Microsoft Copilot war bislang eng an die GPT-Modelle von OpenAI gebunden. KI-Funktionen waren in einzelne Microsoft-365-Anwendungen integriert, aber nicht zentral steuerbar. KI-Agenten existierten, hatten jedoch keine eigene Identität oder eigenen Zugriffsrechte im System. Zudem basierte die Lizenzierung primär auf einer Copilot-Lizenz pro Nutzer.
Nun öffnet Microsoft den Copilot Chat für weitere KI-Modelle. Damit stehen jetzt auch die Claude-Modelle von Anthropic zur Verfügung – weitere Anbieter sollen folgen. Copilot Chat entwickelt sich zum zentralen KI-Cockpit, von dem aus Agenten für Excel, Word und Powerpoint direkt gesteuert werden. KI-Agenten erhalten eigene Identitäten, Lizenzen und Zugriffsrechte und können damit als digitale Teammitglieder geführt werden. Zur Verwaltung dieser agentischen Strukturen führt Microsoft die neue Plattform Microsoft Agent 365 ein.
Ergänzend kommt mit Microsoft 365 E7 eine neue Lizenz-Suite auf den Markt, die Copilot, Agenten-Management und erweiterte Sicherheitsfunktionen miteinander bündelt.
Die richtige Modellwahl
Der Multi-Modell-Ansatz ist ein strategischer Kurswechsel. Microsoft möchte damit Abhängigkeiten von einem einzigen KI-Anbieter reduzieren und Kunden die Freiheit geben, für jeden Anwendungsfall das jeweils passende Modell zu nutzen. In der Praxis stellt das viele Anwender jedoch vor eine neue Frage: Welches Modell liefert für welche Aufgabe konkret die besten Ergebnisse?
Copilot Chat nimmt diese Entscheidung im Standardmodus ab: Das System wählt automatisch das Modell aus, das für eine Anfrage am besten geeignet erscheint. Wer mehr Kontrolle möchte, kann manuell eingreifen. Für die meisten Unternehmen empfiehlt sich zunächst die automatische Auswahl – sie reduziert Komplexität und liefert in der Regel gute Ergebnisse.
Zusätzlich zur Modellwahl lässt sich im Copilot Chat der Konversationsmodus anpassen. «Tiefere Analyse» erlaubt eine detailliertere Auseinandersetzung mit einem Thema, braucht aber mehr Verarbeitungszeit. «Schnelle Antwort» liefert sofortige Resultate. «Schlau» nutzt die fortschrittlichsten Argumentationsfähigkeiten, «Lernen» unterstützt beim Aneignen von Inhalten. Diese Differenzierung lässt sich schnell erlernen und macht den Umgang mit Copilot deutlich effizienter.
Zwischen Potenzial …
KI-Agenten sind das Herzstück von Copilot Wave 3. Sie übernehmen selbstständig definierte Aufgaben: E-Mails sortieren und zusammenfassen, Meetings vor- und nachbereiten, regelmässige Reports erstellen. Künftig sollen Agenten auch eigeninitiativ handeln, also nicht nur auf Anweisungen reagieren, sondern relevante Ereignisse selbst erkennen und entsprechend aktiv werden. Ein Agent könnte beispielsweise ein bevorstehendes Meeting identifizieren, eine kurz zuvor eingegangene E-Mail des Organisators automatisch zusammenfassen und dem Nutzer als Vorbereitung zustellen.
Mit Copilot Cowork geht Microsoft noch weiter. Hier verschiebt sich der Schwerpunkt von «Arbeit schneller erledigen» zu «Arbeit vollständig delegieren», indem komplette Geschäftsprozesse als Ziel übergeben und anschliessend eigenständig geplant, koordiniert und umgesetzt werden. In Schweizer Branchen wie Banking, Industrie oder Treuhand bedeutet das konkret: Kreditentscheidungen inklusive Risikoanalyse werden vorbereitet, Produktionsdaten automatisch ausgewertet und Monatsabschlüsse weitgehend automatisiert erstellt, während Mitarbeitende nur noch prüfen und steuern. Der zentrale Vorteil liegt damit in weniger Systembrüchen, deutlich schnelleren Abläufen und einer skalierbaren Bearbeitung komplexer, regulierter Prozesse.
… und Voraussetzungen
So überzeugend diese Szenarien klingen: KI-Agenten sind kein Selbstläufer. Sie funktionieren nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen, und nur innerhalb des Scopes, für den sie konzipiert wurden. Ein Agent, der ausserhalb seiner definierten Aufgabe eingesetzt wird, liefert schlechte oder falsche Ergebnisse.
Ein Beispiel verdeutlicht das: Ein Unternehmen setzte einen KI-Agenten ein, um Informationen aus dem internen SharePoint leichter verfügbar zu machen. Auf einfache Fragen lieferte der Agent zunächst falsche Antworten. Die Ursache: Informationen waren in einem FAQ mit aufklappbaren Elementen hinterlegt. Die Überschriften der einzelnen Sektionen waren für menschliche Nutzer gut auffindbar, der Agent konnte die dahinterliegenden Inhalte jedoch nicht auslesen. Erst als die Überschriften in den Fliesstext integriert und Hinweise auf Sonderregelungen direkt im jeweiligen Abschnitt ergänzt wurden, lieferte der Agent zuverlässige Ergebnisse. Bevor ein KI-Agent eingeführt wird, muss daher geprüft werden, welche Daten er benötigt und ob diese in einer Form vorliegen, die er tatsächlich verarbeiten kann.
Wie man Vertrauen schafft
KI-Agenten werden in vielen Unternehmen im Team oder abteilungsweit geteilt. Das wirft eine praktische Frage auf: Wie können Mitarbeiter einem Agenten vertrauen, den sie nicht selbst gebaut haben und dessen Funktionsweise, Datengrundlage und inhärente Grenzen ihnen nicht bekannt sind?
Eine bewährte Massnahme ist die Einführung klarer Ownership-Strukturen. Für jeden KI-Agenten wird eine verantwortliche Person bestimmt, die dessen Funktion in einem Steckbrief dokumentiert. Sinnvolle Inhalte: das typische Verhalten des Agenten, die Datenquellen, auf die er zugreift, die Aufgaben, für die er geeignet ist, und was er explizit nicht leisten kann. Ergänzend helfen exemplarische Prompts und erwartete Antwortmuster dabei, Erwartungen zu kalibrieren.
Der Owner ist ausserdem für die laufende Pflege des Agenten verantwortlich: Sind die zugrunde liegenden Daten noch aktuell? Stimmen die Instruktionen noch? Hat Microsoft im Hintergrund das KI-Modell geändert, was zu verändertem Verhalten führen kann? Für Agenten, die unternehmensweit eingesetzt werden, gelten dieselben Anforderungen wie für unternehmenskritische Software: Erfassung bei der IT, Risikobewertung, Eintrag im Ticketing-System.
Welches Lizenz-Modell?
Microsoft bietet für Copilot und KI-Agenten verschiedene Lizenzierungsmodelle: integrierte Lizenzen pro Nutzer, Credits, Input- und Output-Tokens sowie Pay-as-You-Go. Die Grundregel: Je individueller Unternehmen Funktionen aus dem Baukastensystem zusammenstellen, desto komplexer wird die Kostenberechnung.
Für Unternehmen, die KI flächendeckend einführen wollen und die Pilotphase bereits hinter sich haben, ist die neue Microsoft 365 E7 Suite eine Option. Das Paket umfasst Microsoft 365 Copilot, Microsoft Agent 365 sowie Microsoft 365 E5 mit erweiterten Sicherheitsfunktionen aus Defender, Entra, Intune und Microsoft Purview. Ob sich E7 lohnt, hängt vom individuellen Nutzungsprofil ab. Wer KI nur für einen eng definierten Anwendungsfall benötigt, fährt mit einer gezielten Einzellizenzierung unter Umständen günstiger – sofern diese vorab sorgfältig kalkuliert wird. Der einfachste Einstieg bleibt die integrierte Pauschallizenz: planbar, übersichtlich, ohne Überraschungen bei der Abrechnung.
Einbinden statt verbieten
Angesichts wachsender Komplexität liegt der Gedanke nahe, Copilot und KI-Tools intern zu sperren. Das löst das Problem jedoch nicht, es verschiebt es. Wer KI unternehmensweit blockiert, verzichtet nicht nur auf Produktivitätsgewinne. Er erhöht auch das Risiko für Schatten-KI. Wenn Mitarbeiter keinen offiziellen Zugang haben, weichen sie auf öffentliche Dienste aus – notfalls über das private Smartphone. Dabei fliessen unter Umständen sensible Unternehmensdaten in externe KI-Modelle ein, ohne dass die IT-Abteilung davon weiss oder Einfluss nehmen kann. Der konstruktivere Ansatz ist eine kontrollierte Einführung im Einklang mit den Unternehmens-Policies: klare Nutzungsregeln, definierte Zugriffsrechte, schrittweise Ausweitung auf weitere Anwendungsfälle. So bleibt die IT in der Steuerungsposition, ohne den Mitarbeitern ein Werkzeug zu verweigern, das in vielen Bereichen echten Mehrwert schafft.
Fazit: Struktur vor Tempo
Mit Copilot Wave 3, der Multi-Modell-Strategie, Microsoft Agent 365 und der neuen E7-Lizenz treibt Microsoft die KI-Transformation in hohem Tempo voran. Die Möglichkeiten wachsen, aber auch die Anforderungen an eine strukturierte Einführung.
Unternehmen, die KI ungeplant oder rein reaktiv einführen, laufen Gefahr, Potenziale zu verschenken oder unnötige Risiken einzugehen. Wer dagegen frühzeitig klärt, welche Daten vorhanden sind, wer Verantwortung für KI-Agenten übernimmt, welches Lizenzmodell zum eigenen Nutzungsprofil passt und wie KI-Nutzung intern geregelt wird, schafft die Voraussetzungen, die Technologie wirklich produktiv zu machen – unabhängig davon, welche Neuerungen Microsoft im nächsten Update ankündigt.
