Die Herausforderung für Unternehmen besteht mittlerweile nicht mehr darin, KI einzuführen. Es geht jetzt mehr und mehr darum, sie wirtschaftlich, sicher und skalierbar zu betreiben. Genau dafür braucht es ein Hybrid‑KI‑Modell.
Ob im Kundenkontakt, im Marketing, im Personalwesen oder im Engineering: Künstliche Intelligenz ist längst Teil des Arbeitsalltags. Laut Bitkom nutzen über 40 Prozent der deutschen Unternehmen KI, weitere 50 Prozent bereiten den Einsatz vor. Doch häufig bleibt es bei einzelnen Lösungen: Das Potenzial für eine umfassende Nutzung sei längst nicht ausgeschöpft, so Bitkom.
KI-Einsatz in Unternehmen: Die eigentliche Herausforderung beginnt
Für Unternehmen, die bereits KI-Systeme nutzen, geht es nun darum, sie dauerhaft in Geschäftsprozesse zu integrieren und zu skalieren. Deloitte stellt einen stärkeren Übergang vom Experimentierfeld in die breite Praxis fest: Der Anteil der Unternehmen, bei denen mindestens 40 Prozent ihrer KI-Anwendungen produktiv eingesetzt werden, soll sich binnen sechs Monaten von 25 auf 55 Prozent mehr als verdoppeln.
Doch Skalierung allein schafft noch keinen Geschäftswert. Entscheidend ist die Neugestaltung von Workflows: Einer McKinsey-Analyse zufolge ist sie der wichtigste Faktor für messbare EBIT-Effekte. Die Herausforderung besteht also darin, aus technologischen Möglichkeiten konkrete Wertschöpfung zu machen.
Agentic KI benötigt mehr Rechenleistung – und damit wird KI zu einer Kostenfrage
Mit der wachsenden KI-Nutzung steigt die Zahl der Anfragen, Berechnungen und Prozesse, die über KI-Modelle laufen. Und damit rückt die Frage nach den Betriebskosten in den Vordergrund. Während bei einzelnen Pilotprojekten die Kosten für Rechenleistung, Tokens und API-Aufrufe kaum ins Gewicht fallen, steigen sie im Dauerbetrieb deutlich an.
Besonders deutlich wird das mit dem breiteren Einsatz von Agentic KI, etwa in IT-Service, HR, Wissens- oder Projektmanagement. Anders als klassische Chatbots planen sie Aufgaben selbstständig in mehreren Schritten und führen sie aus. Sie greifen auf Daten zu, rufen Dienste auf und starten weitere Modellaufrufe. Das erhöht den Nutzwert, aber auch die Infrastruktur‑ und Rechenanforderungen.
KI wird damit zu einer Infrastruktur- und Betriebsfrage. Unternehmen müssen entscheiden, welche Lösungen Mehrwert schaffen und wo sie wirtschaftlich betrieben werden können.
Hybrid-KI: Das neue Betriebsmodell fĂĽr Enterprise-KI
Die Antwort in dieser Situation muss nicht zwangsläufig „Cloud“ lauten. KI‑Workloads unterscheiden sich stark bei Leistung, Datenzugriff und Sicherheit. Künftig werden sie je nach Aufgabe auf unterschiedliche Umgebungen verteilt:
- Cloud-KI bietet maximale Leistung und Skalierbarkeit fĂĽr groĂźe und komplexe Modelle.
- On-Device-KI verarbeitet Daten direkt auf Notebooks oder anderen Endgeräten. Das verringert die Latenz und ermöglicht eine Offline-Nutzung. Zudem bleiben sensible Daten auf dem Gerät, statt sie an einen externen Cloud-Dienst zu übertragen.
- On-Premises KI-Infrastruktur verarbeitet sensible Daten lokal oder in kontrollierten Umgebungen. Das ist insbesondere bei hohen Compliance- und Sicherheitsanforderungen sinnvoll.
KI wird also künftig dort ausgeführt, wo es für den jeweiligen Workload am sinnvollsten ist. Hybrid‑KI wird somit zum zentralen Betriebsmodell für Enterprise‑KI.
Die Infrastruktur muss mit den KI-Workloads wachsen
Welche Infrastruktur die richtige ist, hängt davon ab, was die KI leisten soll. Mit dem Einsatz von Agentic KI steigen dabei auch die Anforderungen an den Betrieb:
- Leistung: Komplexere KI-Anwendungen und mehr parallele Schritte erhöhen den Rechenbedarf.
- Zugriff auf Unternehmenswissen: KI-Agenten müssen Daten aus internen Systemen sicher und zuverlässig nutzen können.
- Governance: Je autonomer Agenten arbeiten, desto wichtiger werden klare Zugriffsrechte und Kontrollmechanismen.
KI-PCs werden Teil der Unternehmensinfrastruktur
Am Arbeitsplatz zeigt sich besonders deutlich, was der Wandel für die Infrastruktur bedeutet. PCs werden von Zugriffspunkten auf Cloud‑Dienste zu eigenständigen KI‑Plattformen. Moderne Geräte mit Neural Processing Units (NPUs) führen KI‑Berechnungen lokal aus.
Das reduziert bei passenden Workloads die Abhängigkeit von Cloud‑Ressourcen, schützt sensible Daten und senkt die Latenz. Damit entsteht eine zusätzliche Ebene der Hybrid‑KI: Auch der Arbeitsplatz wird zum Ausführungsort von KI‑Workloads.
Was IT-Entscheider jetzt tun sollten
Für IT‑Entscheider geht es nicht nur darum, neue KI‑Anwendungen einzuführen, sondern sie müssen auch an die Infrastruktur und die geplante Nutzung denken. Wichtig sind:
- PrĂĽfung der KI-Use-Cases: Welche Anwendungen liefern messbaren Mehrwert?
- Bewertung der Wirtschaftlichkeit: Wie hoch sind Lizenzkosten, Rechenleistung, Token- und API-Nutzung?
- Datenschutz und Compliance: Sie mĂĽssen bereits bei der Wahl des AusfĂĽhrungsortes und der Anwendung einbezogen werden.
- KI-Fähigkeit der Infrastruktur: Rechenleistung, Geräte, Netzwerke, Datenzugriff und Sicherheitskonzepte müssen auf die geplanten Anwendungen ausgerichtet sein.
- Planung der Arbeitsplatzgeräte: Wenn lokale KI-Verarbeitung künftig eine größere Rolle spielt, sollten KI-PCs bereits bei der Geräteplanung berücksichtigt werden.
Der Erfolg von KI-Projekten hängt weniger von einzelnen Modellen ab als davon, wie intelligent, sicher und wirtschaftlich Workloads verteilt werden – ob in der Cloud, auf KI-PCs oder in unternehmensnaher KI-Infrastruktur.
Wie HP Unternehmen auf dem Weg zu Hybrid-KI begleitet
HP bietet ein breites Portfolio an KI-PCs und Workstations für unterschiedliche Einsatzszenarien – etwa für mobile Beschäftigte und Wissensarbeiter bis hin zu Entwicklern und Data Scientists. Damit schafft HP die technischen Voraussetzungen, um KI-Anwendungen näher an den Arbeitsplatz zu bringen und den Wandel hin zu Hybrid-KI zu ermöglichen.
Ergänzt wird das Hardwareangebot durch Lösungen für Sicherheit, Geräteverwaltung und Workforce Experience. So lässt sich Hybrid-KI in bestehende IT-Umgebungen integrieren und gezielt auf die Anforderungen von Unternehmen und ihren Beschäftigten ausrichten.
KI soll laut HP dort verfügbar sein, wo sie im Arbeitsalltag konkreten Mehrwert schafft – direkt am Arbeitsplatz und in den täglichen Geschäftsprozessen.
Fazit: Ein Hybrid-KI-Modell hilft Unternehmen, KI-Workloads effizient auszufĂĽhren
Erfolgreiche Unternehmen führen Workloads dort aus, wo sie den größten Nutzen bringen – sei es in der Cloud, in der Unternehmensinfrastruktur oder direkt auf dem Endgerät. Ein Hybrid-KI-Modell steigert die Produktivität, schützt sensible Daten besser und halten gleichzeitig die Kosten von KI-Anwendungen unter Kontrolle. KI-PCs können dabei eine wichtige Rolle spielen, wenn Unternehmen einen größeren Anteil der KI-Verarbeitung direkt am Arbeitsplatz ermöglichen wollen.
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