Die Welt der generativen KI entwickelt sich unglaublich schnell. Wenn Sie Kundensupport-Tools auf einer großen Plattform wie Microsoft Azure entwickeln, kann es sich anfühlen, als hätten Sie mit einem Wimpernschlag Updates im Wert eines ganzen Jahres verpasst.
Mit diesen Änderungen Schritt zu halten, ist eine echte Herausforderung, besonders wenn sie direkte Auswirkungen auf Ihr Budget und Ihre Arbeitsabläufe haben. Jüngste Umstellungen im Azure OpenAI Service, von neuen APIs bis hin zu einem kompletten Rebranding der Plattform, können für Support-Teams, die – seien wir ehrlich – einfach nur Kundenprobleme schneller lösen wollen, zu viel Verwirrung und versteckten Kosten führen.
Dieser Leitfaden führt Sie durch die wichtigsten Änderungen des Azure OpenAI Service, die sich auf Support-Tools auswirken, erklärt, was sie tatsächlich für Ihren Arbeitsalltag bedeuten, und zeigt einen wesentlich unkomplizierteren Weg zur Automatisierung Ihres Supports.
Was ist der Azure OpenAI Service?
Bevor wir ins Detail gehen, lassen Sie uns kurz eine gemeinsame Grundlage schaffen. Der Azure OpenAI Service ist im Grunde Microsofts Weg, Unternehmen Zugang zu den leistungsstarken OpenAI-Modellen (wie der GPT-4-Familie) innerhalb seiner eigenen sicheren und konformen Azure-Cloud zu geben.
Die Hauptidee ist, Entwicklern die zentralen KI-Modelle und die technische Grundlage zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Anwendungen zu erstellen, zu denen oft auch Tools für den Kundensupport gehören. Für die meisten Unternehmen liegt der Reiz darin, die beeindruckenden Modelle von OpenAI in Kombination mit den Sicherheits- und Datenschutzversprechen von Azure zu erhalten (Microsofts Verpflichtung, Modelle nicht mit Ihren Daten zu trainieren, ist hier ein wichtiger Punkt).
Wenn wir von „Support-Tools“ sprechen, meinen wir KI-gestützte Anwendungen wie Chatbots, Tools zur Unterstützung menschlicher Agenten und autonome Agenten, die dafür konzipiert sind, Kundenfragen in Helpdesks wie Zendesk oder Intercom zu beantworten.
Ein Überblick über die wichtigsten Änderungen am Azure OpenAI Service, die sich auf Support-Tools auswirken
Wenn Sie sich in letzter Zeit mit den KI-Angeboten von Azure beschäftigt haben, ist Ihnen wahrscheinlich aufgefallen, dass die Dinge ein wenig anders aussehen. Das gesamte Setup wurde neu organisiert und aktualisiert, was verwirrend sein kann, wenn Sie nur herausfinden möchten, wo Sie anfangen sollen.
Hier sind die großen Veränderungen, die Sie kennen sollten.
Von verstreuten Studios zur einheitlichen Azure AI Foundry
Microsoft hat kürzlich aufgeräumt. Was früher separate Plattformen wie Azure AI Studio und Azure OpenAI Studio waren, wurde nun zu einer einzigen, einheitlichen Plattform namens Azure AI Foundry zusammengefasst.
Ziel ist es, einen zentralen Ort für den gesamten KI-Entwicklungsprozess zu schaffen. Es verfügt über einen Katalog von über 1.600 Modellen von OpenAI, Meta, Cohere und anderen, der Entwicklern alles bietet, was sie zum Erstellen, Testen und Starten von KI-Lösungen benötigen.
Aber hier ist das Kleingedruckte für Support-Teams: Obwohl es sich um ein unglaublich leistungsstarkes Toolkit handelt, ist es immer noch eine komplexe, auf Entwickler ausgerichtete Umgebung. Der Name verrät es schon, es ist eine „Foundry“ (Schmiede), um Dinge von Grund auf zu schmieden, keine fertige Lösung, die Sie einfach in Ihren Helpdesk einbinden können.
Die neue Responses API zur Erstellung von Agenten
Eine der bedeutendsten technischen Neuerungen ist die neue Responses API. Man kann sie sich als eine viel intelligentere Version der alten Chat Completions API vorstellen. Sie wurde speziell entwickelt, um Entwicklern zu helfen, Agenten zu erstellen, die mehr können als nur chatten – sie können Werkzeuge verwenden, Funktionen aufrufen und Aktionen ausführen, alles innerhalb eines einzigen strukturierten API-Aufrufs.
Das ist eine ziemlich große Sache für die Support-Automatisierung. Es ist die Technologie, die es einem KI-Agenten ermöglicht, die Bestellung eines Kunden in Shopify nachzuschlagen, eine technische Antwort in einer Wissensdatenbank zu finden oder ein Ticket in Jira Service Management zu erstellen. Die Responses API unterstützt fortschrittliche Funktionen wie Function Calling (der KI mitteilen, ein bestimmtes Werkzeug zu verwenden), die Suche in Dateien und sogar die Erstellung von Bildern.
Neue Modelle und sich entwickelnde Preisstrukturen
Wie zu erwarten, fügt Azure ständig neue und leistungsfähigere Modelle hinzu, wie das multimodale GPT-4o und das Sora-Videomodell. Aber mehr Leistung geht oft mit einer komplizierteren Preisstruktur einher.
Die Kosten sind nutzungsabhängig und werden nach der Anzahl der „Token“ (winzige Wortteile) berechnet, die Ihre Anwendung verwendet. Dies umfasst sowohl die Informationen, die Sie an das Modell senden (die Eingabe), als auch die Antwort, die es generiert (die Ausgabe). Verschiedene Modelle haben drastisch unterschiedliche Kosten, und Sie zahlen fast immer mehr für die Ausgabe-Token als für die Eingabe-Token.
Hier ein kurzer Überblick, wie sich einige beliebte Modelle vergleichen:
| Modell | Eingabepreis (pro 1 Mio. Token) | Ausgabepreis (pro 1 Mio. Token) |
|---|---|---|
| GPT-4o-2024-1120 Global | 2,50 $ | 10,00 $ |
| GPT-4o-mini-0718 Global | 0,15 $ | 0,60 $ |
| GPT-4.1-2025-04-14 Global | 2,00 $ | 8,00 $ |
Wie sich diese Änderungen am Azure OpenAI Service auf Support-Tools auswirken
Okay, was bedeutet all dieser technische Kram nun für einen Support-Leiter, der einfach nur Arbeitsabläufe automatisieren und sein Team effizienter machen will? Hier stößt das Potenzial der Plattform auf einige sehr reale, praktische Hürden.
Mehr Leistung bedeutet mehr Komplexität
Die neue Responses API und ihre Function-Calling-Funktionen klingen auf dem Papier großartig. Man kann sich vorstellen, einen Support-Agenten zu bauen, der Bestelldetails abruft, den Versandstatus prüft und eine Rückerstattung bearbeitet, alles ohne menschliches Zutun.
Die Realität ist, dass die Erstellung eines solchen Systems einen ernsthaften, kontinuierlichen technischen Aufwand erfordert. Ihre Entwickler müssen die technischen Regeln für jedes einzelne Werkzeug definieren, den Code zur Verwaltung der API-Aufrufe schreiben und ein System aufbauen, das Fehler elegant handhaben kann. Und das ist kein einmaliges Projekt. Wenn sich die Azure-API-Spezifikationen ändern, ist es die Aufgabe Ihres Teams, diese Updates manuell zu verfolgen und Ihren Code umzuschreiben, damit Ihr Support-Bot nicht ausfällt.
Hier erweist sich eine speziell für den Support konzipierte Plattform als nützlich. Mit einer Lösung wie eesel AI erhalten Sie sofort leistungsstarke, vorgefertigte Aktionen für Ihren Helpdesk (wie das Taggen, Schließen oder Eskalieren von Tickets). Sie können auch jedes externe Tool über eine einfache, geführte Einrichtung anbinden. Sie erhalten eine vollständig anpassbare Workflow-Engine ohne monatelange Entwicklungs- und Wartungskopfschmerzen.
Unvorhersehbare Kosten, die mit Ihrem Supportvolumen wachsen
Ein auf Token basierendes Preismodell klingt flexibel, kann aber für ein Support-Team eine Quelle ständiger Budget-Sorgen sein. Ihre Kosten sind direkt an Ihr Ticketvolumen gebunden. Ein geschäftiger Monat, eine Produkteinführung, die eine Flut von Fragen mit sich bringt, oder eine Reihe komplexer Kundenprobleme (die längere Gespräche und mehr Token erfordern) können am Ende des Monats zu einer überraschend hohen Rechnung führen.
Laut einer Forrester-Studie kann die Verbesserung des Kundenengagements den Umsatz um bis zu 8 % steigern, was fantastisch ist. Aber wenn Ihre Support-Tool-Kosten mit diesem Erfolg unvorhersehbar skalieren, schmälert das direkt Ihre Margen. Sie werden praktisch dafür bestraft, dass Sie erfolgreich sind.
Im Gegensatz dazu bietet eesel AI klare, vorhersehbare Preise. Unsere Pläne basieren auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat, ohne zusätzliche Gebühren pro Lösung. So können Sie mit Zuversicht budgetieren und Ihre Support-Operationen skalieren, ohne sich über ausufernde Kosten Sorgen machen zu müssen.
Die Lücke zwischen Plattform-Verfügbarkeit und tatsächlicher Leistung
Azure bietet ein Service Level Agreement (SLA) mit 99,9 % Verfügbarkeit, was auf einer Funktionsliste großartig aussieht. Aber dieses SLA garantiert nur, dass der Dienst läuft. Es gibt keinerlei Versprechungen über die Genauigkeit des Modells, die Qualität seiner Antworten oder wie schnell es reagiert.
Wenn Ihr auf Azure basierender Agent etwas erfindet, einem Kunden die falschen Informationen gibt oder während einer Stoßzeit langsam wird, liegt es an Ihnen, das zu beheben. Das Risiko einer schlechten Kundenerfahrung liegt allein auf den Schultern Ihres Teams.
eesel AI wurde speziell für zuverlässigen Kundensupport entwickelt. Sie können sein Wissen einfach auf vertrauenswürdige Quellen wie Ihr Hilfe-Center beschränken, damit es nicht vom Thema abweicht. Noch besser: Sie können unseren Simulationsmodus verwenden, um seine Leistung an Tausenden Ihrer echten vergangenen Tickets zu testen. Dies zeigt Ihnen die erwartete Lösungsrate und Antwortqualität, bevor es jemals mit einem echten Kunden spricht, und gibt Ihnen absolute Sicherheit.
Warum eine dedizierte Plattform intelligenter ist als eine Eigenentwicklung
Wenn Sie über KI für den Support nachdenken, war die Frage „Eigenentwicklung vs. Kauf“ noch nie so klar. Während Sie auf einer rohen Plattform wie Azure aufbauen können, bringt Sie eine dedizierte Lösung, die für Support-Workflows konzipiert ist, schneller und zuverlässiger an Ihre Ziele.
In Minuten statt Monaten live gehen
Die Erstellung eines produktionsreifen Support-Agenten auf Azure ist ein riesiges Unterfangen. Es erfordert oft ein Team von erfahrenen KI-Ingenieuren, Projektmanagern und monatelange Arbeit, nur um eine Basisversion zum Laufen zu bringen.
Mit eesel AI ist die Erfahrung vollständig Self-Service. Sie können Ihren Helpdesk verbinden, egal ob Zendesk oder Freshdesk, Ihre Wissensquellen von Confluence bis Google Docs synchronisieren und Ihren ersten KI-Agenten in nur wenigen Minuten starten. Kein Programmieren erforderlich.
Vereinheitlichen Sie Ihr Wissen ohne manuelle Arbeit
Um einen auf Azure basierenden Agenten nützlich zu machen, müssen Sie Ihr eigenes System erstellen, um ihn mit dem Wissen Ihres Unternehmens zu verbinden. Dies ist ein ziemlich aufwändiges Data-Science-Projekt, das die Vorbereitung von Dokumenten, deren Indizierung und die Erstellung von sogenannten Vektor-Einbettungen umfasst.
eesel AI erledigt das sofort für Sie. Es lernt automatisch aus Ihren vergangenen Tickets, um die einzigartige Stimme Ihrer Marke zu treffen, und kann sich mit über 100 Quellen durch Ein-Klick-Integrationen verbinden. Es hilft Ihnen sogar, Lücken in Ihrer Wissensdatenbank zu finden und zu füllen, indem es erfolgreich gelöste Tickets in Artikelentwürfe für Ihr Hilfe-Center umwandelt.
Volle Kontrolle für Support-Leiter, nicht nur für Entwickler
Die Verwaltung und Anpassung eines auf Azure basierenden Support-Agenten bedeutet in der Regel, dass Sie einen Entwickler benötigen. Wenn Sie seine Persönlichkeit ändern, seine Eskalationsregeln anpassen oder eine neue Automatisierung hinzufügen möchten, erstellen Sie wahrscheinlich ein Ticket für das Engineering-Team und reihen sich in deren Warteschlange ein.
eesel AI gibt Support-Leitern die Kontrolle. Unsere einfache Benutzeroberfläche gibt Ihnen das letzte Wort. Sie können den intuitiven Prompt-Editor verwenden, um die Persona der KI zu definieren, spezifische Regeln erstellen, um genau zu entscheiden, welche Tickets automatisiert werden sollen, und benutzerdefinierte Aktionen einrichten, ohne einen Entwickler um Hilfe bitten zu müssen. Sie können klein anfangen, den Wert beweisen und Ihre Automatisierung in Ihrem eigenen Tempo skalieren.
Konzentrieren Sie sich auf Ergebnisse, nicht auf die Infrastruktur
Während die jüngsten Änderungen am Azure OpenAI Service, die sich auf Support-Tools auswirken, einige leistungsstarke neue Bausteine für Entwickler eingeführt haben, unterstreichen sie auch die inhärente Komplexität, die unvorhersehbaren Kosten und die starke Abhängigkeit von Engineering-Teams der Plattform.
Für Support-Leiter ist das Ziel nicht, ein Experte für KI-Infrastruktur zu werden. Das Ziel ist es, Kundenprobleme schnell und gut zu lösen. Die Entwicklung und Wartung Ihrer eigenen KI-Tools auf Azure kann leicht zu einer großen Ablenkung von dieser Mission werden.
Starten Sie Ihren KI-Support-Agenten noch diese Woche, nicht erst im nächsten Quartal
Anstatt sich in den APIs und Preismodellen von Azure zu verheddern, können Sie mit eesel AI einen leistungsstarken, voll integrierten und zuverlässigen KI-Agenten einsetzen.
Sie können all Ihre Wissensquellen zusammenführen, Ihren First-Line-Support automatisieren und genau sehen, wie Ihre Lösungsrate sein wird, bevor Sie ihn überhaupt einschalten. Es ist der schnellste Weg zu besseren Support-Ergebnissen.
Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion und überzeugen Sie sich selbst.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Änderungen umfassen die Vereinheitlichung von KI-Entwicklungsplattformen in der Azure AI Foundry und die Einführung der Responses API. Ziel ist es, ein umfassenderes Toolkit für die Erstellung fortschrittlicher KI-Agenten bereitzustellen.
Diese Änderungen führen leistungsstarke neue Funktionen ein, erhöhen aber auch die Komplexität bei der Erstellung von Support-Agenten von Grund auf. Die Responses API erfordert beispielsweise erheblichen technischen Aufwand, um Werkzeuge zu definieren, API-Aufrufe zu verwalten und Fehler effektiv zu behandeln.
Die aktualisierte, auf Token basierende Preisstruktur kann zu unvorhersehbaren Kosten führen, die direkt mit Ihrem Supportvolumen skalieren. Das bedeutet, dass geschäftige Zeiten oder komplexe Interaktionen zu höher als erwarteten Rechnungen führen können.
Während Azure ein 99,9 %iges Verfügbarkeits-SLA für seine Dienste bietet, gilt diese Garantie nur für die Verfügbarkeit des Dienstes. Sie deckt nicht die Genauigkeit, die Qualität der Antworten oder die Reaktionsgeschwindigkeit der KI-Modelle selbst ab, sodass diese Verantwortung bei Ihrem Team liegt.
Die Implementierung neuer KI-Supportfunktionen mit diesen Azure-Änderungen erfordert immer noch erhebliche Entwicklungszeit, oft Monate, da benutzerdefinierte Lösungen erstellt und gewartet werden müssen. Dies steht im Gegensatz zu dedizierten Plattformen, die eine viel schnellere, oft auf Selbstbedienung basierende Bereitstellung bieten.
Die Verwaltung und Anpassung von KI-Agenten, die direkt auf Azure basieren, erfordert in der Regel Entwickler, um Änderungen vorzunehmen, wie z. B. die Anpassung von Personas oder Eskalationsregeln. Dedizierte Plattformen wie eesel AI sind jedoch darauf ausgelegt, Support-Leitern mit intuitiven Benutzeroberflächen die direkte Kontrolle zu ermöglichen.
