KI einfach erklärt, Teil 5: KI in der Microsoft-Welt

In den ersten vier Teilen haben wir die Grundlagen gelegt: was künstliche Intelligenz ist, wie Sprachmodelle arbeiten, was einen KI-Agenten ausmacht und wozu das Harness da ist. Jetzt wird es konkret. Denn bei Microsoft KI stehen viele Namen nebeneinander, und die Produktnamen ändern sich gefühlt jedes halbe Jahr. Gerade erst wurde aus der App „Microsoft 365 Copilot“ einfach „Microsoft Copilot“. In diesem Teil ordnen wir das Angebot in eine Landkarte und zeigen, wie ihr mit einer einfachen Entscheidungslogik das passende Werkzeug findet.

Zwei Fragen vorweg

Zunächst unterscheidet das Cloud Adoption Framework von Microsoft zwei grundlegende Zwecke, für die Unternehmen KI einsetzen:

• Individuelle Effizienz verbessern: KI hilft einzelnen Mitarbeitenden, ihre Arbeit schneller und besser zu erledigen – beim Schreiben, Recherchieren, Vorbereiten von Besprechungen oder bei der Suche nach Informationen.
• Geschäftsfunktionen automatisieren: KI übernimmt oder unterstützt ganze Abläufe, zum Beispiel mit Agenten, Prognosen oder Entscheidungshilfen.

Außerdem gibt Microsoft eine klare Empfehlung mit auf den Weg: Wählt die Lösung, die eure Anforderungen mit dem geringsten Betriebsaufwand erfüllt. Denn mehr Anpassung bedeutet in der Regel mehr Fachwissen und mehr Verantwortung im Betrieb. Wer also mit einem fertigen Copilot auskommt, braucht keine eigene Entwicklungsplattform.

Die Landkarte der Microsoft KI

Ordnet man das Angebot nach diesen beiden Zwecken und nach dem Grad der Anpassung, ergibt sich folgendes Bild:

Microsoft KI für alle: Copilot Chat und Microsoft Copilot

Copilot Chat ist zunächst der Einstieg. Dabei ist er für berechtigte Microsoft-365-Lizenzen ohne Aufpreis enthalten und bietet einen sicheren KI-Chat mit Schutz für Unternehmensdaten. Copilot Chat stützt sich vor allem auf Webdaten und auf Dateien, die ihr hochladet. Für einen ersten Kontakt mit generativer KI ist das deshalb ideal.

Microsoft Copilot mit Lizenz geht deutlich weiter. Denn er arbeitet über Microsoft Graph und Work IQ mit euren E-Mails, Besprechungen, Chats und Dateien, ist in Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams eingebaut und bringt fertige Agenten wie Researcher und Analyst mit. Auf der neuen Startseite findet ihr außerdem Cowork für mehrstufige Aufgaben und Code für Programmieraufgaben. Beide werden laut Microsoft nach Verbrauch abgerechnet. Mit Autopilot testet Microsoft zudem gerade in einer geschlossenen Vorschau Agenten, die mit eigener Identität und eigenem Gedächtnis dauerhaft im Hintergrund arbeiten.

KI in Produkten und Rollen

Außerdem haben viele Microsoft-Produkte ihren eigenen Copilot, der meist im Abonnement des Produkts enthalten ist: GitHub Copilot für die Softwareentwicklung, Copilot in Power BI und Fabric für Datenanalysen, in Dynamics 365, Power Apps und Power Automate für Geschäftsanwendungen sowie Copilot in Entra und Azure für die Verwaltung. Dazu kommen rollenbasierte Copilots und Agenten, zum Beispiel Security Copilot für Sicherheitsteams oder Agenten für Vertrieb, Service und Finanzen.

Eigene Agenten bauen

Wenn die fertigen Lösungen nicht reichen, baut ihr eigene Agenten. Dabei gibt es drei Stufen, die sich an unterschiedliche Zielgruppen richten:

Werkzeug	Für wen?	Typischer Einsatz	Abrechnung
Agent Builder	alle Mitarbeitenden, direkt in Copilot	Agent für ein Thema oder eine Dokumentensammlung	in Copilot enthalten bzw. nach Verbrauch
Copilot Studio	Fachabteilungen, Power-Platform-Teams	Geschäftsprozesse mit Konnektoren, Wissen und Auslösern	Copilot Credits je nach Nutzung
Microsoft Foundry	Entwicklungsteams	eigene KI-Anwendungen und Agenten mit Code und freier Modellwahl	nach Modell- und Werkzeugnutzung

Der Agent Builder ist also der schnelle Weg für Einzelne, Copilot Studio die verwaltete Low-Code-Plattform für Prozesse und Foundry die Entwicklungsplattform in Azure. In Foundry stehen Modelle vieler Anbieter zur Auswahl, unter anderem von OpenAI, Anthropic, Meta, Mistral und Microsoft selbst. Wie ihr einen ersten Agenten direkt in Copilot baut, haben wir in Wie baue ich einen Agent im Copilot gezeigt.

Daten und eigene Modelle

Schließlich liegen ganz unten auf der Landkarte die Plattformen für klassisches maschinelles Lernen und eigene Modelle. Mit Microsoft Fabric trainiert ihr Modelle dort, wo eure Daten ohnehin liegen. Azure Machine Learning ist die Alternative für Teams ohne Fabric. Für Spezialfälle gibt es Azure Container Apps mit serverlosen GPUs oder die Azure-Infrastruktur mit eigenen virtuellen Maschinen. Microsoft betont allerdings ausdrücklich, dass eigene Infrastruktur nicht der Standardweg für KI sein sollte.

Die Klammer: Identität, Sicherheit und Governance

Über allem liegt außerdem eine gemeinsame Schicht, die das Cloud Adoption Framework als „einheitliche Identität, Sicherheit und Governance“ bezeichnet: Microsoft Agent 365 als Steuerungsebene für alle Agenten, Entra für Identitäten, Purview für den Datenschutz und Defender für den Schutz vor Angriffen. Diese Klammer gilt dabei unabhängig davon, wo ein Agent gebaut wurde. Genau darum geht es deshalb in Teil 6.

Der Entscheidungsbaum: welche Microsoft KI wofür?

Für die Auswahl hat Microsoft im Cloud Adoption Framework außerdem einen Entscheidungsbaum veröffentlicht. Vereinfacht sieht er so aus:

In Fragen übersetzt heißt das also:

1. Wollt ihr einzelnen Mitarbeitenden helfen? Dann startet mit Copilot Chat und nehmt Microsoft Copilot für alle, die intensiv mit Microsoft-365-Daten arbeiten. Für bestimmte Produkte oder Rollen nutzt ihr die jeweiligen Copilots.
2. Braucht ihr Fachwissen in Copilot? Dann erweitert Copilot mit eigenen Agenten aus dem Agent Builder oder mit Konnektoren.
3. Wollt ihr einen Geschäftsprozess automatisieren? Dann ist Copilot Studio der erste Kandidat. Reicht dessen Anpassung nicht, geht ihr zu Microsoft Foundry.
4. Braucht ihr ein eigenes Vorhersagemodell? Dann trainiert ihr es in Fabric oder in Azure Machine Learning.

Die „IQ“-Schicht der Microsoft KI

Ein Begriff taucht bei Microsoft KI derzeit besonders oft auf: IQ. Unter dem Dach „Microsoft IQ“ fasst Microsoft Schichten zusammen, die Agenten den passenden Kontext liefern – also Grounding aus Teil 2 im großen Stil:

• Work IQ liefert Kontext darüber, wie in Microsoft 365 gearbeitet wird: Dokumente, Besprechungen, Chats und Abläufe.
• Foundry IQ stellt eigenen Agenten in Foundry Wissen aus Richtlinien und maßgeblichen Dokumenten bereit, etwa aus SharePoint, OneLake oder Azure – und berücksichtigt dabei Berechtigungen.
• Fabric IQ (derzeit in der Vorschau) übersetzt Unternehmensdaten aus Fabric in die Sprache des Geschäfts, also Kunden, Aufträge und Produkte statt Tabellennamen.
• Web IQ ergänzt aktuellen Kontext aus dem Web.

Insgesamt ist die Idee dahinter einfach: Ein Agent ist nur so gut wie der Kontext, den er bekommt.

Was kostet das? Die Abrechnungsmodelle

Bei den Kosten gibt es übrigens nicht das eine Modell, sondern mehrere nebeneinander. Das ist wichtig für die Planung:

Modell	Beispiele
ohne Aufpreis enthalten	Copilot Chat, viele Produkt-Copilots
Lizenz pro Person	Microsoft Copilot, einige Rollen-Copilots
Verbrauch	Cowork, Code, Copilot Studio (Copilot Credits), Work-IQ-API
Nutzung von Azure-Diensten	Foundry (Modelle, Werkzeuge), Fabric (Kapazität), Azure Machine Learning

Vor allem die verbrauchsabhängigen Modelle brauchen klare Budgets und eine Kostenüberwachung. Im Microsoft 365 Admin Center lassen sich dafür Ausgabenrichtlinien festlegen. Aktuelle Preise findet ihr auf der Copilot-Seite von Microsoft – sie ändern sich häufig, deshalb nennen wir hier bewusst keine Zahlen.

Fazit und Ausblick

Die Microsoft KI-Landschaft wirkt auf den ersten Blick unübersichtlich, folgt aber einer klaren Logik: oben fertige Copilots für alle, in der Mitte Werkzeuge für eigene Agenten, unten Plattformen für Daten und eigene Modelle – und darüber eine gemeinsame Klammer für Identität, Sicherheit und Governance. Wer zuerst den Zweck klärt und dann so weit oben wie möglich einsteigt, trifft meist die richtige Wahl.

Im nächsten Teil schaut Andreas auf die andere Seite der Medaille: Wie setzt man KI verantwortungsvoll ein, was verlangt der EU AI Act, und wie hängt das mit Datenschutz und Sicherheit zusammen?

Weiterführende Links

• Cloud Adoption Framework: KI-Einführung mit Entscheidungsbaum (Microsoft Learn)
• Microsoft Copilot (Microsoft)
• Microsoft Copilot im Überblick (Microsoft Learn, Englisch)
• Was ist Fabric IQ? Überblick über Microsoft IQ (Microsoft Learn, Englisch)
• Was ist Microsoft Foundry? (Microsoft Learn)
• Was ist Copilot Studio? (Microsoft Learn)