Konfigurace a optimalizace Copilotu pro lokální pracovní postupy

Způsob, jakým pracujeme s lokálními daty a procesy, se mění závratnou rychlostí. Díky umělá inteligence nástroje jako Microsoft CopilotStále více společností chce tuto sílu přímo začlenit do svých každodenních pracovních postupů a integrovat… IA se svými dokumenty, aplikacemi a interními systémy, aniž by ztratila kontrolu nad zabezpečením nebo dodržováním předpisů.

Konfigurace a optimalizace Copilotu pro lokální pracovní postupy není jen o „zapnutí“ funkceale spíše v kombinaci automatizace, proprietárních dat, správy a dobrých uživatelských návyků. Při správné implementaci se Copilot stává dalším členem týmu: navrhuje dokumenty, odpovídá na složité otázky týkající se interních informací, shrnuje obsáhlé zprávy a navrhuje řešení provozních problémů, přičemž vždy respektuje oprávnění a pravidla vaší organizace.

Inteligentní automatizace a role systému Copilot v lokálních tocích

Automatizace už není jen o dodržování striktního scénářeUmělá inteligence integrovaná do systému Copilot umožňuje lokálním pracovním postupům učit se z dat, detekovat vzorce a přizpůsobovat se změnám kontextu. To přímo ovlivňuje způsob, jakým jsou řízeny úkoly, jako je tvorba dokumentů, plánování kapacity a reakce na problémy s kvalitou nebo dodávkami.

Kombinace umělé inteligence, RPA, platforem s nízkým/žádným kódem a dolování procesů vede k tomu, čemu se říká hyperautomatizace.kde lze téměř jakoukoli opakující se nebo informačně založenou činnost částečně nebo plně automatizovat. Copilot funguje jako inteligentní vrstva nad těmito systémy: rozumí textu, generuje obsah a pomáhá se rychle rozhodovat, aniž by uživatel musel znát základní technickou složitost.

Low-code a no-code platformy radikálně zjednodušují vytváření lokálních pracovních postupůcož umožňuje obchodním pracovníkům bez technického zázemí konfigurovat procesy, formuláře a agenty s umělou inteligencí. Copilot Studio se zde hodí jako „dílna“, kde odborníci na danou problematiku (marketing, finance, právní, provozní atd.) mohou doladit modely a vytvářet agenty bez psaní kódu, spoléhajíc se na vizuální asistenty a šablony (viz Akce a agenti Copilota).

Dolování procesů a úloh je klíčovým prvkem při rozhodování o tom, co automatizovat.Ukazuje, kde se pracovní postupy zasekávají, které aktivity jsou časově nejnáročnější a kde dávají smysl agenti založení na platformě Copilot. S těmito daty se upřednostňují automatizace, které skutečně ovlivňují efektivitu, kvalitu služeb nebo dodržování předpisů, a lze sledovat vývoj výsledků v čase. Tyto techniky jsou navíc doplněny přístupy k sémantické vyhledávání s Copilotem najít relevantní znalosti u nájemce.

Tento kontext pokročilé automatizace otevírá cestu pro lokální provoz systému Copilot. na vašich vlastních datech, kombinující to nejlepší z modelů velkých jazyků (LLM) se znalostmi, které již existují SharePoint, Microsoft 365ERP, výrobní systémy nebo interní aplikace.

Co je optimalizace Copilot a proč je klíčová pro lokální prostředí?

Optimalizace Microsoft 365 Copilot je funkce, která vám umožňuje „doladit“ LLM s daty z vašeho vlastního tenanta.aniž by se informace přenášely mimo zabezpečené prostředí Microsoft 365. Cílem je, aby model rozuměl tónu, šablonám, postupům a specifické terminologii vaší organizace, aby jeho odpovědi měly stejný styl, jaký by použil interní expert.

Veškeré strojové učení a zpracování umělé inteligence probíhá v rámci klienta Microsoft 365.Optimalizovaný model respektuje stávající zásady zabezpečení a dodržování předpisů a dědí oprávnění z trénovacích dat, čímž zajišťuje, že „nevidí“ ani nepoužívají informace, ke kterým nemají přístup konfigurované skupiny. To je nezbytné pro lokální pracovní postupy, které zpracovávají citlivá, regulovaná nebo auditovatelná data.

Na základě těchto optimalizovaných modelů lze vytvořit specifické deklarativní agenty.které jsou integrovány přímo do Microsoft 365 Copilot a zobrazují se v aplikacích, jako například SlovoOutlook, Teams nebo Excel. Tito agenti nejsou jen obecní chatboti: jsou určeni pro specifické úkoly, jako je vypracovávání právních doložek, shrnutí zpráv o incidentech, příprava obchodních návrhů nebo přesné vysvětlení interních zásad.

Velkou výhodou je, že úprava modelu se provádí přes rozhraní Copilot Studio bez nutnosti kódování.Obchodní analytici nebo funkční experti proto mohou proces vést s omezenou IT podporou. Nemusí být datoví vědci; stačí, když dobře rozumí dané oblasti, typu dokumentů a očekávanému výsledku.

V praxi Copilot Optimization transformuje Copilot z obecného nástroje na hluboce přizpůsobeného asistenta. k vašim lokálním pracovním postupům: mluvte „jako vaše firma“, používejte správné šablony, aplikujte správnou argumentaci a dodržujte pravidla, která již ve vaší organizaci existují.

Předpoklady a základní řízení pro aktivaci optimalizace Copilot

Než budete moci konfigurovat a spravovat optimalizaci Copilot, musíte splňovat určité technické požadavky a požadavky na danou roli.Služba je zpočátku určena pro organizace s významným objemem licencí a jasně definovaným správcem umělé inteligence.

Nejprve musí být nájemník zaregistrován v programu předběžného přístupu (EAP) společnosti Copilot Optimization.To mimo jiné vyžaduje minimální počet aktivních licencí doplňku Microsoft 365 Copilot v klientovi. Kromě toho musí osoba s rolí správce AI přijmout podmínky programu jménem organizace.

Je nezbytné, aby byla v centru pro správu Microsoft 365 povolena rozšiřitelnost Copilota.V sekci nastavení Copilot můžete spravovat jak povolení optimalizační služby, tak i možnosti publikování a přístupu agentů. Pokud vaše organizace používá zásady DLP, které blokují nové konektory Power Platform, budete muset překlasifikovat konektor „Tenant Copilot“ pomocí [příslušné metody/metody]. PowerShell aby mohl být použit s odpovídající klasifikací.

Pouze osoby s rolí Správce AI mohou spravovat ovládací prvky řízení optimalizace Copilot.Kdo může vytvářet modely, kteří uživatelé nebo skupiny k nim mají přístup, které modely zůstanou publikované a které budou odstraněny. To vše se ovládá přímo z administračního centra, v sekci optimalizace Copilot.

Povolením optimalizace Copilot můžete službu explicitně omezit na konkrétní uživatele nebo skupiny.Je dobrým postupem začít s malou skupinou (např. právním, výzkumným a vývojovým nebo dodavatelským týmem) a postupně ji rozšiřovat, jakmile jsou výsledky ověřovány a disciplína zodpovědného používání umělé inteligence je konsolidována.

Návrh rolí: administrátoři, tvůrci modelů a koncoví uživatelé

Robustní nastavení Copilotu pro lokální pracovní postupy vyžaduje jasně definované role. které zasahují, brání „všem dělat všechno“ a zajišťují sledovatelnost toho, kdo může vytvářet a publikovat modely.

Za vrstvu správy a řízení jsou zodpovědní administrátoři umělé inteligence.Aktivují nebo deaktivují optimalizaci Copilot, rozhodují o tom, která oddělení se zapojí, řídí životní cyklus modelu a kontrolují dodržování bezpečnostních a ochranných zásad. Mohou také odstranit publikované modely, když se stanou zastaralými nebo již neodpovídají interním předpisům.

Tvůrci modelů jsou odborníky v dané oblasti – například lidé z marketingu, financí, právního oddělení nebo provozu – s možností vybírat zdroje dat, konfigurovat úkoly a kontrolovat výsledky. Oprávnění k používání optimalizace Copilot jim je uděleno v centru pro správu a obvykle se jedná o omezenou skupinu (ve výchozím nastavení až deset uživatelů na organizaci, v případě potřeby rozšiřitelnou prostřednictvím podpory společnosti Microsoft).

Když se připojí nový tvůrce modelu, obdrží e-mail s pokyny. Začínáme s Copilot Studio: kde najít sekci Optimalizace Copilot, jaké typy úloh můžete vytvářet, jak vybrat zdroje znalostí a jak poskytnout ostatním uživatelům přístup k výsledným agentům.

Koncoví uživatelé interagují s optimalizovanými agenty přímo v aplikacích Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook atd.), stejně jako by to dělali se standardním Copilotem, ale s využitím specifických znalostí trénovaného modelu. Nemusí znát podrobnosti konfigurace; stačí jim mít jasno v rozsahu působnosti agenta a v tom, jak formulovat efektivní instrukce.

Vytváření optimalizovaných modelů: Otázky a odpovědi, generování a sumarizace

Optimalizace Copilot v současné době podporuje tři hlavní typy úkolů které pokrývají většinu lokálních pracovních postupů založených na dokumentech: otázky a odpovědi odborníků (Q&A), generování dokumentů a shrnutí dokumentů.

V případě otázek a odpovědí je cílem, aby agent jednal jako specialista. Schopný vysvětlovat předpisy, porovnávat zásady, odůvodňovat ustanovení nebo objasňovat postupy pomocí obsahu uloženého ve formátech jako .docx, .pdf nebo .html. Ideální pro témata s hustým a stabilním textem: předpisy, daňové zákoníky, technické manuály, vědecká dokumentace nebo interní zásady.

Úloha generování dokumentů je navržena tak, aby vytvářela vysoce kvalitní první návrhy. Toto je založeno na referenčních dokumentech a strukturovaných změnách. Například opakující se smlouvy, obchodní nabídky, popisy pracovních pozic, formuláře pro shodu s předpisy nebo produktová dokumentace. Zde je klíčové mít dobře sladěné dvojice „původní dokument + finální upravená verze“.

Stručně řečeno, model se učí zhušťovat složité dokumenty respektuje tón, formát a priority obsahu organizace. Je velmi užitečný v kontextech s vysokým rizikem nebo velkým objemem dokumentů (regulační zprávy, shrnutí pro manažery, zprávy o kvalitě nebo audity), kde jsou konzistence a přesnost stejně důležité jako úspora času.

Výběr správného typu úkolu je prvním kritickým rozhodnutím Při konfiguraci optimalizovaného modelu: není totéž požádat Copilota o vygenerování smlouvy od nuly, jako požádat o shrnutí existujících smluv nebo odpovědět na složité otázky týkající se jejich obsahu. Jasné definování obchodního úkolu pomáhá upravit data, instrukce a vyhodnocení.

Přizpůsobení modelu v Copilot Studio krok za krokem

Pracovní postup úpravy modelu je kompletně spravován z Copilot Studiapřístupné z prohlížeče. Odtud tvůrci modelů postupují podle řady kroků, které strukturují proces od začátku do konce.

Nejprve se vytvoří nový model, kterému se dá jasný název a popis. Měli by přesně vysvětlit, co dělá a k čemu bude používán. Je vhodné používat jazyk srozumitelný pro koncové uživatele a vyhýbat se čistě technickým názvům, které nikdo nepozná.

Poté se vyberou zdroje znalostí.Obvykle se jedná o kolekce dokumentů umístěných v SharePointu. Tyto datové sady tvoří základ, na kterém se model učí: schválené šablony, vyplněné zprávy, podepsané smlouvy, platné formuláře pro dodržování předpisů atd. Kvalita a aktuálnost těchto dat bude mít přímý vliv na kvalitu modelu.

Sekce oprávnění definuje bezpečnostní skupiny nebo osoby, které mohou model používat.Copilot Optimization filtruje školicí dokumenty, které nejsou těmto skupinám přístupné, a může navrhnout další skupiny pro maximalizaci dosahu znalostí, vždy s ohledem na ACL každého souboru.

Dále se vybere typ úlohy (Q&A, generování nebo shrnutí) a zapíší se instrukce k modelu.Tyto pokyny usměrňují systém tónem („formální tón“, „přátelský, ale profesionální jazyk“), kritérii kvality („nevymýšlejte si předpisy“, „vždy uvádějte odkaz na dokument“) a očekávanými výstupy. Čím přesnější a realističtější tyto pokyny jsou, tím lépe bude chování modelu odpovídat potřebám firmy.

Jakmile jsou tyto prvky nakonfigurovány, začíná příprava dat pro označování.Copilot analyzuje seznamy řízení přístupu k dokumentům a uspořádává datovou sadu pro pozdější použití při školení. Tento krok může trvat několik hodin (až 24, v závislosti na objemu) a systém vás e-mailem upozorní, až bude připraven pokračovat.

Označování, trénování a vyhodnocování optimalizovaných modelů

Fáze označování dat se snaží identifikovat, které příklady jsou skutečně dobré. naučit model, jak by měl vypadat kvalitní výstup. Namísto nutnosti masivní manuální práce od samého začátku Copilot Optimization automaticky vybírá dvojice nebo příklady, které považuje za relevantní, a požádá experta, aby je označil jako dobré nebo ne tak dobré.

Formulář pro označování zobrazuje kandidátské dokumenty nebo koncepty Tvůrce modelu poté určí, zda data přesně odpovídají požadovanému standardu. Tento proces lze opakovat v několika kolech v závislosti na složitosti úkolu, dokud systém nebude mít dostatek referenčních dat pro spolehlivé trénování.

Po přípravě dat se v Azure AI Foundry spustí trénování modelu.To vše se spravuje prostřednictvím rozhraní Copilot Studio. Proces jemného doladění může trvat i několik hodin déle, v závislosti na objemu dat. Po dokončení nástroj vygeneruje výsledky testů, které si můžete před publikováním prohlédnout.

Vyhodnocení je kritický krok: nestačí, aby model „fungoval víceméně“Je důležité ověřit, zda je tón konzistentní, zda nejsou citlivá data vymyšlená, zda jsou dodržovány šablony, zda jsou uplatňována správná obchodní kritéria a zda nejsou vynechány klíčové informace. Pokud něco nesedí, můžete se vrátit zpět: přidat další zdroje dat, upravit pokyny, zahrnout další příklady nebo vylepšit mapovací soubor.

Volitelně lze připravit soubor mapping.csv. s páry dokumentů „precedent-cíl“, které označují, který původní soubor odpovídá kterému finálnímu návrhu. Tento CSV se ukládá do kořenového adresáře zdroje znalostí a pomáhá modelu lépe pochopit vztah mezi vstupy a výstupy, zejména v úlohách generování a sumarizace.

Pokročilé využití generování dokumentů s optimalizací Copilot

Jednou z nejvýkonnějších aplikací Copilotu v lokálních pracovních postupech je generování dokumentů. Na základě šablon a historických příkladů se pomocí umělé inteligence vytvářejí počáteční návrhy velmi blízké finální verzi, což drasticky zkracuje celý proces. čas ruční kreslení.

Tento přístup funguje obzvláště dobře, když dokumenty sledují rozpoznatelné vzory Mění se pouze určité detaily nebo ustanovení: popisy pracovních pozic, servisní smlouvy, objednávky, formuláře pro shodu s předpisy nebo produktová dokumentace. Model identifikuje strukturu a styl organizace a aplikuje konzistentní změny na základě vámi poskytnutých specifikací.

Abyste z toho vytěžili maximum, je vhodné mít více než 20 dobře sladěných dvojic referenčních dokumentů a jejich cílových verzí.Tyto dvojice uložené v SharePointu by měly pokrývat rozsah variant, které systém podle vás zvládne: různé typy smluv, odlišné produktové řady, běžné regulační změny atd.

Potřebné změny jsou uvedeny ve strukturovaném poli v rámci optimalizace Copilot.Díky tomu model snáze pochopí, které části je třeba upravit a jak. Vygenerované návrhy tak již zahrnují nové informace a zároveň zachovávají stávající formát, terminologii a interní styl.

Výsledkem jsou mnohem agilnější lokální pracovní postupy.Oddělení lidských zdrojů generuje nabídky práce v souladu s firemní kulturou, právní oddělení vypracovává pravidelné smlouvy s minimální kontrolou, oddělení dodržování předpisů vytváří nové formuláře ze schválených šablon a oddělení nákupu připravuje návrhy objednávek, které vyžadují pouze konečné ověření.

Kopilot na schůzkách a při společné práci v Teams

Na úrovni spolupráce je Copilot integrován do Týmy společnosti Microsoft stal se klíčovým spojencem řídit kratší, cílenější a proveditelnější schůzky. Ačkoli se nejedná o „lokální pracovní postupy“ v klasickém smyslu interních datových procesů, jejich použití na schůzkách představuje vysoce relevantní každodenní pracovní postup.

Pro používání Copilota v Teams potřebujete kompatibilní licenci Microsoft 365. (například E3, E5 nebo Business Premium) a umožňují přepis nebo nahrávání schůzek. Bez přepisu nebo nahrávání jsou možnosti Copilotu omezené, protože mu chybí podklady pro generování podrobných shrnutí nebo spolehlivých seznamů akcí.

Během schůzky uživatel aktivuje Copilota z panelu nástrojů Teams. A můžete si vyžádat shrnutí v reálném čase, seznamy úkolů, body neshody nebo otevřené otázky. To je obzvláště užitečné pro ty, kteří se připojují pozdě: mohou se zorientovat za méně než minutu, aniž by přerušili tok konverzace.

Nakonec Copilot pomáhá relaci jasně uzavřít.Identifikace úkolů, odpovědných stran a dalších kroků. Všechny tyto prvky jsou přístupné na kartě shrnutí schůzky v Teams, což zabraňuje tomu, aby se dohody ztrácely v nekonečném chatu nebo roztroušených osobních poznámkách.

Existují doplňkové nástroje, jako je Noota, které tyto možnosti rozšiřují.Nabízí strukturovanější zápisy, pokročilé prohledávatelné soubory a specifická nastavení pro každý typ schůzky. Díky integraci s Teams vám umožňují nahrávat, přepisovat a generovat vlastní shrnutí, což zlepšuje následnou práci a spolupráci.

Copilot v prohlížeči: první krok k přijetí umělé inteligence v každodenním životě

Pro mnoho organizací je zavedení Copilota prostřednictvím Microsoft hran Jedná se o strategii měkkého přijetíUmožňuje lidem seznámit se s umělou inteligencí v prostředí, které již denně používají (prohlížeč), a teprve poté rozšířit pokročilé funkce Copilotu na celý Microsoft 365.

Školení zaměřená na Copilot v Edge ukazují, jak tento nástroj zjednodušuje úkoly například vytváření tabulek, psaní e-mailů, shrnutí dlouhých webových stránek nebo rychlejší vyhledávání relevantních informací. To vše navíc s integrací OneDrive pro automatické ukládání souborů a zajištění toho, aby se nic neztratilo.

Tento typ školení má silnou praktickou složkuÚčastníci si v reálném čase vyzkouší, jak umělá inteligence odstraňuje opakující se práci, jak mohou automatizovat malé procesy a jak může Copilot navrhovat konkrétní kroky k řešení každodenních problémů s projektovým řízením.

Dopad není jen individuální, ale i organizační.Uvolněním času od opakujících se úkolů se týmy mohou více věnovat kreativitě, strategii a rozhodování na vysoké úrovni. To zase posiluje konkurenceschopnost malých a středních podniků a společností na stále více digitálních trzích.

S rostoucí zralostí je běžné organizovat pokročilé a personalizované lekce. Pro konkrétní oddělení se jedná o propojení Copilotu v Edge s Copilotem v Microsoft 365 a s optimalizovanými modely v lokálních pracovních postupech. Tímto způsobem přestává být umělá inteligence novinkou a stává se strukturální součástí každodenního provozu.

Zabezpečení, dodržování předpisů a administrace v Copilot Optimization

Zabezpečení a správa jsou základními pilíři při optimalizaci Copilotu s lokálními datyNejde jen o to, „aby to dobře fungovalo“, ale o to, aby to respektovalo předpisy na ochranu osobních údajů, duševní vlastnictví a interní zásady společnosti.

Optimalizace Copilot běží v izolovaném prostředí v rámci klienta Microsoft 365.Trénovaný model dědí oprávnění z podkladových dokumentů. Během trénování nejsou žádná zákaznická data odesílána externím službám mimo zabezpečený cloud klienta, což pomáhá splňovat standardy, jako je GDPR nebo CCPA.

Administrátoři mohou řídit přístup k modelům i agentům. Toho je dosaženo pomocí bezpečnostních skupin, které povolují službu pouze pro konkrétní týmy (např. výzkum a vývoj nebo právní oddělení) a přesně řídí, kdo může vytvářet, používat a prohlížet si jednotlivé agenty. Centrum pro správu umožňuje monitorovat projekty, kontrolovat aktivní vlastní šablony a odstraňovat ty, které již nejsou vhodné.

Zásady dodržování předpisů se vztahují i ​​na odpovědi, které Copilot generuje na základě Microsoft Graphu.Systém nezobrazí dokumenty ani úryvky uživatelům bez oprávnění, stejně jako by se to stalo u standardního vyhledávání v Microsoft 365. Copilot Optimization navíc z trénování vylučuje soubory, ke kterým příslušné skupiny nemají přístup.

Je důležité si uvědomit, že organizace zůstává zodpovědná za používání dat a modelů.Správce umělé inteligence musí zajistit, aby trénovací sady respektovaly autorská práva, aby jednotlivci byli řádně informováni o zpracování jejich údajů a aby byly řešeny platné žádosti o smazání. Pokud byl model trénován s využitím dat od osoby, která uplatňuje své právo na smazání, může být nutné optimalizovaný model přetrénovat nebo smazat a zkontrolovat, jak aktivace nebo deaktivace paměti Copilota.

Nakonec je vhodné zavést postupy pro lidské přezkoumání výstupů.zejména v citlivých oblastech (právní, regulační, finanční). Umělá inteligence může urychlit práci, ale odborné ověření je i nadále nezbytné pro zajištění přesnosti, vhodnosti a souladu s předpisy.

Nejlepší postupy pro nastavení a používání Copilotu v lokálních pracovních postupech

Aby Copilot skutečně přinesl přidanou hodnotu v místním prostředí, je vhodné dodržovat řadu osvědčených postupů. které sladí očekávání, data, procesy a bezpečnost. Nejde jen o technický problém; zahrnuje to také kulturu a způsoby práce.

Začněte s jasnými obchodními cíli Pomáhá to stanovit priority případů užití: Chceme zkrátit dobu potřebnou k vypracování smluv? Zrychlit generování reportů? Zlepšit reakci na incidenty v dodávkách? Standardizovat shrnutí pro manažery? Jasné zaměření usnadňuje měření návratnosti investic a úpravu konfigurace.

Vyberte vysoce kvalitní a dobře udržovaná tréninková data Toto je zásadní. Modely se učí z toho, co vidí: pokud jsou dokumenty zastaralé, špatně formátované nebo nekonzistentní, výstupy budou tyto problémy odrážet. Menší, ale vysoce reprezentativní sada je vhodnější než obrovská, neuspořádaná kolekce.

Definování specifických instrukcí modelu a výzev ke spuštění Výrazně to zlepšuje chování agentů. Pokyny jako „používejte přátelský, ale profesionální tón“, „nevymýšlejte si zásady, které neexistují“ nebo „vždy uvádějte referenční číslo a datum původního dokumentu“ mají v praxi významný vliv.

Povzbuzujte uživatele, aby formulovali jasné pokyny a kladli doplňující otázky Je to také součást nastavení, i když je nehmotná. Copilot podporuje vícestranné konverzace, takže upřesnění otázky, požádání o další příklady nebo žádost o použití jiného dokumentu jako reference jsou strategie, které zlepšují kvalitu výsledku.

Nakonec si osvojte iterativní myšlení založené na zpětné vazbě. Díky tomu se Copilot může v průběhu času zlepšovat. Analyzuje, které reakce fungují, které chyby se opakují, jaká nová data je třeba začlenit a kdy má smysl model přeškolit. Copilot není jednorázový projekt, ale živá funkce, která se vyvíjí spolu s procesy vaší organizace.

Integrace systému Copilot a jeho optimalizace s lokálními daty představuje kvalitativní změnu v naší práci.Pracovní postupy se stávají agilnějšími, kritické informace jsou dostupnější, rozhodnutí jsou lépe dokumentována a spolupráce získává na hloubce. Díky solidnímu základu správy a řízení, pečlivě spravovaným datům a dobře zvoleným případům použití přestává být umělá inteligence abstraktním slibem a stává se každodenním spojencem, který zvyšuje produktivitu, kvalitu a adaptabilitu vaší organizace.