KI effizient nutzen: Fünf Maßnahmen zur Kontrolle steigender KI-Kosten
(ots) - KI ist Arbeitsalltag. Für Millionen Menschen ist es längst Routine, dass Microsoft Copilot, ChatGPT und Co. mitschreiben, zusammenfassen, analysieren und organisieren. Fakt ist auch: Für Unternehmen wird das oft überraschend teuer. 2026 machen viele IT-Entscheider die Erfahrung, dass ihre KI-Ausgaben rasant steigen. Denn auch wenn die Tokenpreise, sprich die Währung für KI-Rechenschritte, zuletzt gefallen sind: Die Menge der Rechenschritte nimmt enorm zu.
Hinzu kommt ein weiterer Treiber: Agentic AIübernimmt ganze Arbeitsabläufe und führt mehrere Schritte selbstständig aus. Das bedeutet wiederholte Modellaufrufe, mehr Kontext und dauerhaft laufende Prozesse. Für Unternehmen heißt das aktuell häufig: Ihre KI-Budgets sind ausgeschöpft, die Hardware am Rande der Belastung.
Die Zukunft von KI-Nutzung ist hybrid: Lokal und Cloud als Team
Unternehmen sollten ihr Geräte-Setup regelmäßig kritisch überprüfen. Ein wichtiger Baustein dabei ist On-Device-KI, also künstliche Intelligenz, die direkt auf dem Endgerät ausgeführt wird. Möglich wird dies durch Neural Processing Units (NPUs), die in der neuen Generation von Computern - den sogenannten AI PCs - integriert sind. In der Praxis bedeutet das: KI-Anwendungen laufen direkt auf dem Endgerät - in Echtzeit und bei Bedarf sogar ohne Internetverbindung. Denn nicht jede KI-Aufgabe muss zwingend in der Cloud verarbeitet werden.
Für viele Unternehmen liegt die optimale Lösung deshalb in der Kombination aus lokaler KI und Cloud-Diensten. Standardisierte oder sensible Aufgaben werden direkt auf dem Gerät verarbeitet, während rechenintensive Anwendungen, komplexes Reasoning und groß angelegte Analysen die Stärken der Cloud nutzen.
Mit diesen fünf Maßnahmen lassen sich KI-Kosten gezielt steuern
1. KI-Kosten entlang des gesamten Arbeitsablaufs bewerten
Bei KI-Agenten entsteht hinter einer einzelnen Aufgabe oft eine Kette aus Modellaufrufen, wachsendem Kontext und kontinuierlich laufenden Prozessen. Die tatsächlichen Kosten ergeben sich daher aus dem gesamten Workflow - nicht aus dem Preis einer einzelnen Anfrage.
2. Routineaufgaben lokal ausführen
Viele wiederkehrende Aufgaben, etwa die Analyse von Dokumenten, die Nachbereitung von Meetings oder die Suche in persönlichen Dateien, können direkt auf dem Endgerät verarbeitet werden. Dadurch sinkt der Bedarf an Cloud-Ressourcen und die Kosten werden besser planbar.
3. Cloud und Endgerät nach Aufgabe kombinieren
Große Sprachmodelle, komplexes Reasoning und umfangreiche Analysen werden auch künftig überwiegend in der Cloud stattfinden. Häufige, standardisierte oder sensible Aufgaben können hingegen lokal verarbeitet werden. Die größte Effizienz entsteht durch die gezielte Verteilung der Workloads.
4. Datenschutz als Kostenfaktor mitrechnen
Vertrauliche Informationen wie Verträge, Personaldaten oder interne Geschäftszahlen unterliegen besonderen Anforderungen. Wenn sensible Daten auf dem Rechner bleiben, verlassen sie das Unternehmen erst gar nicht. So fällt auch der Aufwand für Freigaben, Prüfungen und Nachbesserungen geringer aus und dies erleichtert dieEinhaltung der DSGVO und des EU AI Act.
5. Hardware nach tatsächlichem Bedarf auswählen
Wer heute Geräte ohne ausreichende KI-Leistung beschafft, riskiert einen verkürzten Lebenszyklus. Umgekehrt ist teure Überausstattung ebenfalls unwirtschaftlich. Entscheidend ist eine Ausstattung, die zu den jeweiligen Anwendungsfällen und Anforderungen passt.
Das können AI PCs leisten: Hybride KI als Zukunftsmodell
In einer hybriden KI-Architektur arbeiten Endgerät und Cloud Hand in Hand. So lassen sich KI-Anwendungen je nach Anforderung dort ausführen, wo sie den größten Nutzen bieten. Unternehmen können dadurch die Produktivität ihrer Mitarbeitenden steigern und gleichzeitig Kosten, Datenflüsse und Compliance-Anforderungen besser steuern.
AI PCs von HP imÜberblick
- On-Device-KI: KI-Funktionen werden direkt auf dem Endgerät ausgeführt - für schnelle Reaktionszeiten und eine lokale Datenverarbeitung
- Copilot+ PCs mit leistungsstarkeren NPUs für moderne KI-Anwendungen
- Flexible Prozessorwahl: Verfügbar mit Intel-, AMD- oder Qualcomm-Prozessoren - abgestimmt auf unterschiedliche Anforderungen und Einsatzszenarien.
- HP Wolf Security for Business: Integrierte Sicherheitsfunktionen zum Schutz von Endgeräten, Identitäten und Unternehmensdaten.
- Mobiles Design: Dünne und leichte Geräte mit langer Akkulaufzeit für flexibles Arbeiten im Büro, unterwegs oder im Homeoffice.
Weitere Informationen zur HP EliteBook X Series: HP EliteBook X Series | HP® Deutschland (https://www.hp.com/de-de/laptops/business/elitebooks/x-series.html)
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Datum: 22.07.2026 - 11:48 Uhr
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