Was Microsoft Copilot wirklich kann – und wie sich KI-Workflows, Agenten und MCP unterscheiden
Künstliche Intelligenz (KI) ist inzwischen in nahezu allen digitalen Tools angekommen. Doch mit der wachsenden Vielfalt an Begriffen – von KI-Workflow über KI-Agent bis hin zu MCP – wächst auch die Verwirrung. Was genau verbirgt sich hinter diesen Konzepten? Und wie lassen sie sich in der Microsoft-Welt klar voneinander abgrenzen?
Dieser Beitrag bietet eine strukturierte Einordnung – praxisnah und verständlich – mit Fokus auf Microsoft Copilot und die Power Platform.
🔁 1. KI-Workflows – regelbasiert, zuverlässig, vorhersehbar
Typische Tools: Power Automate + Copilot
Ein KI-Workflow automatisiert eine klar definierte Abfolge von Aktionen. Es handelt sich um klassische „Wenn-dann“-Prozesse – zuverlässig, aber ohne eigene Entscheidungslogik.
📩 Beispiel:
- Eine neue E-Mail trifft ein
→ Der Anhang wird automatisch in SharePoint gespeichert
→ Eine Teams-Benachrichtigung wird versendet
Mit Copilot in Power Automate genügt eine Anweisung in natürlicher Sprache wie:
💬 „Wenn eine E-Mail mit einer Rechnung eingeht, speichern Sie sie in OneDrive und benachrichtigen Sie die Buchhaltung.“
Copilot generiert daraus einen vollständigen Flow. Die Automatisierung erfolgt regelbasiert – ideal für standardisierte Abläufe.
✅ Geeignet für: Prozesse mit fester Struktur und wiederkehrenden Abläufen
🤖 2. KI-Agenten – kontextbezogen, zielorientiert, flexibel
Typische Tools: Copilot Studio + Agenten
Im Gegensatz zu Workflows folgen KI-Agenten keiner starren Reihenfolge. Stattdessen wird ein Ziel definiert – der Agent analysiert den Kontext und entscheidet eigenständig, wie dieses Ziel erreicht wird.
🎯 Beispiel:
„Plane meinen Tag.“
Ein Agent könnte dabei: 📅 den Kalender auswerten
🔄 Termine neu priorisieren
⏳ Fokuszeiten blockieren
📝 eine Tageszusammenfassung erstellen
Microsoft Copilot Studio bietet die Möglichkeit, solche Agenten unternehmensspezifisch zu erstellen – ohne tiefgreifende Programmierung. Sie reagieren nicht nur, sondern agieren proaktiv.
💡 Geeignet für: Anwendungsfälle mit variablem Kontext, mehreren Lösungswegen und höherer Komplexität
🔗 3. MCP – die Brücke zur Systemwelt
Typische Tools:
- Microsoft Graph API
- Power Platform Connectors
- Azure OpenAI on your data
MCP steht für Model Context Protocol und ist eine Art Infrastrukturkomponente. Sie ermöglicht es KI-Modellen, mit realen Systemen, Daten und Anwendungen zu interagieren – also nicht nur „zu wissen“, sondern auch zu „handeln“.
⚙️ Beispiele:
- 🔌 Power Platform Connectors: Integration mit SAP, SharePoint, Salesforce etc.
- 🧠 Azure OpenAI mit unternehmenseigenen Daten: KI-Modelle greifen auf interne Informationen zu
- 🧩 Copilot Plugins: z. B. für Word, Teams oder Outlook – damit Copilot aktiv wird
MCP fungiert somit als technische Brücke zwischen KI-Modellen und operativen Tools.
🛠️ Geeignet für: Entwicklerteams, die KI-Anwendungen nahtlos mit Daten und Systemen verbinden möchten
🧭 Zusammenfassung: Wann ist welches Konzept sinnvoll?
| 🧩 Zielsetzung | 🚀 Lösung | 🛠️ Tools |
|---|---|---|
| Feste Abläufe automatisieren | KI-Workflow | Power Automate + Copilot |
| Ziele flexibel erreichen | KI-Agent | Copilot Studio |
| Systeme und Daten integrieren | MCP | Graph API, Konnektoren, Plugins |
💬 Interesse an konkreten Anwendungsfällen?
Wie werden KI-gestützte Workflows, Agenten oder MCP-Lösungen bereits im Unternehmen eingesetzt? Welche Erfahrungen wurden dabei gemacht? Gerne können Praxisbeispiele, Fragen oder Diskussionen eingebracht werden – auch im Rahmen eines unverbindlichen Austauschs.
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