Microsoft Copilot: 300 Millionen Workflows pro Woche verarbeitet

Der KI-Assistent von Microsoft skaliert auf Hunderte Millionen wöchentliche Ausführungen – dank einer einheitlichen Plattform für komplexe Workflows.

Microsoft hat die Orchestrierung seines Copilot-KI-Systems auf den Durable Task Scheduler (DTS) in Azure Functions vereinheitlicht. Die Plattform läuft mittlerweile über mehr als 25 Orchestrierungen und 10 Microservices, um die Zuverlässigkeit komplexer KI-Workflows zu gewährleisten.

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Massiver Durchsatz durch standardisierte Abläufe

Die Umstellung auf DTS ermöglicht es Microsoft Copilot, ein enorm Volumen automatisierter Aktivitäten zu bewältigen. Aktuelle Wochenzahlen belegen: Das System verarbeitet rund 300 Millionen Speicher-Indexierungsaktivitäten, 85 Millionen Discovery-Feed-Generierungen und 27 Millionen Shopping-Empfehlungen. Täglich werden etwa 40.000 geplante Aufgaben für rund 15.000 aktive Nutzer abgewickelt.

Die technische Führung von Microsoft Copilot betont, dass DTS eine einheitliche Ausfallsicherheit über verschiedene Entwicklungsteams hinweg bietet. Einzelne Gruppen müssen keine eigenen Zuverlässigkeitsschichten mehr entwickeln. Diese Standardisierung fällt mit einem massiven Infrastrukturausbau zusammen: Ein kürzlich unterzeichneter Multi-Milliarden-Vertrag mit IREN im Wert von rund 9,7 Milliarden Euro konzentriert sich auf KI-Cloud-Infrastruktur mit NVIDIA GB300 GPUs auf einem 750-MW-Campus in Texas. Der Rollout erfolgt in vier Phasen und läuft noch bis Ende 2026.

Unternehmen setzen auf KI-Produktivität

Die technische Skalierung von Copilot wird von einer beachtlichen Unternehmensadoption begleitet. EY und Microsoft starteten kürzlich eine globale KI-Initiative mit einem Investitionsvolumen von über einer Milliarde Euro über fünf Jahre. EY, das als primärer Testfall für die Technologie fungiert, meldet einen Produktivitätsanstieg von 15 Prozent nach der Einführung von Copilot für 150.000 Nutzer. In spezifischen internen Projekten sanken die Durchlaufzeiten für Finanzoperationen um 95 Prozent, die Kosten um 37 Prozent.

Weitere Organisationen berichten von ähnlichen Effizienzgewinnen:

• Cactus Life Sciences: Das Unternehmen setzt über 30 maßgeschneiderte Automatisierungs-Agents ein. Die Geschwindigkeit bei der strukturierten Datenextraktion stieg um 35 bis 50 Prozent.
• Air India: Die Fluggesellschaft automatisiert inzwischen 97 Prozent ihrer 40.000 täglichen Kundenanfragen mit KI-Tools.
• PwC: Das Beratungsunternehmen erzielte Einsparungen von 150 Millionen Euro durch KI-gestützte Produktivitätssteigerungen in 136 Ländern.
• NIQ: Die Produktcodierungszeit reduzierte sich um 90 Prozent.

Eine von Microsoft in Auftrag gegebene Forrester-Studie legt nahe, dass kleine und mittlere Unternehmen, die sich auf kritische Workflows in Finanzen und Betrieb konzentrieren, mit einer dreijährigen Kapitalrendite zwischen 132 und 353 Prozent rechnen könnten.

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Neues Design und geplante „Super App"

Um die gestiegene Nutzung zu unterstützen, führte Microsoft Ende Mai ein aktualisiertes Design für Microsoft 365 Copilot ein. Die neue Oberfläche verdoppelt angeblich die Ladegeschwindigkeit und führt „progressive Offenlegung" ein: Steuerelemente werden nur basierend auf spezifischen Benutzereingaben eingeblendet, was die visuelle Komplexität reduziert.

Für die Zukunft arbeitet Microsoft unter dem internen Projektnamen „Delivering one Copilot" an einer einheitlichen „Super App". Diese Initiative soll fragmentierte Dienste – darunter GitHub Copilot, Copilot Chat und das neue Autopilot – in einer einzigen Oberfläche für Desktop und Mobilgeräte zusammenführen. Die Markteinführung wird für Ende des Sommers 2026 erwartet.

Darüber hinaus bereitet das Unternehmen die Premiere eines neuen KI-Codierungsmodells auf der bevorstehenden Build-Konferenz Anfang Juni vor. Dort sollen auch die Vorschau der Windows Agent Runtime und die allgemeine Verfügbarkeit des Microsoft Agent Framework vorgestellt werden – eine Plattform, die bisherige Entwicklungstools zu einem einheitlichen Stack für den Bau autonomer KI-Agents zusammenfasst.

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