Määritä ja optimoi Copilot paikallisia työnkulkuja varten

Tapamme työskennellä paikallisen datan ja prosessien kanssa muuttuvat nopeasti tekoälyn ja työkalujen, kuten Microsoft Copilotin, ansiosta . Yhä useammat yritykset haluavat tuoda tämän tehon suoraan päivittäisiin työnkulkuihinsa integroimalla tekoälyn asiakirjoihinsa, sovelluksiinsa ja sisäisiin järjestelmiinsä menettämättä kuitenkaan hallintaa tietoturvaan tai vaatimustenmukaisuuteen.

Copilotin asentaminen ja optimointi paikallisille työnkuluille ei ole vain ominaisuuden käyttöönottoa ; kyse on automaation, omistusoikeuden alaisen datan, hallinnon ja parhaiden käytäntöjen yhdistämisestä. Oikein toteutettuna Copilotista tulee olennainen osa tiimiä: se laatii asiakirjoja, vastaa monimutkaisiin kysymyksiin sisäisistä tiedoista, tiivistää tiiviitä raportteja ja ehdottaa ratkaisuja operatiivisiin ongelmiin samalla, kun se kunnioittaa organisaatiosi käyttöoikeuksia ja sääntöjä.

Älykäs automaatio ja Copilotin rooli paikallisissa prosesseissa

Automaatio ei ole enää vain jäykän skriptin noudattamista ; Copilotiin integroitu tekoäly mahdollistaa paikallisten työnkulkujen oppimisen datasta, kaavojen havaitsemisen ja mukautumisen kontekstin muuttuessa. Tämä vaikuttaa suoraan siihen, miten tehtäviä, kuten dokumenttien luomista, kapasiteetin suunnittelua ja laatu- tai toimitusongelmiin reagoimista, hallitaan.

Tekoälyn, RPA:n, vähän/ei lainkaan koodia vaativien alustojen ja prosessien louhinnan yhdistelmä johtaa niin sanottuun hyperautomaatioon , jossa lähes mikä tahansa toistuva tai datapohjainen toiminta voidaan automatisoida osittain tai kokonaan. Copilot toimii älykerroksena näiden järjestelmien päällä: se ymmärtää tekstiä, luo sisältöä ja auttaa tekemään päätöksiä nopeasti ilman, että käyttäjän tarvitsee ymmärtää taustalla olevaa teknistä monimutkaisuutta.

Vähän koodia vaativat ja koodittomat alustat yksinkertaistavat radikaalisti paikallisten työnkulkujen luomista , jolloin myös teknistä taustaa vailla olevat liiketoimintahenkilöstöt voivat määrittää prosesseja, lomakkeita ja tekoälyagentteja. Copilot Studio sopii tähän "työpajaksi", jossa aiheen asiantuntijat (markkinointi, talous, laki, operatiivinen jne.) voivat hienosäätää malleja ja luoda agentteja kirjoittamatta koodia käyttämällä visuaalisia avustajia ja malleja (katso Copilot Actions and Agents ).

Prosessi- ja tehtävien louhinta tarjoaa keskeisen tiedon automatisoitavien asioiden päättämiseksi : se paljastaa, missä työnkulut jumiutuvat, mitkä toiminnot vievät eniten aikaa ja missä Copilot-pohjaiset agentit ovat järkeviä. Näiden tietojen avulla priorisoidaan automaatioita, jotka todella vaikuttavat tehokkuuteen, palvelun laatuun tai vaatimustenmukaisuuteen, ja tulosten kehitystä voidaan seurata ajan kuluessa. Lisäksi näitä tekniikoita täydentävät semanttiset hakumenetelmät Copilotissa, jotta löydetään olennaista tietoa vuokralaisesta.

Tämä edistynyt automaatioympäristö luo pohjan Copilotille toimia paikallisesti omien tietojesi parissa yhdistämällä parhaat puolet laajoista kielimalleista (LLM) SharePointissa , Microsoft 365: ssä , ERP:ssä, tuotantojärjestelmissä tai sisäisissä sovelluksissa jo olevaan tietoon.

Mitä on Copilot-optimointi ja miksi se on avainasemassa paikallisissa ympäristöissä?

Microsoft 365 Copilot -optimointi on toiminto, jonka avulla voit hienosäätää elinkaaren hallintamalliasi (LLM) käyttämällä oman vuokraajasi tietoja viemättä tietoja suojatun Microsoft 365 -ympäristön ulkopuolelle. Tavoitteena on, että malli ymmärtää organisaatiosi tietyn sävyn, mallit, menettelytavat ja sanaston, jotta sen vastaukset ovat samantyylisiä kuin sisäisen asiantuntijan käyttäisivät.

Kaikki koneoppiminen ja tekoälykäsittely tapahtuvat Microsoft 365 -vuokraajassa olemassa olevien tietoturva- ja vaatimustenmukaisuuskäytäntöjen mukaisesti. Optimoitu malli perii käyttöoikeudet koulutustiedoista, mikä varmistaa, ettei se "näe" tai käytä tietoja, joihin konfiguroiduilla ryhmillä ei ole pääsyä. Tämä on olennaista paikallisissa työnkuluissa, jotka käsittelevät arkaluonteisia, säänneltyjä tai auditoitavia tietoja.

Näiden optimoitujen mallien perusteella voidaan luoda erityisiä deklaratiivisia agentteja , jotka integroituvat suoraan Microsoft 365 Copilotiin ja näkyvät sovelluksissa, kuten Word , Outlook, Teams ja Excel. Nämä agentit eivät ole pelkästään geneerisiä chatbotteja: ne on suunniteltu tiettyihin tehtäviin, kuten lakitekstien laatimiseen, tapausraporttien yhteenvetoon, myyntitarjousten valmisteluun tai sisäisten käytäntöjen tarkkaan selittämiseen.

Suurin etu on, että mallin viritys tehdään Copilot Studiossa koodittoman käyttöliittymän kautta , joten liiketoiminta-analyytikot tai toiminnalliset asiantuntijat voivat johtaa prosessia minimaalisella IT-tuella. Heidän ei tarvitse olla datatieteilijöitä; heidän tarvitsee vain ymmärtää toimiala, dokumenttityypit ja odotettu tulos.

Käytännössä Copilot Optimization muuttaa Copilotin geneerisestä työkalusta avustajaksi, joka on räätälöity tarkasti paikallisiin työnkulkuihisi: se puhuu "kuin yrityksesi", käyttää oikeita malleja, soveltaa oikeaa päättelyä ja on linjassa organisaatiossasi jo olemassa olevien sääntöjen kanssa.

Copilot-optimoinnin käyttöönoton edellytykset ja perushallinta

Ennen kuin voit määrittää ja hallita Copilot Optimizationia, sinun on täytettävä tietyt tekniset ja roolivaatimukset . Palvelu on ensisijaisesti tarkoitettu organisaatioille, joilla on merkittävä määrä lisenssejä ja selkeästi nimetty tekoälypäällikkö.

Ensinnäkin vuokralaisen on oltava rekisteröitynyt Copilot Optimizationin Early Access -ohjelmaan (EAP) . Tämä edellyttää muun muassa, että vuokralaisella on oltava tietty vähimmäismäärä aktiivisia Microsoft 365 Copilot -lisäosalisenssejä. Lisäksi tekoälyn järjestelmänvalvojan roolin omaavan henkilön on hyväksyttävä ohjelman ehdot organisaation puolesta.

On tärkeää, että Copilotin laajennettavuus on otettu käyttöön Microsoft 365 -hallintakeskuksessa Copilotin asetuksissa. Tässä voit hallita sekä optimointipalvelua että julkaisu- ja agentin käyttöoikeuksia. Jos organisaatiossasi on käytössä DLP-käytäntöjä, jotka estävät uusien Power Platform -yhdistimien luomisen, sinun on luokiteltava "Vuokraajan Copilot" -yhdistin uudelleen PowerShellin avulla , jotta sitä voidaan käyttää asianmukaisella luokituksella.

Vain käyttäjät, joilla on tekoälyn järjestelmänvalvojan rooli, voivat hallita Copilot Optimizationin hallintatoimintoja : kuka voi luoda malleja, millä käyttäjillä tai ryhmillä on niihin käyttöoikeus, mitkä mallit pysyvät julkaistuina ja mitkä poistetaan. Kaikkea tätä hallitaan itse hallintakeskuksesta, Copilot Optimization -osiosta.

Copilot Optimizationin aktivointi antaa sinun rajoittaa palvelun nimenomaisesti tietyille käyttäjille tai ryhmille . On hyvä käytäntö aloittaa pienellä ryhmällä (esimerkiksi laki-, tutkimus- ja kehitys- tai toimitusketjutiimeillä) ja laajentaa sitä vähitellen tulosten validoinnin ja vastuullisten tekoälyn käyttötapojen vakiintumisen myötä.

Roolien suunnittelu: ylläpitäjät, mallien luojat ja loppukäyttäjät

Vankan Copilot-asennuksen luominen paikallisille työnkuluille edellyttää roolien selkeää määrittelyä , "kaikkien tekemän kaiken" estämisen ja mallien luomis- ja julkaisuoikeuksien jäljitettävyyden varmistamista.

Tekoälyjärjestelmänvalvojat ovat vastuussa hallintotasosta : he aktivoivat tai deaktivoivat Copilot Optimizationin, päättävät, mitkä osastot osallistuvat, hallitsevat mallin elinkaarta ja tarkistavat tietoturva- ja tietosuojakäytäntöjen noudattamisen. He voivat myös poistaa julkaistut mallit käytöstä, kun ne vanhenevat tai eivät enää ole sisäisten määräysten mukaisia.

Mallin tekijät ovat oman alansa asiantuntijoita – esimerkiksi markkinoinnin, talouden, lakiasioiden tai operatiivisen osaston henkilöitä – joilla on valtuudet valita tietolähteitä, määrittää tehtäviä ja tarkastella tuloksia. Heille myönnetään Copilot Optimizationin käyttöoikeus hallintakeskuksesta, ja he muodostavat tyypillisesti rajoitetun ryhmän (oletusarvoisesti enintään kymmenen käyttäjää organisaatiota kohden, laajennettavissa Microsoftin tuen kautta tarvittaessa).

Kun uusi mallin luoja liittyy palveluun, hän saa sähköpostin, jossa on ohjeet Copilot Studion käytön aloittamiseen: mistä Copilot-optimointi-osio löytyy, minkä tyyppisiä tehtäviä voi luoda, miten tietolähteitä valitaan ja miten muille käyttäjille annetaan käyttöoikeus tuloksena oleviin agentteihin.

Loppukäyttäjät ovat vuorovaikutuksessa optimoitujen agenttien kanssa suoraan Microsoft 365 -sovelluksissa (Word, Teams, Outlook jne.) aivan kuten tavallisessa Copilotissa, mutta hyötyen koulutetun mallin erityisosaamisesta. Heidän ei tarvitse tietää määritystietoja; heidän tarvitsee vain ymmärtää agentin laajuus ja tehokkaiden komentojen muodostaminen.

Optimoitujen mallien luominen: kysymys- ja vastaustehtävät, generointi ja yhteenveto

Copilot Optimization tukee tällä hetkellä kolmea päätehtävätyyppiä , jotka kattavat useimmat paikalliset asiakirjapohjaiset työnkulut: asiantuntijoiden kysymykset ja vastaukset (Q&A), asiakirjojen luominen ja asiakirjojen yhteenveto.

Kysymys- ja vastausosiossa tavoitteena on, että asiakaspalvelija toimii asiantuntijana, joka pystyy selittämään määräyksiä, vertailemaan käytäntöjä, perustelemaan lausekkeita tai selventämään menettelytapoja käyttäen sisältöä, joka on tallennettu esimerkiksi .docx-, .pdf- tai .html-muodossa. Tämä sopii ihanteellisesti aiheille, joissa on tiheää ja vakaata tekstiä, kuten määräykset, verokoodit, tekniset käsikirjat, tieteellinen dokumentaatio tai sisäiset käytännöt.

Dokumenttien luontitehtävä on suunniteltu tuottamaan korkealaatuisia ensimmäisiä luonnoksia viiteasiakirjoista ja jäsennellyistä muutoksista. Esimerkkejä ovat toistuvat sopimukset, myyntitarjoukset, työkuvaukset, vaatimustenmukaisuuslomakkeet ja tuotedokumentaatio. Hyvin linjattujen "alkuperäisen asiakirjan + lopullisen muokatun version" parien käyttäminen on avainasemassa.

Yhteenvetoa varten malli oppii tiivistämään monimutkaisia ​​asiakirjoja samalla kunnioittaen organisaation sävyä, muotoa ja sisällön prioriteetteja. Se on erittäin hyödyllinen korkean riskin tai suuren volyymin tilanteissa (sääntelyraportit, tiivistelmät, laaturaportit tai auditoinnit), joissa johdonmukaisuus ja tarkkuus ovat yhtä tärkeitä kuin ajan säästäminen.

Oikean tehtävätyypin valitseminen on ensimmäinen kriittinen päätös optimoitua mallia määritettäessä: Copilotin pyytäminen luomaan sopimus tyhjästä ei ole sama asia kuin olemassa olevien sopimusten yhteenvetojen pyytäminen tai monimutkaisten kysymysten pyytäminen niiden sisällöstä. Liiketoimintatehtävän selkeä määrittely auttaa hienosäätämään tietoja, ohjeita ja arviointeja.

Mallin mukauttaminen Copilot Studiossa vaihe vaiheelta

Mallin mukauttamisen työnkulkua hallitaan kokonaan Copilot Studiosta , johon pääsee verkkoselaimen kautta. Sieltä mallin luojat seuraavat ohjattuja vaiheita, jotka jäsentävät prosessin alusta loppuun.

Ensin luodaan uusi malli, jolle annetaan selkeä nimi ja kuvaus , joka selittää tarkalleen, mitä se tekee ja mihin sitä käytetään. On suositeltavaa käyttää loppukäyttäjille ymmärrettävää kieltä ja välttää puhtaasti teknisiä nimiä, joita kukaan ei tunnista.

Seuraavaksi valitaan tietolähteet , tyypillisesti SharePointissa sijaitsevat dokumenttikokoelmat. Nämä tietojoukot ovat perusta, jolta malli oppii: hyväksytyt mallit, valmiit raportit, allekirjoitetut sopimukset, voimassa olevat vaatimustenmukaisuuslomakkeet jne. Näiden tietojen laatu ja ajantasaisuus vaikuttavat suoraan mallin laatuun.

Käyttöoikeudet-osio määrittelee käyttöoikeusryhmät tai henkilöt, jotka voivat käyttää mallia . Copilot Optimization suodattaa koulutusasiakirjat, jotka eivät ole näiden ryhmien käytettävissä, ja voi ehdottaa lisäryhmiä tiedon kattavuuden maksimoimiseksi kunnioittaen aina kunkin tiedoston käyttöoikeusluetteloita (ACL).

Seuraavaksi valitaan tehtävätyyppi (kysymys ja vastaus, luonti tai yhteenveto) ja kirjoitetaan mallin ohjeet . Nämä ohjeet ohjaavat järjestelmää sävyn ("muodollinen sävy", "ystävällinen mutta ammattimainen kieli"), laatukriteerien ("älä keksi määräyksiä", "mainitse aina asiakirjaviite") ja tulosodotusten suhteen. Mitä tarkempia ja realistisempia nämä ohjeet ovat, sitä paremmin mallin toiminta vastaa liiketoiminnan tarpeita.

Kun nämä elementit on määritetty, datan valmistelu merkintöjä varten alkaa . Copilot analysoi dokumenttien käyttöoikeusluettelot ja järjestää datajoukon myöhempää koulutuskäyttöä varten. Tämä vaihe voi kestää useita tunteja (jopa 24 tuntia määrästä riippuen), ja järjestelmä ilmoittaa sinulle sähköpostitse, kun se on valmis jatkamaan.

Optimoitujen mallien merkitseminen, kouluttaminen ja arviointi

Datan merkitsemisvaiheen tavoitteena on tunnistaa, mitkä esimerkit ovat todella tehokkaita opettamaan mallille, miltä laadukkaan tulosteen tulisi näyttää. Sen sijaan, että se vaatisi alusta alkaen massiivista manuaalista työtä, Copilot Optimization valitsee automaattisesti asiaankuuluvat parit tai esimerkit ja pyytää asiantuntijaa merkitsemään ne hyviksi tai ei niin hyviksi.

Merkintälomake näyttää ehdokasdokumentit tai luonnokset , ja mallin luoja ilmoittaa, edustavatko ne tarkasti haluttua standardia. Tätä prosessia voidaan toistaa useissa kierroksissa tehtävän monimutkaisuudesta riippuen, kunnes järjestelmällä on riittävästi viittauksia luotettavaa koulutusta varten.

Kun data on valmisteltu, mallin koulutus käynnistetään Azure AI Foundryssa , ja kaikkea hallitaan Copilot Studio -käyttöliittymästä. Hienosäätö voi kestää useita tunteja datamäärästä riippuen. Valmistuttuaan työkalu luo testitulokset, joita voit tarkastella ennen julkaisua.

Arviointi on kriittinen vaihe: ei riitä, että malli "enemmän tai vähemmän toimii ". On varmistettava, että se säilyttää sävynsä, ei väärennä arkaluonteista tietoa, noudattaa malleja, soveltaa järkeviä liiketoimintakriteerejä eikä jätä pois keskeisiä tietoja. Jos jokin ei sovi, sitä voidaan muokata: lisäämällä tietolähteitä, mukauttamalla ohjeita, sisällyttämällä lisää esimerkkejä tai parantamalla vastaavuustiedostoa.

Vaihtoehtoisesti voidaan laatia mapping.csv-tiedosto, joka sisältää "precedent-target"-dokumenttiparit, jotka osoittavat, mikä alkuperäinen tiedosto vastaa mitäkin lopullista luonnosta. Tämä CSV-tiedosto tallennetaan tietolähteen juureen ja auttaa mallia ymmärtämään paremmin syötteiden ja tulosteiden välistä suhdetta, erityisesti luonti- ja yhteenvetotehtävien aikana.

Asiakirjojen luonnin edistynyt käyttö Copilot Optimizationin avulla

Yksi Copilotin tehokkaimmista sovelluksista paikallisissa työnkuluissa on dokumenttien luominen malleista ja historiallisista esimerkeistä. Tässä tekoälyä käytetään luomaan alustavia luonnoksia, jotka ovat hyvin lähellä lopullista versiota, mikä vähentää merkittävästi manuaalisen luonnostelun aikaa .

Tämä lähestymistapa toimii erityisen hyvin silloin, kun dokumentit noudattavat tunnistettavia kaavoja ja vain tietyt tiedot tai lausekkeet muuttuvat: työtehtävien kuvaukset, palvelusopimukset, ostotilaukset, vaatimustenmukaisuuslomakkeet tai tuotedokumentaatio. Malli tunnistaa organisaation rakenteen ja tyylin ja soveltaa johdonmukaisia ​​muutoksia antamiesi määritysten perusteella.

Jotta saat siitä kaiken irti, on suositeltavaa, että SharePointissa on yli 20 hyvin linjattua viiteasiakirjaparia ja niiden kohdeversioita . Näiden parien tulisi kattaa ne variaatiot, joita odotat järjestelmän käsittelevän: erityyppiset sopimustyypit, erilliset tuoteperheet, yleiset sääntelymuutokset ja niin edelleen.

Tarvittavat muutokset syötetään Copilot Optimizationin jäsennellyssä kentässä , mikä helpottaa mallin ymmärtämään, mitä osia on muutettava ja miten. Tällä tavoin luodut luonnokset sisältävät jo uudet tiedot, säilyttäen muotoilun, terminologian ja sisäisen tyylin.

Tuloksena on paljon ketterämmät paikalliset työnkulut : henkilöstöhallinto luo työtarjouksia yrityskulttuurin mukaisesti, lakiosasto laatii määräaikaissopimuksia minimaalisella tarkistuksella, vaatimustenmukaisuusosasto rakentaa uusia lomakkeita hyväksytyistä pohjista ja hankintaosasto valmistelee tilausluonnokset, jotka vaativat vain lopullisen vahvistuksen.

Copilot kokouksissa ja yhteistyötyössä Teamsissa

Yhteistyömaailmassa Microsoft Teamsiin integroitu Copilot on tullut keskeiseksi liittolaiseksi lyhyempien, kohdennetumpien ja toiminnallisempien kokousten hallinnassa. Vaikka se ei sisällä "paikallisia työnkulkuja" perinteisessä mielessä sisäisissä dataprosesseissa, sen käyttö kokouksissa muodostaa erittäin relevantin päivittäisen työnkulun.

Copilotin käyttämiseen Teamsissa tarvitaan yhteensopiva Microsoft 365 -lisenssi (kuten E3, E5 tai Business Premium) ja kokousten transkriptio tai tallennus. Ilman transkriptiota tai tallennusta Copilotin ominaisuudet ovat rajalliset, koska siitä puuttuu raakadata, jota tarvitaan yksityiskohtaisten yhteenvetojen tai luotettavien toimenpideluetteloiden luomiseen.

Kokouksen aikana käyttäjä aktivoi Copilotin Teams-työkalupalkista ja voi pyytää reaaliaikaisia ​​yhteenvetoja, toimenpide-esimerkkejä, erimielisyyksiä tai avoimia kysymyksiä. Tämä on erityisen hyödyllistä myöhään liittyville: he pääsevät vauhtiin alle minuutissa keskeyttämättä keskustelun kulkua.

Lopuksi Copilot auttaa päättämään istunnon selkeästi tunnistamalla tehtävät, vastuut ja seuraavat vaiheet. Kaikkiin näihin elementteihin pääsee käsiksi Teamsin kokouksen yhteenvetovälilehdeltä, mikä estää sopimuksia katoamasta loputtomaan keskusteluun tai hajanaisiin henkilökohtaisiin muistiinpanoihin.

Täydentävät työkalut, kuten Noota, laajentavat näitä ominaisuuksia tarjoamalla jäsennellympiä kokouspöytäkirjoja, edistyneitä haettavia tiedostoja ja erityisiä asetuksia kullekin kokoustyypille. Teamsin kanssa integroituina ne mahdollistavat tallentamisen, litteroinnin ja mukautettujen yhteenvetojen luomisen, mikä parantaa seurantaa ja myöhempää yhteistyötä.

Copilot selaimessa: ensimmäinen askel kohti tekoälyn käyttöönottoa arjessa

Monille organisaatioille Copilotin käyttöönotto Microsoft Edgen kautta on pehmeä käyttöönottostrategia . Se antaa ihmisille mahdollisuuden tutustua tekoälyyn jo päivittäin käyttämässään ympäristössä (selaimessa) ennen Copilotin edistyneiden ominaisuuksien laajentamista koko Microsoft 365:een.

Copilot in Edge -koulutuksissa havainnollistettiin, kuinka tämä työkalu yksinkertaistaa tehtäviä, kuten laskentataulukoiden luomista, sähköpostien kirjoittamista, pitkien verkkosivujen yhteenvetojen tekemistä ja olennaisten tietojen nopeampaa löytämistä. Kaikkea tätä parannettiin entisestään OneDrive-integraatiolla, joka tallentaa tiedostot automaattisesti ja varmistaa, ettei mitään katoa.

Tämän tyyppisessä koulutuksessa on vahva käytännön osuus : osallistujat kokevat reaaliajassa, miten tekoäly poistaa toistuvaa työtä, miten he voivat automatisoida pieniä prosesseja ja miten Copilot voi ehdottaa konkreettisia askeleita arkipäivän projektinhallinnan ongelmien ratkaisemiseksi.

Vaikutus ei ole vain yksilöllinen, vaan myös organisaatiotasoinen : vapauttamalla aikaa toistuvista tehtävistä tiimit voivat omistaa enemmän aikaa luovuudelle, strategialle ja korkean tason päätöksenteolle. Tämä puolestaan ​​vahvistaa pk-yritysten ja muiden yritysten kilpailukykyä yhä digitaalisemmilla markkinoilla.

Kypsyyden kasvaessa yleistyy järjestää edistyneitä ja räätälöityjä istuntoja tietyille osastoille yhdistämällä Copilot in Edge Copilotiin Microsoft 365:ssä ja optimoiduilla malleilla paikallisissa työnkuluissa. Tällä tavoin tekoäly lakkaa olemasta uutuus ja siitä tulee rakenteellinen osa päivittäistä toimintaa.

Tietoturva, vaatimustenmukaisuus ja hallinta Copilot Optimizationissa

Tietoturva ja hallinta ovat olennaisia ​​pilareita Copilotin optimoinnissa paikallisen datan kanssa . Kyse ei ole vain siitä, että "saadaan se toimimaan hyvin", vaan siitä, että varmistetaan, että se noudattaa tietosuojasäännöksiä, immateriaalioikeuksia ja yrityksen sisäisiä käytäntöjä.

Copilot-optimointi suoritetaan erillisessä ympäristössä Microsoft 365 -vuokraajassa , ja koulutettu malli perii käyttöoikeudet pohjana olevista dokumenteista. Koulutuksen aikana asiakastietoja ei lähetetä vuokraajan suojatun pilvipalvelun ulkopuolisiin ulkoisiin palveluihin, mikä auttaa noudattamaan standardeja, kuten GDPR:ää ja CCPA:ta.

Järjestelmänvalvojat voivat hallita sekä mallien että agenttien käyttöoikeuksia käyttöoikeusryhmien avulla, jolloin palvelu on käytettävissä vain tietyille tiimeille (esim. tutkimus- ja kehitystiimi tai lakiosasto) ja määritetään tarkasti, kuka voi luoda, käyttää ja tarkastella kutakin agenttia. Hallintakeskuksen avulla järjestelmänvalvojat voivat valvoa projekteja, tarkastella aktiivisia mukautettuja malleja ja poistaa ne, jotka eivät enää ole sopivia.

Vaatimustenmukaisuuskäytännöt koskevat myös Copilotin Microsoft Graphin perusteella luomia vastauksia . Järjestelmä ei näytä asiakirjoja tai katkelmia käyttäjille, joilla ei ole käyttöoikeuksia, aivan kuten tavallisessa Microsoft 365 -haussa. Lisäksi Copilot Optimization sulkee koulutuksesta pois tiedostot, joihin asiaankuuluvilla ryhmillä ei ole käyttöoikeutta.

On tärkeää muistaa, että organisaatio on edelleen vastuussa datan ja mallien käytöstä . Tekoälyn ylläpitäjän on varmistettava, että koulutusjoukot kunnioittavat tekijänoikeuksia, että yksilöille tiedotetaan asianmukaisesti heidän tietojensa käsittelystä ja että päteviin poistopyyntöihin vastataan. Jos malli on koulutettu käyttämällä tietoja henkilöltä, joka käyttää oikeuttaan tietojen poistamiseen, voi olla tarpeen kouluttaa optimoitu malli uudelleen tai poistaa se ja tarkastella, miten Copilot-muisti otetaan käyttöön tai poistetaan käytöstä.

Lopuksi on suositeltavaa ottaa käyttöön ihmisen suorittamat tarkastusmenettelyt tuotoksille , erityisesti arkaluontoisilla aloilla (laki, sääntely, talous). Tekoäly voi nopeuttaa työtä, mutta asiantuntijoiden tekemä tarkistus on edelleen tarpeen tarkkuuden, sopivuuden ja määräystenmukaisuuden varmistamiseksi.

Parhaat käytännöt Copilotin määrittämiseen ja käyttöön paikallisissa työnkuluissa

Jotta Copilot voi todella tuottaa arvoa paikallisissa ympäristöissä, on tärkeää noudattaa parhaita käytäntöjä , jotka yhdenmukaistavat odotukset, tiedot, prosessit ja tietoturvan. Kyse ei ole pelkästään teknisestä asiasta, vaan siihen liittyy myös kulttuuri ja työskentelytavat.

Selkeillä liiketoimintatavoitteilla aloittaminen auttaa priorisoimaan käyttötapauksia: Haluammeko lyhentää sopimusten laatimisaikaa? Nopeuttaa raporttien luomista? Parantaa toimitushäiriöihin reagointia? Standardoida tiivistelmiä? Selkeä keskittyminen helpottaa sijoitetun pääoman tuoton mittaamista ja konfiguraation mukauttamista.

Laadukkaan ja hyvin ylläpidetyn harjoitusdatan valitseminen on ratkaisevan tärkeää. Mallit oppivat näkemästään: jos dokumentit ovat vanhentuneita, huonosti muotoiltuja tai epäjohdonmukaisia, tulokset heijastavat näitä ongelmia. Pienempi mutta erittäin edustava tietojoukko on parempi kuin valtava, epäjärjestelmällinen kokoelma.

Tarkkojen malliohjeiden ja aloituskehotteiden määrittely parantaa merkittävästi agenttien toimintaa. Ohjeet, kuten "käytä ystävällistä mutta ammattimaista sävyä", "älä keksi käytäntöjä, joita ei ole olemassa" tai "mainitse aina alkuperäisen asiakirjan viite ja päivämäärä", vaikuttavat merkittävästi käytännössä.

Käyttäjien kannustaminen selkeiden ohjeiden laatimiseen ja jatkokysymysten esittämiseen on myös osa järjestelyä, vaikkakin aineeton asia. Copilot tukee usean vuoron keskusteluja, joten kysymyksen tarkentaminen, lisäesimerkkien pyytäminen tai toisen asiakirjan käyttämisen pyytäminen viitteenä ovat strategioita, jotka parantavat lopputuloksen laatua.

Lopuksi, iteratiivisen, palautteeseen perustuvan ajattelutavan omaksuminen antaa Copilotille mahdollisuuden kehittyä ajan myötä. Se analysoi, mitkä vastaukset toimivat, mitkä virheet toistuvat, mitä uutta dataa on sisällytettävä ja milloin on järkevää kouluttaa malli uudelleen. Copilot ei ole kertaluonteinen projekti, vaan elävä ominaisuus, joka kehittyy organisaatiosi prosessien rinnalla.

Copilotin integrointi ja sen optimointi paikallisella datalla edustaa laadullista muutosta työskentelytavoissasi : työnkuluista tulee ketterämpiä, kriittiset tiedot ovat helpommin saatavilla, päätökset dokumentoidaan paremmin ja yhteistyö syvenee. Vankan hallintopohjan, huolellisesti kuratoidun datan ja hyvin valittujen käyttötapausten avulla tekoäly lakkaa olemasta abstrakti lupaus ja siitä tulee jokapäiväinen liittolainen, joka parantaa organisaatiosi tuottavuutta, laatua ja sopeutumiskykyä.