WEBVTT 00:00:00.340 --> 00:00:06.700 Bereit für 10 Tage voller Microsoft 365 Co-Pilot, KI, Azure und den Menschen, die die Zukunft der Arbeit gestalten? 00:00:07.560 --> 00:00:12.000 Diesen Januar ist die M365-Con zurück und wir legen noch eins drauf. Und wir laufen. 00:00:12.960 --> 00:00:17.900 Seien Sie bei Live-Sessions, Praxis-Demos und Expertenwissen von MVPs und Branchenprofis weltweit dabei. 00:00:18.780 --> 00:00:21.120 Keine generischen Folien. Kein endloses Buzzword-Bingo. 00:00:21.940 --> 00:00:28.740 Wir widmen uns den echten Herausforderungen Co-Pilot-Studio, KI-Agenten, Fabric, Sicherheit, Governance und Automatisierung. 00:00:28.740 --> 00:00:34.360 Egal ob IT-Profi, Entwickler oder Führungskraft, es gibt Sessions, die genau auf Sie zugeschnitten sind. 00:00:35.560 --> 00:00:39.800 An 10 vollen Tagen können Sie Technologien erkunden und sich mit einer globalen Community vernetzen. 00:00:40.940 --> 00:00:44.140 Schauen Sie live zu und nehmen Sie praxisnahe Erkenntnisse mit in Ihr Unternehmen. 00:00:45.140 --> 00:00:50.480 Januar 2027. 10 Tage. Eine Microsoft-Community. Die Anmeldung ist jetzt eröffnet. 00:00:51.740 --> 00:00:52.880 Sichern Sie sich heute Ihren Platz. 00:00:52.880 --> 00:00:58.200 Besuchen Sie M3555s Sexycon.net 00:00:58.200 --> 00:01:03.360 Melden Sie sich jetzt auf M3 von Sexycon.net und wir sehen uns live. 00:01:03.740 --> 00:01:04.680 Im Januar, Januar. 00:01:05.620 --> 00:01:09.720 Kennen Sie das, wenn man stundenlang eine PowerPoint-Folie ausrichtet und dann jemand die Markenfarben ändert? 00:01:10.720 --> 00:01:14.880 Was, wenn ich Ihnen sage, dass Microsoft Designer diese Arbeit in Sekunden erledigt, ohne dass Sie die Maus berühren müssen? 00:01:15.740 --> 00:01:19.120 Aber das Beste ist, es geht nicht nur schneller, es lernt auch während der Arbeit Ihren Stil. 00:01:19.120 --> 00:01:26.520 Heute zeige ich Ihnen, wie das die mühsame Erstellung von Inhalten beenden könnte und warum es die Arbeitsweise Ihres Marketing-Teams für immer verändern wird. 00:01:27.280 --> 00:01:31.000 Die Frage ist, sind Sie bereit, einer KI Ihre Markenidentität anzuvertrauen? 00:01:32.120 --> 00:01:33.880 Von manuellen Anpassungen zu maschineller Intelligen. 00:01:34.820 --> 00:01:40.340 Wer schon einmal an einem Marketing-Flyer oder einer Pitch-Präsentation gearbeitet hat, weiß, wie schnell ein paar Änderungen einen ganzen Nachmittag kosten. 00:01:40.340 --> 00:01:53.020 Ein Textfeld um einen halben Millimeter verschieben, damit es zum Foto passt, ein Bild ersetzen, weil es der Geschäftsführung nicht gefällt, sicherstellen, dass die Überschrift exakt die richtige Unternehmensschriftgröße hat. 00:01:53.960 --> 00:01:55.460 Und das, bevor der eigentliche Spaß erst losgeht. 00:01:56.100 --> 00:02:01.020 Jemand anderes öffnet die Datei, nimmt eigene Änderungen vor und plötzlich vergleicht man Versionen, um die Finale zu finden. 00:02:01.780 --> 00:02:05.060 Das ist nicht nur mühsam, es raubt Ihnen die wertvolle Zeit für kreative Arbeit. 00:02:05.060 --> 00:02:19.820 Die meiste Zeit kosten oft nicht die großen Überarbeitungen, sondern die winzigen Feedback-Schleifen, das Logo leicht verschieben, einen Blauton an die Palette anpassen, die richtige Stärke der Firmenschrift für Aufzählungen wählen. 00:02:21.140 --> 00:02:25.340 Es ist der Tod durch tausend kleine Korrekturen und in Gruppenprojekten vervielfachen sich diese Änderungen. 00:02:25.740 --> 00:02:30.460 Es ist nicht ungewöhnlich, zehn oder zwölf Korrekturschleifen zu drehen, bis das Ergebnis zur Marke passt. 00:02:30.660 --> 00:02:35.040 Genau hier ändert die in Microsoft Designer integrierte KI die Spielregel. 00:02:35.920 --> 00:02:42.440 Sobald es auf Ihr Brand-Kit, Ihre Farben, Schriftarten, Logos und Bildstile trainiert wurde, wendet es diese Auswahl automatisch an. 00:02:43.180 --> 00:02:53.840 Sie fügen eine Reihe von Texten und Bildern ein und es erstellt Layouts, die bereits wissen, dass Ihre Überschrift 32 Punkt groß ist, Ihre Schaltflächen den Navy Hexcode verwenden und Ihre Fotos einem warmen Farbprofil folgen und Ihre Folgen. 00:02:54.100 --> 00:02:58.300 Anstatt jedes Design-Element manuell zu überprüfen, beginnen Sie mit etwas, das bereits konsistent ist. 00:02:58.860 --> 00:03:00.940 Denken Sie an den Unterschied anhand eines konkreten Beispiels. 00:03:00.940 --> 00:03:12.940 Früher bedeutete die Erstellung eines Produktflyers bei einer leeren PowerPoint oder InDesign-Datei zu beginnen, dann manuell Stile hinzuzufügen, Textblöcke auszurichten und Platzhalterfarben auszutauschen. 00:03:14.120 --> 00:03:21.800 In Designer geben Sie die Überschrift in Untertext und ein Produktbild ein und innerhalb von Sekunden erstellt die KI fünf oder sechs ausgearbeitete Entwürfe, die all Ihren Markenrichtlinien entsprechen. 00:03:21.800 --> 00:03:26.380 Sie können die Reihenfolge der Elemente zwar noch anpassen, aber die Struktur steht bereits fest. 00:03:27.640 --> 00:03:32.780 Eine der Marketingmanagerinnen, mit denen ich kürzlich sprach, war mit der Arbeit an einer saisonalen Kampagne völlig überlastet. 00:03:33.600 --> 00:03:39.060 Vor der Nutzung von Designer verbrachte sie etwa sechs Stunden pro Designzyklus, hauptsächlich mit Routineaufgaben bei den Layouts. 00:03:39.660 --> 00:03:40.160 He-ah. 00:03:40.780 --> 00:03:46.460 Nach der Umstellung verkürzte sie dies, dieselbe Aufgabe auf etwas, mehr als eine Stunde, ohne dabei Stil oder Qualität einzubüßen. 00:03:46.460 --> 00:03:51.620 Das ist ein ganzer Arbeitstag Ersparnis pro Woche, nur durch den Wegfall der repetitiven Formatierungsarbeit. 00:03:52.840 --> 00:03:54.580 Pilotprogramme haben von ähnlichen Ergebnissen berichtet. 00:03:55.700 --> 00:04:01.220 Teams, die Designer für die routinemäßige Erstellung von Werbematerial nutzen, verzeichneten messbare Zuwächse beim Durchsatz, 00:04:01.540 --> 00:04:07.220 mehr pünktlich gelieferte Kampagnen, weniger kurzfristige Änderungswünsche und einen deutlichen Rückgang der Korrekturschleifen pro Projekt. 00:04:08.360 --> 00:04:10.360 Das Interessante daran ist, dass die Kreativität nicht abgenommen hat. 00:04:10.360 --> 00:04:18.200 Tatsächlich berichteten Designer und Marketer, dass sie durch den geringeren Aufwand bei der taktischen Anpassung mehr Freiraum für Brainstorming und Konzeptentwicklung hatten. 00:04:18.600 --> 00:04:18.940 Ah, ah. 00:04:19.820 --> 00:04:23.260 Ein Grund dafür ist die Art und Weise, wie Designer Layout-Vorschläge unterbreitet. 00:04:23.260 --> 00:04:33.200 Anstatt ihnen eine statische Vorlage vorzugeben, an die sie sich halten müssen, analysiert die KI die bereitgestellten Inhalte und schlägt visuelle Hierarchien vor, die ihrer Meinung nach funktionieren könnten. 00:04:34.020 --> 00:04:37.560 Das bedeutet, sie reagieren auf einen soliden ersten Entwurf, anstatt mühsam bei Null anzufangen. 00:04:38.160 --> 00:04:42.880 Ah, ist genug Anleitung, um kreativer Ermittlung vorzubeugen, aber sie entscheiden immer noch, was tatsächlich veröffentlicht wird. 00:04:43.140 --> 00:04:44.760 Im Hintergrund steht hier eine stille Frage im Raum. 00:04:45.180 --> 00:04:46.700 Woher weiß Designer, was ihr Stil ist? 00:04:46.700 --> 00:04:56.300 Die Antwort ist, dass man es über Microsoft 365 mit einem definierten Brand-Kit füttern kann und mit der Zeit lernt es aus den Revisionen, die sie genehmigen oder ablehnen. 00:04:57.460 --> 00:05:04.560 Wenn sie konsequent ein generisches Stockfoto durch eines mit einem bestimmten Look ersetzen, beginnt es, diesen Stil bei zukünftigen Vorschlägen zu priorisieren. 00:05:05.260 --> 00:05:08.000 Ihr Team bringt es ihnen bei, auch wenn sie nicht explizit ein Modell trainieren. 00:05:08.580 --> 00:05:09.820 Letztendlich ist das die eigentliche Geschichte. 00:05:10.480 --> 00:05:12.940 Es geht hier nicht darum, menschlichen Geschmack oder das Urteilsvermögen zu ersetzen. 00:05:12.940 --> 00:05:17.180 Es geht darum, Designarbeit von der Art von Aufgaben zu befreien, die sich wie Dateneingabe anfühlen. 00:05:17.480 --> 00:05:24.600 Die Grundsatzentscheidungen, die kreativen Sprünge, die kreativen Sprünge, die, das kommt bei unserem Publikum an, Momente, die kommen nach wie vor von Menschen. 00:05:25.100 --> 00:05:28.980 Designer sorgt lediglich dafür, dass die Pixel bereits am richtigen Platz sind, damit sie dafür keine Energie verschwenden müssen. 00:05:29.380 --> 00:05:31.440 Und automatisierte Grafiken sind erst der Anfang. 00:05:32.580 --> 00:05:38.020 Der größere Wandel findet statt, sobald genau diese Intelligenz direkt in die Zusammenarbeit von Teams einfließt. 00:05:39.300 --> 00:05:40.420 Zusammenarbeit ohne das Chaos. 00:05:40.420 --> 00:05:46.200 Wer schon einmal an einer gemeinsamen Designdatei gearbeitet hat, kennt den Moment, in dem die Versionskontrolle völlig außer Kontrolle gerät. 00:05:46.840 --> 00:05:55.620 Jemand nimmt eine alte Kopie vom Desktop, ändert sie, speichert sie als Final 2 UI und jetzt vergleichen sie das mit der Datei im SharePoint-Ordner, die als endgültig bitte diese verwenden markiert ist. 00:05:55.980 --> 00:05:56.960 Diese verwenden markiert ist. 00:05:56.960 --> 00:06:00.300 Multiplizieren sie das mit drei Personen, die parallel arbeiten, sie haben ein heilloses Durcheinander. 00:06:00.660 --> 00:06:01.680 Das liegt nicht am Mangel im Einsatz. 00:06:02.200 --> 00:06:06.180 Es liegt daran, dass die Tools von den Leuten eine Arbeitsweise verlangen, die nicht der tatsächlichen Zusammenarbeit entspricht. 00:06:06.980 --> 00:06:11.620 Die Realität ist, dass Assets selbst in Unternehmen, die voll auf Microsoft 365 setzen, am Ende verstreut sind. 00:06:11.620 --> 00:06:20.620 Da ist die Version aus einem Teams-Chat vom letzten Dienstag, eine andere versteckt sich in einem E-Mail-Verlauf und die Hauptvorlage ist tief in drei SharePoint-Ordnern vergraben. 00:06:21.880 --> 00:06:27.480 Um an die richtige Datei zu gelangen, muss man oft drei verschiedene Kollegen anschreiben und hoffen, dass niemand das letzte Update überschrieben hat. 00:06:28.260 --> 00:06:31.120 Bis man sie gefunden hat, hat das halbe Team bereits die falsche Datei geprüft. 00:06:31.120 --> 00:06:35.520 Genau hier ändert die Integration von Designer in das M345-Ökosystem alles. 00:06:36.400 --> 00:06:44.000 Anstatt ständig zwischen verschiedenen Speicherorten zu springen, öffnen sie Designer und arbeiten direkt dort, wo ihre Assets bereits liegen, in SharePoint, OneDrive oder verknüpft über Teams. 00:06:45.440 --> 00:06:48.680 Änderungen geschehen in Echtzeit innerhalb derselben Version, die alle anderen auch sehen. 00:06:49.500 --> 00:06:53.140 Wenn sie eine Überschrift ändern oder ein Bild austauschen, ist dies sofort für den Rest des Teams sichtbar. 00:06:53.740 --> 00:06:54.760 Es muss nichts mehr verschickt werden. 00:06:55.380 --> 00:06:58.080 Designer ist einfach eine weitere Oberfläche im gleichen vernetzten Arbeitsbereich. 00:06:58.600 --> 00:06:59.120 Stellt sich das vor. 00:06:59.120 --> 00:07:03.900 Sie und ein Teamkollege arbeiten beide in Designer, an einem Flyer für ein Sales-Event. 00:07:04.420 --> 00:07:08.640 Dieser wird direkt aus der Marketing-SharePoint-Bibliothek geladen, bereits vorkonfiguriert mit den Magenschriftarten und Farben. 00:07:09.060 --> 00:07:13.980 Sie passen das Hauptbild an, der Kollege verfeinert den Untertitel und sie sehen sofort, wie die Bearbeitung des jeweils anderen erscheinen. 00:07:14.860 --> 00:07:20.740 Wenn sie fertig sind, liegt die aktualisierte Datei genau dort, wo sie angefangen hat, wobei der Versionsverlauf automatisch gemäß ihren Benutzerrollen gespeichert wurde. 00:07:21.100 --> 00:07:24.080 Wenn sie eine Änderung rückgängig machen müssen, brauchen sie nicht einen wahllosen Anhängung zu suchen. 00:07:24.080 --> 00:07:25.820 Sie stellen einfach den richtigen Prüfpunkt wieder her. 00:07:26.220 --> 00:07:28.080 Das ist eine große Veränderung gegenüber herkömmlichen Vorlagensystemen. 00:07:29.120 --> 00:07:31.020 Klassische Vorlagen existierten der statischen Datei. 00:07:31.460 --> 00:07:32.940 Herunterladen, bearbeiten, wieder hochladen. 00:07:33.660 --> 00:07:40.240 Jede Änderungsrunde hing davon ab, dass man daran dachte, die richtigen Stile manuell anzuwenden und irgendjemand hat zwangsläufig etwas übersehen. 00:07:41.400 --> 00:07:45.680 Sie brauchten immer noch einen Manager, der Dateinamen, Farbcodes und ein verzerrtes Logo kontrolliert. 00:07:45.680 --> 00:07:56.720 Da Designer nun im selben Bereich wie der Rest ihrer M365 Inhalte lebt und die KI im Hintergrund Markenvorgaben durchsetzt, entfällt ein Großteil dieser Überwachungsarbeit instan. 00:07:57.400 --> 00:08:00.960 Doch es gibt doch einen unerwarteten Vorteil darin, wie das System erkennt, was noch fehlt. 00:08:00.960 --> 00:08:15.900 Wenn die KI sieht, dass sie ein Kampagnen-Element für ein Event erstellen, das bereits im Outlook-Kalender des Unternehmens steht, schlägt sie möglicherweise Design-Elemente vor, mit denen sie schneller fertig werden, wie ein ortsspezifisches Bild oder den Event-Slogan. 00:08:15.900 --> 00:08:22.980 Wenn ein Teams-Meeting-Notizen zu einem Produktfokus enthielt, kann dies die Empfehlungen für Textblöcke oder Bilder steuern. 00:08:24.060 --> 00:08:28.800 Die Idee ist, die Lücke zwischen Gespräch und Ausführung zu schließen, ohne dass sie den gesamten Kontext erst zusammensuchen müssen. 00:08:30.000 --> 00:08:35.660 Das wirft natürlich die Frage auf, kann KI die Nuancen von Tonfall und Stil in verschiedenen Abteilungen tatsächlich verstehen? 00:08:36.680 --> 00:08:38.960 Die Sprache des Marketings entspricht nicht immer der des Personalwesens. 00:08:39.880 --> 00:08:45.420 Ein Design, das für eine Kundenanzeige perfekt ist, kann sich in einer internen Mitteilung zu informell anfühlen. 00:08:46.860 --> 00:08:53.240 KI erkennt zwar gut Muster, aber der menschliche Ton ist schwer zu fassen und automatisierte Vorschläge wirken oft etwas deplatziert. 00:08:54.040 --> 00:08:55.680 Deshalb ist die Lernschleife so wichtig. 00:08:56.420 --> 00:09:01.840 Designer wendet nicht nur feste Regeln aus ihrem Brandkit an, sondern registriert auch die Änderungen, die Nutzer nach einem KI-Entwurf vornehmen. 00:09:02.780 --> 00:09:10.200 Wenn die KI immer wieder ein Layout für interne Memos vorschlägt, das ihr HR-Team ständig anpasst, kann sie ihre Empfehlungen mit der Zeit an diesen Kontext anpassen. 00:09:11.380 --> 00:09:14.980 Es ist nicht fehlerfrei, aber je mehr sie mit dem tatsächlichen Nutzerverhalten interagiert, 00:09:14.980 --> 00:09:17.140 desto besser vermeidet sie dieselben Fehler. 00:09:17.860 --> 00:09:23.100 Wir nähern uns einem Modell der Zusammenarbeit, bei dem die Tools das Chaos bewältigen und das Team sich auf Botschaft und Optik konzentriert. 00:09:24.320 --> 00:09:28.940 Doch bevor wir es als perfekte Lösung betrachten, sollten wir daran denken, dass KI immer noch seltsame Entscheidungen trifft. 00:09:28.940 --> 00:09:32.460 Diese blinden Flecken sind der Ausgangspunkt für den nächsten Teil unserer Geschichte. 00:09:33.260 --> 00:09:35.120 Wenn die KI immer noch daneben liegt 00:09:35.120 --> 00:09:42.380 Wenn Sie schon einmal erlebt haben, wie ein KI-Tool ein Bild für Ihre Kampagne vorschlug, das völlig an der Zielgruppe vorbeigeht, kennen Sie dieses Gefühl. 00:09:44.690 --> 00:09:52.630 Vielleicht kündigen Sie ein Firmentrainingsprogramm an und die KI präsentiert selbstbewusst das Bild eines tropischen Strands mit Platzhalter für Ihr Eventdatum. 00:09:52.630 --> 00:09:56.850 Es ist technisch gesehen nicht falsch, aber für Ihren Kontext absolut unpassend. 00:09:58.110 --> 00:10:00.470 Das sind die Momente, die man in einer Microsoft-Demo nicht zu sehen bekommt. 00:10:01.270 --> 00:10:03.490 Live-Präsentationen zeigen meist nur die besten Szenarien. 00:10:04.630 --> 00:10:09.950 Markenpaletten perfekt angewandt, Texte ideal auf der Seite ausgerichtet und Bilder, die aussehen, als kämen Sie aus Ihrer internen Bibliothek. 00:10:11.310 --> 00:10:13.410 In der realen Welt trifft die KI nicht immer ins Schwarze. 00:10:14.410 --> 00:10:19.350 Sie kann den beabsichtigten Ton verkennen und visuelle Inhalte liefern, die nicht zu Ihrer Zielgruppe oder Kultur passen. 00:10:19.350 --> 00:10:30.830 Diese Diskrepanz kann geringfügig sein, wie ein etwas zu verspieltes Hintergrundbild für eine seriöse Pressemitteilung oder eklatant, etwa, wenn Stockfotos eine völlig andere Branche suggerieren. 00:10:32.430 --> 00:10:36.750 Ein Marketing-Team, mit dem ich sprach, erlebte dies bei der Einführung interner Ethikrichtlinien. 00:10:37.630 --> 00:10:42.150 Die KI schlug Bilder von lächelnden Mitarbeitern vor, die in einem Großraumbüro abklatschen. 00:10:42.930 --> 00:10:46.470 Obwohl das Bild optimistisch war, untergrub es den ernsten Ton, den das Management anschlagen wollte. 00:10:46.470 --> 00:10:50.410 Ein weiteres Beispiel tauchte bei der Kundenpräsentation eines professionellen Dienstleisters auf. 00:10:51.130 --> 00:10:57.350 Die KI wählte automatisch einen farbenfrohen Start-up-Arbeitsplatz für eine Folie aus, die sich an ein konservatives Finanzpublikum richtete. 00:10:57.750 --> 00:11:00.710 Ta, die Botschaft, die Fakten und sogar das Layout waren in Ordnung. 00:11:01.150 --> 00:11:03.470 Der visuelle Rahmen jedoch sandte das falsche Signal. 00:11:05.150 --> 00:11:08.690 Erfahrene professionelle Anwender berichten von gewissen Mustern bei ihren Korrekturen. 00:11:08.690 --> 00:11:16.630 Oft geht es um die Feinabstimmung der Layout-Hierarchie, wenn die KI sekundäre Details zu stark betont oder die Kernbotschaft in den Hintergrund drängt. 00:11:17.730 --> 00:11:24.810 Manchmal geht es darum, dekorative Elemente zu entfernen, die die KI hinzufügt, weil sie meint, sie würden zum Stil passen, auch wenn sie im jeweiligen Kontext ablenken. 00:11:24.810 --> 00:11:33.990 Und öfter als erwartet müssen automatisch ausgewählte Stockfotos ersetzt werden, die Markenrichtlinien nicht vollständig einhalten, obwohl diese im System hinterlegt sind. 00:11:35.250 --> 00:11:37.770 Die Brandingvorlagen selbst bieten nicht immer Schutz. 00:11:38.550 --> 00:11:40.830 KI-Vorschläge können diese auf subtile Weise übersteuern. 00:11:41.670 --> 00:11:45.710 Ein hellerer Farbton hier, eine leicht veränderte Schriftstärke dort. 00:11:46.170 --> 00:11:53.510 Na, auf dem Papier mögen diese Änderungen unbemerkt bleiben, aber für jemanden, der seit Jahren die Markenintegrität schützt, fallen sie sofort auf. 00:11:53.510 --> 00:11:59.550 Hm. Wenn niemand den finalen Export mit einem Auge für Details prüft, schleichen sich diese leichten Abweichungen die Produktionsmittel ein. 00:12:00.450 --> 00:12:02.610 Genau hier wird die menschliche Aufsicht unverzichtbar. 00:12:04.050 --> 00:12:08.870 Auch wenn der Generierungsprozess schneller und genauer wird, muss, immer noch, jemand als Markenwächter fungieren. 00:12:09.770 --> 00:12:11.350 Es geht hier nicht um Misstrauen gegenüber der KI. 00:12:11.730 --> 00:12:20.450 Es geht darum anzuerkennen, dass ihr das kulturelle und strategische Bewusstsein fehlt, das aus der Kenntnis der Markengeschichte, des Zielmarktes und der Sensibilität der Zielgruppe erwächst. 00:12:21.670 --> 00:12:23.310 Man kann die Einhaltung eines Stils automatisieren. 00:12:23.670 --> 00:12:24.890 Instinkt lässt sich nicht automatisieren. 00:12:25.430 --> 00:12:28.050 Und ja, ein Teil dieser Reibung liegt schlicht in der Natur des maschinellen Lernens. 00:12:28.610 --> 00:12:32.090 Es greift auf Trainingsdaten, Nutzerverhalten und die Eingaben zurück, die sie einspeisen. 00:12:33.310 --> 00:12:38.310 Wenn diese Signale widersprüchlich sind oder die Anfrage am Rande dessen liegt, was es bisher gesehen hat, nimmt das Raten zu. 00:12:38.710 --> 00:12:39.450 Nimmt das Raten zu. 00:12:39.810 --> 00:12:42.290 Dieses Raten bleibt für sie unsichtbar, wenn die KI die richtige Wahl trifft. 00:12:42.670 --> 00:12:44.050 Es wird sehr deutlich, wenn sie daneben liegt. 00:12:44.810 --> 00:12:48.450 Interessanterweise ist diese Notwendigkeit eines Menschen im Prozess nicht nur ein Thema in der Designwelt. 00:12:48.590 --> 00:12:49.350 Nur in der Designwelt. 00:12:49.910 --> 00:12:57.530 Es gibt Parallelen in Bereichen wie dem Datenmanagement, wo Tools zwar 80% der mühsamen Arbeit automatisieren können, aber dennoch eine Expertenprüfung erfordern, bevor etwas live geht. 00:12:57.530 --> 00:13:01.790 In beiden Fällen kann die KI einen Großteil der schweren Arbeit übernehmen. 00:13:02.750 --> 00:13:09.150 Aber wenn es darum geht, Bedeutung zu interpretieren, den Kontext zu prüfen oder subtile Fehler zu finden, sorgt die menschliche Kontrolle dafür, dass alles korrekt bleibt. 00:13:10.370 --> 00:13:15.610 Während Designer also eindeutig Stunden bei der Inhaltsproduktion einspart, hat es die Rolle des kreativen Prüfers nicht ersetzt. 00:13:16.810 --> 00:13:23.530 Es hat diese Rolle von der Korrektur von Tippfehlern und dem Neuausrichten von Elementen hin zu übergeordneten Entscheidungen über Botschaft, Tonfall und Passgenauigkeit verschoben. 00:13:23.530 --> 00:13:29.790 Der Effizienzgewinn ist real, aber ebenso die Notwendigkeit einer abschließenden internen Prüfung, bevor etwas veröffentlicht wird. 00:13:30.730 --> 00:13:38.110 Und wenn wir uns ansehen, wie KI außerhalb des Designbereichs eingesetzt wird, zeigt sich diese Mischung aus Automatisierung und Aufsicht an überraschenden Stellen, 00:13:38.310 --> 00:13:43.990 insbesondere in der Welt der Datenworkflows, die traditionell genauso mühsam waren wie manuelle Designarbeit. 00:13:45.430 --> 00:13:48.230 Von den Qualen bei ETL hin zu den Vorteilen von Dataflows Gensui. 00:13:48.890 --> 00:13:52.590 Wenn Sie schon einmal eine Datenpipeline auf die alte Art verwaltet haben, wissen Sie, wie anfällig diese sein konnten. 00:13:53.530 --> 00:13:59.610 Cron-Jobs zu ungünstigen Zeiten, Bash-Skripte, die vor Monaten von jemandem zusammengeschustert wurden, der nicht mehr im Unternehmen ist, 00:14:00.030 --> 00:14:05.090 und eine Kette von Abhängigkeiten, bei der eine winzige Formatänderung in einer CSV das ganze System lahmlegte. 00:14:05.950 --> 00:14:07.550 Es war nicht nur kompliziert, es war zerbrechlich. 00:14:08.090 --> 00:14:14.010 Ein kleines Problem in der Quelle, und plötzlich starren sie auf unvollständige Daten und fragen sich, welcher Server den Job letzte Nacht überhaupt ausgeführt hat. 00:14:14.750 --> 00:14:17.430 Das Schlimmste daran, Ausfälle passierten selten zu günstigen Zeiten. 00:14:17.430 --> 00:14:24.190 Sie bekamen um 2 Uhr morgens die Meldung, dass die Zahlen von gestern nicht geladen wurden, und der Besitzer des Quellsystems war erst am Morgen erreichbar. 00:14:25.010 --> 00:14:29.550 Bis sie die Pipeline neu gestartet hatten, hatten die ersten Dashboard-Nutzer schon E-Mails geschrieben, warum ist das leer? 00:14:30.670 --> 00:14:34.110 Diese Stunden, die mit der Fehlersuche verloren gingen, hatten oft nichts mit dem eigentlichen Datenwert zu tun. 00:14:34.410 --> 00:14:40.750 Sie verbrachten die Zeit, damit Protokolle zu durchsuchen, reguläre Ausdrücke anzupassen, Schritte neu auszuführen und Schritte neu auszuführen, um wieder dorthin zu gelangen, wo sie eigentlich sein wollten. 00:14:41.290 --> 00:14:44.650 Microsoft Fabric Dataflows Gen2 nimmt diese Last in erheblichem Maße ab. 00:14:44.650 --> 00:14:52.390 Anstatt diese benutzerdefinierten Pipelines-Zeile für Zeile zu erstellen und zu pflegen, können Sie einen Großteil der Arbeit in eine No-Code- oder Low-Code-Oberfläche verlagern. 00:14:53.130 --> 00:15:00.010 Power Query, die gleiche Technologie, die viele bereits in Excel und Power BI nutzen, übernimmt die Extraktions- und Transformationsschritte auf HR. 00:15:00.790 --> 00:15:04.910 Das bedeutet, dass Sie keinen Parser von Grund auf neu schreiben müssen, nur um drei verschiedene Dateiformate zu kombinieren. 00:15:05.290 --> 00:15:12.170 Sie verbinden die Quellen, wählen die Felder aus, bereiten die Daten visuell auf und lassen den Dienst die technische Arbeit im Hintergrund erledigen. 00:15:12.170 --> 00:15:15.310 Was Gen2 interessant macht, ist die integrierte KI-Unterstützung. 00:15:16.130 --> 00:15:18.890 Es ist nicht nur ein Tool zum Verknüpfen von Tabellen oder umbenennen von Spalten. 00:15:19.370 --> 00:15:23.830 Es analysiert aktiv Ihre importierten Daten und schlägt Transformationen basierend auf erkannten Mustern vor. 00:15:24.910 --> 00:15:30.830 Wenn Sie ständig Datums und Zeitspalten zu einem einzigen Feld kombinieren, schlägt es diesen Schritt automatisch vor. 00:15:30.830 --> 00:15:38.830 Wenn es Kunden-IDs in zwei Systemen mit übereinstimmendem Schema erkennt, weist es auf die Beziehung hin, ohne dass Sie diese manuell zuordnen müssen. 00:15:40.050 --> 00:15:47.550 Stellen Sie sich vor, Sie konsolidieren Marketing-Kampagnen-Daten, eine Mischung aus Google-Ads-Exporten, E-Mail-Interaktionsstatistiken und Social-Media-Metriken. 00:15:47.550 --> 00:15:55.930 In einer herkömmlichen ETL-Umgebung schreiben Sie wahrscheinlich Skripte, um Feldnamen zu normalisieren, Währungen umzurechnen, Datumsbereiche abzugleichen und fehlende Werte zu ergänzen. 00:15:57.170 --> 00:16:05.650 Mit Gen2 können Sie jede Datenquelle in Power Query ziehen, die KI inkonsistente Spaltentypen markieren lassen und die vorgeschlagenen Korrekturen direkt anwenden. 00:16:06.610 --> 00:16:11.570 Am Ende haben Sie eine einzige saubere Tabelle, die bereit für Berichte ist, ohne jede Datenabweichung manuell nachverfolgen zu müssen. 00:16:11.570 --> 00:16:14.590 Tests zeigen bisher, dass es um mehr als nur Bequemlichkeit geht. 00:16:15.250 --> 00:16:23.210 Die Aktualisierungsgeschwindigkeit hat sich gegenüber früheren Datenflüssen verbessert, da die Engine-Transformation parallel verarbeitet und sich von Teilfehlern erholt, ohne einen kompletten Neustart zu erfordern. 00:16:24.210 --> 00:16:25.730 Fehlertoleranz ist ein weiterer großer Pluspunkt. 00:16:26.290 --> 00:16:34.370 Wenn eine Datenquelle während der Aktualisierung ausfällt, können die anderen dennoch abgeschlossen werden und Sie erhalten eine klare Fehlermeldung statt eines allgemeinen Pipelines fehlgeschlagen, fehlgeschlagen. 00:16:34.930 --> 00:16:37.930 Das allein spart eine Menge verschwendete Rechenzyklen und Rätselraten. 00:16:37.930 --> 00:16:42.230 Die natürliche Frage ist, ob dies tatsächlich den Bedarf an spezialisierten Dateningenieuren verringert. 00:16:43.110 --> 00:16:51.690 Wenn ein Marketinganalyst eine funktionierende Pipeline aus mehreren Datenquellen erstellen kann, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben, braucht man dann noch ein dediziertes ETL-Team, Port-Team. 00:16:52.350 --> 00:16:53.750 In der Praxis die Antwort differenzierter. 00:16:55.050 --> 00:17:07.110 Einfache, wiederholbare Aufgaben könnten vollständig in den Self-Service übergehen, aber komplexe Pipelines mit dutzenden Quellen, komplizierter Geschäftslogik oder regulatorischen Anforderungen profitieren weiterhin von der Aufsicht und den Architekturkenntnissen eines erfahrenen Ingenieurs. 00:17:08.830 --> 00:17:11.270 Was sich jedoch ändert, ist, wie diese Experten ihre Zeit verbringen. 00:17:12.030 --> 00:17:23.270 Anstatt einmalige Anfragen zur Formatierung eines Datensatzes oder zur Reparatur einer fehlerhaften Verknüpfung zu bearbeiten, können Sie sich auf das Design skalierbarer Modelle, die Optimierung von Abfragen und den Aufbau von Analysefunktionen konzentrieren, die das gesamte Unternehmen nutzen kann. 00:17:23.270 --> 00:17:30.090 Die repetitive Vorbereitungsarbeit, durch die Sie früher täglich unterbrochen wurden, wird nun vorgelagert von Tools wie Gentoo erledigt. 00:17:30.750 --> 00:17:32.190 Und genau hier zeigt sich der rote Faden. 00:17:33.070 --> 00:17:39.110 Ob wir über KI-gestütztes Design in Microsoft Designer oder KI-unterstützte Datenvorbereitung in Fabric sprechen, das Muster ist dasselbe. 00:17:40.510 --> 00:17:43.750 Schaffen Sie die lästige Routinearbeit ab und bewahren Sie menschliches Urteilsvermögen dort lustig. 00:17:43.750 --> 00:17:47.030 Content-Teams und Datenteams liegen gar nicht so weit auseinander, wie es scheint. 00:17:47.530 --> 00:17:52.610 Beide erstellen Assets, beide haben Workflows, die durch repetitive, leicht automatisierbare Schritte ausgebremst werden. 00:17:53.010 --> 00:17:56.890 Und jetzt haben beide in M365 Tools die Anfang, diese Schritte für Sie zu übernehmen. 00:17:56.890 --> 00:18:00.070 Ein Ökosystem, zwei Devolutionen. 00:18:00.070 --> 00:18:03.370 Die meisten Unternehmen betrachten Kreativ-Teams und Datenteams gerne als getrennte Welten. 00:18:04.310 --> 00:18:06.970 Das Marketing baut die Story, die Analytik misst den Erfolg. 00:18:08.070 --> 00:18:10.770 Doch in der Praxis überschneiden sich diese Arbeitsabläufe ständig. 00:18:11.650 --> 00:18:14.130 Eine Kampagne endet nicht, sobald der Social-Media-Post live ist. 00:18:14.810 --> 00:18:18.830 Kreative Entscheidungen beeinflussen, was gemessen wird, und die Daten prägen die nächste Runde kreativer Arbeit. 00:18:19.430 --> 00:18:23.290 Sie in Silos aufzuteilen, verschleiert, dass beide vor derselben grundlegenden Herausforderungen stehen, 00:18:23.710 --> 00:18:26.730 Rohdaten schnell genug in etwas Nutzbares zu verwandeln, damit es zählt. 00:18:27.490 --> 00:18:31.970 Deshalb fühlen sich die Neuerungen bei Microsoft Designer und Fabric Dataflows Gen 2 verbunden an, 00:18:32.070 --> 00:18:33.850 auch wenn sie unterschiedliche Probleme lösen. 00:18:34.130 --> 00:18:38.690 Auf der einen Seite springt KI bei der mühsamen Arbeit an Layout und Markenkonsistenz ein. 00:18:39.770 --> 00:18:43.350 Auf der anderen Seite nimmt sich die KI die repetitive Schwerstarbeit bei der Datenaufbereitung vor. 00:18:44.410 --> 00:18:48.050 Zusammen verkürzen sie die Zeit von der Ideenfindung bis zur Ergebnisverfolgung. 00:18:49.330 --> 00:18:53.250 Sie sparen nicht nur Aufwand in zwei getrennten Bereichen, sondern verkürzen den Kreislauf zwischen ihnen. 00:18:54.390 --> 00:18:55.710 Stellen Sie sich eine Produktstartkampagne vor. 00:18:55.710 --> 00:18:59.350 Das Kreativteam nutzt Designer, um die gesamte Palette an Visuals Werbebannen, 00:18:59.890 --> 00:19:02.370 E-Mail-Bildern und Eventfolien zu erstellen und erstellen. 00:19:03.170 --> 00:19:05.490 Jedes Asset passt sich automatisch an das Brandkit an, 00:19:05.570 --> 00:19:08.770 sodass niemand Farben nachbearbeiten oder nach dem richtigen Logo suchen muss. 00:19:08.770 --> 00:19:19.790 Parallel dazu richtet das Analyse-Team einen Gen2-Datenfluss ein, der Website-Traffic, Werbeausgaben, E-Mail-Engagement und Webinar-Teilnehmerzahlen in ein sofort einsatzbereites Dataset zusammenführt. 00:19:21.390 --> 00:19:27.070 Wenn die Kampagne live geht, sind Sie bereits in der Lage, jedes kreative Asset mit den Zahlen zu verknüpfen, die dessen Leistung zeigen. 00:19:27.070 --> 00:19:28.950 Hier spielen die Details eine Rolle. 00:19:29.330 --> 00:19:32.130 Designer ist nicht einfach nur ein Canva-Klon, der in 365 integriert wird. 00:19:32.490 --> 00:19:34.610 Es ist eng mit ihrem M365-Kontext verknüpft. 00:19:35.210 --> 00:19:40.130 Wenn die Kampagne im Firmenkalender steht, Bilder in SharePoint gespeichert sind und Textentwürfe im Teams-Chat liegen, 00:19:40.310 --> 00:19:42.850 kann die KI dies nutzen, um Layout-Vorschläge zu initiieren. 00:19:43.130 --> 00:19:43.530 Kennedit. 00:19:44.210 --> 00:19:46.010 Gen2 arbeitet in seinem Bereich auf die gleiche Weise. 00:19:46.010 --> 00:19:54.230 Es erkennt Spaltenähnlichkeiten zwischen Eingabequellen, schlägt Normalisierungen vor und weist auf Datenlücken hin, bevor sie diese in Power BI laden. 00:19:55.170 --> 00:20:01.050 Beide nutzen Kontext, nur aus verschiedenen Ecken des Workflows, um den Aufwand zwischen Rohinput und nutzbarem Output zu reduzieren. 00:20:02.130 --> 00:20:03.830 Das ist das gemeinsame Prinzip, das beide antreibt. 00:20:04.990 --> 00:20:07.170 Kontextbewusstsein plus intelligente Vorschläge. 00:20:08.170 --> 00:20:09.210 Es ist keine generative Magie. 00:20:09.690 --> 00:20:13.570 Es ist gezielte Automatisierung, gespeist durch die Signale, die ihre Umgebung ohnehin bereits produziert. 00:20:13.570 --> 00:20:18.890 Je mehr sie innerhalb des M3-565-Ökosystems arbeiten, desto mehr Signale kann die KI aufnehmen. 00:20:19.810 --> 00:20:22.710 Ein Design prompt, der das Zielgruppensegment kennt, ohne dass sie es eingeben müssen. 00:20:23.710 --> 00:20:28.010 Ein Datenfluss, der erkennt, dass die Hälfte ihrer Werbeausgaben nicht getakt ist und fragt, ob sie sie abgleichen möchten. 00:20:29.110 --> 00:20:30.130 Es sind keine einmalige Spielereien. 00:20:30.530 --> 00:20:33.630 Es sind Muster, die den täglichen Ablauf von Projekten verändern können. 00:20:34.610 --> 00:20:40.010 Betrachtet man das aus Microsofts breiterer Perspektive, ist es offensichtlich, dass sie auf ein KI-Fast-Arbeitsplatzmodell zusteuern. 00:20:40.010 --> 00:20:47.770 Keine isolierte KI, sondern KI, die in die Tools integriert ist, die sie bereits nutzen, abgestimmt auf ihre eigenen operativen Daten. 00:20:48.770 --> 00:20:52.710 Die Stärke dieses Modells liegt darin, dass Verbesserungen der KI eines Produkts oft auf ein anderes übertragen werden können. 00:20:53.390 --> 00:21:01.390 Die Logik zur Markenkonsistenz, die Layouts von Designern vereineitigt, könnte eines Tages sicherstellen, dass Datenvisualisierungen in Power BI die gleiche visuelle Identität aufweisen. 00:21:01.390 --> 00:21:07.670 Die Anomalie-Erkennung in Gen 2 könnte inkonsistente Zahlen in einem World-Business-Case markieren, bevor sie jemand präsentiert, bepräsentiert. 00:21:07.830 --> 00:21:09.850 Das wirft eine Frage auf, die es wert ist jetzt betrachtet zu werden. 00:21:09.850 --> 00:21:16.690 Wenn die KI kreative und analytische Arbeit gleichermaßen flüssig steuern kann, wie weit sind wir dann noch von einem einheitlichen Dashboard entfernt, 00:21:16.870 --> 00:21:22.590 indem Sie das Asset-Gestalten, die Zielgruppe bestimmen, die Kampagne starten und die Leistungsdaten an einem Ort verfolgen? 00:21:22.590 --> 00:21:29.390 Das ist kein Wunschdenken mehr. Die Bausteine sind vorhanden. Sie wurden nur noch nicht zu einer einzigen übersichtlichen Plattform zusammengeführt. 00:21:30.170 --> 00:21:33.990 Für Unternehmen, die bereits beide Tools nutzen, ist der unmittelbare Nutzen offensichtlich. 00:21:35.270 --> 00:21:41.710 Sie können das Marken-Storytelling mit Live-Leistungsdaten abgleichen, ohne manuelle Exporte, E-Mail-Übergaben und Update-Verzögerungen, die Kampagnen früher verlangsamten. 00:21:42.750 --> 00:21:45.250 Das ist nicht nur schneller, sondern auch weniger fehleranfällig. 00:21:46.690 --> 00:21:49.130 Kreative sehen die Ergebnisse nahezu in Echtzeit. 00:21:49.130 --> 00:21:57.230 Die Analyse sieht genau, welche Assets zu Ergebnissen führen und Anpassungen erfolgen, während die Kampagne noch läuft, nicht erst bei der Nachbesprechung. 00:21:59.220 --> 00:22:00.800 Und eine nächste Welle zeichnet sich ab? 00:22:01.040 --> 00:22:04.600 KI, die nicht nur innerhalb einzelner Apps agiert, sondern diese übergreifend orchestriert? 00:22:05.520 --> 00:22:10.000 Dann könnte eine Änderung der Kampagnenbotschaft automatisch aktualisierte Visuals im Designer auslösen, 00:22:10.000 --> 00:22:17.020 die Taggingregeln in ihren Datenflüssen anpassen und aktualisierte Analysen an ihr Dashboard liefern, ohne dass sie eingreifen müssen, ohne dass sie eingreifen müssen.