Конфигурирайте и оптимизирайте Copilot за локални работни процеси

Начинът, по който работим с локални данни и процеси, се променя с главоломна скорост Благодаря на изкуствен интелект инструменти като Microsoft CopilotВсе повече компании искат да внесат тази мощ директно в ежедневните си работни процеси, интегрирайки... IA със своите документи, приложения и вътрешни системи, без да губи контрол върху сигурността или съответствието.

Конфигурирането и оптимизирането на Copilot за локални работни процеси не е просто „включване“ на функцияа по-скоро в комбинирането на автоматизация, собствени данни, управление и добри навици за ползване. Когато е внедрен правилно, Copilot се превръща в друг член на екипа: той изготвя документи, отговаря на сложни въпроси относно вътрешна информация, обобщава подробни отчети и предлага решения на оперативни проблеми, като винаги зачита разрешенията и правилата на вашата организация.

Интелигентна автоматизация и ролята на Copilot в локалните потоци

Автоматизацията вече не е просто следване на твърд скриптИзкуственият интелект, интегриран в Copilot, позволява на локалните работни процеси да се учат от данни, да откриват модели и да се адаптират, когато контекстът се промени. Това пряко влияе върху начина, по който се управляват задачи като създаване на документи, планиране на капацитета и реагиране на проблеми с качеството или доставките.

Комбинацията от изкуствен интелект, RPA, платформи с нисък/без код и извличане на данни от процесите води до това, което се нарича хиперавтоматизация.където почти всяка повтаряща се или базирана на информация дейност може да бъде частично или напълно автоматизирана. Copilot действа като интелигентен слой върху тези системи: той разбира текст, генерира съдържание и помага за бързото вземане на решения, без потребителят да е необходимо да знае основната техническа сложност.

Платформите с ниско код и без код радикално опростяват създаването на локални работни процесипозволявайки на бизнес персонал без технически опит да конфигурира процеси, формуляри и агенти с изкуствен интелект. Copilot Studio се вписва тук като „работилница“, където експерти по темата (маркетинг, финанси, правни, операции и др.) могат да настройват фино модели и да създават агенти без да пишат код, разчитайки на визуални асистенти и шаблони (вижте Действия и агенти на Copilot).

Извличането на данни от процеси и задачи е ключов елемент при вземането на решение какво да се автоматизираТова показва къде работните процеси се затрудняват, кои дейности отнемат най-много време и къде агентите, базирани на Copilot, имат смисъл. С тези данни се приоритизират автоматизациите, които наистина влияят върху ефективността, качеството на обслужване или съответствието, и развитието на резултатите може да се проследява във времето. Освен това, тези техники се допълват от подходи за семантично търсене с Copilot да се намерят съответните знания у наемателя.

Този контекст на усъвършенствана автоматизация проправя пътя за локална работа на Copilot. върху вашите собствени данни, комбинирайки най-доброто от моделите за големи езици (LLM) със знанията, които вече се намират в SharePoint, Microsoft 365ERP, производствени системи или вътрешни приложения.

Какво е Copilot Optimization и защо е ключова за локалните среди?

Оптимизацията на Microsoft 365 Copilot е функционалността, която ви позволява да „прецизирате“ LLM с данни от вашия собствен клиент.без да изнасяте информацията извън защитената среда на Microsoft 365. Целта е моделът да разбере тона, шаблоните, процедурите и специфичния речник на вашата организация, така че отговорите му да имат същия стил, който би използвал вътрешен експерт.

Цялото машинно обучение и обработка на данни с изкуствен интелект се извършват в рамките на клиента на Microsoft 365.Като същевременно спазва съществуващите политики за сигурност и съответствие, оптимизираният модел наследява разрешенията от данните за обучение, като гарантира, че не „вижда“ или използва информация, до която конфигурираните групи нямат достъп. Това е от съществено значение за локалните работни потоци, обработващи чувствителни, регулирани или одитируеми данни.

Въз основа на тези оптимизирани модели могат да бъдат създадени специфични декларативни агенти.които са интегрирани директно в Microsoft 365 Copilot и се появяват в приложения като думаOutlook, Teams или Excel. Тези агенти не са просто обикновени чатботове: те са предназначени за специфични задачи, като например изготвяне на правни клаузи, обобщаване на доклади за инциденти, подготовка на бизнес предложения или точно обяснение на вътрешни политики.

Голямото предимство е, че настройката на модела се извършва чрез интерфейс без код в Copilot Studio.Следователно, бизнес анализатори или функционални експерти могат да ръководят процеса с ограничена ИТ поддръжка. Не е необходимо те да са специалисти по обработка на данни; те просто трябва да имат добро разбиране за областта, вида на документите и очаквания резултат.

На практика, Copilot Optimization трансформира Copilot от общ инструмент в дълбоко персонализиран асистент. към вашите локални работни процеси: говорете „като вашата компания“, използвайте правилните шаблони, прилагайте правилните разсъждения и се придържайте към правилата, които вече съществуват във вашата организация.

Предварителни изисквания и основно управление за активиране на оптимизацията на Copilot

Преди да можете да конфигурирате и управлявате Copilot Optimization, трябва да отговаряте на определени технически и ролеви изисквания.Услугата е предназначена първоначално за организации със значителен обем лицензи и ясно дефиниран мениджър на ИИ.

Първо, наемателят трябва да е записан в Програмата за ранен достъп (EAP) на Copilot Optimization.Това изисква, наред с други неща, наличието на минимален брой активни лицензи за добавки за Microsoft 365 Copilot в клиента. Освен това, лице с ролята на администратор на AI трябва да приеме условията на програмата от името на организацията.

От съществено значение е разширяемостта на Copilot да е активирана в центъра за администриране на Microsoft 365.В секцията с настройки на Copilot можете да управлявате както активирането на услугата за оптимизация, така и опциите за публикуване и достъп на агенти. Ако вашата организация прилага DLP политики, които блокират нови конектори на Power Platform, ще трябва да прекласифицирате конектора „Tenant Copilot“, като използвате [подходящия метод/споредния метод]. PowerShell така че да може да се използва със съответната класификация.

Само хора с ролята на администратор на ИИ могат да управляват контролите за управление на Copilot Optimization.Кой може да създава модели, кои потребители или групи имат достъп до тях, кои модели остават публикувани и кои се премахват. Всичко това се контролира от самия Административен център, в специфичния раздел „Оптимизация на Copilot“.

Като активирате оптимизацията на Copilot, можете изрично да ограничите услугата до конкретни потребители или групи.Добра практика е да се започне с малка група (напр. екипи по правни въпроси, научноизследователска и развойна дейност или верига за доставки) и постепенно да се разширява, когато резултатите се валидират и дисциплината за отговорно използване на ИИ се консолидира.

Дизайн на ролите: администратори, създатели на модели и крайни потребители

Надеждната настройка на Copilot за локални работни процеси изисква ясно дефинирани роли. които се намесват, предотвратявайки „всеки да прави всичко“ и осигурявайки проследимост на това кой може да създава и публикува модели.

Администраторите на изкуствен интелект са отговорни за слоя на управление.Те активират или деактивират Copilot Optimization, решават кои отдели участват, контролират жизнения цикъл на модела и преглеждат спазването на политиките за сигурност и поверителност. Те могат също така да премахват публикувани модели, когато станат остарели или вече не отговарят на вътрешните разпоредби.

Моделистите са експерти във всяка област — например хора от маркетинг, финанси, правни или оперативни отдели — с възможност за избор на източници на данни, конфигуриране на задачи и преглед на резултати. Те получават разрешение да използват Copilot Optimization от Административния център и обикновено са ограничена група (по подразбиране до десет потребители на организация, като може да се разшири чрез поддръжка на Microsoft, ако е необходимо).

Когато нов създател на модел се присъедини, той получава имейл с инструкции. За да започнете работа в Copilot Studio: къде да намерите раздела „Оптимизация на Copilot“, какви видове задачи можете да създавате, как да избирате източници на знания и как да предоставяте на други потребители достъп до получените агенти.

Крайните потребители взаимодействат с оптимизираните агенти директно в приложенията на Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook и др.), точно както биха го направили със стандартния Copilot, но възползвайки се от специфичните познания на обучения модел. Те не е необходимо да знаят подробностите за конфигурацията; те само трябва да са наясно с обхвата на агента и как да формулират ефективни инструкции.

Създаване на оптимизирани модели: задачи за въпроси и отговори, генериране и обобщаване

Copilot Optimization в момента поддържа три основни типа задачи които обхващат повечето локални работни процеси, базирани на документи: експертни въпроси и отговори (Q&A), генериране на документи и обобщаване на документи.

В случай на въпроси и отговори, целта е агентът да действа като специалист Способен да обяснява разпоредби, да сравнява политики, да обосновава клаузи или да изяснява процедури, използвайки съдържание, съхранено във формати като .docx, .pdf или .html. Идеален за теми с плътен и стабилен текст: разпоредби, данъчни кодекси, технически ръководства, научна документация или вътрешни политики.

Задачата за генериране на документи е предназначена да създава висококачествени първи чернови. Това се основава на референтни документи и структурирани промени. Например, повтарящи се договори, търговски оферти, длъжностни характеристики, формуляри за съответствие или продуктова документация. Тук е ключово да имате добре съгласувани двойки „оригинален документ + окончателна модифицирана версия“.

В обобщение, моделът се научава да кондензира сложни документи спазвайки приоритетите на организацията по отношение на тона, формата и съдържанието. Много е полезно в контексти с висок риск или голям обем (регулаторни доклади, обобщения, доклади за качеството или одити), където последователността и точността са също толкова важни, колкото и спестяването на време.

Изборът на правилния тип задача е първото критично решение При конфигуриране на оптимизиран модел: не е същото да поискате от Copilot да генерира договор от нулата, както да поискате резюмета на съществуващи договори или да отговорите на сложни въпроси относно тяхното съдържание. Ясното дефиниране на бизнес задачата помага за коригиране на данните, инструкциите и оценките.

Персонализиране на модела в Copilot Studio стъпка по стъпка

Работният процес за персонализиране на модела се управлява изцяло от Copilot Studioдостъпно от браузъра. Оттам нататък създателите на модели следват поредица от насочващи стъпки, които структурират процеса от началото до края.

Първо се създава нов модел, като му се дава ясно име и описание. Те трябва да обяснят точно какво прави и за какво ще се използва. Препоръчително е да се използва език, разбираем за крайните потребители, като се избягват чисто технически имена, които никой няма да разпознае.

След това се избират източниците на знания.Това обикновено са колекции от документи, разположени в SharePoint. Тези набори от данни са основата, върху която ще се учи моделът: одобрени шаблони, попълнени отчети, подписани договори, валидни формуляри за съответствие и др. Качеството и актуалността на тези данни ще окажат пряко влияние върху качеството на модела.

Разделът с разрешения определя групите за сигурност или хората, които могат да използват моделаCopilot Optimization филтрира обучителните документи, които не са достъпни за тези групи, и може да предложи допълнителни групи, за да увеличи максимално обхвата на знанията, като винаги спазва ACL-тата на всеки файл.

След това се избира типът задача (Въпроси и отговори, генериране или обобщение) и се пишат инструкциите за модела.Тези инструкции насочват системата по отношение на тона („формален тон“, „приятелски, но професионален език“), критериите за качество („не измисляйте правила“, „винаги цитирайте референтния номер на документа“) и очакванията за резултатите. Колкото по-точни и реалистични са тези инструкции, толкова по-добре поведението на модела ще се съобрази с нуждите на бизнеса.

След като тези елементи са конфигурирани, започва подготовката на данните за етикетиране.Copilot анализира списъците за контрол на достъпа до документи и организира набора от данни за по-късна употреба в обучението. Тази стъпка може да отнеме няколко часа (до 24, в зависимост от обема) и системата ви уведомява по имейл, когато е готова да продължи.

Етикетиране, обучение и оценка на оптимизирани модели

Фазата на етикетиране на данни има за цел да идентифицира кои примери са наистина добри. да научи модела как трябва да изглежда качествен резултат. Вместо да изисква масивна ръчна работа от самото начало, Copilot Optimization автоматично избира двойки или примери, които счита за уместни, и моли експерта да ги обозначи като добри или не толкова добри.

Формулярът за етикетиране показва кандидат-документи или чернови След това създателят на модела посочва дали данните точно представят желания стандарт. Този процес може да се повтори в няколко кръга, в зависимост от сложността на задачата, докато системата разполага с достатъчно референтни данни за надеждно обучение.

След като данните са подготвени, обучението на модела се стартира в Azure AI Foundry.Всичко това се управлява чрез интерфейса на Copilot Studio. Процесът на фина настройка може да отнеме още няколко часа, в зависимост от обема на данните. След като приключи, инструментът генерира резултати от тестове, които можете да прегледате, преди да публикувате каквото и да било.

Оценката е критична стъпка: не е достатъчно моделът да „работи горе-долу“Важно е да се провери дали тонът е последователен, дали чувствителните данни не са изфабрикувани, дали се спазват шаблоните, дали се прилагат разумни бизнес критерии и дали не е пропусната ключова информация. Ако нещо не е наред, можете да се върнете назад: да добавите още източници на данни, да коригирате инструкциите, да включите още примери или да подобрите файла за съпоставяне.

По желание може да се подготви файл mapping.csv. с двойки документи „прецедент-цел“, указващи кой оригинален файл съответства на кой окончателен проект. Този CSV файл се запазва в корена на източника на знания и помага на модела да разбере по-добре връзката между входните и изходните данни, особено при задачи за генериране и обобщаване.

Разширено използване на генериране на документи с Copilot Optimization

Едно от най-мощните приложения на Copilot в локалните работни процеси е генерирането на документи. Въз основа на шаблони и исторически примери, изкуственият интелект се използва за създаване на първоначални чернови, много близки до финалната версия, което драстично намалява процеса. време ръчно чертане.

Този подход работи особено добре, когато документите следват разпознаваеми модели Променят се само определени детайли или клаузи: длъжностни характеристики, договори за услуги, поръчки за покупка, формуляри за съответствие или продуктова документация. Моделът идентифицира структурата и стила на организацията и прилага последователни промени въз основа на предоставените от вас спецификации.

За да извлечете максимума от това, е препоръчително да имате повече от 20 добре подравнени двойки референтни документи и техните целеви версии.Тези двойки, съхранявани в SharePoint, трябва да покриват диапазона от вариации, които очаквате системата да обработва: различни видове договори, различни продуктови семейства, рутинни регулаторни промени и др.

Необходимите промени са предоставени в структурирано поле в рамките на Copilot Optimization.Това улеснява модела да разбере кои части трябва да бъдат модифицирани и как. По този начин генерираните чернови вече включват новата информация, като същевременно запазват съществуващия формат, терминология и вътрешен стил.

Резултатът е много по-гъвкави локални работни процеси.Човешките ресурси генерират предложения за работа, съобразени с фирмената култура, правните проекти на периодични договори с минимален преглед, отделът за съответствие изгражда нови формуляри от одобрени шаблони, а отделът за покупки подготвя чернови на поръчки, които изискват само окончателно валидиране.

Копилот в срещи и съвместна работа в Teams

На ниво сътрудничество, Copilot е интегриран в Microsoft Teams се превърна в ключов съюзник да управляват по-кратки, по-фокусирани и практическо приложими срещи. Въпреки че това не са „локални работни потоци“ в класическия смисъл на вътрешните процеси за обработка на данни, използването им в срещи представлява изключително важен ежедневен работен процес.

За да използвате Copilot в Teams, ви е необходим съвместим лиценз за Microsoft 365. (например E3, E5 или Business Premium) и да активират транскрипция или запис на срещи. Без транскрипция или запис, възможностите на Copilot са ограничени, тъй като му липсват суровините за генериране на подробни обобщения или надеждни списъци с действия.

По време на срещата потребителят активира Copilot от лентата с инструменти на Teams. Можете да поискате обобщения в реално време, списъци със задачи, точки на несъгласие или отворени въпроси. Това е особено полезно за тези, които се присъединяват късно: те могат да се запознаят с темата за по-малко от минута, без да прекъсват потока на разговора.

Накрая, Copilot помага за ясното завършване на сесията.Идентифициране на задачи, отговорни страни и следващи стъпки. Всички тези елементи са достъпни от раздела за обобщение на срещата в Teams, което предотвратява загубата на споразумения в безкраен чат или разпръснати лични бележки.

Има допълнителни инструменти като Noota, които разширяват тези възможности.Предлагайки по-структурирани протоколи, разширено търсене на файлове и специфични настройки за всеки тип среща. Интегрирани с Teams, те ви позволяват да записвате, транскрибирате и генерирате персонализирани резюмета, подобрявайки последващите действия и сътрудничеството.

Копилот в браузъра: първа стъпка към приемането на изкуствен интелект в ежедневието

За много организации, въвеждането на Copilot чрез Microsoft Edge Това е стратегия за меко приеманеТова позволява на хората да се запознаят с изкуствения интелект в среда, която вече използват ежедневно (браузъра), преди да разширят разширените възможности на Copilot към целия Microsoft 365.

Обучителните сесии, фокусирани върху Copilot в Edge, показват как този инструмент опростява задачите като например създаване на електронни таблици, писане на имейли, обобщаване на дълги уеб страници или по-бързо намиране на подходяща информация. Всичко това, плюс интеграция с OneDrive за автоматично запазване на файлове и гарантиране, че нищо няма да бъде загубено.

Този вид обучение има силен практически компонентУчастниците преживяват в реално време как изкуственият интелект премахва повтарящата се работа, как могат да автоматизират малки процеси и как Copilot може да предложи конкретни стъпки за решаване на ежедневни проблеми с управлението на проекти.

Въздействието е не само индивидуално, но и организационно.Чрез освобождаване на време от повтарящи се задачи, екипите могат да отделят повече време за креативност, стратегия и вземане на решения на високо ниво. Това от своя страна засилва конкурентоспособността на малките и средни предприятия и компаниите на все по-дигитализиращите се пазари.

С нарастването на зрелостта е обичайно да се организират разширени и персонализирани сесии За конкретни отдели това включва свързване на Copilot в Edge с Copilot в Microsoft 365 и с оптимизирани модели в локални работни процеси. По този начин изкуственият интелект престава да бъде новост и се превръща в структурна част от ежедневните операции.

Сигурност, съответствие и администриране в Copilot Optimization

Сигурността и управлението са основни стълбове при оптимизирането на Copilot с локални данниНе става въпрос само за „да работи добре“, а за това да се гарантира, че то спазва разпоредбите за защита на данните, интелектуалната собственост и вътрешните политики на компанията.

Оптимизацията на Copilot се изпълнява в изолирана среда в рамките на клиента на Microsoft 365.Обученият модел наследява разрешенията от основните документи. По време на обучението не се изпращат клиентски данни към външни услуги извън защитения облак на клиента, което помага за спазване на стандарти като GDPR или CCPA.

Администраторите могат да контролират достъпа както до модели, така и до агенти Това се постига чрез групи за сигурност, които активират услугата само за конкретни екипи (напр. R&D или Legal) и прецизно контролират кой може да създава, използва и преглежда всеки агент. Центърът за администриране ви позволява да наблюдавате проекти, да преглеждате активни персонализирани шаблони и да премахвате тези, които вече не са подходящи.

Политиките за съответствие се прилагат и за отговорите, които Copilot генерира въз основа на Microsoft Graph.Системата няма да показва документи или фрагменти на потребители, които нямат разрешения, точно както би се случило при стандартно търсене в Microsoft 365. Освен това, Copilot Optimization изключва от обучението файлове, до които съответните групи нямат достъп.

Важно е да се помни, че организацията остава отговорна за използването на данните и моделите.Администраторът на ИИ трябва да гарантира, че обучителните комплекти зачитат авторските права, че лицата са правилно информирани за обработката на техните данни и че се обработват валидни заявки за изтриване. Ако даден модел е обучен с помощта на данни от лице, което упражнява правото си на изтриване, може да се наложи да се преобучи или изтрие оптимизираният модел и да се прегледа как... активиране или деактивиране на паметта на Copilot.

Накрая, препоръчително е да се установят процедури за човешки преглед на резултатите.особено в чувствителни области (правни, регулаторни, финансови). Изкуственият интелект може да ускори работата, но експертната проверка остава необходима, за да се гарантира точност, пригодност и съответствие с регулаторните изисквания.

Най-добри практики за настройване и използване на Copilot в локални работни процеси

За да може Copilot наистина да добави стойност в местната среда, е препоръчително да се следва серия от най-добри практики. които съгласуват очакванията, данните, процесите и сигурността. Това не е само технически проблем; той включва и култура и начини на работа.

Започнете с ясни бизнес цели Това помага за приоритизиране на случаите на употреба: Искаме ли да намалим времето за изготвяне на договори? Да ускорим генерирането на отчети? Да подобрим реакцията при инциденти с доставките? Да стандартизираме резюмета? Ясният фокус улеснява измерването на възвръщаемостта на инвестициите и коригирането на конфигурацията.

Изберете висококачествени, добре поддържани данни за обучение Това е фундаментално. Моделите се учат от това, което виждат: ако документите са остарели, лошо форматирани или непоследователни, резултатите ще отразяват тези проблеми. По-малък, но силно представителен набор е за предпочитане пред огромна, неорганизирана колекция.

Дефинирайте специфични инструкции за модела и подкани за стартиране Това значително подобрява поведението на агентите. Инструкции като „използвайте приятелски, но професионален тон“, „не измисляйте политики, които не съществуват“ или „винаги цитирайте референтния номер и датата на оригиналния документ“ правят съществена разлика на практика.

Насърчавайте потребителите да формулират ясни инструкции и да задават последващи въпроси Това също е част от настройката, дори и да е нематериална. Copilot поддържа многократни разговори, така че прецизирането на въпрос, искането на допълнителни примери или искането за използване на друг документ като справка са стратегии, които подобряват качеството на резултата.

И накрая, възприемете итеративен начин на мислене, базиран на обратна връзка Това позволява на Copilot да се подобрява с течение на времето. Той анализира кои отговори работят, кои грешки се повтарят, какви нови данни трябва да бъдат включени и кога е разумно да се преобучи моделът. Copilot не е еднократен проект, а жива способност, която се развива заедно с процесите на вашата организация.

Интегрирането на Copilot и неговата оптимизация с локални данни представлява качествена промяна в начина, по който работим.Работните процеси стават по-гъвкави, критичната информация е по-достъпна, решенията са по-добре документирани, а сътрудничеството придобива дълбочина. Със солидна основа за управление, внимателно подбрани данни и добре подбрани случаи на употреба, изкуственият интелект престава да бъде абстрактно обещание и се превръща в ежедневен съюзник, който подобрява производителността, качеството и адаптивността на вашата организация.