KI-Agenten werden dort besonders wertvoll, wo Informationen zwar vorhanden sind, im Arbeitsalltag aber nicht schnell genug nutzbar werden. Das betrifft nicht nur Daten, die über verschiedene Systeme verteilt sind. Häufig liegen Eingaben und Rückmeldungen von Kunden und Mitarbeitenden auch unstrukturiert vor – etwa in E-Mails, Gesprächsnotizen, Dokumenten, Portalen oder Freitextfeldern in Microsoft Dynamics 365. 

Digitale Wissenshelfer finden solche Inhalte, ordnen sie in den richtigen Kontext ein und stellen sie verständlich bereit. Sie ersetzen keine Mitarbeitenden, sondern übernehmen eine Aufgabe, die im Tagesgeschäft oft unverhältnismäßig viel Zeit kostet: aus vorhandenen Daten und Dokumenten genau die Information herauszufiltern, die gerade benötigt wird. Anders als eine klassische Suche liefern sie dabei nicht nur eine Liste möglicher Treffer. Sie verstehen Fragen in natürlicher Sprache und greifen gezielt auf festgelegte Wissensquellen zu. 

Mit Microsoft Copilot Studio lassen sich solche Agenten konfigurieren, mit Daten aus Microsoft Dynamics 365 und weiteren freigegebenen Inhalten verbinden und beispielsweise in Microsoft Teams bereitstellen. Das ist häufig schneller und praxisnäher umsetzbar, als viele Unternehmen vermuten.

Der erfolgreiche Einsatz von KI beginnt nicht mit der Frage, welcher Agent gebaut werden kann, sondern mit dem Problem, das gelöst werden soll: 

Wer braucht welche Information? 
Wo liegt diese Information? 
Wie aktuell und zuverlässig ist sie? 
Wer darf darauf zugreifen? 
Und in welchem Moment des Arbeitsprozesses wird sie gebraucht? 

Am Anfang steht deshalb immer die Analyse des Arbeitsalltags: Wo entstehen Suchaufwand, Rückfragen oder Verzögerungen, obwohl die benötigten Daten längst vorhanden sind? Das gilt für KI-Projekte ebenso wie für klassische Automatisierungen. Erst wenn Bedarf und gewünschter Ablauf klar sind, lässt sich die passende Lösung auswählen. 

Je nach Use Case eignet sich ein KI-Agent für die unternehmensweite Wissenssuche, der Inhalte aus verschiedenen freigegebenen Quellen zusammenführt und verständlich bereitstellt. In anderen Fällen ist ein Agent für geführte Datensuche sinnvoll, der benötigte Kriterien abfragt und passende Datensätze ermittelt. Manchmal reicht jedoch ein Power Automate Flow, der definierte Eingaben regelbasiert verarbeitet und in den gewünschten Output überführt. Diese Einordnung verhindert, dass KI zum Selbstzweck wird.

Wie wertvoll ein schneller Zugriff auf Unternehmenswissen sein kann, zeigt ein typischer Moment aus dem Vertrieb: Es ist kurz vor neun Uhr, in zehn Minuten beginnt der Termin mit einem wichtigen Kunden. Kurz vorher kommt noch eine Rückfrage: Welche Leistungen wurden im letzten Angebot bereits zugesagt? Und welche Unterlagen sind dafür freigegeben? 

Die Informationen sind vorhanden – nur liegen sie verstreut in Microsoft Dynamics 365, SharePoint, OneDrive, E-Mail-Verläufen, Angebots- und Projektunterlagen. Wenn jetzt erst gesucht, geklickt und nachgefragt werden muss, kostet das nicht nur Zeit, sondern auch Souveränität im Kundengespräch. 

Statt verschiedene Anwendungen zu öffnen oder Kolleginnen und Kollegen zu fragen, stellt der Mitarbeitende seine Frage direkt im Microsoft Teams-Chat. Der KI-Agent durchsucht die freigegebenen Quellen und stellt die Auskunft nachvollziehbar bereit. 

Der Effekt zeigt sich unmittelbar: weniger Suchaufwand, weniger Rückfragen, schnellere Auskünfte. Vor allem aber wird das im Unternehmen verfügbare Wissen im Arbeitsalltag besser nutzbar. Der KI-Agent wird damit zur zentralen Anlaufstelle – nicht als neues Datensilo, sondern als intelligenter Wegweiser durch die angebundenen Systeme. 

Gerade für Teams, die täglich mit Kunden-, Angebots- oder Projektdaten arbeiten, kann das einen großen Unterschied machen. Denn viele kleine Suchvorgänge summieren sich im Arbeitsalltag zu einem erheblichen Zeitfaktor.

Ein zweites Beispiel stammt aus der Seminarorganisation. Ein Interessent meldet sich und sucht in der Nähe seines Wohnortes einen freien Seminarplatz zu einem bestimmten Thema Für Mitarbeitende bedeutet das häufig: Thema prüfen, Termine vergleichen, Ort oder Umkreis berücksichtigen, Verfügbarkeiten kontrollieren und eine passende Empfehlung vorbereiten. 

Ein KI-Agent für geführte Datensuche kann diesen Ablauf deutlich vereinfachen. Der Mitarbeitende gibt die Anfrage in natürlicher Sprache ein. Anschließend erfragt der Agent gezielt die Kriterien, die für die Auswahl benötigt werden: Welches Thema? Welcher Zeitraum? Welche Region? Gibt es besondere Voraussetzungen? So liegen alle relevanten Angaben vor, bevor die Suche in den Veranstaltungsdaten beginnt. 

Auf dieser Basis werden die passenden Datensätze im Microsoft Dataverse ermittelt. Ein Power Automate Flow kann im Hintergrund die Suchkriterien verarbeiten, die Veranstaltungsdaten filtern oder weitere Systeme einbeziehen. Der Agent bereitet die Ergebnisse anschließend übersichtlich auf. Aus einer manuellen Klickstrecke wird ein geführter Suchprozess, der schnell und zielsicher zur passenden Auswahl führt. 

Der Vorteil liegt nicht nur in der Geschwindigkeit. Ein geführter Dialog sorgt auch für bessere Datenqualität. Wenn wichtige Kriterien konsequent abgefragt werden, fehlen später weniger Angaben. Das entlastet Mitarbeitende und verbessert zugleich die Qualität der Beratung.

Freitext eignet sich besonders dann, wenn Mitarbeitende Wissen aus unterschiedlichen Quellen abrufen möchten, zum Beispiel bei Fragen wie: Welche Informationen gibt es zu einem Auftrag? Wo finde ich eine bestimmte Richtlinie? Welche Dokumente liegen zu einem Kunden vor? Hier ist Flexibilität gefragt. Der Nutzer stellt seine Frage frei, der Agent sucht in definierten Wissensquellen und liefert eine verständliche Rückmeldung. 

Ein geführter Dialog ist dagegen sinnvoll, wenn bestimmte Angaben zwingend benötigt werden. Das kann bei Seminaranfragen der Fall sein, aber auch bei Servicefällen, internen Anträgen oder Kundenanliegen. Dann stellt der Agent gezielte Rückfragen, bevor er ein Ergebnis liefert. Das funktioniert wie ein gutes Beratungsgespräch: offen für individuelle Fragen, aber gleichzeitig so strukturiert, dass am Ende nichts Wichtiges fehlt.

Für die Umsetzung im Unternehmen ist diese Unterscheidung wichtig. Ein KI-Agent muss nicht möglichst spektakulär sein. Er muss zur Aufgabe passen. Für manche Szenarien ist eine freie Wissenssuche der schnellste Weg, in anderen bringt ein geführter Dialog die bessere Datenqualität. Und mitunter ist auch die Kombination aus beidem richtig.

Ein KI-Agent entfaltet seinen Nutzen nur dann, wenn er leicht erreichbar ist. Niemand möchte für eine schnelle Frage erst ein weiteres System öffnen, sich neu anmelden und lange überlegen, wo die passende Funktion versteckt ist. 

Deshalb ist der Kanal so wichtig. Intern bietet sich häufig Microsoft Teams an. Dort laufen ohnehin viele Abstimmungen zusammen. Wenn ein Agent direkt im Teams-Chat erreichbar ist, kann er schnell Teil des Arbeitsalltags werden. 

Auch Websites, Intranets und Kundenportale sind interessante Einsatzorte. Auf einer öffentlichen Website kann ein Agent allgemeine Informationen bereitstellen, etwa zu Produkten, Leistungen, Veranstaltungen oder häufigen Fragen. In einem geschützten Kundenportal kann er angemeldete Nutzer gezielter unterstützen, sofern Berechtigungen, Datenquellen und Sicherheitsanforderungen klar geregelt sind. 

Gerade hier zeigt sich, warum ein Agent nicht einfach „angeschaltet“ werden sollte. Öffentliche Inhalte, interne Dokumente und kundenbezogene Daten erfordern unterschiedliche Zugriffskonzepte. Dabei gelten weiterhin die im Unternehmen definierten Berechtigungen: Mitarbeitende erhalten nur Zugriff auf Informationen, die sie auch im jeweiligen System sehen dürfen. Ein gut konzipierter KI-Agent berücksichtigt diese Grenzen.

Gemeinsam mit Kunden analysiert audius den Informationsbedarf, die relevanten Datenquellen, Nutzerrollen und geeigneten Zugangskanäle. Auf dieser Basis wird der passende Ansatz gewählt: ein KI-Agent für die unternehmensweite Wissenssuche, ein Agent für geführte Datensuche oder eine Integration in vorhandene Dynamics-365-Prozesse. 

Je nach Anwendungsfall kommen Microsoft Dynamics 365, Microsoft Copilot Studio und Power Automate zum Einsatz und werden in die Microsoft-Systemlandschaft des Unternehmens eingebunden. Dabei bringt audius nicht nur technisches Know-how ein, sondern auch Erfahrung aus zahlreichen CRM- und ERP-Projekten. Das ist entscheidend, denn KI-Agenten funktionieren nur dann zuverlässig, wenn Datenquellen, Berechtigungen, Prozesse und Nutzererwartungen zusammenspielen. 

So entsteht keine KI-Lösung von der Stange, sondern ein Agent, der zum Unternehmen passt und Mitarbeitende im Tagesgeschäft tatsächlich entlastet.

KI-Agenten spielen ihre Stärke aus, wenn vorhandenes Wissen den Weg zur richtigen Person sonst nur mit Verzögerung findet. Sie reduzieren Suchaufwand und helfen Mitarbeitenden, schneller handlungsfähig zu werden. 

Der Einstieg muss dabei weder groß noch kompliziert sein. Oft reicht ein klar abgegrenzter Use Case: eine häufige Frage, eine wiederkehrende Suche, ein definierter Informationsbedarf. 

Welcher digitale Wissenshelfer würde Ihre Teams entlasten? audius identifiziert gemeinsam mit Ihnen geeignete Einsatzfelder und setzt den passenden KI-Agenten so um, dass er sich nahtlos in Ihre Microsoft-Umgebung und Arbeitsabläufe einfügt. 

Im zweiten Teil geht es darum, was passiert, wenn aus Antworten konkrete Prozessschritte entstehen – etwa Aufgaben, Serviceanfragen, Weiterleitungen oder automatisierte Workflows in Microsoft Dynamics 365.