A Prompt az új programozás-Microsoft Copilot a gyakorlatban

Promptolás magas fokon – Az AI vezérlés művészete

• A „Súgógép” filozófia: Miért a prompt az új programozási nyelv?
• A tökéletes prompt anatómiája: A Context, Task, Constraints, Output (Kontextus, Feladat, Korlátok, Formátum) keretrendszer elsajátítása.
• Iteratív promptolás: Hogyan finomítsuk a válaszokat „beszélgetéssel” ahelyett, hogy feladnánk az első próbálkozásnál.
• Gyakori hibák: Mitől lesz egy utasítás homályos, és hogyan kerüljük el a félreértéseket.

Összefüggő munkafolyamatok (Office + Outlook a Chatben)

• A Copilot Chat (M365 Chat) mint központ: Az alkalmazások közötti ugrálás kiváltása egyetlen felülettel.
• Adatintegráció: Információk kinyerése levelekből, naptárból és OneDrive fájlokból egyetlen kérdéssel.
• Outlook menedzsment a chatben:
• Levelezési szálak (Thread) tömörítése és döntési pontok kigyűjtése.
• Választervezetek írása stílus és kontextus alapján.
• Office támogatás chaten keresztül
• Word & PPT: Strukturált vázlatok és tartalomtervek generálása meglévő céges anyagokból.
• Excel: Adatok elemzése, trendek és anomáliák keresése feltöltött fájlok alapján, natív nyelven.

Egyedi Ágensek (Agents) létrehozása

• Mi az az Agent? A Copilot Chat képességeinek kiterjesztése specifikus tudással.
• Létrehozás a Chat felületén: Hogyan definiáljunk egy ágenst kódolás nélkül.i
• Tudásbázis (Knowledge) csatolása: Saját dokumentumok (PDF, SharePoint, Web) integrálása, hogy az ágens csak hiteles forrásból dolgozzon.
• Célzott asszisztensek: Mikor használjunk ágenst a sima chat helyett? (Pl. Onboarding segéd, Projekt-specifikus szakértő).
• Gyakorlat: Egy saját, vállalati adatokon alapuló „Tudástár Ágens” konfigurálása és tesztelése.

Etika, Szabályozás és Biztonság

• AI Etika a gyakorlatban: A felelősség kérdése, elfogultság (bias) és a tartalom eredetisége.
• Szabályozási környezet: Az EU AI Act hatása a napi munkára és a vállalati folyamatokra.
• Biztonsági fenyegetések
• Prompt Injection: Amikor a bemeneti adat „átveszi az irányítást” (példák és védekezés).
• Deepfake és social engineering: Hogyan ismerjük fel az AI-val támogatott csalásokat.
• Adatvédelem (Data Residency): Hol tárolódnak az adatok? Miért nem tanul a Copilot a Te adataidból (a nyilvános modellekkel ellentétben)?
• Záró Q&A: Kérdések, válaszok és a következő lépések a szervezetben.