Metadaten in SharePoint-Dokumentbibliotheken zu verwalten und zu pflegen, ist in vielen Microsoft-365-Tenants, die ich betreue, ein Dauerbrenner. Seit Copilot Metadaten für seine Antworten heranzieht, hat das Thema noch einmal an Gewicht gewonnen. Ende des vergangenen Jahres kam mit dem SharePoint Knowledge Agent (derzeit in der Vorschau, Funktionsumfang laut aktueller Ankündigung) ein neuer Ansatz hinzu. Die KI arbeitet direkt in der Bibliothek, und Power User müssen vorher keine aufwendigen Vorlagen oder Automatisierungen bauen. Auf dem Papier klingt das vielversprechend. Der Agent soll Metadaten vorschlagen, pflegen und sinnvoll in Ansichten und Regeln einbinden. Spannend wird es bei der Frage, wie gut das im Alltag funktioniert und was es für Governance und Kontrolle bedeutet.

Der Knowledge Agent zeigt sich nur Nutzern mit Copilot-Lizenz

In SharePoint-Dokumentbibliotheken taucht der Knowledge Agent als KI-Panel auf, vorausgesetzt, der Nutzer hat eine Microsoft-365-Copilot-Lizenz. Ohne Lizenz bleibt der Agent unsichtbar, und das gilt auch für Gastnutzer. In meinen ersten Projekten hat die KI gängige Dokumenttypen zuverlässig erkannt und passende Spalten samt Werten vorgeschlagen. Auf Wunsch füllt sie Metadaten sogar für ganze Bibliotheken automatisch aus. Am meisten hat mich überzeugt, dass sich neue Ansichten oder Sortierungen erzeugen und gleich mit Regeln verknüpfen lassen (z. B. automatische Benachrichtigungen bei fehlenden Metadaten).

Wie weit die Automatisierung im Moment reicht, hängt vom Stand der Vorschau und von den Einstellungen im Tenant ab. Neue Features beschreibt Microsoft meist zuerst im offiziellen Copilot-Überblick und in der Dokumentation zu SharePoint Online. Wann sie dann tatsächlich im eigenen Tenant ankommen, ist sehr unterschiedlich. Ob der Knowledge Agent in allen Bibliothekstypen erscheint, etwa in privaten Kanälen oder auf speziellen Projektseiten, sollte man deshalb im Message Center nachprüfen.

Gute Ergebnisse setzen gepflegte Metadaten voraus

Bei vielen Copilot-Funktionen in SharePoint entscheidet die Qualität der Metadaten inzwischen maßgeblich über den Erfolg. Der Knowledge Agent nimmt einem zwar viel Arbeit ab, eine durchdachte Taxonomie kann er aber nicht aus dem Hut ziehen. Liegen Dokumente kreuz und quer, sind Versionen bunt gemischt oder werden vorhandene Spalten uneinheitlich genutzt, kommt auch eine gute KI nicht weit. In mehreren Tenants hat sich der Nutzen erst nach gezielter Nacharbeit eingestellt, zum Beispiel nachdem wir Pflichtfelder eingeführt oder alte Werte korrigiert hatten. Die KI-Hilfen ändern daran nichts. Eine strukturierte Ablage und klare Governance bleiben auch 2026 die Grundlage.

Aus der Praxis rate ich dringend, vor der Aktivierung des SharePoint Knowledge Agent einen Metadaten-Health-Check für die wichtigsten Sites zu machen. Viele Ungereimtheiten lassen sich per Bulk-Edit oder Skript beseitigen, bevor die KI sie „verstärkt“.

Das gilt genauso für Copilot-Features wie die semantische Suche in Bibliotheken oder Antworten auf Basis von Seiteninhalten. Je sorgfältiger die Metadaten gepflegt sind, desto genauer und nachvollziehbarer arbeitet die KI. Wer bereits Restricted SharePoint Search nutzt, sollte genau hinsehen, damit sensible Sites nicht versehentlich über neue Metadaten gefunden werden.

Automatische Änderungen brauchen klare Governance-Regeln

Mit dem Knowledge Agent stellt sich die Frage, wer Änderungen an der Struktur einer Bibliothek vorschlagen und wer sie direkt umsetzen darf. In der aktuellen Version haben Site-Eigentümer deutlich mehr Rechte als normale Mitglieder. Site-Owner können KI-Vorschläge sofort übernehmen und beispielsweise neue Spalten anlegen, Mitglieder bearbeiten meist nur ihre eigenen Metadaten. Ebenso wichtig ist die Protokollierung. Häufig erscheinen die Änderungen unter dem Namen des Users, der sie angestoßen hat.

In größeren Umgebungen lohnt es sich, Richtlinien für den Einsatz des Knowledge Agent aufzustellen. Unter anderem gehören dazu folgende Punkte:

  • Freigabeprozesse für neue Spalten und Regeln festlegen
  • Das automatische Ausfüllen von Metadaten gezielt steuern (z. B. nur in bestimmten Bibliotheken zulassen)
  • Empfehlungen und Warnungen regelmäßig sichten (Health-Check-Reports nutzen)
  • Sensible Sites bei Bedarf von der KI-Automatisierung ausnehmen (über Berechtigungen und Site-Policies)

In regulierten Branchen sollte man außerdem eng mit dem Compliance-Team zusammenarbeiten, falls KI-gestützte Metadaten Klassifizierungen oder Aufbewahrungsregeln verändern.

Admins aktivieren den Agenten gezielt und können Änderungen zurücknehmen

Laut aktueller Ankündigung wird die Verfügbarkeit des SharePoint Knowledge Agent tenantweit gesteuert. Einzelne Sites oder Bibliotheken lassen sich dabei gezielt ein- oder ausschließen. Zuständig ist die SharePoint- oder Copilot-Verwaltung, wobei sich der genaue Pfad im Laufe des Rollouts noch ändern kann. Für Admins ist praktisch, dass Änderungen des Knowledge Agent (z. B. neue Spalten) im Aktivitätsprotokoll der jeweiligen Bibliothek auftauchen und sich bei Bedarf zurücksetzen lassen. Wer auf Nummer sicher gehen will, startet vor der breiten Einführung mit einer Pilotgruppe und holt sich gezielt Rückmeldungen ein.

Das folgende einfache Ablaufdiagramm zeigt, an welchen Stellen der Knowledge Agent in den Metadatenprozess eingreift:

flowchart TD
  Start["User öffnet Bibliothek"] --> AgentPanel["Knowledge Agent sichtbar?"]
  AgentPanel -->|"Ja, Copilot-Lizenz"| Vorschlaege["KI schlägt Metadaten vor"]
  Vorschlaege --> Auswahl["User nimmt Vorschlag an"]
  Auswahl --> Anpassung["Bibliothek wird angepasst"]
  Anpassung --> Ansicht["Neue Ansicht/Regel erzeugt"]
  AgentPanel -->|"Nein"| Ende["Kein Agent-Funktion"]

Abbildung: So unterstützt der SharePoint Knowledge Agent die Metadatenpflege mit KI.

Die KI entlastet, doch Governance bleibt Pflicht

Mit dem SharePoint Knowledge Agent ändert sich die Dokumentorganisation spürbar. Metadatenpflege, Ansichten und Health-Checks gehen schneller von der Hand, und die Einstiegshürde liegt deutlich niedriger als bei klassischen Automatisierungen. Für Admins verlagert sich dadurch der Schwerpunkt. Sie bauen nicht mehr alles selbst, sondern setzen den Rahmen, sammeln Rückmeldungen und behalten die Kontrolle. Das klappt allerdings nur, wenn Metadaten und Governance stimmen, andernfalls verschlimmbessert die KI die Ablage. Ich empfehle, die Einführung als Projekt aufzusetzen, Pilotgruppen und Health-Checks einzuplanen und verbindliche Richtlinien für automatische Änderungen festzulegen. Viele Unternehmen können die Gelegenheit nutzen, um bei den Metadaten endlich aufzuräumen und Copilot damit tatsächlich produktiver zu machen.