purview hilft dabei, Richtlinien für die Datenverarbeitung und Vertraulichkeitsbezeichnungen festzulegen und alle Copilot-Aktivitäten zu prüfen. Wie sich Purview in die Copilot-Governance einfügt, erfahren Sie in dieser umfassenden Ressource zu Richtlinien.
• Zero Trust: Ein Sicherheitsansatz, bei dem nichts als sicher gilt. Jede Copilot-Aktion wird geprüft und validiert, bevor Zugriff gewährt wird. Keine Abkürzungen, jede Anfrage, jedes Mal.
• Data Loss Prevention (DLP): Automatisierte Kontrollen, die versehentliche (oder absichtliche) Weitergabe sensibler Daten über Copilot erkennen und blockieren. DLP wirkt wie ein KI-Wächter, der dafür sorgt, dass nichts durchrutscht.
• Mandantengrenze: Die strikten digitalen Mauern, die die Daten Ihrer Organisation in der Microsoft Cloud von denen anderer trennen. Copilot respektiert Mandantengrenzen, sodass Ihre Informationen nie auf der falschen Seite landen.
• Role-Based Access Control (RBAC): Verwaltungswerkzeuge, mit denen sich fein steuern lässt, wer in Copilot und über M365 hinweg was, wo und mit welchen Daten tun darf. RBAC ist die Grundlage für sichere Delegation.
• Graph-Berechtigungen: Einstellungen, die steuern, auf welche Datenquellen Ihrer Organisation die KI-Agenten von Copilot zugreifen dürfen. Berechtigungen einzuschränken ist entscheidend, um eine Überexposition zu vermeiden, wie im Leitfaden zu Governance und Compliance beschrieben.

Um Ihre Copilot-Nutzung weiter zu verbessern, lohnt sich ein Blick auf die praxisnahe Governance-Checkliste im Beitrag Copilot Governance: Policy or Pipe Dream?. Sie behandelt Verträge, Lizenzen, automatische Kennzeichnung und Best Practices für einen KI-Rat.

Tipps, um Microsoft Copilot optimal zu nutzen

• Nutzen Sie Lernressourcen: Verlassen Sie sich nicht auf Improvisation. Schauen Sie sich Microsofts offizielle Copilot-Schulungen an und nutzen Sie Leitfäden wie ein zentrales Copilot Learning Center. Diese Angebote werden laufend aktualisiert, um mit neuen Funktionen Schritt zu halten.
• Beteiligen Sie sich an der Community: Treten Sie Benutzerforen oder Gruppen bei, tauschen Sie Tipps aus, teilen Sie praktische Anwendungsszenarien und erkennen Sie Probleme frühzeitig.
• Achten Sie auf Updates: Microsoft Copilot entwickelt sich ständig weiter. Lassen Sie sich über neue Funktionen, Sicherheitspatches und Änderungen an der Terminologie informieren, damit Sie nicht unvorbereitet getroffen werden.
• Fördern Sie die organisationsweite Abstimmung: Teilen Sie Best Practices und stärken Sie die Copilot-Kompetenz im Unternehmen. So funktioniert die Zusammenarbeit reibungsloser, und alle bleiben auf demselben (digitalen) Stand.
• Priorisieren Sie Sicherheit und Governance: Befolgen Sie stets die Empfehlungen Ihres Administrators für eine sichere Nutzung und melden Sie alles, was ungewöhnlich erscheint.

Häufige Fragen: Weitere Ressourcen zu Microsoft 365 Copilot

Was bedeutet die Terminologie von Microsoft Copilot, und warum ist sie wichtig?

Die Terminologie von Microsoft Copilot umfasst die Begriffe und Konzepte, mit denen Microsofts KI-Funktionen beschrieben werden, etwa Copilot Studio, Konnektoren, Orchestrator und zentrale Copilot-Funktionen. Wer diese Begriffe kennt, nutzt Copilot gezielt, setzt KI verantwortungsvoll ein und versteht, wie Foundation Models, LLMs und Retrieval-Augmented Generation (RAG) zusammenarbeiten, um menschlich klingende Antworten zu erzeugen und Erkenntnisse aus externen Datenquellen bereitzustellen.

Wie passt Copilot Studio in das Copilot-Ökosystem?

Copilot Studio ist der Low-Code-Dienst, mit dem Entwickler und Maker Copilots erstellen und anpassen. Er bindet Copilot-Konnektoren und Microsoft Graph-Konnektoren ein, konfiguriert Abruf und semantisches Ranking, integriert Azure OpenAI oder andere LLMs und steuert, wie der KI-Assistent auf natürlichsprachliche Eingaben reagiert und relevante Informationen aus dem Knowledge Graph, aus Office 365 oder aus externen Datenquellen abruft.

Was sind Copilot-Konnektoren, und wie greifen sie auf externe Daten zu?

Copilot-Konnektoren sind Plug-ins oder APIs, mit denen Copilots auf externe Datenquellen zugreifen, etwa Microsoft Graph-Konnektoren, APIs von Drittanbietern, Datenbanken oder Microsoft Fabric. Sie ermöglichen den Abruf relevanter Informationen und erlauben dem KI-gestützten digitalen Assistenten, Wissen aus mehreren Systemen zu kombinieren. So kann der Copilot Texte erstellen, Anfragen beantworten und kontextbezogene Antworten auf Benutzereingaben liefern.

Welche Beziehung besteht zwischen LLMs, Foundation Models, Azure OpenAI und Microsoft Copilot?

LLMs und Foundation Models sind die zugrunde liegenden Machine-Learning-Modelle, die Texte und menschlich klingende Antworten erzeugen. Microsofts KI-Stack nutzt Azure OpenAI und weitere Azure-KI-Dienste, um diese Modelle bereitzustellen und zu feinabzustimmen. So kann Copilot als KI-gestützter Assistent generative KI einsetzen, Verarbeitung natürlicher Sprache anwenden und dialogorientierte Antworten auf Benutzerinteraktionen liefern, dabei aber Sicherheitsupdates und die Richtlinien für verantwortungsvolle KI berücksichtigen.

Wie verbessern natürlichsprachliche Eingaben und semantische Verarbeitung das Copilot-Erlebnis?

Natürlichsprachliche Eingaben und semantische Verarbeitung ermöglichen es Copilots, menschliche Sprache zu interpretieren, Absichten zu erkennen und Benutzereingaben in Abfragen für den Abruf oder in Aktionen umzuwandeln. Durch semantische Suche, RAG und NLP-Verfahren können Copilots relevante Informationen finden, große Textmengen zusammenfassen und menschlich klingende Antworten erzeugen, die zur Anfrage des Benutzers und zum Knowledge Graph oder zu den über Konnektoren verfügbaren Daten passen.

Welche typischen Anwendungsfälle gibt es für Microsoft Copilot in Business und Produktivität?

Zu den Anwendungsfällen gehören das automatisierte Verfassen von E-Mails in Office 365, das Erstellen von Berichten mit Daten aus Microsoft Fabric, die Zusammenfassung langer Dokumente, Chatbots für den technischen Support, Low-Code-Apps mit Power Apps und Copilot-Konversationsoberflächen, das Abrufen von Kundeneinblicken über Microsoft Graph-Connectors sowie Analyse-Workflows, die Modelle für maschinelles Lernen und Retrieval-Augmented Generation nutzen, um Antworten und Empfehlungen zu liefern.

Wie stellt Microsoft die Sicherheit von Updates und verantwortungsvolle KI in Copilots sicher?

Microsoft kombiniert Sicherheitspraktiken der Plattform, Berechtigungen für Connectors, API-Steuerungen und regelmäßige Sicherheitsupdates mit Frameworks für verantwortungsvolle KI. Diese umfassen Modell-Governance, menschliche Überprüfung (Human-in-the-Loop) und Nutzungsüberwachung. Organisationen können Zugriffssteuerungen, Data Loss Prevention und Auditing anwenden und dabei den Leitfäden von Microsoft Learn sowie Compliance-Best-Practices folgen, um Risiken durch KI-generierte Inhalte und externen Datenzugriff zu minimieren.

Können Entwickler Copilots mit APIs, Plug-ins und Power Apps erweitern?

Ja. Entwickler können APIs, Copilot-Connectors, Plug-ins und Low-Code-Werkzeuge wie Power Apps nutzen, um Copilots zu erweitern. Sie können externe Dienste über APIs aufrufen, GPT-ähnliche Modelle über Azure OpenAI einbinden und eigene Abrufmechanismen aus Wissensgraphen oder Datenbanken implementieren. Mit Copilot Studio lassen sich Workflows orchestrieren und die Copilot-Erfahrung für bestimmte Benutzerinteraktionen und Geschäftsprozesse anpassen.

Was ist Retrieval-Augmented Generation, und wie hilft sie beim Abrufen relevanter Informationen?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert das Abrufen relevanter Dokumente mit generativen KI-Modellen, sodass das KI-Modell seine Antworten auf reale Quellen stützen kann. Copilots nutzen RAG, um Connectors abzufragen, unterstützende Dokumente abzurufen und Antworten zu erzeugen, die auf sachlichen Inhalten basieren. Das verbessert die Genauigkeit, wenn die KI Text generiert oder Erkenntnisse aus großen Textmengen oder verteilten externen Datenquellen liefert.

Wie messen und verbessern Organisationen die Copilot-Erfahrung und Lernmodelle?

Organisationen überwachen Benutzerinteraktionen, Erfolgsquoten von Abfragen, Feedbackschleifen und Konversationsmetriken, um Prompts zu verfeinern, Modelle für maschinelles Lernen neu zu trainieren oder anzupassen, Connectors zu aktualisieren und die semantischen Abrufeinstellungen anzupassen. Ressourcen auf Microsoft Learn und weitere Quellen bieten Best Practices, um die Copilot-Erfahrung iterativ zu verbessern, die Relevanz zu steigern und sicherzustellen, dass der KI-Assistent hilfreiche, menschlich wirkende Antworten liefert.

Welche Rolle spielen Wissensgraphen und Microsoft Graph-Connectors bei der Beantwortung von Benutzeranfragen?

Wissensgraphen und Microsoft Graph-Connectors strukturieren und indizieren Unternehmensdaten, sodass Copilots kontextbezogene Fakten und Beziehungen schnell abrufen können. Werden diese mit Copilot Studio und dem Orchestrator verbunden, können Copilots umfassendere Antworten bilden, relevante Informationen aus Office 365 oder externen Quellen bereitstellen und besser auf komplexe Anfragen in natürlicher Sprache reagieren.

Wo finde ich technischen Support und weitere Ressourcen für die Entwicklung von Copilots?

Entwickler und Administratoren finden technischen Support in Microsoft Learn, in der Dokumentation zu Azure AI und Azure OpenAI, in GitHub-Beispielen, in Community-Foren und beim offiziellen Microsoft Support. Weitere Ressourcen sind die API-Dokumentation für Copilot-Connectors, Leitfäden zu verantwortungsvoller KI, Best Practices für Sicherheitsupdates sowie Tutorials zur Nutzung von Copilot Studio, Power Apps und Microsoft Fabric, um Copilots für bestimmte Anwendungsfälle einzusetzen.