Copilot als Sparringspartner: Generative KI im Praxistest bei der SOIREE|HEC

„Früher habe ich zehn Stunden gebraucht, um eine Power Point zu erstellen – heute nur noch zwei Prompt-Zeilen“, berichtet ein Teilnehmer begeistert. Bei der SOIREE|HEC hat er sich gerade damit beschäftigt, wie der Copilot von Microsoft Wettbewerbsanalysen vereinfachen kann. Dabei sind ihm auch die Grenzen dieser Künstlichen Intelligenz (KI) klar geworden: „Bei Zahlen wird es etwas knifflig.“

Rund 25 Interessierte testeten Copilot und andere generative KI-Modelle Anfang Februar beim Impuls- und Networking-Format der HEC. Die Frage: Wie kann KI als Sparringspartner bei komplexen Herausforderungen im Berufsalltag helfen? Den Einstieg in das Thema lieferte Daniel Wessels, Microsoft-Experte der HEC, am Beispiel eines KI-basierten Kundenservice-Tools. In vier kurzen Workshops haben anschließend die Teilnehmenden ihre Herausforderungen praktisch bearbeitet: Neben der Wettbewerbsanalyse ging es um die Themenschwerpunkte Prognosen, Fehleranalyse sowie Suchen und Finden.

Wer sein Problem noch nicht so genau definieren kann, kann die KI als Inspirationsquelle nutzen. „Uns hat fasziniert, wie früh man mit KI starten kann“, berichtete Sophia Feldmeyer, Host der Themenrunde „Prognose“. „Am besten ist es, gleich die erste Idee zu teilen.“ So sammelte die Gruppe Ideen für ein (fiktives) Störungsmanagement bei der Deutschen Bahn. „Mein größtes Learning war, den Prompt aufzubauen“, sagte ein Teilnehmer aus dieser Gruppe. „Wir haben uns mit der KI an die Fragestellung herangetastet und sie immer wieder verändert.“

Ist die Antwort von Copilot zu ungenau, hilft es, die Quellen festzulegen, in denen die KI suchen soll. „Je mehr ich den Lösungsraum durch die Anfrage eingrenze, desto besser und genauer werden die Antworten“, erläuterte Daniel Wessels in der Fehleranalyse-Runde.

Eine KI kann sehr gut Fehler analysieren. Das Ergebnis hängt aber vom verwendeten Modell ab. Wer zum Beispiel einen Code optimieren möchte, sollte besser den GitHub Copilot als den Microsoft Copilot verwenden.

Malte Gode, Host der Themengruppe „Suchen und Finden“, demonstrierte dies anschaulich anhand einer identischen Suchanfrage an Copilot und DeepSeek. Beide sollten tabellarisch anzeigen, welche KI sich für welchen Zweck am besten eignet. DeepSeek zeigte jeden seiner Arbeitsschritte nachvollziehbar auf. „Es ist schon interessant, wie unterschiedlich die KIs die Ergebnisse ausgeben“, bemerkte ein Teilnehmer.

Unter vielen KI-Ergebnissen steht der Disclaimer: Eine KI kann Fehler machen. „Davon kommen wir auch nicht weg“, sagte Daniel Wessels mit Blick auf die aktuell verwendeten Large Language Models (LLM). „Denn die Antwort, die eine KI gibt, ist immer die wahrscheinlichste.“ Aber eben nicht unbedingt die richtige. Insofern gilt: Nutzer:innen müssen immer die Ergebnisse prüfen. Wer Fakten braucht, sollte eine entsprechend spezialisierte KI nutzen.

Mit Copilot kann man einfach interagieren und zum Beispiel aus online frei zugänglichen Geschäftsberichten eine Power-Point-Präsentation erstellen. Die KI liefert einen Foliensatz mit sinnvoll strukturierten Texten und sogar mit Bildern. Allerdings: Auf die Frage, ob die Bilder lizenzrechtlich unbedenklich sind und verwendet werden dürfen, bleibt Copilot die Antwort schuldig.

Abschließend gab Daniel Wessels einen Ausblick auf die sogenannten Agenten, die Microsoft derzeit einführt. In der einfachen Variante sind dies Bots oder Chatbots, die Ergebnisse als Text, Sprache oder Bilder präsentieren. Die Microsoft-Agenten können beispielsweise die Sharepoint-Wissensdatenbank eines Unternehmens nach bestimmten Kompetenzen von Mitarbeitenden durchkämmen oder technische Datenblätter auswerten.

Komplexere KI-Agenten verhalten sich künstlich intelligent und können umfangreiche Aufgaben selbstständig erledigen. Ähnlich wie Menschen sind sie in der Lage, iterativ zu arbeiten. Diese virtuellen persönlichen Assistenten – in der Microsoft-Welt Copilot Actions genannt – reagieren auf Ereignisse. Sie können beispielsweise eingehende E-Mails analysieren und zusammenfassen oder Vorbereitungen für den Arbeitstag treffen. Darüber hinaus kommunizieren die Agenten auch untereinander. So soll digitales Arbeiten künftig noch komfortabler werden.