Interne Wissenssuche
Antworten aus freigegebenen M365-Quellen mit Quellenhinweis, Unsicherheitslogik und Rollenbezug.
M365 Company Brain
Wissen, Routinen und Entscheidungen liegen in Teams, SharePoint, Outlook, Dateien und Köpfen. KI soll helfen, aber niemand will Rechte, Quellen oder Betrieb verlieren.
Tirion baut daraus keinen Chatbot, sondern einen kontrollierten Wissens- und Operations-Layer mit Quellen, Berechtigungen, Review Gates und Betriebsmodell.

Konkrete Use Cases
Antworten aus freigegebenen M365-Quellen mit Quellenhinweis, Unsicherheitslogik und Rollenbezug.
Wiederkehrende Service-, Backoffice- oder Reporting-Schritte werden vorbereitet, priorisiert und zur Freigabe gebracht.
Teams erhalten kontextreiche Briefings aus CRM, Dokumenten, Meetings und Projektverlauf, bevor Arbeit startet.
Architekturlösung
So wird sichtbar, welche Quellen, Rechte, Reviews, Zielsysteme und Messpunkte wirklich getragen werden müssen.
SharePoint, Teams, Outlook, OneDrive, CRM, Prozessdokumente
Ingestion, Berechtigungsabgleich, Retrieval, Workflow-Kontext
Antworten, Briefings, Drafts und Routine-Vorbereitung
Human Review für externe, sensible oder operative Aktionen
Teams, CRM, Ticketing, Reporting, Dokumente
Quellenqualität, Antwortgüte, Adoption, Entlastung, Exceptions
Passender Tirion-Pfad
Passend, wenn Wissen und M365-Arbeit dauerhaft als AI Operating System betrieben werden sollen. Wenn Scope noch unklar ist, zuerst AI Kickstart.
Microsoft 365 Knowledge & Workflow AIProjektmuster
AusgangslageEin KMU verlor Zeit in Reporting, Wissenssuche und Service-Vorbereitung.
VorgehenTirion verdichtete 14 Routinen auf wenige Automationspfade mit M365-Datenlage, Owner und Review-Grenzen.
ErgebnisDer erste Sprint startete mit Vorbereitung und Human Review statt unkontrollierter Vollautomatisierung.
Messpunkte
Weitere Use Cases
Agenten sollen Tools nutzen, Daten vorbereiten oder Workflows auslösen. Genau dort reichen Prompt-Regeln nicht mehr aus.
Sales AutomationSales Pipeline & Account AutomationSales- und Account-Teams verlieren Zeit in Recherche, Routing, Follow-ups und Angebotsvorbereitung. Automatisierung darf aber weder Tonalität noch Kontrolle verlieren.
Cloud Cost OwnershipCloud & AI Cost OwnershipAI-Piloten wachsen, Cloud-Kosten verteilen sich und niemand besitzt konsequent Guardrails, Tags, Budgets, Alerts und Skalierungsentscheidungen.
Jetzt starten
Der Score ordnet ein, ob dieser Pfad schon reif ist oder zuerst Governance, Owner, Datenlage und Zielbild geklärt werden müssen.