Webinar
Viele Unternehmen haben konkrete KI-Ideen – doch häufig ist die Idee schneller als die technische und organisatorische Basis. Daten liegen verteilt, Azure ist noch nicht als Betriebsplattform etabliert, Governance- und Sicherheitsfragen sind offen und internes Know-how muss erst aufgebaut werden.
Auf dem Weg von der Idee zur produktiven Anwendung zeigt sich deshalb schnell: Der entscheidende Teil liegt nicht allein in der KI-Anwendung selbst, sondern vor allem im Fundament dahinter. Damit KI im Unternehmensalltag tatsächlich nutzbar, betreibbar und erweiterbar wird, braucht es eine tragfähige Cloud- und Datenbasis.
In unserem Webinar zeigt Matthias Braun anhand eines konkreten Praxisbeispiels, wie aus einer fachlichen KI-Idee Schritt für Schritt eine belastbare Grundlage für Umsetzung und Skalierung entsteht. Dabei erfahren Sie, wie Azure Foundation, Betriebsmodell, strukturierte Daten, Microsoft Fabric und semantische Suche zusammenspielen – und welche Rolle Governance und internes Know-how dabei spielen.
Wann? Am 3. November 2026, 10.00 Uhr
Wo? Online
konkrete KI-Use-Cases produktiv umsetzen möchten und dafür die passenden technischen Voraussetzungen schaffen müssen
vor der Frage stehen, wie sich verteilte Unternehmensdaten strukturiert für KI nutzbar machen lassen
eine sichere und skalierbare Azure- und Datenbasis schaffen möchten, die nicht nur einen einzelnen Use Case trägt
Matthias Braun
Architect & Microsoft MVP
Matthias ist Cloud-Architect und Microsoft MVP für Azure Infrastructure as Code. Seit 17 Jahren unterstützt er Unternehmen dabei, sichere, automatisierte und wirtschaftliche Cloud-Architekturen zu entwickeln. Sein Schwerpunkt liegt auf Infrastructure as Code, Azure-Kostenoptimierung, Automatisierung sowie der Integration von Cloud- und On-Premises-Umgebungen.
Was Sie erwartet

Warum erfolgreiche KI-Projekte nicht allein beim Use Case beginnen – und welche technische Grundlage notwendig ist, damit aus einer Idee eine praxistaugliche Lösung werden kann.

Welche Voraussetzungen eine Azure Foundation erfüllen sollte, damit KI-Anwendungen sicher betrieben und später erweitert und skaliert werden können.

Wie Betriebsmodell, Governance und internes Know-how zusammenspielen und warum diese Themen bereits zu Beginn eines KI-Projekts berücksichtigt werden sollten.

Welche Rolle strukturierte Daten, Microsoft Fabric und semantische Suche spielen – und wie daraus eine Lösung entsteht, die im Unternehmensalltag nutzbar, betreibbar und erweiterbar ist.
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