Der Begriff Microsoft Copilot umfasst mehrere Angebote. Für Unternehmen sind vor allem die folgenden Varianten relevant.
Microsoft 365 Copilot und Copilot Chat
Microsoft 365 Copilot – in Teilen der aktuellen Microsoft-Dokumentation bereits als Microsoft Copilot bezeichnet – erweitert die Microsoft-365-Apps um arbeitsbezogene KI-Funktionen und kann Antworten mit Unternehmensdaten aus Microsoft Graph fundieren. Dazu zählen beispielsweise Dokumente, E-Mails, Chats und Kalenderinformationen, auf die der jeweilige Benutzer zugreifen darf.
Microsoft Copilot Chat, früher auch als Microsoft 365 Copilot Chat bezeichnet, ist bei geeigneten Microsoft-365-Konten als webbasierter Chat mit Schutzmechanismen für Unternehmensdaten verfügbar. Ohne zusätzliche Copilot-Lizenz stützen sich Antworten primär auf Informationen aus dem Internet sowie auf Inhalte, die Benutzer bewusst bereitstellen. Die frühere Bezeichnung „Commercial Data Protection“ beziehungsweise „Bing Chat Enterprise“ wird heute durch Copilot Chat mit Enterprise Data Protection ersetzt.
Copilot Studio und eigene KI-Assistenten
Microsoft Copilot Studio ist eine Low-Code-Plattform, mit der Unternehmen eigene KI-Assistenten beziehungsweise Agenten und Workflows entwickeln und verwalten können. Sie lassen sich mit Anweisungen, Know-how, Datenquellen und Aktionen ausstatten und beispielsweise in Microsoft 365, Teams oder auf Websites bereitstellen.
Für die Verbindung mit Geschäftssystemen stehen vorgefertigte und individuelle Connectors, Programmierschnittstellen und weitere Werkzeuge zur Verfügung. Der früher verbreitete Begriff Plug-ins wird in diesem Umfeld zunehmend durch Agenten, Connectors und Tools ersetzt. Auch ohne umfassende Programmierkenntnisse ist vieles möglich; für sichere produktive Lösungen bleiben Architektur, Berechtigungskonzept, Tests und Governance jedoch Aufgaben für Experten.
GitHub Copilot für Code und Softwareentwicklung
GitHub Copilot ist auf die Arbeit von Entwicklern ausgerichtet. In Entwicklungsumgebungen kann der KI-Assistent Code in Echtzeit vervollständigen oder aus natürlichsprachlichen Kommentaren und Befehlen erzeugen. Er hilft unter anderem bei Boilerplate-Code, Refactoring, Fehlersuche und Debugging. Auch Erklärungen, README-Texte, API-Dokumentationen und Vorschläge für Unit-Tests lassen sich erstellen.
Die KI kann dabei den Kontext geöffneter Dateien oder – abhängig vom verwendeten Modus – weiterer Teile eines Projekts berücksichtigen. Dadurch bleibt Entwicklern mehr Zeit für Architektur, fachliche Logik und anspruchsvolle Entscheidungen. GitHub Copilot kann ausserdem bei Code-Reviews auf mögliche Fehler, Sicherheitsprobleme und Best Practices hinweisen. Solche Hinweise ersetzen jedoch weder automatisierte Sicherheitsscans und Tests noch die fachliche Prüfung durch Menschen.
In einer von GitHub veröffentlichten Laborstudie erledigte die untersuchte Copilot-Gruppe eine definierte Programmieraufgabe rund 55 Prozent schneller. Das ist ein Hinweis auf mögliches Produktivitätspotenzial, aber keine allgemeingültige Garantie für jedes Team oder Projekt. Copiloten sind am wirksamsten als unterstützende Partner – nicht als vollständiger Ersatz für Entwickler. Generierter Code muss immer auf Funktion, Sicherheit, Wartbarkeit und Lizenzrisiken überprüft werden.