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AI-Ready Azure Platform

Eine Governance-konforme Azure-Grundlage, mit Ihrem ersten KI-Anwendungsfall produktiv darauf.

Wir bauen oder sanieren die Azure Landing Zone, setzen die Kontrollen für Daten, Security und Governance um und entwerfen und deployen dann Ihren ersten KI-Anwendungsfall darauf. Das System wird nach der EU-KI-Verordnung klassifiziert und mit der Überwachung übergeben, die es genau hält.

Investition
Ab €35.000
Dauer
8–12 Wochen
Format
Remote-first, vor Ort für Design

Auf einen Blick

Investition
Ab €35.000
Dauer
8–12 Wochen
Format
Remote-first, vor Ort für Design
Märkte
DACH und Benelux

Für wen es gedacht ist

  • Ein Assessment hat Ihnen gesagt, dass die Grundlage nicht KI-bereit ist, und Sie wollen sie reparieren und den ersten Anwendungsfall in einem Projekt bauen lassen.
  • Sie haben einen KI-Anwendungsfall, der sich in einer Demo bewährt hat und jetzt produktiv laufen muss, kontrolliert und überwacht.
  • Sie unterliegen der EU-KI-Verordnung und brauchen die Klassifizierung und Dokumentation im System gebaut, nicht nach dem Start angesetzt.
  • Ihr erster KI-Pilot hängt fest, weil niemand die Plattform verantwortet, auf der er laufen müsste. Azure, Daten und KI-Governance liegen bei drei verschiedenen Teams.
  • Sie wägen ab zwischen internem Aufbau des Plattform-Teams und dem Einkauf des Ergebnisses und wollen Kosten und Zeitplan für die zweite Option, bevor Sie entscheiden.

Umfang und Format

Acht bis zwölf Wochen, remote-first, mit Vor-Ort-Sitzungen für die Designphase. Das Team baut oder saniert Ihre Azure Landing Zone, setzt die Kontrollen für Daten, Identität und Security um, von denen der Anwendungsfall abhängt, und stellt die Governance auf, die die EU-KI-Verordnung verlangt. Dann entwerfen, bauen und deployen wir den ersten KI-Anwendungsfall, ob das Retrieval über Ihren Dokumentenbestand, intelligente Dokumentenverarbeitung in ein nachgelagertes System oder ein agentischer Workflow ist. Bei dokumentenlastigen Anwendungsfällen folgt das Muster dem, das bereits produktiv läuft: PDFs werden geprüft und validiert, bevor sie in ein nachgelagertes System wie SAP gebucht werden. Dieselben erfahrenen Architekten und Engineers machen die Arbeit durchgehend.

Was Sie erhalten

Governance-konforme Azure-Grundlage

Eine Landing Zone, gebaut oder saniert auf Ihre Compliance-Basislinie, mit Kontrollen für Identität, Security und Kosten, im Code durchgesetzt.

Erster KI-Anwendungsfall in Produktion

Ein Anwendungsfall entworfen, gebaut und auf der Grundlage deployt, laufend gegen Ihre echten Daten, mit ausgewertetem Retrieval oder Processing, nicht angenommen.

Klassifizierung nach der EU-KI-Verordnung und Anhang-IV-Dokumentation

Das System seiner Risikoklasse zugeordnet und als technisches Arbeitsergebnis dokumentiert, mit eingebauter Post-Market-Überwachung.

MLOps und Überwachung

Die Pipeline, Überwachung und der Pfad für Retraining oder Rollback, die das System braucht, um nach dem Go-live genau zu bleiben.

RACI und Betriebsmodell

Wer in Ihrer Organisation die Plattform, das Modell und die Datenpipeline nach der Übergabe verantwortet, vereinbart und dokumentiert vor dem Go-live, nicht erst danach geklärt.

Kostenmodell für Skalierung

Was Plattform und Anwendungsfall beim aktuellen Volumen kosten und beim zehnfachen Volumen, damit der Business Case auch den Erfolg überlebt, nicht nur den Piloten.

Übergabe und Runbook

Dokumentation und eine Arbeitssitzung, damit Ihr Team die Plattform ohne uns betreiben und erweitern kann.

Preis

Wertbasiert und pro Projekt kalkuliert, ab €35.000. Wir kalkulieren gegen den Zustand Ihrer Grundlage und den Anwendungsfall, den Sie wählen, und legen die Zahl fest, bevor wir beginnen.

Wenn Sie in den letzten acht Wochen ein Microsoft Landscape Assessment oder einen AI Discovery Sprint mit uns gemacht haben, wird dieses Festhonorar von diesem Projekt abgezogen.

Wo Ihre Daten liegen

Der Build läuft in Ihrem Tenant, in der Azure-Region, an die Sie gebunden sind. Der Zugriff folgt dem Least-Privilege-Prinzip und ist auf das Projekt beschränkt. Wo Datenresidenz zählt, wird die Grundlage in der Azure-Region Germany West Central konfiguriert, und wir unterzeichnen Ihren Auftragsverarbeitungsvertrag, bevor wir beginnen.

Governance und Compliance

  • Der erste KI-Anwendungsfall vor dem Design in seine Risikoklasse nach der EU-KI-Verordnung eingeordnet.
  • Anhang-IV-Dokumentation als technisches Arbeitsergebnis erstellt.
  • Die Plattform in Ihrem Tenant und Ihrer Region gebaut, mit Datenresidenz in der Landing Zone durchgesetzt.
  • Post-Market-Überwachung eingebaut, nicht für später versprochen.

Enthält die Einordnung nach der EU-KI-Verordnung und zeigt, wie wir KI-Systeme klassifizieren.

Unseren Governance-Ansatz lesen

Häufige Fragen

Wie lange dauert es?

Acht bis zwölf Wochen, je nach Zustand der Grundlage und dem Anwendungsfall, den Sie wählen.

Wie wird der Preis festgelegt?

Wertbasiert, ab €35.000. Wir kalkulieren die Grundlagenarbeit und den Anwendungsfall mit Ihnen, legen die Zahl vor dem Kickoff fest und rechnen jedes Assessment-Festhonorar der letzten acht Wochen darauf an.

Was, wenn unsere Azure-Grundlage schon in gutem Zustand ist?

Dann verlagert sich das Projekt zum Anwendungsfall, und der Preis spiegelt den kleineren Grundlagenaufwand. Das Microsoft Landscape Assessment ist, wie wir die beiden vor dem Angebot auseinanderhalten.

Welchen KI-Anwendungsfall bauen Sie?

Den mit der klarsten Amortisation für Ihre Daten und Systeme. Wenn Sie noch keinen gewählt haben, priorisiert der AI Discovery Sprint die Kandidaten zuerst.

Wer macht die Arbeit tatsächlich?

Dieselben erfahrenen Architekten und Engineers, die die Azure Landing Zone entwerfen, bauen und deployen auch den KI-Anwendungsfall darauf. Es gibt keine Übergabe an ein separates Delivery-Team mitten im Projekt.

Was unterscheidet das von einem Systemintegrator?

Ein Systemintegrator trennt die Grundlage und den KI-Anwendungsfall meist in zwei separate Aufträge, oft mit unterschiedlichen Teams besetzt. Hier trägt ein erfahrenes Team beides, sodass das Übergaberisiko zwischen Infrastruktur und Anwendungsfall entfällt.

Lassen sich später weitere KI-Anwendungsfälle ergänzen?

Ja. Die Landing Zone und die Governance-Kontrollen, die für den ersten Anwendungsfall gebaut wurden, bleiben bestehen, sodass ein zweiter oder dritter Anwendungsfall die Grundlage wiederverwendet, statt sie zu wiederholen.

Müssen wir vor dem Start ein bestimmtes KI-Modell oder einen Anbieter festgelegt haben?

Nein. Modell- und Anbieterwahl ist Teil der Designphase, entschieden gegen den Anwendungsfall und Ihre Daten, nicht vorab fixiert.

Was, wenn der erste Anwendungsfall nicht wie erwartet funktioniert?

Der Auswertungsschritt im Bau ist so angelegt, dass das früh auffällt, an echten Daten, nicht erst bei der Ergebnis-Sitzung. Unterperformt ein Anwendungsfall, entwerfen wir ihn neu oder wechseln zum nächstplatzierten Kandidaten, bevor das Projekt endet, nicht danach.

Deckt das Projekt Microsoft 365 Copilot ab, oder nur eigene KI-Systeme?

Beides, wenn der Anwendungsfall es verlangt. Die meisten Projekte kombinieren ein eigenes System, Retrieval oder Dokumentenverarbeitung, mit Copilot-Erweiterungen dort, wo der Workflow bereits in Microsoft 365 läuft.

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