Copilot

Es ist Anfang 2024 und anscheinend besteht die ganze Welt nur aus Copilot-Spezialisten. Ich habe daher lange überlegt, ob ich gleich einen eigenen Bereich zu "Copilot" aufmachen soll, oder es erst mal bei einer Seite belasse, die aber nun auch schon ziemlich lang geworden ist.

Beachten Sie dazu die Seite Copilot und AI Praxisbeispiele.

Einleitung

Die Entwicklung um die KI finde ich spannend und interessant. Aber ich sehe auch viele Postings in meiner "Social Media Blase" zu Copilot, die mich nachdenklich machen. Kann jemand heute schon Copilot-Fachmann sein, der ein Jahr vorher noch für PowerApps, PureView, Security und davor für Microsoft Teams getrommelt hat? Das Jahr 2024 wird sicher ein "Copilot"-Jahr und sehr viele Events behandeln überwiegend Copilot aber mal ehrlich: Entspricht das der Realität oder verlieren wir nicht viele Firmen, die ganz andere Probleme haben? Es gibt immer noch massenhaft Windows 10 PCs, alte Windows und Exchange Server, lokale VPN-Zugänge ohne Multi Faktor, schlechte Sicherheitseinstellungen und nicht zu vergessen: Ineffektive Business-Prozesse, die mit überschaubarem Aufwand einen hohen Effektivitätsgewinn und damit Kosteneinsparungen bringen.

Ich würde mich nicht als Spezialist für Copilot bezeichnen, nur weil ich ein paar Microsoft Learn-Kurse durchgeklickt und in Outlook und Word mit Copilot experimentiert habe. Ich nutze natürlich KI-Funktionen in Visual Studio Code oder mit Bing und die Ergebnisse sind in jeder Hinsicht überraschend. Ich habe sehr schnell gelernt, dass ein KI abhängig von der Frage entsprechende Antworten generiert aber die Ergebnisse kontrolliert werden müssen.

Im Grund ist Copilot aber auch "nur" ein neues mathematisches Modell zum Informationen zu verarbeiten. Ich versuche es mit einer Herleitung:

  • Yahoo Directory
    Als das Internet "gestartet" hat, gab es verschiedene Dienste, die als "Gelbe Seiten" fungiert und die Angebote nach Kategorien und Schlagworten auffindbar gemacht haben. Wer gefunden werden wollte, musste als Betreiber eines Angebots sich dort eintragen. Die Listen wuchsen natürlich und bald war das Ende abzusehen.
  • Altavista und Co
    Die erste wichtige Suchmaschine wurde 1995 dann AltaVista. Die Betreiber haben die Gelbe Seiten als Ausgangspunkt genommen, um dann die Webseiten per Crawler abzulaufen und über die Links weitere Seiten zu finden. Die Suche hat anhand der eingegebenen Wort und Begriffe dann Seiten geliefert, die solche Worte enthalten haben. Anfangs war einfach die Häufigkeit in Meta-Tags und Text relevant.
    Vereinfacht funktionieren auch heute noch die Outlook Suche und SharePoint Suche nach diesem Prinzip der Schlüsselworte, wobei sie schon mit Unschärfe umgehen können.
  • Google und Co
    Die Suchfunktionen haben sich weiterentwickelt und seit ca. 1999 kennen wir Google, die weit mehr Faktoren in die Suche mit einbezieht, eine Bewertung von Webseiten mit eingehenden/ausgehenden Links (Pagerank) etc. vornimmt.
  • KI-Suche und Antwort
    Copilot, ChatGPT u.a. verarbeiten Informationen anders, indem Sie die Quellen in einzelne Tokens zerlegen und die Beziehungen zueinander speichern und quasi einem "Large Language Model" speichern. Das LLM wird später genutzt, um die Ergebnisse auch entsprechend zu "formulieren". Die Suche erfolgt aber über den eingegeben Prompt und den semantischen Index.

Aber das ändert nichts daran, dass die Ergebnisse natürlich auch von der gestellten Suche abhängig sind. Oder um es direkt zu sagen:

Früher bin ich mit dem Mofa in die Landesbibliothek Speyer gefahren und habe anhand von mir gewählten Suchbegriffen in Karteikarten nach Büchern gesucht. Es war alles da, wenn man nur die richtigen Begriffe gewählt und verknüpft und die Ergebnisse mit Verstand gefiltert hat. Das gilt für eine Suchmaschine wie Google und erst recht für eine KI genauso oder wie es Will Smith in i-Robot gesagt wurde "Das, ist die richtige Frage". Der immense vorhandene Datenschatz ist nur die Basis, zu der die KI mit den passenden "Prompts" gefüttert werden muss, damit geeignete Tokens im Semantic Index die Ergebnisse liefern, die dann mit dem Large Language Model neu formulierte Antworten liefern.

Copilot ist nun einer dieser Plattformen aber viel Menschen werfen unterschiedliche Begriffe zusammen. Da gibt es OpenAI und ChatGPT, die teils gegen Gebühr und in abgeschwächter Weise auch in Bing zu finden sind. Sie haben quasi "das Internet" gelernt und antworten auf gestellte Fragen. Ob das auch eine gültige Antwort ist, müssen Sie immer noch kritisch bewerten. Dann gibt es "Creative AI's", die wie Dall-E z.B. Bilder malen und das sogar beeindruckend gut machen. Aber auch hier müssen Sie hinschauen, damit Fahrzeuge mit fünf Reifen oder Menschen mit drei Händen nicht aussortiert werden. Wer für seine Artikel oder Webseite eine schnelle Illustration braucht, kann hier für kleines Geld eine Lösung finden.

Auch die Integration in Visual Studio Code ist beeindruckend. Hier geht es nicht mehr nur vom Code Completion, bei der sie eine Funktion oder Definition starten und der Editor den Rahmen komplettiert, sondern dass die KI versucht zu erahnen, was Sie gerade lösen wollen und aus dem riesigen Schatz von GITHUB-Repositories u.a. eine mögliche Lösung erarbeitet. Die meisten Probleme wurden nämlich schon irgendwo beschrieben und programmiert.

Interessant wird nun natürlich die zukünftige Weiterentwicklung sein. Bislang gab es noch keinen oder sehr wenig von KI generierten Inhalt im Internet. Das wird sich sicher ändern, da eine KI nun auch "Content" erzeugen kann und spezielle Webseiten mit Werbung immer neuen Inhalt brauchen um Menschen anzulocken. Was passiert aber, wenn eine KI von einer anderen KI oder sogar sich selbst lernt. Werden die Ergebnisse dann noch besser oder läuft es auf Inzucht hinaus?

Ich stoße auf immer mehr Webseiten, bei denen der Text vermutlich von einer KI generiert wurde. Sie können sicher sein, dass die MSXFAQ zu 100% von Menschen geschrieben wurde. Vermutlich zu 99% von mir und ein untrügliche Zeichen sind die Tippfehler und teils unvollständige Sätze. Sehen sie es als "Wasserzeichen" an :-)

Allgemeine KIs

Die nun folgende Beschreibung ist stark vereinfacht.

Eie klassische KI nutzt folgenden Komponenten:

  • Crawler
    Zuerst muss die KI mit möglichst korrekten Daten gefüttert werden. Daten manuell erzeugen ist teuer und so schlecht sind viele Quellen im Internet gar nicht. Vergleichbar zu einer Suchmaschine sammelt ein Crawler Informationen aus öffentliche zugänglichen Quellen, die dann von einer "KI" gelernt werden. Neben dem Internet gibt es natürlich auch viele andere Datenbanken, auch wenn eine KI vermutlich keinen "Brockhaus" eingescannt hat. Spezielle KIS z.B.: für die Analyse oder Erzeugung von Bildern werden mit anderen Quellen gefüttert und wer genug Geld investiert, kann mit Menschen als Kontrolleure die Qualität vermutlich verbessern.
  • Large Language Model (LLM)
    Lernen bedeutet dabei, das die Quelle in Worte und Teilworte verlegt und als Token mit Relationen, quasi auch nur mathematische Werte, in einem großen Speicher abgelegt werden, Dieser Prozess ist sehr teuer, da er viel Rechenleistung und Speicher benötigt. Je mehr Ressourcen eingesetzt werden, desto besser ist die Ausgangslage für hoffentlich hochwertige Ausgaben. Hier unterscheiden sich auch die verschiedenen KIs in Umfang aber auch verwendete Algorithmen.
  • Abfrage/Client
    Damit wieder der Mensch mit der KI interagieren kann, nutzen die "Internet-KIs" in der Regel einen Browser oder  eine App. Der Anwender stellt seine Frage in einem Chat und ein Parser bricht die Worte und Sätze in Tokens auf und füttert damit das LLM, welches dann entsprechende Antworten formuliert.

Das funktioniert super, wenn im LLM allgemein zugängliche Daten liegen, die anonym auch von jedem Nutzer eingesehen werden dürfen und beschreibt die Funktionsweise der "allgemeinen KIs" wie ChatGPT, OpenAI, Google Gemini (früher Bard), Dall-E (Bilder).

Abgrenzung Copilot zu anderen KIs

Copilot ist aber anders, denn Copilot kaufen Sie nicht, um mit Daten aus dem Internet zu arbeiten, sondern mit ihren Daten, die dazu idealerweise schon in ihrem Microsoft 365-Tenant im Postfach, auf OneDrive, in SharePoint liegen oder während eines Teams-Meetings als Zusammenfassung einer Mitschrift entstehen oder während sie in Word, Excel, PowerPoint, OneNote und anderen Programmen mit ihren Daten arbeiten.

Das stellt natürlich neue Anforderungen an die Daten hinsichtlich Struktur und Berechtigungen, denn eine Excel-Datei mit Zahlen in einer Tabelle ohne Zusammenhang kann auch eine KI nur bedingt sinnvoll verstehen. Wenn Copilot dann noch Daten aus ihrem ERP/CRM einbeziehen soll, dann kann dies über ein Plug-In erfolgen, während sie lokale Dateiserver z.B. über einen Connector mit erfassen können. Aber wie schafft es Copilot hier die Datentöpfe sauber zu trennen. Sie möchten sicher nicht, dass ein Anwender durch einen Abfrage auch Informationen aus Mails in einem anderen Postfach erhält. Hier unterscheidet sich dann Copilot von den allgemeinen KIs. Wollen Sie eine KI über Informationen aus dem Internet befragen oder möchten Sie ihre internen firmenspezifischen Informationen nutzen aber dann als Fließtext erhalten.

Sie möchten sicher nicht, das das allgemeine LLM ihre Dokumente lernt. Das Risiko wäre hoch, dass bei einer Abfrage auch geheime Informationen in Antworten einfließen und eine Berechtigungsprüfung wäre hier meines Wissens nicht möglich. Ein eigenes LLM pro Firma aufzubauen wäre wiederum sehr teuer. Eigentlich möchten sie aus ihren Daten entsprechende Informationen extrahieren und mit dem Allgemeinwissen einer allgemeinen LLM beschreiben lassen. Daher funktioniert Copilot hier etwas anders und schaltet einen "semantischen Index" zwischen den Anwender und dass LLM der KI.

Sie konnten bisher in ihrem Tenant nach Begriffen suchen und über die Index-Funktionen von Microsoft Graph wurden ihnen dann nur die Dokumente und Informationen zur Suche angezeigt, auf die Sie auch berechtigt waren. Informationen, die ihnen nicht zugänglich waren, wurden auch bei der Suche nicht angezeigt.

Daher ist die korrekte Berechtigung von Informationen (Pureview, Compliance, Governance) schon immer wichtig. Verlassen Sie sich nicht darauf, dass ein Benutzer eine Information nicht liest, nur weil er nicht weiß, wo sie zu finden ist. "Security by Obscurity" ist keine valide Schutzkonfiguration. Dies gilt nicht nur bei der Suche sondern auch erst Recht beim Einsatz einer KI

Mit Copilot stellt ihr Anwender weiterhin die Frage, die in einzelne Tokens zerlegt wird und mit diesen über den semantischen Index und Microsoft Graph die Informationen findet, die für den Anwender erreichbar sind. Ein Mensch schaut sich klassischerweise aber nur die ersten wenigen Treffer eine Suchabfrage an. Bei Copilot können viel mehr Ergebnisse auseinandergenommen und als Antwort an das LLM gesendet werden, welches daraus eine schickte Antwort formuliert.

How Semantic Index for Copilot works in Microsoft 365
https://www.youtube.com/watch?v=Ii3l13nx9n4

Quelle im Internet und eigene Quellen

OpenAI und andere Firmen müssen ihre LLMs natürlich trainieren und nutzen dazu ganz selbstverständlich das Internet als Quelle. Die meisten Crawler einer KI geben sich durch einen passenden "User-Agent" zu erkennen, z.B. "GPTBot","ChatGPT", "GPT-4", oder "OpenAI". Es gibt natürlich noch weitere User-Agenten und wir sind auch darauf angewiesen, dass die KI tatsächlich sich ehrlich meldet, denn es ist nur ein Text, den der Client mitliefert. Hier eine exemplarische Zeile aus einem Apache Log (zur Lesbarkeit umgebrochen):

52.230.152.216 - - [20/Jan/2024:01:55:16 +0100] "GET / HTTP/1.1" 200 6531 "-" 
   "Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; GPTBot/1.0; +https://openai.com/gptbot)"

Wenn sich die Crawler an die Regeln im Internet handeln, dann beachten Sie Einträge in der robots.txt, über sie Sie bestimmte Useragenten den Zugriff verbieten können. Die Entscheidung fällt hier aber der Client und nicht ihr Server. Wenn Sie per ".HTACESS"-Datei den User-Agent filtern, sind sie immer noch darauf angewiesen, dass der Crawler sich auch als solcher zu erkennen gibt. Eine Blockade anhand von IP-Adressen ist wohl nur sehr schwer durchzusetzen.

Als Webseitenbetreiber wäre zu prüfen, ob man zumindest KI-generierten Inhalt so von der erneuten Indexierung ausschließt, womit aber auch ein Benutzer recht einfach KI-Content von klassischem Content unterscheiden könnte.

Bei einer öffentlichen KI kann der so gesammelte Inhalt natürlich direkt in das LLM eingehen. Bei Microsoft 365 gibt es erst einmal keine "Robots.txt", da hier je Tenant ein eigener "Sematic Index" gefüllt wird, der zudem die verschiedenen Datentöpfe aus gemeinsamen Daten im Tenant (SharePoint, Team, Office Groups) mit entsprechenden Berechtigungen und persönliche Daten (Ihr Postfach und OneDrive) unterscheidet.

Copilot ist die Firmenlösung, die ihre eigenen Daten lerne und daraus auf ihre Fragen entsprechende Antworten liefern will. Dazu ist es aber zuerst einmal notwendig, dass Sie ihre Daten auch in die Microsoft Cloud, d.h. OneDrive, SharePoint, Teams, Exchange Online bringen. Wenn Sie dann noch Daten ihrer ERP/CRM-Applikation, ihrer Produkthandbücher, ihrer Anleitungen u.a. einbinden wollen, dann müssen viele Firmen diese Informationen erst einmal für Copilot lesbar machen. Da gibt es jede Menge Fragen zur technischen Formatkonvertierung und Bereitstellung, die Frage der Berechtigungen und des Datenschutzes und die Einweisung der Mitarbeiter im Einsatz. Es wäre doch mehr als peinlich, wenn ein Mitarbeiter durch eine Frage an Copilot an Informationen kommen würde, die er vorher vielleicht auch schon erreichen konnte aber nicht gefunden hat. Es reicht aber auch nicht einen Produktkatalog als CSV-Datei in ein Sharepoint zu kopieren. Copilot und andere KIs versprechend zwar "schlau" zu sein aber die Daten müssen für die KI auch verdaulich sein.

Damit ihre eigenen Daten auch für Copilot erschlossen werden, müssen diese für Copilot erreichbar sein. Dazu gibt es mehrere Wege:

  • Migration nach Microsoft 365
    Der einfachste Weg ist natürlich die Ablage der Informationen direkt in ihrem Tenant. Wenn ihr Postfach schon zu Exchange Online umgezogen wurde, ihre persönlichen Daten in OneDrive gelandet sind und auch die relevanten gemeinsamen Daten der "Gruppenlaufwerke" schon zu SharePoint Online verlagert wurden, dann kann Copilot sofort loslegen. Wenn Sie schon einige Monaten oder Jahre mit Microsoft 365 und insbesondere Microsoft Teams arbeiten kann Copilot auch die dort gespeicherte Daten aus Chats etc. direkt einbeziehen.
  • Copilot Connector
    Wenn Sie lokale Dateien haben, die ebenfalls einbezogen aber nicht in die Cloud migriert werden sollen, dann können Sie einen Connector konfigurieren, der diese Daten liest und in den "Semantic Index" überführt.
    Im Frühjahr 2024 waren folgende Connectoren verfügbar. Ideal ist natürlich z.B. eine "Enterprise Webseite", mit der Copilot wie eine Suchmaschine ihre Webseite indexiert. So könnten Sie auch die MSXFAQ oder jede andere Webseite einfach in ihrem Tenant mit bei Antworten einbeziehen, wenn dies der Webadmin nicht über die ROBOTS.TXT unterbunden hat.

    Über weitere Connectoren können zusätzliche nicht in Microsoft 365 abgespeicherte Daten eingebunden werden, z.B. auch einfache Dateiserver

    Damit werden die Inhalte "verschlagwortet" und in den Semantischen Index aufgenommen. Sie sind aber nicht Teil des "Large Language Model". Sie können natürlich auch eigene Connectoren für ihre eigene Daten entwickeln.
  • Copilot PlugIns
    Eine weitere Möglichkeit zur Kopplung sind Plugins. Copilot verbindet sich im Hintergrund mit einem Webeservice, den sie oder die lokal genutzte Software bereitstellen muss. Das kann z.B. eine Suche gegen eine lokale ERP/CRM-Datenbank sein. Die gelieferten Ergebnisse werden dann von Copilot in die Formulierung der Antwort mit einbezogen. Allerdings passiert das dann pro Anfrage und ist keine komplette Indexierung ihrer Daten wie beim Connector.

Die folgenden Links liefern ihnen weitere Informationen zum Einsatz von Connectoren und Plugins. 

Drei, zwei, ein Copilot

Microsoft nutzt den Produktnamen Copilot mittlerweile fast inflationär. Quasi jedes Microsoft 365 Produkt ist mittlerweile "copilotiert". Ich kann ja verstehen, dass die Nutzung in einem Browser zu kurz gesprungen ist und die "Meeting Summary" von Teams Premium nutzte wohl schon KI, ehe der Name Copilot in aller Munde war. Copilot hat nun auch den Weg in Word zu Erstellung von Texten gefunden. Natürlich muss Microsoft auch Geld verdienen und entsprechend gibt es verschiedene Lizenzmodelle zu Copilot. Früher war es erforderlich, dass sie mindestens 300 Copilot-Lizenzen gekauft haben. Ich vermute, dass damit auch etwas die Ernsthaftigkeit der Nutzer und die Kosten für den schnellen Aufbau des zum Tenant erforderlichen "Semantic Index" gesteuert werden sollte. Das ist mittlerweile aber nicht mehr so


Quelle: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2024/01/15/expanding-copilot-for-microsoft-365-to-businesses-of-all-sizes/

Aber das ist nur ein Ausschnitt und ich bin sicher, dass sich das Lizenzthema noch viel weiter erstreckt.

Copilot testen

Natürlich können Sie als Firma nun einfach mal Copilot-Lizenzen kaufen und an Benutzer zuweisen. Sind sie aber sicher, dass ihre Berechtigungen und Schutzeinstellungen passen? Copilot erfasst im Standard alle gemeinsamen Informationen (SharePoint etc.) und wenn Informationen aktuell nicht korrekt geschützt sind, dann könnte ein Copilot-Benutzer eventuell Informationen finden, die nicht für ihn gedacht sind. Daher könnte es vielleicht sinnvoll sein, für erste Gehversuche die Lizenzen nur besonders vertrauenswürdigen Personen zuzuweisen, die solche Fehler dann auch melden und nicht ausnutzen.

Bei einer geplanten Einführung sollten sie allerdings das Thema Compliance, Governance, Berechtigungen, Labels etc. vorab bearbeiten. Wenn Sie hier Unterstützung benötigen, dann sprechen Sie meine Kollegen oder mich einfach an.

Eine Webcast-Serie von Net at Work im Frühjahr zeigt z.B. einen logischen Aufbau:

www.netatwork.de/webcasts/

  1. Der Start zur erfolgreichen Einführung von Microsoft 365 Copilot: Planen, umsetzen und genießen
  2. Aufbau einer starken Sicherheitsarchitektur mit Microsoft 365 Copilot: Die Bedeutung des Zero-Trust-Prinzips
  3. Gestalten einer effektiven Compliance-Strategie mit Microsoft 365 Copilot und Purview
  4. Datenschutz und Mitbestimmung im Microsoft 365 Copilot Umfeld: Strategien zur sicheren und gemeinschaftlichen Einführung und Nutzung
  5. Ängste überwinden und Verständnis fördern: Effektive User-Adoption in Copilot Projekten
  6. Optimales Datenmanagement mit Microsoft 365 Copilot: Wie Produkte von AvePoint Ihnen weiterhelfen
  7. Erweiterungspotenzial entfesseln: Maßgeschneiderte Geschäftslösungen mit Copilot für Microsoft 365

Die ersten vier Webcast behandeln aber erst einmal den Umgang mit den Daten.

Schneller ist hier dann doch der Start mit einem leeren neuen Tenant und einigen Test-Benutzern, in den Sie die entsprechenden Daten zur Nutzung aus ihren Tenant einfach kopieren. Leider ist das auch für Entwickler im Feb 2024 noch der einzige weg, da die Copilot noch nicht im Developer Tenant / Sandbox zur Verfügung steht.

Auch für Systemhäuser empfehle ich für Demos und Tests besser einen separaten Tenant mit Testdaten und Testbenutzern, auch wenn die Office 365 E3 Lizenz + Copilot ca. 50€/TestUser/Monat kostet. So eine Test-Tenant ist

Für Microsoft FTEs gibt es sogar die Möglichkeit im Rahmen eines CDX-Tenants einen Mustertenant für 90 Tage mit Copilot zu erhalten:

Vielleicht kann sich Microsoft hier auch noch dazu durchringen, dies auch zumindest für Partner oder auch die Allgemeinheit zu ermöglichen. Niemand sollte Copilot ohne entsprechende Vorbereitungen auf seinem produktiven Tenant einsetzen und erst recht keine Demos und Roadshows damit machen. Das Risiko ist doch hoch, dass dann Informationen einfließen, die nicht allgemein öffentlich werden sollten.

Copilot Fehlermeldungen

Nur weil Microsoft 365 Apps mit aktivierter Copilot-Lizenz überall den Copilot-Prompt einblenden, kann es dennoch knirschen. Hier ein paar Fehlerbilder, die ich bei mir gesehen habe:

Fehler Beschreibung

Zertifikatswarnung

Taj da wollte ich doch mal Copilot auf die Finger schauen, was er im Hintergrund so treibt und mit Fiddler die Pakete anschauen. Das mag Copilot wohl gar nicht, wenn ein anderes Zertifikat vorgezeigt wird.

Hier muss sich noch etwas weiter prüfen, denn der Fehler war nicht reproduzierbar.

Keine Verbindung

Ohne Internetverbindung kann Copilot natürlich nicht funktionieren. Den Fehler sehen Sie zum Glück nur, wenn Sie Copilot auch nutzen.

Fehlende Lizenz

Eine Zeit lang hatte ich Copilot in einem Testtenant und damit schon die Copilot-Symbole in Word. Wenn ich dann in einem Office Dokument in einem anderen OneDrive mit Copilot arbeiten wollte, kam die Meldung, dass ich keine Lizenz habe.

Weitere Fehler und deren möglichen Ursachen werde ich später nachreichen.

Copilot und Proxy

Die Fehlermeldung zum "nicht gültigen Zertifikat" hat mich natürlich dazu gebracht mal zu schauen, welche Adressen Copilot denn nutzt. Da gibt es die "normalen" Copilot-Webseite auf https://copilot.microsoft.com, welche Sie im Browser nutzen können. Das Zertifikat im Feb 2024 war:

Im Browser konnte ich zu der Zeit auch problemlos einen "Inspection proxy" wie Fiddler einsetzen und arbeiten. Mit Copilot in Microsoft 365 Produkten klappte das aber nicht.

Allerdings kann dies auch an meinem Setup gelegen haben, denn es gibt durchaus Hinweise, das es mit Zscaler und anderen Produkten geht. Allerdings konnten ich da noch nicht prüfen, ob die Copilot-Verbindungen dann auch wirklich inspiziert und nicht im Bypass durchgelassen werden.

Q: If my company blocked access to adult content by implementing SafeSearch with a proxy redirect, will Copilot still be accessible to users in my organization?
A: Yes. If your organization implemented SafeSearch with a proxy redirect, you still have access to Copilot with commercial data protection.
Quelle: Frequently asked questions about Copilot  https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/faq.

GitHub Copilot supports basic HTTP proxy setups. If you need to authenticate to a proxy, GitHub Copilot supports basic authentication or authentication with Kerberos. If the proxy URL starts https://, the proxy is not currently supported.
Quelle: https://docs.github.com/de/copilot/configuring-github-copilot/configuring-network-settings-for-github-copilot.

There are many Copilot experiences, including some core experiences like Excel, Word, PowerPoint, Teams, and Loop, that use WebSocket connections (wss://) from the device running the Microsoft 365 app to a Microsoft service. So, to use these Copilot experiences, WebSocket connections must be allowed from user endpoints to the endpoints listed in our endpoint taxonomy, specifically in ID number 147 in the section for Microsoft 365 Common and Office Online.
Source Microsoft Copilot for Microsoft 365 requirements - Network requirements https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/microsoft-365-copilot-requirements#network-requirements

Für die effektive Nutzung von Microsoft 365 und damit auch Copilot sollten Sie natürlich "optimiert" betreiben. Zum Thema Netzwerk, Office 365 Endpunkte u.a. habe ich schon viele Seite geschrieben:

Copilot mit MSXFAQ

Ich setze auf der MSXFAQ keine KI ein. Alle Inhalte sind von mir geschrieben und auch die Tippfehler sind "handgemacht". Ein LLM wird kaum "Tippfehler" machen aber über den Sinn einiger Ausgaben lässt sich trefflich streiten. Ich habe auch nicht, meine Texte "KI-Unterstützt" zu schreiben.

Wer etwas im Bereich Backstage gestöbert hat, weiß aber, dass die MSXFAQ im Grunde eine große Sammlung von HTML-Dateien ist, die eine KI sicher sehr gut verarbeiten könnte. Also habe ich alle ca. 2000 HTML-Dateien in mein OneDrive geschoben und so in meinen Tenant repliziert, um sie dann mit Copilot zu durchsuchen.

Theoretisch können Sie auch einen Copilot Connector einrichten, der meine Webseite in ihren "Semantic Index" überführt. Ich habe dies nicht über eine robots.txt geblockt.

Ich habe schon vor der Verfügbarkeit von Connectoren meine MSXFAQ einfach im OneDrive eines solchen Tenant kopiert und in OneDrive direkt die Frage aller Fragen gestellt:

Die Antwort gar gar nicht mal so schlecht:

Wobei ich die Schwerpunkte etwas anders gesetzt hätte. Skype for Business ist nun wirklich nicht mehr das Hauptthema aber Microsoft Teams als auch "Microsoft 365" sind keine Oberbegriffe. Hier werde ich dann wohl etwas dafür betraft, dass ich auch sehr alte Seiten nicht lösche sondern quasi als "Archiv" weiter online lasse. Auch wenn hoffentlich niemand mehr mit Exchange 4.0 oder Windows NT4 arbeitet. Aber auch im Jahr 2024 habe ich ab und an wieder eine Firma, die noch immer mit POP3-Saugern ihre Mails beim ISP abruft und lokale zustellt.

Copilot und AI Links

Hier sammle ich die ein oder anderen Links zu Copilot und AI-Themen.

Liste wir kontinuierlich erweitert

Einschätzung

Ich bin kein guter Prophet und Visionäre aber ich denke aktuell kann noch niemand absehen, wohin sich das Thema AI, KI, Copilot entwickelt. Wird es die Menschheit weiterbringen, und den Weltfrieden bescheren, Hunger reduzieren, Krankheiten heilen oder werden wir nur noch genervt von "generierten Texten" ohne Mehrwehrt und Phantasie sein, wie ich sie bei einigen Inhalten schon vermute und am Ende die KI sich nur noch im Kreis dreht?

Wie so oft dürfte es auf ein "Rightsizing" hinauslaufen. Ein Vortrag auf der Ignite 2023 zeigt schön welche Leistung eine KI-gestützte Bilderkennung etc. schon leisten kann. Hierbei geht es aber um "erkennen" und "reagieren" aber nicht um Text-Inhalte oder selbst Bilder zu erzeugen.

Ignite 2023 Multimodal Conversational Interfaces with GPT and Vision AI
https://aka.ms/Ignite2023/BRK205
https://ignite.microsoft.com/en-US/sessions/02b1a86c-657f-41e2-ac05-226e1a83f771

Wenn Sie nun den Eindruck gewonnen haben, dass wie von Net at Work ihnen bei der Evaluierung, Einführung und Nutzung helfen können, dann sprechen Sie einfach meine Kollegen oder mich unter www.netatwork.de an.

Weitere Links