Es gibt keinen besseren Indikator wie wichtig KI für Microsoft geworden ist, als die Frequenz, in der "Copilot" und "AI" im Book of News erwähnt werden. Und ehrlich gesagt war es so auffällig, dass ich mich ein Trend interessiert hat – die beiden anderen Schlüsselworte sind natürlich kompletter Zufall 😉:
Vorgehen: ganz stumpf STRG+F auf ‘AI’, ‘Copilot, etc. – Geteilt durch Tausend Worte im jeweiligen Book of News, das neueste hat z.B. 5000 Wörter mehr als das von 2023 – Wer das alte Buzzword schon vergessen hat: IoT steht für Internet of Things
Allerdings geht bei nahezu allen KI-Themen aktuell der Hype um, daher bin ich extrem vorsichtig mich auf irgend etwas zu freuen. Aufgrund meiner Erfarung mit generativer KI (GenAI) kann ich mir aber einige Anwendungen gut vorstellen. Oder ich hoffe so sehr auf eine funktionierende Lösung, dass ich von Fortschritt ausgehe, wo bisher Einschränkungen waren.
Es fehlen hier aber nicht nur Inhalte, denen ich sehr skeptisch gegenüberstehe – ich bin beim besten Willen kein Software Entwickler, die feineren Details der Upgrades von Azure AI Search oder sonstiger Features sind mir natürlich oftmals einfach zu hoch – also ist die Abwesenheit in diesem Artikel keine Unterstellung. 😉
Ein genereller Punkt: für alle neuen Copilots bleibt ein großer Elefant im Raum: was wird das Ganze kosten? Nach der Vorlage des Security Copilot könnte man bei mehr als 3 aktiven Nutzern von fünfstelligen Summen im Monat ausgehen – wir werden sehen, vielleicht bekommen die Copilots ein gemeinesame Abrechnung…
Neues heißes Akronym: RAG = Retrieval-Augmented Generation:
"Ich binde bestimmte Daten an meine KI an, damit sie mir mehr Informationen gibt, die ich tatsächlich will."
SharePoint Copilot
Ab jetzt im Private Preview: Site-Besitzer bekommen die Möglichkeit, auf ihren Seiten eigene Copilots zu aktivieren – mit eigenen Prompts, Verhaltensregeln und Dokumenten, aus denen Informationen gezogen werden sollen.
Für mich handelt es sich hier seit den ersten Previews von chatbasierten Large Language Models (LLMs) um einen der offensichtlichste Usecases: Endlich brauchbare Intranets. Egal wohin ich sehe, Wissensdatenbanken sind entweder komplett leer, weil sie in der absoluten Kontrolle weniger Autoren sind, oder hoffnungslos unübersichtlich, weil jeder Informationen ablegen kann. Jetzt kann hoffentlich jeder hochladen und schreiben was er will, weil die KI sich um Organisation kümmert. Dadurch wird jedoch nicht das Problem der regelmäßigen Überprüfung von Inhalten gelöst, geschweige denn das Problem, dass die Aussagen der KI immer noch gerne mal daneben liegen.
Vielleicht kann man demnächst wieder interne Informationen zu finden, ohne zehn Leute fragen zu müssen. Solange dabei keine anderen Berechtigungen ignoriert werden und ich auf einmal Gehaltsdaten erfragen kann 😉
Power Automate AI Flows
Was wäre, wenn Copilot nicht nur beim Erzeugen der Flows helfen könnte, sondern selbst zum Flow wird? Low-Code-Lösungen haben uns von Anfang an versprochen, dass unsere Anwender ihre eigenen Anwendungen bauen werden – die Realität sieht jedoch leider anders aus. Sie werden mehr von spezialisierten Entwicklern genutzt als von Fachabteilungensmitgliedern. Was aber, wenn wirklich nur beschrieben werden müsste, was man erreichen will?
Variante Eins: Reine KI-Flows, bei denen der Anwender nur mit Text arbeitet und nicht mit den dahinterliegenden Modulen arbeiten muss. Diese Option sehe ich als sehr vielversprechend, aber ich muss wirklich selbst Erfahrung damit sammeln. Leider sehen wir bei KI Demos oft besonders große Abstände zwischen der ersten Präsentation und dem gelieferten Produkt.
Variante Zwei: Der Benutzer macht es vor und beschreibt verbal, was er erreichen möchte, und die KI macht es nach. Dabei handelt es sich jedoch um Klickroboter und nicht um "echte" Automatisierung. Entsprechend gibt es so viele Probleme und Vorbehalte, dass ich sie in einen eigenen Blogpost packen könnte.
Die Kurzversion: Sie sind massiv ineffizient und fehleranfällig. Zumindest sollten jetzt die gängigsten Fehler durch UI-Änderungen von der KI abgefangen werden, aber beim besten Willen würde ich darauf nicht vertrauen. Die Fehler, die ich bei Robotern sehe, sind vielleicht zur Hälfte UI-Änderungen zuzuordnen, und sonst Funktions- bzw. Ablaufänderungen. Außerdem würde unbeaufsichtigte Ausführung signifikant extra kosten, zusätzlich zur noch abzuwartenden KI-Bepreisung.
Da wir Benutzern mächtige KI-Features bieten, müssen wir den Überblick bewahren, um hohe Kosten durch häufige KI-Aufrufe zu vermeiden. Insbesondere in Kombination mit den SharePoint Copilots wird es interessant, wie die Preise nach der Public Preview aussehen werden. Lasst euch nicht mit zu vielen "Tests" erwischen, wenn abgerechnet wird.
Team Copilot
Mehr Copilot in M365 gefällig? Dieser neue Kollege bringt insbesondere Microsoft Teams nahe Features:
- Live Verwalten von Meeting-Agenda und Notizen
- Chats zusammenfassen und offene Themen hervorheben
- Erstellen und Zuweisen von Aufgaben
Ich liste dieses Update aber primär zur Warnung: Es handelt sich NICHT um Copilot für Teams. Diese Features sind, soweit ich sehe, nur Teil der Copilot für Microsoft 365 Lizenz (nicht zu verwechseln mit Copilot Pro), und nicht von Teams Premium. Teams Premium deckt sich nur in der Meeting-Zusammenfassung – soweit ich weiß 😑
Microsoft, ich flehe euch an, das Wort ‘Team(s)’ nicht noch öfter zu verwenden – der Team Copilot im Microsoft Teams Team ist bereits verwirrend genug.
Azure Copilot
Mir fallen langsam keine Microsoft 365 Produkte mehr ein, die keinen eigenen Copilot haben. Genau wie bei "Defender" wird also bei Vorstellungen rund um "Copilot" oftmals die erste Frage sein – "Welcher?". Aber Moment, das große Az hat noch keinen eigenen Copilot? Hatte keinen!
Verstehen der eigenen Azure-Infrastruktur wird mit dem laufenden Feature-Zuwachs und den immer komplexer werdenden Architekturen zunehmend schwieriger. GenAI ist jetzt schon ein super Werkzeug, um die Zeit dramatisch zu verkürzen, die man mit dem Durchforsten der Microsoft-Dokumentation verbringt. Die tatsächlich vorhandene Infrastruktur in den Kontext einbeziehen zu können, klingt für mich nach einem sehr attraktiven Upgrade.
Fragen die ich häufiger erwarte: "Wie kann ich meine Kosten reduzieren?" und "Was gehört alles zur Lösung XYZ?"
Azure Phi
Es wurden auch in Azure neue Small Language Models (SLMs) aufgenommen. Dabei kann ich weder Performance noch konkrete Usecases kommentieren, aber es ist gut, die Abkürzung "SLM" schon mal gehört zu haben.
Das größte Problem, das ich bei KI sehe (neben den Halluzinationen), sind die schnell exorbitanten Kosten für marginalen Mehrwert. Ich erwarte, dass wir noch eine Weile meistens die kleineren SLM-Modelle sehen werden. Diese können auf ganz bestimmte Anwendungsfälle getrimmt werden und sind somit günstiger in der Ausführung, um einen guten Kosten-Nutzen zu erreichen. Vor allem jetzt, wo es mehr und mehr AI-Compute Hardware auf den lokalen Endgeräten geben wird.
Wenig überraschend ist für mich, wie schnell von zentralem Compute auf teilweisen Edge-Compute gewechselt werden muss (Real-Time Medien in Virtuellen Desktops, anyone? Wie viele Grafikkarten habt ihr inzwischen nur für Teams/Zoom/etc. in euren Rechenzentren eingekauft? 😜)
Vormarsch von Windows Copilot
Ich fasse kurz zusammen, was angekündigt wurde, weil darauf wirklich starker Fokus lag. Sonst hätte ich sie nicht aufgenommen, Ich möchte all dies Live in Action sehen, bevor ich eine ausführliche Meinung bilde.
- Copilot Runtime: KI in jedem Windows Layer
- Copilot Library: APIs in Windows für die On-Device Modelle
- Semantic Index: Recall – Alles, was du in Windows tust, wird indexiert und durchsuchbar
Es gibt hier im Netz ausreichend Diskussion, meine persönliche Meinung belasse ich bei "BTW I use Arch."
Aus Enterprise-Sicht bin ich gespannt, wann wir in Deutschland diese Features einsetzen dürfen. Es sind schon erheblich weniger verfängliche Features am Betriebsrat gescheitert. Zudem "sorge" ich mich weiterhin vor einer möglichen Regulierungswelle.
Es bleibt abzuwarten, ob es mittelfristig genug sinnvolle und wirtschaftliche Applikationen gibt, um die dedizierte KI-Hardware in Geräten (Neural Processing Unit / NPU) voll auszulasten. Zumindest was Recall angeht, erinnere ich mich, dass wir schon einmal eine gute Suche im Betriebssystem hatten. Wenn wir hier wieder Fortschritte machen, würde ich das begrüßen.
Abschließend
Insgesamt mag der Eindruck erweckt werden, dass ich ein ziemlicher KI-Skeptiker bin. Und das stimmt auch, wenn man mich in Relation zu den Hype-Biestern in freier Wildbahn sieht. Persönlich habe ich ChatGPT Plus und nutze dieses Abo auch ziemlich umfangreich. Ich bin also absolut nicht der Meinung, dass diese Werkzeuge komplett unsinnig oder kein Geld wert sind. Die KI macht jetzt schon vieles einfacher und wird an immer mehr Stellen unterstützen können. Sie ist jedoch nicht ganz so weit fortgeschritten, wie es uns oft verkauft wird. Und wie viel Geld sie wert sind ist auch noch eine offene Frage.
Zur Erinnerung: All diese KIs sind noch immer reine stochastische Systeme. Logisches Denken wird ihnen wahrscheinlich noch eine ganze Weile nicht möglich sein.
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Bonus Meme zu meinem Gefühl bei Windows on ARM:
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