Künstliche Intelligenz: Definition und Beispiele für das Intranet

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die entwickelt wurde, um Maschinen Aufgaben ausführen zu lassen, die bis vor Kurzem noch menschliche Intelligenz erforderten.

Dabei handelt es sich um Tätigkeiten wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung, Datenanalyse und die Fähigkeit, zu lernen und dadurch die eigene Leistung zu verbessern.

Diese Technologie basiert auf statistischen Modellen und Algorithmen, die es digitalen Systemen ermöglichen, Entscheidungen zu treffen, Prognosen zu erstellen und sich an die jeweiligen Einsatzkontexte anzupassen.

Wenn früher über künstliche Intelligenz gesprochen wurde, stellte man sich oft eine außergewöhnliche Zukunft vor – mit hochentwickelten Technologien und menschenähnlichen Robotern: eine Welt, in der Maschinen und Menschen harmonisch zusammenleben.

Solche Darstellungen, oft inspiriert von Science-Fiction-Werken, beflügelten die kollektive Vorstellungskraft und ließen von einer Welt voller unendlicher Möglichkeiten träumen.

Was jedoch seit einigen Jahren nicht mehr zu übersehen ist: Künstliche Intelligenz ist eine greifbare Realität, die längst Einzug in unseren Alltag gehalten hat.

Es handelt sich nicht mehr um ein abstraktes Konzept oder eine ferne Zukunftsvision. Vielmehr begegnet uns KI in verschiedensten Formen und Anwendungen – oft subtiler und weniger aufdringlich, als man denkt.So finden wir Anwendungen künstlicher Intelligenz in den Geräten und Diensten, die wir regelmäßig nutzen – sowohl im beruflichen als auch im privaten Bereich.

Ein Beispiel sind auf Machine Learning basierende Assistenten wie Microsoft 365 Copilot, die mit den Nutzerinnen und Nutzern kommunizieren, um ihnen die Informationen und Inhalte bereitzustellen, die sie für ihre Aufgaben im digitalen Arbeitsplatz benötigen.

Wenn künstliche Intelligenz in die internen Prozesse einer Organisation integriert wird, bringt sie ein Maß an Innovation mit sich, das inzwischen als wettbewerbsrelevanter Vorteil gilt. Das Ergebnis: automatisierte Abläufe, schnellere Datenanalysen und eine kontinuierliche Unterstützung der individuellen Produktivität.

Im Intranet von SharePoint Online wird KI integriert, um die Suchfunktionen zu erweitern und die Nutzung des Portals besser auszuwerten – damit die Plattform selbst relevante Inhalte vorschlägt und Strategien aufzeigt, wie das Nutzererlebnis im Portal verbessert werden kann.

Dies sind nur einige Beispiele für den Einsatz von KI, die sich in unserer Intranet-Lösung wiederfinden – insbesondere in der intelligenten Suche und in Gaia, dem Agenten, den wir entwickelt haben, um als Intranet Manager zu agieren.

 

Gaia, die intelligente Intranet-Managerin von intranet.ai

 

Wie eingangs erwähnt, ist künstliche Intelligenz eine Informatikdisziplin, die darauf abzielt, Hardware- und Softwaresysteme zu entwickeln, die bestimmte Fähigkeiten menschlicher Intelligenz – wie logisches Denken und Problemlösung – simulieren können.

Im beruflichen Umfeld wird sie eingesetzt für:

1. Verarbeitung großer Datenmengen: Mithilfe statistischer Modelle und neuronaler Netze erkennt künstliche Intelligenz Muster und Trends, die sonst schwer zu erfassen wären.
   
   
2. Automatisierung von Prozessen: Der Einsatz intelligenter Skripte und Entscheidungsalgorithmen spart Zeit bei wiederkehrenden Aufgaben, die dadurch automatisiert werden können.
   
   
3. Unterstützung bei der Entscheidungsfindung: KI-Anwendungen können Strategien vorschlagen oder Probleme frühzeitig erkennen – basierend auf Erfahrungswerten und der Echtzeitanalyse verfügbarer Daten.
   
   

Wenn künstliche Intelligenz in das Firmen-Intranet integriert wird, beschränkt sie sich nicht nur auf die Verwaltung der veröffentlichten Inhalte – sie hilft dabei, Informationen zu filtern und zeigt nur das an, was für einzelne Mitarbeitende oder Abteilungen wirklich relevant ist.

Aber wie funktioniert eine KI eigentlich?

Im Grunde basiert sie auf der Erstellung und Ausführung von Algorithmen – also logischen Anweisungsfolgen, die zur Lösung bestimmter Probleme entworfen wurden. Die Daten bilden hierbei die entscheidende Grundlage: Je genauer und zahlreicher sie sind, desto besser können Algorithmen lernen.

Maschinelles Lernen spielt in diesem Prozess eine zentrale Rolle.

Anders als bei herkömmlicher Programmierung, bei der das Verhalten eines Systems im Voraus festgelegt ist, erlaubt Machine Learning den Algorithmen, sich durch Erfahrung zu verbessern.

Je mehr Informationen ein Modell erhält, desto besser "lernt" die Maschine, Muster zu erkennen und verlässliche Ergebnisse zu liefern. Im Intranet zeigt sich dies beispielsweise in einer Suchmaschine, die versteht, welche Inhalte für eine Abteilung besonders nützlich sind – basierend auf den Suchanfragen ihrer Mitglieder.

In einigen Fällen führt der Algorithmus prädiktive Analysen durch, indem er potenzielle zukünftige Trends oder auffällige Abweichungen aufzeigt, auf die reagiert werden sollte.

Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll im HR-Bereich, wo KI etwa ein wachsendes Interesse an Schulungsmaterial zu einer neuen Software erkennen kann – oder im Finanzwesen, wo das Erkennen ungewöhnlicher Muster hilft, interne Betrugsrisiken zu vermeiden.

Die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz hat zudem zur Entstehung generativer Modelle geführt – wie jener, die mittlerweile fester Bestandteil des Microsoft-Ökosystems sind.

 

 

Generative KI ist in der Lage, originelle Inhalte (Texte, Bilder, Konversationen) auf der Grundlage eines Kontexts oder eines Startprompts zu erstellen – mithilfe umfangreicher Datensätze und groß angelegter neuronaler Netzwerke.

Diese Art von Modellen, genannt Large Language Models (oft abgekürzt als LLM), wurde entwickelt, um menschliche Sprache auf natürliche Weise zu verarbeiten. Im Zusammenhang mit dem Intranet können solche Tools dazu genutzt werden, um Dokumente zu analysieren, Berichte zusammenzufassen, Texte zu verfassen oder Benutzerfragen zu beantworten.

Microsoft hat in strategischer Partnerschaft mit OpenAI (den Entwicklern von ChatGPT) Copilot sowie eine Reihe von Diensten auf Basis generativer KI eingeführt, darunter Power Virtual Agents, AI Builder und Azure Cognitive Services.

Mit diesen Lösungen lassen sich interne Prozesse beschleunigen – vom Informationsaustausch bis hin zur Content-Erstellung – und das alles innerhalb der gewohnten digitalen Arbeitsumgebung.

In den folgenden Abschnitten zeigen wir, wie künstliche Intelligenz dazu beiträgt, ambitioniertere Ziele in Bezug auf Zusammenarbeit, Kommunikation und Produktivität zu erreichen.

Künstliche Intelligenz: Ziele und Beispiele für das Intranet

Zu den häufigsten Herausforderungen in einer Organisation gehört die Fragmentierung von Daten, die oft über mehrere Repositories, Anwendungen und externe Systeme verteilt sind. Ein zentrales Ziel der künstlichen Intelligenz besteht darin, all diese täglich im Unternehmen ausgetauschten Informationen zu zentralisieren und miteinander zu verknüpfen, um einen einheitlichen Zugriffspunkt bereitzustellen.

Die Zeit, die für die Suche nach Informationen oder für Routinen aufgewendet wird, wirkt sich negativ auf die Produktivität aus. Künstliche Intelligenz, angewendet auf das Unternehmensintranet, hilft dabei, Leerlaufzeiten zu minimieren – denn intelligente Suchmaschinen lassen sich integrieren und so konfigurieren, dass sie aus dem Verhalten der Nutzerinnen und Nutzer lernen und sofort die relevantesten Ergebnisse liefern.

 

Erweiterte Suche im SharePoint-Intranet von intranet.ai

 

Ein weiteres zentrales Ziel ist die Digitalisierung interner Prozesse. In Kombination mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz können dabei personalisierte Automatisierungen und speziell konfigurierte Assistenten eingesetzt werden, um folgende Aufgaben zu übernehmen:

• den Wissensaustausch
• die Erfassung von Feedback
• den Lebenszyklus von Dokumenten
• die Bearbeitung von Supportanfragen
• die Veröffentlichung interner Mitteilungen
• die Erstellung von Berichten und Dashboards
• die Zuweisung und Überwachung von Aufgaben

Durch intelligente Workflows – umsetzbar beispielsweise mit Power Automate – kann das Intranet zur zentralen Plattform für die Verwaltung aller administrativen und operativen Tätigkeiten werden und so die Arbeitsbelastung der beteiligten Abteilungen reduzieren.

 

Automatisierungen mit Copilot in Power Automate erstellen

 

Wenn wir konkret über Innovation sprechen, zählen Chatbots und virtuelle Assistenten zu den interessantesten Anwendungen im unternehmensweiten Intranet.

Diese Tools können verschiedene Abläufe vereinfachen – etwa bei Fragen zur Nutzung von Unternehmenssoftware, bei der Unterstützung neuer Mitarbeitender beim Ausfüllen von HR-Formularen oder bei der Hilfe für Projektverantwortliche bei der Organisation ihrer Teamaktivitäten.

Im Fall von Gaia, dem vom unserem Team entwickelten Agenten, können Kommunikations- und HR-Teams auf die Unterstützung eines Assistenten zählen, der als Intranet Manager fungiert. Konkret kann Gaia die Nutzungsdaten des Intranets analysieren und geeignete Strategien zur Leistungsverbesserung vorschlagen, mit Zielen wie:

• Erhöhung der Nutzungsrate
• Verbesserung der Auffindbarkeit von Inhalten
• Reduzierung der Suchanfragen ohne Ergebnisse
• Steigerung des Engagements in bestimmten Abteilungen
• Optimierung der Seitenstruktur und der Navigationsmenüs
• Unterstützung bei der Verbreitung von HR-Initiativen und top-down-Kommunikation

Ein weiterer großer Vorteil der künstlichen Intelligenz liegt in der Fähigkeit, Vorlieben, Interessen und Verhaltensweisen der Personen zu verstehen, die das Intranet nutzen. Auf Basis dieser Informationen kann das System personalisierte Inhalte anzeigen – von aktuellen Nachrichten über Schulungsmaterialien bis hin zu Kooperationsmöglichkeiten mit verwandten Abteilungen.

Was wir aus den bekannten sozialen Netzwerken kennen – nämlich personalisierte Empfehlungen – lässt sich auch im Unternehmenskontext anwenden. Durch die Auswertung aggregierter Daten, selbstverständlich unter Wahrung der Privatsphäre, kann das Intranet die relevantesten Inhalte anzeigen und so das Risiko einer Informationsüberflutung verringern.

Viele Intranets verwenden heute noch ein schlüsselwortbasiertes Suchsystem, das nur Ergebnisse liefert, wenn der gesuchte Begriff exakt in den gespeicherten Dokumenten vorkommt.

Mit Hilfe von KI wird daraus eine sogenannte semantische Suche.

Die semantische Suche analysiert die Bedeutung der Suchanfragen und stellt Begriffe in einen weiteren inhaltlichen Zusammenhang. Wenn also jemand beispielsweise "Verfahren zur Budgetverwaltung" eingibt, liefert der Algorithmus nicht nur Dateien mit genau diesen Wörtern, sondern interpretiert die Absicht dahinter – und schlägt auch Abrechnungsformulare oder Leitfäden zu Best Practices im Finanzwesen vor.

 

Suchvorschläge im SharePoint-Intranet von intranet.ai

 

Vom Einsatz künstlicher Intelligenz im Intranet profitiert vor allem die Personalabteilung. Im Onboarding-Prozess neuer Kollegen kann ein virtueller Assistent zum Beispiel eine personalisierte Tour durch die Plattform anbieten, interne Abläufe erklären und Informationen über Schlüsselpersonen im Organigramm bereitstellen.

Darüber hinaus kann ein intelligentes Benachrichtigungssystem auf wichtige Dokumente hinweisen, die gelesen werden sollten, damit sich neue Mitarbeitende in den ersten Tagen im Unternehmen nicht verloren fühlen.

Auch in der Recruiting-Phase leistet künstliche Intelligenz wertvolle Unterstützung, indem sie HR-Verantwortliche bei der Analyse von Lebensläufen unterstützt, Muster in den Anforderungen offener Stellen erkennt und passende Kandidaten vorschlägt.

Diese Funktion ist besonders wirkungsvoll, wenn sie mit Tools wie Microsoft Teams und Outlook verknüpft ist – denn so lassen sich Automatisierungen einrichten, mit denen passende Profile schnell kontaktiert werden können.

Schließlich sorgt KI für ein engagierteres Lernerlebnis: Mithilfe von Machine Learning schlägt das Intranet Kurse, Webinare und Meetings vor, die den individuellen Entwicklungszielen jeder Rolle entsprechen.

Insgesamt zeigen die bisher betrachteten Anwendungsfälle deutlich, wie künstliche Intelligenz Unternehmen dabei unterstützen kann, nachhaltig zu wachsen – insbesondere dann, wenn sie in einen kompatiblen digitalen Arbeitsplatz eingebettet ist, wie er mit den Anwendungen von Microsoft 365 aufgebaut werden kann – basierend auf dem Intranet von SharePoint Online und nativ integriert mit Copilot.

Generative KI und Microsoft 365: Die Integration der Zukunft

Microsoft hat künstliche Intelligenz – insbesondere generative KI – in sein 365-Ökosystem integriert und damit Funktionen geschaffen, die die Produktivität und das Nutzererlebnis auf den wichtigsten Plattformen verbessern sollen.

So steht die generative KI heute im Zentrum von Microsoft Teams, Outlook, PowerPoint, Excel, Word, aber auch der Viva-Module sowie der Power Platform-Produkte wie Power BI, Power Apps und – wie bereits erwähnt – Power Automate.

Die wichtigste KI-Lösung im digitalen Arbeitsplatz von Microsoft 365 ist zweifellos Copilot. Seine Wirksamkeit – belegt durch verschiedene Studien von Microsoft und Drittunternehmen – beruht auf der engen Verbindung mit Microsoft Graph, der Cloud-Infrastruktur, die Daten, Dokumente, E-Mails, Kalender und Kontakte innerhalb der Microsoft-Umgebung eines Unternehmens vereint.

 

Zusammenhang zwischen Copilot und Microsoft Graph

 

Diese enge Verzahnung ermöglicht es Copilot, komplexe Zusammenhänge zu verstehen – etwa die Beziehung zwischen verschiedenen Projekten, bevorstehende Fristen oder die Arbeitspräferenzen einzelner Teams im Unternehmen.

Grundlage für dieses Verständnis – und für die anschließende Reaktion auf Nutzeranfragen – ist die Integration mit Microsoft Graph und den Daten, die täglich über die verschiedenen Microsoft-Anwendungen innerhalb der Organisation ausgetauscht werden.

In Bezug auf die Reaktionsfähigkeit ist eines der Hauptmerkmale von Copilot die intelligente Automatisierung von Aufgaben, die weit über das einfache Ausführen von Makros oder Skripten hinausgeht.

Die KI von Microsoft ist nämlich in der Lage, Inhalte auf Basis von Unternehmensdaten zu generieren, umzuformulieren und zusammenzufassen. Wie das funktioniert? Sehen wir uns einige Beispiele in der folgenden Tabelle an.

 

Künstliche Intelligenz: Nutzung der generativen KI mit Copilot

 

Funktion von Microsoft Copilot	Beschreibung
Inhaltserstellung	Basierend auf Unternehmensdaten, Stichwörtern oder kurzen Inputs kann Copilot erste Entwürfe für Berichte, Mitteilungen, E-Mails oder Präsentationen erstellen.
Inhaltsanalyse	Dank generativer KI können lange Dokumente zusammengefasst oder Besprechungen schnell und präzise protokolliert werden.
Automatisierung interner Abläufe	Durch Integration in bestehende Workflows kann Copilot Formulare ausfüllen, Aufgaben zuweisen und Termine planen – individuell angepasst an den Kontext jeder Abteilung, auch mithilfe der sogenannten Copilot Actions.

 

Diese Beispiele lassen sich noch konkreter machen, wenn wir uns ansehen, wie Copilot in den wichtigsten Produkten von Microsoft 365 funktioniert:

• Gen KI in Word: Die Funktion für unterstütztes Schreiben ermöglicht es, Entwürfe für Geschäftsdokumente wie Verträge und Berichte zu erstellen. Copilot erkennt mögliche Lücken im Text und schlägt fehlende Inhalte oder stilistische Verbesserungen vor.
  
  
• Gen KI in Excel: Beim Arbeiten mit großen Datenmengen kann die KI Diagramme und Pivot-Tabellen erstellen, die wertvolle Erkenntnisse liefern – inklusive Mustern, Trends oder Ausreißern in den Zahlen.
  
  
• Gen KI in PowerPoint: Copilot vereinfacht die Erstellung von Unternehmenspräsentationen, indem es Layouts, Bilder und sogar Einleitungstexte passend zum Thema vorschlägt. Es kann auch Tipps zur Strukturierung des Vortrags geben, um die Aufmerksamkeit des Publikums über die gesamte Präsentation hinweg aufrechtzuerhalten.
  
  

Neben Microsoft 365 integriert auch die Microsoft Viva Suite zunehmend künstliche Intelligenz. Viva Insights beispielsweise nutzt KI, um aggregierte Daten zu Arbeitszeiten, Besprechungen, E-Mail-Austausch und Reaktionszeiten zu erfassen und daraus konkrete Empfehlungen abzuleiten – etwa zur Steigerung der Produktivität oder zur Verbesserung der Work-Life-Balance.

 

Integration der generativen KI in Viva Insights

 

Viva Learning nutzt KI, um Lerninhalte vorzuschlagen, die zum jeweiligen Rollenprofil, zu den Interessen und Aktivitäten der Nutzerinnen und Nutzer passen. Viva Engage, das auf die Stärkung der internen Kommunikation ausgerichtet ist, verwendet intelligente Algorithmen, um die relevantesten Gespräche in den Unternehmens-Communities anzuzeigen.

 

Die Weiterbildung mit KI in Viva Learning vereinfachen

 

Abgesehen von der Viva-Suite darf Power Automate nicht unerwähnt bleiben – ein Tool, das wir bereits im Zusammenhang mit personalisierten Workflows zur Automatisierung repetitiver Aufgaben genannt haben. Durch die Integration von AI Builder lässt sich die Automatisierung auf komplexere Szenarien ausweiten, etwa die Bilderkennung, das Auslesen von Daten aus Papierdokumenten oder die Kategorisierung von Anfragen, die per E-Mail eingehen.

Diese Funktionen führen zu reibungsloseren End-to-End-Prozessen. Ein Beispiel: Ein Bestellaufnahme-Flow kann die Daten aus einem Papierformular automatisch validieren, ins interne CRM übertragen und dem zuständigen Account Manager eine Benachrichtigung in Teams senden.

 

Verfügbare KI-Modelle in Power Automate

 

Zum Abschluss unserer Übersicht werfen wir einen Blick auf den Azure OpenAI Service, der den Zugang zu generativen KI-Modellen ermöglicht, die von Microsoft in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurden – innerhalb einer sicheren Cloud-Umgebung, die den Unternehmensstandards entspricht.

Diese Modelle lassen sich in die eigene digitale Arbeitsumgebung integrieren, um unter anderem:

• fortschrittlichere Chatbots
• Echtzeit-Empfehlungssysteme
• erweiterte semantische Suchsysteme

Dank der Integration mit Azure erhält man eine fein abgestufte Kontrolle über Ressourcen und Zugriffe, sodass alle KI-basierten Systeme innerhalb eines stets geschützten Rahmens betrieben werden. Unternehmen können so Natural Language Processing-Lösungen testen und auf ihre eigenen Daten abstimmen – ganz ohne Risiko für die Privatsphäre.

Künstliche Intelligenz: Schritte für eine erfolgreiche Einführung im Intranet

Die erfolgreiche Einführung künstlicher Intelligenz im Intranet erfordert eine präzise und schrittweise Planung, die organisatorische, technologische und rechtliche Aspekte berücksichtigt.

Der erste Schritt besteht in einer Analyse der internen Anforderungen.

In dieser Phase werden operative Abläufe erfasst und Ineffizienzen identifiziert, bei denen KI gezielt unterstützen kann. Es kann hilfreich sein, Workshops mit den Verantwortlichen der einzelnen Abteilungen durchzuführen, um Informationen zu kritischen Prozessen, Bearbeitungszeiten und den verwalteten Datentypen zu sammeln.

Nach Abschluss der Analyse sollte das Unternehmen ein klares Bild davon haben, in welchen Bereichen der Einsatz künstlicher Intelligenz sowohl zur Kostensenkung als auch zur Verbesserung der Employee Experience beitragen kann.

 

 

Nachdem die Handlungsfelder identifiziert wurden, gilt es, eine Roadmap zu definieren.

Ein möglicher erster Schritt ist die Auswahl der am besten geeigneten Tools, die ins Intranet integriert werden sollen (z. B. Microsoft 365 Copilot oder Viva Insights), gefolgt von der Erstellung von Prototypen und Proofs of Concept, um die Wirksamkeit der gewählten Lösungen zu validieren.

In dieser Phase sind mehrere Schlüsselrollen involviert, die während der gesamten Umsetzung einbezogen und koordiniert werden müssen:

• die IT-Abteilung, die die technische Implementierung übernimmt;
• die operativen Verantwortlichen, die Anforderungen und Feedback liefern;
• das Management, das die Strategie genehmigt und deren Ergebnisse überwacht.

Wie bereits erwähnt, beeinflusst die Qualität der Daten direkt die Genauigkeit der KI. Aus diesem Grund spielt Governance eine zentrale Rolle: Es müssen Klassifizierungsrichtlinien festgelegt, Verfahren zur Bereinigung und Validierung von Datensätzen definiert und Zugriffssteuerungsmechanismen implementiert werden.

Im Microsoft 365-Kontext tragen die Data Loss Prevention-Tools dazu bei, die unsachgemäße Weitergabe sensibler Informationen zu verhindern. Daher sollten Verschlüsselungs- und Backup-Strategien eingesetzt werden, um das Risiko von Datenverlust oder -kompromittierung zu minimieren.

In diesem Zusammenhang bietet Microsoft Entra ID Funktionen wie Multi-Faktor-Authentifizierung, Single Sign-On und bedingten Zugriff. Durch die Definition spezifischer Richtlinien lässt sich steuern, wer auf welche Inhalte zugreifen darf – unter welchen Bedingungen und mit welchen Geräten.

Die Einführung bedingter Zugriffsrichtlinien stellt zudem eine zusätzliche Schutzebene für KI-Lösungen dar, da sie sicherstellt, dass Ressourcen ausschließlich von autorisiertem Personal eingesehen werden.

Auch Microsoft Purview bietet eine Reihe von Funktionen für Informationsschutz, Compliance und Daten-Governance. Es integriert sich nahtlos in die Microsoft 365-Anwendungen und ermöglicht die Echtzeitüberwachung der Nutzung sensibler Daten sowie die Anwendung von Verschlüsselungsrichtlinien oder Zugriffsbeschränkungen.

 

 

Nach dieser eher technischen Phase muss auch der kulturelle Wandel aktiv gestaltet werden.

Es reicht nicht aus, künstliche Intelligenz im Intranet einzuführen und zu erwarten, dass sich alles wie von selbst fügt – in der Hoffnung, dass die Mitarbeitenden schon wissen, wie sie dieses neue Tool in ihrem Alltag einsetzen sollen.

Stattdessen sollten Schulungen und Sensibilisierungskampagnen organisiert werden – sowohl für technisches als auch für nicht-technisches Personal.

Nachdem die Leistung mithilfe von Key Performance Indicators (KPI) überwacht wurde – etwa durch die Verkürzung der durchschnittlichen Suchzeit nach Dokumenten, die Nutzungsrate der KI oder die Reduktion von Support-Tickets – ist es wichtig, auch direktes Feedback aus den betroffenen Abteilungen einzuholen. Dafür können beispielsweise Microsoft Forms verwendet werden, die sich direkt in eine Intranet-Seite einbetten oder über Teams und Outlook teilen lassen.

Auch Austauschformate können sinnvoll sein, um herauszufinden, ob die Einführung dieser neuen Arbeitsinstrumente auf dem richtigen Weg ist – oder ob strategische Anpassungen erforderlich sind.

 

 

Ob es darum geht, die richtigen Lösungen auszuwählen oder die Nutzer in deren Anwendung zu schulen – nicht alle Unternehmen verfügen über das nötige Know-how, um die Komplexität eines KI-Projekts zu bewältigen.

In solchen Fällen ist es ratsam, sich an erfahrene Berater zu wenden, die mit der geplanten Technologie vertraut sind – wie etwa das Team von intranet.ai, das auf über ein Jahrzehnt Erfahrung mit Microsoft-Lösungen zurückblicken kann, einschließlich der neuesten Dienste auf Basis generativer KI.

FAQ zur künstlichen Intelligenz im Intranet

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Eingreifen erfordern – wie die Datenverarbeitung, Bilderkennung und das Lernen aus dem Verhalten der Nutzer.

Welche Anwendungen hat künstliche Intelligenz im Intranet?

KI verbessert die Inhaltssuche, automatisiert wiederkehrende Aufgaben, unterstützt das Onboarding, personalisiert das Nutzererlebnis und liefert nützliche Daten zur Optimierung der internen Kommunikation.

Was ist Microsoft Copilot?

Copilot ist der KI-Assistent, der in die Anwendungen von Microsoft 365 integriert ist. Er kann Texte generieren, Dokumente zusammenfassen, Aufgaben organisieren und Prozesse automatisieren – basierend auf Unternehmensdaten über Microsoft Graph.

Wie wird generative KI in Microsoft 365 eingesetzt?

Microsoft 365 integriert generative KI in Tools wie Word, Excel, PowerPoint und Outlook und ermöglicht so die Erstellung von Inhalten, Datenanalysen und Produktivitätssteigerungen durch intelligente Funktionen.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz im Intranet von SharePoint Online?

KI verbessert die semantische Suche, schlägt relevante Inhalte vor, optimiert die Navigation und automatisiert interne Abläufe. Zudem ermöglicht sie die Entwicklung virtueller Assistenten wie Gaia, dem intelligenten Intranet Manager.

Was ist semantische Suche im Intranet?

Die semantische Suche interpretiert die Bedeutung der Suchanfragen und liefert relevantere Ergebnisse, selbst wenn keine exakten Schlüsselwörter verwendet werden.

Welche Microsoft-Tools unterstützen KI im Intranet?

Tools wie Copilot, Power Automate, AI Builder, Viva Insights, Viva Learning und Azure OpenAI Service ermöglichen eine effektive Integration von KI in das Unternehmensintranet.

Welche Vorteile bringt künstliche Intelligenz für Unternehmen?

Weniger Suchaufwand, automatisierte Prozesse, bessere Entscheidungsfindung, höheres Engagement und personalisierte Inhalte sind einige der Hauptvorteile von KI.

Wie kann KI korrekt in ein Intranet eingeführt werden?

Es ist wichtig, mit einer Bedarfsanalyse zu beginnen, Schlüsselpersonen einzubinden, eine Umsetzungs-Roadmap zu definieren, auf die Datenqualität zu achten und die Nutzer zu schulen, um eine effektive und sichere Einführung zu gewährleisten.