Налаштуйте та оптимізуйте Copilot для локальних робочих процесів

Спосіб нашої роботи з локальними даними та процесами змінюється шаленою швидкістю Завдяки штучний інтелект інструменти, такі як Microsoft CopilotВсе більше компаній хочуть безпосередньо впроваджувати цю потужність у свої щоденні робочі процеси, інтегруючи... IA зі своїми документами, програмами та внутрішніми системами без втрати контролю над безпекою чи відповідністю вимогам.

Налаштування та оптимізація Copilot для локальних робочих процесів — це не просто «увімкнення» функціїа радше в поєднанні автоматизації, власних даних, управління та належних звичок використання. За умови правильного впровадження Copilot стає ще одним членом команди: він складає документи, відповідає на складні запитання щодо внутрішньої інформації, узагальнює щільні звіти та пропонує рішення операційних проблем, завжди поважаючи дозволи та правила вашої організації.

Інтелектуальна автоматизація та роль Copilot у локальних потоках

Автоматизація більше не полягає лише у дотриманні жорсткого сценаріюШтучний інтелект, інтегрований у Copilot, дозволяє локальним робочим процесам навчатися на основі даних, виявляти закономірності та адаптуватися до змін контексту. Це безпосередньо впливає на те, як управляються такі завдання, як створення документів, планування потужностей та реагування на проблеми з якістю чи постачанням.

Поєднання штучного інтелекту, RPA, платформ з низьким/безкодовим кодом та процесного майнінгу призводить до того, що називається гіперавтоматизацією.де майже будь-яка повторювана або інформаційна діяльність може бути частково або повністю автоматизована. Copilot діє як інтелектуальний рівень поверх цих систем: він розуміє текст, генерує контент і допомагає швидко приймати рішення, без необхідності для користувача знати основні технічні складнощі.

Low-code та no-code платформи радикально спрощують створення локальних робочих процесівщо дозволяє бізнес-персоналу без технічної освіти налаштовувати процеси, форми та агентів штучного інтелекту. Copilot Studio підходить тут як «майстерня», де фахівці з предметної області (маркетинг, фінанси, юриспруденція, операції тощо) можуть налаштовувати моделі та створювати агентів без написання коду, спираючись на візуальних помічників та шаблони (див. Дії та агенти другого пілота).

Аналіз процесів та завдань є ключовим елементом у вирішенні питань автоматизації.Це показує, де робочі процеси застоюються, які дії є найбільш трудомісткими, і де мають сенс використовувати агенти на базі Copilot. За допомогою цих даних пріоритет надається автоматизації, яка дійсно впливає на ефективність, якість обслуговування або відповідність вимогам, а також можна відстежувати розвиток результатів з часом. Крім того, ці методи доповнюються підходами до семантичний пошук за допомогою Copilot знайти відповідні знання у орендаря.

Такий контекст передової автоматизації відкриває шлях для локальної роботи Copilot. на ваших власних даних, поєднуючи найкращі можливості моделей великих мов програмування (LLM) зі знаннями, які вже є в SharePoint, Microsoft 365ERP, виробничі системи або внутрішні додатки.

Що таке оптимізація Copilot і чому вона є ключовою для локальних середовищ?

Оптимізація Microsoft 365 Copilot – це функціональність, яка дозволяє вам «точно налаштувати» LLM за допомогою даних вашого власного клієнта.без винесення інформації за межі безпечного середовища Microsoft 365. Мета полягає в тому, щоб модель розуміла тон, шаблони, процедури та специфічну лексику вашої організації, щоб її відповіді мали той самий стиль, який би використовував внутрішній експерт.

Усе машинне навчання та обробка даних штучним інтелектом виконується всередині клієнта Microsoft 365.Дотримуючись існуючих політик безпеки та відповідності, оптимізована модель успадковує дозволи від навчальних даних, гарантуючи, що вона не «бачить» або не використовує інформацію, до якої налаштовані групи не мають доступу. Це важливо для локальних робочих процесів, що обробляють конфіденційні, регульовані або аудитовані дані.

На основі цих оптимізованих моделей можна створювати специфічні декларативні агенти.які інтегровані безпосередньо в Microsoft 365 Copilot і відображаються в таких програмах, як словоOutlook, Teams або Excel. Ці агенти — це не просто звичайні чат-боти: вони призначені для виконання конкретних завдань, таких як складання юридичних положень, узагальнення звітів про інциденти, підготовка бізнес-пропозицій або точне пояснення внутрішніх політик.

Великою перевагою є те, що налаштування моделі виконується через інтерфейс Copilot Studio без коду.Таким чином, бізнес-аналітики або функціональні експерти можуть керувати процесом з обмеженою ІТ-підтримкою. Їм не потрібно бути фахівцями з обробки даних; їм просто потрібно добре розуміти предметну область, тип документів та очікуваний результат.

На практиці, оптимізація Copilot перетворює Copilot із універсального інструменту на глибоко налаштованого помічника. до ваших локальних робочих процесів: говоріть «як ваша компанія», використовуйте правильні шаблони, застосовуйте правильну аргументацію та дотримуйтесь правил, які вже існують у вашій організації.

Передумови та базове управління для ввімкнення оптимізації Copilot

Перш ніж ви зможете налаштувати та керувати Copilot Optimization, ви повинні відповідати певним технічним вимогам та вимогам до ролі.Сервіс розроблений, спочатку, для організацій зі значним обсягом ліцензій та чітко визначеним менеджером ШІ.

По-перше, орендар має бути зареєстрований у Програмі раннього доступу (EAP) Copilot Optimization.Це, серед іншого, вимагає наявності мінімальної кількості активних ліцензій на додаткові компоненти Microsoft 365 Copilot у клієнта. Крім того, особа з роллю адміністратора ШІ повинна прийняти умови програми від імені організації.

Важливо, щоб у центрі адміністрування Microsoft 365 було ввімкнено розширюваність Copilot.У розділі налаштувань Copilot ви можете керувати як активацією служби оптимізації, так і параметрами публікації та доступу агентів. Якщо ваша організація застосовує політики DLP, які блокують нові роз’єми Power Platform, вам потрібно буде перекласифікувати роз’єм «Tenant Copilot» за допомогою [відповідного методу/спосібу]. PowerShell щоб його можна було використовувати з відповідною класифікацією.

Тільки люди з роллю адміністратора штучного інтелекту можуть керувати елементами керування Copilot Optimization.Хто може створювати моделі, які користувачі чи групи мають до них доступ, які моделі залишаються опублікованими, а які видаляються. Усе це контролюється з самого Центру адміністрування, у відповідному розділі «Оптимізація Copilot».

Увімкнувши оптимізацію Copilot, ви можете явно обмежити доступ до послуги певними користувачами або групами.Гарною практикою є починати з невеликої групи (наприклад, юридичної, науково-дослідної або команди з управління ланцюгами поставок) і поступово розширювати її, коли результати будуть підтверджені, а дисципліна відповідального використання штучного інтелекту буде зміцнена.

Розробка ролей: адміністратори, творці моделей та кінцеві користувачі

Надійна система Copilot для локальних робочих процесів вимагає чітко визначених ролей. які втручаються, запобігаючи «всім робити все» та забезпечуючи відстеження того, хто може створювати та публікувати моделі.

Адміністратори штучного інтелекту відповідають за рівень управління.Вони активують або деактивують оптимізацію Copilot, вирішують, які відділи беруть участь, контролюють життєвий цикл моделі та перевіряють її дотримання політик безпеки та конфіденційності. Вони також можуть видаляти опубліковані моделі, коли вони застарівають або більше не відповідають внутрішнім правилам.

Модельєри є експертами в кожній галузі — наприклад, люди з маркетингу, фінансів, юридичного відділу або операційної діяльності — з можливістю вибирати джерела даних, налаштовувати завдання та переглядати результати. Їм надається дозвіл на використання Copilot Optimization з Центру адміністрування, і зазвичай вони є обмеженою групою (за замовчуванням до десяти користувачів на організацію, яку можна розширити за допомогою підтримки Microsoft за потреби).

Коли приєднується новий творець моделі, він отримує електронного листа з інструкціями. Щоб розпочати роботу в Copilot Studio: де знайти розділ «Оптимізація Copilot», які типи завдань можна створювати, як вибрати джерела знань і як надати іншим користувачам доступ до отриманих агентів.

Кінцеві користувачі взаємодіють з оптимізованими агентами безпосередньо в програмах Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook тощо), так само, як і зі стандартним Copilot, але з перевагами специфічних знань навченої моделі. Їм не потрібно знати деталі конфігурації; їм потрібно лише чітко розуміти область діяльності агента та те, як формулювати ефективні інструкції.

Створення оптимізованих моделей: завдання запитань та відповідей, генерація та узагальнення

Оптимізація Copilot наразі підтримує три основні типи завдань що охоплюють більшість локальних робочих процесів на основі документів: запитання та відповіді експертів (Q&A), створення документів та їх узагальнення.

У випадку з системою запитань та відповідей метою є те, щоб агент діяв як спеціаліст Здатний пояснювати нормативні акти, порівнювати політики, обґрунтовувати пункти або уточнювати процедури, використовуючи контент, що зберігається у форматах, таких як .docx, .pdf або .html. Ідеально підходить для тем зі щільним та стабільним текстом: нормативні акти, податкові кодекси, технічні посібники, наукова документація або внутрішні політики.

Завдання генерації документів розроблено для створення високоякісних перших чернеток Це базується на довідкових документах та структурованих змінах. Наприклад, повторювані контракти, комерційні пропозиції, посадові інструкції, форми відповідності або документація до продукту. Тут ключовим є наявність добре узгоджених пар «оригінальний документ + остаточна змінена версія».

Таким чином, модель навчається стискати складні документи поважаючи тон, формат та пріоритети змісту організації. Це дуже корисно в контекстах високого ризику або великого обсягу (звіти для нормативних актів, короткі виклади, звіти про якість або аудити), де послідовність і точність так само важливі, як і економія часу.

Вибір правильного типу завдання – це перше критичне рішення Під час налаштування оптимізованої моделі: не те саме, щоб попросити Copilot створити контракт з нуля, і не те саме, щоб запитувати короткий виклад існуючих контрактів або відповідати на складні запитання щодо їхнього змісту. Чітке визначення бізнес-завдання допомагає скоригувати дані, інструкції та оцінки.

Налаштування моделі в Copilot Studio крок за кроком

Робочий процес налаштування моделі повністю керується з Copilot Studioдоступний з браузера. Звідти творці моделей виконують низку кроків, які структурують процес від початку до кінця.

Спочатку створюється нова модель, їй надається чітка назва та опис. Вони повинні точно пояснити, що саме він робить і для чого використовуватиметься. Бажано використовувати мову, зрозумілу для кінцевих користувачів, уникаючи суто технічних назв, які ніхто не розпізнає.

Потім вибираються джерела знань.Зазвичай це колекції документів, розташованих у SharePoint. Ці набори даних є основою, на якій навчатиметься модель: затверджені шаблони, заповнені звіти, підписані контракти, дійсні форми відповідності тощо. Якість та актуальність цих даних безпосередньо впливатимуть на якість моделі.

Розділ дозволів визначає групи безпеки або людей, які можуть використовувати модельCopilot Optimization фільтрує навчальні документи, недоступні для цих груп, і може пропонувати додаткові групи для максимізації охоплення знань, завжди дотримуючись ACL кожного файлу.

Далі вибирається тип завдання (питання та відповіді, генерація або зведення) та записуються інструкції до моделі.Ці інструкції керують системою щодо тону («формальний тон», «дружня, але професійна мова»), критеріїв якості («не вигадуйте правила», «завжди вказуйте посилання на документ») та очікуваних результатів. Чим точніші та реалістичніші ці інструкції, тим краще поведінка моделі відповідатиме потребам бізнесу.

Після налаштування цих елементів починається підготовка даних для маркування.Copilot аналізує списки контролю доступу до документів та впорядковує набір даних для подальшого використання в навчанні. Цей крок може тривати кілька годин (до 24, залежно від обсягу), і система повідомляє вас електронною поштою, коли буде готова продовжити.

Маркування, навчання та оцінювання оптимізованих моделей

Фаза маркування даних має на меті визначити, які приклади справді хороші. щоб навчити модель, як має виглядати якісний результат. Замість того, щоб вимагати величезної ручної роботи з самого початку, Copilot Optimization автоматично вибирає пари або приклади, які вважає релевантними, і просить експерта позначити їх як хороші або не дуже хороші.

Форма маркування відображає документи-кандидати або чернетки Потім розробник моделі вказує, чи точно дані відображають бажаний стандарт. Цей процес можна повторювати кілька разів, залежно від складності завдання, доки система не матиме достатньо опорних даних для надійного навчання.

Після підготовки даних навчання моделі запускається в Azure AI Foundry.Все це керується через інтерфейс Copilot Studio. Процес точного налаштування може тривати ще кілька годин, залежно від обсягу даних. Після завершення інструмент генерує результати тестування, які ви можете переглянути перед публікацією.

Оцінювання є критично важливим кроком: недостатньо, щоб модель «працювала більш-менш»Важливо перевірити, чи тон є послідовним, чи конфіденційні дані не вигадані, чи дотримуються шаблони, чи застосовуються обґрунтовані бізнес-критерії, а також чи не пропущена ключова інформація. Якщо щось не підходить, ви можете повернутися назад: додати більше джерел даних, скоригувати інструкції, включити більше прикладів або покращити файл зіставлення.

За бажанням можна підготувати файл mapping.csv. з парами документів «прецедент-ціль», що вказують, який оригінальний файл відповідає якому остаточному чернетці. Цей CSV-файл зберігається в кореневому каталозі джерела знань і допомагає моделі краще зрозуміти зв'язок між вхідними та вихідними даними, особливо в завданнях генерації та узагальнення.

Розширене використання генерації документів за допомогою оптимізації Copilot

Одним із найпотужніших застосунків Copilot у локальних робочих процесах є генерація документів. На основі шаблонів та історичних прикладів штучний інтелект використовується для створення початкових чернеток, дуже близьких до остаточної версії, що значно скорочує процес. el tiempo ручне складання.

Цей підхід особливо добре працює, коли документи відповідають впізнаваним шаблонам Змінюються лише певні деталі або пункти: посадові інструкції, договори на надання послуг, замовлення на придбання, форми відповідності або документація до продукції. Модель визначає структуру та стиль організації та застосовує послідовні зміни на основі наданих вами специфікацій.

Щоб отримати максимальну віддачу, бажано мати понад 20 добре узгоджених пар довідкових документів та їхніх цільових версій.Ці пари, що зберігаються в SharePoint, мають охоплювати діапазон варіацій, які, на вашу думку, система оброблятиме: різні типи контрактів, різні сімейства продуктів, звичайні зміни в нормативних актах тощо.

Необхідні зміни надаються у структурованому полі в рамках оптимізації Copilot.Це полегшує для моделі розуміння того, які частини потрібно змінити та як. Таким чином, згенеровані чернетки вже містять нову інформацію, зберігаючи при цьому існуючий формат, термінологію та внутрішній стиль.

Результатом є набагато гнучкіші локальні робочі процеси.Відділ кадрів генерує пропозиції роботи відповідно до культури компанії, юридично готує періодичні контракти з мінімальним переглядом, відділ комплаєнсу створює нові форми на основі затверджених шаблонів, а відділ закупівель готує чернетки замовлень, які потребують лише остаточного затвердження.

Копілот на зустрічах та спільній роботі в Teams

На рівні співпраці Copilot інтегрований у Microsoft Teams став ключовим союзником для проведення коротших, більш цілеспрямованих та практичних зустрічей. Хоча це не «локальні робочі процеси» в класичному розумінні внутрішніх процесів обробки даних, їх використання на зустрічах становить надзвичайно важливий щоденний робочий процес.

Щоб використовувати Copilot у Teams, вам потрібна сумісна ліцензія Microsoft 365. (наприклад, E3, E5 або Business Premium) та увімкнути транскрипцію або запис зустрічей. Без транскрипції або запису можливості Copilot обмежені, оскільки йому бракує вихідних даних для створення детальних зведень або надійних списків дій.

Під час зустрічі користувач активує Copilot на панелі інструментів Teams. А ви можете запитувати зведення в режимі реального часу, списки справ, пункти розбіжностей або відкриті запитання. Це особливо корисно для тих, хто приєднується пізно: вони можуть ознайомитися з темою менш ніж за хвилину, не перериваючи хід розмови.

Зрештою, Copilot допомагає чітко завершити сеанс.Визначення завдань, відповідальних сторін та наступних кроків. Усі ці елементи доступні на вкладці зведення наради в Teams, що запобігає втраті домовленостей у нескінченному чаті чи розрізнених особистих нотатках.

Існують додаткові інструменти, такі як Noota, які розширюють ці можливості.Пропонуючи більш структуровані протоколи, розширений пошук файлів та спеціальні налаштування для кожного типу зустрічі. Інтегровані з Teams, вони дозволяють записувати, транскрибувати та створювати власні резюме, покращуючи подальшу роботу та співпрацю.

Copilot у браузері: перший крок до впровадження штучного інтелекту в повсякденне життя

Для багатьох організацій впровадження Copilot через Microsoft Край Це стратегія м'якого впровадженняЦе дозволяє людям ознайомитися зі штучним інтелектом у середовищі, яке вони вже використовують щодня (браузері), перш ніж поширювати розширені можливості Copilot на весь Microsoft 365.

Навчальні сесії, присвячені Copilot в Edge, показують, як цей інструмент спрощує завдання. наприклад, створення електронних таблиць, написання електронних листів, узагальнення довгих веб-сторінок або швидший пошук відповідної інформації. Все це, до того ж, завдяки інтеграції з OneDrive для автоматичного збереження файлів та гарантії того, що нічого не загубиться.

Цей тип навчання має сильну практичну складовуУчасники в режимі реального часу відчувають, як штучний інтелект позбавляє від повторюваної роботи, як вони можуть автоматизувати невеликі процеси та як Copilot може запропонувати конкретні кроки для вирішення повсякденних проблем управління проектами.

Вплив є не лише індивідуальним, а й організаційним.Звільняючи час від повторюваних завдань, команди можуть присвятити більше часу творчості, стратегії та прийняттю рішень на високому рівні. Це, у свою чергу, зміцнює конкурентоспроможність малих і середніх підприємств та компаній на ринках, що дедалі більше цифровізуються.

Зі збільшенням зрілості зазвичай організовуються розширені та персоналізовані сесії Для окремих відділів це передбачає підключення Copilot в Edge до Copilot в Microsoft 365 та оптимізованих моделей у локальних робочих процесах. Таким чином, штучний інтелект перестає бути новинкою та стає структурною частиною щоденних операцій.

Безпека, відповідність вимогам та адміністрування в Copilot Optimization

Безпека та управління є важливими основами оптимізації Copilot з локальними данимиЙдеться не лише про те, щоб «зробити так, щоб це працювало добре», а й про те, щоб це дотримувалося правил захисту даних, інтелектуальної власності та внутрішніх політик компанії.

Оптимізація Copilot працює в ізольованому середовищі всередині клієнта Microsoft 365.Навчена модель успадковує дозволи від базових документів. Під час навчання жодні дані клієнтів не надсилаються до зовнішніх служб за межами безпечної хмари клієнта, що допомагає дотримуватися таких стандартів, як GDPR або CCPA.

Адміністратори можуть контролювати доступ як до моделей, так і до агентів Це досягається за допомогою груп безпеки, які дозволяють використовувати послугу лише для певних команд (наприклад, відділ досліджень та розробок або юридичний відділ) та точно контролюють, хто може створювати, використовувати та переглядати кожного агента. Центр адміністрування дозволяє контролювати проекти, переглядати активні користувацькі шаблони та видаляти ті, які більше не підходять.

Політики відповідності також застосовуються до відповідей, які Copilot генерує на основі Microsoft GraphСистема не відображатиме документи чи фрагменти користувачам без дозволів, як це відбувається зі стандартним пошуком у Microsoft 365. Крім того, Copilot Optimization виключає з навчання файли, до яких відповідні групи не мають доступу.

Важливо пам'ятати, що організація залишається відповідальною за використання даних і моделей.Адміністратор ШІ повинен забезпечити дотримання авторських прав у навчальних наборах, належне інформування осіб про обробку їхніх даних та розгляд обґрунтованих запитів на видалення. Якщо модель була навчена з використанням даних особи, яка скористалася своїм правом на видалення, може знадобитися перенавчити або видалити оптимізовану модель та переглянути, як це працює. активувати або деактивувати пам'ять Copilot.

Зрештою, доцільно встановити процедури для перевірки результатів людиною.особливо в делікатних сферах (правовій, регуляторній, фінансовій). Штучний інтелект може пришвидшити роботу, але експертна перевірка залишається необхідною для забезпечення точності, придатності та відповідності нормативним вимогам.

Найкращі практики налаштування та використання Copilot у локальних робочих процесах

Щоб Copilot справді додавав цінності в місцевих умовах, доцільно дотримуватися низки найкращих практик. що узгоджують очікування, дані, процеси та безпеку. Це не лише технічне питання; воно також стосується культури та способів роботи.

Почніть з чітких бізнес-цілей Це допомагає визначити пріоритети варіантів використання: чи хочемо ми скоротити час складання договорів? Прискорити створення звітів? Покращити реагування на інциденти постачання? Стандартизувати резюме? Чіткий фокус полегшує вимірювання рентабельності інвестицій та налаштування конфігурації.

Вибирайте високоякісні, добре оброблені навчальні дані Це фундаментально. Моделі навчаються на тому, що бачать: якщо документи застарілі, погано відформатовані або суперечливі, результати відображатимуть ці проблеми. Менший, але дуже репрезентативний набір кращий за величезну, неорганізовану колекцію.

Визначення інструкцій та підказок для запуску конкретної моделі Це значно покращує поведінку агентів. Такі інструкції, як «використовуйте дружній, але професійний тон», «не вигадуйте політик, яких не існує» або «завжди вказуйте посилання та дату оригінального документа», мають суттєве значення на практиці.

Заохочуйте користувачів формулювати чіткі інструкції та ставити додаткові запитання Це також частина налаштування, навіть якщо вона нематеріальна. Copilot підтримує багатосторонні розмови, тому уточнення запитання, запит додаткових прикладів або запит на використання іншого документа як довідки – це стратегії, які покращують якість результату.

Зрештою, прийміть ітеративний та заснований на зворотному зв'язку спосіб мислення Це дозволяє Copilot з часом удосконалюватися. Він аналізує, які відповіді працюють, які помилки повторюються, які нові дані потрібно врахувати та коли має сенс перенавчати модель. Copilot — це не одноразовий проект, а жива можливість, яка розвивається разом із процесами вашої організації.

Інтеграція Copilot та його оптимізація з локальними даними являє собою якісну зміну в нашому способі роботи.Робочі процеси стають гнучкішими, критична інформація доступніша, рішення краще документуються, а співпраця глибша. Завдяки міцній основі управління, ретельно підібраним даним та добре підібраним сценаріям використання, штучний інтелект перестає бути абстрактною обіцянкою та стає щоденним союзником, який підвищує продуктивність, якість та адаптивність вашої організації.