Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/304391 
Year of Publication: 
2024
Series/Report no.: 
Bayreuther Arbeitspapiere zur Wirtschaftsinformatik No. 72
Publisher: 
Universität Bayreuth, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Bayreuth
Abstract: 
Microsoft 365 Copilot ist ein innovatives KI-gestütztes Tool, das Unternehmen und Bildungseinrichtungen bei der Steigerung ihrer Effizienz und Produktivität unterstützen kann. Ist das sinnvoll? Wo genau liegen die Potentiale? Lohnt sich der Einsatz? Damit befasst sich diese Studie. Die Studie gibt einen Überblick zu generativen Chatbots wie Microsoft 365 Copilot und ordnet zentrale Begriffe ein. Die Analyse befasst sich mit den notwendigen Schritten vor der Implementierung, einschließlich der Beschaffung, internen Kosten-Nutzen-Abwägungen und datenschutzrechtlichen Aspekten. Im weiteren Verlauf werden die verschiedenen Anwendungen und Funktionalitäten von Microsoft 365 Copilot detailliert betrachtet, darunter Microsoft Teams, Outlook, Word, PowerPoint, Excel, Forms, Power Automate und Whiteboard. Jedes Kapitel beschreibt spezifische Features und wie diese zur Optimierung von Arbeitsabläufen beitragen können. Zudem werden Grenzen der Anwendungen aufgezeigt. Abschließend bietet die Studie fundierte Handlungssempfehlungen und praktische Hinweise zur Nutzung von Microsoft 365 Copilot, einschließlich hilfreicher Prompts für verschiedene OfficeProgramme. Diese umfassende Analyse soll Entscheidungsträgern helfen, die Vorteile und Grenzen von Microsoft 365 Copilot zu erkennen und fundierte Hahdlungsmaßnahmen abzuleiten, um die digitale Transformation ihrer Organisationen voranzutreiben. Mit dieser Studie leisten wir einen Beitrag zur Diskussion über die Integration von KI in den Arbeitsalltag und deren Auswirkungen auf die Effizienz und Zusammenarbeit in Unternehmen und Bildungseinrichtungen.
Subjects: 
Microsoft Copilot
Künstliche Intelligenz
Generative KI
LLM Agent
Persistent Identifier of the first edition: 
Creative Commons License: 
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Document Type: 
Working Paper

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