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Schluss mit Power Fx: 4 neue KI-Tools für die Power Platform – Prompt-Spalten, Form Filler & Agents (KI-Synchronfassung) · M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch

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  Die meisten Power-Plattform-Nutzer glauben immer noch, KI bedeutet, dass Co-Pilot-Formeln schreibt.
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  Das ist süß.
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  So als würde man denken, Elektrizität sei nur dazu da, Kerzen schneller anzuzünden.
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  Die Realität ist, dass Microsoft still und leise vier Tools eingeführt hat, die sie nicht nur unterstützen.
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  Sie definieren völlig neu, was Entwickeln überhaupt bedeutet.
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  Dataverse prompt Spalten, Formularausfüller, generative Seiten und Co-Pilot-Agenten.
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  Es sind weniger neue Funktionen als vielmehr tektonische Verschiebung.
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  Ignorieren sie diese und ihr zukünftiges Ich-Wirr zum Büro-Releg, das manuelle Abläufe in einer Welt erklärt, die sich längst selbst automatisiert.
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  Hier ist der Albtraum.
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  Während sie noch Power-FX verknüpfen und kryptische Validierungslogiken schreiben,
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  fordert jemand anderes Dataverse auf, Datenintelligenz im laufenden Betrieb zu erzeugen.
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  Deren Prototypen bauen sie von selbst.
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  Deren Bots delegieren Aufgaben wie kompetente Mitarbeiter.
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  Und ihre manuelle App wird wie ein Museumsexponat aussieht.
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  Lassen Sie uns jedes dieser Tools analysieren.
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  Bevor ihr zukünftiges Ich anfängt, wütende E-Mails an ihr heutiges Ich zu senden, weil sie die Warnsignale ignoriert haben.
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  Dataverse prompt Spalten, der Datensatz der Denken.
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  Statische Spalten sind die Wählscheibentelefone der Unternehmensdaten.
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  Sie sitzen da und warten darauf, dass sie ihnen sagen, was zu tun ist.
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  Unfähig zu Nuancen oder Kontext.
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  Im Jahr 2025 ist das nicht nur ineffizient.
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  Es ist peinlich.
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  Willkommen bei Dataverse prompt Spalten.
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  Den ersten Datensatzfeldern, die sich buchstäblich selbst interpretieren können.
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  Statt Formelogik in Power-FX zu schreiben, geben sie der Spalte eine Anweisung in natürlicher Sprache.
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  Und sie nutzt das gleiche Large Language Model wie Copilot, um den Output zu bestimmen.
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  Die Spalte selbst wird zur Reasoning Engine.
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  Denken Sie einmal auf.
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  Eine herkömmliche berechnete Spalte multipliziert oder verknüpft Werte.
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  Eine prompt Spalte schreibt Logik.
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  Sie programmieren es nicht, sie erklären die Absicht.
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  Sie könnten hier zum Beispiel sagen, sie solle eine Teams Willkommensnachricht für den neuen Mitarbeiter erstellen unter Verwendung von Name, Eintrittsdatum und Lieblingsfarbe.
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  Im Hintergrund synthetisiert die KI diese Anweisung, greift auf die Datensatzdaten zu und gibt menschenähnlichen Text oder sogar numerische Validierungsflags aus, wann immer der Datensatz aktualisiert wird.
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  Es ist programmatische Kreativität.
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  Warum ist das wichtig?
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  Weil Daten nicht länger statisch oder dumm sein müssen.
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  Prompt Spalten schaffen einen Mittelweg zwischen Automatisierung und Kognition.
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  Sie interpretieren Muster, führen kontextsensitive Prüfungen durch oder erstellen Outputs, für die früher ganze Power-Automate-Flows nötig waren.
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  Weniger Infrastruktur, weniger Breakpoints, mehr Intelligenz in der Quelle.
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  Sie können eine Tabelle haben, die Datensatzgenauigkeit validiert, Benachrichtigungen je nach Nutzerrolle unterschiedlich gestaltet oder verdächtige Einträge mit einem budischen Konfidenzwert markiert, alles ohne verzweigende Logik zu schreiben.
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  Vergleichen Sie das mit der Power-FX-Ära, in der alles zerbrechlich war.
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  Eine Änderung im Schema und ihre Formelkette brach zusammen Medizin.
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  Respekt Zahnmedizin.
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  Prompt Logik ist resistent gegen diese Mikrofaktoren, einfach weil sie den Zustand beschreibt, nicht das Verfahren.
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  Sie sagen, fasse diesen Datensatz so zusammen, wie es ein menschlicher Kollege tun würde und die KI bewältigt die Komplexität, bezieht sich auf mehrere Spalten, zieht Kontext aus der Zeit.
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  Beziehungen und stimmt den Ton sogar auf den Inhalt des Feldes ab.
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  Weniger explizite Regeln, aber eine weitaus bessere Übereinstimmung mit dem Ergebnis, das Sie eigentlich wollen.
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  Die Wahrheit ist, es ist dieselbe Sprachschnittstelle, die Sie bald überall im Microsoft-Ökosystem sehen werden.
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  Power Apps, Power Automate und Copilot Studio.
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  Einmal lernen, überall einsetzen.
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  Das macht Dataverse-Prompt-Spalten zum besten Übungsfeld, um Prompt-Engineering innerhalb des Microsoft-Stacks zu meistern.
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  Sie definieren nicht nur Formeln.
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  Sie gestalten Entscheidungsbäume direkt in Ihrer Datenbank.
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  Hier ist ein einfaches Szenario.
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  Sie verwalten eine Tabelle mit neun Mitarbeitern.
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  Jeder Datensatz enthält Namen, Abteilung, Einstellungsdatum und Lieblingsfarbe.
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  Da stellen Sie eine Prompt-Spalte mit der Anweisung.
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  Entwürf einen freundlichen Teams-Post, der den neuen Mitarbeiter beim Namen nennt, die Abteilung erwähnt und einen lustigen Kommentar zur Lieblingsfarbe enthält.
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  Zählt.
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  Sobald ein Datensatz hinzugefügt wird, generiert die Spalte den gesamten Text.
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  Bitte begrüße Sie Ashley aus der Finanzabteilung, deren Lieblingsfarbe grün perfekt zu unseren Hoffnungen für das Budget dieser Quartalspakt.
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  Dieser Text ist sauber strukturiert, gespeichert und in Flows oder Benachrichtigungen wiederverwendbar.
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  Keine mehrstufige Automatisierung erforderlich.
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  Die Tabelle kommuniziert buchstäblich.
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  Multiplizieren Sie das nun mit jeder Tabelle in Ihrem Unternehmen.
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  Produktbeschreibungen, die Sie selbst umschreiben, Qualitätsprüfungen, die Anomalien intelligent bewerten.
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  Compliance-Felder, die Logik erklären, bevor eine Eskalation erfolgt.
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  Sie erkennen, dass es hier nicht darum geht, dass KI-Inhalte schreibt, sondern dass Daten von statischen Speichern zu aktiver Schlussfolgerung werden.
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  Zu aktiver Schlussfolgerung werden.
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  Natürlich verleitet diese Macht zum Missbrauch.
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  Ein häufiger Fehler ist es, Prompt-Spalten wie glorifizierte Formeln zu behandeln und sie mit Pseudocode zu überladen, der Ihren Wert erstickt.
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  Ein weiterer Fehltritt Kontext-Token auslassen.
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  Sie können andere Felder im Prompt referenzieren.
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  Befehle mit Schrägstrichen machen Sie verfügbar.
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  Und wenn Sie sie weglassen, arbeitet das Modell blind.
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  Kontext ist der Sauerstoff guter Prompt.
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  Geben Sie alles an, was Sie über diesen Datensatz wissen müssen.
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  Schließlich führt eine Überfrachtung der Logik, indem man Sie zehn zusammenhanglose Aufgaben erledigen lässt, zu rauschen.
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  Es ist ein Konversationsmodell, keine Zelle eingesperrter Excel-Assistent.
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  Dann halten Sie jeden Prompt präzise, zielgerichtet und prüfbar.
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  Was den Return on Investment angeht, baut dieses Feature Ihre technischen Schulden ganz nebenbei an.
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  Weniger laufende Flows bedeuten weniger Latenz und weniger Fehlerquellen.
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  Anstatt endlose berechnete Ausdrücke zu pflegen, wird Ihr Dataverse-Schema einfacher.
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  Alles Intelligente geschieht innerhalb der anpassungsfähigen Prompt.
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  Und da dieselbe Prompt-Engine Dataverse Power Automate und Copilot Studio umfasst, skaliert Ihr Wissen über jedes Produkt hinweg.
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  Einmal beherrschen, überall profitieren.
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  Lassen Sie uns über strategisches Bewusstsein sprechen.
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  Prompt-Spalten sind Microsofts Vorschau darauf, wie sich alle Datendienste in Richtung semantischer Steuerungsebenen statt prozeduraler Logik entwickeln.
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  Erwarten Sie in den kommenden Jahren, dass diese einheitliche Eingabeoberfläche in Excel-Formeln, Loop-Komponenten und sogar SharePoint-Metadaten auftauchen wird.
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  Wenn das geschieht, wird es genauso wichtig sein, Absichten präzise zu formulieren, wie es einst bei DAX der Fall war.
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  Die Syntax wandelt sich von Code zu Konversation.
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  Wenn Sie es also noch nicht getan haben, fangen Sie a experimentieren.
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  Richten Sie sich an eine Entwicklungsumgebung.
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  Keine Ausreden mehr wegen der Lizenzen.
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  Erstellen Sie eine Tabelle, fügen Sie eine Eingabespalte hinzu, weisen Sie sie an, etwas Sinnvolles zu beschreiben oder zu markieren und testen Sie die Varianten.
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  Sie lernen nicht nur eine Funktion, Sie proben die nächste Generation der Anwendungslogik.
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  Sobald Ihre Spalten denken können, können Sie sich Ihre Formulare buchstäblich von selbst ausfüllen.
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  KI-Formular-Ausfüller verabschieden Sie sich von der manuellen Dateneingabe.
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  Sprechen wir über die am wenigsten glamouröse Aufgabe in Unternehmenssoftware, die Dateneingabe.
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  Seit Jahrzehnten bauen Unternehmen millionenschwere Systeme, nur um dabei zuzusehen, wie Menschen Metadaten kopieren und einfügen, wie etwas teurere Affen fehlen.
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  Die Ära der Tabellenkalkulation hat nie wirklich geändert.
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  Sie ist in Webformularen mutiert.
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  Menschen tippen inkonsistent, überspringen Felder, lesen Daten falsch und machen kleine, statistisch unvermeidbare Fehler, die Analysen später zerstören.
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  Das Problem ist nicht nur mühsam, es ist als Arbeit getarnte Entropie.
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  Hier kommt Formfiller ins Spiel, Microsofts maschinell trainierter Praktikant, der sich in modellgesteuerten Apps versteckt.
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  Offiziell heißt es FormAssist, was höflich und langweilig klingt, aber tatsächlich analysiert es unstrukturierte oder teilstrukturierte Daten wie E-Mails, Chatprotokolle oder sogar Screenshots und füllt Dataverse-Felder automatisch aus und füllt Dataverse aus.
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  Sie fügen ein, das System interpretiert und erstellt den Datensatz für Sie.
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  Die Tage des Althabens zwischen Outlook und Formularfeldern sind glücklicherweise gezählt.
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  So funktioniert es.
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  Sie öffnen ein modellgesteuertes Formular, klicken auf die SmartPaste oder FormAssist-Option und fügen den Text oder das Bild ein, das die Daten enthält.
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  Vielleicht ist es eine E-Mail zur Einstellung, die Jennifers Startdatum ankündigt oder ein PDF-Bestellformular, das als gescanntes Bitmap vorliegt.
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  Das Tool extrahiert Entitäten, Namen, Abteilungen, Daten und Beträge und gleicht sie mit den E-Mail-Feldern ab.
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  Es leitet sogar Beziehungen zwischen Werten ab, wenn explizite Bezeichnungen fehlen.
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  Das Ergebnis wird sofort eingefügt, aber es wird nicht automatisch gespeichert, bevor Sie es bestätigen, was Ihnen eine Sicherheitsprüfung namens Vorschläge akzeptieren bietet.
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  Entschuldigung, ich habe gerade eine Menge Kauderwelsch geredet.
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  Einfach ausgedrückt. Die KI füllt es aus, aber Sie bleiben verantwortlich.
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  Die Technologie dahinter nutzt dasselbe Large Language Model Reasoning, das auch Co-Pilot Chat antreibt, ist hier aber chirurgisch fokussiert.
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  Es erzeugt nicht nur Text, es erkennt strukturierte Daten inmitten des Chaos.
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  Stellen Sie sich vor, Sie füttern es mit einem Screenshot einer Rechnung Anbieter, Summe, Fälligkeitsdatum, alles in einem einzigen Einfügevorgang.
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  Das Modell erkennt die Formen, den Text und den Kontext, nicht Pixel für Pixel, sondern semantisch.
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  Es ist kein OCR, sondern Verständnis durch Kontextgewichtung.
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  Deshalb übertrifft es herkömmliche Extraktionstools, die auf Vorlagen angewiesen sind.
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  Bevor Sie nun von einer Utopie der Dateneingabe ohne Klicks träumen, bleiben wir präzise.
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  Nachschlagefälle? Noch nicht.
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  Bildanhänge? Manchmal.
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  Komplexe Beziehungen über mehrere Ansätze weg?
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  Geduld, junger Padawan.
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  Das System benötigt für bestimmte Datentypen immer noch deterministische Bindung.
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  Es ist eine vorsichtige KI, keine leichtsinnige.
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  Aber der Arbeitsaufwand lohnt sich dennoch enorm.
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  Der Formularausfüller eliminiert bereits 70 bis 80 Prozent der manuellen Formulararbeit in typischen Szenarien.
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  Das ist kein Marketing-Gag, sondern eine messbare Reduzierung der Arbeitslast.
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  Verwaltungsteams gewinnen Stunden pro Nutzer und Woche zurück.
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  Und da die Menschen nicht unter Zeitdruck stehen, steigt die Eingabegenauigkeit massiv.
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  Skeptiker werden sagen, dass ein paar Felder fehlen, da es noch in der Vorschau ist.
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  Richtig, aber irrelevant.
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  KI muss nicht perfekt sein, um profitabel zu sein.
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  Sie muss nur ihre Praktikanten übertreffen und das tut sie.
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  Die wunderbare Ironie ist, dass ihre Mitarbeiter durch die Nutzung lernen,
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  in Prompts zu denken und Textdaten für die Maschineninterpretation zu strukturieren.
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  Jedes Einfügen wird zu einer stillen Trainingseinheit für nutzbare Syntax.
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  Nach und nach entwickelt sich ihr Team von passiven Tippern zu Semiprompt-Engineers.
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  Die strukturierte Hinweise statt rohem Rauschen liefern.
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  Dieses kulturelle Upgrades unbezahlt.
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  Schauen wir uns einen konkreten Anwendungsfall an.
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  Stellen Sie sich Ihren HR-Koordinator beim Onboarding neuer Mitarbeiter vor.
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  Jede Woche erhalten Sie eine E-Mail.
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  Bitte begrüßen Sie Priya Sharma, die ab dem 3. März in der Finanzabteilung anfängt.
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  Ihre Lieblingsfarbe ist blau-grün.
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  Früher musste sie sich durch fünf Nachschlagetabellen klicken, um diese Details einzugeben.
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  Jetzt kopiert sie einfach den E-Mail-Text, fügt den Inform-Assist ein und klickt auf Alle akzeptieren.
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  In Sekundenschnelle registriert Dataverse einen perfekt zugewiesenen Datenseit.
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  Multipliziert man diesen kleinen Erfolg auf Abteilungen wie Einkauf, Kundensupport und Außendienst,
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  spart man tausende Klicks pro Monat und schont die Nerven aller Beteiligten.
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  Unter der Haube hat Microsoft diese Funktion für modellgesteuerte Apps konzipiert,
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  da die Konsistenz dieser Umgebung das maschinelle Lernen erleichtert.
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  Canvas-Apps sind ein unendliches Chaos.
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  Individuelle Layouts, variable Datenquellen, grenzenlose Kreativität.
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  Modellgesteuerte Apps hingegen sind standardisierte Formulare, die direkt mit Dataverse verknüpft sind.
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  Es ist das perfekte Labor, um zuverlässiges KI-Verhalten zu trainieren.
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  Aber seien Sie nicht überheblich, wenn Sie ein Canvas-First-Entwickler sind.
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  Funktionen verbreiten Sie immer weiter.
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  Die Geschichte wiederholt sich.
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  Modellgesteuerte Apps erhalten die Beta, Canvas erbt den Ruhm.
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  Erwarten Sie, dass der Formular-Ausfüller bald als Steuerelement erscheint.
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  Ein KI-Eingabefeld, das Sie in jede App einfügen können.
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  Aus architektonischer Sicht schließt dieses Tool eine faszinierende Lücke.
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  Es verbindet Dokumentenverständnis mit der Erstellung transaktionaler Daten.
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  Jahrelang hat Power Automate dies nachgelagert erledigt, indem es Daten aus E-Mails in Abläufe extrahierte.
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  Formfüller kehrt diese Logik um.
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  Genau dort, wo Benutzer interagieren.
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  Es ist unmittelbar, sichtbar und nativ in die Benutzeroberfläche integriert.
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  Weniger Automatisierungen zu warten, weniger fehleranfällige Connector-Aufrufe
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  und deutlich weniger Latenz zwischen Eingabe und Erkenntnis.
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  Halt nur kurz bei der Governance inne, denn Ihr Sicherheitsbeauftragter wird danach fragen.
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  Ja, die KI verarbeitet den Zwischenablageinhalt lokal über Microsoft-Dienste unter demselben Compliance-Schirm wie Co-Pilot.
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  Daten werden nicht in zufällige Experimentallabore teleportiert.
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  Das respektiert Mandantengrenzen, DLP-Richtlinien und bestehende Audit-Strukturen.
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  Sie können FormAssist sogar global deaktivieren, falls das Misstrauen Ihrer Organisation die Neugier überwiegt.
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  Aber dann belohnen Sie Ineffizienz und das ist eine karrierehemmende Entscheidung.
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  Die Wahrheit?
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  Bei Formfüller geht es nicht nur um Bequemlichkeit.
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  Es geht um Standardisierung durch die Hintertür.
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  Wenn jeder Datensatz von derselben KI analysiert wird, erhalten Sie normalisierte Datenstrukturen ohne zwingende Vorlagen.
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  Muster entstehen, Anomalien verringern sich und Analysen werden sauberer.
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  Es ist algorithmisch durchgesetzte Disziplin durch Schwarmintelligenz.
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  Sie trainieren die Datenbank darauf ordnungsbevorzug.
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  Beginnen Sie also in risikoarmen Kontexten.
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  Testformulare, interne Verzeichnisse, Demo-Umgebungen.
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  Beobachten Sie, was fehlt.
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  Verfeinern Sie Ihre unstrukturierten Quellen und führen Sie das Einfügen erneut aus.
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  Sie werden etwas Verblüffendes bemerkt.
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  Die KI beginnt, Ihre Organisation so zu lesen wie Sie selbst.
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  Sie lernt Stil, Tonalität und gängige Gruppierung von Feldern.
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  Das ist keine Magie, das ist statistische Vertrautheit.
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  Wenn Sie sich einmal darauf eingelassen haben, werden Sie nicht mehr zurück.
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  Manuelle Dateneingabe wird sich prähistorisch anfühlen, wie Shell-Befehle, um Excel zu starten.
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  Denn sobald die Formulare selbstständig denken, passiert etwas noch Interessanteres.
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  Ganze Seiten beginnen, ihren eigenen Code zu generieren.
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  Generative Seiten.
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  Low-Code trifft auf Power auf React-Niveau.
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  No-Code-Entwicklung war früher die höfliche Umschreibung für so ungefähr.
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  Man zieht Rechtecke per Drag-and-Drop, nennt sie Schaltflächen und hofft, dass die Formeln unter Last halten.
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  Professionelle Entwickler schmunzeln.
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  Dann kamen die generativen Seiten.
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  In dem Moment, als Low-Code stillschweigend die Superkräfte von React absorbierte und aufhörte, um Respekt zu bitten, begann es, ihn sich zu nehmen.
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  Das ist das neue Paradigma.
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  Sie beschreiben in natürlicher Sprache, was sie benötigen.
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  Die KI interpretiert diese Anforderungen und eine vollständige React-basierte Seite entsteht in ihrer modellgesteuerten App.
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  Keine Vorlage, kein vorgefertigtes Formular, sondern echter Code, der erstellt, gestaltet und mit ihren Dataverse-Tabellen verknüpft wird.
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  Sie müssen die Benutzeroberfläche nicht mehr mühsam zurechtbiegen.
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  Sie verhandeln mit einem Algorithmus, der die Seiten für sie schreibt.
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  Der Ausdruck beschreibe eine Seite, bedeutet jetzt genau das.
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  Die Übersetzungsebene ist überraschend elegant.
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  Ihr Satz, baue mir ein Taskboard, auf dem Benutzerelemente hinzufügen, bearbeiten und neu anordnen können, wird zu einer Anforderungsanalyse.
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  Eingabeformularen, Datengittern, Drag-and-Drop-Sortierung und modalen Fenstern.
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  Das System schreibt die React-Logik hinter jeder Komponente unter Verwendung desselben LLM-Backbones, das auch Co-Pilot antreibt.
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  Sie warten ein paar Sekunden und da ist es.
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  Ein voll funktionsfähiges Modul, das im Browser mit Live-Daten läuft.
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  Es ist kein Pseudocode, sondern eine produktionsreife Struktur.
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  Entwickler nennen diesen iterativen Prozess VibeCode.
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  Sie tippen meine Idee ein, die KI rendert sie, sie passen den Prompt mit Details zu Farbe, Verhalten und Layout an und das Modell generiert die schrittweisen Änderungen neu.
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  Neu.
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  Es fühlt sich an wie Pair-Programming, nur dass ihr Partner nicht über die Syntax streitet.
• 12:47
  Vielleicht sagen sie, füge eine Bearbeitungsfunktion nach dem Speicher hinzu oder verwende mein Unternehmensfarbschema.
• 12:52
  Sekunden später haben sie es.
• 12:53
  Spülen, verfeinern, wiederholen.
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  Jeder Zyklus lehrt sie, Logik semantisch statt prozedural auszudrücken.
• 13:00
  Sie programmieren immer noch, nur eben durch Sprache statt durch Syntax.
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  Testen wir es mit einem konkreten Beispiel.
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  Sie verlangen einen Drag-and-Drop-Aufgabenmanager innerhalb einer modellbasierten Umgebung.
• 13:09
  Die KI erstellt das Grundgerüst für die Listenansicht Pop-Up-Formulare zum Hinzufügen von Aufgaben und React-Event-Händler für das Ziehen von Positionen.
• 13:14
  Sie können eine Aufgabe bearbeiten, Prioritäten neu ordnen und sehen, wie die Änderungen in Dataverse gespeichert werden.
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  In der alten Low-Code-Welt bedeutete der Aufbau einer solchen Interaktion mit Komponenten, Konnektoren und Powerfx-Spaghetti zu jonglieren.
• 13:25
  Heute ist es eine Generierungsschleife von 10 Sekunden.
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  Sie können sogar sagen, gibt der Benutzeroberfläche ein dunkles Design mit Akzenten in Orange.
• 13:30
  Und beobachten Sie, wie sich die CSS-Variablen von selbst umschreiben.
• 13:34
  Ein sofortiges Designsystem.
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  Dieser Wandel bricht die alte falsche Hierarchie zwischen Spielzeugbauern und echten Programmierern auf.
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  Generative Seiten führen sie zusammen.
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  Die KI produziert Artefakte auf React-Niveau, die ein professioneller Entwickler prüfen, refactoren oder erweitern kann.
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  Der Gelegenheitsentwickler erhält Produktionsreifergebnisse.
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  Der Ingenieur erhält wiederverwendbare Grundgerüst.
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  Plötzlich ist Loco nicht mehr nur der Spielplatz für Anfänger.
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  Es ist der Zeichentisch für alle.
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  Aus Marktperspektive erklärt diese Entwicklung eine erstaunliche Zahl.
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  Das Segment der No-Code-KI-Plattformen wächst jährlich um fast 30%.
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  Dieser Sprung liegt nicht an bankgemütigen Investoren.
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  Es liegt daran, dass die Leute erkennen, dass generative Systeme Worte in bereitstellbaren Code umwandeln.
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  PowerApps steht im Zentrum dieser Explosion, weil es KI-Erstellung direkt innerhalb der Unternehmensgovernance bereitstellt.
• 14:15
  Sie formulieren Anforderungen, bleiben innerhalb der Tenant-Richtlinien konform und liefern funktionalen UI-Systemen.
• 14:20
  Das ist die Art von Effizienz, die IT-Abteilungen von Engpässen zu beschleunigern macht.
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  Natürlich ist professionelle Vorsicht geboten.
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  Die sofortige Befriedigung kann zur Belastung werden, wenn Sie die Governance vergessen.
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  Code-Transparenz ist nach wie vor wichtig.
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  Generative Logik verbirgt manchmal Komplexität hinter instruktiven Prompts.
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  Behandeln Sie diese Ergebnisse wie ungeprüfte Pull-Requests.
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  Die KI mag auf Lesbarkeit optimieren, aber sie optimiert noch nicht auf Compliance-Ausnahmen oder Daten-Maskierungsrichtlinien.
• 14:43
  Also ja, testen Sie es zuerst in der Entwicklungsumgebung.
• 14:46
  Sie würden keinen ungetesteten internen Code in die Produktion übertragen.
• 14:48
  Tun Sie es ja also auch nicht.
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  Dennoch ist als Vorschau-Funktion zu bezeichnen, unterschätzt seine Tragweite bei weitem.
• 14:52
  Dies ist Microsofts Probe für ein einheitliches Entwicklungsmodell, bei dem die Prompt-Syntax überall gleich ist.
• 14:58
  In Flow, in Copilot Studio und nun direkt innerhalb der UI-Generierung.
• 15:02
  Die Toolkette konvergiert zur natürlichen Sprache als Frontend der Logik-Definition.
• 15:07
  Sie schreiben die Idee einmal ab.
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  Die Plattform entscheidet, ob sie als Canvas-Steuerelement, React-Komponente oder Copilot-Plugin erscheint.
• 15:14
  Das ist architektonische Vereinheitlichung, getarnt als Komfort.
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  Lassen Sie uns nun beziffern.
• 15:19
  Traditionelles Seitendesign in Power-Apps kann mehrere Stunden in Anspruch nehmen.
• 15:23
  Layout-Raster, responsive Anpassung, Funktionsverdrahtung.
• 15:26
  Generative Seiten reduzieren die Erstellung des ersten Entwurfs auf Sekunden.
• 15:29
  Iterative Änderungen durch Vibe-Coding komprimieren ganze Sprints in Konversationen.
• 15:34
  Konservativ geschätzt sparen Sie 70-80% der Zeit bei frühen Bauphasen.
• 15:38
  Basen.
• 15:39
  Multipliziert man das über Unternehmensportfolios, lösen sich ganze Backlogs auf.
• 15:43
  Entwicklung ist keine Warteschlange.
• 15:45
  Sie wird zu einem Chat-Thread.
• 15:46
  Es gibt auch eine interessante menschliche Seite.
• 15:48
  Die Power-Plattform hatte früher zwei Stämme.
• 15:50
  Maker und Coder, die sich misstrauisch über den API-Graben hinweg beäugten.
• 15:54
  Generative Seitenentspannung.
• 15:56
  Geschäftsanwender liefern den geschäftlichen Kontext.
• 15:58
  Entwickler setzen die Struktur durch.
• 16:00
  Die KI vermittelt dazwischen und übersetzt die Absicht in Syntax.
• 16:04
  Die Übergabelücke schließt sich.
• 16:05
  Statt starrer Spezifikationen erhalten sie lebendige Prompts, die Design und Funktionalität kontinuierlich abgleichen.
• 16:10
  Diese kulturelle Integration könnte das wertvollste Feature von allen sein.
• 16:13
  Skeptiker werden nun unweigerlich über kreative Kontrolle murren.
• 16:16
  Ist es nicht gefährlich, sich auf KI zu verlassen?
• 16:18
  Wird nicht alles gleich aussehen.
• 16:19
  Die Antwort lautet nur, wenn sie faul sind.
• 16:21
  Generative Seiten sind Startpunkte, keine Ziellinien.
• 16:24
  Profis, die lernen, Stil, Datenverhalten und Barrierefreiheit in ihren Prompts zu formulieren, werden bessere Systeme schneller entwerfen.
• 16:31
  Die Faulen erhalten generische Prototypen, was, wenn man darüber nachdenkt, perfekt zu ihrem Investitionsaufwand passt.
• 16:36
  Evolution bleibt gerecht.
• 16:37
  Wenn man herauszoomt, wird das Muster offensichtlich.
• 16:40
  Dies ist die logische Erweiterung der früheren Co-Pilot-Experimente.
• 16:44
  Co-Pilot behandelte Fragmente, Formelnsätze und kleine Automatisierungsteile.
• 16:47
  Generative Seiten skalieren dieses Konzept von Zeichenfolgen zu Strukturen, von lokaler Empfehlung zur globalen Generierung.
• 16:52
  Microsoft bringt die Modelle nicht nur bei, Anfragen zu beantworten.
• 16:54
  Es lehrt sie durch Verständnis, ganze Software-Ebenen zu erstellen.
• 16:58
  Die Power-Plattform wird nicht mehr zum Werkzeugkasten, sondern zur Mitarbeit.
• 17:01
  Nutzen Sie es strategisch.
• 17:02
  Beginnen Sie mit kleinen Dienstprogrammen, internen Dashboards, Onboarding-Assistenten und Kunden-Trackern.
• 17:06
  Beobachten Sie, wie die KI Mehrdeutigkeiten interpretiert.
• 17:08
  Wo schlägt sie fehl?
• 17:10
  Welcher zusätzliche Kontext liefert präzise Ergebnisse?
• 17:12
  Betrachten Sie jede Interaktion als Übung im Prompt-Engineering.
• 17:15
  Denn letztendlich ist Prompt-Flüssigkeit der Job.
• 17:18
  Die nächste Generation von Low-Code-Profis wird Englisch debuggen, nicht Syntax.
• 17:21
  In wenigen Jahren werden Sie eine Anwendung beschreiben.
• 17:23
  Und die Plattform wird klärende Fragen stellen,
• 17:25
  Bevor sie diese komplett erstellt, Datenmodellen, Benutzeroberfläche, Arbeitsabläufe, Tests.
• 17:30
  Generative Seiten sind die erste öffentliche Generalprobe dieser Unvermeidlichkeit.
• 17:34
  Sie beweisen, dass Low-Code und hochleistungsfähige Ergebnisse liefern können.
• 17:37
  Ohne ja, Ihre Drag-and-Drop-Prototypen könnten verschwinden, ersetzt durch konversationelle Erstellungssitzungen.
• 17:42
  Seien Sie also auf der richtigen Seite Design-Flüssigkeit.
• 17:43
  Lernen Sie, Design-Flüssigkeit mit einer KI zu besprechen, die zuhört.
• 17:46
  Denn Sie haben bereits Daten gesehen, die denken und Formulare, die sich selbst ausfüllen.
• 17:50
  Der nächste logische Schritt ist Intelligenz, die Ihre eigene Schnittstelle entwirft.
• 17:52
  Sie haben denkende Daten und sich selbst erstellende Seiten gebaut.
• 17:56
  Lassen Sie uns als nächstes über das Gehirn sprechen, das all diese Teile koordiniert.
• 17:59
  Co-Pilot Studio Agents, die Agents aufrufen.
• 18:01
  Die Architektur skalierbarer KI.
• 18:04
  Einzelne KI-Bots sind die Kleinkinder der Automatisierung.
• 18:07
  Enthusiastisch, laut und hoffnungslos unberechenbar, wenn man sie zum Multitasking auffordert.
• 18:10
  Geben Sie einem einen komplexen Arbeitsablauf mit verzweigter Logik, Kontextwissen und mehreren Geschäftszielen und er versinkt sofort im Chaos.
• 18:19
  Man erhält vielleicht zur Hälfte brauchbare Antworten, zur anderen Hälfte Halluzinationen und eine totale Identitätskrise, sobald jemand einen variablen Namen ändert.
• 18:26
  Deshalb ist das neue Agents Calling Agents Modell im Co-Pilot Studio nicht nur ein Upgrade, sondern eine vollständige architektonische Korrektur.
• 18:32
  Das System wird endlich erwachsen.
• 18:33
  Hier ist die Prämisse.
• 18:34
  Statt einen riesigen Agenten zu bauen, der alles weiß, orchestrieren Sie nun mehrere kleinere, die jeweils einen fokussierten Teilbereich beherrschen.
• 18:42
  Ein übergeordneter Agent delegiert Arbeit an untergeordnete Agenten, autonome Subroutinen, die für spezifische Aufgaben wie Authentifizierung, Fehlerbehebung oder Bestellerfrage trainiert sind.
• 18:50
  Betrachten Sie es als Microservices für Unterhaltungen.
• 18:53
  Jeder untergeordnete Agent verwaltet eine einzige Aufgabe mit klaren Eingaben und vorhersehbaren Ausgaben.
• 18:57
  Das übergeordnete Element koordiniert anstatt Mikro-Management zu betrachten.
• 18:59
  Diese modulare Struktur beseitigt das Chaos, das entsteht, wenn ein einzelner großer Prompt versucht, den Kontext für 50 verschiedene Aufgaben zu jonglieren.
• 19:06
  Es ist schockierend elegant.
• 19:08
  In der Oberfläche von Co-Pilot Studio wählen Sie Agent hinzufügen, definieren dessen Anweisungen und verknüpfen ihn als aufrufbares Modul.
• 19:14
  Wenn der Hauptchatbot auf eine Triggerbedingung stößt, etwa die Identitätsprüfung eines Kunden, sagt er buchstäblich, rufe Unteragent-Authentifikator auf.
• 19:20
  Dieser Unteragent führt seine Prozedur aus, liefert eine strukturierte Ausgabe zurück und das übergeordnete Element fährt mit diesen Ergebnissen vor.
• 19:25
  Der Benutzer sieht eine nahtlose Dialog-Kontinuität, beim Hintergrund orchestrieren separate Intelligenzeinheiten in einer Pipeline.
• 19:32
  Der Effekt Ordnung zurückgewonnen aus Komplexität.
• 19:34
  Es ist das konversationelle Äquivalent einer serviceorientierten Architektur.
• 19:37
  Warum ist das wichtig?
• 19:38
  Weil große monolithische Bots wie eine schlechte Bürokratie skalieren, langsam und mit unendlichen Widersprüchen.
• 19:42
  Jede neue Aufgabe fordert zusätzlichen, wenn Intention gleich X-Means-Spaghetti-Code schließlich unter seinem eigenen Gewicht zusammenbricht.
• 19:48
  Die Delegation von Agents Addictas monstern höfliche Spezialisten.
• 19:52
  Eine KI kümmert sich um die Ticketerstellung, eine andere verwaltet die Eskalationslogik, eine weitere übernimmt die Nachfolgekommunikation.
• 19:58
  Die können Sie einzeln debuggen, unabhängig neu trainieren und sogar austauschen, ohne den gesamten Konversationsbaum umschreiben zu müssen.
• 20:04
  Die Wartung wandelt sich von einer Kunst zur Ingenieursleistung.
• 20:06
  Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln einen Support-Assistenten für Ihr Unternehmen.
• 20:10
  Der übergeordnete Agent begrüßt Benutzer, erfragt die Anliegen und entscheidet, welche Arbeitskräfte er benötigt.
• 20:14
  Wenn die Person sagt, er kann mich nicht anmelden, ruft der übergeordnete Agent den Authentifizierungsagent.
• 20:17
  Dieser Agent führt den Nutzer durch MFA-Resets und Token-Prüfungen.
• 20:21
  Nach Abschluss meldet er Erfolg oder Misserfolg zurück.
• 20:24
  Sollte das Problem bestehen bleiben, kann der übergeordnete Agent den auf App-Fehler spezialisierten Fehlerbehebungsagenten hinzuziehen.
• 20:29
  Abhängig vom Ergebnis protokolliert schließlich ein Eskalationsagent ein Service-Ticket.
• 20:33
  Die menschenlesbare Konversation wirkt kontinuierlich, doch hinter den Kulissen erledigten drei modulare KI-Mitarbeiter das Aufgabengeflecht effizient, unterteilt und testbar.
• 20:41
  Diese Zerlegung führt zu enormen Zuverlässigkeitsgewinnen.
• 20:45
  Jeder Agent lebt in einem kleineren mentalen Universum.
• 20:47
  Er verschwendet keine Token, durch das Neuladen globaler Anweisungen, wodurch Antworten schneller und kostengünstiger generiert werden.
• 20:52
  Kontextgrenzen bedeuten weniger Alluzinationen.
• 20:54
  Und wenn sich ein Agent unvermeidlich falsch verhält, wissen Sie genau, welchen Sie zur Verantwortung ziehen müssen.
• 20:59
  Keine Kollektivschuld, nur chirurgisches D-Baging.
• 21:01
  Sie können sie sogar unabhängig voneinander versionieren.
• 21:03
  Der Author Agent V 12.1 wird heute bereitgestellt während der Eskalationsagent V 1.9 unangetastet bleiben.
• 21:08
  Galierbar, wartbar, prüfbar, die heilige Dreifaltigkeit der Unternehmens-KI.
• 21:12
  Lassen Sie uns dies mit Zahlen untermachen.
• 21:13
  Allein im Geschäftsjahr 2025 bestätigte Microsoft über drei Millionen auf der Power-Plattform erstellte KI-Agenten.
• 21:19
  Das ist eine 3 mit sechs Nullen an konversationellen Mitarbeitern, die bereitgestellt, neu trainiert und wiederverwendet werden.
• 21:24
  Und während sich diese Agenten vervielfachen, wird modulares Design zur Überlebensnotwendigkeit.
• 21:28
  Ein monolithischer Board kann dieses Ausmaß nicht bewältigen.
• 21:30
  Es wäre, als würde man Chaos-Fotokopieren.
• 21:32
  Das Agent-Ruft-Agent-Framework verwandelt exponentielles Wachstum in lineare Handhabbarkeit.
• 21:36
  Wenn jeder Expertenagent eine Sache gut macht, kann sich das Gesamtsystem durch Komposition statt Neuerfindung endlos weiterentwickeln.
• 21:42
  Technisch gesehen fügt sich diese Architektur zu dem perfekten Microsofts breiteres Co-Pilot-Ökosystem ein.
• 21:47
  Fabrik-Datenagenten, Power-Automate, KI-Flows und sogar Dynamics-Konversationsebenen teilen sich dieselbe Orchestrator-DNA.
• 21:53
  Lernen Sie dieses Modell einmal und Sie werden es überall wiedererkennen.
• 21:56
  Übergeordnete Controller die Aufgaben an domainspezifische Co-Pilotendelegien.
• 21:59
  Das Muster ist konsistent.
• 22:01
  Eingrenzung der Logik, Delegation der Ausführung, Aggregation der Ergebnisse.
• 22:05
  Es ist verteilte Intelligenz ohne Server-Racks.
• 22:07
  Lass mich direkt sein.
• 22:08
  Wenn Sie Co-Pilot-Studio noch nicht geöffnet haben, ist Ihr zukünftiges Ich bereits arbeitslos vermutlich ersetzt durch einen Praktikanten, der es nutzt.
• 22:14
  Die Plattform ist kostenlos zu erkunden, von Grund auf konform und optisch konsistent mit der Power-Apps-Logik.
• 22:19
  Sie können Ihren ersten Agenten-Cluster an einem Nachmittag aufbauen.
• 22:21
  Beginnen Sie mit einem übergeordneten Agenten, erstellen Sie zwei spezialisierte Untergeordnete und verbinden Sie diese über einfache Auslöser-Phase.
• 22:27
  Eobachten Sie, wie Sie zusammenhören.
• 22:28
  Wenn man zum ersten Mal sieht, wie Agenten Aufgaben wie Profis in einer Besprechung übergeben, wird klar, dass Automatisierung über Skripte hinausgewachsen ist.
• 22:34
  Es ist jetzt Teamarbeit.
• 22:35
  Wie immer ist Vorsicht geboten.
• 22:37
  Zu viel Delegation schafft Kontextschattenzonen, in denen untergeordnete Agenten die nötigen Informationen für korrekte Antworten fehlen.
• 22:42
  Lösen Sie das durch klare Parameter und die Weitergabe relevante Ergebnisse vom übergeordneten Agentenagenten.
• 22:47
  Denken Sie daran, Delegation ohne Kontext ist Arbeitsverweigerung.
• 22:49
  Geben Sie jedem Agenten begrenzte Autonomie, keine totale Amnesie.
• 22:53
  Ein gut konzipiertes Bot-Team spiegelt eine gut konzipierte Organisation wider.
• 22:57
  Kleine Bereiche, starke Verträge, gemeinsame Ziele.
• 23:00
  Richtig aufgebaut verwandelt ein agentenbasiertes System-KI-Dialog-Design in eine modulare Architektur.
• 23:05
  Es geht hier nicht um schlaue Chats, sondern um vorhersehbare Orchestrierung.
• 23:09
  Unternehmen erhalten endlich das ersehnte Trio.
• 23:12
  Skalierbarkeit, Governance und sichere Spezialisierung.
• 23:16
  Und Entwickler, die dieses Muster beherrschen, werden unersetzlich.
• 23:19
  Lernen Sie Copilot Studio jetzt, denn die nächste Welle der Microsoft-Automatisierung setzt voraus, dass Sie es bereits verstehen.
• 23:25
  Ignorieren Sie das und die Agenten übernehmen nicht nur Ihre Aufgaben, sondern auch Ihre Glaubwürdigkeit.
• 23:29
  Damit blicken Sie auf die neue Betriebsebene der Microsoft-Automatisierung, ein Netzwerk kooperierender Intelligenzen, das menschliche Logik endlich in maschinelle Kontinuität überführt.
• 23:37
  Hier ist das strategische Warum. Machen Sie Ihr Skill-Portfolio zukunftssicher.
• 23:42
  Das Muster ist mittlerweile eindeutig.
• 23:44
  Dataverse-Prompt-Spalten lassen Daten sich selbst interpretieren.
• 23:47
  Formularausfüller beseitigen das schwächste Glied.
• 23:49
  Menschen, die Unsinn tippen.
• 23:50
  Generative Seiten erlauben es Ihnen, sich in vollständiger Anwendung hineinzudieren.
• 23:54
  Copilot-Agenten koordinieren ganze Roboter-Teams.
• 23:57
  Zusammen definieren Sie neu, was Power-Plattform-Kompetenz überhaupt bedeutet.
• 24:00
  Die neuen Grundlagen sind nicht Power-FX oder Steuereigenschaften,
• 24:03
  sondern Prompt-Design, KI-Daten-Transformation und agentenbasierte Orchestrierung.
• 24:06
  85% der Power-Plattform-Nutzer bevorzugen bereits KI-unterstützte Workflows
• 24:10
  und fast jedes kommende Feature setzt das auch bei Ihnen voraus.
• 24:13
  Das ist der Neustandard.
• 24:15
  Experimentieren Sie in Entwicklungsumgebungen, nutzen Sie Previews als Übungsgelände
• 24:18
  und bauen Sie Muskelgedächtnis auf, bevor die Plattform es in der Produktion verlangt.
• 24:22
  Denn bald bedeutet manuell veraltet.
• 24:25
  Die emotionale Rendite?
• 24:26
  Das Vertrauen, dass Ihr zukünftiges Ich der Automatisierer ist, nicht der Automatisierer.
• 24:30
  Lernen Sie es jetzt, bevor die Plattform lernt, über Sie hinauszuwachsen.
• 24:33
  Upgrade-Fahrt.
• 24:34
  Hier ist die Wahrheit reduziert auf Ihren ausführbaren Kern.
• 24:37
  Die Beherrschung dieser vier KI-Werkzeuge prompt Spalten, Formularausfüller,
• 24:41
  generative Seiten und Co-Pilotagenten ist keine Option mehr.
• 24:44
  Sie sind die grundlegende Kompetenz für jeden, der im Microsoft-Ökosystem beschäftigungsfähig bleiben will.
• 24:49
  Dies sind keine Nebenfunktionen, Sie sind die DNA der nächsten Evolutionsstufe der Power-Plattform.
• 24:54
  Wenn Sie sich nicht anpassen, werden Sie Workflows warten, die eine KI heute im Schlaf erstellt.
• 24:58
  Der Upgrade-Fahrt ist nicht philosophisch, sondern prozedural.
• 25:02
  Öffnen Sie eine Sandbox-Umgebung.
• 25:03
  Erstellen Sie eine Dataverse-Tabelle mit einer Prompt-Spalte, fügen Sie Daten in den Form Assistant ein.
• 25:07
  Beschreiben Sie eine Seite, lassen Sie sich selbst programmieren,
• 25:08
  erstellen Sie dann einen übergeordneten Agenten und lassen Sie ihn Aufgaben an zwei Agentenagenten
• 25:11
  und lassen Sie ihn Aufgaben an zwei kleine Spezialisten delegieren.
• 25:13
  Jeder Klick ist eine Übung für flüssige Automatisierung.
• 25:16
  Sie lernen keine Werkzeuge, Sie trainieren Ihre Intuition für die Zusammenarbeitmaschinen.
• 25:18
  Die Zukunft der Power-Plattform gehört denen, die Intelligenz orchestrieren können,
• 25:22
  statt sie manuell zu konstruieren.
• 25:24
  Dieser Wandel beginnt mit Worten, nicht mit Code,
• 25:26
  indem Sie dem System das gewünschte Ergebnis mitteilen und Sie den Weg berechnen lassen.
• 25:30
  Lernen Sie, dies klar zu formulieren und Sie werden das Ökosystem beherrschen,
• 25:33
  anstatt ihn hinterherzulaufen.
• 25:34
  Das ist also der Upgrade-Fahrt.
• 25:36
  Meistern Sie diese vier KI-Ebenen und Sie sichern sowohl Ihren Lebenslauf als auch Ihre Relevanz für die Zukunft.
• 25:40
  Wenn Ihnen das Klarheit verschafft hat, abonnieren Sie den Kanal für tiefe Einblicke in Co-Pilot-Mechanik,
• 25:44
  Fabrik-Integrationen und alle zukunftsorientierten Fähigkeiten, Fähigkeiten, die Sie vornhalten,
• 25:48
  denn die Plattform lernt bereits, stellen Sie sicher, dass Sie das auch tun.