Benutzerdefinierte oder vorgefertigte KI-Modelle in Power Platform: Welches benötigen Sie?

Von Mirko Peters · 2026-10-25

Vergleichen Sie benutzerdefinierte und vorgefertigte KI-Modelle in Power Platform. Erfahren Sie, wann Sie sofort einsatzbereite KI-Builder-Funktionen nutzen sollten und wann es sich lohnt, benutzerdefinierte Modelle mit Ihren eigenen Daten zu trainieren.

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Die Wahl zwischen benutzerdefinierten und vorgefertigten KI-Modellen in Microsoft Power Platform hängt ganz von Ihren konkreten geschäftlichen Anforderungen ab. Vorgefertigte Modelle verarbeiten Standarddokumente wie allgemeine Rechnungen direkt ohne Anpassung. Benutzerdefinierte Modelle eignen sich dagegen hervorragend, um Daten aus individuell gestalteten Unternehmensdokumenten zu extrahieren, indem sie Ihre eigenen historischen Daten nutzen.

Das Wichtigste in Kürze

• Vorgefertigte KI-Modelle benötigen kein Training und sind für Standardaufgaben optimiert, etwa für die Verarbeitung allgemeiner Belege und die Textextraktion.
• Benutzerdefinierte KI-Modelle lernen aus den spezifischen Dokumentenformen, Layouts und Eigenheiten Ihres Unternehmens. So erreichen sie bei individuellen Dateien eine höhere Genauigkeit.
• Um ein einfaches benutzerdefiniertes Modell zur Dokumentenverarbeitung in AI Builder zu trainieren, reichen bereits fünf Beispieldokumente aus.
• Benutzerdefiniert bedeutet nicht automatisch besser. Es bedeutet lediglich, dass das Modell auf eine gezielte geschäftliche Herausforderung zugeschnitten ist.
• Beide Modelltypen lassen sich über Low-Code-Aktionen und Power-Fx-Formeln nahtlos in Power Apps und Power Automate integrieren.

Den grundlegenden Unterschied verstehen

Wenn Sie mit dem Low-Code-Ökosystem von Microsoft beginnen, KI in Ihre täglichen Arbeitsabläufe einzubinden, steht Ihnen früh eine grundlegende Architekturentscheidung bevor: die Wahl des passenden Modelltyps. Der entscheidende Unterschied zwischen vorgefertigten und benutzerdefinierten Modellen liegt darin, wessen Daten den Lernprozess bestreiten und wie standardisiert Ihre Eingaben sind.

Viele Citizen Developer und IT-Administratoren schrecken vor Machine-Learning-Optionen zurück, weil sie dabei an umfangreiche Data-Science-Projekte denken. AI Builder vereinfacht das jedoch, indem es die Funktionen in zwei klare Wege unterteilt. Wer weiß, wann eine fertige Lösung und wann ein maßgeschneiderter Mustererkenner sinnvoll ist, spart seinem Unternehmen viel Zeit und Ressourcen.

Vorgefertigte Modelle: Sofort einsatzbereit für gängige Aufgaben

Vorgefertigte Modelle sind KI-Engines, die Microsoft bereits mit umfangreichen Datensätzen für Problemstellungen trainiert hat, die in nahezu jeder Branche auftreten. Da der aufwendige Trainingsaufwand bereits in der Umgebung von Microsoft erledigt wurde, können Sie direkt mit der Implementierung beginnen.

Typische Beispiele sind das Erfassen von Standard-Visitenkarten, das Auslesen allgemeiner Belege, einfache Texterkennung sowie Stimmungsanalysen von Kundenfeedback, die ermitteln, ob Rückmeldungen positiv oder negativ sind. Wenn Ihr Unternehmen Standardformulare erhält, die unabhängig vom Absender gleich aussehen, erkennen vorgefertigte Modelle Summen, Steuern und Datumsangaben sofort, ohne dass Ihr Team auch nur ein einziges Trainingsdokument bereitstellen muss.

Benutzerdefinierte Modelle: Zugeschnitten auf individuelle Workflows

Auf der anderen Seite des Spektrums stehen die benutzerdefinierten Modelle. Diese benötigen Ihre eigenen Geschäftsdaten, Dokumente und historischen Datensätze für die Lernphase. Sie sind darauf ausgelegt, genau zu den Besonderheiten und Eigenheiten Ihrer internen Prozesse zu passen.

Wenn Ihr wichtigster Lieferant Rechnungen druckt, bei denen die Kontonummern versteckt in einer ungewöhnlichen Tabelle in der Fußzeile stehen, übersieht ein allgemeines vorgefertigtes Modell diese Angaben wahrscheinlich. Indem Sie ein benutzerdefiniertes Modell zur Dokumentenverarbeitung erstellen, trainieren Sie das System darauf, genau dieses Layout zu erkennen. Bemerkenswert ist, dass Sie ein benutzerdefiniertes Modell bereits mit nur fünf echten Dokumenten anlernen können. Damit wird Automatisierung auf Unternehmensniveau auch für kleine und mittlere Teams zugänglich.

Wann Sie benutzerdefinierte statt vorgefertigter Modelle wählen sollten

Die goldene Regel für Power-Platform-Entwickler lautet, die Einzigartigkeit der Eingabedaten zu bewerten. Handelt es sich um ein häufiges, generisches Problem, etwa die Verarbeitung von Standardsteuerformularen oder die Spracherkennung, steht Ihnen ein vorgefertigtes Modell vom ersten Tag an zur Verfügung. Wenn das Problem jedoch ganz speziell für Ihr Unternehmen ist, etwa das Auslesen proprietärer technischer Schaltpläne oder eigener Lieferantenformulare, ist ein benutzerdefiniertes Modell der einzige Weg, um eine hohe Datengenauigkeit sicherzustellen.

Integration in Power Apps und Power Automate

Unabhängig davon, ob Sie einen vorgefertigten oder einen benutzerdefinierten Ansatz wählen, ist die Bereitstellung dieser Modelle unkompliziert. In Power Automate fügen Sie einfach eine AI-Builder-Aktion in Ihre Cloud-Flows ein, die eingehende Dokumente über Nacht verarbeiten. In Power Apps greifen Sie direkt über Power-Fx-Formeln auf die Modelle zu, sodass Benutzeroberflächen Informationen dynamisch extrahieren können, während Formulare ausgefüllt werden.

Wenn Sie besser verstehen möchten, wie sich diese Low-Code-Intelligence-Werkzeuge in Ihr breiteres Cloud-Ökosystem einfügen, hören Sie sich die vollständige Episode an. Dort erhalten Sie fundierte Einblicke, praxisnahe Hinweise und verständliche Erklärungen, die die Cloud-Technologien von Microsoft zugänglich machen.

Häufige Fragen

Brauche ich einen Data-Science-Hintergrund, um benutzerdefinierte AI-Builder-Modelle zu verwenden?

Nein. AI Builder richtet sich an Low-Code-Entwickler und Fachanwender. Mit einer geführten Oberfläche per Klick können Sie benutzerdefinierte Modelle trainieren, ohne Code zu schreiben.

Wie viele Dokumente benötige ich, um ein benutzerdefiniertes Modell zur Dokumentenverarbeitung zu trainieren?

Sie können bereits mit nur fünf Beispieldokumenten beginnen. So lassen sich Proof-of-Concept-Workflows schnell testen.

Sind vorgefertigte Modelle im Betrieb immer günstiger als benutzerdefinierte Modelle?

Der Kreditverbrauch hängt von der Komplexität des Modells ab. Die benutzerdefinierte Dokumentenverarbeitung verbraucht in der Regel mehr Credits pro Seite als einfache vorgefertigte Modelle zur Texterkennung, da sie eine gezielte Analyse erfordert.

Kann ich benutzerdefinierte Modelle in automatisierten Cloud-Flows von Power Automate verwenden?

Ja. Sobald ein benutzerdefiniertes Modell trainiert und veröffentlicht ist, lässt es sich direkt in Cloud-Flows integrieren, um die Dateiverarbeitung und Dateneingabe im Hintergrund zu automatisieren.