Microsoft Certified Azure AI Engineer Associate & ITIL Foundation

Dieser Kurs führt zwei eigenständige, aber sich ergänzende Zertifizierungsvorbereitungen zusammen: den Azure AI Engineer Associate (AI-102) und ITIL 4 Foundation. Der AI-102-Teil vermittelt die technischen Grundlagen, um KI-Lösungen auf Microsoft Azure zu entwerfen und zu implementieren — von kognitiven Diensten über Bots bis zu Computer Vision. Der ITIL-4-Foundation-Teil erschließt den Rahmen für ein kundenorientiertes IT-Servicemanagement, das auf dem Service Value System (SVS) und den vier Dimensionen des Servicemanagements basiert. Wer KI-Systeme nicht nur baut, sondern auch im laufenden Betrieb verantwortet, profitiert unmittelbar davon, ITIL-Grundlagen zu kennen: Incident Management, Change Control und Service Continuity werden für KI-Dienste immer relevanter.

Modul 1 — Azure AI Engineer (AI-102): Kognitive Dienste und KI-Architektur Azure Cognitive Services sind vorgefertigte KI-Bausteine, die über REST-APIs in Anwendungen eingebunden werden. Dieser Block führt in die gesamte Breite der Dienste ein: Vision, Speech, Language, Decision und OpenAI. Sie lernen, wie Ressourcen bereitgestellt, gesichert und überwacht werden — Fähigkeiten, die direkt auf ITIL-Praktiken wie Configuration Management und Service Monitoring einzahlen.

• Azure Cognitive Services: Dienstegruppen, Preismodelle und Zugriffssteuerung
• Managed Identities und Key Vault für sichere API-Anbindung
• Container-Deployments für Edge- und Offline-Szenarien
• Monitoring mit Azure Monitor und Application Insights
• Responsible AI: Fairness, Zuverlässigkeit, Datenschutz und Erklärbarkeit

Modul 2 — Azure AI Engineer (AI-102): Konversation, Suche und Bots Natürliche Sprachverarbeitung ist das Herzstück vieler KI-Anwendungen im Unternehmenskontext. Bots im Service Desk, intelligente Suchfunktionen in Wissensdatenbanken, automatische Ticketklassifikation — alle diese Szenarien bauen auf den hier vermittelten Diensten auf.

• LUIS und CLU: Sprachverständnismodelle aufbauen, trainieren und evaluieren
• QnA Maker und Language Studio: Wissensbasis aus Dokumenten und FAQs erstellen
• Azure Cognitive Search: Indexierung, Skillsets und Anreicherungspipelines
• Azure Bot Service: Kanalregistrierung, Gesprächsfluss und Multi-Turn-Dialoge
• Language Studio: Textklassifikation, Sentimentanalyse und Named Entity Recognition

Modul 3 — Azure AI Engineer (AI-102): Vision, Dokumente und Anomalieerkennung Dieser Block behandelt KI-Dienste für visuelle und dokumentenbasierte Daten. Im Servicemanagement-Kontext sind Dokumentenverarbeitung (Rechnungen, SLA-Dokumente) und anomaliebasierte Betriebsüberwachung besonders praxisnahe Szenarien.

• Custom Vision: Bildklassifikation und Objekterkennung mit eigenem Trainingsdatensatz
• Form Recognizer: Automatische Extraktion aus Formularen, Rechnungen und Verträgen
• Computer Vision API: Bildbeschreibung, OCR und Content-Moderation
• Azure Metrics Advisor: Anomalieerkennung in Zeitreihendaten für Betriebsüberwachung
• Video Indexer: Szenenanalyse, Sprecheridentifikation und Schlüsselwort-Extraktion

Modul 4 — ITIL 4 Foundation: Service Value System und Leitprinzipien Das ITIL-4-Modul beginnt mit dem konzeptionellen Rahmen: dem Service Value System als übergreifendem Modell für kundenorientiertes IT-Servicemanagement. Die sieben Leitprinzipien strukturieren Entscheidungsprozesse — von "Fokus auf Mehrwert" bis "Denke und arbeite ganzheitlich". Dieser Rahmen ist bewusst prinzipienbasiert, um auf KI-intensive Serviceumgebungen genauso anwendbar zu sein wie auf klassische IT-Services.

• Service Value System (SVS): Struktur, Komponenten und Zusammenspiel
• Service Value Chain: Aktivitäten und Wertströme im ITIL-4-Modell
• Sieben Leitprinzipien von ITIL 4 und deren Anwendung auf reale Entscheidungen
• Vier Dimensionen des Servicemanagements im Kontext von KI-basierten Diensten
• Guiding Principles in der Praxis: Iterativ vorgehen, Zusammenarbeiten, Einfach halten

Modul 5 — ITIL 4 Foundation: Praktiken und Prüfungsvorbereitung ITIL 4 definiert 34 Managementpraktiken, von denen für die Foundation-Prüfung eine Auswahl relevant ist. Dieser Block vertieft die wichtigsten Praktiken und zeigt, wie sie in einer Umgebung mit KI-Diensten angewendet werden — etwa Change Control für neue Modellversionen oder Incident Management für fehlerhafte Klassifikationsergebnisse.

• Incident Management: Triage, Eskalation und Lösung bei KI-Systemausfällen
• Change Control: Genehmigungsprozesse für Modell-Updates und Konfigurationsänderungen
• Service Desk: Erste Anlaufstelle und Kontextanreicherung durch KI
• Problem Management: Ursachenanalyse bei wiederkehrenden KI-Betriebsproblemen
• Continual Improvement: KI-Systeme durch datengestützte Reviews weiterentwickeln

Die Übungen verbinden Azure-Labore mit konzeptionellen ITIL-Anwendungsszenarien. Ein durchgängiges Fallbeispiel — ein Unternehmen, das einen Azure-KI-basierten Service Desk einführt — verknüpft beide Kursteile.

• Azure Bot Service-Bot als intelligenten First-Level-Support konfigurieren
• Incident-Management-Prozess für einen Azure-KI-Dienst gemäß ITIL 4 beschreiben
• Change-Control-Dokumentation für ein Modell-Update erstellen
• Custom Vision-Modell trainieren und in einer simulierten Service-Desk-Umgebung testen
• Cognitive Search-Index für eine interne Wissensdatenbank aufbauen
• Anomalie-Alert aus Azure Metrics Advisor in einen ITIL-Incident überführen
• Service-Level-Ziele für einen Cognitive-Services-Endpunkt definieren
• Continual-Improvement-Register für ein KI-System anlegen
• ITIL-4-Prüfungsübungen: Multiple-Choice-Szenarien zu Leitprinzipien und Praktiken
• Azure-Lab: Vollständige Cognitive-Services-Ressource sicher deployen und überwachen
• Verknüpfung von ITIL-Change-Control und Azure-DevOps-Pipeline für KI-Modelle
• Gemeinsames Szenario: KI-Ausfall in Produktion — technische und ITIL-Reaktion

Nach Abschluss des Praxisteils sind beide Prüfungen vollständig vorbereitet: AI-102 durch technische Labs und Architekturübungen, ITIL 4 Foundation durch Konzeptübungen und Multiple-Choice-Prüfungssimulationen.

Der Kurs spricht IT-Professionals an, die KI-Lösungen nicht nur entwickeln, sondern auch im Servicemanagement-Kontext verantworten — und solche, die eine Basis für eine Karriere in ITIL-geprägten Unternehmensumgebungen mit wachsendem KI-Anteil suchen.

• Azure-Entwickler und Cloud-Architekten, die in ITSM-geprägte Umgebungen wechseln
• IT-Service-Manager, die KI-Dienste in ihr Serviceportfolio aufnehmen
• Technisch affine Projektleiter in IT-Serviceorganisationen
• ITSM-Consultants, die ihre Cloud-Kompetenz mit Azure-KI erweitern möchten
• Berufseinsteiger mit technischem Hintergrund, die beide Bereiche systematisch aufbauen

Der Kurs verbindet laborintensive Azure-Arbeitsphasen mit konzept- und diskussionsbasierten ITIL-Einheiten. Für den technischen Teil stehen Azure-Sandboxumgebungen zur Verfügung. Der ITIL-Teil wird mit Praxisbeispielen aus IT-Serviceorganisationen illustriert, die KI-Dienste eingeführt haben. Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer im Combined-Learning-Format statt; wer vor Ort lernen möchte, findet ausgestattete PC-Arbeitsplätze. Teilnahme von zu Hause ist vollständig über den virtuellen Unterrichtsraum möglich.

Der Kurs wird sowohl in Voll- als auch in Teilzeit angeboten. Die Gesamtdauer hängt von der gewählten Intensität und den zu vertiefenden Modulen ab. Die Modulstruktur erlaubt, den Azure-Teil und den ITIL-Teil zeitlich zu trennen und nacheinander zu absolvieren, falls das persönliche Lernziel unterschiedliche Schwerpunkte hat.

Der Kurs bereitet auf zwei offizielle Prüfungen vor: die AI-102-Prüfung (Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution) bei einem akkreditierten Microsoft-Testcenter und die ITIL-4-Foundation-Prüfung, die von PeopleCert im Auftrag von Axelos abgenommen wird. Das ITIL-4-Foundation-Zertifikat ist unbefristet gültig und gilt als Einstiegsqualifikation für den ITIL-4-Zertifizierungspfad (Managing Professional, Strategic Leader). Wer das Foundation-Zertifikat hält, kann anschließend die ITIL-4-Specialist- oder -Strategist-Module belegen. Die Microsoft-Zertifizierung Azure AI Engineer Associate erfordert jährliche Renewal-Assessments.

Azure-KI-Dienste sind in Unternehmensumgebungen keine isolierten technischen Lösungen — sie werden als Services betrieben, mit Verfügbarkeitsanforderungen, Change-Prozessen und Supportstrukturen. Wer ITIL 4 versteht, kann diese Anforderungen von Anfang an in die Architektur einbeziehen: Wie werden Incidents für einen ausgefallenen Cognitive-Services-Endpunkt gemeldet und eskaliert? Welche Change-Control-Prozesse gelten für ein Modell-Update, das das Verhalten eines produktiven Bots verändert? Für IT-Service-Manager, die KI in ihr Serviceportfolio aufnehmen, bietet dieser Kurs das umgekehrte Nutzenversprechen: Sie lernen die technische Basis der Dienste kennen, die sie verantworten, und können fundierter mit Entwicklungsteams kommunizieren, SLAs definieren und Risiken einschätzen. Dieses gegenseitige Verständnis ist in der Praxis einer der stärksten Treiber für erfolgreiche KI-Einführungen. Die Kombination aus einer der wichtigsten Cloud-KI-Zertifizierungen und dem meistverbreiteten ITSM-Framework schafft ein Profil, das quer durch Branchen und Unternehmensgrößen gefragt ist — von Softwareanbietern mit Managed Services bis zu Konzernen, die ihre KI-Dienste in bestehende ITSM-Strukturen einbetten.