Konfigurera och optimera Copilot för lokala arbetsflöden

Hur vi arbetar med lokala data och processer förändras i en rasande fart Tack vare artificiell intelligens verktyg som Microsoft CopilotFler och fler företag vill integrera den kraften direkt i sina dagliga arbetsflöden och integrera IA med sina dokument, applikationer och interna system utan att förlora kontrollen över säkerhet eller efterlevnad.

Att konfigurera och optimera Copilot för lokala arbetsflöden handlar inte bara om att "aktivera" en funktionutan snarare genom att kombinera automatisering, proprietära data, styrning och goda användningsvanor. När Copilot implementeras korrekt blir den ytterligare en medlem i teamet: den utarbetar dokument, svarar på komplexa frågor om intern information, sammanfattar täta rapporter och föreslår lösningar på operativa problem, alltid med respekt för organisationens behörigheter och regler.

Intelligent automatisering och Copilots roll i lokala flöden

Automatisering handlar inte längre bara om att följa ett strikt manusDen AI som är integrerad i Copilot gör det möjligt för lokala arbetsflöden att lära sig av data, upptäcka mönster och anpassa sig när sammanhanget förändras. Detta påverkar direkt hur uppgifter som dokumentskapande, kapacitetsplanering och hantering av kvalitets- eller leveransproblem hanteras.

Kombinationen av AI, RPA, low-code/no-code-plattformar och process mining leder till det som kallas hyperautomatisering.där nästan all repetitiv eller informationsbaserad aktivitet kan automatiseras delvis eller helt. Copilot fungerar som ett intelligenslager ovanpå dessa system: det förstår text, genererar innehåll och hjälper till att fatta beslut snabbt, utan att användaren behöver känna till den underliggande tekniska komplexiteten.

Lågkodiga och kodfria plattformar förenklar radikalt skapandet av lokala arbetsflödenvilket gör det möjligt för affärspersonal utan teknisk bakgrund att konfigurera processer, formulär och AI-agenter. Copilot Studio passar här som en "workshop" där ämnesexperter (marknadsföring, ekonomi, juridik, drift etc.) kan finjustera modeller och skapa agenter utan att skriva kod, med hjälp av visuella assistenter och mallar (se Copilot-åtgärder och agenter).

Process- och task mining är en viktig del i att besluta vad som ska automatiserasDen visar var arbetsflöden fastnar, vilka aktiviteter som är mest tidskrävande och var Copilot-baserade agenter är meningsfulla. Med denna data prioriteras automatiseringar som verkligen påverkar effektivitet, servicekvalitet eller efterlevnad, och resultatutvecklingen kan spåras över tid. Dessutom kompletteras dessa tekniker av metoder för att semantisk sökning med Copilot att lokalisera relevant kunskap hos hyresgästen.

Detta sammanhang av avancerad automatisering banar väg för Copilot att arbeta lokalt. på dina egna data, och kombinera det bästa från stora språkmodeller (LLM) med den kunskap som redan finns i Sharepoint, Microsoft 365ERP, produktionssystem eller interna applikationer.

Vad är Copilot-optimering och varför är det viktigt för lokala miljöer?

Microsoft 365 Copilot-optimering är funktionen som låter dig "finjustera" LLM:er med data från din egen hyresgästutan att informationen tas utanför den säkra miljön i Microsoft 365. Målet är att modellen ska förstå tonen, mallarna, procedurerna och det specifika ordförrådet i din organisation, så att dess svar har samma stil som en intern expert skulle använda.

All maskininlärning och bearbetning av artificiell intelligens sker i Microsoft 365-klienten.Samtidigt som befintliga säkerhets- och efterlevnadspolicyer respekteras, ärver den optimerade modellen behörigheter från träningsdata, vilket säkerställer att den inte "ser" eller använder information som konfigurerade grupper inte har åtkomst till. Detta är viktigt för lokala arbetsflöden som hanterar känslig, reglerad eller granskningsbar data.

Baserat på dessa optimerade modeller kan specifika deklarativa agenter skapas.som är integrerade direkt i Microsoft 365 Copilot och visas i applikationer som ordOutlook, Teams eller Excel. Dessa agenter är inte bara generiska chattrobotar: de är utformade för specifika uppgifter som att utarbeta juridiska klausuler, sammanfatta incidentrapporter, förbereda affärsförslag eller korrekt förklara interna policyer.

Den stora fördelen är att modelljusteringen görs via ett kodfritt gränssnitt i Copilot Studio.Därför kan affärsanalytiker eller funktionella experter leda processen med begränsat IT-stöd. De behöver inte vara datavetare; de ​​behöver helt enkelt ha en god förståelse för domänen, typen av dokument och det förväntade resultatet.

I praktiken förvandlar Copilot-optimering Copilot från ett generiskt verktyg till en djupt anpassad assistent. till era lokala arbetsflöden: tala ”som ert företag”, använd rätt mallar, tillämpa rätt resonemang och anpassa er till de regler som redan finns i er organisation.

Förutsättningar och grundläggande styrning för att aktivera Copilot-optimering

Innan du kan konfigurera och styra Copilot-optimering måste du uppfylla vissa tekniska krav och rollkrav.Tjänsten är initialt utformad för organisationer med en betydande volym licenser och en tydligt definierad AI-hanterare.

Först måste hyresgästen vara registrerad i Copilot Optimizations program för tidig åtkomst (EAP).Detta kräver bland annat att man har ett minsta antal aktiva Microsoft 365 Copilot-tilläggslicenser i hyresgästen. Dessutom måste en person med rollen AI-administratör acceptera programvillkoren å organisationens vägnar.

Det är viktigt att Copilot-utökningsmöjligheterna är aktiverade i Microsoft 365 administrationscenter.I avsnittet Copilot-inställningar kan du hantera både aktivering av optimeringstjänsten och alternativen för publicering och agentåtkomst. Om din organisation använder DLP-principer som blockerar nya Power Platform-kopplingar måste du omklassificera kopplingen "Tenant Copilot" med hjälp av [lämplig metod/metod]. Power så att den kan användas med rätt klassificering.

Endast personer med rollen AI-administration kan hantera styrkontroller för Copilot Optimization.Vem kan skapa modeller, vilka användare eller grupper har åtkomst till dem, vilka modeller som förblir publicerade och vilka som tas bort. Allt detta styrs från själva administrationscentret, i avsnittet Copilot-optimering.

Genom att aktivera Copilot-optimering kan du uttryckligen begränsa tjänsten till specifika användare eller grupper.Det är god praxis att börja med en liten grupp (t.ex. juridiska, forsknings- och utvecklingsteam eller leverantörskedjeteam) och gradvis utöka allt eftersom resultaten valideras och disciplinen för ansvarsfull användning av AI befästs.

Rolldesign: administratörer, modellskapare och slutanvändare

En robust Copilot-konfiguration för lokala arbetsflöden kräver tydligt definierade roller. som ingriper, hindrar "alla från att göra allt" och säkerställer spårbarhet av vem som kan skapa och publicera modeller.

Administratörer av artificiell intelligens ansvarar för styrningslagret.De aktiverar eller inaktiverar Copilot-optimering, bestämmer vilka avdelningar som deltar, kontrollerar modellens livscykel och granskar efterlevnaden av säkerhets- och integritetspolicyer. De kan också ta bort publicerade modeller när de blir föråldrade eller inte längre överensstämmer med interna regler.

Modellbyggare är experter inom varje område —till exempel personer från marknadsföring, ekonomi, juridik eller drift — med möjlighet att välja datakällor, konfigurera uppgifter och granska resultat. De får behörighet att använda Copilot-optimering från administrationscentret och är vanligtvis en begränsad grupp (som standard upp till tio användare per organisation, utökningsbart via Microsofts support vid behov).

När en ny modellskapare går med får de ett e-postmeddelande med instruktioner. För att komma igång i Copilot Studio: var du hittar avsnittet Copilot-optimering, vilka typer av uppgifter du kan skapa, hur du väljer kunskapskällor och hur du ger andra användare åtkomst till de resulterande agenterna.

Slutanvändare interagerar med de optimerade agenterna direkt i Microsoft 365-applikationer. (Word, Teams, Outlook, etc.), precis som de skulle göra med standard Copilot, men med fördel av den specifika kunskapen om den tränade modellen. De behöver inte känna till konfigurationsdetaljerna; de behöver bara vara tydliga med agentens omfattning och hur man formulerar effektiva instruktioner.

Skapande av optimerade modeller: Q&A-uppgifter, generering och sammanfattning

Copilot Optimization stöder för närvarande tre huvudtyper av uppgifter som täcker de flesta lokala dokumentbaserade arbetsflöden: expertfrågor och svar (F&A), dokumentgenerering och dokumentsammanfattning.

När det gäller frågor och svar är målet att agenten ska agera som en specialist Förmåga att förklara regler, jämföra policyer, motivera klausuler eller förtydliga procedurer med hjälp av innehåll lagrat i format som .docx, .pdf eller .html. Idealisk för ämnen med tät och stabil text: regler, skattelagar, tekniska manualer, vetenskaplig dokumentation eller interna policyer.

Dokumentgenereringsuppgiften är utformad för att producera högkvalitativa första utkast Detta baseras på referensdokument och strukturerade ändringar. Till exempel återkommande kontrakt, kommersiella erbjudanden, arbetsbeskrivningar, efterlevnadsformulär eller produktdokumentation. Här är det viktigt att ha väl avstämda par av "originaldokument + slutgiltig modifierad version".

Sammanfattningsvis lär sig modellen att kondensera komplexa dokument med respekt för organisationens ton, format och innehållsprioriteringar. Det är mycket användbart i högrisk- eller storskaliga sammanhang (regulatoriska rapporter, sammanfattningar, kvalitetsrapporter eller revisioner), där konsekvens och noggrannhet är lika viktigt som att spara tid.

Att välja rätt typ av uppgift är det första avgörande beslutet Vid konfigurering av en optimerad modell: det är inte samma sak att be Copilot generera ett kontrakt från grunden som att begära sammanfattningar av befintliga kontrakt eller besvara komplexa frågor om deras innehåll. Att tydligt definiera affärsuppgiften hjälper till att justera data, instruktioner och utvärderingar.

Anpassa modellen i Copilot Studio steg för steg

Arbetsflödet för modellanpassning hanteras helt från Copilot Studiotillgänglig från webbläsaren. Därifrån följer modellskaparna en serie guidade steg som strukturerar processen från början till slut.

Först skapas en ny modell, som får ett tydligt namn och en tydlig beskrivning. De bör förklara exakt vad den gör och vad den kommer att användas till. Det är lämpligt att använda ett språk som är begripligt för slutanvändare och undvika rent tekniska namn som ingen kommer att känna igen.

Sedan väljs kunskapskällorna ut.Dessa är vanligtvis samlingar av dokument som finns i SharePoint. Dessa datamängder är grunden för modellens inlärning: godkända mallar, ifyllda rapporter, signerade kontrakt, giltiga efterlevnadsformulär etc. Kvaliteten och aktualiteten hos dessa data kommer direkt att påverka modellens kvalitet.

Avsnittet behörigheter definierar säkerhetsgrupperna eller personerna som kan använda modellenCopilot Optimization filtrerar utbildningsdokument som inte är tillgängliga för dessa grupper och kan föreslå ytterligare grupper för att maximera kunskapsräckvidden, alltid med respekt för varje fils åtkomstkontrollistor (ACL).

Därefter väljs uppgiftstypen (Frågor och svar, generering eller sammanfattning) och modellinstruktionerna skrivs.Dessa instruktioner vägleder systemet gällande ton ("formell ton", "vänligt men professionellt språk"), kvalitetskriterier ("uppfinn inte regler", "ange alltid dokumentreferensen") och förväntningar på resultatet. Ju mer exakta och realistiska dessa instruktioner är, desto bättre kommer modellens beteende att överensstämma med verksamhetens behov.

När dessa element har konfigurerats börjar förberedelsen av data för märkning.Copilot analyserar dokumentåtkomstlistorna och organiserar datamängden för senare användning i utbildning. Detta steg kan ta flera timmar (upp till 24, beroende på volym), och systemet meddelar dig via e-post när det är klart att fortsätta.

Märkning, träning och utvärdering av optimerade modeller

Datamärkningsfasen syftar till att identifiera vilka exempel som verkligen är bra. för att lära modellen hur en kvalitetsutgång ska se ut. Istället för att kräva massivt manuellt arbete från början väljer Copilot Optimization automatiskt ut par eller exempel som den anser vara relevanta och ber experten att märka dem som bra eller inte så bra.

Märkningsformuläret visar kandidatdokument eller utkast Modellskaparen anger sedan om data korrekt representerar den önskade standarden. Denna process kan upprepas i flera omgångar, beroende på uppgiftens komplexitet, tills systemet har tillräckligt med referensdata för att träna tillförlitligt.

När data är förberedda startas modellträningen i Azure AI Foundry.Allt detta hanteras via Copilot Studio-gränssnittet. Finjusteringsprocessen kan ta ytterligare flera timmar, beroende på datamängden. När det är klart genererar verktyget testresultat som du kan granska innan du publicerar något.

Utvärdering är ett kritiskt steg: det räcker inte att modellen "fungerar mer eller mindre"Det är viktigt att kontrollera att tonen är konsekvent, att känsliga data inte är påhittade, att mallarna följs, att sunda affärskriterier tillämpas och att viktig information inte utelämnas. Om något inte passar kan du gå tillbaka: lägga till fler datakällor, justera instruktioner, införliva fler exempel eller förbättra mappningsfilen.

Valfritt kan en mapping.csv-fil förberedas. med dokumentpar av typen ”precedent-target”, vilket indikerar vilken originalfil som motsvarar vilket slutgiltigt utkast. Denna CSV-fil sparas i kunskapskällans rot och hjälper modellen att bättre förstå förhållandet mellan indata och utdata, särskilt vid genererings- och sammanfattningsuppgifter.

Avancerad användning av dokumentgenerering med Copilot Optimization

En av Copilots kraftfullaste applikationer i lokala arbetsflöden är dokumentgenerering. Baserat på mallar och historiska exempel används AI för att producera initiala utkast mycket nära den slutliga versionen, vilket drastiskt förkortar processen. el tiempo manuell utformning.

Denna metod fungerar särskilt bra när dokumenten följer igenkännbara mönster Endast vissa detaljer eller klausuler ändras: arbetsbeskrivningar, serviceavtal, inköpsordrar, efterlevnadsformulär eller produktdokumentation. Modellen identifierar organisationens struktur och stil och tillämpar konsekventa ändringar baserat på de specifikationer du tillhandahåller.

För att få ut det mesta av det är det lämpligt att ha fler än 20 väl sammanställda par av referensdokument och deras målversioner.Dessa par, lagrade i SharePoint, bör täcka de variationer som du förväntar dig att systemet ska hantera: olika kontraktstyper, distinkta produktfamiljer, rutinmässiga regeländringar etc.

De nödvändiga ändringarna finns i ett strukturerat fält i Copilot Optimization.Detta gör det enklare för modellen att förstå vilka delar som behöver modifieras och hur. På så sätt införlivar de genererade utkasten redan den nya informationen, samtidigt som befintligt format, terminologi och intern stil bibehålls.

Resultatet är mycket mer agila lokala arbetsflöden.HR-avdelningen genererar jobberbjudanden i linje med företagskulturen, juridiska utkast utarbetar periodiska kontrakt med minimal granskning, compliance-avdelningen skapar nya formulär från godkända mallar och inköpsavdelningen förbereder utkast till order som bara kräver slutgiltig validering.

Copilot i möten och samarbete i Teams

På en samarbetsnivå är Copilot integrerad i Microsoft-lag har blivit en viktig allierad att hantera kortare, mer fokuserade och handlingsbara möten. Även om dessa inte är "lokala arbetsflöden" i klassisk bemärkelse av interna dataprocesser, utgör deras användning i möten ett mycket relevant dagligt arbetsflöde.

För att använda Copilot i Teams behöver du en kompatibel Microsoft 365-licens. (till exempel E3, E5 eller Business Premium) och möjliggöra mötestranskribering eller inspelning. Utan transkribering eller inspelning minskar Copilots möjligheter, eftersom det saknas råmaterial för att generera detaljerade sammanfattningar eller tillförlitliga åtgärdslistor.

Under mötet aktiverar användaren Copilot från Teams-verktygsfältet. Och du kan begära sammanfattningar i realtid, att-göra-listor, meningsskiljaktigheter eller öppna frågor. Detta är särskilt användbart för de som ansluter sig sent: de kan komma igång på mindre än en minut utan att avbryta samtalsflödet.

I slutet hjälper Copilot till att avsluta sessionen tydligt.Identifiera uppgifter, ansvariga parter och nästa steg. Alla dessa element är tillgängliga från fliken Mötessammanfattning i Teams, vilket förhindrar att överenskommelser går förlorade i oändliga chattar eller spridda personliga anteckningar.

Det finns kompletterande verktyg som Noota som utökar dessa funktionerErbjuder mer strukturerade protokoll, avancerade sökbara filer och specifika inställningar för varje mötestyp. Integrerade med Teams låter de dig spela in, transkribera och generera anpassade sammanfattningar, vilket förbättrar uppföljning och efterföljande samarbete.

Copilot i webbläsaren: ett första steg mot att införa AI i vardagen

För många organisationer är det viktigt att införa Copilot genom Microsoft Edge Det är en mjuk adoptionsstrategiDet gör det möjligt för människor att bekanta sig med AI i en miljö de redan använder dagligen (webbläsaren) innan Copilots avancerade funktioner utökas till hela Microsoft 365.

Utbildningssessionerna med fokus på Copilot i Edge visar hur det här verktyget förenklar uppgifter som att skapa kalkylblad, skriva e-postmeddelanden, sammanfatta långa webbsidor eller hitta relevant information snabbare. Allt detta, plus OneDrive-integration för att automatiskt spara filer och säkerställa att ingenting går förlorat.

Denna typ av utbildning har en stark praktisk komponentDeltagarna upplever i realtid hur AI tar bort repetitivt arbete, hur de kan automatisera små processer och hur Copilot kan föreslå konkreta steg för att lösa vardagliga projektledningsproblem.

Påverkan är inte bara individuell utan även organisatorisk.Genom att frigöra tid från repetitiva uppgifter kan team ägna mer tid åt kreativitet, strategi och beslutsfattande på hög nivå. Detta stärker i sin tur konkurrenskraften för små och medelstora företag på alltmer digitala marknader.

Allt eftersom mognaden ökar är det vanligt att organisera avancerade och personliga sessioner För specifika avdelningar innebär detta att koppla samman Copilot i Edge med Copilot i Microsoft 365 och med optimerade modeller i lokala arbetsflöden. På så sätt upphör AI att vara en nymodighet och blir en strukturell del av den dagliga verksamheten.

Säkerhet, efterlevnad och administration i Copilot Optimization

Säkerhet och styrning är viktiga pelare när man optimerar Copilot med lokala dataDet handlar inte bara om att "få det att fungera bra", utan om att säkerställa att det respekterar dataskyddsföreskrifter, immateriella rättigheter och företagets interna policyer.

Copilot-optimering körs i en isolerad miljö inom Microsoft 365-klienten.Den tränade modellen ärver behörigheter från de underliggande dokumenten. Under träningen skickas inga kunddata till externa tjänster utanför hyresgästens säkra moln, vilket bidrar till att följa standarder som GDPR eller CCPA.

Administratörer kan kontrollera åtkomst till både modeller och agenter Detta uppnås genom säkerhetsgrupper, vilket endast möjliggör tjänsten för specifika team (t.ex. FoU eller juridik) och exakt styr vem som kan skapa, använda och visa varje agent. Administrationscentret låter dig övervaka projekt, granska aktiva anpassade mallar och ta bort de som inte längre är lämpliga.

Efterlevnadspolicyer gäller även för svar som Copilot genererar baserat på Microsoft GraphSystemet kommer inte att visa dokument eller utdrag för användare som saknar behörighet, precis som det skulle hända med en vanlig sökning i Microsoft 365. Dessutom exkluderar Copilot Optimization filer från utbildning som relevanta grupper inte har åtkomst till.

Det är viktigt att komma ihåg att organisationen fortfarande är ansvarig för användningen av data och modeller.AI-administratören måste säkerställa att träningsuppsättningar respekterar upphovsrätt, att individer är korrekt informerade om behandlingen av deras data och att giltiga raderingsförfrågningar hanteras. Om en modell har tränats med data från en individ som utövar sin rätt till radering kan det vara nödvändigt att omträna eller ta bort den optimerade modellen och granska hur aktivera eller avaktivera Copilot-minne.

Slutligen är det lämpligt att upprätta rutiner för mänsklig granskning av resultaten.särskilt inom känsliga områden (juridiska, regulatoriska, finansiella). AI kan påskynda arbetet, men expertverifiering är fortfarande nödvändig för att säkerställa noggrannhet, lämplighet och regelefterlevnad.

Bästa praxis för att konfigurera och använda Copilot i lokala arbetsflöden

För att Copilot verkligen ska kunna tillföra värde i lokala miljöer är det lämpligt att följa en rad bästa praxis. som samordnar förväntningar, data, processer och säkerhet. Det är inte bara en teknisk fråga; det handlar också om kultur och arbetssätt.

Börja med tydliga affärsmål Det hjälper till att prioritera användningsfall: Vill vi minska tiden för att utforma kontrakt? Snabba upp rapportgenereringen? Förbättra responsen på leveransincidenter? Standardisera sammanfattningar? Ett tydligt fokus gör det enklare att mäta avkastning på investeringen och justera konfigurationen.

Välj högkvalitativ, väl underhållen träningsdata Detta är grundläggande. Modeller lär sig av vad de ser: om dokument är föråldrade, dåligt formaterade eller inkonsekventa, kommer resultaten att återspegla dessa problem. En mindre men mycket representativ uppsättning är att föredra framför en enorm, oorganiserad samling.

Definiera specifika modellinstruktioner och startuppmaningar Det förbättrar agenternas beteende avsevärt. Instruktioner som ”använd en vänlig men professionell ton”, ”uppfinn inte policyer som inte finns” eller ”ange alltid referens och datum för originaldokumentet” gör en betydande skillnad i praktiken.

Uppmuntra användarna att formulera tydliga instruktioner och ställa följdfrågor Det är också en del av upplägget, även om det är immateriellt. Copilot stöder flervändiga samtal, så att förfina en fråga, be om ytterligare exempel eller begära att ett annat dokument ska användas som referens är strategier som förbättrar resultatets kvalitet.

Slutligen, anamma ett iterativt och feedbackbaserat tänkesätt Detta gör att Copilot kan förbättras över tid. Den analyserar vilka svar som fungerar, vilka fel som upprepas, vilka nya data som behöver införlivas och när det är klokt att omskola modellen. Copilot är inte ett engångsprojekt, utan en levande funktion som utvecklas i takt med organisationens processer.

Att integrera Copilot och dess optimering med lokala data representerar en kvalitativ förändring i vårt arbetssätt.Arbetsflöden blir mer flexibla, kritisk information blir mer tillgänglig, beslut dokumenteras bättre och samarbetet får djup. Med en solid styrningsgrund, noggrant utvalda data och väl valda användningsfall upphör AI att vara ett abstrakt löfte och blir en daglig allierad som förbättrar din organisations produktivitet, kvalitet och anpassningsförmåga.