Entwicklung und Implementierung sicherer, skalierbarer KI-Lösungen auf Microsoft Azure

Generative KI ändert die Spielregeln für Unternehmen, und das passiert schnell. Unternehmen erkennen den Druck, in den sie an der Reihe sind und sie tatsächlich nutzen, damit wirklich etwas passiert, oder sie laufen Gefahr, im Stich benutzt zu werden.

Aber wir sind ehrlich: Die Einführung von KI in einem ganzen Unternehmen ist nicht einfach. Wie schon zuvor KI als Raketentreibstoff generiert — sie können in der Stratosphäre gefördert werden, aber man braucht eine solide Missionskontrolle, um sicher dorthin zu gelangen. Und diese Stelle kommt Microsoft Azure ins Spiel. Es ist die sichere und starke Cloud-Plattform, die Teams geben die Kontrolle, sie müssen generative KI entwickeln, um zu starten und großartige Ergebnisse zu erzielen.

Wir wüssten, wie Unternehmen das eigentlich machen könnten, das haben wir auch für Forrester Consulting benötigt, mit ein paar Azure-Kunden. Ihre Studie zeigt, was „KI-fähig“ sein muss, worauf Menschen setzen, wenn sie generative KI in die Cloud bringen, und wie die flexible Infrastruktur und die höchste Sicherheit der Azure-Firma selbstbewusst helfen.

Möchten Sie die gesamte Geschichte darüber erfahren, wie Unternehmen Azure nutzen, um KI vorzubereiten und generative KI sicher in der Cloud auszuführen? Lies dich weiter!

Warum ist die Skalierung von KI vor Ort so mühsam?

Sie stellen sich vor, sie versuchen, ein neues U-Bahn-System in einer Stadt zu bauen, das wie verrückt wächst, aber Sie stecken in alten, engen Straßen fest. Also ist es, wenn man versucht, generative KI ohne die Cloud zu skalieren. Also, wie eine moderne Stadt moderne Verkehrsmittel benötigt, benötigt KI eine leistungsstarke, flexible Cloud-Grundlage, um wirklich erfolgreich zu sein. Die meisten KI-Führungskräfte verstehen das. Tatsächlich gaben 72% der von uns befragten an, dass die Umstellung auf Azure ein Muss ist, um KI real zu werden.

Die alten Ortssysteme sind wie diese veränderten Straßen: Sie sind langsam, schwer zu verwalten, teuer in der Erweiterung und einfach nicht für die heutigen Anforderungen konzipiert. Unternehmen, die versuchen, diesen Weg zu nutzen, drängen allerlei Headpain weiter: Hardwareeinschränkungen, ein Mangel an Fachkräften und Integrationsprobleme, die Innovationen sind einfach zu bewerkstelligen. Das macht auch Dinge wie lange gleiche Netzwerkgeschwindigkeiten und das durch unorganisierte Daten.

Und wenn sie mit KI zu tun haben, dürfen sie nicht nachlässig mit der Sicherheit umgehen. Der Schutz sensibler Daten, die Einhaltung von Regeln und die Vermeidung von Risiken sind wichtige Themen. Unsere Umfrage ergab vier Hauptsorgen:

1. Datenschutz: Vor allem bei all den neuen KI-generierten Inhalten, die im Umlauf sind.
2. Mangelndes Fachwissen: Nicht genug Leute kennen die Best Practices, um die Sicherheit von KI zu gewährleisten.
3. Compliance-Albträume: Bei all den Änderungen gilt es, die nötigen Kopfschmerzen beizubehalten.
4. Schatten-IT: Personen, die nicht genehmigte Apps verwenden, die alle möglichen Sicherheitslücken verursachen.

Die Lösung? Die Partnerschaft mit einer Cloud-Plattform ist direkt in die Bereiche Sicherheit und Compliance integriert. Bei der Konvertierung in der Cloud erhalten Sie die skalierbare Infrastruktur und die integrierten Apps, die Sie benötigen. Leute, die bereits für ihre KI-Workloads auf Azure umgestiegen sind, geben an, dass sie dadurch ihre globale Reichweite, Skalierbarkeit und Flexibilität massiv verbessert haben.

Warum entscheiden Unternehmen für Azure für ihre KI-Reise?

Das größte Hindernis für die Skalierung von KI ist eine veraltete Infrastruktur. Lokale Systeme sind oft langsam, teuer und lassen sich einfach und nicht Schritt halten. Unserer Umfrage ergab, dass 75% der Unternehmen, die zu Azure migriert sind, angaben, dass dies für die Einführung generativer KI unerlässlich ist.

Selbst mit der Cloud gibt es immer noch Hürden, insbesondere in Bezug auf die Sicherheit. Die Leute machen sich Sorgen um Sicherheitslücken, einen Mangel an Sicherheitsexperten und den Daten. Azure geht bei diesen Problemen aber direkt mit einem umfassenden Sicherheitsframework um, das die KI-Workloads von Anfang bis Ende abdeckt.

Die Leadership Forces in unserer Umfrage lieben die „Colocation-Strategie“ von Azure, weil sie Datensilos entblößen und sorgt, dass dafür alles reibungsloser abläuft. Außerdem Tools wie Microsoft Defender für Cloud und Microsoft Sentinel Mache Azure zu einem vertrauenswürdigen Ort für den seriösen Einsatz von KI auf Unternehmensebene.

4 wichtige Gründe, warum Azure die erste Wahl für generative KI ist:

1. Basic safety and compliance: Sicherheit ist ein wichtiger Aspekt, und Azure wird ebenfalls verwendet. Es schützt Ihre KI-Projekte von dem Moment an, in dem Sie den Code schreiben, bis zum Zeitpunkt, und er wird in der Cloud ausgeführt. Mit Tools wie Defender für Cloud, Microsoft Sentinel, und Azure-Schlüsseltresor, Ihre Daten sind geschützt und Sie können die Compliance-Standards problemlos einhalten. Microsoft nimmt ethische und verantwortungsvolle KI ernst, sodass sie leistungsstarke Lösungen entwickeln können, ohne Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen.
2. Unendlich skalierbare Cloud-Infrastruktur: Mit Azure können die Einschränkungen der Umgebung der alten Schule überwunden werden. Es bietet Ihnen eine ganze Reihe fortschrittlicher KI- und Machine-Learning-Tools, sodass Sie nicht mit unübersichtlichen Daten, veralteten Sicherheitsfunktionen oder langsamen Systemen umgehen müssen. So lassen sich schnell innovieren, Ihre Prozesse einfach und KI mit völlig sicherem Blick.
3. Daten- und KI-Management aus einer Hand: Gute KI braucht großartige Daten. Azure bringt all Ihre Daten zusammen mit Tools wie Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, und Azure Databricks. Das bedeutet ein besseres Datenmanagement, optimierte KI-Modelle und einen nahtlosen Zugriff auf klare, qualitativ hochwertige Daten, die sie benötigen, um präzise und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.
4. Innovation mit Turbolader: Wenn Sie zu Azure wechseln, können Sie aufhören, so viel Zeit verbringen mit der Serverwartung und konzentrieren sich auf coole KI-Projekte. Dank der Flexibilität und Sicherheit der Cloud können Sie mit weitaus weniger Risiko experimentieren und neue KI-Lösungen bereitstellen. Die Umfrageergebnisse, die Unternehmen, die Azure nutzen, sind eher als doppelt so sicher, dass sie ihre KI-Apps erstellen und verfeinern können, da Unternehmen das immer noch vor Ort haben.

Die Vorteile des Betriebs von Safe Generation KI auf Azure

Bei der Umstellung auf Azure für den KI-Einsatz zahlten sie in großer Menge in Bezug auf Performance und Effizienz. Sie stellen das so vor:

• Intelligenter Umgang mit Ressourcen: Ihr IT-Team muss nicht mehr mit der Infrastruktur herumschlagen und an den unterhaltsamen Dingen arbeiten, z. B. an der Entwicklung neuer KI-Tools, die dem Unternehmen wirklich helfen.
• Quartale Ergebnisse: Die KI-Dienste von Azure bieten Ihren Datenwissenschaftlern und Ingenieuren die Tools, die sie benötigen, um qualitativ hochwertige Modelle schneller zu erstellen und bereitzustellen.
• Bessere Sicherheit und weniger Risiken: Die integrierten Sicherheitstools von Azure schützen Ihre Daten, reduzieren das Risiko von Sicherheitsverletzungen und helfen ihnen, den Überblick über all ihre Änderungsregeln zu behalten.
• Erstklassige KI-Leistung: Wenn Sie Ihre generative KI auf Azure ausführen, funktionieren Ihre Anwendungen besser, was mehr Innovation und Wachstum bedeutet.

Innovativ sein ohne Kompromisse

Für IT-Profis und Führungskräfte, die in der wilden Welt der KI zurecht finden, ist Azure ein zuverlässiger Co-Pilot. Mit seiner fortschrittlichen Infrastruktur, der integrierten Sicherheit und dem Engagement für Verantwortung bietet KI einen sicheren und skalierbaren Start für die Entwicklung und den Betrieb generativer KI in der Cloud. Mit Azure können Sie das volle Potenzial von KI ausschöpfen, um Innovationen zu fördern, Ihr Unternehmen wachsen zu lassen und echte, dauerhafte Werte zu schaffen.

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