Microsoft Copilot im Controlling: Assistenz oder Revolution?

Was ist Microsoft Copilot? Ein Überblick

Microsoft Copilot ist eine auf GPT-4 von OpenAI basierende, KI-gestützte Assistenzfunktion, die nahtlos in die Microsoft 365-Umgebung integriert ist. Das Ziel dieser Entwicklung ist klar: die Steigerung der Produktivität durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Unterstützung bei komplexen Analysen. Im Gegensatz zu browserbasierten KI-Tools wie ChatGPT bietet Copilot einen entscheidenden Vorteil: Den kontextbezogenen Zugriff auf lokale Daten und M365-Dokumente. Statt Daten manuell hochladen zu müssen, kann Copilot direkt in Excel-Tabellen, Word-Dokumenten oder PowerPoint-Präsentationen agieren und auf die Inhalte Bezug nehmen. Die Benutzeroberfläche ist dabei nicht ein separates Chatfenster im Browser, sondern eine Seitenleiste direkt in der Anwendung, die eine intuitive und interaktive Nutzung ermöglicht.

Während die Browser-Version frei zugänglich ist, ist die integrierte Version in den Office-Programmen kostenpflichtig. Allerdings gibt es für das Private- und Family-Abo pro Monat 60 Credits/Prompts zum Testen.

Herausforderungen im Umgang mit Microsoft Copilot

Trotz seiner Leistungsfähigkeit stößt Copilot an bestimmte Grenzen, insbesondere im Hinblick auf die Datenmenge. Die Performance von Copilot hängt stark von der Anzahl der Datenzeilen ab.

• < 1.000 Zeilen: Schnell, zuverlässig, ohne Einschränkungen.
• - 5.000 Zeilen: Meist problemlos, kann etwas länger dauern.
• 5.000 - 10.000 Zeilen: Verlangsamung möglich, gute Strukturierung ist wichtig.
• 10.000 - 30.000 Zeilen: Erste Fehlermeldungen sind möglich („zu viele Daten“).
• 30.000 - 50.000 Zeilen: Sehr langsam, häufig kommt es zu Abbrüchen oder leeren Antworten.
• 50.000 Zeilen: In vielen Fällen nicht mehr zuverlässig nutzbar.

Bei zu großen Datenmengen gibt Copilot häufig eine Fehlermeldung aus wie: „Bitte reduzieren Sie die Datenmenge“ oder „Ich kann diese Aufgabe mit so vielen Zeilen nicht durchführen“. Um dieses Problem zu umgehen, empfiehlt es sich, die Daten vor der Analyse vorzuaggregieren, Filter zu verwenden, Pivot-Tabellen zu erstellen oder auf Python zurückzugreifen.

Typische Anwendungsfehler und ihre Vermeidung

Die Effektivität von Copilot hängt maßgeblich von der Qualität der Interaktion ab. Hier sind einige typische Fehler und wie sie vermieden werden können:

• Keine Tabellenstruktur: Copilot kann nur strukturierte Tabellen (STRG + T) erkennen und verarbeiten. Lose Zellbereiche kann Copilot zwar bearbeiten, führt aber zu schwachen Ergebnissen.
• Unklare Prompts: Vage Anfragen wie „Mach mal eine Analyse“ liefern keine nützlichen Ergebnisse. Besser sind präzise Befehle wie: „Zeige mir die Top 5 Produkte nach Umsatz in Q1“.
• Falsche Erwartungen: Copilot ist eine Unterstützung, kein Ersatz für Fachwissen. Der Controller muss die Ergebnisse stets kritisch prüfen und bei Bedarf anpassen.

Praxis-Hacks für den Controller-Alltag

Einige Tipps und Tricks können die Zusammenarbeit mit Copilot erheblich verbessern:

• Der „Sprachen-Hack“: Obwohl Copilot deutsche Prompts versteht, liefert die Kommunikation auf Englisch oft präzisere und zuverlässigere Ergebnisse. Das liegt daran, dass die primären Trainingsdaten der meisten KI-Modelle auf Englisch basieren.
• Der „Feedback-Hack“: Wenn die Antwort nicht zufriedenstellend ist, geben Sie Copilot konkretes Feedback. Ein Prompt wie „Das ist nicht das, was ich wollte. Bitte erkläre mir, warum die Formel diesen Wert ergibt, anstatt die Formel neu zu erstellen“ kann das Ergebnis verbessern. Sie können Copilot auch fragen, welche weiteren Informationen für eine bessere Antwort erforderlich wären.
• Der „Beispiel-Hack“: Zeigen Sie Copilot ein Beispiel für das gewünschte Ergebnis oder geben Sie ein Muster an. Dies kann die Erkennung von Zusammenhängen und die Ausführung komplexer Aufgaben erleichtern.
• Cloud-Speicherung: Cloud-gestützte Excel-Dateien (OneDrive/SharePoint) funktionieren tendenziell besser, da Copilot hier auf mehr Rechenleistung zugreifen kann.

Datensicherheit: Kann ich Copilot vertrauen?

Die Sorge um die Vertraulichkeit sensibler Unternehmensdaten ist bei KI-Anwendungen grundsätzlich berechtigt. Microsoft hat hier jedoch Vorkehrungen getroffen, um die Datensicherheit zu gewährleisten:

• Keine Datennutzung für Modelltraining: Die Eingaben der Nutzer in Microsoft Copilot werden nicht für das Training der KI-Modelle verwendet.
• Datenhoheit im Unternehmen: Die Daten bleiben im Unternehmenskonto (Tenant) und verlassen den Unternehmensraum nicht. Der Zugriff auf die Daten erfolgt über den Microsoft Graph und ist streng auf die Berechtigungen des jeweiligen Benutzerkontos beschränkt.
• Vertragliche Garantien: Microsoft bietet seinen Unternehmenskunden eine vertragliche Garantie, dass ihre Daten isoliert gehalten und nicht für das Modelltraining genutzt werden.

Die Verwendung von Copilot für interne Analysen, Berichte und Sensitivitätsmodelle wird daher als sicher eingestuft, im Gegensatz zu Standard-KI-Tools, die für unkritische Daten und allgemeine Fragen empfohlen werden.

Fazit

Microsoft Copilot ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das die Effizienz im Controlling erheblich steigern kann. Es automatisiert repetitive Aufgaben und ermöglicht es Controllern, sich auf die Interpretation von Daten und die strategische Entscheidungsfindung zu konzentrieren. Die Herausforderungen liegen in der korrekten Anwendung, von der Datenstrukturierung, über die präzise Formulierung von Prompts, bis hin zur kritischen Überprüfung der Ergebnisse.

Die Sicherheit der Unternehmensdaten ist durch die Integration in das Microsoft-Ökosystem und die vertraglichen Garantien gewährleistet. Der Controller von morgen ist kein reiner Datenanalyst mehr, sondern ein KI-Trainer und -Dirigent, der die Fähigkeiten der Technologie nutzt, um die Unternehmensführung bestmöglich zu unterstützen. Werden diese Aspekte berücksichtigt, wird Copilot im Controlling von einer bloßen Assistenz zu einem revolutionären Werkzeug.