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Power Automate + KI

Microsoft-Automation mit KI-Connectoren und Copilot-Funktionen.

Power Automate + KI bezeichnet die Kombination aus Microsoft Power Automate (Workflow-Automatisierung) mit KI-Funktionen wie Copilot, KI-Builder und KI-/LLM-Connectoren, um Prozesse nicht nur zu „klicken“, sondern Inhalte zu verstehen, zu erzeugen und Entscheidungen vorzuschlagen. So lassen sich z. B. E-Mails zusammenfassen, Dokumente auslesen oder Tickets automatisch klassifizieren – direkt in automatisierten Flows.

Was ist Power Automate + KI?

Power Automate ist Microsofts Low-Code-Plattform, um wiederkehrende Aufgaben zwischen Apps und Diensten zu automatisieren (z. B. Outlook, Teams, SharePoint, Dataverse, Dynamics, Drittanbieter via API). „+ KI“ bedeutet, dass diese Workflows um intelligente Schritte ergänzt werden: Textgenerierung, Zusammenfassungen, Extraktion strukturierter Daten, Übersetzung, Klassifikation oder Entscheidungsunterstützung – häufig via Copilot und/oder Anbindung an Azure OpenAI Service bzw. andere KI-Dienste.

Wie funktioniert Power Automate + KI?

  • Trigger: Ein Ereignis startet den Flow (z. B. neue E-Mail, neues Formular, neue SharePoint-Datei).
  • Daten holen & vorbereiten: Inhalte werden aus Quellen geladen, bereinigt und ggf. in Text umgewandelt (z. B. OCR bei Scans).
  • KI-Schritt: Ein KI-Modell verarbeitet den Inhalt (z. B. Zusammenfassung, Extraktion, Klassifikation, Entwurf einer Antwort). Hier kommen je nach Setup Generative KI (Generative AI), ein Large Language Model (LLM) oder vordefinierte KI-Modelle zum Einsatz.
  • Business-Logik: Bedingungen, Genehmigungen, Regeln oder Eskalationen (z. B. „wenn Risiko hoch, dann an Compliance“).
  • Aktion: Ergebnisse werden umgesetzt (Ticket erstellen, Teams-Nachricht senden, Datensatz aktualisieren, Dokument ablegen).
  • Kontrolle & Governance: Protokollierung, Berechtigungen, DLP-Richtlinien und Monitoring sichern Qualität und Compliance.

Typische Anwendungsfälle (mit Beispielen)

  • E-Mail- & Ticket-Automation: Eingehende Support-Mails werden von einem LLM klassifiziert (Thema, Dringlichkeit), zusammengefasst und als Ticket angelegt; optional wird ein Antwortentwurf generiert (mit menschlicher Freigabe).
  • Dokumentenverarbeitung (IDP): Rechnungen, Verträge oder Lieferscheine werden per OCR/Extraktion in strukturierte Felder überführt und in ERP/SharePoint gespeichert. Hier ist die Verbindung zu Document AI (Intelligent Document Processing, IDP) besonders relevant.
  • Wissensarbeit beschleunigen: Meeting-Notizen aus Teams werden automatisch zusammengefasst und als Aufgaben verteilt; Inhalte können mit Unternehmenswissen „gegroundet“ werden (z. B. via RAG (Retrieval-Augmented Generation)).
  • Compliance & Datenschutz: Inhalte werden vor Weitergabe automatisch auf personenbezogene Daten geprüft und geschwärzt (z. B. PII Redaction (PII-Schwärzung)), kombiniert mit Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI.

Warum ist Power Automate + KI wichtig?

Der Mehrwert entsteht, weil klassische Automatisierung oft an „unstrukturierten“ Daten scheitert: Freitext, PDFs, E-Mails, Chats. Mit KI kann ein Flow diese Inhalte verstehen und nutzbar machen – und damit End-to-End-Prozesse automatisieren (vom Eingang bis zur Aktion). Gleichzeitig sollte man Risiken wie Halluzinationen (Hallucinations), Prompt-Manipulation (z. B. Prompt Injection) und fehlende Nachvollziehbarkeit mit Guardrails, Freigaben (Human-in-the-Loop) und Governance adressieren.

Was kostet Power Automate + KI?

Die Kosten hängen stark vom Lizenzmodell (Power Automate-Pläne), der Nutzung von Premium-Connectoren, KI-Kapazitäten (z. B. KI-Builder) sowie ggf. der Modellnutzung (z. B. Tokenkosten bei LLMs) ab. In der Praxis bestimmen vor allem: Anzahl der Flows/Nutzer, Ausführungsfrequenz, verwendete Premium-Datenquellen und ob generative KI (LLM) in großem Umfang eingesetzt wird.

Best Practices für den Einstieg

  • Mit klaren Use Cases starten: z. B. Klassifikation + Routing oder Extraktion + Ablage.
  • Prompts standardisieren: mit Prompt Template (Prompt-Vorlage) und Tests.
  • Qualität absichern: Validierung, Stichproben, Freigaben (HITL) und klare Fehlerrouten.
  • Governance einplanen: DLP, Rollen, Logging und Richtlinien (siehe AI Governance).