Drag-and-Drop Szenarien mit oneAssist Webparts

Drag-and-Drop Szenarien mit oneAssist Webparts

Kann man im SharePoint eine Benutzerfreundlichere Oberfläche mit Drag-and-Drop Szenarien erstellen?
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Kostengünstige BPMN-Modellierung mit SharePoint: Ein moderner Ansatz mit oneAssist Document+, BPMN Editor und Treeview

Kostengünstige BPMN-Modellierung mit SharePoint: Ein moderner Ansatz mit oneAssist Document+, BPMN Editor und Treeview

Modellieren und verwalten Sie Geschäftsprozesse direkt in SharePoint – effizient, kollaborativ und deutlich günstiger.
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Die MVP-Erfahrung von Senaj Lelic: Innovationen mit Microsoft Visio, SharePoint und oneAssist

Die MVP-Erfahrung von Senaj Lelic: Innovationen mit Microsoft Visio, SharePoint und oneAssist

Erfahren Sie, wie Microsoft MVP Senaj Lelic seit 27 Jahren Unternehmen mit Visio, SharePoint und innovativen Digitalisierungslösungen prägt.
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Höchste Datensicherheit bei Prozessmodellierung mit oneAssist Webparts in SharePoint

Höchste Datensicherheit bei Prozessmodellierung mit oneAssist Webparts in SharePoint

Modellieren Sie Geschäftsprozesse sicher in SharePoint – ohne Downloads, ohne Datenabfluss und vollständig DSGVO-konform.
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Höchste Datensicherheit und DSGVO-Konformität bei der Prozessmodellierung mit oneAssist Webparts in SharePoint

Höchste Datensicherheit und DSGVO-Konformität bei der Prozessmodellierung mit oneAssist Webparts in SharePoint

Modellieren Sie Geschäftsprozesse direkt in SharePoint – ohne Downloads, ohne lokale Kopien und mit maximaler Datensicherheit.
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Was sind die Vorraussetzungen für KI in SharePoint?

Was sind die Vorraussetzungen für KI in SharePoint?

Der gemeinsame Nenner all dieser Ursachen: KI-Projekte in SharePoint scheitern nicht an der KI, sondern an der fehlenden Struktur davor. Eine leistungsfähige KI kann nur so gut sein wie die Daten- und Prozessbasis, auf der sie arbeitet. Wer ein KI-Projekt startet, ohne vorher Ordnung, Konsistenz und klare Prozesse in sein SharePoint-Portal gebracht zu haben, baut auf einem instabilen Fundament.
Die häufigsten Gründe für das Scheitern von KI in SharePoint

Die häufigsten Gründe für das Scheitern von KI in SharePoint

Schaffen Sie die richtige Grundlage für KI: strukturierte Informationen, klare Standards und hohe Nutzerakzeptanz.
Müssen wir für KI neue Software einführen?

Müssen wir für KI neue Software einführen?

Nein. Wir arbeiten in Ihrer bestehenden Microsoft-365- und SharePoint-Umgebung. Es kommt keine zusätzliche Drittanbieter-Software hinzu.
Wie lange dauert es, bis erste Ergebnisse sichtbar sind?

Wie lange dauert es, bis erste Ergebnisse sichtbar sind?

Das hängt von Ihrem Ausgangspunkt ab. Deshalb beginnen wir mit einer Standortbestimmung: Sie zeigt, wo Sie stehen und welche Schritte den größten Effekt bringen.
Können wir die Lösung selbst betreiben?

Können wir die Lösung selbst betreiben?

Ja. Sie entscheiden, ob Sie nach dem Workshop eigenständig umsetzen oder unsere schlüsselfertige Unterstützung nutzen.
Was bedeutet „SharePoint KI-ready“ konkret?

Was bedeutet „SharePoint KI-ready“ konkret?

Ihre Daten sind strukturiert, mit Metadaten versehen, auffindbar und sinnvoll verknüpft, sodass Microsoft Copilot und andere KI verlässliche Antworten daraus erzeugen können.
Macht KI unsere Arbeit mit SharePoint überflüssig?

Macht KI unsere Arbeit mit SharePoint überflüssig?

Nein. KI verstärkt, was Sie bereits haben. Sie liefert nur dann gute Ergebnisse, wenn Ihre Inhalte geordnet, auffindbar und korrekt berechtigt sind.
Lohnt sich das auch ohne konkretes KI-Projekt?

Lohnt sich das auch ohne konkretes KI-Projekt?

Ja. Geordnete Informationen sparen sofort Zeit und Abstimmung, unabhängig davon, ob Sie KI heute oder erst später einsetzen.
Warum scheitern häufig SharePoint-KI-Projekte?

Warum scheitern häufig SharePoint-KI-Projekte?

Künstliche Intelligenz in Microsoft SharePoint und Copilot ist für viele Unternehmen der nächste logische Schritt in der digitalen Transformation. Die Erwartungen sind hoch: automatisierte Suche, intelligente Zusammenfassungen, KI-gestützte Prozesse. Die Realität sieht oft anders aus. Studien wie die der RAND Corporation zeigen, dass mehr als 80 Prozent aller KI-Projekte scheitern – und die Gründe dafür liegen in den seltensten Fällen an der Technologie selbst. Sie liegen an der Grundlage, auf der diese Technologie aufgesetzt wird: an Struktur, Daten und Governance.