KI als strategische Plattform: Mit Hewlett Packard Enterprise und ACP zur produktiven KI

Lassen Sie sich diesen Blog-Artikel von einer Künstlichen Intelligenz vorlesen.

Viele KI-Projekte starten schnell – und scheitern später an fehlender Stabilität, unklarer Datenhoheit oder unzureichender Infrastruktur. Wer Künstliche Intelligenz jedoch wirklich in geschäftskritischen Prozessen einsetzen will, braucht mehr als nur leistungsfähige Modelle. Erst die richtige Kombination aus dedizierter Infrastruktur, souveräner Plattform und klar definiertem Betriebsmodell macht KI zu einem verlässlichen Bestandteil der IT-Strategie. Gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise zeigt Ihnen der Kollege Mark Salomon, wie genau dieser Schritt gelingt. 

Von ersten KI-Use-Cases zur produktiven Plattform

Die Herausforderungen: Qualität, Souveränität und Infrastruktur

Lösung: Dedizierte KI statt Shared Services

Der ACP AI-Companion als zentrale KI-Plattform

Flexible Betriebsmodelle: Von On-Prem bis Fully Managed

Von der Idee zur Wertschöpfung

Fazit: KI wird erst mit der richtigen Architektur zur echten Business-Plattform

Von ersten KI-Use-Cases zur produktiven Plattform

Künstliche Intelligenz hat sich in kürzester Zeit von einem Innovationsthema zu einem festen Bestandteil moderner IT-Strategien entwickelt. Viele Unternehmen haben bereits erste Erfahrungen mit Large Language Models gesammelt – häufig über Public-Cloud-Angebote.

Doch genau an diesem Punkt beginnt die eigentliche Herausforderung: Der Übergang von ersten Experimenten hin zu einer stabilen, produktiven und skalierbaren KI-Nutzung.

Denn während sich Prototypen schnell umsetzen lassen, stellen sich im produktiven Betrieb ganz andere Anforderungen. Es geht nicht mehr nur um Funktionalität, sondern um Verlässlichkeit, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit.

Die zentrale Frage lautet daher: Wie wird KI ein belastbarer Bestandteil Ihrer Geschäftsprozesse?

Die Herausforderungen: Qualität, Souveränität und Infrastruktur

In der Praxis zeigen sich drei zentrale Problemfelder, die viele KI-Initiativen ausbremsen.

Zum einen ist die Ergebnisqualität in klassischen Cloud-Umgebungen oft nicht konstant. Hyperscaler optimieren ihre Systeme dynamisch – insbesondere unter hoher Last. Das kann dazu führen, dass sich Antworten bei identischen Anfragen unterscheiden, etwa durch reduzierte Token-Limits oder angepasste Modellparameter. Für produktive Prozesse ist diese fehlende Reproduzierbarkeit ein erhebliches Risiko.

Zum anderen gewinnen Souveränität und regulatorische Anforderungen zunehmend an Bedeutung. Themen wie DSGVO, EU AI Act, Urheberrecht oder Haftungsfragen müssen ganzheitlich betrachtet werden. Gleichzeitig besteht bei internationalen Cloud-Services immer das Risiko, dass europäische Datenschutzanforderungen durch andere Rechtsräume beeinflusst werden.

Der dritte Faktor ist die Infrastruktur selbst. Moderne KI-Workloads benötigen leistungsstarke GPU-Systeme, die hohe Anforderungen an Stromversorgung, Kühlung und Betrieb stellen. Viele bestehende Rechenzentren sind darauf nicht ausgelegt. Gleichzeitig fehlt es häufig an spezialisiertem Know-how für den Betrieb solcher Umgebungen.

 Der erfolgreiche Einsatz von KI ist demnach nicht nur eine Software-, sondern vor allem eine Infrastruktur- und Betriebsfrage. 

Lösung: Dedizierte KI statt Shared Services

Um diese Herausforderungen zu adressieren, braucht es ein Umdenken in der Architektur. Genau hier setzt die Kombination aus Hewlett Packard Enterprise Private Cloud AI und den Lösungen von ACP an.

Im Kern steht ein klarer Paradigmenwechsel: KI wird nicht mehr als geteilte Ressource betrieben, sondern als dedizierte Plattform pro Unternehmen.

Das bedeutet konkret:

• Exklusive GPU-Ressourcen statt geteilter Kapazitäten
• Stabile und reproduzierbare Ergebnisse
• Volle Kontrolle über Daten und Modelle
• Planbare Performance und Kosten

Dieser Ansatz schafft die Grundlage dafür, KI nicht nur punktuell einzusetzen, sondern nachhaltig in Geschäftsprozesse zu integrieren.

Der ACP AI-Companion als zentrale KI-Plattform

Auf dieser Infrastruktur setzt der ACP AI Companion auf und bildet die zentrale Plattform für den Unternehmenseinsatz von KI. Der Fokus liegt dabei klar auf einem ganzheitlichen Ansatz: Unternehmen erhalten nicht nur Zugriff auf ein Modell, sondern eine Umgebung, in der unterschiedlichste KI-Anwendungen umgesetzt werden können.

Dazu gehören unter anderem:

• Sichere Enterprise-Chat-Lösungen
• Integration von Unternehmenswissen über RAG
• Rollenbasierte KI-Agenten
• Automatisierte Workflows und Prozessketten

Technologisch basiert der AI Companion auf einer modernen, containerisierten Architektur mit Kubernetes, Microservices und API-basierter Integration. Dadurch bleibt die Lösung flexibel und lässt sich sowohl On-Premises als auch in hybriden oder Cloud-Szenarien betreiben.

Gleichzeitig werden zentrale Anforderungen wie Sicherheit, Governance und Compliance von Anfang an berücksichtigt – ein entscheidender Faktor für den produktiven Einsatz im Unternehmen.

Flexible Betriebsmodelle: Von On-Prem bis Fully Managed

Ein entscheidender Vorteil der Lösung ist ihre Flexibilität im Betrieb. Unternehmen können genau das Modell wählen, das zu ihren Anforderungen passt.

Für maximale Kontrolle stehen individuelle On-Premises-Lösungen auf Basis von Hewlett Packard Enterprise Infrastruktur zur Verfügung. Diese können optional als Managed Service betrieben werden, um interne Ressourcen zu entlasten.

Mit LLM as a Service (LLMaaS) bietet ACP eine vollständig gemanagte Alternative. Kunden erhalten dedizierte GPU-Ressourcen in deutschen Rechenzentren, inklusive Betrieb, Strom und Kühlung. Gleichzeitig bleibt die Umgebung exklusiv und individuell anpassbar – ein entscheidender Unterschied zu klassischen Cloud-Angeboten.

Ergänzt wird das Portfolio durch AI Companion Infrastructure as a Service, bei der die komplette Plattform als gemanagte Kubernetes-Umgebung bereitgestellt wird. Auch hier profitieren Unternehmen von einem Betrieb in Deutschland sowie von hoher Skalierbarkeit und minimalem Betriebsaufwand.