Überregionaler Energiekonzern
Aus Tagen wurden Minuten. Bei gleicher Mannschaft.
Ein überregionaler Energiekonzern verantwortet mit einer Abteilung über 50 Tenants. Zwei Agenten übernehmen heute Nutzerfragen, Ticket-Abarbeitung und Governance-Kontrolle — und protokollieren jede einzelne Entscheidung.
- Ausgangslage
- Eine Abteilung stellt über 50 Tenants für verschiedene Bereiche bereit — und soll gleichzeitig laufend Nutzerfragen beantworten, Rollen- und Lizenzanfragen abarbeiten und die Einhaltung der Governance kontrollieren. Die Manpower reichte für alle drei Aufgaben zusammen nicht, und Personalaufbau war keine Option.
- Entscheidung
- Zwei Agenten statt mehr Personal: einer beantwortet Fragen zu Rollen, Rechten, Umgebungen und Governance und nimmt Bestellanfragen an; der zweite arbeitet Tickets ab und kontrolliert die Umgebungen. Eingeführt in zwei Stufen — erst empfiehlt der Agent und ein Mensch entscheidet per Klick, erst ab nachgewiesener Qualität arbeitet er eigenständig. Sicherheitsrelevantes wie Admin-Rollen bleibt beim Menschen.
- Ergebnis
- Bis zu 50 Tickets pro Woche, rund 200 im Monat — Vorgänge, die vorher Tage brauchten, sind in Minuten erledigt. Das Screening findet frei fliegende Flows, Apps ohne Solution und Nutzer mit falschen oder zu vielen Rechten. Jede Agent-Entscheidung erzeugt einen Log-Eintrag; das Team ist zurück bei Governance und Weiterentwicklung statt im Abarbeitungsmodus.
Die Lage: drei Jobs, eine Mannschaft
Über 50 Tenants für verschiedene Abteilungen und Bereiche — und ein Team, das dafür drei Dinge gleichzeitig leisten soll: Fragen beantworten („Welche Rolle brauche ich wofür?”), Anfragen abarbeiten (Rollen, Lizenzen, Bestellungen) und kontrollieren, ob die Governance in allen Umgebungen eingehalten wird. Jede dieser Aufgaben ist für sich sinnvoll. Zusammen fraßen sie die Kapazität, die eigentlich für die Weiterentwicklung der Plattform gedacht war.
Die Entscheidung: Agenten mit Leitplanken
Die Antwort waren zwei Agenten — eingeführt in einem zweistufigen Prozess, der für uns der eigentliche Kern dieses Falls ist:
- Agent 1 (Q&A) beantwortet Fragen zu Rollen, Rechten, Umgebungen und Governance-Themen und nimmt Bestellanfragen an. Sein Wissen liegt in Topics, Dokumenten und Confluence — Nutzerfeedback fließt zurück und verbessert die Wissensbasis laufend.
- Agent 2 (Abarbeitung) bearbeitet die Tickets und kontrolliert die Umgebungen: vergebene Rollen, Einhaltung der Governance, Bestand.
- Phase 1: Der Agent sprach nur Empfehlungen aus; ein Mensch entschied per Klick. Jede Entscheidung trainierte den Agenten.
- Phase 2: Erst nach Erreichen einer definierten Qualitätsstufe übernahm der Agent eigenständig — mit einer festen Ausnahme: Sicherheitsrelevantes wie die Vergabe von Admin-Rollen geht weiterhin an einen Menschen.
Verworfen wurde der Vorgänger: eine Lösung, die per Dataflow Daten aus den Dataverse-Tabellen sammelte — fehleranfällig, und die Zahlen stimmten nicht immer. Für Governance-Aussagen ist das disqualifizierend.
Nachweisbarkeit ist eingebaut, nicht angebaut
Jede Entscheidung des Agenten erzeugt einen Log-Eintrag in SharePoint. Eine Canvas-App dient den Verantwortlichen als Cockpit: offene Tickets, erledigte Tickets und — entscheidend — die Nachweise für jede getroffene Entscheidung. Wenn eine Prüfung fragt, was der Agent wann entschieden hat und warum, ist die Antwort ein Blick in die Liste, keine Rekonstruktion.
Technisch: Copilot Studio, bereitgestellt in Microsoft Teams; Agent Flows auf Power-Automate-Basis lösen die Aktionen aus; Anbindungen an die Wissensdatenbanken, darunter Confluence.
Das Ergebnis
- Bis zu 50 Tickets pro Woche, rund 200 im Monat, laufen über die Agenten.
- Aus Tagen wurden Minuten — für Antworten wie für Standardanfragen.
- Das Screening findet, was vorher liegen blieb: frei fliegende Flows, Applikationen ohne Solution, Nutzer mit fehlerhaften Rollen und zu vielen Rechten.
- Die Abteilung arbeitet wieder an Governance und Weiterentwicklung — mit unveränderter Personalstärke.
Der Weg dahin: rund drei Monate von der Beauftragung bis zur Produktivsetzung, etwa dreieinhalb Monate Trainingsphase — seitdem läuft der eigenständige Betrieb.