
Wat kan ik met Microsoft Copilot
In deze blog vind je hoe Copilot je helpt vanuit de verschillende onderdelen van Microsoft 365, zoals Outlook, Word en Teams.
De manier waarop we AI gebruiken, verandert razendsnel. Nog niet zo lang geleden was generatieve AI vooral iets waarmee je experimenteerde. Je stelde een vraag, liet een tekst schrijven of vroeg om een samenvatting. Inmiddels is Microsoft Copilot voor steeds meer medewerkers een hulpmiddel in hun dagelijkse werk.
Lees snel verder

Maar Microsoft zet alweer een volgende stap. Met ontwikkelingen als Cowork, Code en Autopilot verschuift Copilot steeds verder van een assistent die reageert op een opdracht naar technologie waaraan je complete werkzaamheden kunt toevertrouwen. Dat lijkt misschien een logische volgende stap, maar voor organisaties verandert daarmee iets fundamenteels. Want zodra AI niet alleen informatie geeft, maar ook zelfstandig werk uitvoert, gaat het niet meer alleen over productiviteit. Dan hebben we het over processen, verantwoordelijkheden, data, security en governance.

De eerste fase van generatieve AI draaide voor een belangrijk deel om prompts. Hoe stel je de juiste vraag? Hoe geef je voldoende context? En hoe zorg je ervoor dat Copilot een bruikbaar resultaat oplevert? Dat blijft relevant, maar het is niet waar de grootste verandering momenteel plaatsvindt.
In onze eerdere blog Copilot Cowork van AI-assistent naar digitale collega beschreven we al hoe AI opschuift van het ondersteunen van losse taken naar het uitvoeren van werkzaamheden die uit meerdere stappen bestaan. Daarbij kan informatie uit bijvoorbeeld e-mails, documenten, Teams en vergaderingen worden samengebracht. Die ontwikkeling zet nu verder door.
Straks vraag je Copilot bijvoorbeeld niet alleen om informatie voor een rapportage te verzamelen, maar kun je AI een groter deel van het voorbereidende werk laten uitvoeren. Hetzelfde geldt voor het voorbereiden van een overleg, het structureren van informatie of het ondersteunen van terugkerende werkzaamheden. Daarmee verschuift ook onze eigen rol. Als AI steeds meer uitvoerend werk kan overnemen, wordt de medewerker degene die richting geeft, controleert, beoordeelt en uiteindelijk verantwoordelijkheid neemt. Hoe meer verantwoordelijkheid we aan AI geven, hoe belangrijker de inrichting rondom AI wordt.

Dat maakt de ontwikkelingen rondom Copilot interessanter dan alleen de introductie van weer een nieuwe AI-functionaliteit. Tot nu toe konden we AI relatief eenvoudig zien als een extra hulpmiddel naast de bestaande gereedschapskist van de medewerker. Je opent Copilot, geeft een opdracht en gebruikt het antwoord vervolgens in je eigen werkzaamheden. Die grens wordt steeds minder duidelijk. AI wordt steeds verder verweven met de omgeving waarin medewerkers dagelijks werken. Daardoor neemt ook de afstand af tussen AI die iets adviseert en AI die daadwerkelijk iets uitvoert. En juist daar zit volgens ons de volgende grote verandering.
Een medewerker die een samenvatting door Copilot laat maken, blijft zelf verantwoordelijk voor wat hij vervolgens met die informatie doet. Maar zodra AI steeds grotere delen van een proces gaat uitvoeren, worden de consequenties van fouten, verkeerde informatie of te ruime toegangsrechten automatisch groter. De discussie over AI verschuift daarom van functionaliteit naar vertrouwen.

Dat betekent niet dat we nu zoveel mogelijk werkzaamheden moeten automatiseren, integendeel. De kunst wordt juist om te bepalen welke rol AI binnen een proces moet krijgen. Je kunt daarbij grofweg naar drie niveaus kijken.
Niet ieder proces hoeft uiteindelijk op dat laatste niveau terecht te komen. Bij sommige werkzaamheden wil je juist bewust dat een mens de beslissing neemt. Bij andere processen is menselijke tussenkomst op iedere stap vooral tijdrovend en voegt die nauwelijks waarde toe. Daarom is de interessantste AI-vraag voor organisaties niet hoeveel Copilot-functionaliteiten ze gebruiken. De interessante vraag is: Welke werkzaamheden vragen echt om menselijke kennis en oordeel, en welke werkzaamheden kunnen we verantwoord aan AI delegeren?

Daar zit tegelijkertijd een belangrijke kanttekening, want AI werkt niet in een vacuüm. Het gebruikt de digitale omgeving die een organisatie in de afgelopen jaren heeft opgebouwd. Documenten, e-mails, rechten, Teams-omgevingen en allerlei andere informatie vormen steeds vaker de context waarmee AI werkt. Dat betekent dat AI afhankelijk is van de kwaliteit van die omgeving.
Staan documenten op de juiste plek? Is duidelijk wat de actuele versie is? Hebben medewerkers toegang tot informatie die ze daadwerkelijk nodig hebben? Maar misschien nog belangrijker: hebben ze óók toegang tot informatie die ze eigenlijk niet nodig zouden moeten hebben? Zolang een medewerker zelf naar informatie moet zoeken, blijven veel van dit soort problemen relatief onzichtbaar. AI kan informatie echter veel sneller vinden, combineren en verwerken.
Daarom worden onderwerpen als datagovernance, identity governance, security en toegangsbeheer niet minder belangrijk door de komst van AI. Ze worden juist belangrijker. Een AI-agent erft niet alleen de kracht van je digitale omgeving, maar ook de zwakke plekken ervan. Wie AI steeds meer verantwoordelijkheid wil geven, zal dus ook moeten zorgen dat de digitale basis waarop AI opereert betrouwbaar is. Niet omdat governance een doel op zichzelf is, maar omdat je anders simpelweg onvoldoende kunt vertrouwen op wat AI doet.

Dat verandert naar onze mening ook de manier waarop organisaties naar Copilot zouden moeten kijken. De eerste vraag was vaak: welke medewerkers hebben baat bij een Copilot-licentie? Dat is nog steeds een relevante vraag, maar uiteindelijk is er een veel interessantere: Waar zitten binnen onze organisatie werkzaamheden die slimmer kunnen?
Vrijwel iedere organisatie kent processen waarbij medewerkers regelmatig dezelfde handelingen uitvoeren. Informatie uit verschillende bronnen verzamelen. Een overleg voorbereiden. Statusupdates maken. Gegevens controleren. Acties uit e-mails en vergaderingen bij elkaar zoeken. Informatie opnieuw structureren die ergens anders al beschikbaar is. Dat zijn precies de plekken waar het interessant wordt om naar AI te kijken. Niet vanuit de gedachte dat een complete functie moet worden geautomatiseerd, maar door processen op te delen en te onderzoeken waar menselijke aandacht daadwerkelijk waarde toevoegt.
Misschien kan AI 80 procent van het voorbereidende werk uitvoeren, terwijl een medewerker de belangrijke afweging maakt. Misschien kan een terugkerende controle automatisch plaatsvinden, terwijl alleen een afwijking bij een medewerker terechtkomt. Of misschien blijkt juist dat een proces te gevoelig of te uitzonderingsrijk is om verder te automatiseren. Ook dat laatste is een waardevolle conclusie. Een succesvolle AI-strategie gaat namelijk niet over zoveel mogelijk AI gebruiken. Het gaat over AI gebruiken op de plekken waar het aantoonbaar iets toevoegt.

En daarmee ontstaat misschien wel de grootste verandering, immers: AI implementeren wordt steeds minder een eenmalig IT-project. De technologie ontwikkelt zich daarvoor simpelweg te snel. De mogelijkheden die vandaag beschikbaar zijn, veranderen voortdurend en daarmee ontstaan steeds nieuwe kansen om werkzaamheden anders in te richten. Dat vraagt om een continue cyclus: kijken waar medewerkers tijd verliezen, onderzoeken waar AI kan ondersteunen, de juiste randvoorwaarden creëren, klein beginnen, resultaten beoordelen en vervolgens verder verbeteren.
En daarmee raakt AI uiteindelijk niet alleen de digitale werkplek. Het raakt de manier waarop organisaties hun processen ontwerpen. Dat is ook waarom wij geloven in Continuous Transformation. Niet iedere technologische ontwikkeling vraagt om een compleet veranderprogramma. Maar organisaties moeten wel voortdurend kunnen beoordelen welke nieuwe mogelijkheden relevant zijn voor hun bedrijfsvoering en hoe ze die verantwoord kunnen inzetten. AI versnelt die noodzaak alleen maar.

De komende periode zullen we ongetwijfeld steeds meer AI-agents, automatiseringen en Copilot-functionaliteiten zien verschijnen. Maar de organisaties die daar het meeste voordeel uit halen, zijn naar onze overtuiging niet automatisch de organisaties met de meeste agents of de meeste Copilot-licenties. Het zijn organisaties die weten waarom ze AI inzetten.
Organisaties die weten welke processen geschikt zijn om werkzaamheden aan AI te delegeren. Die hun data en toegangsrechten op orde hebben. Die duidelijke grenzen stellen aan wat AI zelfstandig mag doen. En die ervoor zorgen dat medewerkers begrijpen wanneer zij op AI kunnen vertrouwen en wanneer menselijk oordeel noodzakelijk blijft. Daar ligt uiteindelijk de echte kans!
Copilot ontwikkelt zich van een hulpmiddel waarmee we sneller kunnen werken naar technologie waaraan we steeds meer werk kunnen toevertrouwen. Daarmee verandert ook de vraag die organisaties zichzelf moeten stellen. Niet alleen: Wat kan Copilot voor ons doen?, maar vooral: Welk werk willen we aan Copilot toevertrouwen en zijn we daar als organisatie al klaar voor?
AI ontwikkelt zich sneller dan de meeste organisaties hun werkwijze kunnen aanpassen. Dat betekent niet dat je iedere nieuwe mogelijkheid direct hoeft te gebruiken. Wel is dit het moment om te onderzoeken waar AI binnen jouw organisatie daadwerkelijk tijd kan besparen en welke randvoorwaarden daarvoor nodig zijn.
CTS IT helpt organisaties om die vertaalslag te maken. Van losse AI-functionaliteiten naar een praktische aanpak waarin processen, Microsoft 365, security, governance en adoptie samenkomen.
Benieuwd welk werk binnen jouw organisatie zich leent voor de volgende stap met AI? Neem contact met ons op. We denken graag met je mee.

CTS IT is altijd op zoek naar IT-toppers. Een diploma is mooi meegenomen, maar wij zijn vooral geïnteresseerd in welke kwaliteiten je meeneemt. Wat kan je al, en wat wil je ontwikkelen? Waar haal je plezier uit? Welke rol wil je vervullen binnen het bedrijf? Wij horen het graag van je.

“Dankzij de samenwerking met CTS IT hebben we niet alleen vertrouwen in onze IT-processen, maar ook ruimte om ons te focussen op innovatie en groei. ”
Nauta
Bekijk deze case