Mit dem neuen KI-Tracking-Tool von Microsoft können Chefs sehen, wer Copilot (nicht) nutzt

Unternehmen können Ranglisten zum KI-Engagement erstellen und sich mit anderen Firmen vergleichen

Microsoft bietet Managern eine neue Möglichkeit, zu messen, wie enthusiastisch ihre Teams KI annehmen – und wer hinterherhinkt. Der Technologieriese hat seine Plattform Viva Insights um Copilot-Adoptions-Benchmarks erweitert, mit denen Unternehmen die KI-Nutzung zwischen Teams und sogar mit anderen Unternehmen vergleichen können.

„Wir freuen uns, die erste Einführung von Benchmarks im Microsoft Copilot Dashboard in Viva Insights bekannt zu geben“, teilte das Unternehmen mit.

„Mit dieser neuen Funktion können Unternehmen die Copilot-Nutzung intern zwischen verschiedenen Unternehmensgruppen sowie extern mit ähnlichen Unternehmen vergleichen.“

Microsoft Copilot ist der KI-Assistent von Microsoft – eine Suite von KI-gestützten Tools, die in die Produkte des Unternehmens integriert sind, um Benutzern zu helfen, effizienter zu arbeiten, zu schreiben, zu programmieren und zu kommunizieren. Es handelt sich im Wesentlichen um Microsofts Version eines persönlichen KI-Mitarbeiters, der in vertrauten Anwendungen wie Word, Excel, Outlook, PowerPoint, Teams und Windows integriert ist.

Nach Angaben des Unternehmens wird die neue Benchmark-Funktion, die Teil der umfassenderen Viva-Suite von Microsoft für Mitarbeitererfahrung und -analyse ist, Managern detaillierte Kennzahlen wie den Prozentsatz der Copilot-Nutzer, die Akzeptanzraten nach App und den Prozentsatz der wiederkehrenden Nutzer anzeigen.

Unternehmen können die Akzeptanz auch anhand von Variablen wie Manager-Typ, Region oder Jobfunktion vergleichen und so eine Rangliste der KI-Nutzung in den verschiedenen Abteilungen erstellen.

In Benchmarks können Unternehmen sehen, wie ihre KI-Akzeptanzraten im Vergleich zu anderen Unternehmen der Branche abschneiden, was laut Microsoft „einen breiteren Kontext und neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Copilot-Nutzung bieten wird”.

Für die Benchmarks werden randomisierte statistische Modelle erstellt. Jede Benchmark-Gruppe repräsentiert Daten von mindestens 20 Unternehmen und stützt sich auf aggregierte Schätzungen, wodurch sichergestellt wird, dass keine tatsächlichen Informationen einzelner Unternehmen offengelegt werden.

Die Botschaft aus Redmond ist klar: Wir möchten, dass Sie die Nutzung von Copilot zu einem wichtigen Leistungsindikator machen.

Microsoft vermarktet Copilot seit langem als unverzichtbaren Produktivitätssteigerer, aber neuere Untersuchungen deuten darauf hin, dass diese Behauptungen einer genauen Prüfung möglicherweise nicht standhalten.

Im Juli 2025 ergab eine Studie der gemeinnützigen Organisation Model Evaluation & Threat Research (METR), dass KI-Code-Assistenten erfahrene Entwickler tatsächlich verlangsamten.

Die Ergebnisse standen nicht nur im Widerspruch zu den Wahrnehmungen der Entwickler, sondern auch zu den Vorhersagen von Ökonomen und Experten für maschinelles Lernen, was darauf hindeutet, dass der vermeintliche Produktivitätsanstieg durch KI eine Illusion sein könnte – zumindest für erfahrene Fachleute.

Ähnlich ergab eine Studie vom Oktober 2024, dass KI-Tools am Arbeitsplatz weder Burnout reduzieren noch die Produktivität wesentlich verbessern konnten, während einige Arbeitnehmer angaben, sich zunehmend wie „Fließbandarbeiter” zu fühlen, da KI-Systeme eher auf Geschwindigkeit und Output als auf Kreativität und Zusammenarbeit optimiert waren.

Eine gemeinsame Studie des Stanford University Social Media Lab und BetterUp Labs, die im September 2025veröffentlicht wurde, ergab, dass 40 % der US-amerikanischen Arbeitnehmer angaben, mit dem sogenannten „Workslop” konfrontiert zu sein – minderwertigem, von KI generiertem Material, das ihre Arbeitsabläufe überflutet.

Der Studie zufolge kostet das Sortieren solcher KI-Abfälle die Arbeitgeber durchschnittlich 186 US-Dollar pro Mitarbeiter und Monat an Produktivitätsverlusten.

Die Untersuchung hob auch einen besorgniserregenden Rückgang des Vertrauens am Arbeitsplatz hervor, da die Mitarbeiter Schwierigkeiten haben, zwischen von Menschen und von Maschinen generierten Inhalten zu unterscheiden.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwesterseite Computing.