Vom manuellen Prozessschritt zum produktiven KI-Service, mit Regelwerk im Code und bekannten Betriebskosten.
Ob ein KI-Vorhaben trägt, entscheidet sich beim Zuschnitt. Gute Kandidaten sind Prozessschritte, die viel Zeit kosten, festen Regeln folgen und sich messen lassen.
Diese Artikel zeigen, wie aus einem solchen Schritt in wenigen Tagen ein produktiver Service wird und was KI-Assistenten in der BI-Entwicklung taugen. Beides stammt aus realen Projekten und ist anonymisiert.
Zwei Tage Aufbau, ein Tag Nacharbeit: Wie aus einem manuellen Erfassungsprozess ein produktiver KI-Service in Azure wurde. Referenzarchitektur, Make-or-Buy-Entscheid, Betriebskosten unter einem Cent je Durchlauf und die Lessons Learned aus einem realen Projekt.
KI-Coding-Assistenten beschleunigen die BI-Entwicklung. Aber ohne Projektkontext und Leitplanken machen sie selbstbewusst falsche Edits. Was im echten Power-BI-Repo funktioniert: versionierte Regeln, eine klare Wahrheits-Hierarchie und gepflegte Lessons.
Lassen Sie uns kurz sprechen. Wir prüfen gemeinsam, wo bei Ihnen der größte Hebel liegt.