SharePoint wird zum Wissenskurator: KI füllt Metadaten automatisch

Consulting Briefing – Knowledge Agent in SharePoint:
Die KI, die Metadaten endlich ernst nimmt

Wer jahrelang versucht hat, Benutzer dazu zu bringen, in SharePoint sauber Metadaten zu pflegen, darf sich jetzt einmal tief durch die Nase freuen: Mit dem Knowledge Agent bekommt SharePoint eine eingebaute KI, die Metadaten automatisch füllt, Inhalte analysiert und damit Copilot deutlich schlauer macht, ohne dass jemand „Spalte Pflichtfeld“ brüllen muss.

In diesem Briefing schauen wir uns an, was der Knowledge Agent kann, warum Microsoft das tut, wo die Chancen für Intranet-Manager und Admins liegen – und wo Sie ganz nüchtern aufpassen müssen.

Was ist der Knowledge Agent in SharePoint?

Kurzfassung:
Der Knowledge Agent ist ein KI-Butler für SharePoint, der Ihre Bibliotheken und Seiten analysiert, Metadaten vorschlägt, Spalten automatisch füllt und Copilot mit sauber strukturiertem Kontext füttert.

Konkret kann er in der aktuellen Preview unter anderem:

• Auto-fill von Metadaten / AutoFill Columns:
  Er durchsucht Dokumente, erkennt Muster und füllt Spalten automatisch – z. B. Vertragsnummer, Kunde, Laufzeit, Fälligkeitsdatum.

• Auto-Tagging & Taxonomie:
  Er kann Managed Metadata (Termstore) nutzen, um Inhalte automatisch einem kontrollierten Vokabular zuzuordnen – also nicht „irgendwas“, sondern Ihre offiziellen Begriffe.

• Dokumentenklassifizierung:
  Er erkennt Dokumenttypen (z. B. Vertrag, Rechnung, Protokoll) und setzt Content Types bzw. Kategorien passend.

• Inhaltsqualität auf Websites verbessern:
  Auf Seitenebene hilft er, veraltete Seiten zu finden, kaputte Links aufzuräumen und Lücken in der Navigation zu entdecken. Syskit+1

Das Ganze steckt als schwebender Button direkt im SharePoint-Interface („Organize this library“, „Ask a question“ usw.) – also dort, wo Ihre Redakteure und Admins ohnehin arbeiten.

Wie funktioniert das technisch (ohne Doktorarbeit)?

Damit Sie Ihren Fachbereichen halbwegs glaubwürdig erklären können, was da passiert, einmal die Funktionsweise in Alltagssprache:

1. Library scannen
   Der Knowledge Agent analysiert die vorhandenen Dokumente in einer Bibliothek und sucht nach wiederkehrenden Strukturen: Rechnungsnummern, Datumsmuster, Kundennamen, Projektkennzeichen usw.

2. Spalten vorschlagen
   Darauf basierend schlägt er bis zu drei neue Spalten vor, etwa: „Vertragsnummer“, „Kunde“, „Gültig bis“. Zu jeder Spalte gehört eine AutoFill-Prompt-Definition, also eine Art kleiner Anweisungstext für die KI, was genau aus dem Dokument extrahiert werden soll.

3. Prompt feintunen
   Admin oder Site Owner können diese Prompts bearbeiten, testen und anpassen, bevor sie produktiv gehen. Beispiel:
   „Lies aus dem Vertrag die Kündigungsfrist in Monaten aus und schreibe nur die Zahl, ohne Zusatztext.“

4. Metadaten ausrollen
   Wenn alles passt, werden die Spalten angewandt – auf bestehende Dokumente und automatisch auf neu hochgeladene Dateien, ohne dass der Agent jedes Mal manuell gestartet werden muss.

5. Copilot nutzt das Ergebnis
   Copilot kann beim Beantworten von Fragen jetzt nicht nur den nackten Dokumententext lesen, sondern auch strukturiertes Wissen aus Metadaten – Microsoft spricht von „metadata reasoning“, also KI, die Metadaten bewusst in ihre Antwortlogik einbezieht.

Im Klartext: SharePoint hört auf, nur ein großer Dokumenten-Keller zu sein – und wird zum halbwegs sortierten Archiv mit Registerkarten, die die KI selbst beschriftet.

Was will Microsoft damit erreichen?

Hinter dem Feature steckt ein ziemlich klares Zielbild:

• Content-Qualität steigern
  Statt „Hochladen und hoffen“ soll Content künftig automatisch eine Grundstruktur bekommen. Weniger Wildwuchs, mehr Ordnung, ohne dass Benutzer zusätzliche Klicks machen müssen.

• Copilot bessere Antworten ermöglichen
  Copilot hat bisher SharePoint-Inhalte manchmal wie einen großen Textbrei behandelt. Mit sauberer Klassifizierung, Typen und Metadaten kann er jetzt viel präziser filtern („Verträge mit Kunde X in 2024 mit Kündigungsfrist < 3 Monate“ statt „irgendwas mit Kunde X“).

• SharePoint als Wissensplattform schärfen
  Auf Ignite hat Microsoft klar gemacht: SharePoint soll das Rückgrat für KI-Wissen in Microsoft 365 sein – inklusive Knowledge Agent, Copilot-Integration und eigenen SharePoint Agents, die sogar in der Agent Store-Welt auftauchen.

Kurz: Weniger Klickarbeit, mehr Nutzen aus den Content-Bergen, die ohnehin schon in SharePoint liegen.

Vorteile für Informationsarchitektur und Governance

Für Intranet-Manager und Admins ist das Ganze nicht nur „nett“, sondern strategisch interessant:

• Weniger manueller Pflegeaufwand
  Die ewige Bitte „Bitte füllen Sie die Metadaten vollständig aus“ verliert etwas Schrecken. Benutzer müssen weniger tippen, trotzdem entstehen strukturierte Daten.

• Konsistentere Metadaten
  Die KI neigt im Zweifel eher zur Wiederholung derselben Schreibweise als Menschen. In Kombination mit Managed Metadata wird aus „HR“, „Personal“, „Human Ressources“, „HumRes“ ein sauberer, einheitlicher Begriff.

• Bessere Such- und Filtermöglichkeiten
  Filter nach Vertragsstatus, Kunde, Projekt, Region, Produktlinie – all das wird plötzlich realistisch, auch in älteren Bibliotheken, in denen niemand jemals brav Metadaten gepflegt hat.

• Governance-Impulse
  Knowledge Agent zwingt Organisationen, sich wenigstens minimale Gedanken zu machen:
  Welche Spalten brauchen wir? Wie nennen wir sie? Welche Werte sind sinnvoll?
  Das ist Informationsarchitektur light – aber eben nicht mehr nur „Ordner und Hoffnung“.

Die Schattenseite: KI irrt sich auch mal

Bevor jetzt alle jubelnd den „Aktivieren“-Knopf hämmern, ein paar nüchterne Punkte:

1. KI-Fehler und Halluzinationen
   Der Knowledge Agent kann sich irren – falsche Vertragsnummern, falsch erkannte Laufzeiten, unklare Klassifizierung. Generative KI ist nicht deterministisch; dieselben Dokumente können bei leicht geänderten Prompts andere Ergebnisse liefern.

2. Überwachung der Metadaten
   Wenn Sie automatisiert Spalten füllen, brauchen Sie auch jemanden, der Stichproben macht, Fehler korrigiert und Prompts nachschärft. Sonst haben Sie am Ende schön strukturierte, aber falsche Daten.

3. Nutzerakzeptanz
   Fachbereiche können skeptisch werden:
   „Die KI hat mir hier die falsche Kündigungsfrist eingetragen – dem traue ich nicht.“
   Ohne Kommunikation („KI macht einen Vorschlag, Sie haben das letzte Wort“) kippt die Stimmung schnell.

4. Rechtliche Aspekte
   Besonders im Vertrags- und Compliance-Umfeld sollten Metadaten, die in Berichten oder Power BI Dashboards landen, nicht als unfehlbar verkauft werden. Hier darf gern das Wörtchen „unterstützt“ im Vordergrund stehen, nicht „entscheidet“.

Praxisbeispiele: Wo auto-generierte Metadaten glänzen

Damit das nicht theoretisch bleibt, ein paar Szenarien, in denen der Knowledge Agent richtig Spaß macht:

1. Vertragsmanagement

Bibliothek mit Rahmen- und Einzelverträgen:

• „Vertragspartner“

• „Vertragsart“ (Lizenzvertrag, Wartungsvertrag, NDA …)

• „Gültig bis“

• „Kündigungsfrist (Monate)“

• „Verantwortlicher Fachbereich“

Der Knowledge Agent liest die Dokumente, extrahiert diese Infos und füllt die Spalten. Plötzlich können Sie sich per Ansicht zeigen lassen: „Alle Verträge mit Restlaufzeit < 6 Monate und Kunde X“.

2. Rechnungsablage

Klassische Finanzbibliothek:

• „Rechnungsnummer“

• „Rechnungsdatum“

• „Betrag netto“

• „Kostenstelle“

Die KI erkennt die typischen Muster in Rechnungen und erspart der Buchhaltung das stupide Abtippen dieser Felder für interne Auswertungen.

3. Wissensdatenbank / IT-Dokumentation

Intranet-Wissensartikel zu Microsoft 365, Applikationen, Prozessen:

• „Produkt“ (z. B. Teams, SharePoint, SAP)

• „Kategorie“ (How-To, Störung, Konzept)

• „Zielgruppe“ (First-Level-Support, Endanwender, Administratoren)

• „Letzter Review“

Hier hilft der Knowledge Agent, Artikel sauber zu kategorisieren und Copilot in die Lage zu versetzen, auf die Frage „Wie aktiviere ich MFA für externe Benutzer?“ den passenden Artikel zu finden – nicht die zehnte PowerPoint von 2018.

Wie Sie die Preview sinnvoll testen

Sie müssen jetzt nicht das ganze Intranet der KI vorwerfen. Besser ist ein kontrollierter Pilot:

1. Scope klein wählen
   Aktivieren Sie Knowledge Agent zunächst nur auf ausgewählten Sites/Bibliotheken – etwa Vertragsablage, ausgewählte Projektbibliotheken oder eine IT-Wissensdatenbank. Die aktuelle Public Preview unterstützt auch eine Steuerung auf Site-Ebene, was das deutlich einfacher macht.

2. Dokumentenbestand vorbereiten

   • Offensichtlichen Müll und Dubletten entfernen

   • Extrem uneinheitliche Dateinamen auf ein Minimum glätten

   • Ordnerstrukturen grob sortieren

   Je sauberer der Input, desto sinnvoller die Vorschläge der KI.

3. Ziel-Metadaten definieren
   Nicht einfach „mal laufen lassen“, sondern vorher überlegen:
   Welche Spalten brauchen wir wirklich?
   Welche davon können wir der KI überlassen, welche besser manuell (z. B. Verantwortlicher)?

4. Prompts testen, nicht nur aktivieren
   Nutzen Sie die Vorschau- und Testfunktionen:

   • AutoFill-Prompts mit Beispieldokumenten testen

   • Trefferquoten dokumentieren („80 % korrekt“, „15 % nachbessern“, „5 % falsch“)

   • Prompts iterativ nachschärfen

5. Qualitäts-Governance definieren
   Legen Sie fest:

   • Wer darf Prompts ändern?

   • Wer prüft Stichproben?

   • Wie gehen wir mit systematischen Fehlern um (Prompt anpassen, zusätzliche Spalte, Schulung)?

6. Kommunikation nicht vergessen
   Machen Sie klar:

   • KI nimmt Arbeit ab, ersetzt aber nicht den gesunden Menschenverstand.

   • Fachbereiche bleiben für die fachliche Richtigkeit verantwortlich.

   • Fehler sind Feedback für die Optimierung, kein Drama.

Fazit: SharePoint wird vom Ablageort zum Wissenssystem

Mit dem Knowledge Agent macht Microsoft ernst mit dem Versprechen, SharePoint zur Wissensplattform für Copilot zu machen – weg von „Ordner im Web“, hin zu einem System, das Inhalte versteht, strukturiert und für KI nutzbar macht.

Für Intranet-Manager und Admins heißt das:

• Weniger stumpfe Metadaten-Pflichtübungen

• Mehr strukturierte Informationen aus bestehenden Beständen

• Bessere Antworten von Copilot, weil Kontext endlich nicht nur im Fließtext steckt

Aber: Ohne klare Informationsarchitektur, Pilotkonzept und Qualitätskontrolle wird aus der hübschen KI schnell ein hochautomatisierter Metadaten-Irrgarten.

Wer das Thema jetzt sauber pilotiert, hat in ein, zwei Jahren nicht nur ein schöneres Intranet, sondern eine Content-Basis, auf der Copilot wirklich glänzen kann – statt nur PDF-Halden zu rezitieren.