Copilot in Microsoft 365: KI sicher ausrollen, Nutzen messen

Wer KI in Unternehmen einführt, scheitert selten an der Technik – sondern an den letzten 20 %: Berechtigungen, Datenzugriffe, Datenschutz, Change und klaren Regeln. Genau deshalb fand ich die heise-Ankündigung zum iX-Workshop „Microsoft 365 Copilot für IT-Administratoren“ spannend: Sie beschreibt ziemlich gut, welche „unsichtbaren“ Vorarbeiten nötig sind, bevor Copilot wirklich produktiv wird.

Und das ist mehr als ein IT-Thema. In unserer Reihe „KI in Versicherungen und Risikomanagement“ taucht derselbe Kern immer wieder auf: KI entfaltet Wert erst dann, wenn Daten sauber zugänglich, Risiken beherrschbar und Verantwortlichkeiten geklärt sind. Dasselbe gilt – mit leicht anderen Schlagworten – für Schweizer Retailer und E-Commerce-Teams, die KI für Personalisierung, Forecasting oder Kundenservice nutzen wollen.

Microsoft 365 Copilot: Der schnellste Weg zu KI – und zu neuen Risiken

Copilot ist nicht „nur“ ein Chatbot, sondern ein Interface auf eure Unternehmensdaten. Das macht ihn nützlich – und gleichzeitig heikel.

In Microsoft 365 hängt die Qualität der Copilot-Antworten stark davon ab, was bereits vorhanden ist: E-Mails, Dateien, Teams-Chats, SharePoint-Seiten, Meeting-Notizen. Copilot greift dabei auf die bestehenden Berechtigungen auf. Das klingt beruhigend („passt schon“), ist aber in der Praxis die häufigste Fehlerquelle.

Typische Realitätsprobleme aus Projekten

Wenn Copilot „zu viel weiß“, ist das fast immer ein Berechtigungsproblem – nicht ein KI-Problem. In vielen Unternehmen existieren gewachsene SharePoint-Strukturen, „temporäre“ Teamspaces oder OneDrive-Freigaben, die nie zurückgenommen wurden.

Diese Muster sieht man genauso in Versicherungen (z. B. Schadenakten, Underwriting-Dokumente) wie im Handel (z. B. Konditionslisten, Lieferantenverträge, Margenreports). KI macht das nicht kaputt – sie macht es sichtbar und schneller ausnutzbar.

Was der iX-Workshop (implizit) richtig setzt

Die heise-Beschreibung betont vier Punkte, die ich für entscheidend halte:

• Vorbereitung & Architekturverständnis: Ohne klares Modell, wo Daten liegen und wie Identitäten laufen, entsteht Wildwuchs.
• Lizenzierung, Updatekanäle, Netzwerkanforderungen: Klingt trocken, entscheidet aber darüber, ob Pilotgruppen stabil arbeiten.
• Integration in Microsoft-Services (Exchange, OneDrive, SharePoint, Teams) und Entra ID: Das ist der Kern der Governance.
• Datenschutz und Sicherheit als zentrale Rolle: Genau das ist in DACH/CH kein „Nice-to-have“, sondern Eintrittskarte.

Der Admin-Blick: Was „sicher ausrollen“ konkret bedeutet

Sicher ausrollen heißt: Identitäten, Berechtigungen, Datenklassifizierung und Protokollierung müssen vor dem Rollout sitzen. Sonst findet ihr die Fehler erst im Alltag – und dann mit echten Daten.

1) Identität & Zugriff: Entra ID als Dreh- und Angelpunkt

In Microsoft-Umgebungen ist Entra ID (ehemals Azure AD) das Fundament. Für Copilot gilt:

• MFA/Conditional Access konsequent durchziehen (nicht nur „für Admins“).
• Rollen und Gruppen sauber definieren (Least Privilege).
• Gastzugriffe und externe Freigaben prüfen, bevor Copilot breit genutzt wird.

In Versicherungen bedeutet das oft: Trennung nach Spartenteams, Region, Schadenart oder Partnernetzwerk. Im Retail: Trennung zwischen Einkauf, Pricing, Filialbetrieb, Customer Care und externen Agenturen.

2) Datenhygiene: SharePoint/OneDrive sind euer KI-Datenlake

Copilot ist nur so gut wie eure Informationsarchitektur. Zwei schnelle Hebel:

• Aufräumen vor Automatisieren: Alte Teamspaces schließen, Dubletten reduzieren.
• Klassifizieren statt verstecken: Sensitivity Labels/DLP-Regeln so einsetzen, dass Teams weiterarbeiten können, aber Daten nicht „aus Versehen“ herumfliegen.

Meine Haltung dazu ist klar: Wenn ein Unternehmen seit Jahren mit „Jeder hat Zugriff, weil es praktischer ist“ lebt, wird Copilot genau diese Bequemlichkeit teuer machen.

3) Protokollierung & Audit: Ohne Messbarkeit keine Kontrolle

Für Risiko- und Compliance-Teams (Versicherung) wie auch für Security-Verantwortliche (Retail) gilt:

• Wer hat Copilot genutzt?
• Auf welche Daten wurde zugegriffen?
• Welche Inhalte wurden erzeugt und wohin kopiert?

Ohne belastbare Logs ist jede Datenschutz-Diskussion ideologisch. Mit Logs wird sie operativ.

Brücke zur Serie „KI in Versicherungen und Risikomanagement“

Copilot ist ein Praxisbeispiel für „KI am Arbeitsplatz“ – und damit ein idealer Prüfstein für KI-Risiko-Governance. In Versicherungen sieht man das sofort:

• Underwriting: Copilot kann Risiko- und Vertragsinfos zusammenfassen, aber nur, wenn Aktenstrukturen konsistent sind.
• Schadenbearbeitung: Schnelleres Drafting von Schreiben, Zusammenführen von Belegen, interne Recherche – solange Zugriffstrennung stimmt.
• Risikomanagement: Policies, Kontrollen, Audit-Trails – Copilot zwingt euch, diese Artefakte aktuell zu halten.

Das Spannende: Genau diese Governance-Mechanik braucht ihr auch im Retail und E-Commerce, nur heißen die Objekte anders (Kundendaten, Retoureninfos, Lieferantenbedingungen, Pricing-Modelle).

Was Schweizer Retailer & E-Commerce aus Copilot lernen können

Der wichtigste Lerneffekt: KI-Einführung ist ein Organisationsprojekt mit IT-Kern – nicht umgekehrt. Wer das akzeptiert, spart Monate.

KI-Personalisierung: Ohne Datenrechte keine „Next Best Offer“

Viele Händler wollen personalisierte Empfehlungen, segmentierte Newsletter, bessere Suche. Das klappt nur, wenn klar ist:

• Welche Teams dürfen welche Kundendaten sehen?
• Welche Daten dürfen in Prompts/Workflows landen?
• Welche Outputs dürfen in Kampagnen ausgespielt werden?

Copilot zeigt euch im Kleinen, was bei Personalisierungs-KI im Großen passiert: Zugriffskontrolle ist Wertschöpfungskontrolle.

Bestandsoptimierung & Forecasting: KI braucht saubere Inputs

Demand Forecasting und automatische Disposition scheitern selten an Algorithmen, sondern an:

• inkonsistenten Artikelstammdaten,
• „kreativen“ Filialbuchungen,
• fehlender Transparenz zu Lieferzeiten,
• nicht gepflegten Substitutionsregeln.

Der Copilot-Rollout mit Fokus auf Datenqualität ist ein guter interner „Trockenlauf“ für solche Projekte.

Kundenservice-Automation: Wissensbasis ist wichtiger als Bot-UI

Ein Customer-Service-Bot bringt nur dann weniger Tickets, wenn die Wissensbasis stimmt:

• aktuelle Liefer- und Retourenregeln,
• saubere Produktinformationen,
• klare Eskalationspfade.

Das Copilot-Prinzip „Suche + Kontext + Zusammenfassung“ lässt sich hier 1:1 übertragen – aber nur, wenn Inhalte strukturiert und gepflegt sind.

Enablement statt Aktionismus: So plant ihr einen Copilot-Pilot sauber

Ein guter Pilot ist klein genug, um Risiken zu kontrollieren, und groß genug, um echten Nutzen zu messen. Ich würde so vorgehen:

1) Pilotgruppe definieren (max. 30–80 Personen)

Wählt Funktionen mit hohem Schreib- und Abstimmungsanteil:

• Schaden-Sachbearbeitung oder Underwriting (Versicherung)
• Einkauf/Category Management oder Customer Care (Retail)

2) Drei Use Cases, die messbar sind

Beispiele, die sich in Wochen bewerten lassen:

1. Meeting- und Fall-Zusammenfassungen (Zeitersparnis pro Woche)
2. Drafting von Standardkommunikation (Qualität + Durchlaufzeit)
3. Interne Recherche (weniger Rückfragen an Experten)

Legt vorab fest: Welche Kennzahl ist „Erfolg“? Zum Beispiel: –20 % Bearbeitungszeit pro Vorgang oder –30 % interne Rückfragen.

3) Governance-Checkliste vor dem Start

• MFA/Conditional Access aktiv
• Sensitivity Labels/DLP für kritische Daten
• Berechtigungs-Review der Pilot-SharePoint-Sites
• Klare Prompt-Guidelines („was gehört nicht in Prompts?“)
• Logging/Audit-Prozesse vereinbart

4) Training ist kein Video – es ist Begleitung

Der iX-Workshop setzt auf Praxisübungen. Das ist der richtige Ansatz. Intern heißt das:

• 2–3 kurze Live-Sessions (30–45 Minuten)
• Office Hours für Fragen
• Ein „Prompt-Playbook“ für die Top-Use-Cases

KI-Nutzung ist eine Gewohnheit. Gewohnheiten entstehen nicht durch PDFs.

„People also ask“ – die Fragen, die in Projekten immer kommen

Ist Copilot automatisch DSGVO-konform?

Nein. Die Plattform bietet Werkzeuge (Berechtigungen, Labels, DLP), aber Konformität entsteht durch eure Konfiguration, Prozesse und Schulung.

Muss ich vor Copilot SharePoint komplett neu strukturieren?

Nein, aber ihr müsst die riskantesten Bereiche priorisieren. Startet mit Pilot-Teamsites und den Top-10-Datenablagen, die sensibel oder besonders unordentlich sind.

Reicht ein IT-Rollout ohne Fachbereiche?

Nein. Copilot ist produktiv, wenn Fachbereiche gute Use Cases liefern – und wenn IT/Compliance die Leitplanken setzt.

Was jetzt zählt (und warum das perfekt in den Januar passt)

Ende Dezember ist Budgetzeit, Januar ist Planungszeit. Wer 2026 KI produktiv nutzen will – in Versicherungen fürs Underwriting und die Schadenbearbeitung oder im Handel für Personalisierung und Bestandsoptimierung – sollte jetzt die Basics schließen: Datenzugriff, Governance, Enablement.

Der heise iX-Workshop adressiert genau diese administrativen Grundlagen: Lizenzierung, Integration in Exchange/OneDrive/SharePoint/Teams, Zusammenspiel mit Entra ID sowie Datenschutz und Security. Als Blaupause taugt das auch für Nicht-Microsoft-Projekte: Erst Ordnung schaffen, dann skalieren.

Wenn ihr Copilot (oder eine vergleichbare Workplace-KI) einführt, stellt euch zum Schluss eine unbequeme, aber hilfreiche Frage: Welche internen Informationen wären „zu gut auffindbar“, wenn sie plötzlich jeder in 10 Sekunden zusammenfassen lassen kann? Die Antwort ist eure Prioritätenliste für 2026.