# Prompt Engineering and Governance for Copilot

**Last updated:** 2026-04
**Status:** GA
**Category:** Copilot Extensibility & Integration

---

## Introduksjon

Prompt engineering er prosessen med å designe instruksjoner som gir presise og relevante responser fra large language models (LLMs) som ligger til grunn for Microsoft Copilot. I bedriftskontekst handler det ikke bare om å skrive gode prompts, men også om å etablere styring (governance) som sikrer at Copilot-interaksjoner er sikre, overholdende og sporbare.

Microsoft tilbyr prompt engineering-verktøy på tvers av hele Copilot-økosystemet – fra Copilot Studio og declarative agents i Microsoft 365 Copilot, til prompt builder i Power Platform og Azure AI Foundry. Samtidig er det kritisk å etablere governance-rammer som definerer hvem som kan opprette prompts, hvordan de valideres, og hvordan de monitoreres i produksjon.

Denne guiden dekker både tekniske beste praksis for å skrive effektive prompts, og organisatoriske kontroller for å sikre ansvarlig bruk av Copilot i virksomheten.

## Kjernekomponenter

### Prompt Engineering-verktøy i Microsoft-stakken

| Verktøy | Plattform | Bruksområde | Kapabiliteter |
|---------|-----------|-------------|---------------|
| **Declarative agent instructions** | Microsoft 365 Copilot | Custom agents i Teams/M365 Copilot | Definerer agent-personlighet, workflow, og step-by-step logikk (maks 8 000 tegn) |
| **Prompt builder** | Copilot Studio, Power Apps, Power Automate | Custom prompts for AI Builder | Visuell editor, prompt library med templates, input variables, knowledge integration |
| **Prompt node** | Copilot Studio topics | Custom logic i agent-dialoger | Agent-level eller topic-level prompts med custom instructions |
| **Azure Copilot prompts** | Azure Portal | Resource management, troubleshooting | Natural language interface til Azure-ressurser |
| **Azure AI Foundry** | Azure AI Studio | Custom model deployment | Full kontroll over system prompts, temperature, grounding |

### Governance-komponenter (Copilot Control System)

| Komponent | Beskrivelse | Lisenskrav | Kapabiliteter |
|-----------|-------------|------------|---------------|
| **Data security** | Kontroller for dataflyt og grunndata | A3/E3/G3 (foundational), A5/E5/G5 (optimized) | Sensitivity labels, DLP for Copilot, oversharing-kontroll |
| **AI security** | Beskyttelse mot AI-spesifikke trusler | Built-in (gratis), A5/E5/G5 (advanced) | Prompt injection-blokkering, harmful content filter, protected material detection |
| **Compliance and privacy** | Logging, audit, retention | A3/E3/G3 (foundational), A5/E5/G5 (optimized) | Purview Audit, eDiscovery, Communication Compliance, Legal Hold |
| **Data loss prevention** | Forhindre lekkasje av sensitiv info | Power Platform DLP policies | Blokkering av spesifikke data types, connector restrictions |
| **Access controls** | Hvem kan bruke/publisere Copilot-features | Microsoft 365 admin center, Power Platform admin center | Tenant-level toggles, environment-level policies, role-based publishing |

### Prompt Engineering Best Practices

#### 1. Klar og spesifikk språkbruk

**Do:**
- Bruk presise verb: "ask", "search", "send", "check", "use"
- Fokuser på hva agenten **skal gjøre**, ikke hva den skal unngå
- Definer alle ikke-standardiserte begreper

**Don't:**
- Vage instruksjoner ("vær hjelpsom")
- Negative formuleringer ("ikke gjør X")
- Antagelser om implisitt kunnskap

**Eksempel:**

```markdown
❌ BAD: "Hjelp brukere med IT-problemer"

✅ GOOD: "Når bruker rapporterer IT-problem:
1. Spør én avklarende oppfølgingsspørsmål om problemet
2. Sjekk ServiceNow for kjente utfall (field: 'sys_outage')
3. Hvis utfall funnet: del detaljer og ETA
4. Hvis ikke funnet: søk ServiceNow KB for løsning"
```

#### 2. Step-by-step workflows med transitions

Bryt komplekse workflows ned i modulære steg med tydelige overgangskriterier:

```markdown
## Step 1: Gather Basic Details
- **Goal:** Identify the user's issue
- **Action:**
  - If description is clear, proceed
  - If unclear, ask one focused question
- **Transition:** Once clear, proceed to Step 2

## Step 2: Check for Outages
- **Goal:** Rule out known outages
- **Action:** Query `ServiceNow` for current outages
- **Transition:**
  - If outage found → share details and end
  - If none → proceed to Step 3
```

**Hvorfor dette fungerer:**
- Modellen forstår hvor den er i prosessen
- Reduserer hallucinations ved å eliminere tvetydighet
- Lar deg debugge spesifikke steg

#### 3. Bruk Markdown for struktur

- `#`, `##`, `###` for section headers
- `-` for unordered lists, `1.` for ordered lists (bare når rekkefølge er kritisk)
- **Bold** for kritiske instruksjoner
- `` `backticks` `` for tool/system-navn

#### 4. Eksplisitt referanse til capabilities og actions

```markdown
❌ "Finn relevant informasjon"
✅ "Bruk `ServiceNow KB` connector for å søke i artikler"

❌ "Hent brukerdata"
✅ "Bruk people capability for å hente brukers UPN (email)"
```

**Tilgjengelige capabilities i declarative agents:**
- Actions (API plugins)
- Copilot connector knowledge (ServiceNow, Jira, etc.)
- SharePoint/OneDrive knowledge
- Email messages
- Teams messages
- Code interpreter (for charts/data analysis)
- People knowledge (org chart, contact info)

#### 5. Few-shot prompting for komplekse scenarios

For enkle oppgaver: eksempler er unødvendig
For komplekse oppgaver: gi 2-3 eksempler som dekker edge cases

```markdown
## Valid Example
**User:** "I can't connect to VPN."
**Assistant:**
- "Are you seeing a specific error?"
  (User: "DNS server not responding.")
- "Let me check for outages."
  (No outage.)
- "Searching knowledge base..."
  (Finds articles. Asks: "Are you on office Wi-Fi or home?")

## Invalid Example
- "Here are 15 articles I found..." (Overwhelms the user)
```

### Vanlige prompt-feil og løsninger

| Problem | Symptom | Løsning |
|---------|---------|---------|
| **Over-eager tool use** | Modellen kaller API uten nødvendige inputs | Legg til: "Only call the tool if necessary inputs are available; otherwise, ask the user." |
| **Repetitive phrasing** | Modellen gjenbruker eksempel-setninger ordrett | Varierte eksempler (few-shot prompting), eller fjern eksempel for å spare tokens |
| **Verbose explanations** | Over-forklarer eller bruker mye formattering | Begrens verbosity eksplisitt: "Keep responses concise, 2-3 sentences max." |
| **Hallucinations** | Oppfinner data som ikke finnes | Legg til exit-strategi: "Respond with 'not found' if the answer isn't present in the data." |

## Arkitekturmønstre

### Mønster 1: Agent-level prompts (Copilot Studio)

**Bruksområde:** Global oppførsel for agent på tvers av alle topics

**Implementasjon:**
1. Gå til agent → **Tools** → **New tool** → **Prompt**
2. Definer custom instructions (system prompt)
3. Konfigurer model settings (temperature, grounding, reasoning)
4. Test med sample inputs

**Fordeler:**
- Konsistent agent-personlighet på tvers av alle interaksjoner
- Enklere å vedlikeholde (ett sted)
- Kan bruke prompt library-templates som startpunkt

**Ulemper:**
- Mindre granularitet (kan ikke variere per topic)
- Token-limit påvirker alle interaksjoner (vær konsis)

**Når bruke:**
- Agent har tydelig single purpose (e.g., "IT helpdesk agent")
- Samme tone/stil ønskes i alle dialoger

### Mønster 2: Topic-level prompts (Copilot Studio) *(Verified MCP 2026-04)*

**Bruksområde:** Spesialisert logikk for én spesifikk dialog-flow

**Oppdatert implementasjon (nlu-prompt-node):**
- Prompts kan legges til på agent-nivå (Tools → New tool → Prompt) eller topic-nivå (Add node → Add a tool → New prompt)
- Prompts kan også legges til som noder i agent flows (Insert new action → AI capabilities → Run a prompt)
- Prompt-editoren støtter: manuell instruksjonsskrift, Copilot-genererte instruksjoner, og preset-maler fra prompt library
- Konfigurerbart: modell (inkl. Azure AI Foundry-modeller), temperature, knowledge retrieval, code interpreter, reasoning
- Agenter konfigurert for anonym bruk (no auth) kan ikke bruke Dataverse som knowledge source i prompts

**Implementasjon:**
1. Åpne topic → **Add node** → **Add a tool** → **New prompt**
2. Definer prompt med context fra topic variables
3. Bruk dynamic inputs fra tidligere steg i dialogen

**Fordeler:**
- Finkornet kontroll per use case
- Kan bruke topic-spesifikk context som input
- Enklere å teste isolert

**Ulemper:**
- Kan bli fragmentert hvis mange topics deler samme logikk
- Høyere vedlikeholdsbyrde

**Når bruke:**
- Agent har flere distinkte workflows (e.g., "Onboarding", "Offboarding", "Password reset")
- Hvert workflow krever unik prompt-logikk

### Mønster 3: Declarative agents med step-by-step instructions (Microsoft 365 Copilot)

**Bruksområde:** Custom agents i Microsoft 365 Copilot/Teams

**Implementasjon:**
1. Bruk Microsoft 365 Agents Toolkit eller Copilot Studio
2. Definer instructions (maks 8 000 tegn) i manifest
3. Struktur i seksjoner: Purpose → Guidelines → Skills → Workflows → Examples

**Fordeler:**
- Ingen UI – ren tekst-basert konfigurasjon (versionerbar, code-review-bar)
- RAI-validering built-in (Responsible AI checks)
- Kan kombinere med API plugins for external actions

**Ulemper:**
- Token-limit (4 096 tokens for context + response)
- Grounding-limit (50 items)
- Timeout (45 sekunder)
- Ikke egnet for komplekse multi-step operations med looping

**Når bruke:**
- Agent skal være tilgjengelig i Microsoft 365 Copilot/Teams
- Workflow er lineær (single grounding + external tool call)

**Eksempel-struktur:**

```markdown
# OBJECTIVE
Guide users through issue resolution by gathering info, checking outages, and creating tickets.

# RESPONSE RULES
- Ask one question at a time
- Present info as bullet points or tables
- Confirm before moving to next step

# WORKFLOW

## Step 1: Gather Details
- **Goal:** Identify issue
- **Action:** If unclear, ask clarifying question
- **Transition:** Proceed to Step 2

## Step 2: Check Outages
...

# EXAMPLES
[Valid + Invalid examples]
```

## Beslutningsveiledning

### Velge riktig prompt-verktøy

| Scenario | Anbefalt verktøy | Hvorfor |
|----------|------------------|---------|
| Custom agent i Microsoft Teams | Declarative agent (M365 Copilot) | Native Teams-integrasjon, RAI-validering |
| AI-powered Power Automate flow | Prompt builder (AI Builder) | Visual editor, prompt library, Dataverse knowledge |
| Custom logic i Copilot Studio topic | Prompt node (topic-level) | Tilgang til topic variables, finkornet kontroll |
| Global agent-oppførsel i Copilot Studio | Prompt tool (agent-level) | Konsistens på tvers av topics |
| Azure resource management | Azure Copilot (natural language) | Built-in, ingen konfigurasjon nødvendig |

### Governance decision tree

```
START: Skal vi tillate Copilot i virksomheten?
├─ Ja → Hvilke data kan Copilot få tilgang til?
│  ├─ Alt (default): Implement DLP policies for sensitiv data
│  ├─ Bare godkjente SharePoint sites: Configure knowledge sources
│  └─ Ingen ekstra data: Bruk bare pre-trained model knowledge
│
├─ Hvem kan publisere custom agents?
│  ├─ Bare IT: Disable publishing for users (Power Platform admin center)
│  ├─ Godkjente makers: Environment-level permissions, mandatory review
│  └─ Alle ansatte: Enable med pre-deployment RAI validation
│
└─ Hvordan monitorere bruk?
   ├─ Gratis: Purview Audit (A3/E3/G3) – basic logging
   ├─ Standard: Purview eDiscovery + Communication Compliance (A5/E5/G5)
   └─ Advanced: DSPM for AI + Insider Risk Management (A5/E5/G5)
```

### Vanlige feil

| Feil | Konsekvens | Unngå ved å |
|------|------------|-------------|
| **For lange prompts** | Latency, timeouts, token-limit overskridelse | Hold instructions under 2 000 tegn for Copilot Studio, under 8 000 for declarative agents |
| **Manglende exit-strategi** | Hallucinations, påstander om data som ikke finnes | Alltid inkluder: "If answer not found, respond with 'I don't have that information.'" |
| **Ingen RAI-validering** | Publisering av agents som bryter etiske retningslinjer | Bruk built-in RAI validation i Microsoft 365 Copilot, test med edge cases |
| **Oversharing av sensitiv data** | Compliance-brudd, GDPR-violations | Implement DLP policies **før** enabling Copilot, test med sensitive documents |
| **Manglende audit trail** | Kan ikke etterforske incidents | Enable Purview Audit for Copilot, configure retention policies |

### Røde flagg

- **Prompt spør om personlig identifiserbar informasjon (PII)** uten business justification → Risk for GDPR/privacy violations
- **Ingen versjonering av prompts** → Kan ikke roll back ved problemer
- **Prompt er skrevet av én person uten review** → Risk for bias, suboptimale resultater
- **Testing er begrenset til "happy path"** → Will fail in production edge cases

## Integrasjon med Microsoft-stakken

### Copilot Studio + Power Platform

**Prompt builder** i Copilot Studio er samme verktøy som i Power Apps og Power Automate (AI Builder). Dette gir:

- **Gjenbruk av prompts på tvers av plattformer:** Lag én prompt i Copilot Studio, bruk i Power Automate flow
- **Dataverse knowledge integration:** Prompt kan grunde i Dataverse tables (krever autentisering)
- **Prompt library:** 40+ pre-built templates for vanlige scenarios (document extraction, text transformation, content generation)

**Integrasjonsmønster *(Verified MCP 2026-04)*:**
1. Opprett prompt i Copilot Studio (Tools → New tool → Prompt)
2. Konfigurer input variables (text, image, document)
3. Legg til knowledge source (Dataverse table, SharePoint site)
4. Test med sample data
5. Bruk i topic (Add node → Add a tool → [din prompt])

**Prompt library (oppdatert):**
- Tilgjengelig via Copilot Studio (Tools → New tool → Prompt → Prompt library) eller AI Hub i Power Apps/Power Automate
- Maler dekker kategorier: Common, Customer service, Legal, Marketing, Communications, IT, Learning, HR, Finance, Architecture, Sales
- Oppgavetyper: Analyze, Classify, Create, Extract, Summarize
- Maler kan redigeres og lagres med nytt navn; støtter Text og JSON output-format
- Valg av GPT-modell og temperature per mal

### Microsoft 365 Copilot + Declarative Agents

Declarative agents bruker **app manifest** (JSON) til å definere instructions, knowledge sources, og actions (API plugins). Dette integrerer med:

- **Microsoft Graph:** Access til emails, Teams messages, calendar, org chart
- **SharePoint/OneDrive:** Custom knowledge sources (maks 50 items returned per grounding)
- **API plugins:** Custom APIs via OpenAPI spec (REST-baserte integrations)

**Governance-kontroll:**
- Admin kan disable publisering av agents via **Microsoft 365 admin center** → Settings → Copilot
- RAI validation er **mandatory** for alle agents publisert til Teams store

### Azure AI Foundry + Copilot Studio

For advanced scenarios kan du deploye custom model fra Azure AI Foundry og bruke i Copilot Studio:

1. Deploy model til Azure AI endpoint (Azure OpenAI eller Azure AI Foundry)
2. Konfigurer Copilot Studio til å bruke custom endpoint (Settings → AI capabilities → Generative AI)
3. Definer custom system prompt i Azure AI Foundry
4. Copilot Studio sender user prompts til din endpoint

**Fordeler:**
- Full kontroll over model, parameters, grounding
- Kan bruke Semantic Kernel for orchestration
- Bedre logging/telemetry via Azure Monitor

**Ulemper:**
- Høyere kompleksitet, krever Azure-kompetanse
- Ekstra kostnader (Azure AI compute)

## Offentlig sektor (Norge)

### GDPR og datasuverenitet

**Utfordring:** Copilot sender data til Azure OpenAI Service (multi-region). For offentlig sektor må data forbli i EU.

**Løsning:**
- **Copilot Studio:** Disable "data movement across geographic locations" (Settings → Security → Data residency)
- **Azure OpenAI:** Bruk Sweden Central eller West Europe region for deployment
- **Microsoft 365 Copilot:** Data residency sikres via Microsoft 365 Multi-Geo (krever E5-lisens)

**Viktig:** Prompts og responses lagres **ikke** for training av foundation models (per Microsoft's committment). Men de kan logges for audit purposes (Purview).

### Schrems II og cloud act

**Risiko:** US Cloud Act gir amerikanske myndigheter rett til å kreve tilgang til data hostet av US-selskaper, også i EU.

**Mitigering:**
- Bruk **EU Data Boundary** (Microsoft 365 E5 feature) som begrenser dataflyt til EU
- For sensitive prompts: Deploy custom model i **Azure Switzerland** (Swiss privacy laws)
- Implementer **Customer Lockbox** for å kreve godkjenning før Microsoft-ansatte får tilgang til data

### AI Act (EU)

**Klassifisering:** Copilot-baserte HR- eller rekrutteringssystemer kan være **high-risk AI systems** under EU AI Act.

**Compliance-krav:**
- Dokumentere prompt engineering-prosess (versjonering, testing, validation)
- Bias-testing for prompts som påvirker ansettelser/evalueringer
- Transparency: Informer brukere om at de interagerer med AI
- Human oversight: Ikke la AI ta endelige HR-beslutninger uten menneskelig review

**Microsoft compliance-verktøy:**
- **Responsible AI Impact Assessment** (template fra Microsoft)
- **Purview Communication Compliance** for å detektere bias/uetisk bruk
- **Fairness-evaluering** i Azure AI Studio (test prompts for demographic bias)

### Forvaltningsloven og saksbehandling

**Problem:** Hvis Copilot brukes i saksbehandling (e.g., "generer vedtaksbrev"), må prosessen være sporbar og etterprøvbar.

**Governance-krav:**
- **Audit logging:** All Copilot-bruk i saksbehandling må logges (Purview Audit)
- **Versjonering av prompts:** Hver prompt-versjon må kunne knyttes til saker behandlet med den
- **Human-in-the-loop:** Vedtak må alltid godkjennes av saksbehandler (AI er bare kladd-generator)

**Best practice:**
- Bruk **watermark** i AI-genererte dokumenter ("Generated by Copilot, reviewed by [navn]")
- Lagre både prompt og output i saksbehandlingssystem (ikke bare ferdig dokument)

## Kostnad og lisensiering

### Prompt Engineering-verktøy

| Verktøy | Lisenskrav | Ekstra kostnad |
|---------|------------|----------------|
| Declarative agents (M365 Copilot) | Microsoft 365 Copilot-lisens | Ingen (inkludert i lisens) |
| Copilot Studio prompt builder | Power Apps/Power Automate-lisens | AI Builder credits (varierer per region) |
| Azure Copilot prompts | Azure-abonnement | Ingen (gratis preview per feb 2026) |
| Azure AI Foundry custom prompts | Azure-abonnement | Token-based pricing (GPT-4: $30/1M input tokens) |

### Governance-verktøy

| Komponent | Lisenskrav | Beskrivelse |
|-----------|------------|-------------|
| **Foundational governance** | Microsoft 365 A3/E3/G3 | Purview Audit, eDiscovery, SharePoint Advanced Management |
| **Optimized governance** | Microsoft 365 A5/E5/G5 | DLP for Copilot, Insider Risk Management, Communication Compliance, DSPM for AI |
| **Power Platform governance** | Power Platform admin access (ingen ekstra lisens) | DLP policies, environment-level publishing controls |

### Kostnadsoptimalisering

**1. Bruk prompt library i stedet for å skrive fra scratch**
- Spart tid = lavere utviklingskostnad
- Pre-tested templates = færre iterations

**2. Optimaliser token usage:**
- Hold instructions konsise (under 2 000 tegn for Copilot Studio)
- Bruk få eksempler (2-3, ikke 10)
- Unngå repetisjon i prompt

**3. Velg riktig model:**
- GPT-3.5 for enkle prompts (billigere)
- GPT-4 for komplekse reasoning-tasks
- Azure AI Foundry lar deg velge model per prompt

**4. Reuse prompts på tvers av agents:**
- Opprett "shared prompts" i Copilot Studio Tools (ikke topic-level)
- Reduserer duplikasjon og vedlikehold

## For arkitekten (Cosmo)

### Spørsmål å stille kunden

1. **Hvilket problem skal Copilot løse?**
   - Generic productivity boost vs. spesifikk workflow-automatisering?
   - Hvis generic: declarative agent i M365 Copilot
   - Hvis spesifikk workflow: Copilot Studio med custom prompts

2. **Hvor skal agenten være tilgjengelig?**
   - Bare Microsoft Teams → declarative agent
   - Også på web/mobile app → Copilot Studio med Bot Framework
   - Embedded i Power App → Prompt builder i Power Apps

3. **Hvilke data skal agenten få tilgang til?**
   - Bare M365 data (emails, Teams, SharePoint) → M365 Copilot knowledge sources
   - Også eksterne systemer (SAP, ServiceNow) → API plugins + Copilot connectors
   - Sensitive data → Implement DLP **før** enabling Copilot

4. **Hvem skal kunne publisere agents?**
   - Bare IT → Disable publishing for users, centralized deployment
   - Makers i citizen developer-program → Environment-level permissions, mandatory peer review
   - Alle ansatte → Enable med RAI validation, monitor med Purview

5. **Hvordan skal bruk monitoreres?**
   - Basic audit trail → Purview Audit (A3/E3/G3)
   - Compliance-overvåking → Communication Compliance (A5/E5/G5)
   - Security-incidents → Insider Risk Management + DSPM for AI (A5/E5/G5)

6. **Hva er compliance-krav?**
   - GDPR → Data residency settings, EU Data Boundary
   - AI Act → Bias testing, Responsible AI Impact Assessment
   - Forvaltningsloven → Audit logging, human-in-the-loop

7. **Hva er budsjettet?**
   - Gratis tier → Bruk M365 Copilot-lisenser kunden allerede har
   - Standard tier → A3/E3/G3 for foundational governance
   - Premium tier → A5/E5/G5 for advanced governance (DLP, Insider Risk)

8. **Hvilken modenhet har organisasjonen?**
   - Low maturity → Start med declarative agents (enklere), disable publishing for users
   - Medium maturity → Copilot Studio med governance-rammer, pilot med makers
   - High maturity → Full self-service, monitoring med DSPM for AI

### Fallgruver å unngå

1. **Over-engineering av prompts**
   - Symptom: 5 000-tegns instructions med 20 edge cases
   - Konsekvens: Latency, confusion, token limits
   - Unngå: Start med 500 tegn, iterer basert på real usage

2. **Under-engineering av governance**
   - Symptom: "La oss teste Copilot uten policyer først"
   - Konsekvens: Data leaks, compliance-brudd, skal skrus av i panikk
   - Unngå: Implement DLP + Purview Audit **før** pilot

3. **Manglende testing av edge cases**
   - Symptom: "Virker bra når jeg tester med vanlige spørsmål"
   - Konsekvens: Fails i produksjon, brukere mister tillit
   - Unngå: Test med adversarial inputs, uklare spørsmål, utenfor scope

4. **Ingen versjonering**
   - Symptom: "Jeg bare overskriver instructions når jeg forbedrer"
   - Konsekvens: Kan ikke roll back, ikke reproducerbart
   - Unngå: Bruk git for declarative agents, Copilot Studio's versioning for prompts

5. **For mye hallucinations**
   - Symptom: "Copilot svarer med feil informasjon"
   - Konsekvens: Brukere slutter å stole på agenten
   - Unngå: Alltid inkluder: "If answer not found, say 'I don't have that information.'"

### Anbefalinger per modenhetsnivå

#### Level 1: Getting started (0-3 måneder Copilot-erfaring)

**Do:**
- Start med **declarative agents** (enklere enn Copilot Studio)
- Bruk **prompt library templates** i stedet for å skrive fra scratch
- Implement **basic governance:** Purview Audit + DLP for Copilot
- Disable publishing for users (admin-controlled deployment)

**Don't:**
- Bygg custom API plugins før du mestrer basic prompts
- Enable Copilot for hele organisasjonen uten pilot
- Ignorer RAI validation-feil ("vi fikser det senere")

**Success criteria:**
- 3-5 pilot-agenter deployed og brukt av 50-100 brukere
- Zero security incidents i pilot-perioden
- 80%+ user satisfaction score

#### Level 2: Scaling (3-12 måneder erfaring)

**Do:**
- Flytt til **Copilot Studio** for mer komplekse workflows
- Implement **environment-level governance** (dev, test, prod)
- Train makers i prompt engineering best practices
- Deploy **Communication Compliance** for å detektere misbruk

**Don't:**
- Gi alle tilgang til production-environment uten review
- Bygge agenter uten dokumenterte use cases
- Ignorer kostnader (monitor AI Builder credits)

**Success criteria:**
- 20+ agents i produksjon
- Documented governance-prosess (prompt review, publishing approval)
- 90%+ compliance score (ingen DLP-violations)

#### Level 3: Center of Excellence (12+ måneder erfaring)

**Do:**
- Etabler **CoE-team** med dedikerte prompt engineers
- Implement **DSPM for AI** for advanced monitoring
- Bruk **Azure AI Foundry** for custom models ved behov
- Bidra til **prompt library** med organisasjons-spesifikke templates

**Don't:**
- Bli rigid (bureaucracy kills innovation)
- Ignorer feedback fra makers (de vet hva som fungerer)
- Overse kostnader (optimize token usage, reuse prompts)

**Success criteria:**
- 100+ agents i produksjon
- Self-service publishing med automated RAI checks
- Documented ROI (time saved, costs avoided)
- Zero critical compliance incidents

## Kilder og verifisering

### Microsoft Learn-dokumentasjon (Verified via MCP 2026-02)

**Prompt engineering:**
- [Write effective instructions for declarative agents](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/extensibility/declarative-agent-instructions) – **Verified** (detailed best practices, example instructions)
- [Use prompts in Copilot Studio](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/nlu-prompt-node) – **Verified** (agent-level vs topic-level prompts) *(Verified MCP 2026-04)*
- [Write effective prompts for Azure Copilot](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/copilot/write-effective-prompts) – **Verified** (Azure-specific prompt guidance)
- [Prompt library in Copilot Studio](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/prompt-library) – **Verified** (40+ templates, job types) *(Verified MCP 2026-04)*
- [Best practices for declarative agents](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/extensibility/declarative-agent-best-practices) – **Verified** (component-level guidance)

**Governance:**
- [Copilot Control System security and governance](https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/copilot-control-system/security-governance) – **Verified** (foundational vs optimized controls)
- [Copilot governance in Power Platform](https://learn.microsoft.com/en-us/power-platform/release-plan/2025wave1/power-platform-governance-administration/copilot-governance) – **Verified** (admin capabilities, compliance)
- [Data loss prevention for Copilot Studio](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/admin-data-loss-prevention) – **Verified** (DLP policies, tenant-level controls) *(Verified MCP 2026-04)*
- [Managed scheduled prompts for M365 Copilot](https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/scheduled-prompts) – **Verified** (admin management)

**Responsible AI:**
- [RAI validation for agents](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/extensibility/rai-validation) – **Verified** (mandatory checks for Teams store)
- [Prompt Coach template](https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/extensibility/agent-template-prompt-coach) – **Verified** (built-in agent for teaching prompt engineering)

### Konfidensnivå per seksjon

| Seksjon | Konfidens | Kilde |
|---------|-----------|-------|
| Prompt engineering best practices | **Verified** | Microsoft Learn docs (feb 2026), code samples |
| Governance-komponenter | **Verified** | Copilot Control System docs (feb 2026) |
| Arkitekturmønstre | **High** | Documented patterns + baseline model knowledge |
| Offentlig sektor (Norge) | **Baseline** | GDPR/AI Act requirements (public info), Microsoft Multi-Geo docs |
| Kostnadsestimat | **Baseline** | Azure pricing (public), AI Builder credits (documented) |

**Note:** "Verified" = hentet fra Microsoft Learn via MCP (feb 2026). "Baseline" = model knowledge + public sources (ikke MCP-verifisert).
