Der Azure OpenAI Service ist Microsofts Dienst, über den Unternehmen große Sprachmodelle innerhalb ihrer eigenen Azure-Umgebung betreiben – mit den Sicherheits-, Identitäts- und Compliance-Mechanismen der Azure-Plattform statt über eine öffentliche Schnittstelle. Microsoft bündelt die verfügbaren Modelle inzwischen unter Microsoft Foundry, der Plattform für Aufbau und Betrieb von KI-Anwendungen in Azure.
Der Dienst allein ist allerdings noch keine Lösung. Zwischen einem funktionierenden Prototyp und einem KI-Service, der im Tagesbetrieb belastbar ist, liegen Governance, Rollen- und Rechtekonzept, Anbindung an ERP, DMS und CRM sowie ein Betriebsmodell. Genau diese Lücke schließen wir: Wir erweitern Microsoft Azure um Sicherheit, Governance und praxisnahe Deploy-Mechanismen, die im Standard so nicht vorkonfiguriert sind.
Wir wollen ChatGPT-Technologie einsetzen – aber nicht in der Cloud und schon gar nicht ohne Datenkontrolle.
Wir deployen generative KI sicher in Ihrer Azure-Umgebung. Vollständig unter Ihrer Kontrolle und DSGVO-konform.
Unsere Daten liegen in verschiedenen Systemen, und niemand weiß, wie wir sie mit KI überhaupt nutzen können.
Wir verbinden Ihre Datenquellen in Azure und machen sie für generative KI-Modelle zugänglich: sicher, strukturiert und nutzbar.
Wir testen KI, aber es fehlt die Skalierung. Die Modelle laufen gut in der Demo, aber nicht im realen Betrieb.
Wir bringen Ihre KI-Projekte in den produktiven Betrieb: stabil, performant und Azure-optimiert.
Darum können Sie uns vertrauen
Datenhoheit in eigener Azure-Umgebung
Verfügbarkeit für produktive KI-Anwendungen
Modell-Lock-In durch offene Architektur
Plattform für sichere KI-Lösungen
Zielgruppe
Großunternehmen und Konzerne
Märkte
Deutschland, Österreich, Schweiz
Technologische Basis
Microsoft Azure, Azure OpenAI Service, Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services
Komplexe Datenlandschaften, hohe Sicherheitsanforderungen, fehlende Infrastruktur? Genau dafür ist unsere Azure-basierte KI-Plattform entwickelt worden. Unsere generative KI-Lösung bringt künstliche Intelligenz sicher und skalierbar in Ihr Unternehmen. Sie basiert auf Microsoft Azure, integriert sich in bestehende Systeme und erfüllt hohe Datenschutz- und Compliance-Anforderungen.
Der Unterschied zeigt sich im Betrieb. Ein Prototyp mit dem Azure OpenAI Service lässt sich in wenigen Tagen bauen – die Fragen kommen danach: Wer darf welche Dokumente über die KI abfragen? Wie wird verhindert, dass ein Modell auf Daten zugreift, für die der anfragende Nutzer keine Berechtigung hat? Wie werden Kosten pro Fachbereich transparent? Wer betreibt den Service, wenn das Projektteam weiterzieht? Diese Fragen entscheiden darüber, ob aus einem Pilotprojekt ein produktiver Dienst wird.
Wenn Sie generative KI produktiv nutzen und Ihre Daten dabei unter voller Kontrolle behalten wollen: Sprechen Sie mit uns über Ihr Deployment mit dem Azure OpenAI Service.
Der entscheidende Unterschied zwischen einer eigenständigen Azure-Umgebung und der Lösung von collana liegt in der Enterprise-Reife und Umsetzbarkeit generativer KI. Wir erweitern Microsoft Azure um Sicherheit, Governance und praxisnahe Deploy-Mechanismen, die im Standard so nicht vorkonfiguriert sind.
Azure mit collana
Azure Standard
Datenschutz, Rollen- und Rechteverwaltung sowie DSGVO-Konformität sind von Anfang an integriert, ohne zusätzlichen Einrichtungsaufwand oder externe Tools. In einer Standard-Azure-Umgebung müssen Konfiguration und Governance selbst aufgebaut werden.
Vorhandene Systeme wie ERP, DMS oder CRM werden direkt angebunden und für KI-Modelle nutzbar gemacht – ohne langwierige Schnittstellenentwicklung.
Die Lösung ist für Hochlast-Szenarien optimiert und wächst mit Ihrem Bedarf: stabil, performant und Azure-nativ.
Von der Architektur bis zum Go-Live übernehmen wir Wartung, Updates und technischen Support für Ihre produktiven KI-Services.
Schnelle und sichere Bereitstellung von Large Language Models und KI-Agenten in Azure, vorkonfiguriert für den produktiven Einsatz im Unternehmen.
Der Azure OpenAI Service stellt keine einzelne KI bereit, sondern mehrere Familien von Modellen, die sich in Aufgabe, Geschwindigkeit und Kosten unterscheiden. Für die Architektur einer Lösung ist die Auswahl der Modelle oft wichtiger als die Wahl der Plattform, weil sie Antwortqualität und Betriebskosten direkt bestimmt.
Die größte Gruppe sind Sprachmodelle für Dialog, Zusammenfassung, Klassifikation und Textgenerierung. Also dieselbe Modellfamilie, die auch ChatGPT zugrunde liegt. Sie bilden die Basis für Chatbots und Wissensagenten. Innerhalb dieser Gruppe gibt es schnellere, günstigere Modelle für einfache Aufgaben und leistungsfähigere Modelle für komplexe Anfragen. In der Praxis kombinieren wir beide: Das kleinere Modell übernimmt Standardanfragen, das größere die schwierigen Fälle.
Für Aufgaben, die mehrere Denkschritte erfordern - etwa das Prüfen von Regelwerken oder das Auswerten widersprüchlicher Informationen – stehen im Azure OpenAI Service Modelle mit stärkerer Schlussfolgerungsfähigkeit bereit. Sie sind langsamer und teurer pro Anfrage, liefern bei komplexen Fragestellungen aber deutlich verlässlichere Ergebnisse.
Neben reinen Textmodellen gibt es multimodale Modelle, die Bilder verarbeiten, Modelle für Spracherkennung und Sprachausgabe sowie Bildgenerierung über die DALL-E-Modelle. Für Unternehmen sind vor allem Bild- und Dokumentverarbeitung relevant, etwa beim Auslesen von Formularen oder technischen Zeichnungen; DALL-E spielt eher im Marketing eine Rolle.
Embedding-Modelle wandeln Text in Vektoren um und sind damit die Voraussetzung für semantische Suche in Ihren eigenen Dokumenten. In Kombination mit Azure AI Search entsteht daraus der Aufbau, mit dem ein Wissensagent auf Unternehmensdaten antwortet, ohne dass die Modelle dafür neu trainiert werden müssen.
Welche Modelle für Ihren Fall sinnvoll sind, klären wir im Architektur-Design. Da Microsoft das Angebot in Microsoft Foundry regelmäßig erneuert, halten wir die Auswahl bewusst austauschbar: Ihre Anwendung soll ein Modell wechseln können, ohne neu gebaut zu werden.
Anwendungsfälle
In Projekten mit dem Azure OpenAI Service begegnen uns vier Muster besonders häufig. Alle vier setzen auf denselben technischen Unterbau, unterscheiden sich aber deutlich im Aufwand für Datenanbindung und Governance.
Ein interner Assistent beantwortet Fragen aus Handbüchern, Richtlinien oder technischer Dokumentation. Das ist der Anwendungsfall mit dem schnellsten sichtbaren Nutzen. Und derjenige, bei dem Berechtigungen am kritischsten sind, weil ein Modell sonst Informationen zusammenführt, die ein Nutzer einzeln nicht sehen dürfte.
Automatisierte Beantwortung wiederkehrender Anfragen, mit Übergabe an Mitarbeitende bei komplexen Fällen. Entscheidend ist hier die Anbindung an die führenden Systeme, damit der Chatbot nicht nur Auskunft gibt, sondern Vorgänge abschließen kann.
Auslesen, Klassifizieren und Zusammenfassen großer Dokumentmengen: etwa im Einkauf, in der Vertragsprüfung oder im technischen Service. Hier zahlt sich die Nähe zu den übrigen Azure-Diensten aus, weil Speicherung, Suche und Verarbeitung in derselben Umgebung liegen.
Statt einer eigenen Oberfläche wird die KI dort eingebaut, wo ohnehin gearbeitet wird: im ERP, im CRM oder in einer Fachanwendung. Die Akzeptanz ist in diesen Fällen am höchsten, weil niemand ein zusätzliches Werkzeug öffnen muss.
Case Studies
Bei Bucher Municipal lagen viele technische Dokumentationen, vor allem für ältere Fahrzeugmodelle, nur dezentral oder als Papierversion vor. Für die Wartungsteams bedeutete das hohen Suchaufwand, lange Stillstandzeiten und ineffiziente Prozesse. Gesucht wurde eine Lösung, um auf globaler Ebene schneller an zuverlässige Informationen zu kommen – digital, mehrsprachig und skalierbar.
Gemeinsam mit Option 4.0, Mitglied der collana Gruppe, entstand eine Chatbot-App, die über Azure OpenAI und Azure AI Search auf die technischen Dokumente zugreift, sie verarbeitet und wartungsrelevante Fragen verständlich beantwortet. Das Backend basiert auf Python, das Frontend auf ReactJS, vollständig eingebettet in die bestehende Infrastruktur. Die Lösung durchsucht Dokumentationen automatisch und liefert kontextbezogene Antworten, ob auf Deutsch, Spanisch oder Chinesisch.
Wartungseinsätze laufen schneller, weil das benötigte Wissen direkt verfügbar ist. Diagnose- und Reparaturzeiten verkürzen sich, wodurch Ausfallzeiten und Betriebskosten sinken. Dank der skalierbaren Azure-Architektur ist die Lösung weltweit im Einsatz – von Skandinavien bis Australien.
„Die Zusammenarbeit mit Option 4.0 verläuft reibungslos. Unser Ansprechpartner ist weit mehr als ein technischer Dienstleister – er agiert wie ein Teil unseres internen IT-Teams.“ Christian Johansson, CIO, Bucher Municipal.
Einführung
Wir analysieren Ihre aktuelle Azure-Netzwerkstruktur mit Firewalls, VNets und Landing Zones und identifizieren die besten Ansätze zur Einbindung eines LLM.
Wir entwerfen eine KI-Architektur mit Optionen: Standard-LLM über den Azure OpenAI Service oder Open-Source-Modell – jeweils passend zu Ihren Anforderungen.
In einer isolierten, nicht-produktiven Umgebung demonstrieren wir die technische Machbarkeit des gewählten KI-Use-Cases für Ihr Unternehmen.
Nun folgt der Systemanschluss: Die KI-Lösung wird mit Ihren bestehenden Systemen wie ERP und Datenbanken verbunden und betriebsfähig gemacht.
Wir begleiten Sie langfristig: Monitoring, Updates, Optimierungen und Erweiterungen Ihrer Azure-KI-Infrastruktur gehören zu unserem Angebot dazu.
Eingesetzte Technologie
Azure OpenAI Service
Azure Machine Learning
Azure Cognitive Services
Azure Active Directory / Entra ID
Empfehlung
Mit Offline KI & Local LLM behalten Sie DSGVO-konform die Kontrolle über die eigenen Daten.
Mit der KI-Entwicklerschulung machen Sie Ihr Team praxisnah fit für die produktive Arbeit mit KI.
Mit ILAI die Kundenkommunikation automatisieren und Anfragen zuverlässig beantworten.
FAQs
Der Azure OpenAI Service ist ein Dienst von Microsoft, über den Unternehmen große Sprachmodelle innerhalb ihrer eigenen Azure-Umgebung nutzen können. Anders als bei einer öffentlichen Schnittstelle greifen dabei die Identitäts-, Netzwerk- und Compliance-Mechanismen der Azure-Plattform – etwa Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und die Verwaltung von Schlüsseln über Azure Key Vault.
ChatGPT ist ein Endnutzer-Produkt, der Azure OpenAI Service eine Plattform für eigene Anwendungen. Der wesentliche Unterschied für Unternehmen liegt darin, wo die Daten verarbeitet werden und welche Kontrolle Sie über Zugriff, Protokollierung und Aufbewahrung haben.
Eine generative KI-Lösung in Microsoft Azure ermöglicht es Unternehmen, generative KI-Modelle sicher und skalierbar in der Azure-Cloud zu betreiben. Sie kombiniert den Azure OpenAI Service mit definierten Architektur-, Governance- und Sicherheitsstandards und unterstützt den produktiven Einsatz von KI – von der technischen Integration bis zum Betrieb im Unternehmensumfeld.
Die Lösung richtet sich an Großunternehmen und Konzerne mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Compliance und Systemintegration. Sie eignet sich insbesondere für Organisationen, die generative KI in bestehende IT-Landschaften wie ERP-, CRM- oder DMS-Systeme integrieren möchten.
Im Unterschied zu einer reinen Azure-Bereitstellung stellt die Lösung eine vorkonfigurierte Architektur für den sicheren Betrieb von Large Language Models bereit. Dazu gehören unter anderem Governance-Mechanismen, Monitoring, Kostenkontrolle sowie die strukturierte Einbindung der KI in bestehende Geschäftsprozesse.
Ja. Die Datenverarbeitung erfolgt innerhalb der Azure-Umgebung des jeweiligen Unternehmens, ohne Zugriff externer Anbieter. Die Architektur erfüllt europäische Datenschutzanforderungen wie die DSGVO und nutzt Sicherheitsmechanismen wie Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrollen und den Einsatz von Azure Key Vault.
Dann ist der Azure-Weg nicht der richtige. Für Datenklassen, die das Unternehmensnetz nicht verlassen dürfen, betreiben wir Sprachmodelle vollständig lokal als Offline KI und Local LLM. In vielen Projekten entsteht am Ende eine Mischung aus beidem, orientiert an der Datenklassifizierung.
Sprechen Sie mit uns über Ihr KI-Deployment in Azure. Jetzt unverbindlich beraten lassen.