LERNZIELE
- Du lernst, Microsoft Copilot produktiv in Microsoft 365 (Teams, Outlook, Word, PowerPoint, Excel) einzusetzen.
- Du kannst Copilot Agents konzipieren, mit Agent Builder und Copilot Studio bauen und für eigene Unternehmensprozesse erweitern.
- Du planst Security und Governance sowie eine Roadmap für den skalierten KI-Einsatz.
LIVE-EVENT
INHALT
Dieser Classroom führt dich vom Einsatz des Microsoft 365 Copilot über den Bau spezialisierter Agents bis zu Governance und Skalierung im Unternehmen. Wir haben unseren ursprünglichen Classroom zum M365 Copilot grundlegend überarbeitet und auf den neuesten Stand gebracht.
In der ersten Session widmet sich unser Experte dem Einsatz von Copilot in Teams, Outlook, Word, PowerPoint und Excel. Dabei geht er auch auf Grundlagen zu LLMs, Prompts und RAG (Retrieval-Augmented Generation) ein und gibt dir praxisnahe Hilfen für das Prompting im Unternehmenskontext.
Mit diesem Basiswissen entwickelst du zusammen mit unserem Experten einen ersten Copilot-Agent. Du gehst dabei den kompletten Weg vom einfachen Prompt zum spezialisierten Assistenten. Dabei lernst du die unterschiedlichen Agent-Typen im M365-Kontext zu unterscheiden und verstehst die Bausteine deklarativer Agents. Das Ergebnis ist ein erster Agent-Prototyp, den du aus eigenen Wissensquellen speist und bei dem du mit Testfragen die Qualität überprüfst. Darauf aufbauend entwickelst du deinen Agenten in Copilot Studio mit Workflows weiter. Dafür verwendest du den Agent Builder und integrierst den Agenten in externe Systeme. Mit einem Application Lifecycle Management sorgst du schließlich für Wartbarkeit im produktiven Einsatz.
Schließlich widmest du dich Microsoft Foundry und Azure AI. Dazu nutzt du erneut deinen selbst entwickelten Agenten und lernst, ab wann Copilot Studio nicht mehr ausreicht. In Foundry und Azure AI setzt du dabei eine Enterprise-RAG- und Agent-Struktur auf. Copilot Studio verliert dabei jedoch nicht seine Bedeutung. Stattdessen dient es als Nutzeroberfläche, während Foundry das AI-Backend bildet. Durch dieses praxisnahe Beispiel lernst du alle notwendigen Tools kennen und verstehst, für welche Aufgaben sie sich jeweils eignen.
Abschließend widmet sich unser Experte noch den Themen Security, Governance und Skalierung von M365 Copilot im Unternehmen. Zero-Trust-Prinzipien stehen hier zunächst im Fokus und bilden das Security-Fundament. Darauf aufbauend richtest du Governance-Prozesse ein und beginnst damit, deine KI-Projekte in M365 unternehmensweit zu skalieren. Dabei geht unser Experte auch auf die Aufgaben des AI Competence Centers (AICC) ein und zeigt dir, wie du eine Roadmap für 30, 60 und 90 Tage entwirfst.
SESSIONS
VORAUSSETZUNGEN
Grundlegende Erfahrung mit Microsoft 365 wird vorausgesetzt. Um bei den Live-Demos selbst mitzuarbeiten, ist eine entsprechende M365-Copilot-Lizenz und Zugang zu Copilot Studio, Azure AI und Foundry notwendig.
ZIELGRUPPE
IT-Leitung, Digital Officers, Microsoft-Admins sowie Verantwortliche für KI-Strategie.
DEIN EXPERTE
York-Alexander Florin ist Bereichsleiter für Künstliche Intelligenz bei Rewion und beschäftigt sich seit über zehn Jahren intensiv mit Künstlicher Intelligenz, Data Science und datengetriebenen Geschäftsmodellen. In seiner Rolle begleitet er Unternehmen bei der strategischen Einführung und Weiterentwicklung von KI-Lösungen und unterstützt dabei, Potenziale zu erkennen und nachhaltige Strukturen aufzubauen.
Sein Arbeitsfokus liegt darauf, analytische Methoden verständlich zu machen und gemeinsam mit Unternehmen geeignete Ansätze zu identifizieren, die sich in bestehende Prozesse integrieren lassen. Dabei entsteht häufig eine enge Zusammenarbeit von der ersten Analyse über die Entwicklung individueller Strategien bis hin zur Umsetzung skalierbarer Anwendungen.
Neben seiner Tätigkeit bei Rewion ist York-Alexander Florin als Dozent, Autor und Speaker aktiv. In seinen Lehr- und Vortragstätigkeiten vermittelt er Themen wie Customer Analytics, Data Driven Marketing, Machine Learning und Zeitreihenökonometrie praxisnah und strukturiert, mit dem Ziel, komplexe Inhalte nachvollziehbar und anwendungsorientiert aufzubereiten.