Настройка и оптимизация Copilot для локальных рабочих процессов.

Способы работы с локальными данными и процессами меняются с головокружительной скоростью. спасибо искусственный интеллект инструменты, такие как Microsoft CopilotВсё больше компаний стремятся интегрировать эти возможности непосредственно в свои повседневные рабочие процессы, используя их в своей деятельности. IA со своими документами, приложениями и внутренними системами, не теряя при этом контроля над безопасностью или соответствием требованиям.

Настройка и оптимизация Copilot для локальных рабочих процессов — это не просто «включение» функции.Но скорее, это достигается за счет сочетания автоматизации, собственных данных, управления и правильных привычек использования. При правильной реализации Copilot становится еще одним членом команды: он составляет документы, отвечает на сложные вопросы о внутренней информации, обобщает объемные отчеты и предлагает решения операционных проблем, всегда соблюдая права доступа и правила вашей организации.

Интеллектуальная автоматизация и роль Copilot в локальных потоках

Автоматизация — это уже не просто следование жесткому сценарию.Интегрированный в Copilot искусственный интеллект позволяет локальным рабочим процессам обучаться на основе данных, выявлять закономерности и адаптироваться к изменению контекста. Это напрямую влияет на управление такими задачами, как создание документов, планирование мощностей и реагирование на проблемы с качеством или поставками.

Сочетание ИИ, RPA, платформ с низким/нулевым уровнем кодирования и анализа бизнес-процессов приводит к тому, что называется гиперавтоматизацией.где практически любая повторяющаяся или основанная на информации деятельность может быть частично или полностью автоматизирована. Copilot выступает в качестве интеллектуального слоя поверх этих систем: он понимает текст, генерирует контент и помогает быстро принимать решения, не требуя от пользователя знания лежащей в основе технической сложности.

Платформы с низким и нулевым уровнем кодирования значительно упрощают создание локальных рабочих процессов.Это позволяет сотрудникам бизнеса без технического образования настраивать процессы, формы и агентов ИИ. Copilot Studio здесь выступает в роли «мастерской», где эксперты в предметной области (маркетинг, финансы, юриспруденция, операционная деятельность и т. д.) могут дорабатывать модели и создавать агентов без написания кода, используя визуальных помощников и шаблоны (см. Действия и агенты второго пилота).

Анализ процессов и задач играет ключевую роль в принятии решения о том, что следует автоматизировать.Это позволяет выявить места заторов в рабочих процессах, определить наиболее трудоемкие задачи и понять, где целесообразно использовать агентов на базе Copilot. На основе этих данных определяются приоритеты автоматизации, действительно влияющей на эффективность, качество обслуживания или соответствие требованиям, а также отслеживается динамика результатов во времени. Кроме того, эти методы дополняются подходами к семантический поиск с помощью Copilot найти необходимые знания у арендатора.

В условиях развитой автоматизации Copilot может работать локально. на ваших собственных данных, сочетая лучшие аспекты больших языковых моделей (LLM) со знаниями, которые уже имеются в вашей базе данных. SharePoint, Microsoft 365ERP-системы, производственные системы или внутренние приложения.

Что такое оптимизация второго пилота и почему она важна для локальных сред?

Оптимизация Microsoft 365 Copilot — это функция, позволяющая "тонко настраивать" LLM-ы с использованием данных из вашего собственного клиента.без выноса информации за пределы защищенной среды Microsoft 365. Цель состоит в том, чтобы модель понимала тон, шаблоны, процедуры и специфическую лексику вашей организации, чтобы ее ответы имели тот же стиль, который использовал бы внутренний эксперт.

Все процессы машинного обучения и искусственного интеллекта выполняются в рамках клиентской базы Microsoft 365.Оптимизированная модель, соблюдая существующие политики безопасности и соответствия требованиям, наследует права доступа от обучающих данных, гарантируя, что она не «видит» и не использует информацию, к которой настроенные группы не имеют доступа. Это крайне важно для локальных рабочих процессов, обрабатывающих конфиденциальные, регулируемые или подлежащие аудиту данные.

На основе этих оптимизированных моделей можно создавать конкретные декларативные агенты.которые интегрированы непосредственно в Microsoft 365 Copilot и отображаются в таких приложениях, как... WordOutlook, Teams или Excel. Эти агенты — не просто универсальные чат-боты: они разработаны для решения конкретных задач, таких как составление юридических положений, обобщение отчетов об инцидентах, подготовка коммерческих предложений или точное разъяснение внутренних правил.

Главное преимущество заключается в том, что корректировка модели осуществляется через интерфейс Copilot Studio, не требующий написания кода.Таким образом, бизнес-аналитики или функциональные эксперты могут возглавить этот процесс при минимальной поддержке ИТ-специалистов. Им не обязательно быть специалистами по анализу данных; им достаточно хорошо разбираться в предметной области, типах документов и ожидаемом результате.

На практике оптимизация Copilot превращает Copilot из универсального инструмента в глубоко настраиваемого помощника. Применительно к вашим локальным рабочим процессам: говорите «как в вашей компании», используйте подходящие шаблоны, применяйте правильную логику и придерживайтесь правил, которые уже существуют в вашей организации.

Предварительные условия и основные принципы управления для обеспечения оптимизации работы второго пилота.

Прежде чем настраивать и управлять оптимизацией Copilot, необходимо соответствовать определенным техническим требованиям и требованиям к роли.Сервис изначально предназначен для организаций со значительным объемом лицензий и четко определенным менеджером ИИ.

Во-первых, арендатор должен быть зарегистрирован в программе раннего доступа (EAP) компании Copilot Optimization.Для этого, помимо прочего, требуется наличие минимального количества активных лицензий на дополнительные модули Microsoft 365 Copilot в клиенте. Кроме того, лицо с ролью администратора ИИ должно принять условия программы от имени организации.

Крайне важно включить расширяемость Copilot в центре администрирования Microsoft 365.В разделе настроек Copilot вы можете управлять как включением службы оптимизации, так и параметрами публикации и доступа агентов. Если в вашей организации применяются политики DLP, блокирующие новые коннекторы Power Platform, вам потребуется переклассифицировать коннектор «Tenant Copilot», используя [соответствующий метод/метод]. PowerShell чтобы его можно было использовать с соответствующей классификацией.

Управлять настройками управления оптимизацией второго пилота могут только лица с ролью администратора ИИ.Кто может создавать модели, какие пользователи или группы имеют к ним доступ, какие модели остаются опубликованными, а какие удаляются. Все это контролируется непосредственно в Центре администрирования, в специальном разделе «Оптимизация Copilot».

Включив функцию оптимизации Copilot, вы можете явно ограничить доступ к сервису для определенных пользователей или групп.Рекомендуется начинать с небольшой группы (например, юридического отдела, отдела исследований и разработок или отдела управления цепочками поставок) и постепенно расширять ее по мере подтверждения результатов и укрепления принципов ответственного использования ИИ.

Разработка ролей: администраторы, создатели моделей и конечные пользователи.

Для надежной настройки Copilot для локальных рабочих процессов необходимы четко определенные роли. которые вмешиваются, предотвращая ситуацию, когда "каждый может делать всё", и обеспечивая отслеживаемость того, кто может создавать и публиковать модели.

Администраторы искусственного интеллекта отвечают за уровень управления.Они активируют или деактивируют функцию оптимизации Copilot, определяют, какие отделы будут участвовать, контролируют жизненный цикл модели и проверяют соответствие политикам безопасности и конфиденциальности. Они также могут удалять опубликованные модели, когда они устаревают или перестают соответствовать внутренним правилам.

Создатели моделей являются экспертами в каждой из этих областей. —например, сотрудники отделов маркетинга, финансов, юриспруденции или операционной деятельности — с возможностью выбора источников данных, настройки задач и просмотра результатов. Им предоставляется разрешение на использование Copilot Optimization из Центра администрирования, и, как правило, это ограниченная группа (по умолчанию до десяти пользователей на организацию, при необходимости расширяемая через службу поддержки Microsoft).

При регистрации новый создатель модели получает электронное письмо с инструкциями. Чтобы начать работу в Copilot Studio: где найти раздел «Оптимизация Copilot», какие типы задач можно создавать, как выбирать источники знаний и как предоставлять другим пользователям доступ к созданным агентам.

Конечные пользователи взаимодействуют с оптимизированными агентами напрямую в приложениях Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook и т. д.), так же, как и со стандартным Copilot, но с использованием специфических знаний обученной модели. Им не нужно знать детали конфигурации; им нужно лишь четко понимать область действия агента и как формулировать эффективные инструкции.

Создание оптимизированных моделей: задачи в формате вопросов и ответов, генерация и обобщение.

В настоящее время функция оптимизации второго пилота поддерживает три основных типа задач. которые охватывают большинство локальных рабочих процессов, основанных на документах: вопросы и ответы экспертов, генерация документов и составление кратких обзоров документов.

В случае вопросов и ответов цель состоит в том, чтобы агент выступил в роли специалиста. Способен объяснять нормативные акты, сравнивать политики, обосновывать положения или разъяснять процедуры, используя контент, хранящийся в таких форматах, как .docx, .pdf или .html. Идеально подходит для тем с плотным и однородным текстом: нормативные акты, налоговые кодексы, технические руководства, научная документация или внутренние политики.

Задача по созданию документов предназначена для подготовки высококачественных первых черновиков. Это основано на справочных документах и ​​структурированных изменениях. Например, на повторяющихся контрактах, коммерческих предложениях, должностных инструкциях, формах соответствия или документации по продукту. Здесь крайне важно иметь хорошо согласованные пары «исходный документ + окончательная измененная версия».

В итоге, модель учится сжимать сложные документы. Это позволяет соблюдать тон, формат и приоритеты содержания организации. Такой подход очень полезен в условиях высокого риска или большого объема работы (регуляторные отчеты, резюме для руководителей, отчеты о качестве или аудиты), где согласованность и точность так же важны, как и экономия времени.

Выбор подходящего типа задачи — это первое и самое важное решение. При настройке оптимизированной модели: запрос на создание контракта с нуля в Copilot — это не то же самое, что запрос на получение сводных данных по существующим контрактам или ответы на сложные вопросы об их содержании. Четкое определение бизнес-задачи помогает корректировать данные, инструкции и оценки.

Пошаговая настройка модели в Copilot Studio

Процесс настройки модели полностью управляется из Copilot Studio.Доступен из браузера. Далее создатели моделей следуют ряду пошаговых инструкций, которые структурируют процесс от начала до конца.

Сначала создаётся новая модель, ей присваивается чёткое название и даётся описание. Необходимо точно объяснить, что это за устройство и для чего оно будет использоваться. Желательно использовать язык, понятный конечным пользователям, избегая чисто технических названий, которые никому не будут знакомы.

Затем отбираются источники знаний.Как правило, это наборы документов, расположенные в SharePoint. Эти наборы данных являются основой для обучения модели: утвержденные шаблоны, заполненные отчеты, подписанные контракты, действительные формы соответствия и т. д. Качество и актуальность этих данных напрямую влияют на качество модели.

В разделе «Разрешения» определяются группы безопасности или пользователи, которые могут использовать данную модель.Функция оптимизации Copilot фильтрует обучающие документы, недоступные для указанных групп, и может предлагать дополнительные группы для максимального расширения охвата знаний, всегда соблюдая списки контроля доступа (ACL) для каждого файла.

Далее выбирается тип задачи (вопросы и ответы, генерация или резюме), и составляются инструкции для модели.Эти инструкции определяют тон работы системы («формальный тон», «дружелюбный, но профессиональный язык»), критерии качества («не выдумывайте правила», «всегда указывайте ссылку на документ») и ожидаемые результаты. Чем точнее и реалистичнее эти инструкции, тем лучше поведение модели будет соответствовать потребностям бизнеса.

После настройки этих элементов начинается подготовка данных для маркировки.Copilot анализирует списки контроля доступа к документам и организует набор данных для последующего использования в обучении. Этот этап может занять несколько часов (до 24, в зависимости от объема), и система уведомит вас по электронной почте, когда будет готова продолжить.

Маркировка, обучение и оценка оптимизированных моделей.

На этапе разметки данных ставится задача определить, какие примеры действительно хороши. Чтобы научить модель, как должен выглядеть качественный результат, вместо того, чтобы требовать от нее масштабной ручной работы с самого начала, Copilot Optimization автоматически выбирает пары или примеры, которые считает релевантными, и просит эксперта оценить их как хорошие или не очень хорошие.

Форма для маркировки отображает документы-кандидаты или черновики. Затем создатель модели указывает, насколько точно данные соответствуют требуемому стандарту. Этот процесс может повторяться в несколько этапов, в зависимости от сложности задачи, до тех пор, пока система не получит достаточно эталонных данных для надежного обучения.

После подготовки данных запускается обучение модели в Azure AI Foundry.Все это управляется через интерфейс Copilot Studio. Процесс тонкой настройки может занять еще несколько часов, в зависимости от объема данных. После завершения инструмент генерирует результаты тестирования, которые вы можете просмотреть перед публикацией.

Оценка — это критически важный этап: недостаточно, чтобы модель «работала более или менее».Важно убедиться в последовательности тона, в том, что конфиденциальные данные не сфабрикованы, что соблюдаются шаблоны, применяются обоснованные бизнес-критерии и что ключевая информация не упущена. Если что-то не соответствует, можно вернуться назад: добавить больше источников данных, скорректировать инструкции, включить больше примеров или улучшить файл сопоставления.

При желании можно подготовить файл mapping.csv. с парами «прецедент-цель», указывающими, какой исходный файл соответствует какому окончательному варианту. Этот CSV-файл сохраняется в корневом каталоге источников знаний и помогает модели лучше понимать взаимосвязь между входными и выходными данными, особенно в задачах генерации и суммирования.

Расширенные возможности генерации документов с помощью оптимизации Copilot.

Одно из наиболее эффективных применений Copilot в локальных рабочих процессах — это генерация документов. Используя шаблоны и исторические примеры, ИИ создает первоначальные черновики, максимально приближенные к финальной версии, что значительно сокращает процесс. El Tiempo ручное черчение.

Этот подход особенно эффективен, когда документы следуют узнаваемым шаблонам. Изменяются лишь некоторые детали или пункты: должностные инструкции, договоры на оказание услуг, заказы на закупку, формы соответствия требованиям или документация на продукцию. Модель определяет структуру и стиль организации и вносит соответствующие изменения на основе предоставленных вами спецификаций.

Для достижения наилучших результатов рекомендуется иметь более 20 хорошо согласованных пар эталонных документов и их целевых версий.Эти пары, хранящиеся в SharePoint, должны охватывать весь спектр вариантов, которые, как вы ожидаете, система сможет обрабатывать: различные типы контрактов, различные семейства продуктов, стандартные изменения в законодательстве и т. д.

Необходимые изменения вносятся в структурированное поле в рамках оптимизации Copilot.Это облегчает модели понимание того, какие части необходимо изменить и как. Таким образом, созданные черновики уже содержат новую информацию, сохраняя при этом существующий формат, терминологию и внутренний стиль.

В результате получаются гораздо более гибкие локальные рабочие процессы.Отдел кадров составляет предложения о работе, соответствующие корпоративной культуре, юридический отдел разрабатывает периодические контракты с минимальной проверкой, отдел соответствия разрабатывает новые формы на основе утвержденных шаблонов, а отдел закупок готовит проекты заказов, требующие только окончательной проверки.

Помощник на совещаниях и в совместной работе в Teams

На уровне взаимодействия Copilot интегрирован в Microsoft Команды стал ключевым союзником для проведения более коротких, целенаправленных и эффективных совещаний. Хотя это и не «локальные рабочие процессы» в классическом понимании внутренних процессов обработки данных, их использование на совещаниях представляет собой весьма актуальный повседневный рабочий процесс.

Для использования Copilot в Teams вам потребуется совместимая лицензия Microsoft 365. (например, E3, E5 или Business Premium) и позволяют транскрибировать или записывать совещания. Без транскрипции или записи возможности Copilot ограничены, поскольку ему не хватает исходных данных для создания подробных сводок или надежных списков действий.

Во время совещания пользователь активирует Copilot с панели инструментов Teams. Вы можете запрашивать сводки в режиме реального времени, списки дел, спорные моменты или открытые вопросы. Это особенно полезно для тех, кто присоединяется позже: они могут быстро войти в курс дела, не прерывая ход беседы.

В заключение Copilot помогает четко завершить сессию.Определение задач, ответственных лиц и дальнейших шагов. Все эти элементы доступны на вкладке «Краткое изложение совещания» в Teams, что предотвращает потерю договоренностей в бесконечных чатах или разрозненных личных заметках.

Существуют дополнительные инструменты, такие как Noota, которые расширяют эти возможности.Предлагая более структурированные протоколы, расширенные возможности поиска по файлам и специальные настройки для каждого типа совещаний. Интегрированные с Teams, они позволяют записывать, расшифровывать и создавать пользовательские резюме, улучшая последующую работу и взаимодействие.

«Вспомогательный пилот» в браузере: первый шаг к внедрению ИИ в повседневную жизнь.

Для многих организаций внедрение Copilot через Microsoft Edge Это стратегия мягкого внедрения.Это позволяет людям ознакомиться с искусственным интеллектом в среде, которую они уже используют ежедневно (браузер), прежде чем распространять расширенные возможности Copilot на все продукты Microsoft 365.

В обучающих материалах, посвященных использованию Copilot в Edge, показано, как этот инструмент упрощает выполнение задач. Например, создание электронных таблиц, написание электронных писем, составление кратких обзоров длинных веб-страниц или быстрый поиск нужной информации. Все это, в сочетании с интеграцией OneDrive, позволяет автоматически сохранять файлы и гарантирует сохранность данных.

Этот вид обучения имеет сильную практическую составляющую.Участники в режиме реального времени убеждаются в том, как ИИ избавляет от рутинной работы, как можно автоматизировать небольшие процессы и как Copilot может предлагать конкретные шаги для решения повседневных проблем управления проектами.

Последствия затрагивают не только отдельных людей, но и всю организацию.Освободив время от рутинных задач, команды могут посвятить больше времени творчеству, стратегии и принятию важных решений. Это, в свою очередь, повышает конкурентоспособность малых и средних предприятий и компаний на все более цифровых рынках.

По мере взросления часто организуются более продвинутые и персонализированные занятия. Для отдельных отделов это предполагает интеграцию Copilot в Edge с Copilot в Microsoft 365 и с оптимизированными моделями в локальных рабочих процессах. Таким образом, ИИ перестает быть чем-то новым и становится структурной частью повседневной работы.

Безопасность, соответствие нормативным требованиям и администрирование в Copilot Optimization

Безопасность и управление являются важнейшими составляющими при оптимизации Copilot с использованием локальных данных.Речь идёт не просто о том, чтобы «заставить всё работать хорошо», а о том, чтобы это соответствовало правилам защиты данных, интеллектуальной собственности и внутренним правилам компании.

Оптимизация Copilot выполняется в изолированной среде в рамках клиента Microsoft 365.Обученная модель наследует права доступа из базовых документов. Во время обучения никакие данные клиентов не передаются во внешние сервисы за пределами защищенного облака клиента, что помогает соответствовать таким стандартам, как GDPR или CCPA.

Администраторы могут контролировать доступ как к моделям, так и к агентам. Это достигается за счет групп безопасности, позволяющих включать сервис только для определенных команд (например, отдела исследований и разработок или юридического отдела) и точно контролировать, кто может создавать, использовать и просматривать каждого агента. Центр администрирования позволяет отслеживать проекты, просматривать активные пользовательские шаблоны и удалять те, которые больше не подходят.

Политика соответствия также распространяется на ответы, которые Copilot генерирует на основе Microsoft Graph.Система не будет отображать документы или фрагменты текста пользователям, не имеющим соответствующих прав, как это происходит при стандартном поиске в Microsoft 365. Кроме того, Copilot Optimization исключает из обучения файлы, к которым соответствующие группы пользователей не имеют доступа.

Важно помнить, что организация по-прежнему несет ответственность за использование данных и моделей.Администратор ИИ должен обеспечить соблюдение авторских прав на обучающие наборы данных, надлежащее информирование пользователей об обработке их данных и рассмотрение обоснованных запросов на удаление. Если модель была обучена с использованием данных пользователя, реализующего свое право на удаление, может потребоваться переобучение или удаление оптимизированной модели и ее дальнейшее использование. активировать или деактивировать память второго пилота.

Наконец, целесообразно разработать процедуры для проверки результатов работы человеком.Особенно в чувствительных областях (юридических, нормативных, финансовых). Искусственный интеллект может ускорить работу, но экспертная проверка по-прежнему необходима для обеспечения точности, пригодности и соответствия нормативным требованиям.

Рекомендации по настройке и использованию Copilot в локальных рабочих процессах.

Для того чтобы Copilot действительно приносил пользу в местных условиях, целесообразно следовать ряду передовых практик. Это означает согласование ожиданий, данных, процессов и безопасности. Это не просто технический вопрос; он также включает в себя культуру и методы работы.

Начните с четких бизнес-целей. Это помогает расставить приоритеты в использовании: хотим ли мы сократить время на составление контрактов? Ускорить генерацию отчетов? Улучшить реагирование на инциденты в поставках? Стандартизировать резюме для руководства? Четкая направленность упрощает измерение рентабельности инвестиций и корректировку конфигурации.

Выберите высококачественные, хорошо поддерживаемые обучающие данные. Это принципиально важно. Модели учатся на основе того, что видят: если документы устарели, плохо отформатированы или несогласованы, результаты будут отражать эти проблемы. Меньший, но очень репрезентативный набор данных предпочтительнее огромной, неорганизованной коллекции.

Определите конкретные инструкции для модели и подсказки при запуске. Это значительно улучшает поведение агентов. Такие инструкции, как «используйте дружелюбный, но профессиональный тон», «не выдумывайте правила, которых не существует» или «всегда указывайте ссылку и дату оригинального документа», существенно меняют ситуацию на практике.

Побуждайте пользователей формулировать четкие инструкции и задавать уточняющие вопросы. Это также часть процесса настройки, пусть и неосязаемая. Copilot поддерживает многоэтапные беседы, поэтому уточнение вопроса, запрос дополнительных примеров или просьба использовать другой документ в качестве справочного материала — это стратегии, которые повышают качество результата.

Наконец, примите итеративный подход, основанный на обратной связи. Это позволяет Copilot совершенствоваться со временем. Он анализирует, какие ответы работают, какие ошибки повторяются, какие новые данные необходимо включить и когда целесообразно переобучить модель. Copilot — это не разовый проект, а постоянно развивающаяся система, которая адаптируется к процессам вашей организации.

Интеграция Copilot и его оптимизации с локальными данными представляет собой качественное изменение в нашем подходе к работе.Рабочие процессы становятся более гибкими, важная информация — более доступной, решения — лучше документированными, а сотрудничество — более глубоким. Благодаря прочной основе управления, тщательно отобранным данным и грамотно подобранным сценариям использования, ИИ перестает быть абстрактным обещанием и становится повседневным союзником, повышающим производительность, качество и адаптивность вашей организации.

Теме статьи:

Copilot для администрирования: полное руководство по максимально эффективному использованию Microsoft 365.

Исаак

Страстный писатель о мире байтов и технологий в целом. Мне нравится делиться своими знаниями в письменной форме, и именно этим я и займусь в этом блоге: покажу вам все самое интересное о гаджетах, программном обеспечении, оборудовании, технологических тенденциях и многом другом. Моя цель — помочь вам ориентироваться в цифровом мире простым и интересным способом.