Azure

Microsoft Marketplace AI Uygulamaları için Merkez

3 dk okuma

Özet

Microsoft, Marketplace’i AI uygulamaları, ajanlar ve önceden paketlenmiş modeller için merkezi bir katalog olarak konumlandırarak kurumların AI çözümlerini daha hızlı ve kontrollü biçimde devreye almasını hedefliyor. 11 binden fazla model ve 4 binden fazla AI uygulaması/ajan içeren bu yapı, hem profesyonel geliştiriciler hem de low-code ekipler için Microsoft Copilot Studio ve Microsoft Cloud ile uyumlu seçenekler sunuyor; bu da güvenlik, yönetişim ve mevcut BT yatırımlarını koruyarak AI ölçeklemesini kolaylaştırdığı için önemli.

Azure konusunda yardıma mı ihtiyacınız var?Bir uzmanla konuşun

Giriş: Bu neden önemli

Kuruluşlar, izole AI pilotlarından operasyonların geneline yerleşik “agentic” çözümlere geçiyor—çoğu zaman güvenlik, yönetişim veya bütçeden ödün vermeden hızlı teslim baskısı altında. Microsoft’un en yeni Marketplace mesajlaşması, BT liderleri için pratik bir karar noktasını çerçeveliyor: AI yeteneklerini geliştirmek, satın almak veya harmanlamak ve bunu mevcut Microsoft yatırımları ile yönetici denetimleriyle uyumlu bir şekilde yapmak.

Yenilikler / öne çıkan noktalar

AI ve ajan kataloğu olarak Marketplace

Microsoft Marketplace şu alanlar için birleşik bir katalog olarak konumlandırılıyor:

  • AI uygulamaları ve ajanlar (Microsoft 365 Copilot ile entegre olacak şekilde tasarlanan ajanlar dahil)
  • Ortamınıza dağıtılabilen önceden paketlenmiş modeller
  • Daha geniş Microsoft Cloud yığınıyla entegre olan iş ortağı çözümleri

Yazı, katalogdaki ölçeği vurguluyor; 11.000+ önceden paketlenmiş model ve 4.000+ AI uygulaması ve ajan dahil.

Build: Pro-code ve low-code yolları

Marketplace, her ikisi için de bir hızlandırıcı olarak sunuluyor:

  • Pro-code geliştirmeler: İş ortağı modellerini (Anthropic, Cohere, Meta, OpenAI, NVIDIA) yapı taşı olarak kullanırken özel mantık, veri işleme, tasarım gereği yönetişim ve IP sahipliği üzerinde kontrolü koruma.
  • Low-code geliştirmeler: Kurumsal verilere dayalı copilots/ajanlar tasarlamak ve yönetmek için Microsoft Copilot Studio kullanma; orkestrasyon, sohbet ve muhakeme senaryoları için Anthropic ve OpenAI gibi sağlayıcılardan modellerle.

Modellere Marketplace storefront, Azure portal ve Microsoft Foundry üzerinden erişilebiliyor; bu da ekiplerin “iş akışı içinde” keşfetmesine ve dağıtmasına olanak tanıyor.

Buy: Denemelerle üretime daha hızlı geçiş

Zaman veya kaynak kısıtları olan kuruluşlar için Marketplace şu unsurları öne çıkarıyor:

  • Ürün, kategori ve sektör bazında keşif filtreleri
  • Microsoft ortamınız içinde denemeler veya proof-of-concept’ler aracılığıyla satın almadan önce deneme
  • İster Azure’da SaaS ister Microsoft 365 Copilot’ta bir ajan dağıtılıyor olsun, yöneticiler için kolaylaştırılmış sağlama (provisioning)

Blend: İş ortağı çözümlerini kendi IP’nizle genişletin

Harmanlanmış yaklaşım, birçok kurumsal şirket için varsayılan seçenek olarak konumlandırılıyor: bir iş ortağı çözümünü hızlıca dağıtın, ardından farklılaştırıcı katmanları özelleştirin. Verilen bir örnek, Azure tenant’ına Managed Identity ile dağıtılan önceden oluşturulmuş modeller ve risk motorları kullanarak finansal hizmetlerde dolandırıcılık/AML modernizasyonu; bu yaklaşım hassas verileri kontrollü sınırlar içinde tutuyor ve her değişiklik için tam uyumluluk incelemelerini yeniden başlatmadan daha hızlı iterasyona imkan veriyor.

BT yöneticilerine etkisi

  • Satın alma + dağıtım yakınsıyor: Marketplace, Microsoft yerel deneyimleriyle keşfi, değerlendirmeyi ve sağlamayı basitleştirmeyi hedefliyor.
  • Yönetişim ve güvenlik duruşu: Önceden doğrulanmış çözümler, tenant tabanlı dağıtım ve kimlik kontrolleri (örneğin Managed Identity desenleri) vurgulanıyor.
  • Maliyet yönetimi hususları: Uygun Marketplace satın alımları, bir Azure consumption commitment kapsamında (dolar karşılığı dolar) sayılabiliyor; bu da bütçeleme ve tedarikçi seçimini etkiliyor.
  • Operasyonel hazırlık: Daha fazla AI bileşeninin doğrudan Azure/Foundry/Copilot içinde görünür olması, yöneticilerin standartlaştırılmış onboarding, erişim kontrolleri ve izleme için artan talep beklemesi gerektiği anlamına geliyor.

Önerilen sonraki adımlar

  1. Uyumluluk kısıtları ve değere ulaşma süresi dahil olmak üzere her iş yükü için AI edinim stratejinizi (build vs. buy vs. blend) tanımlayın.
  2. Tenant’ınız içinde Marketplace denemeleri/POC’lerle pilot yapın ve veri sınırlarını, loglamayı ve model kullanım kontrollerini doğrulayın.
  3. Yönetici yönetişim temel çizgisini oluşturun: kimlik/erişim modeli, onay iş akışları ve ajanlar ile modeller için yaşam döngüsü yönetimi.
  4. Marketplace çözümleri için Azure taahhüt uygunluğunu gözden geçirerek harcama stratejinizi hizalayın.
  5. Uygun yerlerde model dağıtımı için Azure portal/Microsoft Foundry ve low-code ajan yönetişimi için Copilot Studio kullanarak teslimat yolunuzu standardize edin.

Azure konusunda yardıma mı ihtiyacınız var?

Uzmanlarımız Microsoft çözümlerinizi uygulamanıza ve optimize etmenize yardımcı olabilir.

Bir uzmanla konuşun

Microsoft teknolojileri hakkında güncel kalın

AzureMicrosoft MarketplaceAI agentsMicrosoft FoundryCopilot Studio

İlgili Yazılar

Azure

Microsoft The Shift Podcast on Agentic AI Challenges

Microsoft has launched a new season of The Shift podcast focused on agentic AI, with eight weekly episodes exploring how AI agents use data, coordinate with each other, and depend on platforms like Postgres, Microsoft Fabric, and OneLake. The series matters because it highlights that deploying agents in enterprises is not just about models—it requires rethinking architecture, governance, security, and IT workflows across the full Azure and data stack.

Azure

Azure Agentic AI for Regulated Industry Modernization

Microsoft says Azure combined with agentic AI can help regulated industries modernize legacy systems faster by automating workload assessment, migration, and ongoing operations while maintaining compliance. The update matters because it positions cloud migration as more than a cost-saving exercise: for sectors like healthcare and other highly regulated industries, it is increasingly essential for resilience, governance, and readiness to deploy AI at scale.

Azure

Fireworks AI on Microsoft Foundry for Azure Inference

Microsoft has launched a public preview of Fireworks AI on Microsoft Foundry, bringing high-throughput, low-latency open-model inference to Azure through a single managed endpoint. It matters because enterprises can now access models like DeepSeek V3.2, gpt-oss-120b, Kimi K2.5, and MiniMax M2.5 with Azure’s governance, serverless or provisioned deployment options, and bring-your-own-weights support—making it easier to move open-model AI from experimentation into production.

Azure

Azure Copilot Migration Agent for App Modernization

Microsoft has introduced new public preview modernization agents in Azure Copilot and GitHub Copilot to help organizations automate migration and application transformation across discovery, assessment, planning, deployment, and code upgrades. The announcement matters because it aims to turn complex, fragmented modernization work into a coordinated AI-assisted workflow, helping enterprises move legacy infrastructure and applications to Azure faster and with clearer cost, dependency, and prioritization insights.

Azure

Azure IaaS Resource Center for Resilient Infrastructure

Microsoft has introduced the Azure IaaS Resource Center, a centralized hub for infrastructure teams to find design guidance, demos, architecture resources, and best practices for compute, storage, and networking. The launch matters because it reinforces Azure IaaS as a unified platform for building resilient, high-performance, and cost-optimized infrastructure, helping organizations better support everything from traditional business apps to AI workloads.

Azure

Microsoft Foundry ROI Study Shows 327% Enterprise AI Gains

A Forrester Total Economic Impact study commissioned around Microsoft Foundry found that a modeled enterprise could achieve 327% ROI over three years, break even in about six months, and realize $49.5 million in benefits from productivity and infrastructure savings. The results matter because they highlight how much enterprise AI costs are driven by developer time and fragmented tooling, suggesting that a unified platform like Foundry can help IT teams accelerate AI delivery while improving governance and efficiency.