Künstliche Intelligenz transformiert Microsoft SharePoint mit Premium KI zu einer intelligenten Content-Management-Plattform

KI-Lösungen für Microsoft SharePoint: Eine Expertenanalyse zu Funktionen, Anwendungsfällen und strategischem Wert

Künstliche Intelligenz (KI) transformiert Microsoft SharePoint grundlegend von einem reinen Dokumenten-Repository zu einer intelligenten Content-Management-Plattform. Dieser Wandel adressiert zentrale Herausforderungen moderner Unternehmen wie Informationsüberflutung, ineffiziente Suchprozesse und hohe Kosten durch manuelle Tätigkeiten. Die Analyse zeigt, dass integrierte Microsoft-Lösungen, insbesondere SharePoint Premium (die Weiterentwicklung von Microsoft Syntex) und Microsoft 365 Copilot, im Zentrum dieser Transformation stehen. SharePoint Premium bietet tiefgreifende KI-Funktionen für die automatisierte Inhaltsverarbeitung, -analyse und -governance, während Copilot als KI-Assistent die Benutzerinteraktion und Produktivität über die Microsoft 365 Suite hinweg verbessert. Ergänzend dazu existiert ein Markt an Drittanbieter-Lösungen, die sich in SharePoint integrieren lassen und spezialisierte KI-Funktionen für Nischenanforderungen bieten.

Die Hauptvorteile des KI-Einsatzes in SharePoint liegen in signifikanter Effizienzsteigerung durch Automatisierung (z. B. Dokumentenklassifizierung, Metadatenextraktion, Workflow-Auslösung), verbesserter Informationsfindung durch semantische Suche und personalisierte Empfehlungen, automatisierter Compliance-Durchsetzung (z. B. Anwendung von Aufbewahrungs- und Vertraulichkeitsbezeichnungen) und optimiertem Wissensmanagement. Fallstudien belegen ein erhebliches Return-on-Investment-Potenzial.

Die erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch eine sorgfältige Planung. Eine robuste Informationsarchitektur und solide Data-Governance-Praktiken sind Grundvoraussetzungen, um die Leistungsfähigkeit von KI-Tools voll auszuschöpfen und Sicherheitsrisiken (insbesondere durch Daten-Oversharing) zu minimieren. Unternehmen müssen zudem die hybriden Lizenzmodelle (Pay-as-you-go für SharePoint Premium-Verarbeitung, benutzerbasiert für Governance-Funktionen und Copilot) verstehen und budgetieren. Technische Expertise für die Konfiguration und das Training von KI-Modellen sowie ein durchdachtes Change Management sind ebenfalls erfolgskritisch. Ethische Aspekte wie Datenbias, Datenschutz und Transparenz müssen proaktiv adressiert werden. Die Zukunft von SharePoint ist untrennbar mit KI verbunden, wobei weitere Integrationen und intelligentere Funktionen zu erwarten sind. Unternehmen, die KI strategisch in ihre SharePoint-Umgebung integrieren, können nachhaltige Wettbewerbsvorteile erzielen.

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Der Aufstieg der KI im SharePoint Content Management

Traditionelles Enterprise Content Management (ECM) stößt in vielen Organisationen an seine Grenzen. Die schiere Menge an digitalen Inhalten wächst exponentiell, was zu erheblichen Herausforderungen führt. Mitarbeiter verbringen einen signifikanten Teil ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen, oft mit frustrierenden Ergebnissen. Informationsüberflutung ist ein weit verbreitetes Problem, und die Kosten für manuelle Prozesse zur Dokumentenverwaltung, -klassifizierung und -verarbeitung sind beträchtlich. Microsoft SharePoint, als eine der weltweit meistgenutzten Plattformen für Zusammenarbeit und Content Management, auf der täglich riesige Datenmengen verarbeitet werden (über 2 Milliarden Dateien und 2 Millionen Websites pro Tag), steht im Zentrum dieser Herausforderungen.

Als Antwort darauf entwickelt sich SharePoint zunehmend von einem reinen Speicherort für Dokumente zu einer intelligenten Content-Services-Plattform, die massiv auf Künstliche Intelligenz (KI) setzt. Microsofts Vision ist es, KI tief in die Kernfunktionen von SharePoint und der gesamten Microsoft 365 Suite zu integrieren. Das erklärte Ziel ist es, menschliche Expertise zu verstärken (“amplify human experiences”), Content-Prozesse zu automatisieren und Inhalte in verwertbares Wissen zu transformieren.

Diese strategische Ausrichtung manifestiert sich deutlich in der Produktentwicklung und im Branding. Ursprünglich wurden spezialisierte KI-Dienste wie Microsoft Syntex und Initiativen wie Viva Topics eingeführt. Mit dem Aufkommen von Microsoft 365 Copilot als übergreifendem KI-Assistenten erfolgte jedoch eine Konsolidierung. Syntex wurde in SharePoint Premium umbenannt und integriert, was eine engere Verbindung der KI-Verarbeitungsfunktionen mit der Kernplattform signalisiert. Gleichzeitig wird Viva Topics eingestellt, mit der Empfehlung, stattdessen auf SharePoint-basierte Wissensmanagement-Erfahrungen und Copilot zu setzen. Dieses Muster deutet darauf hin, dass Microsoft KI-Funktionen nicht als isolierte Add-ons betrachtet, sondern als integralen Bestandteil der Weiterentwicklung von SharePoint selbst, wobei Copilot als primäre Schnittstelle für die Benutzerinteraktion mit diesen intelligenten Funktionen dient.

Integrierte Microsoft KI-Lösungen für SharePoint

Microsoft bietet eine Reihe von KI-gestützten Lösungen an, die direkt in SharePoint und die Microsoft 365 Suite integriert sind. Diese zielen darauf ab, die Verwaltung, Verarbeitung und Nutzung von Inhalten intelligenter und effizienter zu gestalten. Die beiden zentralen Säulen dieser Strategie sind SharePoint Premium (die Weiterentwicklung von Microsoft Syntex) und Microsoft 365 Copilot.

SharePoint Premium (Entwicklung von Syntex): KI-gestützte Inhaltsverarbeitung, -erlebnisse und -governance

SharePoint Premium positioniert sich als fortschrittliche Content-Management- und Erlebnisplattform, die auf den KI- und Machine-Learning-Funktionen von Microsoft Syntex aufbaut und diese erweitert. Es zielt darauf ab, die Verarbeitung von Inhalten zu automatisieren, die Benutzererfahrung im Umgang mit Inhalten zu verbessern und robuste Governance-Mechanismen bereitzustellen.

Ein wesentliches Merkmal ist das flexible Abrechnungsmodell. Viele der Kernfunktionen zur Inhaltsverarbeitung werden über ein Pay-as-you-go (PAYG)-Modell abgerechnet, das an ein Azure-Abonnement gekoppelt ist. Dies ermöglicht es Organisationen, Dienste nach Bedarf zu nutzen, ohne Vorabinvestitionen oder Lizenzbindungen für diese spezifischen Funktionen. Gleichzeitig erfordert dieser Ansatz eine Verknüpfung mit Azure und eine Überwachung der Nutzungskosten. Ergänzend dazu gibt es Funktionen, insbesondere im Bereich der erweiterten Governance (früher bekannt als SharePoint Advanced Management – SAM), die eine benutzerbasierte Lizenzierung (Seat-based) erfordern. Diese hybride Lizenzstruktur – eine Kombination aus nutzungsbasierter Abrechnung über Azure für KI-Verarbeitungsdienste und festen Pro-Benutzer-Kosten für Governance-Funktionen – unterscheidet sich von traditionellen Lizenzmodellen und erfordert eine sorgfältige Planung und Budgetierung seitens der Organisationen. Die Notwendigkeit, sowohl Azure-Budgets als auch Benutzerlizenzen zu verwalten, kann die Kostenprognose und das Lizenzmanagement komplexer gestalten als bei einem einheitlichen Modell.

2.1.1. Content Processing Features (KI-gesteuerte Automatisierung)

SharePoint Premium bietet eine breite Palette an KI-gesteuerten Diensten zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung:

Document Understanding (Unstrukturiert, Strukturiert, Freiform, Vorgefertigt)

Dies ist eine Kernfunktion, die es ermöglicht, KI-Modelle zu trainieren oder vorgefertigte Modelle zu nutzen, um Dokumente automatisch zu klassifizieren und spezifische Informationen zu extrahieren.

• Unstrukturierte Modelle: Werden mittels “Machine Teaching” (ein No-Code-Ansatz) mit Beispieldokumenten trainiert, um Muster in Dokumenten wie Briefen oder Verträgen zu erkennen. Sie bestehen aus Klassifizierern (zur Identifizierung des Dokumenttyps) und Extraktoren (zum Herausziehen spezifischer Datenpunkte).
• Strukturierte & Freiform-Modelle: Basieren auf dem AI Builder der Power Platform und eignen sich für Formulare oder Dokumente mit variabler Struktur, bei denen Informationen an unterschiedlichen Stellen stehen können. Sie benötigen oft nur wenige Beispieldokumente für das Training.
• Vorgefertigte Modelle: Bieten vortrainierte Lösungen für gängige Dokumenttypen wie Rechnungen, Belege und Verträge, um schnell Informationen zu extrahieren, ohne selbst Modelle trainieren zu müssen.

Autofill Columns

Nutzt Large Language Models (LLMs), um Metadatenspalten in SharePoint-Bibliotheken automatisch basierend auf dem Dateiinhalt und einer definierten Eingabeaufforderung (Prompt) zu befüllen. Dies kann zur Extraktion, Klassifizierung, Zusammenfassung oder Analyse von Inhalten verwendet werden.

Taxonomy Tagging

Wendet automatisch Begriffe aus dem zentralen SharePoint Term Store (Managed Metadata) auf Dokumente an, basierend auf einer KI-Analyse des Inhalts. Dies verbessert die Auffindbarkeit, Filterung und allgemeine Verwaltung von Dateien erheblich und fördert die Konsistenz der Metadaten.

Image Tagging

Erkennt Objekte in Bildern mithilfe von KI und versieht sie automatisch mit beschreibenden Schlüsselwörtern, die in einer Metadatenspalte gespeichert werden. Dies erleichtert das Suchen, Sortieren und Filtern von Bilddateien.

Optical Character Recognition (OCR)

Extrahiert gedruckten oder handgeschriebenen Text aus Bilddateien (JPG, PNG, TIFF) und PDFs, wodurch dieser Text durchsuchbar und indizierbar wird. Es gibt jedoch technische Einschränkungen bezüglich Dateitypen, Seitenzahl (max. 500 für OCR), Zeichenlimit (64.000), Bildabmessungen und unterstützten Alphabeten (aktuell primär Lateinisch).

Content Assembly

Ermöglicht die automatische Erstellung von standardisierten, sich wiederholenden Geschäftsdokumenten (z. B. Verträge, Arbeitsanweisungen, Angebote) basierend auf modernen Vorlagen, die mit Datenquellen wie SharePoint-Listen verknüpft sind. Dies kann erhebliche Zeiteinsparungen bringen, wie eine Fallstudie mit über 6.000 eingesparten Stunden pro Jahr zeigt.

Document Translation

Erstellt automatisch übersetzte Kopien von Dokumenten direkt in SharePoint-Bibliotheken, wobei das ursprüngliche Format und die Struktur erhalten bleiben. Unterstützt eine Vielzahl von Sprachen.

eSignature

Integriert eine Funktion zum Anfordern und Verwalten elektronischer Signaturen direkt in SharePoint und Microsoft 365. Dies vereinfacht Signaturprozesse und hält Dokumente während des Prüfungs- und Signaturvorgangs innerhalb der M365-Umgebung, was die Compliance unterstützt. Die regionale Verfügbarkeit ist derzeit noch eingeschränkt.

PDF Merge/Extract

Bietet Werkzeuge zum Zusammenführen mehrerer PDF-Dateien zu einer einzigen oder zum Aufteilen einer großen PDF-Datei in mehrere kleinere.

Processing Rules

Ermöglicht die Definition einfacher, regelbasierter Aktionen in Dokumentbibliotheken zur Automatisierung von Aufgaben, z. B. das Verschieben von Dateien basierend auf Metadatenänderungen.

Content Experiences Features (Funktionen für Inhaltserlebnisse)

Diese Funktionen zielen darauf ab, die Interaktion der Benutzer mit Inhalten zu verbessern:

Enhanced File Viewer

Bietet eine erweiterte Ansicht für Hunderte von Dateitypen direkt in SharePoint/OneDrive/Teams und unterstützt Funktionen wie Anmerkungen.

Content Query

Erlaubt präzisere Abfragen basierend auf spezifischen Metadatenwerten, was über die reine Stichwortsuche hinausgeht.

Site Templates

Stellt Vorlagen für SharePoint-Websites bereit, die für die Verwaltung, Verarbeitung und Nachverfolgung von Geschäftsdokumenten vorkonfiguriert sind.

Document Portals

Ermöglichen die sichere Zusammenarbeit an Dokumenten mit externen Parteien wie Lieferanten oder Freiberuflern.

Business Documents App & Document Hub

Zukünftige, zentralisierte Oberflächen zur Verwaltung hochwertiger Dokumente, die als benutzerlizenzierte Dienste geplant sind.

Content Governance Features (SharePoint Advanced Management – SAM):

Ein wesentlicher Bestandteil von SharePoint Premium sind die erweiterten Governance-Funktionen, die früher unter dem Namen SharePoint Advanced Management (SAM) bekannt waren. Diese sind entscheidend für die sichere Verwaltung von Inhalten, insbesondere im Hinblick auf die Vorbereitung für KI-Tools wie Copilot.

Fokus

Bekämpfung von Content Sprawl (ungezügeltes Wachstum von Inhalten), Verhinderung von Oversharing (übermäßige Freigabe von Inhalten), Verwaltung des Zugriffs auf SharePoint- und OneDrive-Websites sowie Steuerung des Content-Lebenszyklus.

Schlüsselfunktionen

• Data Access Governance (DAG) Berichte & Einblicke: Bieten Transparenz darüber, welche Inhalte wie und mit wem geteilt werden, identifizieren potenziell übermäßig geteilte Websites oder Dateien mit sensiblen Bezeichnungen.
• Site Lifecycle Policies: Ermöglichen die Definition von Richtlinien zur Handhabung inaktiver Websites (z. B. Archivierung) und zur Sicherstellung gültiger Website-Besitzer.
• Site Access Reviews: Automatisieren die Überprüfung von Website-Zugriffsberechtigungen durch die Website-Besitzer.
• Restricted Access Control (RAC): Ermöglicht die Beschränkung des Zugriffs auf bestimmte SharePoint-Websites oder OneDrive-Konten auf definierte Sicherheitsgruppen, unabhängig von bestehenden Freigaben.
• Block Download Policies: Verhindern das Herunterladen, Drucken oder Synchronisieren von Dateien von bestimmten Websites oder OneDrive, erlauben nur den Zugriff über den Browser.
• Change History: Protokolliert administrative Änderungen an Websites oder Organisationseinstellungen.
• AI Insights: Nutzen Sprachmodelle, um Muster und potenzielle Governance-Probleme in den Berichten zu erkennen und Handlungsempfehlungen zu geben (z. B. Identifizierung inaktiver Websites mit sensiblen Inhalten).

Lizenzierung

Diese erweiterten Governance-Funktionen erfordern in der Regel separate Pro-Benutzer-Lizenzen (SAM-Lizenzen). Es ist jedoch zu beachten, dass einige dieser Funktionen auch in Microsoft 365 Copilot-Lizenzen enthalten sind.

Anwendungsfälle & Vorteile:

SharePoint Premium ermöglicht die Automatisierung zahlreicher Geschäftsprozesse, wie z. B. die Verarbeitung von Rechnungen und Verträgen. Es verbessert die Genauigkeit der Suche durch automatisch extrahierte und angewendete Metadaten und hilft bei der Verwaltung von Compliance-Risiken durch automatische Klassifizierung und die Anwendung von Richtlinien. Dies führt zu einem verbesserten Wissensmanagement, gesteigerter Effizienz und Produktivität, Kosteneinsparungen und höherer Datengenauigkeit. Fallstudien und Analysen deuten auf einen erheblichen Return on Investment (ROI) hin, der oft transformativ statt nur marginal ist.

Die Implementierung von SharePoint Premium ist jedoch kein triviales Unterfangen. Es ist keine Lösung, die einfach “eingeschaltet” wird und sofort funktioniert. Vielmehr erfordert sie eine signifikante Investition in Zeit und Expertise. Das Training benutzerdefinierter KI-Modelle benötigt sorgfältig ausgewählte Beispieldokumente (sowohl positive als auch negative Beispiele) und die Einbindung von Fachexperten aus den jeweiligen Geschäftsbereichen. Die Definition klarer Taxonomien und die Einrichtung von Content Centern zur Verwaltung der Modelle sind ebenfalls notwendig. Darüber hinaus muss eine Governance-Struktur für die Kuratierung (Überprüfung und Verfeinerung) der extrahierten Metadaten und Klassifizierungen sowie für die laufende Wartung der Modelle etabliert werden. Ohne sorgfältige Planung, die Beteiligung von Fachexperten und kontinuierliches Management ist der Erfolg nicht garantiert. Es gibt auch technische und praktische Hürden: Berichte deuten auf Herausforderungen bei der Verarbeitung komplexer Dokumente hin, wie z. B. mehrseitige PDFs mit Tabellen, die sich über mehrere Seiten erstrecken, oder Seiten mit mehreren Tabellen. Dateiformat-, Größen- und OCR-Beschränkungen müssen beachtet werden. Zudem wurden Verzögerungen bei der Veröffentlichung von Modellaktualisierungen und daraus resultierende Probleme bei der automatischen Verarbeitung beobachtet. Diese Faktoren unterstreichen, dass SharePoint Premium zwar mächtig ist, aber eine durchdachte Implementierungsstrategie und fortlaufende Betreuung benötigt, um sein Potenzial auszuschöpfen und Einschränkungen zu überwinden.

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Copilot for Microsoft 365 in SharePoint: KI-Assistent für Inhalte und Zusammenarbeit

Microsoft 365 Copilot ist ein KI-gestütztes Produktivitätswerkzeug, das tief in die Microsoft 365-Anwendungen, einschließlich SharePoint, integriert ist. Es nutzt Large Language Models (LLMs) und greift auf Daten aus dem Microsoft Graph (E-Mails, Chats, Kalender, Dokumente) zu, um kontextbezogene Unterstützung zu leisten. Ein zentrales Sicherheitsmerkmal ist, dass Copilot die bestehenden Benutzerberechtigungen respektiert; Benutzer sehen nur Informationen, auf die sie bereits Zugriff haben. Die Nutzung erfordert bestimmte Microsoft 365-Basislizenzen sowie eine zusätzliche Copilot-Lizenz pro Benutzer.

Kernfunktionen in SharePoint

Inhaltserstellung (Seiten/Beiträge)

Copilot unterstützt Autoren direkt im Rich-Text-Editor von SharePoint (innerhalb des Text-Webparts) beim Erstellen und Überarbeiten von Inhalten. Es kann Text neu schreiben, den Ton anpassen, kürzen oder ausführen. Besonders hervorzuheben ist die Fähigkeit, ganze SharePoint-Seiten basierend auf einer einfachen Beschreibung (Prompt) oder durch die Verwendung vorhandener Dokumente (z. B. Word-Dateien oder PowerPoint-Präsentationen) als Grundlage zu generieren. Dabei nutzt Copilot auch neue Design-Funktionen von SharePoint wie flexible Abschnitte und Design-Ideen, um ansprechende Layouts vorzuschlagen.

SharePoint Agents

Dies sind spezialisierte KI-Assistenten, die auf den Inhalt bestimmter SharePoint-Websites oder ausgewählter Dateien und Ordner beschränkt sind. Sie können Fragen zu diesem spezifischen Wissensbereich beantworten und fungieren als “Subject Matter Experts” für diesen Inhalt. Jede SharePoint-Website erhält automatisch einen Standard-Agenten. Benutzer mit Bearbeitungsrechten können zusätzliche, benutzerdefinierte Agenten erstellen und deren Wissensbasis auf bis zu 20 Quellen (Websites, Bibliotheken, Ordner, Dateien) beschränken. Die Agenten respektieren dabei stets die individuellen Benutzerberechtigungen. Sie können auch in Microsoft Teams integriert und genutzt werden. Aktuell werden gängige Office-Dokumente, PDFs, Textdateien und HTML unterstützt; Unterstützung für Bilder, Videos und OneNote ist geplant. SharePoint-Listen oder Seiten aus der Seitenbibliothek können derzeit nicht als Quelle genutzt werden.

Informationsfindung/-zusammenfassung

Copilot kann Informationen aus SharePoint-Dokumentbibliotheken, Listen und Websites abrufen, um Benutzern bei der Suche nach Dateien, der Generierung von Zusammenfassungen oder der Extraktion von Erkenntnissen zu helfen. Innerhalb der OneDrive- oder SharePoint-Oberfläche können Benutzer Copilot nutzen, um Zusammenfassungen von Dokumenten zu erhalten oder Fragen zum Inhalt zu stellen. Die Fähigkeit, benötigte Informationen in Dateien zu finden, wird von frühen Anwendern als signifikanter Vorteil genannt. Es ist jedoch zu beachten, dass die Zusammenfassungsfähigkeiten im Chat-Kontext begrenzt sein können (z. B. auf die letzten 30 Tage des Chatverlaufs).

Integration mit Copilot Studio

SharePoint kann als Datenquelle für die Erstellung und das Training benutzerdefinierter KI-Modelle und -Agenten in Copilot Studio (früher Power Virtual Agents) dienen. Dies ermöglicht es, generative Antworten auf Basis von SharePoint-Inhalten zu erstellen. Die Einrichtung erfordert die Konfiguration der Authentifizierung, um den Zugriff auf SharePoint-Daten zu ermöglichen.

Anwendungsfälle & Vorteile

Der Einsatz von Copilot in SharePoint verspricht erhebliche Produktivitätssteigerungen. Er beschleunigt die Inhaltserstellung, vereinfacht die Gestaltung von Websites und Seiten, automatisiert das Erstellen von Zusammenfassungen und verbessert die Zusammenarbeit. Die Informationsfindung wird erleichtert, und der Zeitaufwand für Routinetätigkeiten reduziert sich. Studien und Berichte von Erstanwendern nennen quantifizierbare Vorteile: durchschnittliche Zeitersparnis von 1,2 bis zu 10 Stunden pro Woche, 29 % schnellere Erledigung von Aufgaben (Suche, Schreiben, Zusammenfassen), verbesserte Qualität und Genauigkeit der Arbeit.

Einschränkungen und Herausforderungen

Trotz des Potenzials gibt es Berichte über Herausforderungen und Einschränkungen bei der Nutzung von Copilot mit SharePoint:

Such-/Abrufprobleme

Anwender berichten von inkonsistenten oder ungenauen Antworten bei Abfragen zu SharePoint-Inhalten, insbesondere wenn es um Metadaten, Dateizählungen oder spezifische Details geht. Copilot scheint Schwierigkeiten mit Fragen zur Struktur (Meta-Fragen) im Gegensatz zu Fragen zum Inhalt zu haben. Das begrenzte Kontextfenster der LLMs erschwert das Verarbeiten sehr großer Dokumente oder einer großen Anzahl von Dateien. Verzögerungen bei der Indizierung können die Aktualität der Informationen beeinträchtigen. Governance-Maßnahmen wie Restricted SharePoint Search (RSS) können den Datenzugriff für Copilot einschränken und somit die Qualität der Antworten beeinflussen.

Agenten-Einschränkungen

Die Anzahl der Wissensquellen für Agenten ist derzeit auf 20 begrenzt. Listen und Seiten werden nicht als Quellen unterstützt. Die Unterstützung für Dateiformate wird noch erweitert. Freigabelinks zu Seiten funktionieren nicht als Wissensquelle. Es wurden auch Probleme mit dem Genehmigungsprozess für Agenten und deren Grounding-Fähigkeiten gemeldet.

Funktionslücken/Inkonsistenzen

Einige Benutzer vermissen Funktionen, die von anderen KI-Tools bekannt sind (z. B. direktes Hochladen von Dokumenten im Chat, Modellwahl, DALL-E-Bildgenerierung). Die Leistung wird teilweise als einfacher empfunden als bei spezialisierten Modellen wie GPT-4.

Datenbereitschaft

Die Effektivität von Copilot hängt maßgeblich von gut organisierten, korrekt berechtigten Daten in Microsoft 365 und SharePoint ab. Das Risiko des Oversharing ist erheblich und muss adressiert werden, bevor Copilot breit ausgerollt wird.

Diese Beobachtungen legen nahe, dass Copilot primär als Assistent für Aufgaben wie Entwurf, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen basierend auf zugänglichen Inhalten konzipiert ist und dabei semantisches Verständnis nutzt. Es ist jedoch kein Allheilmittel und ersetzt nicht präzise, metadatengesteuerte Suchvorgänge oder Inventarisierungsaufgaben. Anwender, die erwarten, dass Copilot exakt Dateien zählt oder Elemente basierend auf komplexen Metadaten filtern kann, werden möglicherweise enttäuscht sein. Seine Leistungsfähigkeit ist durch die zugrundeliegenden Daten im Microsoft Graph, die Grenzen der Indizierung und die angewendeten Berechtigungen beschränkt. Ein klares Erwartungsmanagement bezüglich seiner Fähigkeiten im Vergleich zu traditionellen Suchmethoden ist daher entscheidend für eine erfolgreiche Einführung.

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Andere native KI-Funktionen – SharePoint trifft KI: Nativer und Drittanbieter-Ansatz im Vergleich

Neben SharePoint Premium und Copilot gibt es weitere native Microsoft-Technologien, die KI-Funktionen im SharePoint-Kontext ermöglichen oder ermöglichten:

AI Builder Integration

Der AI Builder ist Teil der Microsoft Power Platform und bietet eine Sammlung von vortrainierten und benutzerdefinierten KI-Modellen (z. B. für Dokumentenverarbeitung, Objekterkennung, Kategorisierung, Vorhersage). Diese Modelle können direkt in SharePoint (oft als Teil der SharePoint Premium/Syntex-Funktionen für strukturierte/Freiform-Verarbeitung) oder über Power Automate-Workflows genutzt werden, die durch SharePoint-Ereignisse (z. B. das Hochladen einer Datei) ausgelöst werden. Dies erlaubt die Erstellung benutzerdefinierter, KI-gestützter Automatisierungen mit einem Low-Code/No-Code-Ansatz. Beispiele sind Workflows, die automatisch Metadaten aus hochgeladenen Rechnungen extrahieren und in SharePoint-Spalten schreiben oder Dokumente basierend auf ihrem Inhalt klassifizieren. Die Nutzung von AI Builder erfordert entsprechende Power Platform Lizenzen oder AI Builder Credits, die teilweise auch in Syntex/Premium-Lizenzen enthalten waren oder über das PAYG-Modell abgerechnet werden.

Viva Topics (Wird eingestellt)

Viva Topics nutzte KI, um automatisch Wissen aus Inhalten in Microsoft 365 (einschließlich SharePoint) zu identifizieren, zu organisieren und in Form von Themenkarten und -seiten darzustellen. Diese Themen wurden kontextbezogen in Anwendungen wie SharePoint, Teams und Outlook angezeigt, um die Wissensfindung und die Identifizierung von Experten zu erleichtern. Viva Topics wird jedoch im Februar 2025 eingestellt. Microsoft fokussiert seine Entwicklungsanstrengungen stattdessen auf KI-gestützte Wissenserfahrungen innerhalb von Copilot und direkt in SharePoint. Bestehende, von Benutzern veröffentlichte Themenseiten werden in normale SharePoint-Seiten umgewandelt, die weiterhin über die Suche auffindbar sind, aber nicht mehr durch KI aktualisiert werden.

Die Integration von AI Builder unterstreicht eine wichtige Facette der Microsoft-Strategie: Während SharePoint Premium eine Reihe von eingebauten und trainierbaren KI-Modellen für gängige Content-Management-Aufgaben bietet, dient die Power Platform (Power Automate, Power Apps) mit AI Builder als primäres Werkzeug für die Erstellung benutzerdefinierterer, Low-Code KI-gesteuerter Workflows, die mit SharePoint-Daten interagieren. Wenn Unternehmen also KI-Automatisierungen benötigen, die über die Standardfunktionen von Premium hinausgehen – beispielsweise zur Integration mit externen Systemen, zur Implementierung komplexer, mehrstufiger Logik oder zur Erstellung benutzerdefinierter Oberflächen mit Power Apps – ist die Power Platform mit AI Builder das dafür vorgesehene, eng mit SharePoint integrierte Microsoft-Werkzeugset. Dies bietet eine wichtige Erweiterungsebene über die eingebauten Premium-Funktionen hinaus.

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KI-Lösungen von Drittanbietern zur Integration in SharePoint

Neben den nativen KI-Lösungen von Microsoft gibt es einen wachsenden Markt an Drittanbieter-Tools, die KI-Funktionen in SharePoint integrieren oder erweitern. Diese Lösungen decken oft spezifische Nischen ab oder bieten alternative Ansätze zu den Microsoft-Angeboten. Die Integration erfolgt typischerweise über verschiedene Mechanismen:

APIs

Nutzung der Microsoft Graph API oder spezifischer SharePoint APIs, um auf Daten zuzugreifen und Aktionen auszuführen.

Konnektoren

Plattformen wie Zapier oder Power Automate (über benutzerdefinierte Konnektoren) ermöglichen die Verbindung von SharePoint mit externen KI-Diensten.

Dedizierte Add-Ins/Apps

Lösungen, die als SharePoint Framework (SPFx) Webparts, Add-Ins oder eigenständige Anwendungen konzipiert sind und direkt mit SharePoint interagieren.

Beispiele und Analyse

Die Bandbreite der Drittanbieter-Lösungen ist groß. Hier einige Beispiele, kategorisiert nach Funktionsschwerpunkten:

Workflow-/Automatisierungsplattformen (mit KI)

• FlowForma: Eine No-Code-Plattform, die generative KI (einen eigenen “Copilot” und Zusammenfassungsfunktionen) zur Erstellung komplexer Workflows nutzt, die sich nahtlos in Microsoft 365 und SharePoint integrieren.
• Nintex: Bietet umfangreiche Werkzeuge für Workflow-Automatisierung, Robotic Process Automation (RPA) und Dokumentengenerierung mit SharePoint-Integration. Kann jedoch eine steilere Lernkurve und höhere Kosten aufweisen.
• Zapier: Dient als Integrationsplattform (“Middleware”), die SharePoint mit tausenden anderen Anwendungen verbindet, einschließlich KI-Diensten wie “AI by Zapier” (nutzt Modelle wie OpenAI, Anthropic) oder spezialisierten KI-Tools wie “Browse AI” zur Webseiten-Datenextraktion. Besonders geeignet für die Automatisierung einfacherer, anwendungsübergreifender Aufgaben.
• Kissflow: Eine weitere Workflow-Management-Lösung, die sich durch eine einfache Benutzeroberfläche an nicht-technische Anwender richtet.
• Sembly.ai: Spezialisiert auf Meeting-Produktivität. Integriert sich mit SharePoint, um automatisch KI-generierte Meeting-Notizen, Zusammenfassungen und Aufgabenlisten in relevanten SharePoint-Bibliotheken abzulegen. Die Integration erfolgt über APIs und respektiert bestehende Berechtigungen.

Semantische Suche/Wissensmanagement

• PoolParty Semantic Suite (von Graphwise): Bietet eine semantische Ebene über SharePoint (sowie Teams und Copilot). Ermöglicht semantische Suche (die über Stichwörter hinausgeht und Synonyme versteht), automatisches Konzept-Tagging basierend auf einer zentral verwalteten Taxonomie und facettierte Suche zur Verfeinerung der Ergebnisse. Integriert sich mit dem SharePoint Term Store, Azure und der Graph API.
• Semaphore (von Progress): Nutzt semantische Modelle, Text Mining und Klassifizierungsregeln, um SharePoint-Dokumente mit reichhaltigen, kontextbezogenen Metadaten zu versehen. Eine Fallstudie mit einer globalen Non-Profit-Organisation zeigte eine verbesserte Auffindbarkeit von Dokumenten und eine bessere Wissensvernetzung über verschiedene Standorte hinweg.
• Expert.ai: Ein Werkzeug für semantische Textanalyse mit tiefgreifenden Anpassungsmöglichkeiten für Schlüsselwörter und Konzepte. Wird in Vergleichen als starke Alternative im Bereich Semantik genannt.
• Guru: Eine Enterprise AI-Suchplattform, die Informationen aus verschiedenen Quellen, einschließlich SharePoint, aggregiert und durchsuchbar macht.
• Onyx (ehemals Danswer): Eine Open-Source-KI-Plattform, die sich mit Unternehmensdokumenten, Anwendungen (inkl. SharePoint) und Personen verbindet. Bietet eine Chat-Schnittstelle, Konnektoren zu über 40 Systemen und die Möglichkeit, benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen. Kann lokal oder in der Cloud betrieben werden.

Dokumentenverarbeitung/-erfassung

• Artsyl docAlpha: Integriert sich eng mit SharePoint und bietet erweiterte OCR, KI-gestützte Dokumentenerkennung (automatische Klassifizierung und Metadatenzuweisung), intelligente Datenextraktion (mit trainierbaren Modellen) und Workflow-Automatisierung. Zielt auf spezifische Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Fertigung ab.
• conceptClassifier (von verschiedenen Anbietern): Ein Add-on, das “Compound Term Processing”-Technologie nutzt, um unstrukturierte Daten in SharePoint zu klassifizieren und Metadaten zu extrahieren.

Allgemeine KI-/Produktivitätsplattformen

• Stack AI: Eine Plattform zum Erstellen von KI-Agenten, die mit internen Daten und APIs interagieren, einschließlich Dokumentenverarbeitung und Suche.
• kama DEI: Eine Plattform für Natural Language Understanding (NLU) mit einer konfigurierbaren Wissensdatenbank zur Erstellung von virtuellen Agenten.

Open Source / Entwicklerwerkzeuge

Auf GitHub finden sich diverse Open-Source-Projekte und Repositories rund um SharePoint-Entwicklung (z. B. offizielle Microsoft Repositories für Dokumentation und SPFx-Training). Es gibt auch spezifische Tools wie “Prompt Pulse”, eine Microsoft Teams Power App, die SharePoint als Datenquelle für das Teilen von Copilot-Prompts nutzt, oder allgemeinere Produktivitätswerkzeuge mit SharePoint-Bezug. Onyx ist ein Beispiel für eine umfassendere Open-Source Enterprise Search/AI-Plattform mit SharePoint-Konnektor.

KI-Tools-Vergleich: Integrierte vs. Drittanbieter-Ansätze

Die Entscheidung zwischen der Nutzung der integrierten Microsoft KI-Lösungen wie SharePoint Premium oder Copilot und der Integration von Drittanbieter-Tools erfordert die sorgfältige Abwägung verschiedener Aspekte. Integrierte Lösungen bieten eine sehr tiefe Integration in Microsoft 365 und eine nahtlose Nutzererfahrung. Ihr Funktionsumfang ist breit gefächert und deckt Bereiche wie Verarbeitung, Governance und Assistenz ab, obwohl die Tiefe je nach Funktion variieren kann. Die Kostenmodelle dieser Lösungen sind hybrid: Sie basieren sowohl auf nutzungs- als auch benutzerbasierten Ansätzen. Die Anpassbarkeit beschränkt sich auf Modelltraining, Prompts und die Nutzung der Power Platform, während die Sicherheitsintegration auf den bestehenden Standards und der Compliance von Microsoft 365 basiert. Der Wartungsaufwand ist durch zentrale Updates aus dem Microsoft-Ökosystem effizient geregelt, erfordert jedoch eine gewisse Konfiguration und Training. Dies führt letztlich zu einer hohen Herstellerbindung innerhalb des Microsoft-Systems.

Oder wählt man spezialisierte “Best-of-Breed”-Tools von Drittanbietern für spezifische KI-Aufgaben, die möglicherweise überlegene Funktionalität in diesem Bereich bieten, dafür aber Integrationsaufwand und potenziell höhere Verwaltungskosten verursachen, mit Ausnahme des Xpert.Digital Partners?

Drittanbieter-Lösungen hingegen sind hinsichtlich Integrationstiefe variabel. Sie arbeiten beispielsweise mit APIs, Konnektoren und Add-ins, was jedoch zusätzliche Komplexität bedeuten kann. Sie sind oft auf Nischen spezialisiert und bieten in spezifischen Bereichen potenziell tiefere Funktionen als integrierte Lösungen. Die Kostenmodelle variieren stark, angefangen bei Abonnements bis hin zu Freemium- und Open-Source-Modellen. Bei der Anpassbarkeit liegt der Vorteil oft bei Drittanbietern, insbesondere bei Open-Source-Lösungen, die maximale Flexibilität ermöglichen. Allerdings erfordern diese Lösungen eine separate Prüfung hinsichtlich Sicherheit und Datenhandhabung sowie ein potenziell höheres Integrationsmanagement. Die Herstellerbindung ist in der Regel geringer, jedoch besteht eine Abhängigkeit vom jeweiligen Drittanbieter.

Die Entscheidung zwischen nativer Microsoft-Integration und spezialisierten Drittanbieter-Tools muss auch im Hinblick auf Integrationsaufwand und Herstellerbindung betrachtet werden. Während Microsoft 365 eine tiefe Integration innerhalb des eigenen Ökosystems bietet, kann die Bindung (Lock-in) an diesen Hersteller hoch sein. Drittanbieterlösungen hingegen bieten potenziell mehr Flexibilität. Organisationen sollten daher sorgfältig abwägen, ob der vermeintliche Vorteil spezialisierter Funktionen die zusätzlichen Kosten und die Komplexität der Integration rechtfertigt.

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Auswirkungen der KI auf SharePoint-Kernfunktionen

Künstliche Intelligenz verändert nicht nur die übergeordneten Content-Management-Strategien, sondern wirkt sich auch direkt auf die Kernfunktionen von SharePoint aus, insbesondere auf die Suche und die Prozessautomatisierung.

Suche und Informationsfindung

Die traditionelle Stichwortsuche in Unternehmensportalen führt oft zu unbefriedigenden Ergebnissen und hohem Zeitaufwand für die Benutzer. KI verspricht hier grundlegende Verbesserungen:

Von Stichwörtern zu Konzepten

KI-gestützte Suche geht über den reinen Abgleich von Stichwörtern hinaus. Sie zielt darauf ab, die Absicht des Benutzers hinter einer Suchanfrage zu verstehen und den semantischen Kontext von Wörtern und Phrasen zu berücksichtigen.

Semantische Suche

Diese Technologie nutzt Vektor-Einbettungen (mathematische Repräsentationen von Wörtern und Konzepten) und Sprachmodelle, um konzeptuell verwandte Informationen zu finden, auch wenn die exakten Suchbegriffe nicht im Dokument vorkommen. Microsoft Search und insbesondere Copilot bauen auf einem solchen semantischen Index auf, der aus den Daten im Microsoft Graph generiert wird. Dieser Index ermöglicht es, Beziehungen zwischen verschiedenen Wortformen zu erkennen, Synonyme zu verstehen und inhaltlich ähnliche Dokumente zu identifizieren. Azure AI Search bietet ebenfalls semantische Funktionen wie Re-Ranking (Neubewertung der Suchergebnisse basierend auf semantischer Relevanz), die Extraktion von Antwort-Snippets und Hervorhebungen. Drittanbieter wie PoolParty integrieren ebenfalls semantische Suchfunktionen in SharePoint. Für bestimmte erweiterte semantische Funktionen, insbesondere im Kontext von Copilot Studio oder Azure AI Search, kann eine Microsoft 365 Copilot Lizenz im Tenant erforderlich sein, um die semantische Indizierung optimal zu nutzen.

Natural Language Processing (NLP) / Natürliche Sprachabfragen

KI ermöglicht es Benutzern zunehmend, Fragen in natürlicher, alltäglicher Sprache zu stellen, anstatt starre Suchbegriffe verwenden zu müssen. Microsoft 365 Copilot ist explizit auf diese konversationelle Interaktion ausgelegt. Es ist jedoch zu beachten, dass Microsoft angekündigt hat, bestimmte Formen der Unterstützung für natürliche Sprachabfragen in den Standard-Suchoberflächen von Microsoft 365 (wie Outlook, Teams, SharePoint Search) zugunsten von Stichwortsuchen mit Filtern oder eben der Nutzung von Copilot auslaufen zu lassen. Werkzeuge wie LlamaIndex in Kombination mit Datenkonnektoren (z. B. von CData) können ebenfalls genutzt werden, um benutzerdefinierte Lösungen zu entwickeln, die natürliche Sprachabfragen gegen SharePoint-Daten ermöglichen. Auch die eDiscovery (Premium)-Funktion in Microsoft Purview nutzt einen Natural Language Query Builder in Verbindung mit Copilot.

Personalisierung & Empfehlungen

KI-Algorithmen analysieren das Verhalten der Benutzer, ihre Rolle im Unternehmen, ihre Interaktionen und die Beziehungen im Microsoft Graph, um personalisierte Suchergebnisse zu liefern und relevante Inhalte (Dokumente, Nachrichten, Experten) proaktiv vorzuschlagen.

Die Vorteile dieser KI-gestützten Suchverbesserungen sind eine schnellere Informationsfindung, relevantere Suchergebnisse, eine verbesserte Entdeckung von Wissen und eine Reduzierung der Zeit, die Mitarbeiter mit der Suche verbringen.

Die Tabelle zeigt die Unterschiede zwischen den verschiedenen Suchansätzen. Die Stichwortsuche erfolgt durch den exakten Abgleich von Begriffen und ist aufgrund ihrer Einfachheit zwar praktisch, jedoch in ihrer Relevanz eingeschränkt, da sie weder Kontext noch Synonyme berücksichtigt. Die Standard Microsoft Search, welche personalisiert ist, nutzt zusätzlich Signale aus dem Microsoft Graph, um eine bessere und stärker auf den Nutzer zugeschnittene Relevanz zu bieten. Allerdings vernachlässigt auch sie oft den semantischen Kontext und ist sehr abhängig von der Qualität der Graph-Daten. Die semantische Suche, die auf Technologien wie Copilot oder Azure AI basiert, arbeitet mit Vektor-Einbettungen und versteht den Kontext sowie die Bedeutung der Suchanfragen. Sie liefert die höchste Relevanz, da sie Absichten erkennt und auch konzeptuell Ähnliches findet. Jedoch erfordert sie eine explizite Einrichtung, entsprechende Lizenzen sowie qualitativ hochwertige Daten und kann bei komplexen Meta-Fragen an ihre Grenzen stoßen. Die natürliche Sprachabfrage, die auf konversationeller KI und Absichtserkennung basiert, erlaubt eine intuitive und flexible Eingabe. Allerdings kann sie mehrdeutig sein, wird in Standard-Benutzeroberflächen nur eingeschränkt unterstützt und ihre Genauigkeit hängt maßgeblich von der Qualität des zugrundeliegenden Modells ab.

Die Entwicklung der Suche innerhalb von Microsoft 365 zeigt eine klare Richtung: Copilot repräsentiert die nächste Generation und nutzt einen fortschrittlicheren semantischen Index als die Standard-Microsoft-Suche. Während die Standard-Suche bereits Personalisierung durch den Microsoft Graph integriert, fügt Copilot ein tieferes semantisches Verständnis und die Fähigkeit zur logischen Schlussfolgerung hinzu. Die Einstellung von Microsoft Search in Bing zugunsten von Copilot unterstreicht diese strategische Ausrichtung. Dennoch stößt auch die Copilot-Suche in der Praxis an Grenzen, insbesondere bei unzureichend aufbereiteten Daten oder unklaren Berechtigungen. Werkzeuge wie Restricted SharePoint Search (RSS) verdeutlichen das Spannungsfeld zwischen dem breiten Datenzugriff, den KI benötigt, und den Anforderungen der Data Governance, was sowohl Copilot als auch die Standard-Suche beeinflusst. Copilot ist also nicht einfach eine “bessere Suche”, sondern ein KI-Assistent, dessen Suchfähigkeiten auf semantischem Verständnis beruhen, aber von der Qualität und Zugänglichkeit der zugrundeliegenden Daten abhängen.

Prozessautomatisierung und Content Management

KI revolutioniert auch die Art und Weise, wie Inhalte in SharePoint verwaltet und in Prozesse eingebunden werden:

Automatisierte Klassifizierung & Verschlagwortung

KI-Modelle, insbesondere die von SharePoint Premium/Syntex, können Dokumente automatisch anhand ihres Inhalts analysieren und klassifizieren. Sie wenden dabei vordefinierte Metadaten-Tags an, entweder basierend auf trainierten Modellen oder durch Integration mit der SharePoint-Taxonomie (Managed Metadata). Dies reduziert den manuellen Aufwand erheblich und sorgt für konsistente Metadaten über den gesamten Dokumentenbestand hinweg.

Metadatenextraktion

Über die reine Klassifizierung hinaus kann KI spezifische Informationen – wie Daten, Namen, Beträge, Vertragsklauseln – aus strukturierten (Formulare) und unstrukturierten (Briefe, Verträge) Dokumenten extrahieren. Diese extrahierten Daten werden in SharePoint-Spalten (Metadatenfelder) gespeichert und ermöglichen so metadatengesteuerte Prozesse und eine deutlich verbesserte Auffindbarkeit.

Workflow-Automatisierung

Die automatisch extrahierten Metadaten oder die erfolgte Klassifizierung können als Trigger für nachgelagerte Workflows dienen, die typischerweise mit Power Automate erstellt werden. Beispiele hierfür sind Genehmigungsprozesse, die basierend auf einem extrahierten Rechnungsbetrag gestartet werden, Benachrichtigungen bei bevorstehenden Vertragsabläufen oder das automatische Routing von Dokumenten an die zuständige Abteilung.

Compliance-Automatisierung (Aufbewahrungs-/Vertraulichkeitsbezeichnungen)

Ein besonders wichtiger Anwendungsfall ist die automatische Anwendung von Compliance-Richtlinien. KI-Modelle (innerhalb von SharePoint Premium/Syntex) können so konfiguriert werden, dass sie Aufbewahrungsbezeichnungen (Retention Labels) oder Vertraulichkeitsbezeichnungen (Sensitivity Labels) aus Microsoft Purview automatisch auf Dokumente anwenden, basierend auf deren Klassifizierung oder dem erkannten Inhalt (z. B. sensible Informationen). Dies stellt sicher, dass Inhalte gemäß den Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Vorgaben behandelt werden, ohne dass Benutzer manuell eingreifen müssen. Die Konfiguration erfolgt durch Verknüpfung der Purview-Bezeichnungen mit den KI-Modellen oder durch Auto-Labeling-Richtlinien in Purview, die auf bestimmte Inhaltstypen, sensible Informationstypen, Schlüsselwörter oder trainierbare Klassifizierer reagieren. Ein konkretes Beispiel wäre ein Syntex-Modell, das “Produktspezifikationen” erkennt und automatisch eine ereignisbasierte Aufbewahrungsbezeichnung “5 Jahre nach Produkteinstellung aufbewahren” anwendet. Auch Power Automate kann genutzt werden, um Bezeichnungen basierend auf Workflow-Logik anzuwenden.

Content Assembly

Wie bereits erwähnt, automatisiert diese Funktion die Erstellung standardisierter Dokumente.

Die Vorteile dieser Automatisierungen liegen auf der Hand: gesteigerte Effizienz, Reduzierung manueller Fehler, verbesserte Compliance, höhere Datenkonsistenz und beschleunigte Geschäftsprozesse.

Die Fähigkeit der KI, Compliance-Aufgaben zu automatisieren, stellt einen Paradigmenwechsel dar. Traditionell war die Einhaltung von Aufbewahrungsfristen oder der Schutz sensibler Daten stark von manuellen Prozessen und der Sorgfalt der Mitarbeiter abhängig – beides fehleranfällig und schwer skalierbar. KI, insbesondere durch SharePoint Premium/Syntex, ermöglicht es nun, Compliance-Richtlinien, die in Microsoft Purview definiert sind, proaktiv und automatisch basierend auf dem Inhalt der Dokumente durchzusetzen. Indem die KI versteht, um welche Art von Dokument es sich handelt oder ob es sensible Informationen enthält, kann sie die korrekte Aufbewahrungs- oder Vertraulichkeitsbezeichnung anwenden, ohne dass ein Benutzer dies manuell tun muss. Dies erhöht die Konsistenz der Richtlinienanwendung drastisch und reduziert das Risiko von Compliance-Verstößen. Für Unternehmen in regulierten Branchen oder solche mit großen Mengen sensibler Daten ist dies ein erheblicher Mehrwert. KI fungiert hier als Brücke zwischen dem Inhalt selbst und den darauf anzuwendenden Governance-Regeln und ermöglicht eine automatisierte Durchsetzung im großen Maßstab.

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Strategischer Wert und Implementierungsüberlegungen

Die Integration von KI in SharePoint bietet über die Verbesserung einzelner Funktionen hinaus einen erheblichen strategischen Mehrwert. Die Entscheidung zur Implementierung sollte jedoch auf einer sorgfältigen Abwägung der Vorteile, Kosten und notwendigen Voraussetzungen basieren.

Der Business Case: Warum KI in SharePoint implementieren?

Die Argumente für den Einsatz von KI in SharePoint sind vielfältig und berühren Kernbereiche der Unternehmensleistung:

Effizienz & Produktivität

Der wohl greifbarste Vorteil ist die massive Zeitersparnis durch die Automatisierung manueller und repetitiver Aufgaben. Dazu gehören Dateneingabe, Dokumentenklassifizierung, Verschlagwortung, Zusammenfassung und die Erstellung von Standarddokumenten. Mitarbeiter werden von Routinetätigkeiten entlastet und können sich auf strategischere, wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren. Die verbesserte Suche beschleunigt zudem die Informationsfindung.

Wissensmanagement

KI hilft, die oft unstrukturierten Informationsmengen in SharePoint in organisiertes und zugängliches Wissen zu verwandeln. Durch automatische Verschlagwortung und Klassifizierung wird die Auffindbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Informationen verbessert. Obwohl Viva Topics eingestellt wird, bleibt das Ziel bestehen, Menschen besser mit Wissen und Expertise zu vernetzen, nun primär über SharePoint und Copilot.

Compliance & Governance

KI ermöglicht die automatisierte Durchsetzung von Compliance-Richtlinien. Das automatische Anwenden von Aufbewahrungs- und Vertraulichkeitsbezeichnungen basierend auf dem Inhalt, das Erkennen sensibler Informationen und die konsistente Anwendung von Metadaten tragen dazu bei, Compliance-Risiken zu reduzieren und die Datengenauigkeit zu erhöhen. Dies unterstützt auch die Auditierbarkeit.

Kosteneinsparungen & ROI

Die Automatisierung reduziert operative Kosten, die durch manuelle Prozesse, Fehlerbehebung und ineffiziente Suche entstehen. Potenzielle Einsparungen ergeben sich auch durch die Konsolidierung von Werkzeugen und die Vermeidung von Kosten für spezialisierte Legacy-Systeme. Fallstudien und ROI-Analysen, sowohl für Syntex/Premium als auch für Copilot, deuten auf ein hohes Einsparungspotenzial hin, das oft weit über marginale Verbesserungen hinausgeht und einen Return on Investment von über 100% bis hin zu über 400% erreichen kann.

Zukunftsfähigkeit

Die Implementierung von KI bereitet die Content-Basis für zukünftige Entwicklungen und insbesondere für KI-Assistenten wie Copilot vor. Sie positioniert das Unternehmen im Einklang mit dem allgemeinen Trend zur Integration von KI in den digitalen Arbeitsplatz.

Implementierungsfaktoren

Die Einführung von KI-Lösungen in SharePoint erfordert eine strategische Herangehensweise und die Berücksichtigung mehrerer Schlüsselfaktoren:

Lizenzierung & Kosten

Das Verständnis der Lizenzmodelle ist essentiell. SharePoint Premium kombiniert ein Pay-as-you-go-Modell (über Azure-Abonnement) für Verarbeitungsdienste mit benutzerbasierten Lizenzen für erweiterte Governance-Funktionen (SAM). Microsoft 365 Copilot erfordert ebenfalls eine separate Benutzerlizenz zusätzlich zu den M365-Basislizenzen. Die Kosten, insbesondere für Premium-Funktionen und Copilot, können eine Hürde darstellen, vor allem für kleinere Organisationen. Die Nutzung von Kostenrechnern und Assessment-Tools wird empfohlen. Die Einrichtung der PAYG-Abrechnung erfordert eine Verknüpfung mit einem Azure-Abonnement und einer Ressourcengruppe.

Datenbereitschaft & Informationsarchitektur (IA)

Dies ist einer der kritischsten Erfolgsfaktoren. Die Effektivität von KI-Werkzeugen, insbesondere von Copilot, hängt massiv von der Qualität, Organisation und den Berechtigungen der zugrundeliegenden Daten in SharePoint und Microsoft 365 ab. Eine robuste Informationsarchitektur ist unerlässlich: klare Struktur von Websites und Hub Sites, konsistente Nutzung von Metadaten und Inhaltstypen, logische Ordnerstrukturen und Namenskonventionen. Redundante, veraltete oder triviale (ROT) Daten sollten identifiziert und bereinigt werden, da sie die KI-Ergebnisse beeinträchtigen können. Entscheidend ist die Überprüfung und Korrektur von Dateiberechtigungen und die Beseitigung von Oversharing bevor KI-Tools wie Copilot breitflächig eingeführt werden. Werkzeuge wie SharePoint Advanced Management (SAM) und Microsoft Purview sind hierfür zentral. KI selbst beeinflusst auch die Best Practices für IA – standardisierte Metadaten, automatisierte Tagging-Prozesse und Qualitätskontrollen werden noch wichtiger. Die Notwendigkeit einer soliden Datengrundlage kann nicht genug betont werden; KI ist kein Ersatz für grundlegende Informationshygiene, sondern setzt diese voraus.

Technische Implementierung & Expertise

Die Einrichtung von SharePoint Premium erfordert Konfigurationsschritte wie die Verknüpfung mit Azure, die Einrichtung von Content Centern und das Training benutzerdefinierter Modelle. Dies kann technisches Know-how erfordern und die Einbindung von IT-Spezialisten oder externen Partnern notwendig machen. Es gibt eine Lernkurve für Administratoren und Benutzer. Es empfiehlt sich, klein anzufangen, spezifische, erfolgversprechende Anwendungsfälle zu identifizieren und die Lösungen schrittweise auszurollen.

Herausforderungen & Einschränkungen

Organisationen sollten sich der potenziellen technischen Hürden bewusst sein, wie z. B. Genauigkeitsprobleme bei Modellen, Verarbeitungsgrenzen bei bestimmten Dateitypen, -größen oder komplexen Layouts, Inkonsistenzen bei Copilot-Antworten oder Komplexitäten bei der Integration verschiedener Systeme.

Change Management & Adoption

Die Einführung von KI-Werkzeugen verändert Arbeitsweisen. Erfolgreiche Adoption erfordert gezielte Benutzerschulungen, klare Kommunikation über Nutzen und Grenzen der Werkzeuge und möglicherweise die Etablierung von internen “Champions” oder Multiplikatoren.

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Ethische und Datenschutzrechtliche Überlegungen

Der Einsatz von KI im Unternehmenskontext wirft wichtige ethische und datenschutzrechtliche Fragen auf, die proaktiv adressiert werden müssen:

Bias und Fairness

KI-Modelle lernen aus Daten und können daher unbeabsichtigt bestehende Vorurteile (Bias) aufnehmen und verstärken. Dies kann zu diskriminierenden oder unfairen Ergebnissen führen. Es bedarf kontinuierlicher Überwachung und Anpassung der Modelle, um Bias zu erkennen und zu minimieren. Die generierten Inhalte und Vorschläge sollten auf Neutralität und Inklusivität geprüft werden.

Datenschutz & Sicherheit

KI-Systeme wie Copilot verarbeiten potenziell große Mengen an Unternehmensdaten, darunter auch sensible oder personenbezogene Informationen. Das Hauptrisiko besteht darin, dass durch fehlerhafte Berechtigungen (Oversharing) oder Fehlkonfigurationen sensible Daten unbeabsichtigt Nutzern zugänglich gemacht werden, die sie nicht sehen dürften. Robuste Verschlüsselung, strikte Zugriffskontrollen und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften (wie DSGVO/GDPR) sind unerlässlich. Microsoft betont, dass für Unternehmenskunden mit Copilot kommerzielle Datenschutzmaßnahmen greifen, die verhindern, dass Benutzer-Prompts oder -Daten zum Training der öffentlichen LLMs verwendet werden. Dennoch müssen Organisationen ihre eigenen Datenhandhabungsrichtlinien definieren und kommunizieren und besonders vorsichtig mit rechtlich eingeschränkten Daten (z. B. Gesundheitsdaten/PHI, PII) umgehen.

Transparenz & Verantwortlichkeit

Benutzer sollten verstehen können, wie KI-generierte Antworten zustande kommen. Da LLMs gelegentlich “halluzinieren”, d. h. falsche, aber überzeugend klingende Informationen generieren können, ist es entscheidend, dass Benutzer die Ergebnisse kritisch prüfen und verifizieren. Klare Nutzungsrichtlinien und Verantwortlichkeiten für die Überprüfung von KI-Ergebnissen sind notwendig.

Prinzipien verantwortungsvoller KI

Der Einsatz von KI sollte ethischen Grundsätzen folgen: respektvoll, gesetzeskonform und darauf bedacht, Schaden zu vermeiden. Aspekte wie Barrierefreiheit der KI-Tools und die potenziellen Auswirkungen auf Arbeitsplätze sollten berücksichtigt werden. Eine übermäßige Abhängigkeit von KI, die kritisches Denken reduziert, sollte vermieden werden.

Die Einführung von KI in SharePoint schafft eine inhärente Dualität: Einerseits ermöglichen diese Werkzeuge enorme Effizienzgewinne durch den Zugriff auf und die Verarbeitung von großen Datenmengen. Andererseits eröffnen genau diese Fähigkeiten neue Risikovektoren für Datenschutz und Datensicherheit. Die Fähigkeit von Copilot, auf E-Mails, Chats und Dokumente zuzugreifen, um kontextbezogene Hilfe zu leisten, birgt gleichzeitig das Risiko der unbeabsichtigten Offenlegung sensibler Informationen, wenn die zugrundeliegenden Berechtigungen fehlerhaft oder zu weit gefasst sind. Daher ist es unerlässlich, dass die Implementierung von KI-Tools Hand in Hand geht mit einer Stärkung der Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen sowie der Etablierung klarer ethischer Richtlinien und Governance-Prozesse. Der Nutzen der KI kann nur dann verantwortungsvoll realisiert werden, wenn die damit verbundenen Risiken aktiv gemanagt werden.

Microsoft 365 und KI: Trends, Tools und die nächste Generation der Produktivität

Die Integration von KI in SharePoint steht erst am Anfang. Die zukünftige Entwicklung dürfte von folgenden Trends geprägt sein:

Tiefere und breitere KI-Integration

Es ist zu erwarten, dass KI-Funktionen noch nahtloser und umfassender in SharePoint, OneDrive, Teams und andere Microsoft 365-Dienste integriert werden. KI wird zunehmend die Basis für Content Management, Automatisierung und Benutzererfahrungen bilden.

Weiterentwicklung von SharePoint Premium

Microsoft wird die Funktionen von SharePoint Premium voraussichtlich weiter ausbauen. Auf der Roadmap stehen Features wie die Business Documents App, der Document Hub, Archivierung auf Dateiebene und längere Aufbewahrungsfristen für M365 Backup. Auch die Kernfunktionen der Inhaltsverarbeitung und -governance werden weiterentwickelt, z. B. durch neue KI-Regeln zum Setzen von Vertraulichkeits- und Aufbewahrungsbezeichnungen.

Verbesserungen bei Copilot

Copilot wird voraussichtlich intelligenter, besser integriert (z. B. Anzeige von Viva Connections-Karten in Agenten) und potenziell fähiger in Bezug auf komplexere Aufgaben und Schlussfolgerungen. Verbesserungen bei der Sprachinteraktion sind ebenfalls zu erwarten.

Optimierte Autorenerfahrung

Die Erstellung von Inhalten in SharePoint wird durch KI weiter vereinfacht, z. B. durch KI-gestützte Seitenerstellung, Designvorschläge für Seitenabschnitte, flexiblere Layouts (12-Spalten-Raster), Echtzeit-Co-Authoring für Seiten und verbesserte Werkzeuge zur Tabellenbearbeitung.

Anhaltender Fokus auf Governance

Angesichts der wachsenden Datenmengen und der zunehmenden KI-Nutzung wird Microsoft voraussichtlich weiterhin Werkzeuge zur Verwaltung von Zugriff, Lebenszyklus und Compliance im KI-Zeitalter entwickeln und verbessern.

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Empfehlungen: Effizienzsteigerung und Wissensmanagement durch KI in SharePoint

Die Integration von Künstlicher Intelligenz markiert einen Wendepunkt für Microsoft SharePoint. Die Plattform entwickelt sich von einem System zur reinen Dokumentenablage hin zu einer intelligenten Umgebung für Content Management, Zusammenarbeit und Wissensfindung. Die nativen Lösungen von Microsoft, allen voran SharePoint Premium (als Weiterentwicklung von Syntex) und Microsoft 365 Copilot, bieten leistungsstarke, wenn auch sich noch entwickelnde, Werkzeuge zur Automatisierung von Prozessen, Verbesserung der Suche und Unterstützung der Benutzer. Ergänzt werden diese durch spezialisierte Drittanbieterlösungen. Der strategische Wert liegt in erheblichen Effizienzsteigerungen, verbessertem Wissenszugang, automatisierter Compliance und potenziell hohen Kosteneinsparungen.

Um dieses Potenzial erfolgreich zu heben, sind jedoch strategische Planung und sorgfältige Implementierung unerlässlich. Basierend auf der Analyse ergeben sich folgende Kernempfehlungen:

Bedarfsanalyse und Anwendungsfälle priorisieren

Führen Sie keine KI-Lösungen um ihrer selbst willen ein. Identifizieren Sie konkrete geschäftliche Herausforderungen – sei es ineffiziente Dokumentenverarbeitung, mangelhafte Suchergebnisse, Compliance-Lücken oder Wissenssilos – bei denen KI einen messbaren Mehrwert liefern kann. Priorisieren Sie Anwendungsfälle basierend auf dem erwarteten Return on Investment (ROI) und der strategischen Bedeutung.

Data Governance als Fundament etablieren

Dies ist die wichtigste Voraussetzung. Bevor Sie KI-Tools wie Copilot oder umfangreiche Premium-Funktionen ausrollen, investieren Sie Zeit und Ressourcen in die Bereinigung Ihrer Datenbestände, die Optimierung der Informationsarchitektur und die Sanierung von Berechtigungen und Oversharing-Problemen. Nutzen Sie die Werkzeuge von SharePoint Advanced Management (SAM) und Microsoft Purview aktiv. Eine solide Governance ist keine Option, sondern die Basis für eine effektive und sichere KI-Nutzung.

Native vs. Drittanbieter-Lösungen abwägen

Evaluieren Sie für Kernanforderungen im Bereich Content-Verarbeitung und allgemeine KI-Assistenz innerhalb von Microsoft 365 zunächst die nativen Lösungen SharePoint Premium und Copilot aufgrund ihrer tiefen Integration. Ziehen Sie Drittanbieter-Tools in Betracht, wenn spezifische, hochprioritäre Nischenanforderungen bestehen, die von den nativen Angeboten nicht abgedeckt werden, oder wenn bereits starke Investitionen in bestehende Drittanbieterlösungen getätigt wurden. Berücksichtigen Sie dabei die Trade-offs bezüglich Integrationstiefe, Funktionsspezialisierung, Kosten und Wartungsaufwand.

Klein anfangen und iterativ vorgehen

Starten Sie Pilotprojekte für ausgewählte Anwendungsfälle oder Abteilungen. Nutzen Sie Simulationsmodi, wo verfügbar (z. B. für Auto-Labeling-Richtlinien), um die Auswirkungen abzuschätzen. Messen Sie die Ergebnisse und den ROI und verfeinern Sie Modelle und Prozesse, bevor Sie eine breite Einführung planen. Kommunizieren Sie klar die aktuellen Fähigkeiten und auch die Grenzen der KI-Werkzeuge, um realistische Erwartungen zu setzen.

Lizenzierung und Ethik proaktiv managen

Machen Sie sich mit den hybriden Lizenzmodellen von SharePoint Premium und den Kostenstrukturen von Copilot vertraut. Berücksichtigen Sie die notwendigen Azure-Budgets für PAYG-Dienste. Entwickeln Sie klare ethische Richtlinien und Nutzungsrichtlinien für KI-Werkzeuge, die Aspekte wie Datenschutz, Bias-Vermeidung und die Notwendigkeit der Ergebnisüberprüfung adressieren. Planen Sie Benutzertrainings und Change-Management-Maßnahmen ein.

Abschließend lässt sich festhalten, dass die Integration von KI für die zukünftige Wertschöpfung aus SharePoint von entscheidender Bedeutung ist. Ein strategischer, gut gesteuerter und iterativer Ansatz, der die technologischen Möglichkeiten mit soliden Governance-Praktiken und ethischen Überlegungen verbindet, ist der Schlüssel, um die erheblichen Vorteile zu realisieren und gleichzeitig die inhärenten Risiken zu managen.

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