Microsoft Copilot vs Azure AI Studio: Mit welchem KI-Tool starten Sie Ihre KI-Reise?.

Künstliche Intelligenz (KI) wird in einem rasanten Tempo immer besser, was Entscheidungen über Technologieinvestitionen immer komplexer macht. Insbesondere der Trend zu Software-as-a-Service (SaaS)-Lösungen verändert die IT-Landschaft nachhaltig. In diesem Kontext ist es für Unternehmen unerlässlich, Entscheidungen zu treffen, die sowohl den aktuellen Anforderungen gerecht werden als auch zukünftige Entwicklungen berücksichtigen. Konkret stehen Unternehmen aktuell oft vor der Entscheidung Microsoft Copilot vs. Azure AI Studio: Auf welches KI-Tool setzten wir für unsere KI-Reise?

Überblick über Microsoft 365 Copilot und das Azure AI Studio

Microsoft 365 Copilot steht exemplarisch für den Wandel hin zu SaaS-basierten KI-Lösungen. Der Copilot ist, wie der Name schon sagt, ein Assistent. Der Copilot ist aber deutlich mehr als Chatbot mit integrierter Erstellung, Analyse, etc. von Texten, Dokumenten und Bildern. Durch die nahtlose Integration in M365 und die No-Code/Low-Code Möglichkeiten in der Power Platform entsteht ein richtiges KI-Ökosystem innerhalb der Microsoft Suite.

Das Azure AI Studio hingegen ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte KI-Lösungen für spezifische Bedürfnisse zu entwickeln. Diese individuellen Lösungen bieten eine hohe Anpassungsfähigkeit, welche allerdings Azure- und KI-Experten umsetzen müssen.

Ist die Flexibilität des Microsoft 365 Copilots nur Schein?

SaaS-Lösungen haben meist den Vorteil, sehr flexibel zu sein. Der Copilot ist logischerweise flexibler als ein eigenmodelliertes KI-Modell auf eigener Hardware, aber die Flexibilität hat ein paar Einschnitte. Einerseits gibt es aktuell eine Mindestabnahmemenge von 300 Lizenzen. Bei einer monatlichen Lizenz von 30 Euro oder US-Dollar pro User entstehen so jährliche Kosten von mindestens 108.000 €/$ (30*300*12). Zudem muss man sich als Unternehmen an die gekauften Copilot-Lizenzen direkt mittelfristig binden!

Aus der KI-Toolauswahl wird ein Strategiespiel: Schlussfolgerung

Ein sehr guter Ansatz aus der Praxis für die Toolauswahl ist folgender. Ordnen Sie all Ihre KI-Use-Cases ein, inwiefern diese per SaaS, PaaS oder IaaS umsetzbar sind. Schätzen Sie dann ein, welche PaaS-Lösung bald per SaaS und welche IaaS-Lösung bald als PaaS möglich ist. Dann erkennen Sie Ihren Fokusbereich.

Überlegen Sie mal. Vermutlich 80% der KI-SaaS-Tools am Markt sind Lösungen, die man vor 12-18 Monaten noch selbst entwickeln hätte müssen. Dieser Trend scheint noch nicht vorbei zu sein.

Zusammenfassend ist es für Unternehmen entscheidend, sowohl die aktuellen Anforderungen als auch zukünftige Trends bei der Wahl ihrer KI-Technologien zu berücksichtigen. Die Balance zwischen sofort verfügbaren SaaS-Lösungen und individuell angepassten Plattformen benötigt Fingerspitzengefühl, einen Marktüberblick und Einschätzungsgeschick für die internen Use Cases

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Hinweis: Beitragsbild ist KI-generiert von DALLE-3 in ChatGPT.