#70 Copilot Studio in echt: Was bei KI-Agenten wirklich funktioniert | mit Fabian Moritz

In dieser Folge von 365 Checkpoint ist Fabian Moritz, CEO von Experts Inside Deutschland, zu Gast. Wir sprechen über Copilot Studio, produktive KI-Agenten und die Frage, warum der erste Agent oft nicht der beste ist.

Es geht um echte Erfahrungen statt Demo-Magie: Intranet Agents, Retrieval Use Cases, Orchestrator Agents, Pro-Code-Ansätze, Workflows mit KI, externe Systeme wie Jira und MCP sowie Governance, Credits und typische Kostenfallen. Fabian teilt, was heute wirklich funktioniert, wovon Maker lieber die Finger lassen sollten und warum Prozess- und Datenverständnis wichtiger sind als der nächste schnelle Agent.

Kapitelübersicht:

00:00 – Warum produktive Agents oft scheitern

01:34 – Fabian Moritz und Experts Inside Deutschland

05:22 – Intranet Agent, Orchestrator Agent und Grounding

09:34 – Erfolgreiche Use Cases mit Produktdaten

11:00 – KI-Agenten als Workflow statt Chatbot

15:19 – Was heute mit Copilot Studio gut funktioniert

16:36 – Warum autonome Agents schwierig sind

18:49 – Grenzen von Copilot Studio und Power Platform

21:47 – Wovon Maker lieber die Finger lassen sollten

23:57 – Externe Systeme, Jira und MCP

26:23 – Governance, Credits und Kostenfallen

29:48 – Fabians wichtigste Tipps für Agent Maker

31:26 – Wie wir in Zukunft Agents erstellen

Fabians Podcast Copilot Inside: https://open.spotify.com/show/5phnvZx5iBd2YDDTFFJKSP

Fabian Moritz auf LinkedIn:

https://www.linkedin.com/in/fabianmoritz/

Wenn dir die Folge gefallen hat, abonniere 365 Checkpoint und lass uns gerne eine Bewertung da. Mehr von mir findest du auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/drohregger/

Transkript

Maschinell erstellt und redaktionell geprüft.

00:00 – Warum produktive Agents oft scheitern

Daniel Rohregger: Stell dir vor, du erstellst einen ersten Agenten und ihr deployed diesen Agenten, aber so wirklich funktioniert er nicht. Ihr habt zwar Wissensquellen angebunden, ihr habt alles getestet und dann geht es los. Aber irgendwie ist es dann doch nicht so, wie ihr euch das Ganze vorstellt, qualitativ oder inhaltlich. Und gerade dieser Produktivbetrieb mit Agenten ist tatsächlich eine echte Herausforderung und ich habe heute jemanden zu Gast, der, glaube ich, am aller allermeisten hier in der deutschen Community davon erzählen kann. Ich freue mich riesig, dass er da ist. Heute geht es nicht um schicke Demos, nicht um Keynote-Versprechen von Microsoft, sondern von echten Erfahrungen von echten Menschen und von Leuten, die wirklich schon versuchen, dieses diese tollen Theorien von Microsoft in die Tat umzusetzen.

Daniel Rohregger: Fabian Moritz ist da und ich freue mich riesig, dass wir uns hier heute in Salzburg gegenübersitzen zu dieser Aufnahme von 365 Checkpoint, deinem Podcast rund ums Thema Microsoft 365. Herzlich willkommen zu einer weiteren Folge 365 Checkpoint und schön, dass du wieder mit dabei bist. Mein Name ist Daniel Rohregger, ich bin Cloud Architekt und M365 Copilot, MVP, Copilot-Trainer und Coach. Schön, dass du heute mit dabei bist und schön, dass du heute mit dabei bist, Fabian. Ich freue mich riesig. Wir sind hier gemeinsam auf der Infinity 365 in Salzburg und haben uns gesagt: ’Hey, wir ziehen uns mal ein bisschen zurück von diesem turbulenten Konferenzleben und sprechen mal über Dinge, die uns beiden immer wieder im beruflichen Alltag widerfahren.

Daniel Rohregger: Und ja, jeder, der dich kennt, der weiß, es gibt eigentlich keinen, der da näher am Zahn der Zeit ist als du.

01:34 – Fabian Moritz und Experts Inside Deutschland

Daniel Rohregger: Für alle, die dich nicht kennen, hast du jetzt die Chance, einmal dich vorzustellen, gib uns einen Einblick von dir, von deinem Job als als CEO von Experts Inside.

Fabian Moritz: Ja, schön, dass ich hier sein darf, schön, dass wir sprechen. Ich bin Fabian, komm aus Brandenburg. Ja, also nicht verwechseln, häufig sag ich Berlin, aber es ist in der Nähe von Berlin, also im wunderschönen Brandenburg, also wenn man das nicht kennt, da gibt es viele Seen, alles ist flach, da kann man gut Fahrrad fahren und ja, was sollte man noch über mich wissen, ich bin Familienvater, ich bin seit, ach mittlerweile, ich fühl mich dann so alt, wenn ich das sage, seit über 25 Jahren in der Branche und hab schon mit der ersten Version von SharePoint damals beginnen dürfen und ja, bin CEO von der Experts Inside Deutschland, die gibt es seit knapp einem Jahr und mit ganz tollen Leuten, mit denen ich da zusammenarbeiten kann.

Fabian Moritz: Also in der Gruppe der Experts Inside, die ist ja schon, wir feiern fünfzehnjähriges jetzt, so die Experts Inside, ja, und ja, und ich darf das in Deutschland aufbauen und bin da sehr, sehr happy, das mit wirklich coolen Leuten gerade machen zu dürfen, nicht nur coolen Leuten bei Experts Inside, sondern auch sehr, sehr spannenden Kunden und generell Technologie, was Microsoft uns gerade an Aufgaben mitgibt oder aber auch in Technologie schenkt, das ist ja ja da, da kann man nicht so viel. viel schlafen manchmal und sich ein bisschen ärgern und ein bisschen freuen. Ja, das ist ganz unterschiedlich, je nach, je nach Gemengelage.

Daniel Rohregger: Sehr gut. Du bist jetzt kein klassischer Geschäftsführer, wenn ich das mal so sagen darf. Du bist jetzt keiner, der oben auf seinem, auf seinem weißen Thron sitzt und auf seine Mitarbeitenden herabschaut, sondern du bist immer noch, bist immer noch am Zahn der Zeit immer noch mal mit Kunden unterwegs. Vielleicht kannst du uns mal so ein, so ein Einblick geben, vielleicht in deine Realität, was du so machst, wie dein Tag abläuft, ungefähr, was da so alles drin steht.

Fabian Moritz: Ja, also ein paar Aufgaben muss ich so machen, da würd ich sagen, das sind unsere CEO Aufgaben, so, aber das versuche ich so weit wie so gering wie möglich zu halten, weil die anderen Sachen machen mir einfach mehr Spaß.

Daniel Rohregger: Und das, obwohl es Copilot Studio ist, ja das, ja, diese.

Fabian Moritz: Technologie macht mir schon noch Spaß. Wenn mir einer sagen würde, morgen, du musst halt irgendwie keine Ahnung, das und das noch studieren, um da diese Rolle wahrzunehmen, würde ich sagen, nein, ich kann beides machen und ich liebe gerade auch das an der Technologie zu sein. Mir ist bewusst, dass ich das nicht dauerhaft machen kann, aber das kann mir gerade erstmal niemand wegnehmen. Oder bedeutet, was bedeutet das für mich, dass ich, ich würd mal sagen, so. zwischen 50 und 70% meiner Zeit kann ich mich mit Technologie beschäftigen, sprich Community Dinge teilen. Also ich bin, wir hatten ja gerade gequatscht, so im Flow zu sein, wenn ich morgens aufstehe, also so zwischen 4 und 6, je nach je nach Jahreszeit, denn dann ist das erste, was ich morgens halt mache, so meine Zeit nutzen, wo mich niemand stört und halt Community zu lesen, so zu verarbeiten, vielleicht was zu schreiben.

Fabian Moritz: Und dann bin ich halt auch viel in den Projekten unterwegs und auch bei Kunden, das mag ich schon sehr.

Daniel Rohregger: Ich hak da gleich mal eine und würd dich mal so ein bisschen fragen. Der Ziel ist es hier in meinem Podcast nicht so ein klassisches Interview von A. B. so zu führen, sondern auch wirklich über Dinge gemeinsam zu sprechen. Und du hast ja viel Kontakt mit mit den Kunden offensichtlich und du, du baust auch wirklich Agents und das teilen wir so ein bisschen. Ich glaube, du siehst oft noch ein bisschen das Positive. Ja, ich habe auch jetzt schon schon viel mit den. Mit Dingen, mit mit Agents probiert, mit Copilot Studio probiert und umgesetzt und gemacht und es ist immer, finde ich, so ein bisschen auf und ab.

Daniel Rohregger: Ja, also so mal an einem Tag geht es gut, dann hat man wie ein Use Case, der lässt sich sehr gut umsetzen. Dann gibt es so Dinge, wo man denkt: ‘Hey, das ist ein Use Case, der müsste doch eigentlich schon gehen.’ Und dann fällt es dann doch wieder in irgendwas Trivialem, was entweder technologisch begründet ist im Microsoft Toolstack oder dann am Ende ja bei den Unzulänglichkeiten der Kunden oder von den fehlenden Daten. Aber gib uns doch mal einen kleinen Einblick in in Dinge, in sag ich mal, entweder Anforderungen in Use Cases oder in Arten von Agents, die du sagst: ‘Hey, sowas seh ich jetzt immer wieder mal so, was machen wir, sowas funktioniert schon gut und das sind so Dinge, mit denen hast du vielleicht auch immer mal wieder zu tun.’ Ja, vielleicht mal abgesehen vom Intranet-Chatbot-Agent, den wahrscheinlich ja nicht.

05:22 – Intranet Agent, Orchestrator Agent und Grounding

Fabian Moritz: Also, wir können mal bei dem Beispiel irgendwie anfangen. Ja, also du kannst dir irgendwie ’n Agent bauen, dann kannst du sagen: ‘Ich hau jetzt hier mein ganzes Intranet in einen Agent rein und dann machst du irgendwas und stellst fest, doof.’ So, du kannst aber auch ’nen Orchestrator Agent bauen, der dann so mehrere Spezialisten unter sich hat und der dann vorher feststellt, was möchte ich eigentlich wissen. Ja, und dann weiß er, OK, ich möchte mal anhand meiner Frage oder Prompts, wie auch immer, möchte ich was aus HR wissen und da kann man schon Infrastruktur aufbauen. Und häufig ist es so, dass der erste Agent total doof ist, weil die Infrastruktur falsch ist.

Fabian Moritz: Nicht das heißt, so ’n Agent, der ist einfach viel zu viel zugemüllt mit Informationen und dann ist es auch so, es gibt ja mindestens 3 Arten, wie ich halt Daten grounden kann. Ja, in so einem Custom Agent. Ja, und da gibt es halt Unterschiede, nicht wenn ich halt Dokumente zum Beispiel direkt aus SharePoint verwende. Das ist ein Unterschied, als wenn ich die Dokumente in Dataverse hochlade, nicht und und das muss man einfach ausprobieren. Und da kann man halt auch einen guten Effekt erzielen, mit dass ich sehr spezifische Sachen habe. Ich hab mal ein Beispiel von einem Kunden, ein ganz klassischer Speiseplan.

Fabian Moritz: Ja, kannst dir vorstellen, wie der aussah, so ein Excel-Dokument. Und wir haben den tatsächlich locker hinbekommen, nachdem wir den Dataverse einfach hochgeladen hat und das wissen viele nicht. In Dataverse werden die Sachen trotzdem synchronisiert mit SharePoint, nicht? Und das wissen aber viele nicht. Die linken liegt für immer da, muss aber nicht. Und damit kann man schon ganz Gutes erreichen.

Daniel Rohregger: Ich kann dir mal ein Beispiel geben aus aus aus meiner Praxis. Wir hatten, wir hatten genau das Gleiche. Also, wir hatten quasi einen Intranet Agent, wo auch quasi eine Aufgabe war, aber vordefiniert, der Speiseplan muss abrufbar sein, ne? Wir hatten quasi diesen Speiseplan und der wurde auch von einem externen Dienstleister eben gepflegt, der quasi immer als PDF hochgeladen. Und das Ganze wurde quasi ja halt einfach Speiseplan PDF und wurde im SharePoint abgelegt. Und das gab es aber dann über die Laufe der Zeit, also über die letzten 2, 3 Jahre, eben verschiedene Orte, Ordner oder Bibliotheken, wo das abgelegt wurde.

Daniel Rohregger: Ja, und es gab ja dann manche, die hießen Speiseplan, der andere Speisekarte, Speisekarte aktuell, neueste Speisekarte. Ja, und je nachdem haben wir dann eben gemerkt, weil eben diese ganzen Speisepläne von letztem Jahr, von überletztem Jahr noch da waren, ja je nach Wording. was der User geschrieben hat in seinem Prompt, hat eben auch der Copilot oder der Agent in dem Fall, den wir da gebaut haben, dann meistens den richtigen. Aber wenn man zum Beispiel, was heißt der aktuelle Speiseplan, hat er eben das Dokument genommen, das hat aktueller Speiseplan, hieß aber, der war halt 2 Jahre alt.

Daniel Rohregger: Ja, also das sind, glaub ich, dann Erfahrungen. Würdest du denn sagen, also A, der Newsletter, der der der der Intranet Agent ist ein guter Agent, um trotzdem zu starten, auch gleich mit dem Wissen zu sagen, eigentlich ist der erste Agent, den man baut, der schlechteste und der Intranet Agent ist natürlich dann auch der, der dann irgendwo ein hohes Potenzial hat, weil halt viele oder jeder den eigentlich nutzen kann.

Fabian Moritz: Die Frage ist genial, weil das ist ja sozusagen die Frage ist, ist der Intranet Agent ein Quickwin Agent, die die muss man beantworten und das hängt damit zusammen, wie was ist eigentlich Intranet. Ja, also welche Daten hab ich da, wie sind die gut, wie sind die strukturiert, sind die strukturiert, du weißt ja selber, dass wenn ich zum Beispiel Daten in in in Listen habe, nicht oder wenn ich mit Metadaten arbeite, das eine ganz andere Ergebnisqualität ist, als wenn ich einfach 27 Unterordner habe, da fängt es halt schon an, nicht wenn ich halt 27 Unterordner habe, dann muss ich sagen, OK, dann wär das vermutlich kein Quickwin, weil das dann genau passieren kann, dass die Ergebnisqualität nicht gut ist und ich bin da immer hin und her gerissen, ja, weil ich auf der einen Seite sag ich mir, ein Quickwin muss wirklich was verändern, was so den Aha-Moment betrifft und alle reden immer über den Intranet Agent, aber wer nutzt den denn so später?

Fabian Moritz: Ich bin Und das ist für mich ganz entscheidend. Alle mal ein Retrieval und ich glaube, viel, viel spannender wird es, wenn ich einen Retrieval Use Case in meinen Geschäftsprozess mit einbinde, wie zum Beispiel, ich hab ’ne Customer Kundenservice oder im Sales hat irgendwie, hat jemand ’ne Frage zu bestimmten Produkten und dann hab ich halt ’nen Retrieval Agent als Bestandteil meines Workflows und der Workflow unterstützt mich in meinem Arbeitsprozess, der mir dann am Ende irgendwie ’ne Draft E-Mail vorbereitet, die ich nur noch schicken muss. Ja, da ist zwar Retrieval drin, aber ich sitz nicht die andauernd vor dem Chatbot und frag das Intranet und da bin ich nur zwiegespalten.

Fabian Moritz: Ja, so unsere Kunden auch.

Daniel Rohregger: Ja, das das kann ich mir gut vorstellen. Gehen wir gerne mal noch zu anderen Beispielen. Was widerfährt dir sonst noch so? Was sind so die, die sag ich mal, wenn du jetzt in deine Agent-Anfrageliste, du hast ja bestimmt alles inzwischen voll mit KI automatisiert, wenn man jetzt in deine SharePoint-Liste, die mit Metadaten gepflegt ist, reinschaut. Ja, was sind da die ganzen Kundenanfragen? Was sind so die Stereotypen von Agents gebaut werden sollen?

09:34 – Erfolgreiche Use Cases mit Produktdaten

Fabian Moritz: Ich, ich, ich fang es mal anders an. Ja, die meist, also die besten Agents, die gerade so richtig gut laufen, die sind neben den ganzen Retrieval Sachen, das sind sehr spezifische Agents, die auch mit Pro Code arbeiten, muss ich sagen. Ja, also weil du da sehr, sehr genau steuern kannst. Also ich geb mal ein Beispiel, wir haben eines unserer Kunden, die haben ihre, ich will es nicht so viel verraten, da weiß man, was ein Unternehmen ist, ich sag mal Produktdatenbank, nicht oder Produkte so und die erzeugen regelmäßig aus ihren Produkten Artikel zu bestimmten Trends. Ja, das heißt, du kommst da morgen rein, bist Redakteur und dann sagst du, gib mir mal bitte die Trends für heute.

Fabian Moritz: Und dann sagt der, der Agent, ah, Trends 1 bis 5, welche Netze gern. OK, dann haben wir Trend 5 und dann guckt er in der Produktdatenbank, so Trend 5, welche der Produkte könnten wir gerade nehmen, um daraus einen Post zu machen oder Artikel. So läuft, läuft mega. Ja, also so mal so als Beispiel, aber da muss ich auch ehrlicherweise sagen, da ist im Hintergrund auch eine Azure AI Search mit dran, die man noch anders abfragen kann als eine normale, normales Grounding. Nicht du bist ja, du hast ja keine Parameter, die du nutzen kannst, wenn du viele Daten verarbeitest.

Fabian Moritz: Du musst dir vorstellen, so eine Produktdatenbank, da ist die Treffermenge deutlich höher, als wenn ich halt ein einfaches Grounding habe, so wie ist der Speiseplan.

11:00 – KI-Agenten als Workflow statt Chatbot

Fabian Moritz: Ja, das als eine Variante und das andere ist, ich geb mal ein Beispiel, reales Beispiel eines Kunden, der sagt, wir wollen ein Agent haben, der soll unser letztes Marketing, nicht das Marketing produziert jeden Tag so Produkt, da hier so PDFs mit zu den Produkten, mit den neuen Preisen, weil die Preise sich regelmäßig verändern in der Energie, also Energiebranche. Ja, kannst du dir vorstellen, so Und die wollen halt ’nen Agent haben, der das irgendwie validiert und zwar gegen die realen Preise, die halt in der Produktdatenbank liegen. Und dann haben wir ein Agent gebaut und dann musstest du dem Agent ein Dokument hochladen und dann haben wir das mit der Fachabteilung mal besprochen und gesagt, wie findet ihr das?

Fabian Moritz: Könnt ihr, würdet ihr das nutzen? Und ich so: ’Nee, würden wir nicht so richtig nutzen. Warum eigentlich? Na, weil wir haben nicht nur ein ein ein PDF, sondern wir haben 10. Dann haben wir überlegt: OK, was wäre denn, wenn ihr diese 10 PDF Dokumente an den per E-Mail irgendwohin schickt und ihr das Ergebnis später per E-Mail zurückkommt? Ja, das klingt cool. Dann haben wir quasi den Workflow umgesetzt, also. das ist halt auch ganz wichtig, dieses, wie nutze ich KI, wie nutze ich Agenten?

Daniel Rohregger: Muss es immer dieser Chatbot sein, der irgendwo liegt, der irgendwo auf einer Webseite, goes oder irgendwo, der wo ich in in Copilot Studio gehen muss. Ja, also das ist tatsächlich bei uns auch sehr ähnlich. Ja, und also ich find es zum einen, sag ich dir ganz ehrlich, aus, aus, aus, aus, aus meinem Background als Projektmanager, als Teams und SharePoint Lover, kann ich mal sagen. Ja, ich hab auch das Gefühl, leider, dass tatsächlich dieser Trend eben, wo wir gesagt haben, davor Kanäle und Austausch und viel Kollaboration, wieder mehr zur E-Mail zurückgeht, weil eben auch vieles per E-Mail nutzbar ist und weil es halt eben auch saupraktisch ist.

Daniel Rohregger: Ja, selbst ich merke das leider bei mir, dass ich mir denk, na ja, wenn ich mir jetzt aussuchen kann, wie ist denn so ein Agent Ergebnis gerade asynchron, ne, irgendwas passiert, ein Agent macht irgendwas und ich krieg irgendwie ein Ergebnis und auch das Einfachste ist halt oft, ich krieg ’ne Mail. Ja, vielleicht noch, ich krieg ’n Teams Post, ne, das ist dann noch. Die zweite Variante, aber da ist dann immer tendenziell natürlich sehr öffentlich. Ja, bloß ich brauch, es ist deutlich schwieriger am Ende, außer einfach wirklich mir ’ne ’ne Mail schicken zu lassen. Ja, aber ich glaube, das ist, das ist am Ende die, die, die Kunst, diese, diese KI in diesen Agenten so zu abstrahieren, dass man vielleicht gar nicht mehr merkt, dass da so viel KI drinsteckt, sondern wie du schon sagst, ne, bei uns läuft zum Beispiel auch ein agentischer Prozess an, wenn ich quasi einen eine E-Mail-Adresse, ein eine Shared Mailbox in einen Termin einlade, ja, dann guckt quasi der Agent rein, was steht in dem Termin drin und basierend auf des stößt entweder den oder den oder den Workflow an und dann krieg ich, je nachdem, ne, später was zurück, ne?

Fabian Moritz: Auch eine coole Lösung, die wir auch gebaut haben, so Transkripte ohne Copilot, solche Geschichten, aber was du auch sagst, find ich auch sehr spannend, nicht, also ich bin halt, ich schreib, keine Ahnung, ich arbeite mit Sales, so dann krieg ich am Tag 100000 E-Mails, so, und was würde mir denn helfen, wenn mir, wenn ich ’n Agent habe, der in meinem Outlook drin ist und zwar der, der mehr oder weniger vorkonfiguriert ist, der sofort startet, wenn ’ne neue Mail reinkommt, den ich mehr oder weniger schon ’n Setup mitgeben kann. Dann kommt der Agent hier als Salesunterstützer und der sagt mir dann: ’Du, lieber Fabian, der Kunde, das und das und hat das und das gemacht.

Fabian Moritz: Vielleicht schreiben wir ihm das und das.’ Ja, und ich glaub, da sind wir ein bisschen entfernt, aber stell dir mal vor, das passiert. Ich glaube, wir werden diese Chatbot-Geschichten dann irgendwann ganz anders erleben, bei Microsoft ja auch schon in die Richtung geht, nicht das sieht man ja auch mit Copilot, da gibt es halt den Chatbot, mit dem ich halt irgendwie noch quatschen kann, aber stell dir mal vor, der wird irgendwie autonom, irgendwie angestoßen durch was auch immer.

Daniel Rohregger: Irgendeinen Trigger, irgendeinen, ja genau, ja, ich fand das ganz spannend, ich bin eigentlich schon bisher der festen Überzeugung gewesen, dass diese Agent Autonomie in einem bestimmten, in einem bestimmten Rahmen mit mit Menschen drin immer noch sehr, sehr valide ist oder dass auch gerade diese autonomen, dieses autonome Agent Konzept eigentlich schon genial ist. Jetzt hast du vorhin in deiner Session gesagt, in der ich mit dazu hören durfte, dass autonome Agents eigentlich tot sind und es eigentlich viel, viel bessere Möglichkeiten gibt. Wenn euch das interessieren würde, dann muss ich euch auf die nächste Folge vertrösten. Denn in der nächsten Folge sprechen wir genau über die neuen Plattformen, über ein bisschen mehr Technik, auch ja, in Copilot und den neuen Workflows und dann wirst du uns vielleicht erklären, warum denn autonome Agents tot sind.

Daniel Rohregger: Ja, und da müsst ihr euch noch ein bisschen gedulden. Den Spannungsbogen bauen wir jetzt hier auf.

15:19 – Was heute mit Copilot Studio gut funktioniert

Daniel Rohregger: Stattdessen frage ich dich ganz bewusst, jetzt ein paar Agents Use Cases haben wir schon, haben wir schon jetzt gehört. Was würdest du denn sagen, was funktioniert denn wirklich gut? Also, in welchen entweder Tool Stack oder in welchen Datentypen oder in welchen Art von Agents, wo sagst du: ‘Hey, da, wenn jetzt ein Kunde anfragt, fühle ich mich relativ sicher, weil ich weiß, das funktioniert gut.’ und dann später natürlich auch die Frage, was funktioniert nicht so gut. Das würd mich mal interessieren, wo du sagst, hey, da haben wir wirklich jetzt neben den Sachen so generell einfach gute Erfolgserlebnisse oder auch vielleicht eine hohe Kundenzufriedenheit.

Fabian Moritz: Mhm, ja, also neben den ganz klassischen Retrieval Agents, über die wir schon gesprochen hatten, nicht die, ich glaub, das ist ja, wenn man das, wenn man verstanden hat, was Agent 2.0 ist und dann kann man ein Copilot Studio kennt, dann kann man das gut aufbauen mit Connected Agents oder mit Sub Agents. Ja, das funktioniert sehr gut. Was auch sehr gut funktioniert, sind alles, was Pro-Code-Ansätze sind. Ja, wir haben in unseren Projekten, ich würd mal sagen, so 25% auch Pro-Code-Ansätze. Das heißt, wir bauen auch richtige Applikationen, die der nutzt im Hintergrund, keine Ahnung, mal ein Gemini Flash oder was auch immer, um halt bestimmte Use Cases abzubilden, da Haken hinter nicht.

Fabian Moritz: Also funktioniert das und das funktioniert sehr gut. Alles, was Agent Builder ist, funktioniert sehr gut und was deterministische Prozesse sind, die wiederum AI nutzen. Ja, funktioniert auch sehr gut. So würde ich mal sagen, sondern die die 5 Haupttypen, spannend.

16:36 – Warum autonome Agents schwierig sind

Daniel Rohregger: Und Und bei diesen Prozessen ist ja oft, also oft ein Stichwort, das ich dann höre, ist: ‘Ja, wir wollen einen Agent, der automatisch immer wenn ja, also dieses da, wo eigentlich bei mir im Kopf erstmal schon alles nach Flow schreit, ja und und.’ also Bist du dann noch jemand, der den Kunden sagt: ‘Ja, OK, dann bauen wir halt einen Flow’, oder sagst du: ‘Ja, OK, dann basteln wir den Agent so lang, bis der.’.

Fabian Moritz: Nee, ich, ich mach, also wir, gute Frage, wir machen das, wo wir ruhig schlafen können und ein autonomer Agent, da könnt ich nicht ruhig schlafen. Also da hat es bei mir auch, also es gibt kein einziger Kunde, den wir beraten haben Richtung autonomer Agent, weil ja das quasi so ein Agent, der hatte einen Trigger, der hatte einen MCP Call, der hat einen Knowledge Grounding oder was auch immer, Subagents und dann noch eine Trigger, funktioniert nicht, du haust zu viel in das Kontextfenster rein und dann fängt er irgendwann an zu stottern und sich zu verschlucken und und stell dir jetzt mal ein Geschäftsprozess vor, wo eine Kundenanfrage reinkommt, egal was der das verarbeitet und da sind wir immer auf Nummer sicher.

Fabian Moritz: Sprich, wir sind bei dem deterministischen Prozess, aber mit AI nicht, dass man wirklich sagen, wir haben unsere Prompt Actions oder API Codes, die diese Daten verarbeiten, die sagen, OK, nimm mal das das Kunden, die Kunden an oder die E-Mail und guck mal, es ist ein Kunde, ja, und was haben wir da für eine Historie und dann reichern wir das an. Ja, also diese Workflow Geschichten, die sind ist viel, viel spannender, weil die gerade wirklich die echten Probleme lösen, die die Unternehmen haben, nicht das ist halt für eine andere Betrachtungsweise, nicht so ein Retrieval Agent aus dem Intranet löst ja ein Problem.

Fabian Moritz: Was denkst du?

Daniel Rohregger: Ja, also auf jeden Fall, ich bin auch immer sehr stark hin und hergerissen. Ja, also auf der anderen Seite, ich hab halt immer ein bisschen das Problem, dass wenn wir wirklich diese, die diese Prozesse halt bauen, das dann trotzdem dann so flexibel zu gestalten. Also es ist dann eben so, dass du sagst, na ja, gut, dann bräucht man für den Fall, irgendwie eine Flow und hier einen Flow oder dann wirst du halt stark. unterschiedlich oder innerhalb dann des des des Flows oder des Workflows wirklich dann dann teilweise schnell sehr komplex. Ja, und das ist so ein bisschen für mich immer den die Balance dann zu finden zwischen natürlich kann ich jetzt ’ne Lösung gestalten für den Kunden, die ich dann warten kann, aber eigentlich will ich das gar nicht, weil eigentlich will ich dem Kunden helfen, dass er sich dann am Ende selber helfen kann.

Daniel Rohregger: Ja, und wenn du auch sagst, ja, ihr macht auch viel in Richtung Pro Code, das ist dann natürlich schon was, das kann man machen. Aber es ist dann wirklich schwierig, glaub ich, gerade einem Kunden, der vielleicht auch noch neu zu diesem Thema ist, zu sagen, ja, wir haben jetzt die Lösung gebaut auf Pro Code und ja, wenn ihr Fragen habt, dann meldet euch bei uns. Dann habt ihr eben so eine Abhängigkeit, die man natürlich zum einen wirtschaftlich vielleicht nutzen kann, aber eigentlich will man es auch nicht. Weil ich mir denke, ja gut, da gibt es jetzt den Pro Code Agent, den hab ich jetzt gebaut und ich hab keine Ahnung, wie der oder der Kunde hat keine Ahnung, wie der funktioniert und ich bin jetzt 4 Wochen im Urlaub.

18:49 – Grenzen von Copilot Studio und Power Platform

Fabian Moritz: Da kommt halt, aber ja, da, da, da kommt halt Copilot Studio mit seinen reinen Agent Ansätzen halt auch an Grenzen, muss man ganz klar sagen. Nicht also, wenn du halt ’n Use Case hast, da ging es darum, wo wir halt, dass man halt Videodaten irgendwie verarbeitet, nicht und relativ komplex. Das kannst du mit Copilot Studio nicht machen, weil du kommst dann halt an die ganzen Limits und das funktioniert einfach nicht. Ja, und du musst, man muss auch sagen, wenn ich Copilot Studio nutze mit ’nem Large Language Model, dann nutze ich halt ’n Copilot Studio mit ’nem angepassten Large Language Model, ja, weil die halt darauf angepasst sind, dass Copilot Studio mit all seinen Eigenarten damit gut arbeiten kann.

Fabian Moritz: Ja, und das Ding ist Power Platform. Ja, das Power Platform ist alt. Ja, und das und das verstehen halt manche auch so nicht. So, warum ist denn das so, dass ich, wenn ich ein Tool anbinde, dass ich halt die ganzen Parameter irgendwie mitgeben muss, warum kann der das nicht automatisch machen? Ja, weil das halt ein Power Platform API ist und die kann das gerade nicht so gut, ist nicht gut implementiert oder klingt so wertend, aber es funktioniert teilweise noch nicht so, wie man sich das vorstellen kann.

Daniel Rohregger: Wir sind, glaub ich, aktuell in einer riesigen Übergangszeit. Ja, es ist alles ganz viel Transfertechnologie, wo Dinge auf der einen Seite mit dazu gebaut werden und es ist auch gar nicht negativ. Das ist halt einfach so. Ja, also am Ende seh ich auch jetzt wieder, ich hab mir beispielsweise, damit ich so ein paar Fragen hab für heute, hab ich mir das in Word exportiert von meinem Cowork. Ja, und am Ende muss man sagen, das Dokumentenformat DOCX ist aus dem 2007. Ja. Und wenn Leute sagen: ‘Hey Copilot, da machen wir mal ein schönes Word-Dokument’ oder ‘Hey Agent, machen wir mal ein schönes Word-Dokument’.

Daniel Rohregger: Das, was dabei rauskommen kann, ist nicht ansatzweise auch nur annähernd so gut wie was der Agent eigentlich könnte, weil er, weil du ihn eben in dieses Doc reinpresst. Ja, Gleiches ist bei PowerPoint. Ja, irgendwie dieser, dieser Major Use Case, den alle sehen, jetzt muss ich keine Präsentation mehr machen. Die Illusion kann ich euch für die nächsten 3 Jahre schon mal nehmen, weil das wirklich ein Agent oder eine KI ist, die ansatzweise auch nur. wirklich gute PowerPoint-Präsentationen machen kann, wie jemand, der didaktisch weiß, wie er jemanden was beibringen kann in Kombination mit mit Wort und Bild und Grafik und Erklärung.

Daniel Rohregger: Es not gonna happen. Ja, jede jede Demo von Microsoft, die du siehst, ist prescripted und ist entsprechend vorgebaut, sind Videos eingebettet, sind Animationen. Das wird dir die KI so schnell nicht machen, deswegen PowerPoint ist gut zu machen und auch hier wieder PPTX, das Dateiformat 2008, glaub ich. Ja, also es ist auch fast 20 Jahre alt, ja, und wir versuchen halt immer, immer noch das da reinzubringen und bei Power Platform ist es nicht so krass. Ja, aber es ist immer noch genauso. Ja, Flows und Power Apps und dieses ganze Environment Thema, diese ganze Governance, die da mit dabei sind, alles das ist halt eben nicht AI Born, jetzt nicht aus dieser Zeit, sondern es ist eben ja Übergangstechnologie, jetzt eben mit KI hinzugefügt, für uns Power Virtual Agent, jetzt ist es Copilot Studio.

Daniel Rohregger: Ja, und da ändert sich jetzt auch einiges, ne, auch da. wenn wir aber in der nächsten Folge bisschen mehr drüber sprechen.

21:47 – Wovon Maker lieber die Finger lassen sollten

Daniel Rohregger: Was mich jetzt da tatsächlich noch interessieren würde, du hast gerade schon so ein bisschen angefangen, vielleicht kannst du uns doch gerade für alle Maker, die jetzt zuhören, mal sagen, wo würdest du sagen, wenn ihr sowas machen wollt, lasst bitte die Finger davon. Also wir haben gerade schon gesagt, Video, ja, also Video ist immer ein schwieriger Case.

Fabian Moritz: Ja, große Datenmengenverarbeitung, nicht also wobei da da also jetzt die mit den neuen Updates, dass man wirklich bis zu, dass man Listen gut verarbeiten kann, das hat ganz gut funktioniert. aber worauf genau, also wo würde ich die Finger von lassen, wirklich was große Datenmengen betrifft, Document Generation würde ich immer auf dem Workflow auslagern, ja, das würde ich nicht mit dem Agent machen, wovon würde ich noch die Finger lassen, muss man drüber nachdenken, ja, und wenn es halt sehr, sehr spezifisch wird, ja, also wenn es, ich oder formulier es mal anders um, vielleicht ganz bewusst mal technisch, wenn man wirklich die, das Kontextfenster, wenn man das wirklich nutzen möchte, ja, das wir, wir sitzen immer davor, auch mit den ganzen neuen Möglichkeiten, willst du dir, sag uns mehr, was du machst.

Fabian Moritz: Ja, also du siehst zwar, was dir so deine Query und so weiter, aber ich würde gern sehen, Kontextfenster, Größe und ich, also du kriegst halt mit anderen Applikationen deutlich mehr Insights. Das Debugging ist auch sehr schwierig, weil das nicht funktioniert. Ja, genau und ja, da also solche Sachen, da wäre ich ein bisschen, da würde ich halt auf den Workflow gehen. Ach so, Stand heute, aber jetzt mit den ganzen neuen Möglichkeiten, die da kommen, kann das durchaus anders aussehen, wenn Microsoft seine Hausaufgaben noch erledigt, die dann noch ein bisschen zu tun sind.

23:57 – Externe Systeme, Jira und MCP

Daniel Rohregger: Wie sieht das Ganze aus, wenn es um externe Applikationen geht? Also, wir haben jetzt ja oft von von SharePoint, von Teams, von E-Mails gesprochen. Jetzt leben ja die meisten mit uns, nur die oder die wenigsten mit uns, wirklich hauptsächlich in dieser M365 Feld. Ne, wir denken an, es geht schon los beim Personalsystem, ja beim HR System, man denkt an Schulungsdatenbanken. Wir denken an klassischerweise SAP. Ne, du hast auch immer ’ne Demo mit dabei. Das find ich schön mit mit Atlassian, Jira und so weiter, ne? Viel Projektmanagement findet auch statt außerhalb von Microsoft, ja, mit Miro, Monday, auch Jira wiederum, ja.

Daniel Rohregger: Wie würdest du das sagen, wenn es die Anforderung ist? Hey, das ist so, glaub ich, das zweithäufigste bei mir. Wir haben da Applikation X mit Microsoft. Wie gehst du an sowas ran, wie man das in in KI verheiraten kann, in Agents? Da sagst du: ‘Ja, lass uns Copilot Studio probieren.’ Sagst du, kommt drauf an.

Fabian Moritz: Ja, also lass uns das probieren. Also, wir haben das jetzt für einen Kunden, wo wirklich komplexe Agents bauen, also ein längeres Projekt, wo wir wirklich, du musst dir vorstellen, du sitzt bei einem Unternehmen und so ein Agent unterstützt dich in deinem Projektmanagement mit den Daten, die halt in Jira liegen und so weiter. Und es gibt halt unterschiedliche Möglichkeiten, wie ich diese Daten nutzen kann, nicht? Also, ich hab halt ’n Copilot Connector, ja, da hab ich die in meinem Index, da mach ich halt Grounding Szenarien mit. Ich kann auf Jira über die Power Platform Connectoren zugreifen, das würde ich empfehlen, nicht zu machen, außer man hat viele Nüsse und kann isst den ganzen Tag Nüsse, um deine Nerven irgendwie zu beruhigen.

Fabian Moritz: Oder man nutzt halt die neuen Möglichkeiten, die MCP Server. Da gibt es 2 Varianten, du kannst die von Microsoft nutzen oder du kannst halt von Atlassian zum Beispiel, wir stellen auch einen MCP Server für Jira bereit, ja, und der ist halt deutlich besser zu nutzen. Und ich glaube, wenn du in die Richtung gehst, dann siehst du gerade auch nachher, also mit mit dem neuen Copilot Studio und dem neuen MCP Server von Microsoft, ist das halt ’ne ganz andere Experience, die du auf einmal erlebst. Und wenn es, sagen wir mal, technisch gut vorbereitet ist für MCP haben, dann go for it.

Daniel Rohregger: Ja, also, also würdest du sagen, MCP ist auf jeden Fall was, das aktuelle Schlüssel. Langfristig frag ich mich tatsächlich schon, um um natürlich jetzt, also ich bin innerlich 100% bei mir, ich frag mich tatsächlich. Wäre es nicht sogar besser für vieles? Ja, jetzt seit letzte Woche oder je nachdem, wann der den Podcast hört, wurde über das Thema Work IQ API gesprochen. Ja, am Ende haben wir beim MCP immer noch einen Header mit dabei.

26:23 – Governance, Credits und Kostenfallen

Daniel Rohregger: Wir haben entsprechend mehr Token Kosten mit dabei und dieses Thema Lizensierung ist natürlich dann auch oder oder Credits. Ja, wir hatten es jetzt auch bei bei bei Cowork ist es ja ’ne Riesendiskussion. Ich glaube gerade aus Makersicht müssen wir auch oft nach Use Cases differenzieren, wann nutze ich was und wie? Und ich glaube, das wird verdammt schwierig. Ich weiß nicht, wie wie du drauf schaust. Ja, ja, wenn ich jetzt seit letztens da mich ein bisschen eingelesen hab mit der Work IQ API, hab ich mir schon gedacht, ja, am Ende ist es ja fast schon MCP als API. Ja, oder also, wie siehst du dieses ganze Thema Kosten?

Daniel Rohregger: Du hast auch vielleicht die Story kurz vielleicht. Noch mal erzählen mit Computer Use, da hab ich dich auch mal gefragt. Ja, ja, also es gibt ja so viel Möglichkeiten, aber die Kosten dahinter, dieses ganze Thema Governance, Credit Spilling, ja, mit MCP, mit APIs, wie nimmst du das Ganze wahr? Was passiert da so in deinen Projekten damit?

Fabian Moritz: Daniel, würd ich sagen, wir werden wir als Berater werden da deutlich Spaß haben in den nächsten Jahren, weil wir werden Umgebung und Unternehmen erleben, die Hilfe rufen, weil sie das nicht mehr unter Kontrolle haben. Da bin ich mir total sicher, dass das kommt. Also da, da musst, da müssen wir gar nichts tun, weil du, du sprichst es ja an, das ist so wichtig, dass man von vornherein governancetechnisch ’n smarten Weg hat. Ich sag jetzt nicht den einen richtigen, sondern erst mal ’n smarten Prozess haben, wenn wir damit umgehen. Ich hab halt Umgebung gesehen, dann hast du halt ’nen Workflow, der ist creditbasiert und der loopt dann halt mal durch ’ne durch 10000 Items und dann kannst du mal, dann sind da die Credits irgendwie weg und dann, wenn es halt richtig übel ist, hast du da kein, kein, keine Allocation drauf oder kein Limit und dann stoppen die ganzen anderen Agents, die da auch laufen und dann rufen die bei uns an, auch am Wochenende, Freitagabend und sagen, Hilfe, Hilfe und das wird definitiv passieren und und das halt Credits auch einmal weg sind, nicht relativ schnell, wenn man das nicht gut gemacht hat und ich hab dafür auch keine Lösung, nicht außer dass man von vornherein sich Gedanken macht, wie wollen wir, wie soll ein Setup dafür aussehen, nicht was sind, wie sieht so ein Prozessdurchlauf aus, was kostet der, wie viel Credits und so weiter.

Fabian Moritz: Das ist natürlich schwierig, weil man das ja so ganz einfach beantworten kann. Ja, das heißt, jeder, jeder von dem gleichen Prozess, jeder Durchlauf ist irgendwie individuell. Ja, und das, ja, also ich, ich kann da leider nur die, also ich will da keine Angst machen, aber den Finger heben an alle Unternehmen, die da jetzt irgendwie mit starten, das von Anfang an zu einem Topic zu machen.

Daniel Rohregger: Ich glaube, es muss, es muss am Ende auch, man muss die Erfahrungen machen, um so besser bewerten zu können. Das ist was, was ich meinen Kunden versuche, viel mitzugeben. Ja, zu sagen, ihr könnt euch im Voraus schon Gedanken machen und dann kommt die Realität. Ja, weil wir in Bayern sagen, kommt die Realitätswatschen. Ja, ja, und und dann merkt man, OK, die ganzen Plan oder sag ich mal, ne, den ganzen, die ganze Idee, die man sich vielleicht minutiös auf dem Reißbrett geplant hat, fällt dann um, weil dann der erste Use Case kommt, der mit der Realität auf einmal weiß, boah, da ist ja ein riesen Mehrwert dahinter, aber boah, da ist er verdammt teuer oder Hater, ne?

Daniel Rohregger: Und dann muss man tatsächlich, glaub ich, das dann immer an echten Beispielen bewerten, natürlich sich Gedanken machen, grundlegend. wer darf, was darf, wie dürfen wir das machen? Ja, und man sollte auch enablen, glaube ich, ist auch ein, mein, meine Kernmessage Office bringt das nichts, alles zu verbieten, alles einzuschränken. Man muss wahrscheinlich diese Erfahrungen machen, ja, wie dein Kunde, der mit dem Computer Use Agents eine hohe Rechnung zu zahlen hatte.

Fabian Moritz: Ja, ja, also, aber vielleicht hilft es ja, wenn man irgendwie weiß, was gibt es an Art von Agentic Tools in meiner Plattform, sagen wir mal Copilot Studio, und was davon kann ich in welchen Konstellationen Free of Charge nutzen und was kostet halt Credits und dann überlegen, was mache ich genau mit diesem Fall. Ja, weil Computer Use würde ich erstmal ausschalten, das ist aber ein Governance Thema, nicht das wollten wir auch nicht anschneiden, aber so würde ich jetzt zum Beispiel damit beginnen, für die Maker, großen Unternehmen, nur bestimmten Leuten, die wirklich verstehen, was da passiert, das zu zu ermöglichen.

Daniel Rohregger: Sehr gut, vielleicht kannst du noch mal erzählen, für alle, die vorher nicht dabei waren, was da deinem Kunden passiert ist.

Fabian Moritz: Ja, der hatte einen Computer Use Agent.

Daniel Rohregger: Also Computer Use sind erstmal Agenten, die einen eigenen PC bedienen.

Fabian Moritz: Ne, ja genau, den eigenen Browser und der ist halt einfach in der Loop verschwunden und der hatte dann über Nacht, weiß nicht, 30000 Credits oder so verbraucht oder aber er hat die, die Plattform hat dann abgeriegelt. Ja, also so gut war die Plattform da, aber es war schon teuer.

Daniel Rohregger: Ja, das, das glaub ich, ja, kann mir gut, gut vorstellen. Ja, wir kommen schon, wir kommen schon fast zum Ende, weil die Zeit rennt.

29:48 – Fabians wichtigste Tipps für Agent Maker

Daniel Rohregger: Vielleicht für alle, die, die, die zuhören und sagen: ’Ach ja, das ist eigentlich ja so tolle Möglichkeiten, was der Fabian mir hier erzählt und sind irgendwie auch motiviert. Was sind so deine, deine wichtigsten Tipps, deine Leitplanken, deine, deine vielleicht auch Tricks, wenn du sagst: ’Hey, wenn ihr jetzt Bock habt als Major, als Maker Agent zu erstellen, wie sollte man rangehen, wenn man ’ne Idee hat oder wenn ’n Kollege anruft und sagt: ’Hier, ich hab ’ne geile Idee für ‘n Use Case’, was sind das so für für Dinge, die du sagst: ’Hey, das soll dir durch den Kopf gehen, das sind wichtige Tipps, wenn man das machen will.

Fabian Moritz: Ja, na, die erste Frage ist immer so, wie sieht der Prozess eigentlich aus, welche Daten verarbeitet der und wie liegen diese Daten vor? Nicht also, dass man ein Agent hat immer eine Hausaufgabe, die man halt gemacht haben muss, nicht ein Prozessverständnis. Ich hab gerne mal in Präsentationen auch immer so ein Problemverständnis, ja, dass man halt wirklich ganz, also wie früher schon, dass man einfach versteht, was ist das eigentliche Problem, was diese Lösung lösen möchte, welche Person an dem Problem beteiligt, welche Daten werden im Problem verarbeitet und danach überlegt, wie der Agent ist. Also häufig immer Agent Agent Agent ist so dieser, der überläuft, nein, sondern auch wirklich ein Problemverständnis entwickeln, was natürlich immer hilft, wenn wir an der Microsoft 365 Plattform arbeiten, dass ich das verstanden habe, nicht, weil das passiert auch, dass halt viele jetzt sagen, Copilot Studio und dann fangen sie an zu bauen und dann funktioniert irgendwas nicht und die rufen mich dann an und warum geht denn das nicht, das ist halt Power Platform und das ist halt SharePoint und Permissions und sonst was alles, nicht.

Fabian Moritz: Also ist nicht so ein so so ’n so ’n AI Born Tool, ja, wie wie Langdock oder was auch immer, sondern da ist halt auch ’n Ökosystem dahinter. Das hat viele, viele Vorteile, aber das sollte man natürlich auch beherrschen.

Daniel Rohregger: Sehr gut, ja, sehr, sehr spannend.

31:26 – Wie wir in Zukunft Agents erstellen

Daniel Rohregger: Noch eine perspektivische Frage, wenn du 12 Monate vorausblickst, erblickst, wie erstellen wir Agents, wie erstellen die Ager, die die die Maker, die Agents, also sowohl toolweise als auch keine Ahnung, kann ich in 12 Monaten schon einfach in mein Handy reinquatschen und halbe Stunde später ist mein Agent fertig. wie glaubst du, wie wird unser Workflow, wie wird unser, wie wird unser, unser Way of of Agent Creation in in Zukunft ausschauen?

Fabian Moritz: Gute Frage, in diese Richtung geht es ja nicht. Also das sind ja zumindest die Bestrebungen von Microsoft, nicht. Also dass wir über Vibe Coding unsere eigenen Apps bauen, unsere eigenen Prozesse, ich, ich, gute Frage, ich kann die gar nicht so richtig beantworten. Also das überfordert mich schon, weil meine meine eine Hirnhälfte sagt, na logisch und die andere sagt, um Gottes willen, das geht nicht, ich muss es selber leben. Ja, also aber was ich jetzt zumindest mal sagen kann, ist dass alles, was jetzt in diese Richtung geht, zeigt, es wird deutlich einfacher zu einer Lösung zu kommen und die ist deutlich robuster.

Fabian Moritz: Die Qualität stimmt, aber es sagt nicht, dass jetzt jeder anfangen kann, mein Telefon zu sprechen und mir ein Agent zu bauen. Ja, denn das, also sowohl als auch, glaub ich, also man braucht beides.

Daniel Rohregger: Ich, ich glaube tatsächlich auch, also und und damit würde das auch abschließen. Ich glaube, wir kommen oder wir sollten vielleicht auch nicht in in eine Welt kommen, wo wo jeder einfache Agents und Agentic Apps bauen kann, sondern ich glaube, die Rolle der Maker, die wirklich Agenten, Workflows, Apps designen, die sollte es weitergeben, denn die brauchen einfach ein Grundwissen über die Plattform. Ja, und ich glaube, das wird super wichtig und wenn ihr jemand seid, die da Lust drauf haben, dann schaut gerne beim Fabian auch vorbei. Auf LinkedIn auf jeden Fall kann man sehr empfehlen, das ist auch ein eigenen Podcast.

Fabian Moritz: Ja, Copilot Inside, da reden der liebe Bühl und ich auch über solche Technologien, also über Copilot Studio, über Copilot und dies und das.

Daniel Rohregger: Ich verlink es natürlich euch in den Shownotes und ja, Fabian, ich fand das wirklich wirklich spannend. Ich glaube, das ist ein sehr interessantes Thema, das ist nicht das, was wir jetzt immer bei Microsoft hören und sehen, sondern das waren echte Einblicke für euch da draußen. Wie schon gesagt, wenn ihr eigene Erfahrungen mit Copilot Studio und Agents gemacht habt, dann auch gerne her damit. Also, es gibt immer einen Post von mir auf LinkedIn zu jeder Folge und dann könnt ihr auch da gerne fleißig drunter kommentieren oder hier, wenn ihr auf Spotify oder YouTube seid, auch gerne hier direkt in die Kommentare schreiben.

Daniel Rohregger: Mich würde vor allem interessieren, nutzt ihr selber schon Agents? Habt ihr selber schon die Agents produktiv im Einsatz? Was war euer Learning? Wo seid ihr super genervt? Wo seid ihr super happy? Und ich glaub, Fabian hat schon ein paar spannende Beispiele heute gehabt.