AI Workplace Automation bringt künstliche Intelligenz gezielt in diese Geschäftsprozesse: Routinetätigkeiten werden automatisiert, Medienbrüche geschlossen und Informationen aus verschiedenen Systemen dort nutzbar gemacht, wo Menschen täglich arbeiten. Daten aus E-Mails, Dokumenten, SharePoint, Teams und Drittsystemen werden zusammengeführt, ausgewertet und in konkrete Aufgaben, Vorschläge oder Entscheidungsgrundlagen übersetzt – zum Beispiel direkt in Microsoft Teams, SharePoint oder individuellen Business Apps. Technische Basis dafür sind KI-gestützte Workflows, Bots und Agenten auf Microsoft 365, Power Automate, der Power Platform sowie Azure OpenAI, AI Builder und Azure AI Services.
Dabei ist KI nicht Spielwiese, sondern Bestandteil der Unternehmens-IT. Microsoft-KI-Lösungen werden mit klaren Governance-Regeln, Sicherheitskonzepten und einem skalierbaren Architekturansatz verbunden. So entsteht eine verantwortungsvolle KI im Modern Workplace: produktiv im Einsatz, in Microsoft 365 integriert – und gleichzeitig kontrollierbar, auditierbar und im Einklang mit den kundenseitigen Compliance-Richtlinien.
Digitale Geschäftsprozesse sind heute der Motor des Unternehmens – von der Angebotserstellung über Logistik und Service bis hin zu HR- und Support-Prozessen. Gleichzeitig prägen manuelle Routinen, Medienbrüche zwischen ERP, CRM, Fachsystemen und Microsoft 365 sowie eine unübersichtliche Datenlage vielerorts noch den Alltag. Klassische Prozessautomatisierung stößt zunehmend an Grenzen, wenn Prozesse dynamischer, datengetriebener und wissensintensiver werden.
Marvin Beckonert,
Unit Manager Modern Work
Ihre Herausforderungen
Die alltäglichen Hürden, vor denen viele Unternehmen bei der Organisation ihrer administrativen Aufgaben und ihrer kommunikativen Abläufe stehen, sind altbekannt:
Hoher manueller Aufwand durch wiederkehrende Tätigkeiten wie Datentransfers, Freigaben, Reporting oder Dokumentenprüfung.
Zersplitterte Systemlandschaften mit wenig Integration zwischen ERP, CRM, ITSM, E-Mail und Microsoft 365 – Medienbrüche verlangsamen zentrale Prozesse.
Fehlende Transparenz, wo relevante Informationen liegen (E-Mail, SharePoint, Fileshares, Fachsysteme) und wie diese effizient genutzt werden können.
Klassische Ansätze im Bereich Prozessautomatisierung & Business Apps adressieren diese Herausforderungen bereits und heben einen Teil der Effizienzpotenziale. Mit KI lassen sich darüber hinaus zusätzliche Potenziale erschließen – gleichzeitig entstehen jedoch neue Herausforderungen:
Unsicherheit im Umgang mit KI: Schatten-KI, unklare Governance, offene Fragen zu Datenschutz und Vertraulichkeit von LLMs.
Begrenzte interne Kapazitäten, um belastbare, skalierbare KI-Lösungen zu entwickeln und dauerhaft zu betreiben.
Gleichzeitig wächst der Druck aus Fachbereichen und Management: Prozesse sollen schneller werden, Mitarbeitende erwarten moderne Arbeitsmittel, der Markt verlangt sichtbare Innovationskraft. Die zentrale Frage lautet:
Wie lässt sich KI strukturiert, sicher und wirksam in Geschäftsprozesse integrieren – ohne die Kontrolle zu verlieren?
AI Workplace Productivity
Unsere Lösungen im Überblick
AI Workplace Automation bündelt ein integriertes Lösungsportfolio rund um KI-gestützte Prozessautomatisierung im Microsoft-Umfeld. Ziel ist es, wiederkehrende Tätigkeiten zu automatisieren, Medienbrüche zu reduzieren und Wissen aus unterschiedlichen Systemen nutzbar zu machen – auf Basis einer sicheren, modularen Architektur.
AI-gestützte Prozessautomatisierung mit Power Automate & AI
Im Mittelpunkt stehen KI-gestützte Workflows mit Power Automate, AI Builder und Azure AI Services. Typische Szenarien sind zum Beispiel:
Klassifizierung, Extraktion und Zusammenfassung von Dokumenten (Rechnungen, Anträge, E-Mails).
Automatisierte Verteilung und Weiterverarbeitung von Informationen aus Outlook, SharePoint, Forms und Fach- bzw. Drittsystemen.
Unterstützung von Freigabe- und Prüfprozessen durch KI-basierte Empfehlungen – etwa indem KI Vorschläge formuliert, auf Risiken hinweist oder Optionen vorschlägt. Die finale Entscheidung liegt dabei jederzeit bei den verantwortlichen Personen.
Auf diese Weise entsteht eine Microsoft-365-Automatisierung, die nicht nur regelbasiert arbeitet, sondern Inhalte versteht und kontextbezogen verarbeitet. Weitere Informationen zur klassischen Prozessautomatisierung & Business Apps im Microsoft-Umfeld finden sich in der entsprechenden Modern-Workplace-Solution.
Bots & Agenten mit Copilot Studio und Microsoft 365
Mit Copilot Studio entstehen maßgeschneiderte Bots und Agenten, die als digitale Assistenten in Support, HR, IT-Services oder Fachprozessen agieren. Typische Use Cases:
Self-Service-Bots in Microsoft Teams für Rückfragen zu Richtlinien, Produkten oder internen Services.
Prozessbegleitende Agenten, die Anwender Schritt für Schritt durch komplexere Abläufe führen.
Automatische Beantwortung wiederkehrender Anfragen im Service-Desk oder HR.
Bots und Agenten werden nahtlos in Microsoft Teams und andere Komponenten des Communication & Collaboration-Portfolios eingebettet. Die Bots greifen auf strukturierte Daten, Wissensbasen und – über geeignete Schnittstellen – auf unternehmensspezifische Inhalte zurück und stehen dort zur Verfügung, wo Teams täglich arbeiten.
LLM-gestützte Wissensnutzung – Daten aus Fachsystemen intelligent verfügbar machen
Um Wissen aus ERP-, CRM- oder ITSM-Systemen direkt in Prozessen zu nutzen, werden in Azure integrierte Large Language Models (LLMs) angebunden. KI liefert kontextbezogene Informationen genau dort, wo gearbeitet wird – ohne dass Daten aufwendig gesucht oder manuell aus verschiedenen Systemen zusammengeführt werden müssen.
Dazu gehören unter anderem:
KI, die relevante Informationen aus Fachsystemen nutzt und in Antworten oder Empfehlungen einfließen lässt – ohne dass die zugrunde liegenden Modelle mit sensiblen Daten trainiert werden müssen.
Situationen, in denen LLM-Ausgaben direkt in Workflows, Teams-Bots oder Power Apps eingebunden werden und automatisch Aufgaben anstoßen oder nächste Schritte vorbereiten.
Szenarien, in denen Mitarbeitende schneller entscheiden können, weil KI Wissen aus mehreren Systemen verständlich aufbereitet und die wichtigsten Aspekte hervorhebt.
Governance & verantwortungsvolle KI in Microsoft 365
KI im Unternehmen braucht klare Leitplanken. Entsprechend im Fokus stehen:
Governance-Modelle für den KI-Einsatz in Microsoft 365 und der Power Platform.
Sicherheits- und Berechtigungskonzepte (z. B. Environment-Design, Rollenmodelle, Data Loss Prevention). Diese Governance-Aspekte greifen die bestehenden Konzepte aus M365 Security & Compliance auf und erweitern sie gezielt um KI-spezifische Fragestellungen.
Richtlinien für verantwortungsvolle KI – inklusive Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Umgang mit Risiken.
So werden Schatten-KI und Wildwuchs vermieden, der Überblick über Bots, Flows und LLM-Szenarien bleibt erhalten und Fachbereiche nutzen KI innerhalb eines klar definierten Rahmens.
Enablement & Einführung
Technologie entfaltet ihren Wert erst, wenn Menschen sie verstehen und annehmen. Deshalb umfasst AI Workplace Automation auch:
Use-Case-Workshops mit Fachbereichen zur Identifikation und Priorisierung geeigneter KI-Prozessszenarien.
Schulungen und Hands-on-Formate für IT und Fachbereiche rund um Power Platform, Copilot Studio, Azure OpenAI und verwandte Technologien.
Co-Creation-Ansätze, bei denen Lösungen gemeinsam mit internen Teams entwickelt werden.
Auf diese Weise entstehen nicht nur Lösungen, sondern auch Kompetenzen – die Basis für eine kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Use-Cases. Für die nachhaltige Verankerung von KI im Arbeitsalltag lässt sich AI Workplace Automation ideal mit den Leistungen aus Change Management & User Adoption kombinieren.
Unser Vorgehen
Der Einstieg in AI Workplace Automation folgt einem klar strukturierten Vorgehen, das sich an den jeweiligen Reifegrad der Organisation anpasst:
Warum noventum für AI Workplace Automation?
Tiefe Microsoft-Expertise
noventum verfügt über langjährige Erfahrung in Microsoft 365, der Power Platform und Azure AI und integriert KI nahtlos in bestehende Modern-Workplace- und Business-Applications-Landschaften – statt isolierte PoCs zu realisieren.
Sichere, governance-konforme KI-Lösungen
Projekte verbinden KI-Prozessautomatisierung mit klaren Richtlinien, Betriebsmodellen und Compliance-Standards. Dadurch lassen sich Schatten-KI vermeiden und eine gewisse Audit-Fähigkeit sicherstellen.
Produktionsreife Automatisierungen, Bots und LLM-Integrationen
Wiederverwendbare Frameworks und Best Practices ermöglichen Lösungen, die schnell implementiert, stabil im Betrieb und skalierbar für weitere Use Cases sind.
Technologie, Organisation & Enablement aus einer Hand
Technik, Prozesse und Menschen werden gemeinsam betrachtet: Architektur und Implementierung gehen Hand in Hand mit Governance-, Change- und Enablement-Bausteinen – als Grundlage für eine nachhaltig wirksame KI-Nutzung im Modern Workplace.
Ihr Nutzen
Schnellere Prozesse:
Spürbar verkürzte Durchlaufzeiten durch KI-gestützte Automatisierung von Routineaufgaben.
Mehr Fokus auf Wertschöpfung:
Reduktion manueller Tätigkeiten und spürbare Entlastung von IT und Fachbereichen.
Verlässliche Datenbasis:
Höhere Datenqualität und weniger Fehler durch standardisierte, automatisierte Workflows.
Wissen jederzeit verfügbar:
Besserer Zugriff auf Informationen – weniger suchen, mehr wissen.
Besseres Service-Erlebnis:
Verbesserte Kundenerfahrung durch Bots, Agenten und Self Services.
KI mit Kontrolle und Governance:
Sichere, verantwortungsvolle Nutzung von KI ohne Schattenlösungen – integriert in die Microsoft-365-Umgebung.
Wenn wir auch für Sie tätig werden können, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.
Wie unterscheiden sich Azure OpenAI, Copilot Studio und AI Builder – und wofür eignet sich welches Werkzeug?
Azure OpenAI stellt leistungsfähige LLMs über Azure bereit und eignet sich für generative Szenarien, komplexe Texte, Zusammenfassungen und intelligente Antworten auf Basis unternehmensspezifischer Daten. Copilot Studio dient der Entwicklung von Bots und Agenten, die in Microsoft Teams, auf Webseiten oder in Apps eingesetzt werden und dialogbasiert mit Nutzenden interagieren. AI Builder ergänzt Power Automate und Power Apps um vorkonfigurierte KI-Modelle (z. B. Formularerkennung, Klassifizierung). In Projekten werden diese Komponenten je nach Use Case zu einer stimmigen Gesamtarchitektur kombiniert.
Wie lassen sich Daten aus ERP-, CRM- oder ITSM-Systemen in KI-gestützte Workflows oder Bots integrieren?
Über APIs und Custom Connectors werden Fachsysteme an die Power Platform und Azure angebunden. In RAG-Szenarien (Retrieval-Augmented Generation) werden relevante Informationen zunächst aus Drittsystemen abgerufen und anschließend von LLMs verarbeitet. Sensible Daten verbleiben dabei in den eigenen Systemen, werden aber intelligent in Antworten, Empfehlungen und Prozessentscheidungen genutzt.
Wie werden Datenschutz und Vertraulichkeit bei LLMs sichergestellt?
Zum Einsatz kommen Azure-spezifische Sicherheits- und Compliance-Funktionen, etwa Tenant-Isolation, Data Loss Prevention, Verschlüsselung und klare Berechtigungskonzepte. Ergänzend definieren Governance-Regeln, welche Datenarten in welchen Szenarien verarbeitet werden dürfen. So bleibt der Mehrwert von KI erhalten, ohne Vertraulichkeit und Compliance zu gefährden.
Wie startet ein typisches Projekt zu AI Workplace Automation?
Üblicherweise beginnt der Einstieg mit einem kompakten Use-Case- und Architektur-Workshop, in dem Zielbild, Prioritäten und Rahmenbedingungen geklärt werden. Darauf folgen fokussierte Proofs of Concept, die bei Erfolg in Pilot- und Produktionsszenarien überführt werden. Parallel werden Governance-Strukturen sowie Know-how in den Teams aufgebaut, sodass weitere KI-Use Cases eigenständig entwickelt werden können.
Lösungsszenarien zum Thema Business Applications Success Stories // Fachartikel // News
Die SAERTEX GmbH & Co. KG und ihre Tochter SAERTEX multiCom GmbH produzieren im westfälischen Saerbeck und in einer Reihe von Standorten weltweit technische Textilien. Um die konzerninterne Zusammenarbeit zu verbessern, initiierte die SAERTEX multiCom den Aufbau eines Intranets auf Basis der aktuellen Microsoft SharePoint-Technologie. Künftig werden schrittweise alle Standorte und Abteilungen von Mutter- und Tochterunternehmen im Intranet zusammenarbeiten.
Um die vielfältigen Anforderungen an die interne Kommunikation künftig besser bedienen zu können, entwickelte die Ahlener LR Health & Beauty Systems GmbH mit Unterstützung der Unternehmensberatung noventum consulting aus Münster die Grundlagen für ein Intranet. Technische Basis der Installation ist die Microsoft SharePoint-Technologie. Künftige Ausbaustufen wird die LR Health & Beauty Systems mit eigenen Mitteln weiterentwickeln.
Die Unternehmensführung des Großhandels- und Produktionsunternehmens WULFF nutzte den Aufbau eines Intranets auf Microsoft Basis, um ihre interne Kommunikation zu fördern und zugleich in Sachen Agilität Erfahrungen zu sammeln. MitarbeiterInnen verschiedener Abteilungen des Hauses erarbeiteten mit Entwicklern und agiler Moderation von noventum consulting die ersten Stufen eines SharePoints, wie er zunehmend auch von mittleren und kleineren Unternehmen eingesetzt wird.
Datenflut und steigende Anforderungen zwingen viele Unternehmen, ihre internen Prozesse und Kommunikationswege zu verbessern. Die Cathalog GmbH aus Steinfurt begegnet dieser Herausforderung mit ihrer Digitalisierungs-Roadmap, um schrittweise mehr Transparenz für Informationen zu schaffen, die abteilungsübergreifend genutzt werden. Die Einführung eines Microsoft SharePoint basierten Intranets und eines Handbuchs für Qualitätsmanagement waren die ersten Schritte auf diesem Weg. Ein besonderes Novum für die Steinfurter war dabei die agile Vorgehensweise.
