在当今的工作环境里，信息无处不在，却四分五裂地散落在各种平台中。据 McKinsey 分析数据，知识型员工平均每天花费 1.8 小时查找和汇总信息，相当于每周 9.3 小时。IDC 数据进一步指出，知识工作者每天约有 2.5 小时（约占工作日的 30%）用于搜索信息，且 60% 的企业高管认为员工因时间限制和检索技能不足而无法找到所需信息。雪上加霜的是，Harvard Business Review 2022 年刊发的一项研究发现，普通数字化工作者每天在应用与网站之间的切换高达约 1,200 次，每周花费近 4 小时在切换后重新进入状态，全年累计相当于损失约 5 个工作周（约 9% 的年工作时间）。Asana 的 Anatomy of Work Index 2022 报告也显示，员工平均每天使用约 10 个不同应用、切换约 25 次。
Copilot BizChat：让”AI 聊天”成为工作入口
- 快速追赶进度： 假期归来后，您对 BizChat 说”帮我回顾一下’客户成功团队同步会’的内容“，它会检索 Teams 会议记录并给出核心讨论点摘要。如果该会议有录制视频，Copilot 还会生成一段 20–40 秒的视频回顾，高亮录制中的关键时刻。
- 汇总同事沟通： 您需要确认是否遗漏了项目经理的重要信息，可以输入”总结过去两周来自张经理的消息，标出关键交付物、截止日期和我的待办事项“。
- 跟进项目动态： 输入”列出过去五个工作日内与产品 Z 发布相关的进展“，BizChat 即可基于协作记录为您筛出高管级别的关键更新。
- 起草跟进邮件： Teams 会议结束后，要求 BizChat “根据刚才会议的要点，给团队草拟一封跟进邮件“，即可快速得到一封涵盖行动项的邮件草稿。
六大能力升级：不只是”搜遍所有地方”
端到端场景：从提问到行动的无缝体验
Example : “Create a decision tree style step-by-step guide to set up a VPN connection for accessing company resources.”
(Source: ServiceNow Knowledge Base)
有时，你需要的上下文存在于一个具体的项目中——而不是整个数据源。你现在可以要求 Copilot 根据某个第三方项目来做响应，无论是 Google Drive 文件、ServiceNow 工单还是 Jira 问题。
有两种简单的方法：
1. 粘贴连接数据源的URL。
Copilot 旨在提供基于可信、权威内容的响应，而定义这种上下文的最直观方式之一就是通过 URL 来定义。在日常协作中，用户常常分享文档或项目的链接。用户只需将连接的第三方数据源的链接粘贴，Copilot 会自动解析该 URL 与其索引内容，解读链接背后的内容，尊重访问权限，并生成有根有据、引用丰富的回答。
示例：“摘要此文档[Google Drive链接]。”
2. Copilot 聊天（/命令）中的上下文 IQ – CIQ 允许用户通过直观快捷方式（如斜杠命令或“其他”标签）快速发现并引用连接数据源中的相关内容。Copilot随后将回答基于实际索引内容，尊重访问权限，提供引用丰富且值得信赖的回答。
Copilot Search 提供全面的筛选功能，让您轻松找到所需的信息。Copilot Search 有全局筛选功能，你可以根据内容类型（文档、电子邮件、工单）、日期范围、相关性或人物细化所有数据源的结果——帮助你快速找到特定同事撰写、分配或提及的工作。
当你将搜索范围缩小到某个特定数据源时，Copilot会自动显示与该平台相关的筛选。例如，在 Jira 中你可以按项目、冲刺或工单状态筛选，而在 Teams 中你可以按渠道或消息类型筛选。这些全局和特定来源的筛选功能协同工作，能够提供既相关又深度贴合工作流程的结果。
通过对话式搜索，你可以用通俗易懂的语言查询Jira或Azure DevOps等资源——Copilot会自动将你的请求转换到合适的筛选条件中。
无论你是想找上周解决的问题、分配给队友的任务，还是带有特定优先级的工作项目，只要按你平时提问的方式打字就行。我们的系统智能地解读您的查询，识别相关字段和筛选，并准确返回您需要的结果——无需复杂的查询或人工筛选。
此功能弥合了自然语言与结构化数据之间的差距，使团队中的每个人都能轻松找到洞察，即使没有技术知识。通过减少配置过滤器的时间，它帮助团队专注于决策和交付。试试看，体验一种更直观、对话式的方式来探索你的工作数据。
让我们用一个例子来看看这个过程的实际操作。John是一名产品经理，与Contoso合作，帮助他们顺利接纳到他的产品中。他的团队使用 Azure DevOps 工作项目（ADO）来管理他们的工作和进度。约翰今晚和Contoso有个重要的客户会议。他希望通过审查与该客户相关的工作项目，识别风险，并制定更新来做准备。
约翰去找副驾驶，提出了以下问题
用户提问：“我今晚有客户会议。你能把所有标有’Contoso’的工作物品都拿来吗？”
Copilot 聊天每次查询最多可回复50个项目，该查询返回14个结果，包括不同优先级和状态的工作项目。这让约翰能够在不应对多重查询和板块的情况下，全面了解所有需要关注的项目。
协作变得更加智能。Copilot 能够解读连接系统间的共享活动，并理解谁与你分享了什么——即使不同工具的用户身份存在差异。
Copilot 聊天能够理解 Jira 和 Azure DevOps 等工具间的用户间共享活动。当队友与你分享文档、工单或其他项目时，只需用自然语言询问——
“获取Vivek与我分享的工作项目”或“展示Priya上周分享的设计文档”——Copilot会立即显示正确的项目，无需在邮件、通知或标签页中搜索。
在幕后，Copilot 现在能够进行跨系统身份解析，将第三方工具的用户身份映射到组织内的用户身份。所以当你说“John”时，Copilot能准确识别你指的是哪位John，并获取准确、完整的结果。
结果是：一种更快、更可靠的方式来寻找共享工作、保持动力并自信协作——知道Copilot总是指向合适的人和合适的内容。
范例问题：你能拿到Vivek分享给我的ADO项目吗？
与传统企业搜索的轻量对比
| 对比维度 | 传统搜索（SharePoint Search / Microsoft Search） | Copilot BizChat + Copilot Search |
|---|---|---|
| 用户心智成本 | 需猜测关键词，不同系统需分别操作；Workgeist 报告显示 六成员工表示难以追踪流经不同应用的信息 | 自然语言提问，BizChat 统一入口覆盖邮件、聊天、文件、第三方系统 ；Copilot 自动将自然语言转化为结构化筛选条件 |
| 上下文理解 | 偏关键词匹配，缺乏对用户意图的深层理解 | 理解工作项的字段、评论、讨论和附件，综合上下文给出完整视图 ；支持基于特定文件或 URL 的锚定回答 |
| 从搜索到行动的距离 | 搜索止于文档列表，后续处理需用户自行完成 | 支持多轮追问、逐步深入，从概览到细节再到生成汇报内容，在对话中闭环完成；还可通过 Copilot Pages 一键转为协作文档 |
落地价值与实践建议
- 从高频场景切入： 鼓励员工从”会议纪要总结“”邮件收件箱摘要“”项目进展追踪“等高频、低门槛场景开始使用 BizChat，让 AI 价值在日常工作中自然被感知。
- 利用 Context IQ 精准锚定： 通过 “/” 命令或粘贴链接，教会员工将 Copilot 的回答锚定在具体文件或工单上，提高回答可信度和实用性。
- 评估第三方连接器覆盖： IT 部门应确认 Jira、Confluence、ServiceNow 等关键业务系统是否已通过连接器接入 Copilot——连接器覆盖的数据源越多，Copilot Search 的跨系统检索价值越大。
- 构建限定范围的 Agent： 为特定项目或业务领域创建 Scoped Knowledge Agent，让团队在明确边界内获得更聚焦、更可靠的 AI 辅助。
