KI im Mittelstand: Rechnen, was sich lohnt

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KI im Mittelstand kann die Produktivität deutlich steigern. Doch mit der Zahl der Anwendungen wachsen auch Rechenlast, Anforderungen und Kosten. Entscheidend ist deshalb, KI-Workloads wirtschaftlich zwischen Endgerät, Edge und Cloud zu verteilen.

Die meisten mittelständischen Unternehmen kennen die grundsätzlichen Mehrwerte von KI. KI im Mittelstand kann Abläufe beschleunigen, Mitarbeiter entlasten, die Qualität von Entscheidungen verbessern und helfen, dem Fachkräftemangel zu begegnen. Häufig bleibt jedoch unklar, wie sich diese Vorteile wirtschaftlich niederschlagen.

Unternehmen brauchen deshalb eine hybride KI-Infrastruktur, um KI skalierbar, kontrollierbar und wirtschaftlich zu betreiben. Neben den Kosten spielen Datensouveränität, Latenz und Resilienz eine zentrale Rolle. Die nächste Infrastrukturentscheidung ist damit zugleich eine KI-Entscheidung.

KI übernimmt zunehmend ganze Arbeitsschritte. Agentic AI kann Informationen suchen, Entscheidungen vorbereiten, Anwendungen ansteuern und Folgeaufgaben auslösen. Dadurch steigt die Zahl der Modellaufrufe. Selbst wenn einzelne Modelle und Tokens günstiger werden, kann die Gesamtrechnung wachsen, sobald tausende Prozesse automatisiert werden.

Für den Mittelstand bedeutet das: KI im Mittelstand muss von Anfang an als wirtschaftliches Projekt gedacht werden. In die Rechnung gehören nicht nur Softwarelizenzen, sondern auch Cloud- und Token-Nutzung, Netzwerk, Energie, Hardware, Administration, Sicherheit und mögliche Folgekosten.

KI im Mittelstand: Die Rechnung beginnt beim Prozess

Bevor ein Unternehmen ein KI-Projekt startet, sollte es zuerst den Prozess betrachten, nicht das Tool. Ein typischer Anwendungsfall ist die Angebotserstellung im Vertrieb: Informationen werden aus mehreren Systemen zusammengeführt, Texte formuliert und Kundendaten geprüft. KI kann Teile dieser Arbeit übernehmen.

Statt vorschnell nach dem „besten Modell“ zu suchen, sollten Verantwortliche den Business Case für den konkreten Anwendungsfall prüfen:

• Wie viel Arbeitszeit lässt sich realistisch einsparen?
• Wie häufig und von wie vielen Mitarbeitenden wird der Prozess ausgeführt?
• Welche Daten werden verarbeitet und wo dürfen sie verarbeitet werden?
• Welche Kosten entstehen pro Durchlauf und bei einer Skalierung?
• Welche zusätzlichen Betriebs-, Support- und Sicherheitsaufwände entstehen?
• Wie verbessert sich die Qualität, Durchlaufzeit oder Umsatzwirkung?

Ein KI-Projekt sollte skaliert werden, wenn der erwartete geschäftliche Nutzen die Gesamtaufwände rechtfertigt und Sicherheits- sowie Governance-Anforderungen erfüllt sind. Gerade im Mittelstand sollte der Business Case vor der Technologieauswahl stehen.

KI im Mittelstand: ROI systematisch modellieren

Für diese Bewertung steht der kostenlose neu eingeführte HP AI PC ROI Calculator zur Verfügung. Er modelliert den potenziellen Geschäftsnutzen von AI PCs anhand unternehmensspezifischer Eingaben in drei Bereichen: Produktivität, Reduzierung von IT-Kosten und Sicherheit. Dabei werden Annahmen und geschätzte Ergebnisse transparent zusammengeführt, um Investitions-, Abstimmungs- und Refresh-Entscheidungen zu unterstützen.

Der Rechner kann insbesondere helfen, Zeitersparnisse in einen geschätzten jährlichen Produktivitätswert zu übersetzen, mögliche Einsparungen durch lokal ausgeführte, geeignete KI-Workloads zu betrachten sowie Auswirkungen auf Support und Gerätemanagement in die Planung einzubeziehen. Die Ergebnisse sind als Orientierung für Szenarien zu verstehen; ihre Aussagekraft steht und fällt mit den zugrunde gelegten Eingaben, Annahmen und der gewählten Architektur.

Cloud ist ein wichtiger Teil der Lösung

Die Cloud bleibt für KI unverzichtbar, etwa für Modelltraining, große Modelle und umfangreiche Orchestrierung. Daraus folgt jedoch nicht, dass jede KI-Aufgabe ausschließlich in der Cloud ausgeführt werden sollte.

Viele Anwendungen können ganz oder teilweise lokal auf einem Endgerät mit Neural Processing Unit (NPU), auf lokaler Infrastruktur oder in einer Edge-Umgebung verarbeitet werden. Eine NPU ist auf KI-Berechnungen spezialisiert und kann geeignete Workloads direkt auf dem Gerät ausführen. Hybrid AI verbindet diese lokalen Ressourcen mit Cloud-Kapazitäten und ordnet jeden Workload dort an, wo er wirtschaftlich und sicher läuft – ohne die Nutzererfahrung zu opfern.

Als Leitlinie gilt: Was sich für den jeweiligen Anwendungsfall sinnvoll lokal verarbeiten lässt, sollte lokal geprüft werden. Wo große Rechenleistung, umfangreiche Modelle oder zentrale Orchestrierung erforderlich sind, bleibt die Cloud essenziell. Entscheidend ist die passende Architektur für den jeweiligen Workload – nicht ein pauschales Entweder-oder.

Nicht jede Aufgabe braucht dasselbe Modell

Nicht jede Aufgabe für KI im Mittelstand benötigt dasselbe Modell oder dieselbe Infrastruktur. Klar definierte, häufig wiederkehrende oder latenzkritische Aufgaben können sich für lokale Verarbeitung eignen. Komplexe Aufgaben mit großem Kontext oder sehr hohem Rechenbedarf können Cloud-Ressourcen erfordern. Gleichzeitig entwickeln sich lokale Modelle und die Leistungsfähigkeit von Endgeräten schnell weiter.

Es geht also nicht um ein Maximum an lokaler oder cloudbasierter Rechenleistung. Unternehmen sollten für jede Aufgabenklasse den Ort und das Modell wählen, die den größten geschäftlichen Nutzen bei vertretbarem Aufwand und Risiko bieten.

KI-Strategie

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