Icon

Chatte mit deinen eigenen Daten

KI-gestützter Chat mit Ihren Unternehmensdokumenten. Präzise Antworten mit Quellenangaben — sicher, überprüfbar, auf Azure.

Das Wissen Ihres Unternehmens ist vorhanden – aber niemand findet es


Prozesshandbücher, Verträge, SOP-Dokumente, Kundendaten – alles liegt irgendwo in SharePoint, Dateifreigaben oder Datenbanken. Doch wenn ein Mitarbeiter eine spezifische Frage hat, sucht er stundenlang oder fragt Kollegen. Und jedes Mal, wenn jemand das Unternehmen verlässt, geht das implizite Wissen darüber, wo sich die Dinge befinden, mit ihm verloren.


Traditionelle Wissensmanagementsysteme (SharePoint-Intranet, Wiki, Confluence) scheitern an der Akzeptanz: Niemand pflegt sie, niemand durchsucht sie systematisch. Die Alternative: ein KI-Chat, der Fragen in natürlicher Sprache versteht, Ihre Dokumente durchsucht und Antworten mit Quellenangaben liefert.


Microsoft Foundry und Azure AI Search machen dies möglich – mit Daten, die in Ihrem Azure Tenant verbleiben. Keine Drittanbieter, kein Risiko von Datenlecks. Alles, was fehlt, ist eine strukturierte Implementierung.

AKTIVITÄTEN IM DETAIL

LIEFERUMFANG

  • Anwendungsfalldefinition: Eine eingegrenzte Anwendung wie ein HR-Handbuch, SOPs (Standardarbeitsanweisungen) oder Verträge

  • Datenvorbereitung: Dokumentenbestand, Quellcontainer und die Entscheidung zur Lesbarkeit gescannter PDFs

  • Retrieval-Architektur: Klassischer AI Search-Index im Vergleich zu Managed Foundry IQ, mit Begründung

  • Suche und RAG-Erstellung: Hybrider Index mit semantischem Ranking, Foundry-Chatmodell als Antwort-Engine

  • Antwortverhalten: Eine Quellenangabe bei jeder Antwort und ein getestetes „nicht in Ihren Dokumenten“

  • Security: Managed Identity, RBAC und Berechtigungen auf Dokumentenebene über Entra ID-Gruppen

  • Evaluierung: Fundiertheit (Groundedness), Relevanz und Retrieval gemessen an 20 realen Fragen

3 Schritte. Vom Start zum fertigen Projekt.

So läuft ein typisches Microsoft-Projekt mit DAMALO.

Schritt 1

Blueprint wählen und Umgebung analysieren

Wählen Sie einen bewährten Blueprint. KI-Agenten berücksichtigen ihre Lizenzen, aktuelle Konfiguration und Compliance-Anforderungen im Plan. Keine allgemeinen Ratschläge.

Schritt 2

Plan erhalten und Umsetzung starten

Prüfen Sie den Plan. KI-Agenten entwerfen die Architektur, Aufgaben und gleichen Abhängigkeiten mit den Microsoft-Best Practices ab. Auf Ihren Tenant zugeschnitten.

Schritt 3

Geführte Umsetzung bis zum Abschluss

Schritt für Schritt ausführen. KI-Agenten stellen PowerShell-Skripte, Deep Links zum Admin Center und Anleitungen bereit. Jede Änderung wird automatisch dokumentiert.

Das Ergebnis: Ein abgeschlossenes Microsoft-Projekt in 1-2 Wochen. Dokumentiert. Audit-ready. Von Ihrem Team verstanden. Jederzeit anpassbar. Keine Change Requests. Keine Nachbeauftragung.

3 Schritte. Vom Start zum fertigen Projekt.

So läuft ein typisches Microsoft-Projekt mit DAMALO.

Schritt 1

Blueprint wählen und Umgebung analysieren

Wählen Sie einen bewährten Blueprint. KI-Agenten berücksichtigen ihre Lizenzen, aktuelle Konfiguration und Compliance-Anforderungen im Plan. Keine allgemeinen Ratschläge.

Schritt 2

Plan erhalten und Umsetzung starten

Prüfen Sie den Plan. KI-Agenten entwerfen die Architektur, Aufgaben und gleichen Abhängigkeiten mit den Microsoft-Best Practices ab. Auf Ihren Tenant zugeschnitten.

Schritt 3

Geführte Umsetzung bis zum Abschluss

Schritt für Schritt ausführen. KI-Agenten stellen PowerShell-Skripte, Deep Links zum Admin Center und Anleitungen bereit. Jede Änderung wird automatisch dokumentiert.

Das Ergebnis: Ein abgeschlossenes Microsoft-Projekt in 1-2 Wochen. Dokumentiert. Audit-ready. Von Ihrem Team verstanden. Jederzeit anpassbar. Keine Change Requests. Keine Nachbeauftragung.

Nächste Schritte nach Chatte mit deinen eigenen Daten

Ein sauber konfigurierter Tenant ist die Grundlage. Diese Blueprints bauen direkt darauf auf.

Icon
Microsoft Copilot Readiness Assessment + Copilot Chat

Microsoft 365

Data & AI

Problem: Mitarbeiter fordern KI, und Copilot Chat ist in den meisten Tenant bereits mit E3, E5 oder Business Premium eingeschaltet. Niemand hat das entschieden, und niemand kann sagen, ob Copilot überhaupt auf die Arbeitsdaten zugreifen würde.

Umfang: Readiness bewertet in den Bereichen Allgemein, Copilot Chat und Copilot - Arbeitskontext geprüft, einschließlich lokaler Daten und Dateifreigaben - SharePoint-Berechtigungen und Freigaberisiken, die Copilot aufdecken würde - Copilot Chat festgelegt, konfiguriert und mit Nutzungsregeln dokumentiert

Ergebnis: Ein dokumentiertes Readiness-Urteil, ein regulierter Copilot-Chat und ein priorisierter Aktionsplan für Microsoft 365 Copilot.

Icon
Microsoft Copilot Readiness Assessment + Copilot Chat

Microsoft 365

Data & AI

Problem: Mitarbeiter fordern KI, und Copilot Chat ist in den meisten Tenant bereits mit E3, E5 oder Business Premium eingeschaltet. Niemand hat das entschieden, und niemand kann sagen, ob Copilot überhaupt auf die Arbeitsdaten zugreifen würde.

Umfang: Readiness bewertet in den Bereichen Allgemein, Copilot Chat und Copilot - Arbeitskontext geprüft, einschließlich lokaler Daten und Dateifreigaben - SharePoint-Berechtigungen und Freigaberisiken, die Copilot aufdecken würde - Copilot Chat festgelegt, konfiguriert und mit Nutzungsregeln dokumentiert

Ergebnis: Ein dokumentiertes Readiness-Urteil, ein regulierter Copilot-Chat und ein priorisierter Aktionsplan für Microsoft 365 Copilot.

Icon
Microsoft Purview Information Protection

Security

Microsoft 365

Problem: Ohne Sensibilitätskennzeichnungen wissen weder Mitarbeitende noch Systeme, welche Daten sensibel sind. Nicht klassifizierte Daten können nicht geschützt werden.

Umfang: Definieren Sie eine Label-Taxonomie mit 4-6 Kernlabels - Konfigurieren Sie Sensitivitätsbezeichnungen für Dokumente, E-Mails und Container - Richten Sie Standardbezeichnungen und verpflichtende Kennzeichnung ein - Pilotgruppe und phasenweise Einführung

Ergebnis: Strukturierte Datenklassifizierung als Grundlage für DLP, Copilot und die Einhaltung der DSGVO.

Icon
Microsoft Purview Information Protection

Security

Microsoft 365

Problem: Ohne Sensibilitätskennzeichnungen wissen weder Mitarbeitende noch Systeme, welche Daten sensibel sind. Nicht klassifizierte Daten können nicht geschützt werden.

Umfang: Definieren Sie eine Label-Taxonomie mit 4-6 Kernlabels - Konfigurieren Sie Sensitivitätsbezeichnungen für Dokumente, E-Mails und Container - Richten Sie Standardbezeichnungen und verpflichtende Kennzeichnung ein - Pilotgruppe und phasenweise Einführung

Ergebnis: Strukturierte Datenklassifizierung als Grundlage für DLP, Copilot und die Einhaltung der DSGVO.

In 30 Minuten zeigen wir Ihnen, wie die Tenant Readiness für Ihre Umgebung abläuft.

Einen Blueprint starten

Logo-Bild

DAMALO | AI-native Microsoft Partner. IT-Expertise für mittelständische Unternehmen zugänglich und erschwinglich machen.

Markenlogo
Markenlogo
Markenlogo
Bitkom logo

© 2026 DAMALO GmbH

In 30 Minuten zeigen wir Ihnen, wie die Tenant Readiness für Ihre Umgebung abläuft.

Einen Blueprint starten

Logo-Bild

DAMALO | AI-native Microsoft Partner. IT-Expertise für mittelständische Unternehmen zugänglich und erschwinglich machen.

Markenlogo
Markenlogo
Markenlogo
Bitkom logo

© 2026 DAMALO GmbH

In 30 Minuten zeigen wir Ihnen, wie die Tenant Readiness für Ihre Umgebung abläuft.

Einen Blueprint starten

Logo-Bild

DAMALO | AI-native Microsoft Partner. IT-Expertise für mittelständische Unternehmen zugänglich und erschwinglich machen.

Markenlogo
Markenlogo
Bitkom logo

© 2026 DAMALO GmbH

In 30 Minuten zeigen wir Ihnen, wie die Tenant Readiness für Ihre Umgebung abläuft.

Einen Blueprint starten

Logo-Bild

DAMALO | AI-native Microsoft Partner. IT-Expertise für mittelständische Unternehmen zugänglich und erschwinglich machen.

Markenlogo
Markenlogo
Markenlogo
Bitkom logo

© 2026 DAMALO GmbH