Schnell entwickeln. Intelligent skalieren. Unternehmenskunden gewinnen.

Entwickeln Sie keine weitere Punktlösung, die außerhalb des klinischen Workflows angesiedelt ist. Für die Umgebungen entwickeln, in denen das Gesundheitswesen bereits arbeitet. Integrieren Sie Dragon Copilot, um Ihre besonderen Funktionen direkt in die Dokumentation, die Aufnahme von Patientendaten, die Koordination der Versorgung, Vorabgenehmigungen, den Abrechnungszyklus und die klinische Entscheidungsunterstützung einzubinden, ohne medizinischem Personal ein weiteres nicht integriertes Tool zum Erlernen zu geben. Verwenden Sie Azure Health Data Services als standardbasiertes Rückgrat für FHIR-, DICOM- und MedTech-Daten. So kann Ihr Produkt eine Verbindung zu elektronischen Gesundheitsakten und klinischen Systemen herstellen und zugleich die Erwartungen von Unternehmen an Interoperabilität, Governance und Skalierbarkeit erfüllen. Verwenden Sie Azure KI Foundry, um Modelle auszuwählen und zu bewerten, Agenten zu erstellen und zu orchestrieren, Erlebnisse mit Gesundheitsdaten zu verankern sowie die von Kunden erwarteten Kontrollen und Überwachungsfunktionen für verantwortungsvolle KI hinzuzufügen. Das Ergebnis: Sie verbringen weniger Zeit damit, Infrastruktur neu zu entwickeln, die Microsoft bereits bereitstellt, und mehr Zeit damit, das wegweisende Erlebnis zu schaffen, das nur Ihr Startup liefern kann – mit überzeugenderen Argumenten für Kaufende und einem schnelleren Weg vom Pilotprojekt zur Einführung im Unternehmen.

Innovationen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften enden nicht an einem Punkt der Wertschöpfungskette – und Ihre Ambitionen sollten es auch nicht. Beginnen Sie mit Microsoft Discovery, um spezialisierte KI-Agents zu entwickeln, die wissenschaftliche Literatur und proprietäre Forschungsdaten analysieren können. So können Teams schneller von der Identifizierung von Zielstrukturen zu vielversprechenden Hypothesen gelangen. Verwenden Sie Azure KI Foundry, um Modelle auszuwählen und zu bewerten, Agents zu orchestrieren, Erlebnisse mit vertrauenswürdigen Daten zu verankern und Kontrollen für verantwortungsvolle KI von Anfang an in die Entwicklung zu integrieren. Wenn Therapien und Geräte in die klinische Entwicklung übergehen, unterstützt Azure Health Data Services dabei, FHIR-, DICOM- und MedTech-Daten in Forschungs-, Studien- und Versorgungsumgebungen zu verbinden. Gesundheitsspezifische Modelle wie MedImageParse, MedImageInsight und CXRReportGen können Bildgebungsworkflows beschleunigen. Dragon Copilot eröffnet zudem Möglichkeiten, differenzierte Funktionen von Startups direkt in die tägliche Arbeit medizinischer Fachkräfte zu integrieren. Von der Entdeckung über klinische Studien bis zur Versorgung: Microsoft stellt Startups die Bausteine bereit, mit denen sie bahnbrechende Ideen in skalierbare Lösungen verwandeln und letztlich die Behandlungsergebnisse von Patientinnen und Patienten verbessern können.

Startups aus den Bereichen Gesundheit und Biowissenschaften verbessern mit ihren Lösungen für Unternehmen die Gesundheit der Bevölkerung, die Patientenversorgung, den Betrieb im Gesundheitswesen und die klinische Forschung. CueZen arbeitet mit dem Health Promotion Board in Singapur zusammen, um KI-gesteuerte, personalisierte Gesundheitsinterventionen auf nationaler Ebene bereitzustellen. Das NudgeRank-System von CueZen wurde in einer 12-wöchigen Studie in Singapur untersucht. Bei den Personen, die personalisierte Anstöße erhielten, stieg die Zahl der täglichen Schritte um 6,17 % und die Zahl der wöchentlichen Trainingsminuten um 7,61 %. Humata Health arbeitet mit großen Gesundheitssystemen zusammen, darunter drei der fünf größten des Landes, um vorherige Genehmigungen mithilfe von KI und Automatisierung effizienter zu bearbeiten. Die Plattform automatisiert den Prozess von der Anforderung über die Einreichung bis zur Statusüberwachung. Humata meldet eine um 80 % höhere Effizienz bei der klinischen Bündelung, 60 % weniger Peer-to-Peer-Prüfungen und eine Genehmigungsquote von 96 % beim ersten Durchlauf. Ignite Data gewann die Mayo Clinic als Kunden mit einem Enterprise-Vertrag für die Automatisierung multizentrischer Onkologiestudien. Darüber hinaus revolutionieren Kooperationen mit Memorial Sloan Kettering und AstraZeneca den Fluss klinischer Daten aus elektronischen Gesundheitsakten in die Forschung. Raapid, unterstützt von M12 (Microsoft Ventures) und UPMC Enterprises, erhielt den Status „Microsoft Healthcare AI Certified Software“ und meldet bei Kunden aus dem Bereich der Krankenversicherungen einen fünffachen ROI sowie zusätzliche Einnahmen von 2 000 bis 4 000 USD pro versicherter Person. Ema Unlimited integriert KI-Mitarbeitende in die Arbeitsabläufe von Gesundheitsorganisationen aus der Fortune 1000 und gibt an, bereits ab dem ersten Tag mehr als 70 % der Arbeitsabläufe zu automatisieren. Dabei handelt es sich um Produktiveinsätze in den bekanntesten medizinischen Einrichtungen und Gesundheitsorganisationen der Welt. Sie zeigen, dass KI mit Compliance auf Unternehmensniveau die strengsten Sicherheits- und Datenschutzstandards der Gesundheitsbranche erfüllen kann.

Innovation schafft keinen Wert, solange sie noch bewertet wird. Für ein Startup bedeutet das aufgeschobenes Wachstum. Für ein Unternehmen bedeutet das ein ungelöstes Problem und eine Plattform, die ihr Potenzial nicht ausschöpft. Beiden Seiten fehlt es nicht an Ehrgeiz. Beiden fehlt die Zeit.

Bauen Sie auf Azure auf, und Ihre Lösung ist sofort für Unternehmen geeignet – auf einer Infrastruktur, die diese bereits besitzen und der sie bereits vertrauen. Die Einführung wird einfacher, und Ihre Technologie erreicht Unternehmen schneller. Und weil sie erweitert, worin bereits investiert wurde, statt daneben zu stehen, löst Ihre Innovation nicht nur ein neues Problem, sondern steigert auch die Rendite einer bereits getätigten Investition.

Jeder große Wandel in der Computertechnik hat eine Sicherheitskategorie hervorgebracht, die es zuvor nicht gab. Das Netzwerk brachte uns die Firewall. Die Cloud hat uns die Statusverwaltung ermöglicht. KI tut es wieder. Diesmal wird diese Kategorie jedoch noch definiert. Organisationen führen KI-Technologien schneller ein, als passende Governance-Tools verfügbar werden. Diese Lücke bietet den Ansatzpunkt für die nächste Generation von Cybersicherheitsunternehmen.

Nähe ist wichtig. In Azure sind die Identitäts-, Endpunkt- und Datenkontrollen, die ein Unternehmen durchsetzt, dieselbe Umgebung, in der Sie entwickeln. Dank Confidential Computing bleiben die benötigten Telemetriedaten sogar während des Trainings verschlüsselt. Das unterscheidet ein Produkt, das ein Problem meldet, von einem Produkt, das es löst. Die Unternehmen, die diese Aufgabe übernehmen, lassen sich keiner einzelnen Kategorie zuordnen. Sie definieren es.

Startups aus dem Bereich Cybersicherheit schützen die kritischste Infrastruktur der Welt mit Implementierungen in Fortune-500-Unternehmen, Finanzinstituten und Behörden. Silverfort sichert mehr als 1 000 Kunden aus dem Unternehmensbereich, darunter Airbus, Ryanair, Rio Tinto und UPS. Dabei analysiert das Unternehmen täglich 10 Milliarden Authentifizierungen und erzielt eine Bruttokundenbindungsrate von 94 %. Abnormal Security überschritt innerhalb von vier Jahren einen ARR von 100 Millionen USD und schützt mehr als 12 % der Fortune 500, darunter Xerox, Maersk und Mattel. Cyera verzeichnete bei Fortune-500-Kunden ein Wachstum von 353 % gegenüber dem Vorjahr und gewann AT&T, Paramount, Nordstrom, Peloton, Chipotle und DocuSign als Kunden. Damit erreichte das Unternehmen einen ARR von mehr als 100 Mio. USD und eine Bewertung von 6 Mrd. USD. Endor Labs überzeugte Atlassian, den bisherigen Anbieter zu ersetzen, und gewann anschließend OpenAI, Robinhood, Cursor und Dropbox als Kunden. Robinhood meldete, dass die Zahl der an die Entwicklungsteams gesendeten Sicherheitsbefunde um 95 % gesunken ist. RegScale ersparte der NIWC Pacific der US Navy mehr als 36 Wochen bei der Automatisierung von Compliance-Prozessen. Blink Ops steigerte seinen Umsatz 2023 um mehr als 600 % und führte mehrere Fortune-500-Kunden vom Pilotbetrieb in den Produktivbetrieb.

Im Finanzdienstleistungssektor ist Integrationsrisiko IMMER auch Geschäftsrisiko. Banken riskieren Ausfallzeiten bei Zahlungsverkehrssystemen, Verzögerungen bei der Betrugserkennung und beschädigte Prüfpfade, wenn sie einen neuen Anbieter einführen. Deshalb prüfen Finanzinstitute bei Startups als Erstes, wie sich deren Lösungen integrieren lassen. Die Fragen sind unmittelbar und konkret: Wird unsere Kernbankingplattform unterstützt? Können wir den Transaktionsdurchsatz aufrechterhalten? Wird die Compliance-Protokollierung beibehalten? Startups, die auf Azure basieren, können von Anfang an Kernbankingplattformen wie Temenos, FIS und Jack Henry, Zahlungsnetzwerke wie SWIFT, ACH und Kartennetzwerke sowie Systeme zur Betrugserkennung integrieren. Die Unterstützung von Verschlüsselung, Transaktionsüberwachung, API-basierten Integrationen und umfassender Prüfprotokollierung ermöglicht es Finanzinstituten, Lösungen in bestehende Abläufe zu integrieren und gleichzeitig regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Lösungen fügen sich in Zahlungsverkehrs- und Abwicklungssysteme ein und entsprechen dabei den Anforderungen an Leistung, Prüfungen und Infrastruktur.

Regelbasierte Systeme verarbeiten Transaktionen. KI-gesteuerte Systeme verstehen sie. Finanzinstitute wechseln von statischen Regeln zu adaptiven Intelligenzmodellen, die Betrug anhand des Verhaltens erkennen, Kreditrisiken auf Grundlage alternativer Signale bewerten und Finanzempfehlungen anhand individueller Muster personalisieren. Doch KI in der Größenordnung des Finanzsektors zu entwickeln, erfordert eine Infrastruktur, die Milliarden von Transaktionen zum Trainieren verarbeiten und Modelle mit einer Latenz von unter einer Sekunde bereitstellen kann. Die KI-Infrastruktur von Azure ermöglicht es Finanz-Startups, Intelligenz über den gesamten Produkt-Stack hinweg aufzubauen. Modelle zur Betrugserkennung können dabei helfen, synthetische Identitätsbetrugsmodelle bei der Kontoeröffnung zu erkennen und Kontoübernahmen vor der Überweisung von Geldbeträgen zu melden. Kreditmodelle bewerten Antragstellende mit geringer Kredithistorie in Echtzeit und unterstützen so Kreditentscheidungen in Echtzeit. Personalisierungsengines liefern Einblicke in das Ausgabeverhalten und empfehlen auf Grundlage des Transaktionsverlaufs passende Produkte. Modelle zur Dokumentenverarbeitung automatisieren die KYC-Verifizierung und tragen dazu bei, mehrtägige Prozesse zu optimieren. Diese Funktionen laufen auf derselben Infrastruktur, werden mit Datensätzen in Transaktionsgröße trainiert und mit der niedrigen Latenz bereitgestellt, die Finanzprodukte erfordern. So bleibt die Erkennung Bedrohungen einen Schritt voraus, anstatt sie erst zu katalogisieren, wenn der Schaden bereits entstanden ist.

Finanzinstitute stehen unter Druck, ihre Systeme zu modernisieren und gleichzeitig einige der strengsten regulatorischen und Sicherheitsstandards der Welt zu erfüllen. Startups, die mit Microsoft aufgebaut wurden, stellen sich diesen beiden Anforderungen bei globalen Banken, innovativen Fintechs und Unternehmen für professionelle Dienstleistungen. Laurel gewann Ernst & Young, Grant Thornton und Crowell & Moring als Kunden – zusammen mit mehr als 100 führenden Rechtsanwaltskanzleien, Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmen. Innerhalb von 12 Monaten stiegen der jährlich wiederkehrende Umsatz um 300 % und die Nutzung um 500 %, bevor das Unternehmen eine Serie-C-Finanzierungsrunde über 100 Millionen US-Dollar abschloss. Endor Labs gewann Robinhood als Kunden. Das Unternehmen meldete, die an die Entwicklungsteams gesendeten Sicherheitsergebnisse um 95 % reduziert zu haben. Wonderful hat bei Banco Caja Social und Bank Hapoalim produktive KI-Agents bereitgestellt. Bei Banco Caja Social steigerte der Agent für das Forderungsmanagement die Umwandlungsrate von Kontakt zu Zahlungszusage von 45 % auf 65 %. Ema Unlimited automatisiert Workflows bei Fintech-Unternehmen aus der Fortune 1000, darunter TrueLayer und Moneyview. Bei den Produktiveinsätzen werden bis zu 80 % der Ticketlösungen automatisiert. Moderne gewann fünf der führenden nordamerikanischen Banken als Kunden und vergrößerte seinen Kundenstamm 2024 um 250 %. Dabei modernisierte das Unternehmen Millionen Zeilen Legacy-Code, auf denen die Finanzinfrastruktur basiert.

Geschäftsbetriebs-Teams beurteilen neue Technologien anhand einer Frage: Funktioniert das jeden Tag in jeder Filiale und neben den Systemen, die bereits im Einsatz sind? Autonomes Bezahlen, Robotik und KI-gestützte Planungsengines müssen sich zuverlässig in POS-, Bestands- und Personalsysteme integrieren lassen – und zwar an Tausenden Standorten, ohne Transaktionen oder Personalabläufe zu beeinträchtigen. Startups, die auf Azure basieren, können SSO- und SAML-Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffssteuerungen sowie API-Integrationen mit POS-, Bestands- und ERP-Systemen unterstützen. Eine Bereitstellung in mehreren Regionen unterstützt den weltweiten Betrieb. Betriebszeit-SLAs und die Bereitschaft für Risikobewertungen von Anbietern helfen IT-Teams, Evaluierungen voranzutreiben. So können Einzelhändler neue Erlebnisse in bestehende Abläufe integrieren, anstatt ihre technologische Grundlage nur für die Zusammenarbeit mit einem Startup neu aufzubauen.

Große Omnichannel-Einzelhändler bieten ideale Voraussetzungen für KI-Innovationen: ein enormes Transaktionsvolumen, umfangreiche Betriebsdaten und komplexe Filialnetzwerke, in denen selbst kleine Effizienzgewinne in großem Maßstab zu spürbaren Verbesserungen bei Marge und Gewinn führen. Wenn KI Bestände, Arbeitskräfte und Preise an Hunderten oder Tausenden Standorten optimieren kann, verstärkt sich die Wirkung schnell. Startups, die auf Azure und Microsoft AI basieren, können sich nahtloser in die vorhandenen Daten und Systeme von Einzelhändlern integrieren und so diesen Mehrwert erschließen. Durch die Zusammenführung von POS-, Bestands-, E-Commerce- und Sensordaten können sie Modelle trainieren, die Nachfrageprognosen verbessern, die Nachbestückung automatisieren und Filialaufgaben nach ihrer erwarteten Wirkung priorisieren. In der Praxis kann das bedeuten, dass KI dafür sorgt, dass wichtige Artikel vorrätig bleiben, unnötige Laufwege des Personals reduziert werden, Preise und Aktionen präziser gesteuert werden und der Bezahlvorgang schneller abläuft – all das verstärkt durch die Größe des modernen Omnichannel-Handels.

Der Einzelhandel verändert sich schneller denn je. Von autonomen Geschäften bis hin zu KI-gesteuerter Planung und Robotik auf der Verkaufsfläche helfen Startups, die mit Microsoft entwickelt wurden, einigen der weltweit größten Einzelhändler, Kundenerlebnisse und Abläufe in großem Maßstab neu zu gestalten. Auger bringt agentenbasierte KI in die Lieferketten von Meta Reality Labs, Fanatics und Kimberly-Clark. Bei Fanatics werden etwa 85 % der Entscheidungen in den von Auger verwalteten Prozessen autonom getroffen. AiFi arbeitete mit Microsoft an Smart Store Analytics zusammen und setzte autonome Ladentechnologie bei Einzelhändlern wie Carrefour, Albert Heijn und Żabka sowie bei den Detroit Lions im Ford Field ein. Dort sank die durchschnittliche Transaktionsdauer um 50 %, während der Umsatz pro Kopf um 170 % stieg. Toolio trat dem Programm Microsoft für Startups Pegasus bei und wurde als Microsoft für Retail KI-zertifiziert. Das Unternehmen betreut Marken wie Boll & Branch, MeUndies, Magnolia und Rothy’s und bietet Integrationen mit Dynamics 365 und Power BI. Typeface unterstützt unter anderem Microsoft, ASICS, Marks & Spencer und Johnson Controls. General Robotics erweitert den Einsatz von KI auf physische Abläufe. Mit GRID lässt sich nach eigenen Angaben die Einarbeitung neuer Roboter von etwa einem Monat auf nur zwei Stunden verkürzen.