Zum Inhalt springen
EN DE

M365 Copilot: AI eingebettet in deinen Workflow

L3 Lektion 4 von 5 — Kontext als Infrastruktur
1
2
3
4
5

Claude Projects und Custom GPTs haben eines gemeinsam: Du lädst Kontext hoch — Dokumente, Instructions, Regeln. Microsoft 365 Copilot Ein AI-Assistent, der direkt in Microsoft 365 Apps (Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams) integriert ist und auf organisationale Daten über den Microsoft Graph zugreift — E-Mails, Dokumente, Kalender, Chats. dreht das Prinzip um: Der Kontext ist schon da. Deine E-Mails, Dokumente, Kalender, Teams-Chats — Copilot hat Zugriff auf deinen bestehenden Arbeitsalltag über den Microsoft Graph Microsofts Datenschicht, die Informationen aus allen Microsoft 365 Diensten verbindet — E-Mails, Kalender, Dateien, Teams-Chats, SharePoint-Dokumente. Copilot nutzt den Graph, um Antworten in deinem Arbeitskontext zu verankern. .

Kein Hochladen, kein separates Interface. AI dort, wo du bereits arbeitest.

M365 Copilot nutzt ein dreistufiges Modell:

SchichtWas sie liefertBeispiel
Microsoft GraphDeine organisationalen DatenE-Mails, Dateien, Kalender, Teams-Chats
Web GroundingAktuelle Informationen aus dem WebFaktenprüfung, Ergänzung
Dein PromptDeine konkrete Anweisung”Fasse die letzten 5 E-Mails zu Projekt X zusammen”

Der entscheidende Unterschied: Du konfigurierst keinen System Prompt. Die Integration selbst ist der Kontext. Copilot weiss, wer dir geschrieben hat, woran du arbeitest und welche Meetings anstehen — weil es die gleichen Daten sieht wie du.

Was Copilot kann: Entwürfe aus Stichpunkten generieren, Texte umschreiben, zusammenfassen, Ton anpassen.

Typischer Einsatz: “Schreibe einen ersten Entwurf basierend auf dem Projektbrief in /SharePoint/Projekt-Alpha/Brief.docx”

Kontext: Das aktuelle Dokument + referenzierte Dateien aus SharePoint/OneDrive.

Was Copilot kann: Formeln vorschlagen, Daten analysieren, Trends identifizieren, Visualisierungen erstellen.

Typischer Einsatz: “Welche Produktkategorie hatte den stärksten Rückgang im Q3?”

Kontext: Die aktuelle Tabelle. Copilot in Excel ist noch am stärksten eingeschränkt — komplexe Datenanalysen erfordern oft Nacharbeit.

Was Copilot kann: Präsentationen aus Dokumenten generieren, Design vorschlagen, Folien umstrukturieren.

Typischer Einsatz: “Erstelle eine Präsentation basierend auf dem Word-Dokument zur Quartalsstrategie”

Kontext: Referenzierte Word- oder PDF-Dateien.

Was Copilot kann: E-Mails zusammenfassen, Antworten entwerfen, lange Threads auf den Punkt bringen.

Typischer Einsatz: “Fasse diesen E-Mail-Thread zusammen und schlage eine Antwort vor”

Kontext: E-Mail-Verlauf, Kalender, Kontakte.

Was Copilot kann: Meeting-Zusammenfassungen erstellen, Action Items extrahieren, Chat-Verläufe durchsuchen.

Typischer Einsatz: “Was wurde im letzten Projekt-Meeting zu den Timelines entschieden?”

Kontext: Meeting-Transkripte, Chat-Verläufe.

  • Nahtlose Integration: Kein Tool-Wechsel nötig — AI ist dort, wo du arbeitest
  • Live-Kontext: Keine Dokumente hochladen, kein Setup — der Arbeitskontext ist automatisch verfügbar
  • Enterprise-Grade Sicherheit: Daten bleiben innerhalb der Organisation, Compliance-konform
  • Cross-App Kontext: Copilot kann Informationen aus E-Mails, Dokumenten und Chats verbinden
  • Preis: 30 USD/Nutzer/Monat für Business — signifikante Investition, die sich lohnen muss
  • Lock-in: Nur sinnvoll innerhalb des Microsoft-Ökosystems. Wenn du nicht mit M365 arbeitest, ist Copilot keine Option.
  • Qualität variiert stark: In Word und Outlook gut, in Excel noch eingeschränkt. Nicht jede App profitiert gleich.
  • Kein Custom Training: Du kannst Copilot nicht auf deine spezifischen Anforderungen “feintunen” wie bei Custom Instructions
  • Admin-Abhängigkeit: IT muss Copilot freigeben und konfigurieren — du kannst es nicht einfach selbst starten
  • Datenschutz-Bewusstsein nötig: Copilot greift auf alle Daten zu, auf die du Zugriff hast. Das schliesst Dokumente ein, die du vielleicht vergessen hast.
AspektClaude ProjectsCustom GPTsM365 Copilot
Kontext-QuelleHochgeladene DateienHochgeladene DateienLive-Daten (Graph)
Wo du arbeitestClaude.aiChatGPTIn M365 Apps
SetupNutzer erstellt ProjektNutzer erstellt GPTAdmin deployed
KontextkontrolleDu entscheidest was rein kommtDu entscheidest was rein kommtOrganisation + automatisch
StärkeFlexibler WorkspaceTeilbar, API-ActionsNahtloser Workflow
SchwächeNur in Claude.aiKnowledge unsicherTeuer, Lock-in
Ideal fürProjektarbeit mit DokumentenSpezialisierte Tools zum TeilenTeams in M365-Umgebungen

Die Frage ist nicht “welches Tool ist das beste”, sondern “welches passt zu meinem Arbeitskontext”:

  • Du arbeitest primär in Microsoft 365? → Copilot ist der natürlichste Weg, AI in deinen Workflow zu bringen. Prüfe, ob der Preis den Nutzen rechtfertigt.
  • Du brauchst einen flexiblen Workspace für Projektarbeit? → Claude Projects geben dir die meiste Kontrolle über Kontext und Qualität.
  • Du willst spezialisierte Tools bauen und teilen? → Custom GPTs sind das zugänglichste Format dafür.
  • Du nutzt mehrere Tools? → Das ist normal und oft der smarteste Ansatz. Copilot für den täglichen Workflow, Claude Projects für Tiefenarbeit, Custom GPTs für spezialisierte Aufgaben.

Mach eine Bestandsaufnahme: Wo liegt der Kontext, den du täglich brauchst? E-Mails, SharePoint, lokale Dateien, Notizen? Welches der drei Tools (Projects, GPTs, Copilot) hätte den einfachsten Zugriff darauf?

Nimm drei wiederkehrende Aufgaben aus deiner Arbeitswoche. Ordne jeder Aufgabe das passende Tool zu: Für welche wäre Copilot ideal? Für welche ein Claude Project? Für welche ein Custom GPT?

Wenn du Zugang zu M365 Copilot hast: Teste es eine Woche lang bewusst. Notiere jede Nutzung: Was hat Zeit gespart? Was war enttäuschend? Berechne: Lohnen sich 30 USD/Monat für dich?

M365 Copilot zeigt, wohin die Reise geht: AI, die nicht in einer separaten Oberfläche lebt, sondern in die Werkzeuge eingebettet ist, die du bereits nutzt. Der Kontext wird nicht konfiguriert — er entsteht aus deiner Arbeit.

Aber unabhängig vom Tool bleibt eine Fähigkeit zentral: Gute Instructions schreiben. Ob du Custom Instructions in einem Claude Project definierst, einen Custom GPT konfigurierst oder einfach besser promptest — die Prinzipien sind dieselben. In der nächsten Lektion lernst du die Anatomie eines starken System Prompts — die Synthese von L3.

Part of AI Learning — free courses from prompt to production. Jan on LinkedIn