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Microsoft 365 Copilot: Ladezeit halbiert, Nutzung um 43% gestiegen

30.05.2026 - 10:39:10 | boerse-global.de

Microsoft vereint seine KI-Dienste in einer Super-App und bringt mit Copilot Health einen Gesundheitsassistenten auf den Markt.

Microsoft 365 Copilot: Ladezeit halbiert, Nutzung um 43% gestiegen - Foto: über boerse-global.de
Microsoft 365 Copilot: Ladezeit halbiert, Nutzung um 43% gestiegen - Foto: über boerse-global.de

Der Software-Riese will seine zersplitterten KI-Angebote unter einem Dach vereinen und dringt zugleich in die persönliche Gesundheitsanalyse vor.

„Ein Copilot für alles“ – Das Ende der Zersplitterung

Unter der Führung von Jacob Andreou arbeitet Microsoft an einer sogenannten Super-App, die mehrere bisher getrennte KI-Dienste zusammenführen soll. Das interne Motto lautet „Delivering one Copilot“ – und meint genau das: GitHub Copilot, Copilot Chat, Cowork und Autopilot sollen in einer einzigen Oberfläche verschmelzen. Durchgesickerte Screenshots vom heutigen Samstag zeigen bereits spezielle Reiter für agentische Workflows sowie einen neuen „Scout“-Agenten.

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Der Schritt ist strategisch notwendig. Denn während GitHub Copilot stolze 4,7 Millionen zahlende Abonnenten vorweisen kann, zahlen weniger als 4,5 Prozent der 450 Millionen Microsoft-365-Nutzer für die Copilot-Dienste. Das soll sich ändern: Der Start der vereinheitlichten App ist für Ende des Sommers 2026 geplant.

Leistungsschub für Microsoft 365

Erst Anfang der Woche, am 28. Mai, kündigte Microsoft ein umfassendes Redesign der Microsoft-365-Copilot-Oberfläche an. Die Neuerung setzt auf eine „progressive disclosure“-Benutzeroberfläche, die Werkzeuge je nach Kontext des Nutzers einblendet. Dazu kommt ein formatierbares Eingabefeld.

Die technischen Verbesserungen sind beeindruckend: Die Ladegeschwindigkeit hat sich verdoppelt, die Antwortzeiten sind um 50 Prozent gesunken. Die Nutzer reagieren entsprechend – die Nutzung stieg um 27 Prozent in Word, 33 Prozent in Excel, 43 Prozent in PowerPoint und 30 Prozent in Outlook. Parallel dazu bietet Microsoft nun auch Anthropic Opus als alternatives KI-Modell an. Neue Steuerungsmöglichkeiten erlauben zudem schreibgeschützte Modi und die Beschränkung KI-gesteuerter Änderungen auf bestimmte Dokumentabschnitte.

Copilot Health: Der KI-Assistent für die Gesundheit

Seit dem 29. Mai ist der Copilot Health in der Vorschau verfügbar – zunächst für US-amerikanische Abonnenten von Microsoft 365 Personal, Family und Premium ab 18 Jahren. Der Dienst fungiert als Gesundheitsdaten-Sammelstelle und verbindet Informationen von über 50.000 US-Gesundheitsdienstleistern sowie von Wearables wie Apple Health, Fitbit und Oura.

Der Assistent analysiert medizinische Aufzeichnungen, erklärt Laborergebnisse und erkennt Gesundheitstrends. Auch eine Arzt-Suche nach Fachgebiet, Sprache und Versicherung ist integriert. Microsoft betont, dass Copilot Health nach ISO/IEC 42001 zertifiziert ist und persönliche Gesundheitsdaten getrennt bleiben – sie werden weder für das Training von KI-Modellen noch für Werbezwecke genutzt.

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Sicherheitswarnungen und Entwickler-Updates

Die rasche Einführung neuer KI-Funktionen bleibt nicht ohne Kritik. Am 28. Mai warnte die indische CERT-In vor hochriskanten Sicherheitslücken in Microsoft 365 Copilot, Azure und Entra ID. Die Schwachstellen könnten unbefugten Datenzugriff oder Kontomanipulation ermöglichen. Microsoft hat bereits Patches bereitgestellt.

Im Entwicklerbereich veröffentlichte Microsoft im Mai das SharePoint Framework (SPFx) 1.23. Der Fokus liegt auf verbesserten Listenerweiterungen und der Vorbereitung auf die Copilot-Integration. Für Juni ist Version 1.24 geplant, für September 1.25 – beide mit dem Schwerpunkt „Copilot-ready“-Anwendungen.

Forschung: KI-Training auf einer einzigen GPU

Parallel zu den Produktneuheiten sorgt eine Studie der University of Notre Dame und der Lehigh University vom 29. Mai für Aufsehen. Die „MegaTrain“-Forschung zeigt, dass sich Modelle mit über 100 Milliarden Parametern auf einer einzigen GPU trainieren lassen – indem der Arbeitsspeicher als Streaming-Cache genutzt wird. Das könnte die Kosten für hochskalierte KI-Entwicklung drastisch senken. Ein Ansatz, der auch für europäische Unternehmen und Forschungseinrichtungen interessant sein dürfte.

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