Azure OpenAI • Azure AI • Microsoft 365 Copilot

Generative KI ist mehr als nur Chat. Sie ermöglicht die Entwicklung intelligenter Anwendungen mit dem Ziel, den Anwender bei der Generierung von Inhalten, der Verarbeitung von Texten, der semantischen Suche und der Extraktion wichtiger Informationen zu unterstützen und eintönige, immer wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren – mit entsprechendem Produktivitätsgewinn. GenAI-gestützte Agents übernehmen darüber hinaus Nutzeraufgaben und führen diese teilweise oder vollständig autonom durch.

SDX realisiert branchenunabhängig individuelle, intelligente Anwendungen auf Basis generativer KI. Wir identifizieren gemeinsam mit Ihnen potentielle Use Cases für generative KI und implementieren diese in der Microsoft Azure Cloud oder auf Microsoft 365.

Unsere eXperts verfügen über ein interdisziplinäres Skillset aus Data Engineering und Software-Entwicklung, das die professionelle Umsetzung maßgeschneiderter Lösungen, deren Integration in die bestehende Systemlandschaft und den skalierbaren Betrieb sicherstellt.

Individualentwicklung oder Low-/No-Code

Je nach Use Case kommen unterschiedliche Implementierungsansätze infrage. Komplexe oder produktintegrierte Anwendungsfälle setzen wir als individuell entwickelte, intelligente Anwendungen oder Agents auf Basis von Azure AI um. Für andere Anwendungsfälle und bei Bestehen entsprechender Lizenzvoraussetzungen erweitern wir die Standardfunktionalität von Microsoft 365 Copilot mittels Plugins und Custom Graph Connectors oder implementieren dedizierte Copilots mit Microsoft 365 Copilot Studio.

Professionell

Wir entwickeln professionelle, intelligente, GenAI-gestützte Anwendungen und Agents mit optimaler Nutzerunterstützung unter Verwendung der Microsoft Azure Platform bzw. Microsoft 365 oder erweitern und optimieren Ihre bestehenden Anwendungen.

Skalierbar

Bei der Implementierung intelligenter Anwendungen setzen wir auf Azure AI, um AI-Features hochperformant und kosteneffizient umzusetzen. Azure AI ermöglicht den stufenlos skalierbaren Betrieb einer großen Auswahl an Large Language Modellen (LLM), z. B. GPT, Ada, Whisper, DALL-E.

Basierend auf bewährten KI-Frameworks wie z. B. Semantic Kernel oder LangChain implementieren wir anpassungsfähige Lösungen zur Einbindung von Unternehmenswissen in die Modelle und zur Orchestrierung von intelligenten Workflows.

Zusätzlich kommen weitere, hochskalierbare Dienste aus dem Microsoft Azure Portfolio zum Einsatz, um die Modelle mit Ihren Unternehmensdaten anzureichern oder Ergebnisdaten zu verarbeiten, wie z. B. Azure AI Search und Azure Cosmos DB.

Alle unsere Lösungen sind skalierbar umgesetzt und ermöglichen damit einen effizienten und kostenoptimierten Betrieb auf Microsoft Azure.

Interaktiv

Durch den Einsatz von Large Language Modellen eröffnen sich Nutzern ganz neue Möglichkeiten, Anwendungsfeatures mit natürlicher Sprache zu steuern und Text oder Bilder zu generieren, ohne dass hierfür Code angepasst werden muss. Damit können auch vorhandene Features in Anwendungen intelligent und nutzerorientiert gestaltet werden.

Automatisiert

GenAI-gestützte Agenten ermöglichen die teilweise oder vollständige Automatisierung von Geschäftsprozessen und werden über natürliche Sprache gesteuert. Sie erledigen (Teil-)Aufgaben selbständig und fragen aktiv nach Input, den sie für die Ausführung benötigen.

DSGVO-konform

Durch die Nutzung von Azure AI und Microsoft 365 Copilot in einer europäischen Azure Location wird garantiert, dass die eingebundenen Unternehmensdaten und alle Nutzer-Prompts nicht für das Training der LLM-Basismodelle verwendet werden. Der Einsatz ist damit DSGVO-konform.

Mithilfe unseres Showcases „SDX Sales Copilot“ zeigen wir Ihnen, wie generative KI Anwendungen intelligenter macht und den Nutzer optimal bei seiner Arbeit unterstützt.

Hierbei demonstrieren wir unter anderem folgende Aspekte:

• Zusammenfassung von Texten und Herausarbeiten der wichtigsten Informationen
• Erzeugung von Ergebnissen in maschinenlesbaren Formaten für die Weiterverarbeitung
• Textvergleich und Herausstellung der Gemeinsamkeiten und Unterschiede
• Interaktion mit dem Benutzer (Chat)
• Erzeugung von Text-Content in natürlicher Sprache
• Einbindung eigener Datenquellen
• Nahtlose Integration in neue oder vorhandene Anwendungen
• Skalierbare Bereitstellung von Modellen auf Azure OpenAI