Azure
AI Foundation
Eine standardisierte, vollständig als Code gebaute Plattform für Modelle, Agenten und Tools, mit Governance über Entra ID und aufgesetzt auf Microsoft Foundry.
Künstliche Intelligenz ist längst Teil des Arbeitsalltags: Eure Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen nutzen ChatGPT, Copilot und selbst gebaute Agenten, weil diese Werkzeuge ihre Arbeit erleichtern. Das ist gut, führt aber zu Fragen, die sich mit einzelnen Tools nicht beantworten lassen: auf welchen Modellen das läuft, wer welchen Agenten aufrufen darf und wo dabei die Daten bleiben. Was es braucht, ist kein weiteres KI-Werkzeug, sondern ein gemeinsames Fundament, auf dem sich das zentral und nachvollziehbar klären lässt. Genau das leistet die AI Foundation: eine standardisierte Basis, die wir einmal aufbauen und die für alle Teams gilt.
kennen oder vermuten nicht genehmigte GenAI-Nutzung im eigenen Haus.
KI-Tools nutzt ein Unternehmen im Schnitt. Die IT kennt vier bis fünf davon.
erleben bis 2030 einen Schatten-KI-Vorfall bei Sicherheit oder Compliance.
Was die Azure AI Foundation ausmacht
Ihr wollt KI im eigenen Stack produktiv machen, aber wo anfangen?
Egal ob ihr eure ersten Agents baut, mit einem Proof of Concept festhängt oder mehrere Teams parallel experimentieren, diese Fragen kennt ihr:
Ein Modell ist noch kein Agent. Was fehlt dazwischen?
Zwischen einem Sprachmodell und etwas, das zuverlässig Bestellungen erfasst oder Servicefälle eskaliert, liegt viel unspektakuläre Arbeit: welches Modell, welche Werkzeuge, welche Datenquellen, welche Leitplanken, und was passiert, wenn der Agent daneben liegt. Diese Arbeit muss nachvollziehbar und wiederholbar stattfinden. Genau dafür ist die Azure AI Foundation da.
Was ist Microsoft Foundry und brauchen wir das?
Microsoft Foundry (vormals Azure AI Foundry) ist die Plattform, auf der Agents entstehen: Modellkatalog, Agent-Orchestrierung, Anbindung an Werkzeuge und Datenquellen, Evaluierung und Observability an einem Ort. Wir setzen die Azure AI Foundation darauf auf und liefern sie als betriebsfertige Umgebung, statt euch mit einem leeren Portal allein zu lassen.
Welche Modelle können wir nutzen, und legen wir uns damit fest?
Nein, ihr legt euch nicht fest. Der Foundry-Modellkatalog hält über 11.000 Modelle hinter einer einzigen API bereit: GPT, Claude, Mistral, Llama, DeepSeek und Microsofts eigene Modellfamilien, dazu kuratierte Open-Source-Optionen. Der Model Router geht einen Schritt weiter und wählt das passende Modell pro Anfrage automatisch, abgewogen nach Qualität, Kosten und Latenz, sodass einfache Prompts auf günstigen Modellen laufen und schwierige auf leistungsfähigen. Ihr könnt Modelle austauschen oder ergänzen, ohne eure Agenten neu zu schreiben, und welches Modell darunter auch läuft, die AI Foundation legt dieselbe Identität, dieselben Leitplanken und dieselbe Kostenkontrolle an.
Wie behalten wir Kontrolle darüber, was ein Agent tut?
Über Identität und Leitplanken. Jeder Agent greift über dieselben Entra-Identitäten auf Daten und Workloads zu wie der Rest eurer Landschaft, läuft gegen rollenbasierten Zugriff, Content-Filter und Netzwerkgrenzen, die nicht zur Diskussion stehen, und hinterlässt eine Spur, die sich prüfen lässt.
Wie kommt der Agent an unsere Daten und Workloads?
Die Azure AI Foundation ist der dritte Baustein einer gemeinsamen Plattform. Die Azure Data Foundation verschafft dem Agent Zugriff auf die Daten, die das Geschäft beschreiben, die Azure Container Foundation gibt seinen Workloads einen kontrollierten Ort zum Laufen. Alle drei greifen auf dieselbe Identität und dieselben Leitplanken zu.
Und wann können wir loslegen?
In 3 bis 4 Wochen steht eure produktive Umgebung. Ein Workshop für die Konfigurationsentscheidungen, Deployment aus GitHub in euren Tenant, dann Hands-on-Training und Übergabe. Wer will, bucht den Managed Service gleich dazu, dann kümmern wir uns auch langfristig um den Lifecycle.
Die Holy Trinity
Jetzt Kontakt aufnehmen
Am Anfang steht ein Discovery Workshop: ein halber Tag zu euren Use Cases, der passenden Ausbaustufe und dem nächsten Schritt. Wir gehen mit euch die konkreten Fragen durch, welche Modelle und Agents, welche Daten und Leitplanken, wie Betrieb und Kosten aussehen, und skizzieren den Weg in eine produktive AI Foundation. Schreibt uns, worum es bei euch geht.