WEBVTT 00:00:00.500 --> 00:00:10.800 Willkommen alle beim M365FM Podcast. Heute gehen wir über eines der häufigsten Gesprächsthemen rund um Microsoft 365 Co-Pilot Prompt Engineering hinaus. 00:00:10.800 --> 00:00:29.200 Denn, sobald Unternehmen anfangen, Co-Pilot ernsthaft zu nutzen, ändert sich die Frage schnell von, wie schreiben wir bessere Prompts zu, wie verbinden wir Co-Pilot mit den Anwendungen, Daten, Apps, Geschäftsprozessen und dem Wissen, die tatsächlich in unserer Firma laufen. 00:00:29.200 --> 00:00:33.360 Ähm, und genau da wird die Co-Pilot Erweiterbarkeit interessant. 00:00:34.620 --> 00:00:42.740 Mein Gast heute ist Evers Harvest, Microsoft MVP Business Application Consultant bei der AI Word Group in der Schweiz. 00:00:44.560 --> 00:00:54.960 Evers arbeitet mit Microsoft 365, Azure Dynamics 365 und der Power Plattform mit besonderem Fokus auf die Erweiterung von Microsoft 365 Co-Pilot durch Agents und individuelle Entwicklungen. 00:00:54.960 --> 00:01:08.940 Wir werden die Microsoft 365 Co-Pilot Erweiterbarkeit, Co-Pilot Studio, Microsoft Azure AI Foundry, ich weiß auch nicht, Sie erinnern ja ständig die Namen, MUI, Microsoft Graph, Custom Development, MCPS und so weiter erkunden. 00:01:08.940 --> 00:01:12.880 Also ja, Evers, willkommen im M365 Podcast. 00:01:14.400 --> 00:01:16.320 Ja, hallo zusammen, danke, dass ich hier sein darf. 00:01:17.460 --> 00:01:20.760 Es ist wirklich eine tolle Gelegenheit für mich, hier zu sein. 00:01:21.360 --> 00:01:22.560 Also danke für die Einladung. 00:01:24.020 --> 00:01:24.740 Ja, ich danke dir. 00:01:24.740 --> 00:01:34.520 Bevor wir technisch werden, kannst du uns ein wenig von deinem Weg erzählen, wie du in das Microsoft-Ökosystem gekommen bist. 00:01:35.740 --> 00:01:37.720 Ja, ja, natürlich. 00:01:38.060 --> 00:01:40.920 Denn um ehrlich zu sein, habe ich meine Karriere nicht in der Microsoft-Welt begonnen. 00:01:41.420 --> 00:01:43.100 Ich habe meine Karriere in der Apple-Welt gestartet. 00:01:44.440 --> 00:01:50.780 Ich war Softwareentwickler auf der Mac-Plattform und bin danach zu iOS und solchen Dingen gewechselt. 00:01:50.780 --> 00:01:59.780 Und, oh, das ist schon eine lange Zeit her, vielleicht vor 15 oder 20 Jahren, da bin ich in die Microsoft-Welt gewechselt. 00:02:01.080 --> 00:02:04.000 Um ehrlich zu sein, habe ich meine Karriere mit SharePoint begonnen. 00:02:06.520 --> 00:02:09.500 Und danach bin ich zur Cloud gewechselt, zu Azure und M365. 00:02:12.650 --> 00:02:15.110 Ich habe mit SharePoint On-Premises angefangen, so fing es an. 00:02:15.670 --> 00:02:22.030 Und danach bin ich zu allen Cloud-Diensten übergegangen, am Ende zur Power-Plattform und zuletzt zu all den KI-Themen. 00:02:22.030 --> 00:02:31.370 Ehrlich gesagt, weil das jetzt ein großer Teil von M365 ist, da wir jetzt diesen agentenbasierten Wandel haben. 00:02:31.550 --> 00:02:35.530 Und das ist im Grunde, kurz gefasst, meine Reise. 00:02:37.820 --> 00:02:40.160 Aber ich habe meine Karriere in der Softwareentwicklung begonnen. 00:02:40.360 --> 00:02:46.100 Ein Begriff, den heute vielleicht viele vergessen, weil wir, du weißt schon, all diese KI-Sachen haben. 00:02:46.100 --> 00:02:51.940 Und im Grunde haben sich diese Art von Aktivitäten oder Jobs zur KI hin verlagert. 00:02:52.060 --> 00:02:58.380 Daher ist es heute ganz anders als noch vor 20 Jahren. 00:03:01.460 --> 00:03:07.600 Ja, du arbeitest mit SharePoint und ich sehe, du arbeitest auch mit GraphSpeak, Dynamics und der Power-Plattform. 00:03:09.520 --> 00:03:14.540 Wie hat dich dieser Hintergrund auf die aktuelle Generation der KI-Entwicklung vorbereitet? 00:03:14.540 --> 00:03:28.430 Also im Grunde ist mein Profil wirklich sehr transversal, weil ich in meiner Laufbahn mit sehr vielen verschiedenen Produkten gearbeitet habe. 00:03:29.630 --> 00:03:32.630 Das können Microsoft- oder nicht Microsoft-Produkte gewesen sein. 00:03:33.690 --> 00:03:38.070 Daher verfüge ich über ein breites Spektrum an Fähigkeiten in vielen verschiedenen Technologien und Tools. 00:03:38.070 --> 00:03:44.260 Diese ganzen Jobs bieten mir eine gute Grundlage. 00:03:44.520 --> 00:03:54.040 Denn bei der KI ist es heute ein weites Feld, da es verschiedene Ansätze und Technologien gibt, um KI umzusetzen. 00:03:55.400 --> 00:03:58.740 Kann agentenbasiert sein, es kann eher workflow-orientiert sein, solche Dinge. 00:03:59.780 --> 00:04:07.540 Im Grunde haben mir alle meine bisherigen Jobs viele Fähigkeiten gegeben, um ehrlich zu sein, um für diesen KI-Wandel bereit zu sein. 00:04:07.540 --> 00:04:12.380 Ich habe mich also hin zu Low-Code und auch zu Pro-Code-Tools bewegt. 00:04:14.000 --> 00:04:26.120 Ja, all diese Möglichkeiten und Aktivitäten in meinen Jobs haben mir wirklich gute Fähigkeiten verliehen, um in der KI-Welt Fuß zu fassen, um ehrlich zu sein. 00:04:29.610 --> 00:04:31.330 Und jetzt bist du AI-Test-Lead. 00:04:32.570 --> 00:04:34.430 Was genau macht ein AI-Test-Lead? 00:04:36.760 --> 00:04:40.060 Das ist eine wirklich gute Frage, denn es fragen mich viele Leute... 00:04:40.060 --> 00:04:48.160 Meine Aufgabe ist es, die funktionalen Spezifikationen mit dem technischen Stack abzugleichen. 00:04:50.520 --> 00:04:53.560 Ich übernehme die Führung, sobald die Geschäftsanalyse abgeschlossen ist. 00:04:54.860 --> 00:04:58.080 Wir haben Anwendungsfälle für die KI-Sachen definiert. 00:04:58.080 --> 00:05:01.540 Wir haben Szenarien und Use-Cases festgelegt. 00:05:02.120 --> 00:05:04.400 Wir haben die vollständige Geschäftsanalyse durchgeführt. 00:05:04.880 --> 00:05:12.200 Und meine Aufgabe ist es, diese Anforderungen zu nehmen und sie mit der technischen Infrastruktur im Hintergrund abzugleichen. 00:05:12.760 --> 00:05:13.040 Warne. 00:05:14.000 --> 00:05:22.320 Und danach leite ich die gesamte Implementierung der Tools und der Lösung, sobald wir bereit sind, mit der Entwicklung zu beginnen. 00:05:22.320 --> 00:05:25.410 Ja, interessant. 00:05:26.370 --> 00:05:35.290 Eigentlich kaufen viele Unternehmen Schulungen für ihre Mitarbeiter, besonders für Prompt Engineering. 00:05:35.790 --> 00:05:41.710 Äh, äh, warum würdest du sagen, dass das nicht ausreicht? 00:05:46.720 --> 00:05:49.000 Nur Prompt Engineering, meinst du heute, äh? 00:05:49.000 --> 00:06:02.580 Warum, warum, warum, warum sie, warum es nur, weißt du, warum reicht es für, für die Unternehmen, äh, nicht, nicht aus den Leuten nur das Prompt Engineering beizubringen? 00:06:04.120 --> 00:06:04.800 Ah ja, okay. 00:06:05.260 --> 00:06:05.840 Ich verstehe, ich verstehe. 00:06:06.180 --> 00:06:14.820 Ja, ja, äh, im Grunde, um ehrlich zu sein, hast du heutzutage, wie ich schon sagte, eine Menge verschiedener Tools und Technologien. 00:06:14.820 --> 00:06:23.060 Also, und im Grunde kann die KI irgendwann verstehen, was zu tun ist und dich, äh, vielleicht ein wenig anleiten. 00:06:25.060 --> 00:06:34.060 Aber für mich, äh, bei der Rolle eines Architekten oder Software Designers beispielsweise, äh, brauchst du einen Menschen hinter den Kulissen, weil du den Kunden verstehen musst. 00:06:36.810 --> 00:06:40.410 Im Grunde kann die KI manchmal den Kontext des Kunden nicht verstehen, mich verstehen. 00:06:41.050 --> 00:06:46.670 Äh, man sieht dort das ganze Netz, aber hinter den Kulissen, äh, sich nur auf das Prompt Engineering zu konzentrieren, 00:06:46.770 --> 00:06:58.530 mag zwar bis zu einem gewissen Punkt gut sein, aber man braucht mehr, weil man hinter den Kulissen, äh, einige Leute braucht, die, äh, Architekten, Softwareentwickler, äh, hinter den Kulissen sind. 00:06:58.850 --> 00:07:11.250 Und im Grunde eine Menge Leute, die Fähigkeiten in Technologien, äh, Informationstechnologien wie SharePoint, wie OneDrive, wie, ich weiß nicht, oder Salesforce, diese Art von Dingen haben. 00:07:11.930 --> 00:07:16.690 Du brauchst Spezialisten für diese Technologien, weil die KI eine Menge Dinge verstehen kann. 00:07:17.710 --> 00:07:28.430 Sie kann, äh, sie kann dich anleiten, sie kann großartige technische oder funktionale Dokumente erstellen, aber du, du musst Menschen hinter den Kulissen haben, die sich darum kümmern, okay, ist das gut? 00:07:30.350 --> 00:07:36.350 Beantwortet das, äh, die Kundenbedürfnisse, diese Art von Dingen, weißt du, um alles zu validieren und sich nur auf das Prompt Engineering zu konzentrieren? 00:07:36.350 --> 00:07:49.290 Für mich ist das jetzt, ja, es könnte, es könnte eine Option sein, wenn du, wenn du nicht die, äh, Zeit hast, um, um zu trainieren oder zu investieren, äh, in, äh, in, äh, den Erwerb von, von Fähigkeiten. 00:07:49.290 --> 00:07:57.250 Fähigkeiten, aber für mich musst du, äh, gute Fähigkeiten in den grundlegenden Technologien haben, wo du deine Lösungen aufbauen willst, um ehrlich zu sein. 00:07:57.250 --> 00:08:15.920 Und du bist ein Experte für Copilot-Erweiterbarkeit. Äh, wo hört um? Der Standard-Copilot Microsoft 365 Copilot. Auf und wo fängt Copilot-Erweiterbarkeit an? 00:08:15.920 --> 00:08:32.320 Ha, ja, das ist eine gute Frage, denn, um ehrlich zu sein, vor zwei Jahren, als, äh, Copilot, äh, veröffentlicht wurde und, äh, vielleicht die erste Version, äh, war der Chat im Grunde, äh, um ehrlich zu sein, wirklich, äh, wirklich minimalistisch. 00:08:33.200 --> 00:08:42.320 Im Grunde kann man, okay, es war wie ein Chat-GPT, aber Microsoft hat Microsoft 300er von Bodo, von Fon60 Copilot stark weiterentwickelt. 00:08:42.320 --> 00:09:02.800 Jetzt hat man verschiedene Funktionen, also ist die Erweiterbarkeit geringer als früher, denn früher habe ich, äh, äh, Plugins und dergleichen entwickelt, aber, heutzutage, um ehrlich zu sein, beginnt die Erweiterbarkeit dort, wo man etwas bauen und den Orchestrator anpassen will. 00:09:02.800 --> 00:09:21.200 Oder, wenn man etwas mehr personalisieren möchte, etwa die Benutzeroberfläche, oder wenn man seinen Agenten nicht nur in den Microsoft 300er von Fon50 Chat, sondern beispielsweise auch auf die eigene Website integrieren will, 00:09:21.540 --> 00:09:29.600 die Erweiterbarkeit beginnt, also da, wo man im Hintergrund mehr anpassen möchte. 00:09:29.600 --> 00:09:47.100 Äh, ähm, das könnte der Orchestrator sein, wenn man ihn anpassen will, oder die Benutzeroberfläche oder verschiedene andere Aspekte, bei denen, äh, Co-Pilot-Chat im Grunde nicht weiterhelfen oder antworten kann. 00:09:47.100 --> 00:10:16.180 Ähm, und, und, ich glaube, viele Leute sprechen über Agenten, äh, sind, ähm, sind, warum, warum denken wir jetzt so viel über Co-Pilot-Agenten nach und warum bauen wir nicht, ich weiß es nicht, einen großen Co-Pilot für alles, alles? 00:10:16.180 --> 00:10:32.140 Ja, das ist wirklich interessant, denn, um ehrlich zu sein, Microsoft hat sich, wie ich schon sagte, stark weiterentwickelt und vielleicht vor sechs Monaten war ein Agent noch ein wichtiges Thema. 00:10:32.140 --> 00:10:47.580 Ja, jetzt hat Microsoft Co-Pilot-Co-Worker eingeführt und ehrlich gesagt können Co-Pilot-Co-Worker heute viele Agenten ersetzen und wenn wir über Agenten nachdenken, dann nur, um Dinge zu trennen. 00:10:47.760 --> 00:10:56.060 Denn wir befinden uns jetzt eher in einem Multi-Agenten-Modell, in dem jeder Agent seinen eigenen Bereich und seine eigenen Verantwortlichkeiten hat. 00:10:56.060 --> 00:11:02.460 Und wir machen keinen großen Co-Pilot ganz einfach wegen der Performance, ne. 00:11:03.280 --> 00:11:09.440 Erstens, weil es bei einer großen Menge an Anweisungen und Tools in Sachen Performance ein ziemliches Durcheinander gäbe. 00:11:10.800 --> 00:11:14.840 Und die Architektur ist heute eher Multi-Agent, das kann ein Co-Pilot-Studio sein. 00:11:15.420 --> 00:11:21.220 Oder durch individuell entwickelte Agenten via Code oder kundenspezifische Entwicklungen. 00:11:21.220 --> 00:11:36.240 Aber heutzutage ist es besser, einen Multi-Agenten-Ansatz zu verfolgen, bei dem jeder Agent seinen eigenen Bereich und seine eigene Verantwortung hat, einfach im Hinblick auf die Leistung und um eine klare Architektur für die Agenten zu haben. 00:12:04.210 --> 00:12:15.470 Und wenn wir uns das ansehen, okay, ich denke, bei einer grundlegenden KI-Agenten-Architektur haben wir, sage ich mal, einige Schlagworte. 00:12:15.470 --> 00:12:25.020 Wir, wir Schlagworte. Aber wir müssen über Schlussfolgerungen, Tools, Wissen und Anweisungen nachdenken. 00:12:26.460 --> 00:12:30.860 Wie passt das in eine KI-Agenten-Architektur? 00:12:32.080 --> 00:12:40.990 Das Erste, worüber man nachdenken muss, eine der ersten Fragen, die man beantworten muss, ist, okay, was ist das Ziel? 00:12:40.990 --> 00:12:43.990 Das Erste Ziel dieses Agenten. 00:12:45.370 --> 00:12:54.250 Im Grunde hängt die Architektur eines Agenten wirklich davon ab, ob man einen Low-Code-Ansatz oder einen Ansatz mit individueller Entwicklung verfolgt. 00:12:54.610 --> 00:13:01.790 Denn der Ansatz ist völlig anders, da man bei der individuellen Entwicklung alles selbst verwaltet. 00:13:03.070 --> 00:13:08.310 Man verwaltet also die Sicherheit, das Hosting und man verwaltet viele verschiedene Dinge. 00:13:08.310 --> 00:13:15.830 Beim Low-Code-Ansatz ist es ganz anders, denn man überlegt, okay, man gibt die Anweisungen und wählt einige Tools aus. 00:13:17.980 --> 00:13:22.020 Im Grunde ist die Architektur bei einem Low-Code-Ansatz nicht so einfach, wie ich es gerade gesagt habe. 00:13:22.020 --> 00:13:36.460 Aber es könnte sehr schnell gehen, da man definieren kann, okay, man hat die Anweisungen, man kann seine Tools auswählen, man kann verschiedene andere Agenten auswählen, wenn man sie verbinden möchte. 00:13:36.460 --> 00:13:44.160 Aber es ist wirklich einfach, wenn man sich mit individueller Entwicklung befasst oder wenn man seinen eigenen Agenten entwickelt, wickelt. 00:13:45.220 --> 00:13:48.240 Das könnte zum Beispiel Semantic Kernel, Agent Framework oder ähnliche Dinge sein. 00:13:49.220 --> 00:13:55.900 Die Architektur könnte wirklich komplexer sein, weil man sich mit wirklich fortgeschrittenen Konzepten auseinandersetzen muss, wie ich schon sagte, der Sicherheit. 00:13:55.900 --> 00:14:10.670 Was die Authentifizierung betrifft, wenn man zum Beispiel mehrere Tools hat und einige Endpunkte integrieren möchte, wenn man sich mit internen Tools verbinden will, die durch Reverse Proxies geschützt sind, solche Dinge. 00:14:10.670 --> 00:14:21.890 Man muss also im Grunde mehr über die Architektur nachdenken, wenn man es mit benutzerdefinierten Agenten zu tun hat, zum Beispiel in Co-Pilot Studio. 00:14:23.050 --> 00:14:37.450 Was die Architektur betrifft, ist es wirklich schnell, die Architektur bei einem individuellen Entwicklungsansatz zu definieren, man muss sich mit fortgeschrittenen Konzepten auseinandersetzen und für viele Leute könnte das schwierig sein, weil es sich um wirklich grundlegende Aspekte handelt. 00:14:37.450 --> 00:14:47.570 Und in meinem Job habe ich es ehrlich gesagt mit einer Vielzahl verschiedener Anforderungen zu tun. 00:14:48.370 --> 00:14:55.550 Das kann eine kundenspezifische Entwicklung sein, Co-Pilot Studio oder ein einfacher Agent im Agent Builder für eine sehr simple Aufgabe, für eine simple Aufgabe. 00:14:56.890 --> 00:15:02.630 Die Definition einer Architektur hängt also grundlegend davon ab, welchen Ansatz man verfolgen möchte. 00:15:02.630 --> 00:15:11.570 Im Grunde gibt es eine allgemeine Architektur, die man erstellen kann, aber danach hängt es wirklich vom Ansatz ab, Low-Code oder Full-Code, verstehen Sie? 00:15:15.820 --> 00:15:24.080 Aber können Sie die Anatomie eines typischen KI-Unternehmens Agenten beschreiben? 00:15:27.410 --> 00:15:28.090 Oh ja, das kann ich. 00:15:28.090 --> 00:15:45.270 Im Grunde, wenn man es so einfach wie möglich ausdrücken will, wenn man einen Bedarf hat, zum Beispiel IIT-Support-Agenten, dann hat man im Grunde eine Reihe von Anforderungen. 00:15:45.270 --> 00:15:56.620 Aber heutzutage gibt es, wie ich schon sagte, diesen Multi-Agenten-Ansatz und ich setze den ersten Agenten als Frontend ein, sozusagen als Fassade. 00:15:58.710 --> 00:16:06.790 Das ist also ein Front-Agent, der alle Anfragen an die verschiedenen anderen Agenten weiterleitet. 00:16:07.490 --> 00:16:17.690 Wenn der Benutzer zum Beispiel eine Frage zu Salesforce hat, leitet er die gesamte Anfrage an den Salesforce-IT-Support-Agenten weiter. 00:16:17.890 --> 00:16:26.450 Alter. Sehen Sie, wir haben für einige Kunden diese Art von Architektur erstellt, weil jeder Agent seinen eigenen Zuständigkeitsbereich hat. 00:16:27.290 --> 00:16:33.390 Das könnte für Produkte wie Salesforce sein. Es könnte für M365 oder ähnliche Dinge sein. 00:16:34.670 --> 00:16:39.050 Und im Hintergrund hat jeder Agent eine Reihe von Anweisungen, Werkzeugen. 00:16:41.160 --> 00:16:46.660 Heutzutage ist es besser, MCP-Server zu verwenden, da MCP-Server mittlerweile eine universelle Schnittstelle 00:16:46.660 --> 00:16:50.460 zur Integration verschiedener Dienste mit KI sind. 00:16:52.320 --> 00:16:58.660 Ich habe also eine Reihe von MCP-Servern und verfüge zudem über einige interne Wissensquellen. 00:17:00.060 --> 00:17:03.580 Das könnte Jira sein, eine ServiceNow, Wissensdatenbank oder ähnliche Dinge. 00:17:05.360 --> 00:17:07.340 Wir haben also einen Satz von Anweisungen pro Agent. 00:17:07.340 --> 00:17:13.680 Und diese Anweisungen definieren den Aufgabenbereich und die Rolle jedes Agenten. 00:17:14.340 --> 00:17:22.500 Und dazu kommen dann die MCP-Server und vielleicht Wissensquellen wie PDF-Dateien. 00:17:22.500 --> 00:17:28.420 Es können also ganz verschiedene Arten von Datenquellen sein. 00:17:33.070 --> 00:17:37.750 Und nach der... Entschuldigung, wenn ein Nutzer zum Beispiel eine Anfrage an den Hauptagenten stellt, 00:17:38.350 --> 00:17:44.110 wird dieser definieren, okay, ich muss diese Aufgabe an den entsprechenden Agenten delegieren. 00:17:44.110 --> 00:17:49.620 Lassen Sie uns ein wenig die Möglichkeiten betrachten. 00:17:50.940 --> 00:17:51.500 Oder... 00:17:51.500 --> 00:17:57.300 Wie fügt sich Co-Pilot Studio in die Gesamtarchitektur ein? 00:18:00.260 --> 00:18:04.700 Co-Pilot Studio ist, um ehrlich zu sein, ein Low-Code-Tool von Microsoft. 00:18:05.980 --> 00:18:14.640 Zunächst einmal in Bezug auf die Architektur ist Co-Pilot Studio wirklich für Maker konzipiert, 00:18:14.720 --> 00:18:17.360 im Grunde für Leute, die nicht in erster Linie Entwickler sind. 00:18:17.360 --> 00:18:25.610 Und was die Architektur angeht, wenn wir zum Beispiel das Beispiel nehmen, das ich vorhin genannt habe, 00:18:25.850 --> 00:18:31.830 den IT-Support, dann passt Co-Pilot Studio, weil es architektonisch gesehen seinen Zweck erfüllt. 00:18:32.330 --> 00:18:33.470 Man kann es definieren. 00:18:33.830 --> 00:18:43.530 Man kann einen Co-Pilot-Server festlegen und man kann problemlos externe oder interne Wissensquellen integrieren, wenn man möchte. 00:18:46.130 --> 00:18:51.370 Wie ich bereits sagte, falls Sie einen Anwendungsfall haben, bei dem Sie den Orchestrator ein wenig anpassen, 00:18:51.390 --> 00:18:59.290 im Hintergrund von Co-Pilot Studio können Sie den Orchestrator nicht anpassen, man aktiviert den KI-Orchestrator und das war's. 00:19:01.550 --> 00:19:06.370 Man kann zum Beispiel nicht die Priorität der Aufgaben anpassen, die man erledigen möchte, 00:19:06.650 --> 00:19:11.050 da Co-Pilot Studio im Hintergrund den Plan festlegt, den es dann ausführt. 00:19:13.220 --> 00:19:19.380 Wenn Sie jedoch etwas mehr Anpassungsmöglichkeiten benötigen, müssen Sie auf eine eigene Entwicklung zurückgreifen, 00:19:19.380 --> 00:19:27.720 zum Beispiel mit Semantic-Kernel oder Langchain einem Framework, das Microsoft kürzlich veröffentlicht hat. 00:19:27.720 --> 00:19:36.420 In dieser Phase können Sie die Orchestrierung einfach anpassen, Workflows definieren und alles nach Wunsch konfigurieren. 00:19:38.120 --> 00:19:43.260 Das ist Co-Pilot Studio als Architektur, die wirklich für Erbauer und Maker definiert ist, 00:19:43.360 --> 00:19:46.760 weil es sehr einfach ist, einen Agenten zum Laufen zu bringen. 00:19:46.760 --> 00:19:54.760 Das einzige Problem bei Co-Pilot Studio und darauf müssen Sie achten, wenn Sie Ihren Pfad wählen 00:19:54.760 --> 00:19:59.720 und Ihre Architektur definieren ist, dass Sie die Lizenzierung im Blick behalten müssen, 00:19:59.860 --> 00:20:04.560 da sie mittlerweile ein großer Teil jeder Lösung ist. 00:20:06.670 --> 00:20:11.170 Heutzutage hat sich Co-Pilot Studio etwas in Richtung eines Pay-as-you-go-Modells entwickelt 00:20:11.170 --> 00:20:15.590 und man muss bei der Kostenschätzung aufpassen, denn je nachdem, was man erreichen will, 00:20:16.170 --> 00:20:19.270 ist es manchmal besser, eine eigene Entwicklung zu machen, 00:20:19.470 --> 00:20:23.930 da man dann selbst hostet, wo man will, sich um alle Kosten kümmert 00:20:23.930 --> 00:20:27.030 und diese leichter abschätzen kann als jetzt. 00:20:29.230 --> 00:20:33.550 Denn mit dem Co-Pilot-Credit-Ansatz ist es manchmal schwierig, vorherzusagen, 00:20:34.530 --> 00:20:39.110 wie viel es für einen Monat, zwei Monate und dergleichen kosten wird. 00:20:39.110 --> 00:20:46.100 Und was sind die Einschränkungen von Co-Pilot Studio? 00:20:47.420 --> 00:20:50.440 Studio, wann sollte ich mich entscheiden? 00:20:51.060 --> 00:20:55.160 Dann denke ich, ja, Microsoft Foundry, Azure Foundry, weiß nicht, wie das wirklich heißt. 00:20:55.820 --> 00:21:02.920 Und wann ich sagen muss, okay, ich muss eine komplett eigene Entwicklung machen. 00:21:02.920 --> 00:21:13.350 Die erste Frage, die es zu beantworten gilt, lautet, okay, muss ich die Orchestrierung anpassen? 00:21:14.510 --> 00:21:18.430 Das ist für mich die erste Frage, denn diese Frage sagt dir, 00:21:18.630 --> 00:21:23.130 okay, wenn du die Orchestrierung nicht anpassen willst, um tief in die Details zu gehen, 00:21:23.470 --> 00:21:26.650 wie die Orchestrierung gemacht wird oder wie der Plan generiert wird, 00:21:26.650 --> 00:21:34.110 kannst du einen Low-Code-Ansatz mit Co-Pilot Studio verwenden, zum Beispiel einen Bilder, 00:21:34.770 --> 00:21:35.730 zum Beispiel einen Bilder. 00:21:36.010 --> 00:21:39.750 Außerdem kann man solche Tools manchmal verwenden, wenn man einfache Anwendungsfälle hat. 00:21:42.420 --> 00:21:48.220 Aber wenn man die Orchestrierung anpassen will, okay, dann muss man auf eine spezifische Entwicklung setzen 00:21:48.220 --> 00:21:53.160 und in diesem Fall muss man, okay, man muss Foundry für das Modell nutzen oder seine eigene Plattform, 00:21:53.160 --> 00:22:02.150 denn der Vorteil einer individuellen Entwicklung ist, du kannst Modelle integrieren, 00:22:02.230 --> 00:22:04.010 die nicht bei Microsoft Foundry gehostet werden. 00:22:04.590 --> 00:22:09.850 Wenn du willst, kannst du Foundry-Modelle nutzen, aber wenn du auch eine AWS- oder Google-Plattform hast, 00:22:09.910 --> 00:22:16.330 Entschuldigung, Google-Plattform, und du zum Beispiel Gemini hast oder Modelle extern bereitgestellt hast, 00:22:16.390 --> 00:22:22.710 hast du die Möglichkeit, diese Modelle direkt in deinen Agenten zu integrieren, 00:22:22.710 --> 00:22:27.510 wenn du einen individuellen Ansatz wählst. 00:22:29.510 --> 00:22:30.590 Das ist auch ein Vorteil. 00:22:31.850 --> 00:22:35.750 Und danach kannst du die Orchestrierung anpassen, wie der Plan generiert wird. 00:22:35.930 --> 00:22:39.510 All diese Dinge fließen dann in den Agenten Foundry ein. 00:22:40.990 --> 00:22:46.590 Das Problem mit Foundry heutzutage ist, dass Foundry am Anfang nur eine Plattform zum Hosten von Modellen war. 00:22:47.690 --> 00:22:50.790 Wenn man ein paar Jahre zurückblickt, war es nur ein einfacher Modellkatalog, 00:22:50.790 --> 00:22:57.290 den man bereitgestellt hat, heutzutage hat Microsoft dieses Produkt so weiterentwickelt, 00:22:57.490 --> 00:23:03.190 dass man Agenten mit einer Benutzeroberfläche wie bei Copilot Studio erstellen kann. 00:23:03.370 --> 00:23:05.570 Im Grunde ganz ohne Code. 00:23:06.250 --> 00:23:11.050 Man kann die Governance verwalten und eine ganze Menge andere Dinge steuern. 00:23:11.510 --> 00:23:18.190 Es ist wirklich zu einer Agenten-basierten Plattform geworden wie Copilot Studio für Low-Code und ähnliche Dinge. 00:23:18.190 --> 00:23:24.850 Und heutzutage ist es wirklich schwierig, Foundry im Ökosystem einzuordnen, 00:23:25.070 --> 00:23:27.470 weil sich Foundry so schnell weiterentwickelt. 00:23:30.230 --> 00:23:32.890 Microsoft hat im Grunde einige Funktionen eingeführt, 00:23:33.330 --> 00:23:39.150 die, ich weiß nicht, nicht direkt anders aber doch ähnlich wie bei Copilot Studio sind. 00:23:39.450 --> 00:23:42.510 Etwa bei der MCP-Integration und solchen Dingen. 00:23:42.510 --> 00:23:48.810 Aber die Haupteinschränkung von Copilot Studio liegt bei den Modellen. 00:23:50.430 --> 00:23:53.830 Man hat also die Möglichkeit, Code zu integrieren oder Dinge zu visualisieren. 00:23:55.390 --> 00:23:58.170 Wenn man aber zum Beispiel sein eigenes Modell integrieren möchte, 00:23:58.650 --> 00:24:01.810 weil man eine spezifische Version hat, geht das nicht. 00:24:01.890 --> 00:24:04.350 Man braucht im Grunde eine individuelle Entwicklung, 00:24:04.530 --> 00:24:08.970 um beispielsweise seine eigene LLM-Plattform anzubinden, falls vorhanden. 00:24:08.970 --> 00:24:13.390 Ich habe Kunden, die ihre eigene AWS-Plattform nutzen. 00:24:13.530 --> 00:24:18.970 In diesem Fall kann man dieses Modell mit einer extern verwalteten Preisgestaltung integrieren. 00:24:25.190 --> 00:24:30.250 Und ich denke, wenn wir einen Agenten bauen, ist ein Thema auch immer wichtig. 00:24:38.940 --> 00:24:49.800 Ja, Schopenhauer. 00:24:58.110 --> 00:25:00.990 Die meisten Leute sprechen vom MCP, dem Model Context Protocol. 00:25:00.990 --> 00:25:08.410 Warum wird das zu einem der größten Themen bei der Entwicklung von Agenten? 00:25:09.070 --> 00:25:15.870 Und für jemanden, der noch nicht damit gearbeitet hat, was ist das Model Context Protocol? 00:25:16.550 --> 00:25:19.040 Ja, das ist ein großes Wort. 00:25:19.820 --> 00:25:25.280 Im Grunde sprechen viele Leute darüber, weil es ein großes Problem löste. 00:25:25.280 --> 00:25:34.760 Es geht darum, wie man die Integration von Tools, Fähigkeiten oder vielleicht externen Werkzeugen in die KI vereinheitlicht. 00:25:36.160 --> 00:25:41.640 Es löst dieses Problem, denn früher war es ohne MCP ein ziemliches Chaos, 00:25:41.860 --> 00:25:44.600 weil viele Dienste auf unterschiedliche Weise kommunizierten. 00:25:46.840 --> 00:25:51.640 Man hatte verschiedene Technologieprotokolle und unterschiedliche Architekturansätze. 00:25:51.640 --> 00:26:01.720 Im Grunde vereinheitlicht MCP die Art und Weise, wie man Dienste in seinen KI-Agenten oder seine KI-Lösung integriert. 00:26:03.060 --> 00:26:11.040 Wenn ich es allgemein ausdrücke, MCP ist heute der Standard, um externe oder interne Tools zu integrieren. 00:26:11.420 --> 00:26:12.300 Das kann beides sein. 00:26:13.680 --> 00:26:17.240 Aber MCP ist mittlerweile ein wichtiger Bestandteil der KI-Architektur, 00:26:17.240 --> 00:26:20.620 weil man diese technologische Einheitlichkeit hatte. 00:26:21.760 --> 00:26:23.820 Und heutzutage ist es ein bedeutender Punkt. 00:26:24.880 --> 00:26:28.260 Denn früher war es die API-Integration und jetzt ist es MCP. 00:26:31.240 --> 00:26:32.720 Das ist nicht die Evolution. 00:26:32.980 --> 00:26:36.640 Aber in der Vergangenheit hat man seinen Agenten mit APIs integriert. 00:26:38.340 --> 00:26:42.080 Man musste verwalten, wie man sich authentifiziert oder das verwaltet oder das Tool aufruft. 00:26:42.080 --> 00:26:46.800 Jetzt kann die KI sagen, okay, ich habe dieses Tool verfügbar. 00:26:46.880 --> 00:26:49.600 Ich kann auswählen, was ich brauche, um das Ziel zu erreichen. 00:26:53.560 --> 00:26:58.440 Und was hat sich wirklich geändert von MCP zu API-Verbindungen? 00:27:02.580 --> 00:27:08.300 Im Grunde genommen waren APIs in der Vergangenheit, was die Integration angeht, nicht intelligent. 00:27:08.300 --> 00:27:19.420 Und wenn ich das so sagen darf, APIs sind einfach, okay, du rufst ein Tool auf und es gibt dir Daten. 00:27:21.020 --> 00:27:25.160 Der Unterschied bei MCP ist, MCP ist architektonisch intelligenter, 00:27:25.220 --> 00:27:30.360 denn hinter den Kulissen hast du nicht nur Tools, die dir Daten oder Informationen liefern, 00:27:30.360 --> 00:27:38.300 sondern du hast auch Fähigkeiten, Anweisungen und verschiedene andere Dinge, 00:27:38.800 --> 00:27:40.700 die MCP wirklich intelligent machen. 00:27:42.910 --> 00:27:46.850 Und im Grunde kann MCP der KI sagen, okay, du möchtest das erreichen? 00:27:48.230 --> 00:27:53.510 Ich kann dir die genauen Tools geben, die zu deiner Anfrage passen. 00:27:53.510 --> 00:27:57.210 Und du kannst nicht nur ein Tool aufrufen, sondern musst diese Tools aufrufen, 00:27:57.450 --> 00:28:00.550 um das zu erreichen, was du willst. 00:28:01.670 --> 00:28:02.870 Das ist die Rolle von MCP. 00:28:03.410 --> 00:28:08.350 Es gibt der KI vor, okay, ich habe diese Tools und danach kannst du dieses oder jenes 00:28:08.350 --> 00:28:13.330 oder mehrere Tools aufrufen, um deine Ziele zu erreichen und holen sie. 00:28:14.170 --> 00:28:19.750 Es gibt der KI den Kontext, den echten Kontext von allem und eine API ist nur, 00:28:19.750 --> 00:28:22.790 okay, du hast Tools, du hast eine Beschreibung und das war es eigentlich schon. 00:28:26.290 --> 00:28:33.470 Also ist es das Model-Kontext-Protokoll, ich denke, ähnlich wie Metadaten 00:28:33.470 --> 00:28:34.810 oder wie funktioniert das? 00:28:37.080 --> 00:28:42.180 Nein, MCP hinter den Kulissen, es ist einfach, es ist ein Protokoll. 00:28:44.180 --> 00:28:49.040 Im Grunde ist es ein Technologie-Protokoll und hinter den Kulissen hast du, ja, du hast Metadaten, 00:28:49.240 --> 00:28:53.240 du hast Beschreibungen, du hast KI-Fähigkeiten, die mehr beschreiben. 00:28:53.540 --> 00:28:55.720 Es ist wirklich auf KI fokussiert. 00:28:55.720 --> 00:29:01.810 Im Grunde hast du Fähigkeiten, du hast Anweisungen und die KI kann besser verstehen, 00:29:02.010 --> 00:29:07.250 okay, diese Tools machen das, dieses Tool macht jenes, okay, ich kann diese Fähigkeiten abrufen, 00:29:07.370 --> 00:29:12.430 ich kann diese Informationen vom MCP-Server anfordern, um meine Aufgabe zu erfüllen. 00:29:12.430 --> 00:29:18.940 Aber man hat, ja, man hat einen Teil Metadaten, denn man muss definieren, okay, 00:29:19.140 --> 00:29:21.340 den Namen des Tools, was es im Hintergrund tut. 00:29:24.220 --> 00:29:26.740 Schau, können wir sagen, die Zukunft ist MCP. 00:29:28.500 --> 00:29:32.820 Also müssen wir anfangen, darüber nachzudenken, ich weiß nicht, Firmen haben hunderte von REST-APIs 00:29:32.820 --> 00:29:36.160 in der Organisation, sollten sie anfangen, MCP-Server da rumzubauen. 00:29:36.160 --> 00:29:44.860 Ja, ja, im Grunde, im Grunde, MCP-Server, wir arbeiten mit APIs im Hintergrund. 00:29:46.420 --> 00:29:47.940 Das ist im Grunde kein Ersatz. 00:29:49.800 --> 00:29:53.080 Wenn ich das zusammenfasse, weil der MCP-Server ist einfach okay. 00:29:54.960 --> 00:29:59.960 Er liefert den Kontext und im Hintergrund kann der MCP-APIs aufrufen, im Hintergrund, 00:30:00.960 --> 00:30:02.640 aber der MCP-Server ist ein Frontend. 00:30:02.640 --> 00:30:10.100 Das ist das Front-Tool, das man aufrufen muss, weil man im Hintergrund seine Anfrage weiterleitet, 00:30:10.620 --> 00:30:12.100 basierend auf okay. 00:30:13.420 --> 00:30:18.160 Im Hintergrund könnte es eine API sein, eine Datenbank, es könnten mehrere Tools sein, 00:30:18.380 --> 00:30:21.880 aber man muss, wenn man seinen eigenen MCP-Server haben möchte, 00:30:22.240 --> 00:30:30.240 zum Beispiel, wenn man intern in seiner Firma APIs und verschiedene Arten von Diensten hat, 00:30:30.240 --> 00:30:34.500 es könnte, ich weiß nicht, ein Finanzdienst sein, es könnte ein HR-Dienst sein, 00:30:34.580 --> 00:30:39.920 wenn man seinen eigenen MCP bauen will, muss man im Hintergrund mit all diesen APIs umgehen 00:30:39.920 --> 00:30:47.520 und der MCP-Server muss all diese APIs offenlegen, was sind die, was sind die Dienste, 00:30:47.620 --> 00:30:50.780 welche Tools sind verfügbar, was sind die Fähigkeiten und diese Art von Dingen. 00:30:55.170 --> 00:30:57.530 Danach muss man sich um die Authentifizierung im Hintergrund kümmern, 00:30:57.730 --> 00:30:59.330 weil die APIs nicht gleich funktionieren. 00:30:59.330 --> 00:31:05.750 Denn man kann eine Authentifizierung per Schlüssel haben, per Eingabe, diese Art von Dingen. 00:31:07.490 --> 00:31:08.490 Man muss sich also darum kümmern. 00:31:08.750 --> 00:31:14.470 Aber der MCP wird die verfügbaren Tools offenlegen und im Hintergrund können all diese Tools mehrere APIs abfragen. 00:31:15.790 --> 00:31:19.410 Eine API könnte sein, man hat verschiedene Arten von Architekturen im Hintergrund. 00:31:22.100 --> 00:31:33.840 Und wie macht das MCP die Auswahl des richtigen Tools, wenn ich, ich weiß nicht, 100, 500 KI-Agenten habe? 00:31:33.840 --> 00:31:38.540 Das wird auf ersten Dingen basieren. 00:31:39.080 --> 00:31:44.780 Im Grunde, wenn man eine Anfrage an einen Agenten hat, entdeckt man alle verfügbaren Tools. 00:31:45.700 --> 00:31:50.120 Der MCP-Server wird, man wird prüfen, okay, ich habe all diese Tools zur Verfügung. 00:31:51.200 --> 00:31:59.320 Und im Grunde versteht der Orchestrator des Agenten, okay, ich habe dies, ich habe ein LLM zur Verfügung. 00:31:59.320 --> 00:32:05.240 Danach erstellen Sie den Plan, wenn ich es kurz zusammenfasse. 00:32:05.380 --> 00:32:10.400 Sie erstellen einen Plan mit einigen auszuführenden Aktionen und in dieser Aktion, die Sie ausführen möchten, 00:32:10.540 --> 00:32:20.140 können Sie ein, zwei, drei oder mehr Tools aufrufen, um die vom Benutzer angeforderte Aufgabe zu erledigen. 00:32:20.140 --> 00:32:28.820 Im Grunde versteht der Orchestrator des Agenten, also MCP-Tools und wählt das Beste für die Anfrage aus, äh, stehen Sie? 00:32:28.820 --> 00:32:35.860 Und das ist wirklich die Rolle des Orchestrators, Tools und ähnliches auszuwählen. 00:32:36.100 --> 00:32:44.760 Natürlich mit Hilfe des LLM, denn das LLM ist Teil des Gehirns und der Orchestrator kommuniziert mit dem LLM und auch mit den Tools, 00:32:44.980 --> 00:32:51.660 um die beste Wahl zu treffen und den besten Plan zur Erledigung der Aufgabe zu erstellen. 00:32:51.660 --> 00:32:58.130 Ja, ich denke, eine ganze Weile haben viele Unternehmen mit PowerShell begonnen. 00:32:58.970 --> 00:33:01.630 Und jetzt nutzen Sie die Microsoft Graph API. 00:33:04.270 --> 00:33:07.890 Gab es eine Verbindung zwischen Graph und MCP oder wie? 00:33:07.890 --> 00:33:23.790 Ja, ich denke tatsächlich, ehrlich gesagt, nein, es gibt kein MCP für Graph, wenn man es so nennt. 00:33:23.790 --> 00:33:29.170 Wissen Sie, gibt es jetzt in der Microsoft 365 Welt viele von Microsoft eingeführte MCP-Server. 00:33:29.630 --> 00:33:34.030 Und diese MCP-Server basieren im Hintergrund auf Microsoft Graph. 00:33:36.280 --> 00:33:40.760 Wenn Sie zum Beispiel, ich weiß nicht, den Teams, ähm, MCP-Server verwenden möchten, 00:33:40.920 --> 00:33:47.560 wird im Hintergrund die Graph API aufgerufen, wenn Sie den MCP-Server nutzen. 00:33:47.560 --> 00:33:59.300 Ähm, Graph API ist also in der Microsoft 365 Welt zentral, da der MCP im Hintergrund mit Graph kommuniziert, 00:33:59.520 --> 00:34:02.580 damit die Anfrage gut funktioniert. 00:34:04.950 --> 00:34:08.790 Aber ja, heutzutage ist Graph auch in Copilot allgemein zentral, 00:34:09.250 --> 00:34:12.370 da der semantische Index von Copilot auf Rohdaten basiert. 00:34:12.370 --> 00:34:17.990 Aber eigentlich konsumiert man Graph über MCP-Server. 00:34:19.090 --> 00:34:20.730 Heutzutage ist das einfach so. 00:34:27.760 --> 00:34:33.880 Microsoft 365 enthält einen unglaublichen Mehrwert organisatorische Kontexte, Dokumente, Besprechungen, 00:34:34.320 --> 00:34:40.080 E-Mails, Personen, Teams, Unterhaltungen und, wie ich sage, freigegebene Inhalte. 00:34:42.320 --> 00:34:43.600 Wie legen wir diesen Kontext? 00:34:44.100 --> 00:34:45.300 Offen? Ohne ja. 00:34:46.160 --> 00:34:48.420 Einen Albtraum in Sachen Sicherheit zu schaffen? 00:34:48.420 --> 00:34:52.630 Sie meinen im Sinne von Governance und solchen Dingen? 00:34:53.530 --> 00:34:59.200 Ja, das ist immer ein Problem, weil viele Leute Agenten bauen, 00:34:59.420 --> 00:35:03.400 ohne im Hintergrund eine angemessene Governance zu etablieren. 00:35:04.280 --> 00:35:05.400 Also ich möchte einen Agenten bauen? 00:35:06.080 --> 00:35:06.720 Okay, legen wir los. 00:35:07.680 --> 00:35:13.160 Wir bauen und implementieren ihn und danach, ach, okay, dieser Agent wird mit einer Menge Daten arbeiten. 00:35:14.360 --> 00:35:15.080 Wie manage ich das? 00:35:15.360 --> 00:35:21.200 Die erste Frage ist, okay, wie setze ich die Governance für den Agenten um? 00:35:22.240 --> 00:35:32.240 Vorher könnte es, wie du schon sagtest, ein Chaos werden, denn viele Leute wollen, okay, ich will einen Agenten bauen, Agent, Agent, oder ich will etwas aufbauen, ich will eine KI-Lösung bauen. 00:35:32.240 --> 00:35:41.940 Aber im Hintergrund, wenn man zum Beispiel im Microsoft 365-Kontext arbeitet, ist eines der ersten Dinge, die man tun muss, okay, seine Daten zu verstehen. 00:35:41.940 --> 00:35:46.020 Denn ohne ein Verständnis der Daten ist man aufgeschmissen. 00:35:47.020 --> 00:35:52.720 Man muss seine Daten verstehen, denn es ist wichtig zu wissen, okay, habe ich es mit vertraulichen Daten zu tun oder nicht? 00:35:53.600 --> 00:35:56.460 Habe ich es mit hochvertraulichen Daten zu tun? 00:35:56.460 --> 00:35:59.900 Okay, du musst deine Daten verstehen. 00:36:01.520 --> 00:36:12.660 Danach, wenn du in einem Microsoft-Umfeld bist, musst du zum Beispiel die LP-Funktion oder Sensitivitätslabeling und solche Dinge implementieren, denn ohne das könnte es ein Problem geben. 00:36:12.660 --> 00:36:24.210 Und danach musst du auch deine Daten ein wenig bereinigen, denn KI mit schlechten Daten, dein Agent wird nicht so arbeiten, wie du es willst. 00:36:24.210 --> 00:36:41.610 Denn wenn du ein Durcheinander in deinem, ich weiß nicht, SharePoint-Teamkanal oder Ähnlichem hast, wenn es ein Durcheinander ist, wird es im Grunde schwierig, korrekt zu arbeiten bei einem agentenbasierten Ansatz. 00:36:41.610 --> 00:37:03.190 Aber ja, du musst deine Daten verstehen, du musst einige grundlegende Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, wie Authentifizierung, wie ich sagte, Purview-Funktionen und Purview ist zu einer zentralen Lösung geworden, um all diese Sicherheits- und Governance-Sachen umzusetzen. 00:37:03.190 --> 00:37:35.980 Und nachdem sie ihre Daten bereinigt und grundlegende Sicherheitsmaßnahmen implementiert haben, müssen sie sich auch mit der Lizenzierung befassen, bevor sie mit der Entwicklung von Agenten beginnen, müssen sie verstehen, ob die Entwickler dafür geschult sind und ob wir die richtigen Lizenzen für den Start haben oder ob wir Abonnements benötigen. 00:37:39.430 --> 00:37:58.990 Ein großes Problem ist die Tooling-Frage. Wie integriere ich alle Werkzeuge ordnungsgemäß in meine Entwicklung und meine Agenten? Muss ich etwas einschränken? Um ehrlich zu sein, ist das eine komplexe Frage mit vielen verschiedenen Aspekten, die man berücksichtigen muss. 00:37:58.990 --> 00:38:09.890 Aber für mich ist das Wichtigste, ihre Daten zu verstehen. Wenn ein Unternehmen seine Daten nicht versteht, wird das von Anfang an ein Problem sein. 00:38:09.890 --> 00:38:45.260 Und wenn wir wie, haben wir okay gefragt. Das Thema Sicherheit. Da gibt es glaube ich zwei Arten von Leuten. Die einen sagt, sie benötigen Benutzerberechtigungen und die anderen sagen, sie benötigen Anwendungsberechtigungen. 00:38:45.260 --> 00:39:07.420 Generell ist meine Empfehlung, wenn sie mit agentischen Lösungen arbeiten, immer delegierte Benutzerberechtigungen zu verwenden. Das ist aus Sicherheitssicht. 00:39:07.420 --> 00:39:19.880 Ehrlicherweise besser, da der Benutzer nur mit Daten und Tools arbeitet, auf die er auch Zugriff hat. Das ist das wichtigste Prinzip. 00:39:21.640 --> 00:39:27.960 Wenn sie später Anwendungsberechtigungen für eine spezifische API oder einen bestimmten Kontext benötigen, können sie das tun. 00:39:27.960 --> 00:39:37.580 Aber verwenden sie diese nicht direkt. Nutzen sie sie im Kontext eines Wrappers. 00:39:40.140 --> 00:39:48.640 Sie erstellen also, ich weiß nicht, vielleicht einen MCP-Server und integrieren diesen MCP-Server im Hintergrund mit Anwendungsberechtigungen. 00:39:48.640 --> 00:40:06.200 Wenn der MCP-Server ruft dann zum Beispiel ihre API im Hintergrund mit Anwendungsberechtigungen auf und liefert ihnen die benötigten Informationen, ohne dass der Benutzer direkt mit den Anwendungsberechtigungen in Berührung kommt. 00:40:07.560 --> 00:40:17.460 Wir rufen zum Beispiel den MCP-Server mit Benutzerberechtigungen auf und dieser Server ruft im Hintergrund Anwendungen oder Dienste mit dedizierten Anwendungsberechtigungen auf. 00:40:17.460 --> 00:40:19.600 E. Verstehen Sie den Unterschied? 00:40:21.740 --> 00:40:32.000 Okay. Interessant. Ich denke, wenn wir über Architektur nachdenken, sollten wir auch etwas tiefer blicken. 00:40:32.000 --> 00:40:37.040 Ich glaube, es gibt drei große Themen in der Architektur. 00:40:38.640 --> 00:40:46.300 Wir haben die Retrieval Augmented Generation, wir haben das Thema Wissen und wir haben das, was ich die Backdoor-Unternehmen suche, nenne. 00:40:46.300 --> 00:40:52.690 Ähm, lass uns mit RAG beginnen. 00:40:53.930 --> 00:40:56.150 Wo passt RAG in die Architektur? 00:40:56.150 --> 00:40:59.150 Äh, A. A. A. G. 00:40:59.990 --> 00:41:10.770 Um ehrlich zu sein, ist RAG leistungstechnisch am wichtigsten, denn die KI muss verschiedene Arten von Daten verstehen. 00:41:10.770 --> 00:41:18.630 Und im Grunde ist RAG dazu da, eine Frage zu beantworten. 00:41:19.130 --> 00:41:27.770 Äh, denn früher, als wir kein RAG hatten, musste man sich im Grunde mit anderen Ansätzen befassen. 00:41:28.610 --> 00:41:31.210 Nicht unbedingt altmodisch, aber es war kompliziert. 00:41:31.210 --> 00:41:46.710 Aber RAG ist zentral, weil RAG verschiedene Arten von Daten versteht und man im Grunde die benötigten Informationen aus Dokumenten abruft, was viele verschiedene Datentypen sein können. 00:41:47.490 --> 00:41:53.790 Äh, also ja, RAG ist heutzutage zentral in der KI-Architektur. 00:41:53.790 --> 00:42:14.360 Aber es stimmt, dass viele Nutzer nicht wissen, was RAG ist, wenn man hinter den Kulissen davon spricht, weil Microsoft oder viele andere Softwareunternehmen heutzutage nicht darüber reden, da hinter den Kulissen zwar RAG arbeitet, 00:42:14.360 --> 00:42:23.000 aber beispielsweise in Co-Pilot-Studio der Nutzer nicht versteht, dass es RAG ist. 00:42:23.620 --> 00:42:37.920 Man kann zwar tief in diese Konzepte eintauchen, aber für viele Nutzer ist RAG völlig unbekannt, weil sie nur das Tool verwenden, während dahinter diese Konzepte stehen. 00:42:37.920 --> 00:42:43.740 Und dann haben wir das nächste Thema, Wissen. 00:42:44.560 --> 00:42:47.160 Wie erhalten die KI-Systeme ihr Wissen? 00:42:47.920 --> 00:42:48.900 Sammle ich das selbst? 00:42:49.220 --> 00:42:51.380 Oder wie funktioniert das? 00:42:53.610 --> 00:42:56.150 Eigentlich muss man ehrlich sein. 00:42:56.910 --> 00:43:06.480 Das Wissen könnte in vielen verschiedenen Systemen gehostet sein. 00:43:06.480 --> 00:43:12.000 Es könnte eine einfache Textdatei sein, eine Markdown-Datei in der Wissensdatenbank. 00:43:12.080 --> 00:43:13.520 Es könnte alles Mögliche sein. 00:43:14.820 --> 00:43:18.820 Aber tatsächlich, wenn man einen MCP-Server hat, kann man auf dieses Wissen zugreifen. 00:43:20.540 --> 00:43:29.360 Oder wenn man zum Beispiel Konnektoren zu SharePoint oder vielen anderen Diensten hat, dann ist der Zugriff auf Wissen heutzutage einfacher als früher. 00:43:30.140 --> 00:43:30.820 Seien wir ehrlich. 00:43:31.780 --> 00:43:35.320 Denn früher musste man seine eigenen Plugins bauen und alles selbst anbinden. 00:43:35.320 --> 00:43:44.780 Heutzutage haben sie direkte Konnektoren zu beliebigen Systemen und können ihr Wissen integrieren, ohne sich mit großem Entwicklungsaufwand herumschlagen zu müssen. 00:43:47.090 --> 00:43:53.290 Ich denke, oft haben wir, ich weiß nicht, ich sammle das für meine, ich sage meinen, ich weiß nicht, meinen Leuten. 00:43:53.290 --> 00:44:01.960 Und wie versteht die KI, was keine fertigen Dokumente sind? 00:44:02.780 --> 00:44:06.000 Oder veraltet oder, ich weiß nicht, dupliziert. 00:44:09.590 --> 00:44:12.910 Wie kann das ein KI-System verstehen? 00:44:13.710 --> 00:44:14.810 Was sollten wir wofür verwenden? 00:44:14.810 --> 00:44:26.580 Im Grunde nutzen sie RAG, weil sie hinter den Kulissen verstehen müssen, okay, was ihre Daten sind. 00:44:28.380 --> 00:44:34.600 Aber um ehrlich zu sein, wenn ich es ein wenig zusammenfasse, fangen sie mit dem Prompt an, okay? 00:44:36.040 --> 00:44:42.980 Der Benutzer möchte zum Beispiel eine Suche in einer Wissensdatenbank und zum Beispiel OneDrive durchführen. 00:44:42.980 --> 00:44:55.640 Hinter den Kulissen, wenn der Orchestrator mit Hilfe eines LM den Prompt und die Benutzerabsicht versteht, haben sie im Grunde den Index. 00:44:55.640 --> 00:44:59.640 Jetzt haben sie im Grunde den Index. 00:45:00.400 --> 00:45:03.220 Denn zum Beispiel haben sie in Co-Pilot den semantischen Index. 00:45:03.300 --> 00:45:08.760 Und dieser semantische Index gibt ihnen im Grunde zu verstehen, okay, ich habe all dieses Wissen. 00:45:09.400 --> 00:45:15.760 Und sie können mit einer semantischen Indexabfrage, kann die KI den semantischen Index direkt abfragen, 00:45:15.760 --> 00:45:26.680 um zum Beispiel RAG durchzuführen und sie können direkt, okay, die richtigen Dokumente basierend auf den Bedürfnissen auswählen. 00:45:27.360 --> 00:45:35.920 Aber in Co-Pilot haben sie diesen semantischen Index und die KI kann diesen Index hinter den Kulissen direkt mit natürlicher Sprache abfragen. 00:45:37.100 --> 00:45:42.820 Ich werde also fragen, okay, ich möchte verstehen, ich weiß nicht, wie ich meinen Firmen VPN einrichte. 00:45:42.820 --> 00:45:51.180 Und hinter den Kulissen führen sie RAG auf dem semantischen Index durch und rufen im Grunde das Dokument ab, 00:45:51.340 --> 00:45:54.820 das zum Beispiel die gesamte Einrichtung des Firmen VPNs enthält. 00:45:56.140 --> 00:46:01.360 Zum Beispiel im Microsoft 365 Co-Pilot Chat, hinter den Kulissen ist es die Graph API, 00:46:01.600 --> 00:46:05.320 weil sie, wie ich bereits sagte, den semantischen Index auf der Graph API aufgebaut haben. 00:46:06.360 --> 00:46:09.830 Es ist hinter den Kulissen eine Graph-Funktion. 00:46:09.830 --> 00:46:15.490 Aber bei kundenspezifischen Entwicklungen haben sie zum Beispiel Foundry AI hinter den Kulissen. 00:46:17.290 --> 00:46:19.490 Es war ein Azure-Dienst mit einem anderen Namen. 00:46:20.430 --> 00:46:22.810 Aber jetzt können sie ihr eigenes RAG-System haben, wenn sie möchten. 00:46:23.790 --> 00:46:26.810 Und im Grunde können sie, wenn sie einen benutzerdefinierten Agenten haben, 00:46:26.910 --> 00:46:30.370 diesen direkt für eine Foundry IQ Instanz anfragen. 00:46:30.370 --> 00:46:36.350 Ich möchte die Einrichtung meines VPN-Unternehmens abrufen. 00:46:36.470 --> 00:46:41.070 Und die KI kann abrufen, was sie an Dokumenten benötigen. 00:46:42.530 --> 00:46:44.710 Es könnten PDFs, Word, Excel oder ähnliche Dinge sein. 00:46:48.160 --> 00:46:54.930 Und so funktioniert die Suche, oder? 00:47:01.240 --> 00:47:02.500 Hinter den Kulissen, meinen Sie? 00:47:02.500 --> 00:47:05.300 Ah, hinter den Kulissen. 00:47:06.040 --> 00:47:07.360 Sie haben die Suche. 00:47:08.320 --> 00:47:17.500 Aber im Grunde haben sie heutzutage hinter den Kulissen von Copilot Chat drei Funktionen. 00:47:18.480 --> 00:47:19.620 Sie haben die Standardsuche. 00:47:19.760 --> 00:47:25.260 Das ist im Grunde eine Suche, bei der sie einfach ein paar Schlüsselwörter eingeben 00:47:25.260 --> 00:47:29.140 und sie durchsuchen ihre Dokumente und diese Art von Dingen. 00:47:30.500 --> 00:47:31.420 Das ist eine einfache Suche. 00:47:31.420 --> 00:47:33.700 Wir alle kennen die Stichwortsuche wie bei Google. 00:47:34.920 --> 00:47:39.260 Danach haben sie zwei verschiedene Funktionen. 00:47:39.960 --> 00:47:43.260 Sie haben zuerst RAG hinter den Kulissen. 00:47:44.380 --> 00:47:52.620 Sie haben die RAG-Funktion in Graph und sie haben auch die semantische Index-Suche von Copilot, 00:47:53.140 --> 00:47:58.800 die ein wenig anders ist, da RAG wirklich fortgeschrittener ist als die semantische Index-Suche von Copilot. 00:47:58.800 --> 00:48:06.940 Aber sie haben alle diese drei Funktionen hinter den Kulissen, damit ihre, äh, es sind nicht sie, aber hinter den Kulissen, 00:48:07.060 --> 00:48:15.980 kann die KI diese drei verschiedenen Funktionen aufrufen, um die Daten über OneDrive Teams M3565 im Allgemeinen abzurufen. 00:48:15.980 --> 00:48:22.130 Er kann, der semantische Index von Copilot beinhaltet auch die Copilot-Konnektoren. 00:48:23.190 --> 00:48:26.790 Wenn sie also zum Beispiel Salesforce mit dem Copilot-Connector verbunden haben, 00:48:26.910 --> 00:48:33.490 kann er auch ihre gesamten Daten in Salesforce, in ServiceNow, in mehreren Tools durchsuchen. 00:48:33.490 --> 00:48:40.270 Und da alles, äh, mit dem Copilot-Connector, sie alle Daten in den Graph, äh, index, semantischen Index integriert haben, 00:48:41.250 --> 00:48:45.110 können sie ihre externen Systeme direkt abfragen, e.g. abfragen. 00:48:49.270 --> 00:48:58.200 Und, ähm, ich denke, der, wenn wir Agenten bauen, haben wir den, äh, Governance-Teil und, ähm, 00:48:58.260 --> 00:49:06.000 ein Teil davon ist für mich auch, sage ich mal, das Agenten-Lebenszyklus-Management, ähm, ähm, wie sieht das eigentlich aus? 00:49:06.000 --> 00:49:13.480 Wie sieht das eigentlich aus? Äh, ehrlich gesagt ist das im Microsoft-Ökosystem ziemlich einfach, 00:49:13.840 --> 00:49:20.740 wenn ich das so sagen darf, äh, denn, wenn sie, wenn sie mit Low-Code arbeiten, zum Beispiel Copilot-Studio, 00:49:20.800 --> 00:49:24.200 haben sie es mit der Power-Plattform zu tun, Konzept-IM. 00:49:24.740 --> 00:49:27.000 Und, äh, daran hat sich nichts geändert. 00:49:27.720 --> 00:49:30.580 Sie haben also Lösungen, sie haben ALM vor Ort, sie haben Pipelines, äh, 00:49:31.300 --> 00:49:34.120 wenn man sich mit Copilot-Studio beschäftigt, ist es ehrlich gesagt wie vorher, 00:49:34.120 --> 00:49:40.200 weil man alles hat, worin man im Bereich Power-Plattform-Governance, Lebenszyklus und ALM investiert hat. 00:49:40.680 --> 00:49:43.080 Äh, es ist exakt dasselbe. 00:49:44.340 --> 00:49:49.420 Das ist eine gute Sache, denn viele Leute fragen mich, oh, Copilot-Studio, wie verwaltet man das? 00:49:51.040 --> 00:49:51.580 Ist es anders? 00:49:52.000 --> 00:49:57.160 Nein, es ist genauso einfach wie das Application-Lifecycle-Management für Power-Apps oder Power-Automate. 00:49:57.160 --> 00:50:03.580 In diesem Fall ist es ein Agent-Lifecycle-Management, aber im Hintergrund gilt das gleiche Konzept wie bei der Power-Plattform. 00:50:06.080 --> 00:50:11.280 Und wenn man es beispielsweise mit individueller Entwicklung zu tun hat, 00:50:11.820 --> 00:50:16.100 ist es im Grunde so, als würde man Anwendungen oder Doc-Net-Anwendungen bauen, 00:50:16.220 --> 00:50:18.460 weil man alles wie Code verwaltet. 00:50:20.500 --> 00:50:23.780 Man hat also Frameworks, man hat Sicherheitsaspekte und solche Dinge. 00:50:23.780 --> 00:50:30.040 Ehrlich gesagt ist alles, was das Application- oder Agent-Lifecycle-Management betrifft, 00:50:30.100 --> 00:50:32.660 wirklich das gleiche Konzept wie vorher. 00:50:34.500 --> 00:50:41.700 Und das ist für mich ein guter Punkt, weil man nicht viel in Lebenszyklus-Prozesse oder ähnliches investieren muss. 00:50:43.760 --> 00:50:46.800 Es gibt zwar einige Änderungen, aber eine der großen Änderungen ist, 00:50:48.020 --> 00:50:51.860 okay, man muss sich um LLM-Bereitstellung und solche Dinge kümmern. 00:50:51.860 --> 00:50:58.380 Aber im Hintergrund sieht es aus wie beim früheren DevOps-Ansatz mit Pipelines und dergleichen. 00:50:59.600 --> 00:51:03.360 Meiner Meinung nach hat sich also nichts geändert, weil wir Agenten verwalten, walten. 00:51:06.840 --> 00:51:08.940 Könnte eine individuelle Entwicklung oder Co-Pilot sein, 00:51:09.000 --> 00:51:12.180 man nutzt heutzutage ehrlich gesagt den gleichen Ansatz wie vorher. 00:51:14.530 --> 00:51:22.430 Und das bedeutet, wenn ein Unternehmen vorher keine KI eingesetzt hat, 00:51:22.430 --> 00:51:28.810 ist aber das perfekte Setup für Purview, Defender und all die anderen Tools. 00:51:30.450 --> 00:51:35.120 Muss da noch etwas geändert werden? 00:51:35.680 --> 00:51:38.320 Oder bedeutet das bereits KI-Bereitschaft? 00:51:41.830 --> 00:51:48.250 Das ist eine große Frage, denn KI-Bereitschaft ist für Microsoft zwar in Ordnung. 00:51:48.250 --> 00:51:52.370 Berechtigungen schärfen und solche Dinge verwalten, 00:51:52.490 --> 00:51:56.770 aber KI-Bereitschaft ist für mich nicht nur ein technischer Ansatz, 00:51:56.870 --> 00:52:00.270 denn technisch gesehen wissen wir, was zu tun ist. 00:52:01.750 --> 00:52:05.450 Okay, wir müssen die Berechtigungen über viele Dienste hinweg verwalten. 00:52:05.870 --> 00:52:06.310 Wissen Sie? 00:52:07.010 --> 00:52:09.810 Für mich muss KI-Bereitschaft auch die Daten beinhalten. 00:52:10.490 --> 00:52:11.870 Die Daten, verstehen Sie? 00:52:12.190 --> 00:52:13.090 Ähm, wenn Sie. 00:52:13.090 --> 00:52:17.450 Weil, wenn man seine Daten nicht versteht, wie ich vorhin sagte, 00:52:17.750 --> 00:52:21.870 kann man nicht, man kann den technischen Teil nicht verwalten, 00:52:22.690 --> 00:52:26.890 weil, wenn man nicht weiß, was vertraulich ist oder nicht zum Beispiel, 00:52:27.610 --> 00:52:31.010 ist es schwierig, einige Sicherheitsvorkehrungen zu treffen. 00:52:33.230 --> 00:52:35.750 Aber wenn wir Microsoft folgen, ist KI-Bereitschaft. 00:52:35.950 --> 00:52:37.570 Okay, man muss Berechtigungen verwalten, 00:52:37.570 --> 00:52:39.710 man möchte Vertraulichkeitsbezeichnungen einführen, 00:52:40.030 --> 00:52:44.110 man muss GLP umsetzen, diese Art von Dingen. 00:52:47.630 --> 00:52:52.310 Aber es gibt auch einen übergeordneten Aspekt 00:52:52.310 --> 00:52:55.670 und für mich ist KI-Bereitschaft nicht nur technisch, 00:52:55.770 --> 00:53:00.670 man muss heutzutage ehrlich gesagt auch einen funktionalen 00:53:00.670 --> 00:53:03.250 oder übergeordneten Aspekt berücksichtigen. 00:53:07.080 --> 00:53:09.200 Äh, ja, das ist wirklich interessant. 00:53:11.470 --> 00:53:14.670 Ich denke, viele Unternehmen, bei denen das mit der KI angefangen hat, 00:53:14.750 --> 00:53:16.130 sagen jetzt mit den Agenten, 00:53:16.130 --> 00:53:20.790 Oh, sie hat alle meine, ich weiß nicht, E-Mails gelöscht 00:53:20.790 --> 00:53:23.330 oder irgendwelche bösen, bösen Dinge getan. 00:53:28.320 --> 00:53:32.260 Was denken Sie, warum sagen Unternehmen, dass sie Angst vor KI haben? 00:53:32.260 --> 00:53:39.500 Ah, das ist eine gute Frage, denn ich lebe in der Schweiz 00:53:39.500 --> 00:53:42.580 und im Grunde haben wir, wir haben viele Privatbanken 00:53:42.580 --> 00:53:48.200 und wir haben viele, um ehrlich zu sein, wirklich sensible Kunden 00:53:48.200 --> 00:53:51.140 und im Grunde ist der der kritischste Teil. 00:53:51.640 --> 00:53:53.520 Okay, wo werden die Daten verarbeitet? 00:53:53.520 --> 00:53:56.020 Grundsätzlich. 00:53:56.800 --> 00:54:00.900 Und, ja, auch okay, durchsucht die KI meine E-Mails. 00:54:02.100 --> 00:54:02.740 Diese Art von Dingen. 00:54:03.060 --> 00:54:05.620 Also hinter, hinter den Kulissen fragen Sie das immer. 00:54:05.960 --> 00:54:09.040 Aber wissen Sie, der kritischste Teil für Sie ist, 00:54:09.320 --> 00:54:14.160 okay, ich muss verstehen, okay, wo werden die Daten verarbeitet? 00:54:14.160 --> 00:54:20.780 Und, äh, und auch, okay, äh, ich bin der, der, der, der, 00:54:20.780 --> 00:54:23.720 äh, Eigentümer der KI. 00:54:24.860 --> 00:54:28.140 Also ich, ich gebe der KI die Anweisung 00:54:28.140 --> 00:54:30.460 und die KI erledigt im Hintergrund die Arbeit 00:54:30.460 --> 00:54:34.360 und Sie haben zum Beispiel Angst vor dem autonomen, äh, Aspekt, 00:54:34.600 --> 00:54:37.520 weil man heutzutage, okay, das tun kann 00:54:37.520 --> 00:54:40.760 und hinter den Kulissen sucht die KI nach etwas, äh, 00:54:41.520 --> 00:54:43.340 fragt, äh, etwas im Hintergrund ab. 00:54:43.840 --> 00:54:48.040 Und Sie haben Angst, okay, äh, wenn ich die bitte etwas zu tun, 00:54:48.400 --> 00:54:50.140 was wird da im Hintergrund ausgeführt? 00:54:52.020 --> 00:54:55.720 Und, äh, ja, es gibt viele Fragen dieser Art, okay. 00:54:56.660 --> 00:54:59.440 Wie benehme ich die Kontrolle über den gesamten Prozess 00:54:59.440 --> 00:55:02.980 hinter einer Sache, sei es ein KI-Agent oder ein KI-Dienst? 00:55:04.380 --> 00:55:09.880 Ja, es gibt solche Fragen, aber es ist wirklich eine Frage 00:55:09.880 --> 00:55:15.220 der Akzeptanz und auch der Schulung, um Schulungen anzubieten, okay, 00:55:15.500 --> 00:55:18.300 wie man KI versteht, wie man versteht, 00:55:18.300 --> 00:55:21.300 was genau hinter den Kulissen passiert. 00:55:23.740 --> 00:55:26.060 Und Transparenz ist auch ein wichtiger Punkt, 00:55:26.260 --> 00:55:30.660 denn Transparenz muss bei jeder KI-Lösung umgesetzt werden, 00:55:31.040 --> 00:55:33.860 da Transparenz für mich ein großes Thema ist, 00:55:33.920 --> 00:55:36.300 weil man alles implementieren muss. 00:55:36.800 --> 00:55:39.960 Denn die KI-Lösung muss transparent sein. 00:55:42.240 --> 00:55:43.920 Man muss verstehen, was hinter den Kulissen passiert, 00:55:44.020 --> 00:55:45.180 welche Daten abgefragt werden, 00:55:45.260 --> 00:55:47.660 man muss nachverfolgen und alles protokollieren können. 00:55:47.660 --> 00:55:52.780 Alles muss heute transparent sein, wenn man eine Lösung hat. 00:55:53.080 --> 00:55:56.360 Denn man muss genau verstehen, was im Hintergrund abläuft, 00:55:57.300 --> 00:55:58.860 welche Daten verarbeitet werden 00:55:58.860 --> 00:56:01.980 und was die Überlegungen dahinter sind. 00:56:03.560 --> 00:56:04.960 Wie haben Sie diesen Plan erstellt, 00:56:05.360 --> 00:56:08.560 auf welchen Fakten basierend und dergleichen dergleichen? 00:56:09.920 --> 00:56:10.360 Großartig. 00:56:10.600 --> 00:56:12.620 Oh, ich sehe, wir laufen ein wenig aus der Zeit. 00:56:13.820 --> 00:56:14.260 Entschuldigung. 00:56:14.260 --> 00:56:17.120 Wissen Sie, das war wirklich fantastisch, 00:56:17.700 --> 00:56:20.440 aber ich habe in jedem Podcast eine Schnellfragerunde. 00:56:21.300 --> 00:56:25.000 Also, ich gebe einen kurzen Satz vor 00:56:25.000 --> 00:56:26.680 und Sie geben eine kurze Antwort. 00:56:28.120 --> 00:56:29.080 Also, sind Sie bereit? 00:56:31.480 --> 00:56:33.220 Co-Pilot Studio oder benutzerdefinierter Code? 00:56:34.500 --> 00:56:35.560 Co-Pilot Studio. 00:56:36.500 --> 00:56:38.520 Microsoft Foundry oder Co-Pilot Studio? 00:56:39.900 --> 00:56:40.920 Co-Pilot Studio. 00:56:41.720 --> 00:56:43.040 Typescript oder C-ShirtScript? 00:56:46.780 --> 00:56:47.780 GitHub oder Azure DevOps? 00:56:47.780 --> 00:56:48.780 GitHub. 00:56:50.500 --> 00:56:51.860 RAG oder Feintuning? 00:56:54.010 --> 00:56:54.450 Alles klar. 00:56:55.590 --> 00:56:59.330 Was ist die am meisten unterschätzte Microsoft 365 API? 00:56:59.910 --> 00:57:00.110 Zinn. 00:57:04.700 --> 00:57:05.140 Ragapi. 00:57:07.390 --> 00:57:10.470 Eine Technologie, die jeder Microsoft-Entwickler 2026 lernen sollte. 00:57:12.760 --> 00:57:13.480 GitHub Co-Pilot. 00:57:16.180 --> 00:57:18.660 Wenn Satya Nadella zu Ihnen kommt und sagt, 00:57:18.740 --> 00:57:20.540 Sie bekommen alles Geld und alle Ressourcen, 00:57:20.540 --> 00:57:24.940 die Sie wollen, um unsere KI-Plattform zu verbessern, 00:57:26.060 --> 00:57:27.220 Sie können eine Funktion entwickeln. 00:57:27.760 --> 00:57:28.380 Welche wäre das? 00:57:29.680 --> 00:57:31.380 All die Governance-Sachen, die wir brauchen. 00:57:34.420 --> 00:57:34.720 Und um? 00:57:36.580 --> 00:57:38.580 Wen soll ich als nächstes in den Podcast einladen 00:57:38.580 --> 00:57:39.700 und welche Frage soll ich stellen? 00:57:47.030 --> 00:57:48.450 Oh, gute Frage. 00:57:49.250 --> 00:57:50.130 Ich habe viele Freunde. 00:57:50.130 --> 00:57:55.590 Aber, äh, ja, vielleicht können Sie meine Co-Speakerin von vielen Konferenzen fragen. 00:57:56.590 --> 00:57:58.590 Sie könnten zum Beispiel Chloe Moro fragen. 00:58:00.010 --> 00:58:04.390 Sie war früher funktionale Beraterin, bevor sie jetzt zur technischen Seite gewechselt ist. 00:58:06.730 --> 00:58:12.310 Und sie hat eine wirklich gute Geschichte über funktionale, weniger technische Dinge in der Dynamics-Welt. 00:58:12.310 --> 00:58:15.790 Vielleicht kannst du sie ja einladen und sie fragen, 00:58:15.930 --> 00:58:20.970 Sag mal, wie geht man heutzutage eigentlich mit dem Spagat zwischen funktionaler und technischer Arbeit um? 00:58:20.970 --> 00:58:25.530 Denn da gibt es ja einige sehr große Herausforderungen. 00:58:28.240 --> 00:58:33.080 Und meine abschließende Frage ist, was sollten die Leute, wenn sie eine einzige Erkenntnis aus dieser Sitzung mitnehmen können, 00:58:33.200 --> 00:58:38.550 was sollten sie aus dieser Sitzung mitnehmen? 00:58:38.550 --> 00:58:39.270 So meinst du. 00:58:42.030 --> 00:58:44.350 Im Grunde entwickelt sich KI schnell weiter. 00:58:46.920 --> 00:58:51.500 Und wenn man heute auf dem Laufenden bleiben will, muss man alles verfolgen. 00:58:51.580 --> 00:58:57.180 Denn ehrlich gesagt durchzieht KI heutzutage wirklich den gesamten Microsoft-Stack. 00:58:59.440 --> 00:59:04.140 Und heutzutage ist eine der Dinge, die man verstehen muss, dass die Entwicklung rasant ist. 00:59:04.140 --> 00:59:09.000 Und man muss wirklich, wirklich jederzeit auf dem neuesten Stand sein. 00:59:09.000 --> 00:59:13.980 Denn man wird irgendwann etwas verpassen, wenn man nicht lernt. 00:59:14.180 --> 00:59:17.740 Wenn man die Entwicklung in dieser Art nicht versteht. 00:59:21.190 --> 00:59:23.450 Ja, also danke, dass du bei mir warst. 00:59:24.610 --> 00:59:27.170 Ich denke, die wichtige Erkenntnis aus unserem Gespräch ist, 00:59:27.290 --> 00:59:32.270 dass es bei der Erweiterbarkeit von Microsoft 365 Co-Pilot nicht einfach nur darum geht, 00:59:32.630 --> 00:59:35.610 immer ausgefeiltere Prompts zu schreiben. 00:59:35.610 --> 00:59:40.110 Ich denke, wir bewegen uns aber eine Architektur zu, 00:59:40.370 --> 00:59:43.310 bei der Co-Pilot und Agenten eine Verbindung zu Unternehmenswissen, 00:59:43.690 --> 00:59:47.730 Microsoft Graph, Geschäftsanwendungen, APIs und so weiter herstellen können. 00:59:49.860 --> 00:59:53.060 Um, ja, ich denke Co-Pilot Studio, Microsoft Foundry, 00:59:53.300 --> 00:59:55.280 individuelle Entwicklungen und Technologien wie MCP 00:59:55.280 --> 01:00:00.440 geben Entwicklern einen, ja, einen erstaunlich mächtigen Werkzeugkasten an die Hand. 01:00:00.440 --> 01:00:07.500 Und, ja, aber je fähiger die Agenten werden, 01:00:07.640 --> 01:00:10.380 desto wichtiger werden auch die Grundlagen Identität, 01:00:10.500 --> 01:00:14.460 Berechtigungen, Sicherheit, Governance, Tests, Beobachtbarkeit, 01:00:14.820 --> 01:00:17.100 Anwendungslebenszyklusmanagement und so weiter. 01:00:19.020 --> 01:00:21.940 Also, ja, ich denke, du hast einen wirklich, wirklich guten Überblick 01:00:21.940 --> 01:00:23.420 über all diese Themen gegeben. 01:00:23.420 --> 01:00:28.560 Also, danke, dass du bei mir warst und für die Zuhörer alle Informationen dazu 01:00:28.560 --> 01:00:32.720 findet ihr in den Shownotes auf der M365FM-Podcast-Seite 01:00:32.720 --> 01:00:37.080 und, ja, wo ihr euch vernetzen und die Arbeit von EES sehen könnt. 01:00:37.480 --> 01:00:39.560 Und, ja, danke, dass du hier warst. 01:00:40.900 --> 01:00:41.900 Danke, dass ich hier sein durfte. 01:00:42.220 --> 01:00:43.720 Es war eine wirklich gute Zeit mit dir.