Häufig gestellte Fragen zu KI-Genehmigungen

Diese häufig gestellten Fragen erklären die Fähigkeiten, Nutzung und Schutzmaßnahmen der KI-gestützten Genehmigungsphasen (KI-Genehmigungen) in Microsoft Copilot Studio. KI-Genehmigungen ermöglichen es einem Agent-Flow, Anfragen automatisch nach festgelegten Kriterien zu genehmigen oder abzulehnen, wobei die menschliche Kontrolle bei wichtigen Entscheidungen gewährleistet bleibt. Hier sind einige häufig gestellte Fragen samt Antworten zu diesem Feature.

Was sind KI-Genehmigungen?

KI-Genehmigungen sind intelligente, automatisierte Entscheidungsschritte in Genehmigungsworkflows. KI-Genehmigungen verwenden KI (Azure OpenAI-Modelle oder Modelle, die Sie von Azure KI Foundry mitbringen können), um Genehmigungsanfragen anhand Ihrer Geschäftsregeln zu bewerten und eine „Genehmigt“- oder „Abgelehnt“-Entscheidung mit einer Begründung zurückzugeben.

Was sind die Fähigkeiten der KI-Genehmigungen?

Im Gegensatz zur grundlegenden regelbasierten Automatisierung können KI-Genehmigungen unstrukturierte Daten und komplexe Dokumente (z. B. PDFs oder Bilder, die einer Anfrage hinzugefügt sind) interpretieren und eine nuancierte Logik anwenden, um eine Entscheidung zu treffen. Zum Beispiel könnte eine KI-gesteuerte Genehmigung eine schriftliche Begründung lesen, nach richtlinienbezogenen Schlüsselwörtern suchen und anschließend eine Entscheidung treffen.

Phasen der KI-Genehmigung können auch mit menschlichen Phasen kombiniert werden, sodass die KI Routineentscheidungen übernimmt, während Menschen weiterhin die Kontrolle behalten und alle kritischen oder außergewöhnlichen Fälle abschließen. Zusammenfassend automatisieren KI-Genehmigungen die sich wiederholenden Ja-/Nein-Entscheidungen in einem Prozess und beschleunigen dadurch Workflows, ohne die menschliche Aufsicht in entscheidenden Situationen zu entfernen.

Was ist der beabsichtigte Verwendungszweck von KI-Genehmigungen?

KI-Genehmigungen sind für typische geschäftliche Szenarien mit klar definierten Kriterien konzipiert und rationalisieren alltägliche Workflows, indem sie routinemäßige Entscheidungen automatisieren. Typische Anwendungsfälle sind:

Genehmigungen von Spesenabrechnungen: Automatische Freigabe von Anträgen unter bestimmten Beträgen mit gültigen Belegen, sodass Vorgesetzte sich nur auf Ausnahmen konzentrieren müssen.

Bestellgenehmigungen (PO): Anfragen werden anhand von Budgetgrenzen und Lieferantenlisten bewertet. Standardbestellungen innerhalb der Richtlinie werden automatisch genehmigt.

Genehmigungen für Reiseanträge: Regelkonforme Anträge werden automatisch genehmigt, während Anträge mit Richtlinienverstößen abgelehnt werden.

Lieferanten-Onboarding: Anträge werden angenommen oder abgelehnt, indem Qualifikationen und Compliance-Anforderungen anhand vordefinierter Kriterien überprüft werden.

Genehmigungen von Rechnungsverarbeitungen: Rechnungen validieren, indem Beträge mit Bestellungen abgeglichen und die erforderlichen Unterlagen überprüft werden.

Genehmigungen von Dokumentenüberprüfungen: Bestätigen, dass Verträge oder Richtlinien die erforderlichen Elemente enthalten und den Formatierungsstandards entsprechen, bevor sie zu den nächsten Schritten übergehen.

Genehmigung von Urlaubsanträgen: Abwesenheitsanträge genehmigen, wenn Mitarbeitende über ein ausreichendes Urlaubsguthaben verfügen und keine Terminkonflikte bestehen.

KI-Genehmigungen wurden für routinemäßige, klar definierte Entscheidungen entwickelt. Allerdings gibt es Szenarien, in denen das System nicht zuverlässig oder verantwortungsvoll arbeitet. Wir ermutigen unsere Kunden, KI-Genehmigungen in ihren innovativen Lösungen oder Anwendungen zu nutzen, jedoch die folgenden Prinzipien berücksichtigen, wenn sie einen Anwendungsfall auswählen:

• Entscheidungen mit weitreichenden oder lebensverändernden Folgen: Das System wurde nicht dafür konzipiert, Entscheidungen zu treffen, die Gesundheit, Sicherheit, Finanzen oder den rechtlichen Status betreffen. Zu den Beispielen zählen Versicherungsansprüche, medizinische Freigaben, Kreditbewilligungen oder Einwanderungsentscheidungen, die menschliches Urteilsvermögen und Verantwortlichkeit erfordern.

• Juristische oder disziplinarische Angelegenheiten: Anwendungsfälle, die rechtliche Haftung, Compliance-Interpretation oder Mitarbeiterdisziplinarmaßnahmen betreffen, könnten den vorgesehenen Anwendungsbereich des Systems überschreiten. Obwohl KI Eingaben zusammenfassen kann, sollten abschließende Entscheidungen in diesen Bereichen weiterhin von Menschen getroffen werden.

• Subjektive oder uneindeutige Kriterien: Das System kann Schwierigkeiten bei Entscheidungen haben, die auf Geschmack, persönlichem Ermessen oder komplexen Abwägungen beruhen – wie zum Beispiel bei der Bewertung kreativer Arbeit oder der Beurteilung von Qualität –, da Standards schwer zu definieren sind.

• Empfindliche oder ethisch komplexe Szenarien: KI-Genehmigungen wurden nicht für Entscheidungen entwickelt, die persönliche Eigenschaften, potenzielle Diskriminierung oder die Generierung eingeschränkter Inhalte betreffen. Diese Anwendungen werfen Bedenken hinsichtlich verantwortungsvoller KI auf und könnten zusätzliche Schutzmaßnahmen erfordern.

• Regulierte Branchen und compliance-sensible Workflows: In Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Luftfahrt können behördliche Anforderungen auch bei routinemäßigen Entscheidungen eine menschliche Aufsicht erfordern. Das System wurde in diesen Kontexten nicht auf die Compliance geprüft.

• Vorhersehbare, aber unbeabsichtigte Anwendungen: Mit zunehmender Verbreitung könnten Benutzer versuchen, KI-Genehmigungen auf Bereiche wie Leistungsbeurteilungen, Einstellungsentscheidungen oder Kundenberechtigungsprüfungen anzuwenden. Diese Anwendungen waren nicht Teil des Systemdesigns oder der Auswirkungsanalyse und könnten Risiken bergen, wenn sie nicht sorgfältig gesteuert werden.

Welche technischen Einschränkungen gelten für KI-Genehmigungen und wie können Benutzer die Auswirkungen der Einschränkungen minimieren?

Obwohl KI-Genehmigungen eine leistungsstarke Funktion bieten, sollten Benutzer sich ihrer Einschränkungen bewusst sein:

KI-Genehmigungen basieren auf vorgegebenen Regeln: Die KI befolgt strikt Ihre Anweisungen und Daten. Wenn Ihr Prompt unklar oder unvollständig ist, kann die KI-Genehmigung falsche Entscheidungen treffen oder fehlschlagen. Definieren Sie Kriterien explizit. Formulierungen wie „genehmigen, wenn angemessen“, ohne „angemessen“ zu definieren, führt zu Missverständnissen.

Möglichkeit von Fehlern: KI-Freigaben können Fehler aufgrund von mehrdeutigen Eingaben, komplexen Randfällen oder fehlerhaft gescannten Dokumenten verursachen. Ergebnisse sind nicht immer zu 100 % genau, daher ist Aufsicht bei Grenzfällen unerlässlich.

Fehlende menschliche Intuition: KI-Genehmigungen verstehen nur den Kontext, der ihnen erklärt wird, und können keine klärenden Fragen stellen oder auf ihr Bauchgefühl zurückgreifen. Die KI-Freigabe könnte Nuancen übersehen, die ein Mensch bemerken würde, wie zum Beispiel das Erkennen verdächtiger Ausgaben, die „für diese Reise zu hoch erscheinen“.

Kein Lernen aus Erfahrung: KI-Genehmigungen lernen nicht aus früheren Entscheidungen – sie ändern ihr Verhalten nicht, wenn Sie den Prompt nicht aktualisieren. Neue Szenarien, die nicht durch bestehende Regeln abgedeckt sind, erfordern eine fortlaufende Wartung, wenn sich die Richtlinien weiterentwickeln.

Abhängigkeit von der Datenqualität: KI-Entscheidungen bei Genehmigungen sind nur so gut wie die eingegebenen Daten. Schlechte Dateiqualität, unvollständige Dokumente oder unleserliche Scans können zu falschen Entscheidungen oder Systemausfällen führen.

Beschränkungen bei Integration und Leistung: Komplexe Genehmigungskriterien oder Entscheidungen, die Echtzeitdaten aus mehreren Systemen erfordern, können die Genauigkeit verringern und die Verarbeitungszeit erhöhen.

Erfordert eine verantwortungsvolle Konfiguration: Benutzer müssen KI-Genehmigungen ethisch einwandfrei konfigurieren, mit angemessenen menschlichen Sicherheitsvorkehrungen und vorurteilsfreien Regeln. Stellen Sie stets sicher, dass die Anweisungen mit den Unternehmensrichtlinien und ethischen Richtlinien übereinstimmen.

Kein Zugriff auf Echtzeitinformationen: KI-Genehmigungen basieren ausschließlich auf Daten, die explizit als Eingabe bereitgestellt werden. Sie können aktuelle Entwicklungen, Nachrichten oder Ereignisse nicht abrufen, sofern diese nicht explizit als Daten in den Genehmigungsprozess eingespeist werden.

Um Risiken zu reduzieren und die Zuverlässigkeit bei der Nutzung von KI-Genehmigungen zu verbessern:

• Menschliche Aufsicht einbeziehen: Leiten Sie kritische oder mehrdeutige Fälle zur manuellen Überprüfung weiter, um Verantwortlichkeit und Urteilsvermögen sicherzustellen.

• Mit vielfältigen Beispielen testen: Verwenden Sie historische Daten und Randfälle, um das Systemverhalten vor der Bereitstellung zu validieren.

• Prompts regelmäßig überarbeiten: Aktualisieren Sie Anweisungen, wenn sich Richtlinien ändern oder neue Szenarien auftreten, um Relevanz und Genauigkeit sicherzustellen.

• Vage Kriterien vermeiden: Stellen Sie sicher, dass Prompts explizit und klar definiert sind – vermeiden Sie Begriffe wie „vernünftig“ ohne klaren Kontext.

• Entscheidungen überwachen: Nutzen Sie Tools wie die Aktivität des Promptgenerators um Genehmigungsraten zu verfolgen und Muster oder Fehler zu erkennen.

• Benutzer schulen: Schulen Sie das Team darin, wie KI-Begründungen zu interpretieren sind und wie man Verfahren außer Kraft setzt, um Vertrauen und Transparenz aufzubauen.

Denken Sie daran: KI führt auch fehlerhafte Anweisungen selbstbewusst aus. Daher sind präzise Vorgaben unabdingbar.

Welche betrieblichen Faktoren und Einstellungen ermöglichen eine effektive und verantwortungsvolle Nutzung der Genehmigungserfahrung?

Um KI-Genehmigungen effektiv und sicher zu nutzen, beachten Sie diese betrieblichen Best Practices:

• Niedrige Temperatur für Konsistenz einstellen: Verwenden Sie niedrige Temperatureinstellungen (nahe 0), um sicherzustellen, dass die KI deterministische, vorhersehbare Entscheidungen trifft, anstatt unterschiedliche Antworten auf identische Eingaben zu generieren. Die Standardeinstellungen von Copilot Studio sind bereits für Zuverlässigkeit optimiert.

• Das richtige Modell wählen: GPT-4.1 ist in der Regel für die meisten Genehmigungsszenarien ideal. Fortgeschrittene Schlussfolgerungsmodelle (wie O3) können komplexe Logik besser handhaben, sind aber langsamer. Die von Microsoft bereitgestellten Modelle sind vorab integriert und getestet. Allerdings können Sie Ihre eigenen fein abgestimmten Modelle von Azure AI Foundry mitbringen, wenn Sie spezifische oder individuelle Anforderungen haben.

• Menschliche Kontrolle einführen: Richten Sie menschliche oder manuelle Phasen ein, zu denen bei kritischen Entscheidungen weitergeleitet werden kann. Menschliche und manuelle Phasen stellen sicher, dass Menschen immer die Kontrolle haben.

• Gründlich in der Sandbox testen: Führen Sie umfangreiche Tests mit historischen Daten und Beispielanfragen durch, bevor Sie live gehen. Testen Sie Randfälle bewusst – fehlende Felder, widersprüchliche Regeln, ungewöhnliche Szenarien. Stellen Sie sicher, dass der End-to-End-Workflow korrekt ausgelöst wird.

• Entscheidungen überwachen: Alle Entscheidungen werden im Abschnitt Promptgenerator Aktivität in Power Automate protokolliert. Nutzen Sie diese Daten, um Metriken wie Genehmigungsraten zu verfolgen und die Genauigkeit der KI-Genehmigungsentscheidungen zu beurteilen.

• Die Kriterien regelmäßig aktualisieren: Behandeln Sie KI-Prompts wie lebende Dokumente. Aktualisieren Sie die Anweisungen, sobald sich die Richtlinien ändern oder neue Szenarien entstehen. Berücksichtigen Sie das Feedback von Vorgesetzten zu Bereichen, in denen die KI zu streng oder zu großzügig agiert.

• Transparenz schaffen und Schulungen anbieten: Schulen Sie relevante Mitarbeitende darin, wie sie die Begründungen der KI interpretieren und Verfahren außer Kraft setzen können. Informieren Sie Endbenutzer darüber, dass Anfragen zunächst von KI bewertet werden könnten. Klare Erwartungen verhindern Verwirrung und schaffen Vertrauen.

Indem Sie die KI-Einstellungen auf Konsistenz abstimmen, menschliche Aufsicht integrieren und den Prozess aktiv steuern, stellen Sie sicher, dass KI-Genehmigungen effektiv und zielgerichtet bleiben. Betrachten Sie es als Partnerschaft: KI übernimmt Volumen und Geschwindigkeit, Menschen sorgen für Anleitung und Ausnahmen.

Welche Schutzmaßnahmen gibt es in Copilot Studio für verantwortungsvolle KI?

Welche Art der Inhaltsmoderation sind implementiert?

Die GPT-Modelle werden auf Internetdaten trainiert, was sich hervorragend zum Aufbau eines allgemeinen Weltmodells eignet. Gleichzeitig kann es toxische, schädliche und voreingenommene Inhalte aus denselben Quellen übernehmen. Die Modelle sind darauf trainiert, sich sicher zu verhalten und keine schädlichen Inhalte zu produzieren. Manchmal kann es dennoch zu toxischen Ausgaben kommen. KI-Genehmigungen nutzen den Dienst Azure KI Inhaltssicherheit, um modernste Inhaltsmoderationsfunktionen in die KI-Prompts zu integrieren. Diese Moderation beinhaltet Dienste zur Analyse der generierten Ausgabe mit Textscannern für mehrere Schweregrade und Schutz vor Prompt-Injection-Angriffen. Die Ausgabe wird auch auf die Nutzung von geschütztem Material überprüft.

Welche Sprachmodelle werden unterstützt, wo sind sie gehostet und wie kann ich darauf zugreifen?

KI-Genehmigungen unterstützten GPT-4.1-Mini-, GPT-4.o-, GPT-4.1- und o3-Modelle, die auf Azure OpenAI Service gehostet werden. Sie können über die Prompts in Power Platform, Ihren Anwendungen, Flows und Agents auf diese Modelle zugreifen.

Weitere Informationen finden Sie unter Welche Neuerungen gibt es im Azure OpenAI Service?

Werden meine Daten verwendet, um große Sprachmodelle zu trainieren oder zu verbessern?

KI-Genehmigungen werden auf einem Azure OpenAI Service ausgeführt, der von Microsoft gehostet wird. Kundendaten werden nicht zum Trainieren oder Verbessern der Azure OpenAI Service-Grundlagenmodelle verwendet. Microsoft gibt Ihre Kundendaten nicht an Dritte weiter, es sei denn, Sie haben dazu Ihre Einwilligung erteilt. Weder Kundenprompts (Eingaben) mit ihren Basisdaten noch die Modellantworten (Ausgaben) werden zum Trainieren oder Verbessern der Grundlagenmodelle des Azure OpenAI-Service verwendet.

Wie werden Bilder von Menschen verarbeitet?

KI-Genehmigungen sind nicht für die Identifizierung von Personen anhand von Gesichtsmerkmalen oder biometrischen Daten vorgesehen. Wenn Sie Bilder mit Personen an KI-Genehmigungen übermitteln, wendet das System, um die Privatsphäre der betroffenen Personen zu schützen, automatisch ein Feature an, um das Gesicht unscharf zu machen, bevor die Bilder analysiert werden. Dieser Schritt zur Unschärfe trägt dazu bei, Datenschutzbedenken auszuräumen, indem die Identifizierung anhand von Gesichtsmerkmalen verhindert wird. Beim Verwischen werden keine Gesichtserkennung und kein Abgleich von Gesichtsvorlagen eingesetzt. Stattdessen beruht jede Identifizierung bekannter Personen auf kontextuellen Hinweisen wie Uniformen oder einzigartigen Umgebungen, nicht auf ihren Gesichtern. Diese Datenschutzmaßnahme sollte sich nicht auf die Qualität der Ergebnisse auswirken, die Sie erhalten. Gelegentlich kann in den Antworten des Systems auf das Verwischen des Gesichts verwiesen werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Gesichter unscharf machen.

Welche potenziellen negativen Folgen hat die Verwenden von Bildern oder Dokumenten in Prompts?

KI-Genehmigungen dämmen die meisten Risiken, die mit der Verwendung von Bildern oder Dokumenten in Prompts verbunden sind, ein, aber einige Risiken erfordern immer noch besondere Sorgfalt bei der Erstellung des Prompts:

• Bilder oder Dokumente können schädlichen Text oder Inhalte enthalten, die sich auf Ihre nachgelagerten Prozesse auswirken könnten.

• Bilder oder Dokumente können spezielle und möglicherweise versteckte Anweisungen enthalten, die die ursprüngliche Eingabeaufforderung kompromittieren oder überschreiben könnten.

• Bilder oder Dokumente können Anweisungen enthalten, die zur Erstellung von Inhalten führen könnten, die dem geistigen Eigentum (IP) unterliegen.

• Eingabeaufforderungen können zu voreingenommenen Kommentaren zu Bildern oder Dokumenten führen.

• Das Extrahieren von Informationen aus minderwertigen Bildern oder Dokumenten kann zu Fehlinterpretationen führen.

Welche Arten von Problemen können bei der Verwendung von KI-Genehmigungen auftreten, und wie kann ich damit umgehen?

Bei der Verwendung von KI-Genehmigungen können Probleme wie Analysefehler (wenn die KI Regeln nicht sicher anwenden kann), falsche Genehmigungsentscheidungen (falsch positive und negative Entscheidungen), uneinheitliche Resultate bei ähnlichen Anfragen oder Verzögerungen in der Bearbeitung komplexer Fälle auftreten. Um diese Herausforderungen effektiv zu bewältigen, stellen Sie sicher, dass Ihr Workflow Anfragen an menschliche Prüfer weiterleitet.

Führen Sie während Entwicklung und Bereitstellung konsistente und strenge Tests durch, um mögliche Schwachstellen frühzeitig zu erkennen. Verwenden Sie niedrige Temperatureinstellungen für vorhersehbare Ergebnisse und passen Sie Ihre Prompts kontinuierlich auf Grundlage beobachteter Fehler an. Regelmäßige Überwachung und iterative Verbesserungen tragen dazu bei, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des Systems im Laufe der Zeit zu gewährleisten.