Microsoft Copilot & KI Agenten
Was Unternehmen jetzt über den nächsten KI-Schritt wissen sollten
Während Microsoft Copilot Mitarbeitende kontextbasiert unterstützt – etwa mit Vorschlägen, Zusammenfassungen oder Vorlagen – gehen Microsoft AI Agents einen Schritt weiter: Sie führen Aufgaben autonom aus, greifen dabei auf Datenquellen und Workflows zu, kommunizieren mit Systemen und treffen eigenständig Entscheidungen.
Doch mit dem neuen Handlungsspielraum kommen auch viele Fragen auf – insbesondere bei Unternehmen, die bereits Copilot-Erfahrung gesammelt haben und jetzt den nächsten Schritt gehen wollen:
- Was ist eigentlich ein KI-Agent – und wann brauche ich ihn?
- Worin liegt der Unterschied zu Copilot?
- Wie sehen Einsatzszenarien aus – und wann sind Agenten nicht die passende Lösung?
- Und vor allem: Wie gelingt der Einstieg?
In diesem Artikel zeigen wir, wie Sie Microsoft Copilot und KI-Agenten sinnvoll voneinander abgrenzen, wo Agenten echten Mehrwert liefern, und wie Sie mit Agenten loslegen können.
Was ist ein KI-Agent – und worin liegt der Unterschied zu Copilot?
Auf den ersten Blick wirken Copilot und Agents ähnlich: Beide nutzen KI, um Prozesse zu beschleunigen, Informationen zu verknüpfen und Mitarbeitende zu entlasten. Doch bei genauerem Hinsehen zeigt sich ein grundsätzlicher Unterschied im Grad der Eigenständigkeit:
Copilots arbeiten eingebettet in Anwendungen wie Dynamics 365 oder Microsoft Teams. Sie liefern kontextbasierte Vorschläge, unterstützen bei der Texterstellung, analysieren Daten oder bereiten Informationen auf – immer im direkten Zusammenspiel mit dem Menschen.
Agents hingegen agieren autonom. Sie können über verschiedene Systeme hinweg Informationen abrufen, Entscheidungen treffen und Prozesse auslösen – auch ohne direkte menschliche Interaktion.
Copilot = persönlicher Assistent
Agent = selbstständiger Prozessakteur
In der Praxis bedeutet das: Während Copilot einem Mitarbeiter beispielsweise eine passende E-Mail-Antwort vorschlägt, kann ein Agent im Hintergrund selbstständig erkennen, dass ein Fall abgeschlossen ist, die E-Mail automatisch verschicken und gleichzeitig alle relevanten Systeme aktualisieren.
Wann kommen Agents zum Einsatz?
Damit Copilot sinnvoll arbeiten kann, braucht es lediglich einen halbwegs kohärenten Prompt von einem Nutzer. Damit ein Agent sinnvoll arbeiten kann, braucht er drei Dinge: ein Ziel, den richtigen Kontext und die Fähigkeit zu handeln.
Microsoft fasst das in drei Komponenten zusammen:
- Anweisungen: Was ist die Aufgabe? Welches Ziel soll erreicht werden?
- Wissen: Welche Datenquellen braucht der Agent, um kontextbezogen entscheiden zu können?
- Aktionen: Was darf oder soll der Agent tun? (z. B. Einträge anlegen, E-Mails senden, APIs triggern)
Beispiel: Ein Agent mit der Anweisung „Bearbeite Anfrage zu Lieferverzögerungen“ erkennt eingehende Kundenanfragen (via E-Mail oder Chat) mit bestimmten Schlagworten (z. B. „dringend“, „Lieferung nicht angekommen“, „Beschwerde“) automatisch, prüft in Echtzeit den Versandstatus im ERP-System, gleicht diesen mit SLA-Vorgaben ab und erstellt – je nach Ergebnis – entweder eine Entschuldigung samt Gutschein oder eskaliert an den zuständigen Kundenbetreuer inklusive aller relevanten Kontextdaten.
Agents arbeiten im Gegensatz zu Copilot nicht reaktiv, sondern werden aktiviert, wenn bestimmte Auslöser (Trigger) erkannt werden. Die Bandbreite dieser Trigger ist enorm. Ein Agent kann aktiviert werden durch:
- eine eingehende Nachricht (z. B. Chat, E-Mail, Social Media)
- eine Systemänderung (z. B. neuer Eintrag in Dynamics 365)
- eine Datei (z. B. ein hochgeladener Vertrag oder ein eingereichter Beleg)
- eine bestimmte Nutzeraktion (z. B. das Öffnen eines Falls)
- einen Zeitstempel oder ein Eskalationsevent
Diese Auslöser lassen sich kombinieren und orchestrieren. Der Schlüssel liegt in einem intelligenten Agent Orchestrator, der erkennt, wann welcher Agent aktiv werden soll, welche Daten er benötigt und welche Aktionen daraus resultieren.
Copilot, Agent oder der gute alte Workflow: Wann ist was die richtige Lösung?
Nicht jede Aufgabe braucht gleich einen Agenten. Und nicht alles, was nach Automatisierung ruft, muss mit KI gelöst werden. Der Schlüssel liegt in der Differenzierung nach Komplexität, Kontextabhängigkeit und Automatisierungsgrad. Wer Agents überall einsetzt, wo ein Workflow reicht, schafft unnötige Komplexität. Wer Copilot einsetzt, wo keine menschliche Entscheidungskraft gefragt ist, büßt Effizienz ein.
Hier eine einfache Orientierungshilfe:
| Typ | Wann sinnvoll? | Beispiel |
|---|---|---|
| Workflow | Standardisierte, klar definierte Prozesse ohne viel Kontext | Genehmigung eines Urlaubsantrags nach festen Regeln |
| Copilot | Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen brauchen, aber beschleunigt werden sollen | Zusammenfassen eines Kundenanrufs, Antwortvorschläge auf E-Mails |
| Agent | Dynamische, mehrstufige Prozesse mit Kontextbezug und Entscheidungsspielraum | Automatisierte Bearbeitung von Eskalationen bei Lieferverzögerungen inkl. Versandprüfung, Kulanzentscheidung und Benachrichtigung des Kunden |
Im Idealfall arbeiten alle drei Modelle integriert: Ein Workflow kann z. B. einen Agenten triggern, wenn ein bestimmtes Szenario erkannt wird. Der Agent kann im Prozessverlauf wiederum an einen Menschen eskalieren, der durch Copilot in der Bearbeitung unterstützt wird. Diese Hybrid-Architektur sorgt für maximale Effizienz und Flexibilität – und ist genau das, worauf moderne Contact-Center-Strategien heute abzielen.
Wie gelingt der Einstieg? So implementieren Sie erste Agenten
Eine der Stärken von Microsoft Copilot ist der intuitive Einstieg über einen natürlichen Sprach-Chat. Nutzer können einfach loslegen, Fragen stellen, sich Inhalte zusammenfassen lassen oder Aktionen anstoßen, ganz ohne technisches Vorwissen. Im Vergleich zu Copilot braucht es für Agenten etwas mehr Struktur – technisch, organisatorisch und im Hinblick auf Sicherheit und Governance.
Microsoft bietet heute mehrere Wege, Agenten zu erstellen, je nach Use Case und technischer Affinität:
- Chat (via Copilot Studio): Ideal für dialogorientierte Agenten, die mit Nutzern interagieren – z. B. ein Onboarding- oder Helpdesk-Agent.
- Compose (via Power Platform): Perfekt für regelbasierte Abläufe, z. B. wenn ein Agent automatisch Daten prüfen, Prozesse anstoßen oder Informationen weiterleiten soll – ganz ohne UI.
- Code (via Azure): Für komplexe Szenarien mit individueller Logik und Systemintegration – etwa, wenn externe APIs angebunden oder spezielle Sicherheitsanforderungen umgesetzt werden müssen.
Ergänzend dazu bietet Microsoft fertige Agenten für bestimmte Business-Funktionen (z. B. HR oder Finance), direkt in Dynamics 365 integriert. Oder Sie nutzen 3rd Party Agents – Speziallösungen von Partnern, z. B. für branchenspezifische Use Cases oder Prozesse.
Der Weg zu KI-Agenten: Mit oder ohne Partner?
Einzelne, einfache Agenten lassen sich heute problemlos selbst aufsetzen. Die Tools sind da, die Einstiegshürden niedrig. Doch sobald mehrere Systeme, Abteilungen oder Datenquellen im Spiel sind – oder das Ganze skalierbar gedacht werden soll –, lohnt sich die Zusammenarbeit mit einem Partner.
Ein erfahrener Implementierungspartner wie HSO bringt nicht nur technisches Know-how mit, sondern auch Prozessverständnis, Best Practices und ein Gefühl dafür, wo Agenten echten Mehrwert bringen.
Ob Spesenprozess, Onboarding, Vertragsprüfung oder Kundenservice – fast jeder Bereich birgt Potenzial für Optimierung durch KI. Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wo der Start für Sie am meisten bewirkt und welche Mehrwerte KI Ihnen bringen kann.