Gezielt zur KI-Lösung – mit Azure KI Foundry durchstarten

KI gewinnt in der Unternehmenspraxis an Bedeutung – gleichzeitig bleiben Umsetzung und Integration herausfordernd. Azure KI Foundry stellt eine leistungsstarke Plattform bereit, die Entwicklung, Implementierung und Betrieb von KI-Lösungen deutlich vereinfacht. Besonders für Unternehmen im Microsoft-Ökosystem eröffnet sich damit ein praxisnaher Weg.

Jedes fünfte Unternehmen in Deutschland setzt bereits künstliche Intelligenz ein, so eine aktuelle Bitkom-Studie. Mehr als drei Viertel (78 Prozent) sehen in der neuen Technologie Chancen für ihre Organisation und fast genauso viele (74 Prozent) wollen in den kommenden Jahren in KI investieren. Die Fähigkeit, mithilfe von intelligenten Algorithmen riesige Datenmengen zu analysieren, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu automatisieren, wird künftig zum Wettbewerbsfaktor. Niemand möchte den Anschluss verlieren. Doch bei der Einführung der neuen Technologie stehen Unternehmen vor großen Herausforderungen.

Laut einer aktuellen Umfrage der ManpowerGroup sind die größten Hürden Datenschutzbedenken (40 Prozent), hohe Investitionskosten (33 Prozent) und fehlende KI-Kompetenz (30 Prozent). Um diese Hindernisse zu überwinden, empfiehlt es sich, auf eine spezialisierte KI-Plattform aus der Cloud zu setzen, die einen einfachen Zugang zu KI bietet und eine skalierbare Infrastruktur bereitstellt.

Die Vorteile einer Cloud-Plattform

Wer eigene KI-Modelle trainieren möchte, braucht nicht nur leistungsstarke Hardware, sondern auch spezialisiertes Fachwissen. Für überwachtes maschinellen Lernen müssen Unternehmen zunächst geeignete Trainingsdaten sammeln und richtig aufbereiten. Besonders aufwendig ist Deep Learning, eine fortschrittliche Disziplin des maschinellen Lernens, die auf tiefen, künstlichen neuronalen Netzen basiert. Denn solche Modelle müssen in mehreren Durchläufen optimiert werden, bevor sie wirklich präzise Ergebnisse liefern. Indem Unternehmen auf eine spezialisierte Cloud-Plattform setzen, können sie viel Aufwand sparen. Sie erhalten damit Zugang zu einer leistungsfähigen Infrastruktur und müssen nicht selbst in teure Hardware investieren. Außerdem können sie direkt auf eine Vielzahl von Services zugreifen, die die Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen erleichtern, ohne dass Data-Science-Know-how erforderlich ist.

Was ist Azure KI Foundry?

Azure Foundry ist eine integrierte Cloud-Plattform von Microsoft zur Entwicklung, Anpassung und Verwaltung von KI-Anwendungen. Sie ist in die Azure-Infrastruktur eingebettet und richtet sich an Entwicklerteams sowie IT-Verantwortliche, die KI-Projekte strukturiert umsetzen und betreiben möchten. Die Plattform unterstützt den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen – von der Konzeption über die Modellierung und Integration bis zum produktiven Einsatz.

Sie ermöglicht den Aufbau intelligenter Systeme zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, Analyse umfangreicher Dokumente oder Extraktion strukturierter Informationen aus großen Datenmengen. Derzeit stehen über 200 Azure-Dienste sowie mehr als 1.800 vortrainierte KI-Modelle zur Verfügung. Azure Foundry ist mit gängigen Entwicklungsumgebungen wie GitHub, Visual Studio und Copilot Studio kompatibel. Diese Integration erleichtert die Einbindung in bestehende Entwicklungsprozesse.

Darüber hinaus bietet die Plattform Funktionen zur Datenanbindung, Modellanpassung und Prozessorchestrierung. Die zentrale Verwaltung von Daten-, Modell- und Prozesskomponenten unterstützt eine skalierbare Umsetzung von KI-Projekten.

Ein besonderer Fokus liegt auf Sicherheit, Datenschutz und regulatorischer Konformität. Dafür stellt Azure Foundry Funktionen für Governance, Transparenz und Compliance bereit und ist damit eine wichtige Grundlage für KI-Agenten in Unternehmen.

KI-Agenten in der Unternehmenspraxis

Ein KI-Agent ist eine Softwarekomponente, die auf künstlicher Intelligenz basiert und Aufgaben für Einzelpersonen, Teams oder Organisationen übernimmt. Dabei kann der Agent assistierend oder vollständig autonom agieren.

Microsoft unterscheidet drei Haupttypen von KI-Agenten:

• Retrieval-Agenten: Diese durchsuchen Datenquellen wie SharePoint oder OneDrive und liefern relevante Informationen. Sie fassen Inhalte zusammen und beantworten Fragen auf Grundlage verfügbarer Daten.

• Task-Agenten: Sie führen definierte Abläufe durch, beispielsweise automatisierte Workflows oder wiederkehrende Aufgaben, und unterstützen dadurch operative Prozesse.

• Autonome Agenten: Diese agieren selbstständig, treffen Entscheidungen und steuern komplexe Abläufe auf Basis generativer KI. Sie reagieren dynamisch auf Veränderungen in Daten oder Systemzuständen.

Zur Entwicklung und Verwaltung solcher Agenten stellt Microsoft eine kombinierte Plattform bereit, bestehend aus Copilot Studio – einer Low-Code-Umgebung für einfache Agenten – und Azure Foundry – einem Set erweiterter KI-Dienste für komplexe Anforderungen die ineinandergreifen. Diese Komponenten sind tief in Microsoft 365 integriert und unterstützen unternehmensweite Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.

So gelingt der Einstieg

Um ein erstes Projekt mit Azure KI Foundry umzusetzen, ist ein gemeinsamer Workshop mit einem spezialisierten Dienstleister wie SoftwareOne empfehlenswert. In diesem Rahmen können Unternehmen anhand von Best Practices Erfahrungen mit der KI-Plattform sammeln und schnell Erfolge erzielen. Zunächst geht es darum, geeignete Use Cases identifizieren. In welchen Geschäftsbereichen und Anwendungsfällen bringt KI den größten Mehrwert? Nach einem Brainstorming werden die Use Cases priorisiert, Ideen für Prototypen entwickelt und ein Szenario für die Umsetzung ausgewählt. Anschließend folgt die konkrete Planung.

Das Projekt-Team entwirft die Azure Infrastruktur, konzipiert die Datenverbindungen und prüft, welche vorhandenen Datenmodelle und standardisierten Azure KI-Services für den konkreten Anwendungsfall geeignet sind. In der nächsten Phase wird die Planung dann in die Praxis umgesetzt. Das Projekt-Team erstellt die technischen Komponenten der KI-Lösung, verbindet sie miteinander und richtet die Datenpipelines ein. Anschließend wird das Datenmodell implementiert und durch die Datenverarbeitungsprozesse ergänzt. Am Ende erhalten Unternehmen eine funktionierende KI-Anwendung, auf der sie aufbauen können. Wichtig ist, Datenstrukturen und Datenverarbeitung klar voneinander zu trennen, damit sich die Lösung fachlich erweitern lässt, ohne dass neue Prozessentwicklungen nötig sind.

Produktiver KI-Einsatz ohne hohen Ressourceneinsatz

Wer KI-Anwendungen entwickeln und implementieren möchte, ohne in eigene Hochleistungs-Hardware zu investieren und tiefes Data-Science-Know-how aufzubauen, liegt bei Azure KI Foundry richtig. Mit skalierbarer Infrastruktur, Standard-Komponenten, vortrainierten KI-Modellen und nutzerfreundlichen Tools erleichtert die Plattform den Einstieg in die neue Technologie erheblich. So können auch kleine und mittelständische Unternehmen schnell von Innovationen profitieren.