In meinen Schulungen beobachte ich aktuell eine spannende Entwicklung: Die Nachfrage verschiebt sich zunehmend von klassischen KI-Grundlagen ("Was kann KI?", "Wie funktioniert Prompting?", "Welche Risiken gibt es?") hin zu konkreten Agenten-Lösungen mit messbarem Mehrwert. Ein besonders interessantes Beispiel ist die Terminplanung. Mit Microsoft 365 Copilot lassen sich bereits heute passende Zeitfenster für mehrere Personen finden. Das funktioniert schnell und unkompliziert. Die zugrunde liegende Logik basiert jedoch überwiegend auf Free/Busy-Informationen und liefert nur Terminvorschläge für den nächsten verfügbaren Zeitraum - nicht für einen ganz bestimmten Zeitkorridor. Doch was passiert, wenn man die Terminplanung eben auf mehrere Wochen strecken will - für ein passendes Senior-Management Level kurz vor der Urlaubszeit? Wenn ein Agent die Kalender von Führungskräften oder Projektbeteiligten über mehrere Wochen hinweg analysieren, Prioritäten berücksichtigen, Ressourcen einplanen und verschiedene Optimierungsszenarien berechnen soll, braucht es mehr als die Standardfunktionen. Hier kommt die Kombination aus: ✅ M365 Copilot Studio ✅ Power Automate (Agent Flows) ✅ Microsoft Graph ✅ Exchange Online ins Spiel. Ein solcher Agent kann – entsprechende Berechtigungen vorausgesetzt – Kalenderinformationen strukturiert auswerten, intelligente Alternativen erzeugen und Termine sogar automatisch buchen. Gerade für Geschäftsführungen und Assistenzen sehe ich hier enormes Potenzial. Statt stundenlanger Abstimmung könnte ein Agent die komplette Koordination übernehmen und dabei definierte Planungsregeln berücksichtigen. Die spannende Frage lautet für mich: Wo endet die klassische Terminfindung und wo beginnt die echte KI-gestützte Executive Assistenz? Die beigefügte Infografik visualisiert den Unterschied zwischen Standard-M365-Terminplanung und einem Enterprise Scheduling Agent. Wie seht Ihr das? Würdet Ihr einem Agenten die Koordination komplexer Terminketten anvertrauen?

Mich würde mal interessieren wer von Euch Mitlesern hier aktuell einen KI Agenten a la OpenClaw bzw. Hermes o.ä. im Einsatz hat. Es geht bei der Frage nicht um Claude Code, da dies ein Coding Harness ist und kein Agenten Harness wie OC bzw. Hermes. Ich würde gerne wissen wie ihr Euren Agenten einsetzt..wo er "existiert" ob lokal oder virtuall auf einer VM oder VPS..was sind Eure Herausforderungen und Findings mit Eurem Agenten... Es ist eine spannende Zeit mit diesen neuen Entwicklungenen - ich bin gespannt wer von Euch hier welche Erfahrungen gemacht hat 🤓

Ein Thema macht gerade in der KI-Szene die Runde: Persönliche KI-Assistenten – also KI, die nicht nur antwortet, sondern wirklich für dich handelt. Termine bucht. E-Mails filtert. Entscheidungen vorbereitet. Und das alles basierend auf dem, was sie über dich weiß. Die Fachleute sind sich einig: Das kommt. Die Frage ist nicht ob, sondern wann – und wie. Gerade im Mittelstand, wo Entscheider oft alles gleichzeitig stemmen – Vertrieb, Führung, Operatives – wäre so ein Assistent kein Luxus, sondern echte Entlastung. Aber nur, wenn man ihm auch vertraut. Deshalb frage ich euch direkt 👇 Was müsste ein persönlicher KI-Assistent können, damit ihr ihn wirklich nutzt? Und wo zieht ihr die Grenze – was darf er auf keinen Fall? Schreibt eure Wunschliste oder eure No-Gos in die Kommentare. P.S. Der Post wurde redaktionell von der KI unterstützt 😉

Wer kein Programmierer ist und OpenClaw nicht Containerbased (ohne Docker) betreiben will, der nutzt einfach demnächst "Microsoft Scout". Weitere Infos hier: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2026/06/02/introducing-microsoft-scout-your-always-on-personal-agent/

Präsentiert von Peter Steinberger (ist er nicht inzwischen bei OpenAI?) https://www.youtube.com/live/FFMm454fxNA?is=82M-zTIRInfpQTRk Wie auch immer – ich werde es so schnell wie möglich ausprobieren. Wie sieht es bei euch aus?