Der KI-Hype und die Vielzahl an schnell einsetzbaren AI-Tools verleiten zu einer schnellen Einführung verschiedener KI-Anwendungen. Oft entstehen durch unüberlegte Entscheidungen eine Menge an Lizenz- und Entwicklungskosten, Frustration bei den Mitarbeiter:innen und eine große Menge an verschiedenen Anwendungen, die nicht miteinander zusammenspielen. Um das zu vermeiden und von Beginn an die richtige AI-Lösung zu finden, haben wir die wichtigsten Fragen für Sie zusammengefasst und Microsoft Copilot sowie Azure AI anhand der wichtigsten Kriterien miteinander verglichen.
Welches Tool passt für welche Anwendungsfälle?
Microsoft Copilot ist für Anwendungsfälle rund um die jeweiligen Microsoft-Anwendungen optimiert. Im Mittelpunkt stehen dabei die Effizienzsteigerung der einzelnen Nutzer:innen und die Abbildung von einfachen Geschäftsprozessen. Ein Vorteil des Copilot liegt darin, dass die Nutzer:innen in den Anwendungen mit KI-Funktionen arbeiten können, wo sie auch ihre restlichen Aufgaben erledigen.
Neben einfachen und standardisierten Anwendungsfällen können Azure KI-Anwendungen auch für komplexere und spezifischere KI-Projekte eingesetzt werden. Sie bieten die Flexibilität, an die individuellen Bedürfnisse einer Organisation angepasst zu werden. Darüber hinaus decken sie durch die Vielzahl an unterschiedlichen Modellen eine viel größere Bandbreite an Möglichkeiten ab.
Fazit Anwendungsfälle: Copilot eignet sich vor allem für Anwendungsfälle innerhalb von Microsoft-Anwendungen, Azure AI für alle anderen, individuelleren Anwendungsfälle.
Welche Individualisierungs-Möglichkeiten gibt es?
Die verschiedenen Copiloten bieten mit den integrierten Funktionen einige benutzerfreundliche vordefinierte Anpassungsoptionen. Ein gewisses Maß an Individualisierung ist durch Agenten und Erweiterungen mit der Integration von Copilot Studio möglich.
Azure KI-Lösungen können vollständig an die Anforderungen und Prozesse des Unternehmens angepasst und gegebenenfalls in Drittsysteme integriert werden. Der größte Vorteil liegt jedoch in der Anpassung der von der KI generierten Ergebnisse. Durch die Entwicklung eigener Lösungen können die Anwendungen so angepasst werden, dass die Qualität der Ergebnisse verbessert und Schwächen wie Halluzinationen minimiert werden.
Fazit Individualisierbarkeit: Copilot-Anwendungen lassen sich nur in begrenztem Umfang individualisieren, worin aber auch die Stärke des Produkts liegt. Azure AI Anwendungen sind vollständig individualisierbar.
Welche Datenquellen werden verwendet?
Innerhalb des Microsoft-Ökosystems können die Copiloten einfach auf die jeweiligen Datenquellen zugreifen und bieten so eine schnelle Lösung für den Einsatz von KI unter Einbeziehung dieser Daten. Verschiedene Konnektoren ermöglichen die Integration von Drittsystemen.
Azure AI bietet dank der verschiedenen Funktionen der Azure-Plattform diverse Möglichkeiten zur Integration unterschiedlicher Datenquellen, auch von Systemen außerhalb von Microsoft. Mit der Entwicklung geht jedoch ein erhöhter Bedarf an Data Governance einher.
Fazit Datenquellen: Die Stärke von Copiloten liegt innerhalb des Microsoft Ökosystems. Azure AI Anwendungen können eine breitere Datenbasis nutzen, allerdings mit dem damit verbundenen Aufwand.
Wie aufwändig sind Entwicklung und Einführung?
Die Copiloten erfordern nur einen geringen Implementierungsaufwand durch die Integration in bestehende Produkte und wenig zusätzlichen Aufwand durch die Erstellung von Konnektoren und Agenten. Sie können daher mehr oder weniger sofort nach der Lizenzierung eingesetzt werden und ermöglichen so einen schnellen Einstieg in die Welt der KI-Anwendungen. Ein besonderes Augenmerk sollte jedoch auf das Change-Management gelegt werden, da die Funktionsweise der Copiloten erlernt werden muss.
Die Entwicklung von Azure AI-Anwendungen erfordert deutlich längere Durchlaufzeiten als die Einführung von Copiloten, da sie zumindest in Teilen individuell gelöst werden muss. Auch wenn Anbieter wie smartpoint bereits Referenzlösungen und Produkte auf Basis von Azure AI entwickelt haben, ist immer mit einem individuellen Anteil zu rechnen, um die Vorteile voll auszuschöpfen. Zudem erfordern Azure AI-Anwendungen den Aufbau einer Infrastruktur.
Fazit Entwicklung/Einsatz: Der Einsatz von Copiloten kann nach der Lizenzierung sehr schnell erfolgen, während die Entwicklung von Azure AI-Anwendungen naturgemäß ein Projekt erfordert.
Wie sieht es mit Support und Wartung aus?
Durch das Software-as-a-Service Modell von Microsoft Copilot werden laufend neue Funktionen und Support von Microsoft zur Verfügung gestellt. Dadurch ist eine kontinuierliche Verbesserung des Produktes ohne eigenen Aufwand zu erwarten.
Azure AI-Anwendungen müssen selbstständig oder durch den Entwicklungspartner weiterentwickelt werden. Dies ermöglich allerdings auch eine agile Vorgehensweise und die Einarbeitung von Nutzer:innenfeedback in das Produkt. Eine eigene Wartungs- und Supportstrategie ist allerdings erforderlich.
Fazit Wartung und Support: Aufgrund des SaaS-Modells und des individuellen Produktcharakters ergeben sich völlig unterschiedliche Ausgangssituationen.
Was kosten die Modelle?
Für die Nutzung von Microsoft Copilot fallen monatliche Lizenzgebühren pro Nutzer an. Je nach Copilot kosten diese Lizenzen mindestens ca. 30 € - unabhängig von der Nutzungsintensität. Da Copilot für die individuelle Produktivität der Nutzer:innen konzipiert sind, hängt der Return on Invest stark von der einzelnen Person ab.
Neben den bereits erwähnten Entwicklungskosten werden die Azure AI Anwendungen verbrauchsabhängig abgerechnet. Das bedeutet, dass sich nur tatsächlich genutzte Funktionen auch finanziell im Unternehmen niederschlagen. Vor allem bei einer großen Anzahl von Nutzern und spezifischen Anwendungsfällen ist diese Form der Abrechnung eine Überlegung wert.
Fazit Kosten: Ab einer höheren mittleren zweistelligen Nutzerzahl kann sich die individuelle Entwicklung und Nutzung von Azure AI-Anwendungen für Unternehmen bereits lohnen.
Fazit: Vorteile auf beiden Seiten
Sowohl Microsoft Copilot als auch Azure AI bieten Unternehmen, die KI-Initiativen umsetzen möchten, erhebliche Vorteile. Die Wahl der richtigen Lösung hängt jedoch stark von den spezifischen Anforderungen und Zielen des Unternehmens ab.
Microsoft Copilot zeichnet sich durch eine schnelle Implementierung, eine nahtlose Integration in das Microsoft-Ökosystem und die sofortige Verfügbarkeit von Anwendungsfällen aus. Es eignet sich besonders für Unternehmen, die schnell von den Vorteilen der KI profitieren wollen und deren Anwendungsfälle hauptsächlich innerhalb der Microsoft-Anwendungen liegen.
Azure AI hingegen bietet die Möglichkeit, maßgeschneiderte und individuelle Anwendungsfälle und Projekte umzusetzen. Diese Lösungen sind besonders geeignet für Unternehmen mit spezifischen Anforderungen, vielen Anwender:innen und einem hohen Qualitätsbedürfnis. Die Flexibilität und Anpassbarkeit von Azure AI ermöglicht die Umsetzung von komplexeren und spezifischeren KI-Projekten, die über Standardanwendungen hinausgehen.
Microsoft Copilot und Azure AI liefern beide Mehrwert – es kommt aber auf die Umstände an.
Letztendlich bieten beide Ansätze einen Mehrwert und die Entscheidung sollte auf den individuellen Bedürfnissen und Ressourcen des Unternehmens basieren. Unternehmen, die eine schnelle und einfache Implementierung wünschen, werden von Microsoft Copilot profitieren, während Unternehmen, die maßgeschneiderte Lösungen und mehr Flexibilität benötigen, Azure AI in Betracht ziehen sollten. Wir von smartpoint unterstützen Sie gerne bei der Entscheidung und Umsetzung des gewählten Weges.
Kriterium | Microsoft Copilot | Azure AI |
|---|---|---|
| Anwendungsfälle | Optimiert für Microsoft-Anwendungen, Effizienzsteigerung und einfache Geschäftsprozesse | Flexibel für komplexere und spezifischere Projekte, Anpassung an individuelle Bedürfnisse |
| Individualisierbarkeit | Begrenzte Anpassungsoptionen, vordefinierte Funktionen, Integration von Copilot Studio | Vollständig anpassbar, Integration in Drittsysteme, Verbesserung der Ergebnisqualität |
| Datenquellen | Einfache Integration in Microsoft-Ökosystem, Konnektoren für Drittsysteme | Vielfältige Integrationsmöglichkeiten, erhöhter Bedarf an Data Governance |
| Entwicklung/Einführung | Geringer Implementierungsaufwand, schnelle Einsatzbereitschaft, Fokus auf Change-Management | Längere Durchlaufzeiten, individuelle Lösungen, Aufbau einer Infrastruktur erforderlich |
| Support und Wartung | SaaS-Modell, kontinuierliche Verbesserungen und Support von Microsoft | Eigenständige Weiterentwicklung oder durch Partner, agile Vorgehensweise, eigene Strategie nötig |
| Kosten | Monatliche Lizenzgebühren pro Nutzer, ROI abhängig von individueller Produktivität | Verbrauchsabhängige Abrechnung, lohnenswert bei vielen Nutzern und spezifischen Anwendungsfällen |
