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Unternehmen waren noch nie so nah an ihrer eigenen KI. Dank Azure AI lassen sich heute schneller, flexibler und gezielter individuelle KI-Lösungen entwickeln als je zuvor. Die Plattform bietet ein vielseitiges Ökosystem aus Modellen, Diensten und Tools, das ideal ist, um KI-Anwendungen entlang konkreter Geschäftsanforderungen zu entwickeln. In der Praxis reicht das Einsatzspektrum von der Qualitätsoptimierung in der Aluminiumverarbeitung bis zur medizinischen Bilderkennung und umfasst viele weitere branchenspezifische Anwendungen.
Belastbare Datengrundlage als Startpunkt
Damit eine KI-Lösung zuverlässig arbeiten kann, muss sie auf die richtigen Informationen zugreifen können. Doch gerade in gewachsenen IT-Umgebungen sind Daten häufig redundant, unvollständig oder widersprüchlich. Deshalb beginnt auch jedes Azure-AI-Projekt mit einer gründlichen Datenanalyse: Welche Systeme liefern tatsächlich verwertbare Informationen? Wie können diese Daten bereinigt, validiert und angereichert werden? Etwa durch zusätzliche Kontextinformationen oder Klassifizierungen?
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Microsoft investiert 400 Mio. in Schweizer Cloud und KI Im Juni kündigte Microsoft in Bern eine Investition in der Höhe von 400 Millionen US-Dollar an, um die Cloud- und KI-Infrastruktur in den vier bestehenden Rechenzentren in der Nähe von Zürich und Genf auszubauen. Damit reagiert das Unternehmen auf die stark steigende Nachfrage nach lokal betriebenen Microsoft-Diensten in der Schweiz. Geplant sind ausserdem Programme zur Förderung von KI-Fähigkeiten und digitalen Kompetenzen sowie zur Stärkung des Startup- und KMU-Ökosystems. Ziel ist es, die Rolle der Schweiz im globalen KI-Umfeld weiter auszubauen. |
Besonders wichtig: Die Daten müssen in Bezug zur Realität stehen. Nur wenn beispielsweise klar ist, was ein Datum in der echten Welt bedeutet oder beeinflusst, können KI-Modelle sinnvoll entworfen, gebaut, verstanden und überprüft werden. In einem nächsten Schritt werden relevante Quellen dann über Azure Data Services angebunden, in strukturierte Datenpipelines überführt und mit Blick auf Sicherheit, Zugriffsrechte und Datenschutzrichtlinien eingebettet. So entsteht eine belastbare Datengrundlage und damit der erste entscheidende Erfolgsfaktor für produktive KI-Lösungen.
Das passende Modell wählen
Ob GPT-basierte Sprachmodelle, Cognitive Services für Bilderkennung oder klassisches Machine Learning: Azure AI stellt zahlreiche leistungsfähige Dienste zur Verfügung. Die Kunst besteht darin, die zur jeweiligen Aufgabenstellung passenden auszuwählen und anschliessend nahtlos in die gewünschten Arbeitsabläufe einzubetten. Oft lohnt es sich, mit einem bestehenden Modell aus dem Azure-Katalog zu starten und dieses bei Bedarf mit eigenen Daten zu trainieren. Die Wahl des Modells beeinflusst dabei nicht nur die Ergebnisqualität, sondern auch Aspekte wie Rechenaufwand, Kosten oder Integration in bestehende Systeme.
Nicht in Technik stecken bleiben
Damit KI im Alltag Wirkung entfalten kann, muss sie dorthin gebracht werden, wo Entscheidungen getroffen und Prozesse gesteuert werden, zum Beispiel in Microsoft Teams, Web-Anwendungen, mobilen Apps oder Power BI. Und auch die Nutzerakzeptanz spielt eine wesentliche Rolle: Eine technisch einwandfreie KI-Lösung bleibt wirkungslos, wenn sie nicht verständlich und intuitiv bedienbar ist.
Ob Analyse, Automatisierung oder Interaktion: Mit Azure AI entwickeln Sie KI-Lösungen, die exakt zu Ihren Anforderungen passen. Wir begleiten Sie vom ersten Konzept bis zur Einführung.
