Agenci AI w SharePoint: jak pracownicy mogą szybciej znajdować dokumenty i wiedzę firmy

Weźmy hipotetyczną firmę inżynieryjną zatrudniającą 150 osób. Handlowiec potrzebuje aktualnej karty produktu dla klienta. W SharePoint są trzy pliki o podobnej nazwie, z różnych lat, w trzech różnych witrynach. Wyszukiwarka pokazuje wszystkie, więc handlowiec pisze do działu technicznego i czeka na odpowiedź do jutra.

To nie jest rzadki przypadek. Raport McKinsey Global Institute z 2012 r. szacował, że pracownicy biurowi spędzają prawie 20% tygodnia pracy na szukaniu informacji w firmie albo osób, które mogą pomóc. Liczba ma już kilkanaście lat i jest szacunkiem, ale każdy, kto pytał kolegę „gdzie jest najnowsza wersja”, zna ten problem.

Klasyczna wyszukiwarka szuka słów. Jeśli regulamin nazywa się „Zasady rozliczania podróży służbowych”, a pracownik wpisze „delegacja”, może go nie znaleźć. Do tego nie odróżnia wersji obowiązującej od szkicu sprzed trzech lat.

Agent AI to asystent, któremu zadajesz pytanie zwykłym zdaniem, na przykład „jaki jest limit na nocleg w delegacji krajowej?”. Agent znajduje pasujące dokumenty, czyta je i odpowiada jednym akapitem, z linkiem do źródła. Potrafi połączyć informacje z kilku plików, na przykład z regulaminu i z aktualnego zarządzenia.

Najważniejsza zasada bezpieczeństwa: agent w Microsoft 365 widzi tylko to, do czego osoba pytająca ma co najmniej prawo odczytu. Kierownik produkcji nie dostanie od agenta treści umów zarządu, jeśli nie ma do nich dostępu. Ta sama zasada działa jednak w drugą stronę, o czym piszemy dalej.

Agent może się też pomylić albo źle zrozumieć pytanie. Dlatego dobrze ustawiony agent zawsze podaje źródło, a przy ważnych sprawach pracownik powinien kliknąć link i sprawdzić dokument.

Microsoft daje trzy drogi, które często się myli. Różnią się tym, kto z nich korzysta, jak szeroko szukają i ile kosztują. Porównujemy je w tabeli poniżej.

W praktyce wiele firm łączy dwie z nich. Kierownicy z licencją Microsoft 365 Copilot korzystają z czatu Copilot i agentów w SharePoint. Dla pozostałych pracowników powstaje jeden agent w Teams zbudowany w Copilot Studio, ograniczony do wybranych witryn.

W wielu firmach uprawnienia w SharePoint narastały latami. Ktoś kiedyś udostępnił folder „wszystkim w organizacji”, bo tak było szybciej. Dopóki trzeba było wiedzieć, gdzie szukać, nikt tego nie zauważał.

Agent zmienia sytuację. Jeśli plik z wynagrodzeniami leży w folderze otwartym dla wszystkich, odpowiedź na pytanie „ile zarabia kierownik magazynu?” przestaje być teoretyczna. Agent nie łamie zabezpieczeń – po prostu korzysta z uprawnień, które ktoś kiedyś nadał.

Dobra wiadomość: firmy z co najmniej jedną licencją Microsoft 365 Copilot dostają narzędzia SharePoint Advanced Management. Pozwalają one sprawdzić i ograniczyć zbyt szerokie udostępnienia, zanim agent trafi do ludzi:

Agent jest tak dobry, jak dokumenty, które czyta. Jeśli obowiązujący cennik i trzy stare wersje leżą obok siebie, agent może zacytować każdą z nich. Przygotowanie wiedzy to zwykle najdłuższa część projektu, ale porządek przyda się także ludziom.

Poniższe kroki warto zrobić dla obszaru, od którego zaczynasz, a nie od razu dla całej firmy:

Metadane to dodatkowe informacje o pliku, zapisane w kolumnach biblioteki: kontrahent, data końca umowy, rodzaj dokumentu. Dzięki nim łatwiej filtrować i ustawiać przypomnienia. Kłopot w tym, że nikt nie lubi ich ręcznie uzupełniać.

SharePoint ma funkcję kolumn wypełnianych automatycznie (autofill columns). Do kolumny przypisujesz polecenie, na przykład „podaj datę zakończenia umowy”, a AI odczytuje ją z każdego nowego pliku. Usługa działa w rozliczeniu za zużycie i obsługuje języki dostępne w Copilocie.

Weźmy bibliotekę umów z dostawcami. Kolumny „kontrahent”, „wartość” i „data końca” uzupełniają się same, a Power Automate wysyła przypomnienie 60 dni przed końcem umowy. Microsoft zaleca jednak sprawdzanie wyników, nie więcej niż 10 takich kolumn w bibliotece i pliki do 65 stron. Przetwarzanie hurtem plików już leżących w bibliotece ma dopiero się pojawić.

Agent zbudowany w Copilot Studio może po odpowiedzi wykonać prostą czynność. Na przykład handlowiec pyta o warunki rabatu, a agent podaje zasadę i od razu proponuje wysłanie wniosku o rabat do akceptacji kierownika. Akceptacja trafia do Teams przez Power Automate.

To przydatne, ale zwiększa zakres projektu: trzeba zdecydować, jakie czynności agent może wykonać, w czyim imieniu i z jakim zapisem. Rozsądnie jest zacząć od agenta, który tylko odpowiada, a czynności dodawać po kilku tygodniach działania.

Wybierz jeden obszar, w którym ludzie często pytają ekspertów, a dokumenty mają właściciela. Dobre przykłady to procedury jakości, informacje o produktach dla handlowców albo regulaminy wewnętrzne. Przed startem policz, ile pytań tygodniowo trafia do ekspertów z tego obszaru.

Po kilku tygodniach sprawdź trzy rzeczy: czy liczba pytań do ekspertów spadła, ile odpowiedzi z listy testowej agent podaje poprawnie i co mówią użytkownicy. Jeśli agent myli się w konkretnym temacie, zwykle winny jest dokument, nie model.

Jeśli firma ma kilkaset dokumentów i dwie osoby, które wiedzą, gdzie co jest, dobrze ułożona struktura folderów i strona startowa z linkami dadzą więcej niż agent. Podobnie, gdy najważniejsze dokumenty leżą na dysku sieciowym albo w poczcie – najpierw trzeba je przenieść do SharePoint.

Agent nie ma też sensu, gdy nikt nie chce odpowiadać za aktualność dokumentów. Wtedy po kilku tygodniach pracownicy zauważą błędne odpowiedzi i przestaną z niego korzystać. Odbudowanie zaufania do narzędzia jest trudniejsze niż jego uruchomienie.