Was ist ein Copilot?

Was ist ein Copilot?

Ein Copilot ist ein KI-gestützter virtueller Assistent, der direkt in digitalen Software-Anwendungen eingebettet ist und dort Aufgaben automatisiert oder Vorschläge macht. Während Chatbots typischerweise für den Austausch mit externen Nutzern gedacht sind, arbeitet ein Copilot innerhalb von Softwareanwendungen eng mit internen Fachanwendern zusammen und bietet ihnen kontextbezogene Unterstützung. Er versteht Spracheingaben, analysiert Daten, erkennt Handlungskontexte und unterstützt Menschen dabei, effizienter zu arbeiten. Er begleitet sie, ohne dabei Entscheidungen vollständig zu übernehmen.

Hintergrund und Kontext

Die Idee eines digitalen Copiloten stammt ursprünglich aus dem Bereich der Softwareentwicklung (z. B. GitHub Copilot) und wurde durch große Sprachmodelle wie GPT möglich. Mittlerweile werden ähnliche Ansätze auf viele andere Anwendungsfelder übertragen. Besonders in datenintensiven Bereichen – etwa in der Produktionsplanung, im Kundenservice oder der Logistik – ist der Bedarf an intelligenter Assistenz groß.

Die zunehmende Komplexität von Systemen, der Bedarf an intuitiver Bedienung und der Wunsch nach höherer Effizienz machen den Copilot-Ansatz attraktiv. Unternehmen profitieren von Copiloten, weil diese nicht nur die Bearbeitungsgeschwindigkeit erhöhen, sondern auch als Entlastung für Mitarbeitende dienen. KI-Technologien, insbesondere Sprachverarbeitung und Machine Learning, ermöglichen eine neue Qualität von Assistenz: situativ, dialogbasiert, lernfähig.

INFORM entwickelt seit Jahren Softwarelösungen für anspruchsvolle operative Prozesse. Hier kommen erste Copilot-Funktionen zum Einsatz. Ziel ist es, auch komplexe Anwendungen für unterschiedliche Nutzergruppen leicht bedienbar zu machen. Und auch auf unserer Homepage beantwortet ein KI-Assistent Besuchern alle Fragen zu INFORM, ohne dass sie sich selbst durch die Website klicken müssen.

Wie funktioniert ein Copilot?

Ein Copilot setzt sich aus mehreren Komponenten zusammen:

• Sprachverständnis: Mittels natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) erkennt der Copilot Anfragen und interpretiert sie kontextbezogen.
• Generierung von Vorschlägen: Auf Basis großer Sprachmodelle kann der Copilot passende Texte, Antworten oder Handlungsoptionen erstellen.
• Datenintegration: Der Copilot greift auf interne Datenquellen (z. B. ERP, CRM) zu, um relevante Informationen in seine Vorschläge einzubinden.
• Lernfähigkeit: Durch Nutzungsfeedback verbessert sich der Copilot mit der Zeit – etwa durch bevorzugte Formulierungen oder wiederkehrende Muster.
• Benutzeroberfläche: Der Copilot ist meist nahtlos in bestehende Softwareumgebungen eingebettet (z. B. als Seitenleiste, Chatmodul oder Aktionsbutton).

Diese Mechanismen ermöglichen es dem Copiloten, auf individuelle Arbeitskontexte einzugehen und seine Unterstützung dynamisch anzupassen.

Anwendungsbeispiele

Copiloten lassen sich in verschiedensten Branchen und Prozessen einsetzen. Im Folgenden ein Beispiel von einem unserer Kunden, wie ein Copilot Unternehmen konkret Unterstützung bieten kann:

Copilot in Disposition & Logistik

In logistischen Prozessen – etwa der Disposition von Transporten – fallen täglich zahlreiche gleichartige Anfragen und Routineentscheidungen an. Ein praktisches Beispiel stammt aus der Fahrzeuglogistik: Hier wurde bei einem INFORM-Kunden ein Copilot eingesetzt, um rund 100.000 Transportanfragen pro Jahr (meist per E-Mail) automatisiert vorzuverarbeiten. Das System erkennt in eingehenden E-Mails die relevanten Informationen (z. B. Fahrgestellnummern, Lieferadresse, gewünschter Termin), auch wenn sie unstrukturiert oder unvollständig sind. Anschließend generiert der Copilot eine passende Antwort – stilistisch einwandfrei und inklusive aller benötigten Details, indem fehlende Angaben automatisch aus internen Systemen ergänzt werden.

Durch diese Automatisierung konnte die Arbeitslast des Kundenservice-Teams unseres Kunden deutlich reduziert werden, und die Reaktionszeiten sanken erheblich. In der Disposition bedeutet das: Mitarbeiter können sich auf Ausnahmen und Problemfälle konzentrieren, während der Copilot die Routinekommunikation und Standardentscheidungen übernimmt.

Weitere Beispiele

Copiloten helfen zum Beispiel Ingenieuren in der Fertigung, Automatisierungscodes schneller zu schreiben, zu verbessern und zu testen. Dank generativer KI lassen sich Simulationszeiten deutlich verkürzen und die Produktivität im gesamten Industrieprozess steigern. In der Logistikbranche fungieren Copiloten als digitale Assistenten, die Disponenten bei der Routenplanung unterstützen. Sie analysieren Echtzeitdaten wie Verkehrsbedingungen und Lieferprioritäten, um optimale Routen vorzuschlagen.

Im Finanzwesen unterstützen Copiloten Finanzanalysten bei der Analyse von Finanzdaten, indem sie nahtlos in Anwendungen wie Excel und Outlook integriert werden. Der Copilot kann in dem Fall beispielsweise Cashflow-Abweichungen identifizieren und intelligente Umsatzprognosen erstellen, wodurch fundierte Entscheidungen erleichtert werden. Diese Beispiele verdeutlichen, dass Copiloten mehr sind als nur KI-Tools; sie sind spezialisierte Assistenten, die in Echtzeit kontextbezogene Unterstützung bieten und so die Effizienz und Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen verbessern.

Vorteile und Herausforderungen

Vorteile

Ein Copilot entlastet Fachanwender von wiederkehrenden Routineaufgaben, macht komplexe Softwareanwendungen intuitiver bedienbar und unterstützt bei der schnelleren Entscheidungsfindung. Besonders in datenintensiven Arbeitsfeldern steigert er die Effizienz, verringert Fehlerquellen und verbessert die Nutzererfahrung durch kontextbezogene Vorschläge.

Herausforderungen

Die Qualität der Empfehlungen hängt maßgeblich von der Verfügbarkeit und Güte der zugrunde liegenden Daten ab. Unvollständige Informationen oder Fehlinterpretationen können zu falschen Vorschlägen führen („Halluzinationen“). Zudem müssen Datenschutzanforderungen, technische Integration und die Akzeptanz innerhalb der Belegschaft berücksichtigt werden, um den Copiloten erfolgreich einzuführen.

FAQ - Häufige Fragen zum Copilot

Was unterscheidet einen Copilot von einem Chatbot?

Ein Copilot arbeitet an der Seite interner Mitarbeiter, eingebettet in Fachsoftware. Er liefert kontextbezogene Vorschläge, automatisiert Arbeitsschritte und unterstützt Entscheidungsprozesse. Ein Chatbot hingegen führt einfache Dialoge mit externen Usern – meist auf Webseiten – und ist technisch weniger tief integriert.

Welche Daten benötigt ein Copilot?

Ein Copilot kann grundsätzlich mit einem allgemeinen Sprachmodell arbeiten, wird aber deutlich hilfreicher, wenn er mit unternehmensspezifischen Daten (z. B. Prozessregeln, Produktwissen) angereichert wird. So kann er Begriffe richtig interpretieren und passende Vorschläge liefern.

Wie gelingt der Einstieg mit Copiloten?

Am besten über einen begrenzten Anwendungsbereich, z. B. in der Planung oder Kommunikation. Wichtig sind ein klar definiertes Ziel, gute Datenbasis und begleitende Schulung. So entsteht ein realistischer Mehrwert ohne Überforderung.

Fazit

Copiloten bieten eine neue Form der intelligenten Unterstützung im Arbeitsalltag. Sie sind kein Ersatz für Fachwissen, aber ein Werkzeug, um dieses effizienter einzusetzen. Unternehmen, die gezielt auf KI-Assistenz setzen, profitieren von besserer Ressourcennutzung und schnelleren Prozessen – vorausgesetzt, sie integrieren diese Systeme verantwortungsvoll und mit Blick auf den konkreten Nutzen.