Fachbeitrag

Guideline zur Implementierung neuer KI-Hardware: Auf diese fünf Schritte kommt es an

Speziell entwickelte KI-PCs steigern die Effizienz in Unternehmen. Sie helfen, Zeit zu sparen sowie die Qualität zu verbessern. Die Einführung neuer KI-Hardware, die speziell für eine effiziente und sichere Nutzung von KI designt wurde, will gut geplant sein – abhängig von den Use Cases in den jeweiligen Unternehmen.

Künstliche Intelligenz (KI) als Assistentin und Kollegin: Das wird in immer mehr Büros zur Realität. Bis 2030 werden 30 Prozent aller Arbeitsstunden durch Technologie erledigt, sagen McKinsey-Experten voraus. Dann nimmt KI Mitarbeitenden lästige Aufgaben ab, verbessert die Zusammenarbeit und automatisiert wiederkehrende Tätigkeiten. Eine zentrale Rolle wird auf KI-PCs entfallen, denn damit laufen KI-Anwendungen maßgeschneidert, ohne Verzögerung und viel sicherer ab.

Aber wie gehen Unternehmen am besten vor, wenn sie KI-Hardware mit KI-Software anschaffen wollen? Es genügt nicht, einfach ein paar Computer einzukaufen und auf Erfolg zu hoffen. Die Implementierung von KI erfordert eine gut durchdachte Strategie, die mit Zielen und Kapazitäten übereinstimmen sollte. Wir stellen fünf Schritte vor, mit denen Sie KI-PCs und KI erfolgreich bereitstellen und einführen.

Tipp

KI-Laptop von HP –
so sieht die neue Ära der PCs aus

Mit dem „HP EliteBook Ultra G1q KI-PC“ heißt HP Nutzende in der neuen KI-Ära der PCs willkommen, es gilt als Musterbeispiel für die neue Generation an Notebooks mit künstlicher Intelligenz. Die eingebaute NPU (Neural Processing Unit) – eine CPU auf ARM-Architektur mit zusätzlichem KI-Rechenwerk – ist in der Lage, 45 TOPS (Billionen Operationen pro Sekunde) auszuführen. Dadurch lassen sich KI-Anwendungen lokal auf dem Rechner anwenden, statt sie in der Cloud verarbeiten zu müssen.

Mit den Möglichkeiten der lokalen KI können User ihre Zeit für erfüllendere Aufgaben nutzen, die sie inspirieren. Die KI-PCs bieten die Leistung, die Sicherheit und die Tools für die Zusammenarbeit, die Nutzende für die Arbeitsweisen von heute und morgen benötigen.

Das Gerät mit Windows 11 Pro, Copilot und einem 14-Zoll-Touchscreen-Display ist 14,2 mm dick, 1,36 kg leicht und bietet dank vieler energiesparender Funktionen eine Akkulaufzeit von 26 Stunden.

Die KI-PCs der nächsten Generation von HP sind mit der HP AI Helix ausgestattet und unterscheiden sich damit von allen bisherigen PCs. Das Logo kennzeichnet Geräte und Dienste, die mit bewährter HP-AI-Ingenieurskunst entwickelt wurden, um leistungsstarke, mehrwertstiftende und sichere KI-Erlebnisse zu bieten. Die Form der KI-Helix erinnert an die Struktur der DNA und symbolisiert HPs Mission, die DNA der KI in die HP-Geräte einzubetten. So wie die DNA das Herzstück der Evolution des Lebens ist, glauben die HP-Ingenieure, dass KI die treibende Kraft hinter dem technologischen Fortschritt ist. Hier erfahren Sie mehr.

Typische Fallstricke bei der Implementierung von KI und KI-PCs

Die Einführung von KI-PCs und KI-Projekten in Unternehmen kann scheitern, wenn Unternehmen folgende Fehler machen:

KI-Projekte haben keine klar definierten Ziele. Das verschwendet Ressourcen und führt zu Enttäuschungen.
Die ausgewählten Use Cases sind nicht nützlich oder passen nicht zur Business-Strategie.
Es ist zu wenig Wissen vorhanden, etwa zum Potenzial der KI-Lösungen.
Daten fehlen, sie haben eine schlechte Qualität oder sie liegen in Datensilos.
Mitarbeitende sträuben sich gegen Veränderungen, weil sie zu wenig eingebunden werden.
Unternehmen arbeiten nicht mit aktueller Hardware wie KI-PCs sowie passender Software.

Schritt 1: Vorbereitung und Zielsetzung

Am Anfang sollte die Frage stehen, was Sie mit KI-Hardware und -Software erreichen wollen. Definieren Sie eines oder mehrere grundsätzliche Ziele. Es kann um folgende Absichten gehen:

Effizienz und Zusammenarbeit verbessern
besseren Kundenservice schaffen
Kosten senken
Innovationen vorantreiben

Überprüfen Sie, wie Ihre Geschäftsprozesse aktuell aussehen und welche Vorteile KI jeweils bringen könnte. Die Ziele sollten zu Ihren Geschäftszielen passen. Nur dann können KI-Projekte gute Ergebnisse liefern. Holen Sie schon in dieser Phase alle Stakeholder ins Boot, unter anderem die IT-Abteilung.

Schritt 2: Definition konkreter Use Cases und Roadmap

Damit die KI-Integration erfolgreich ist, benötigen Sie konkrete Anwendungsfälle. Welche sind wirkungsvoll und lassen sich möglichst einfach umsetzen? Welche Probleme können damit gelöst werden und was ist das bestmögliche Ergebnis?

Beispiele dafür sind etwa: Unterstützung beim Verfassen von Texten und E-Mails, stressfreie Videokonferenzen mit Teilnehmern an internationalen Standorten, Qualitätskontrolle in der Produktherstellung, Optimierung der Routen von Lieferfahrzeugen oder FAQ-Erstellung nach Kundenanfragen.

Beschreiben Sie Use Cases so genau wie möglich. Identifizieren Sie mögliche Schwachstellen und Risiken. Erstellen Sie eine Roadmap mit messbaren Zielen, einem Zeitplan sowie vorhandenen und benötigten Ressourcen.

Schritt 3: Fokus auf Datensicherheit und Compliance

Bei der Arbeit mit künstlicher Intelligenz werden Daten gesammelt, gespeichert und ausgewertet. Es muss jederzeit gewährleistet sein, dass diese sicher verarbeitet und Datenschutzbestimmungen eingehalten werden. Ihr Unternehmen muss Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Richtlinien umsetzen und beachten.

Schritt 4: Auswahl und Implementierung der Hardware und Software

Damit Ihr Unternehmen KI lokal auf eigenen Geräten einsetzen kann, benötigen Sie passende Hard- und Software. KI-PCs sind ideal für den Einsatz in Büros: Moderne Notebooks wie die von HP sind mit Neural Processing Unit (NPU) ausgestattet. Dadurch können sie KI-Berechnungen problemlos auf dem Gerät erledigen.

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl der Rechner folgende Punkte:

Kompatibilität I: KI-PCs müssen mit bestehenden IT-Systemen und Software kompatibel sein. KI-PCs von HP sind mit Windows 11 Pro ausgestattet, da nur dieses alle Voraussetzungen für die Nutzung von KI-Tools direkt auf dem PC bietet. Integriert ist der Copilot als mächtiges KI-Produktivitätstool. Andere PCs sollten also bereits mit Windows 11 arbeiten, ansonsten sind Updates notwendig. Microsoft stellt den Support für Windows 10 ohnehin im Oktober 2025 ein – bis dahin müssen Sie sich um neue Lösungen kümmern, wenn Sie zukunftssicher arbeiten wollen.
Kompatibilität II: Die KI-PCs müssen mit Datenbanken und anderen relevanten Unternehmensanwendungen zusammenarbeiten können. Nicht zuletzt muss genügend Speicherplatz für die gesammelten Daten bereitstehen.
Überprüfung der Schnittstellen: APIs und Middleware ermöglichen die Kommunikation verschiedener Systeme. Solche Schnittstellen erleichtern den Austausch von Daten und helfen, KI-PCs in bestehende Infrastruktur zu integrieren.
Überprüfung der Prozesse: Je nachdem, in welche Workflows KI-PCs eingebunden werden sollen und welche Use Cases entwickelt wurden, müssen Prozesse eventuell angepasst werden, damit die neuen Rechner integriert werden können.
Skalierbarkeit: KI-PCs und die IT-Infrastruktur müssen skalierbar sein. Nur so sind Anpassungen und Erweiterungen möglich, wenn der Bedarf sich verändert und etwa KI-Funktionen ausgebaut werden sollen.

Schritt 5: Die schrittweise Umsetzung

Haben Sie Use Cases identifiziert und die ersten KI-PCs angeschafft, geht es an die Umsetzung – Schritt für Schritt:

Starten Sie eine Testphase mit Pilotprojekten: Beginnen Sie mit kleineren KI-Projekten in kleinen Gruppen, bei denen mögliche Risiken gering sind. So sammeln Sie Erfahrungen.
Beziehen Sie das Personal ein: Bieten Sie Schulungen an, damit Angestellte den Umgang mit KI-PCs und KI lernen. Zeigen Sie ihnen, wie sie Zeit sparen und diese kreativer nutzen können. Schulungen steigern auch die Akzeptanz gegenüber Veränderungen. Zudem bilden Sie so KI-Experten im eigenen Haus aus.
Ermöglichen Sie Wissenstransfer: Alle neuen Arbeitsprozesse, Anforderungen und der Umgang mit den Technologien sollten dokumentiert werden. So werden auch abwesende und künftige Kollegen schnell auf den neuen Stand gebracht.
KI-Workflows skalieren: Führen Sie neue Prozesse schrittweise in anderen Bereichen ein und weiten Sie erfolgreiche Pilotprojekte aus.
Kontinuierliche Evaluation und Anpassung: Der Einsatz von KI-Hardware und -Software sowie entsprechende Workflows müssen stetig evaluiert werden. Beobachten Sie, ob sie die gewünschten Ergebnisse liefern oder ob mehr Support notwendig ist.

Wie KI-PCs von HP Unternehmen bei der KI-Implementierung unterstützen

Microsofts Betriebssystem Windows 11 hat mit dem Produktivitätstool Copilot zwar KI-Lösungen von Haus aus integriert, doch nur dezidierte KI-PCs mit Neural Processing Unit (NPU) können alle Features ausnutzen. Die NPU erlaubt die Nutzung von KI-Lösungen latenzfrei direkt auf dem Rechner. Die Berechnungen finden daher nicht auf unbekannten Servern in der Cloud statt, was die Datensicherheit deutlich erhöht.

HP hat verschiedene leistungsstarke KI-PCs im Angebot, darunter das Business-Notebook „EliteBook Ultra G1q“. Es bietet alle Voraussetzungen, um KI-Lösungen erfolgreich einzusetzen. KI-Anwendungen sind direkt in die Hardware eingebettet: Der PC passt unter anderem Kühltemperatur und Leistung automatisch an, verlängert die Akkulaufzeit und schützt Daten mit der KI-gestützten und vorkonfigurierten Endpoint-Security-Lösung Wolf Security.

Zum KI-Portfolio von HP gehören weitere Business-Notebooks wie das HP Omnibook Ultra KI-PC sowie die Poly-Videobars für Meetings, zum Beispiel Poly Studio R30. Sie sorgen automatisch für den besten Ton und das beste Bild, unabhängig von Störfaktoren.

Fazit: KI-PCs und HP-Hardware erfolgreich implementieren

Speziell entwickelte KI-PCs etwa von HP machen den Arbeitsalltag effizienter und helfen Unternehmen, Zeit zu sparen. Die Einführung der neuen Hardware und der damit verbundenen Technologien sollte schrittweise erfolgen. Im Zentrum steht zunächst die Entwicklung sinnvoller Use Cases. Weiterhin muss geprüft werden, dass die Computer mit bestehenden Systemen kompatibel sind. Bei Pilotphasen und der Einführung von neuen Prozessen müssen die Anwender ins Boot geholt werden – nur wenn sie beteiligt werden, kann künstliche Intelligenz gewinnbringend und erfolgreich eingesetzt werden.