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Technologie

Ihre eigene KI, gebaut auf Azure AI Foundry

Die Enterprise-Plattform für maßgeschneiderte KI-Lösungen

Standard-KI reicht nicht? Azure AI Foundry gibt Ihnen die Werkzeuge, um KI-Modelle zu entwickeln, die exakt auf Ihre Geschäftsprozesse zugeschnitten sind, sicher, skalierbar und in Ihrer eigenen Azure-Umgebung.

Die Plattform

Was ist Azure AI Foundry?

Viele Unternehmen nutzen bereits Microsoft Copilot als KI-Assistenten im Alltag. Doch was, wenn Sie mehr brauchen? Wenn Sie KI-Modelle benötigen, die Ihre Branchensprache sprechen, Ihre internen Dokumente verstehen oder sich nahtlos in Ihre Fachanwendungen integrieren?

Genau dafür gibt es Azure AI Foundry, Microsofts zentrale Entwicklungsplattform für individuelle KI-Lösungen. Ehemals als Azure AI Studio bekannt, vereint die Plattform alles, was Sie für den Bau eigener KI-Anwendungen brauchen: Zugang zu über 1.700 KI-Modellen, Werkzeuge für Prompt Engineering und Fine-Tuning, RAG-Pipelines für Ihre Unternehmensdaten und sichere Deployment-Optionen.

Das Besondere: Alles läuft in Ihrer eigenen Microsoft Azure-Umgebung. Ihre Daten verlassen nie Ihren Tenant. Für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen ist das ein entscheidender Vorteil gegenüber öffentlichen KI-Diensten.

1.700+ KI-Modelle

Von führenden OpenAI-Modellen über Open-Source-Modelle bis hin zu spezialisierten Alternativen, wählen Sie das optimale Modell für Ihren Anwendungsfall, statt sich auf einen Anbieter festzulegen.

Enterprise-Sicherheit

Datenhoheit in Ihrem Azure-Tenant, DSGVO-konform, rollenbasierte Zugriffskontrolle und vollständige Audit-Logs.

Nahtlose Integration

Direkte Anbindung an Microsoft 365, Copilot, Dynamics 365 und Ihre bestehenden Geschäftsanwendungen via API.

Anwendungsfälle

Was Sie mit Azure AI Foundry bauen können

Keine theoretischen Szenarien, diese Anwendungsfälle setzen wir mit Mittelständlern im Rhein-Main-Gebiet konkret um.

Custom GPT-Modelle

Ihr eigenes Sprachmodell, das Ihre Produkte, Prozesse und Fachbegriffe kennt. Ideal für intelligente Kundenservices, interne Wissensassistenten oder automatisierte Angebotserstellung, trainiert auf Ihren Daten, geschützt in Ihrer Umgebung.

RAG-Systeme

Retrieval-Augmented Generation verbindet die Stärke großer Sprachmodelle mit Ihrem Unternehmenswissen. Die KI durchsucht Ihre Handbücher, Verträge oder technische Dokumentation und gibt fundierte, quellenbasierte Antworten, statt zu halluzinieren.

KI-gestützte Dokumentenanalyse

Rechnungen, Verträge, technische Berichte, Ihre Mitarbeiter verbringen Stunden mit dem Lesen und Klassifizieren von Dokumenten. Azure AI Foundry extrahiert relevante Informationen automatisch, erkennt Muster und leitet Daten direkt in Ihre Systeme weiter.

Predictive Analytics

Vom Reagieren zum Agieren: Prognostizieren Sie Nachfrage, identifizieren Sie Wartungsbedarf, bevor Ausfälle entstehen, oder erkennen Sie Kundenabwanderung frühzeitig. KI-Modelle, die auf Ihren historischen Daten trainiert sind, machen verborgene Muster sichtbar.

Unser Ansatz

So setzen wir Azure AI Foundry für Sie ein

Vom ersten Konzept bis zum produktiven Betrieb begleiten wir Sie in drei Phasen, damit Ihre Custom-AI-Lösung nicht im Proof-of-Concept stecken bleibt.

Phase 1

KI-Modell-Strategie

Welche Ihrer Prozesse profitieren am meisten von Custom AI? Welches Modell passt, RAG, Fine-Tuning oder ein vortrainiertes Foundation-Modell? Im KI-Kompass entwickeln wir Ihre individuelle Roadmap.

Zum KI-Kompass
Phase 2

Modelle deployen

Wir bauen Ihre KI-Lösung in Azure AI Foundry: Daten anbinden, Modell konfigurieren, Prompt Engineering, Testing und Go-Live. Agil, in Sprints, mit messbaren Zwischenergebnissen.

Zur KI-Umsetzung
Phase 3

Modelle monitoren

KI-Modelle brauchen Pflege: Performance-Monitoring, Drift-Erkennung, Modell-Updates und Kostenoptimierung. Wir sorgen dafür, dass Ihre Lösung zuverlässig und wirtschaftlich bleibt.

Zum KI-Betrieb
FAQ

Häufige Fragen

01 Was ist Azure AI Foundry genau?
Azure AI Foundry (ehemals Azure AI Studio) ist Microsofts zentrale Entwicklungsplattform für individuelle KI-Lösungen. Sie vereint Zugang zu über 1.700 KI-Modellen, Fine-Tuning-Werkzeuge, RAG-Pipelines und Deployment-Optionen in einer einzigen Oberfläche. Damit können Unternehmen eigene KI-Anwendungen entwickeln, testen und produktiv betreiben, ohne ein eigenes Data-Science-Team aufbauen zu müssen.
02 Was ist der Unterschied zwischen Azure AI Foundry und Azure OpenAI?
Azure OpenAI Service stellt OpenAI-Modelle (Sprachmodelle, KI-Bildgenerierung, Spracherkennungsmodelle) als API bereit. Azure AI Foundry ist die übergeordnete Plattform: Sie integriert Azure OpenAI-Modelle zusammen mit Hunderten weiterer Modelle, bietet Werkzeuge für Prompt Engineering, Fine-Tuning, Evaluierung und Monitoring. Kurz gesagt: Azure OpenAI ist ein Baustein, Azure AI Foundry ist die komplette Werkbank.
03 Für welche Unternehmen eignet sich Azure AI Foundry?
Azure AI Foundry eignet sich für mittelständische Unternehmen, die über Standard-Copilot-Funktionen hinausgehen möchten. Wenn Sie eigene Datenquellen anbinden, branchenspezifische Modelle trainieren oder KI-Funktionen in bestehende Geschäftsanwendungen integrieren wollen, ist die Plattform die richtige Wahl. Besonders relevant ist sie für Unternehmen mit sensiblen Daten, die in der eigenen Azure-Umgebung bleiben müssen.
04 Was kostet der Einsatz von Azure AI Foundry?
Die Plattform selbst ist kostenlos, Sie zahlen nur für die genutzten Azure-Ressourcen (Rechenleistung, Speicher, API-Aufrufe). Die Kosten hängen stark vom Anwendungsfall ab: Ein einfaches RAG-System auf Basis vorhandener Dokumente kostet deutlich weniger als das Fine-Tuning eines eigenen Modells. In einem gemeinsamen Workshop ermitteln wir den wirtschaftlichsten Ansatz für Ihr Vorhaben.
05 Sollen wir eigene Modelle trainieren oder fertige Modelle nutzen?
In den meisten Fällen starten wir mit fertigen Foundation-Modellen und reichern diese mit Ihren Unternehmensdaten an (RAG-Ansatz). Das ist schneller, günstiger und oft ausreichend. Eigenes Fine-Tuning empfehlen wir nur, wenn Ihre Anforderungen sehr spezifisch sind, etwa bei Fachsprache, die kein Standardmodell beherrscht, oder wenn Latenz und Kosten im Produktivbetrieb optimiert werden müssen.
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