AI-pc of niet?
5 vragen voor
de juiste werkplek
Flink investeren in AI-pc’s, om later te ontdekken dat de belangrijkste applicaties alle AI-taken in de cloud uitvoeren. Of juist kiezen voor standaard-pc’s, terwijl medewerkers baat zouden hebben bij lokale AI. Het zijn scenario’s die je als IT-partner wilt voorkomen. In deze blog van HP Inc. lees je welke vijf vragen je moet stellen om klanten te helpen bij de keuze tussen lokale AI en AI in de cloud.
1. Welke taak moet AI uitvoeren?
De juiste keuze verschilt per taak en gebruiker. Lokale AI kan passen als een toepassing snel moet reageren, zonder internet moet werken of gegevens op het apparaat moeten blijven. De cloud biedt meer capaciteit voor grote modellen en zware berekeningen. Een toepassing kan ook beide combineren. Zo kan een vergaderapp het geluid lokaal verbeteren en de cloud gebruiken voor een uitgebreid verslag.
De taak en de gebruiksfrequentie geven een eerste beeld van de benodigde capaciteit. Ook het beoogde resultaat hoort bij deze afweging. Als partner voorkom je zo dat de keuze begint bij de aanschaf van nieuwe pc’s, terwijl nog onduidelijk is welk probleem de hardware moet oplossen.
2. Welke gegevens worden verwerkt?
Gevoelige data zoals klantdossiers, medische gegevens of bedrijfsgeheimen stellen specifieke eisen aan de verwerkingsplek. Lokale verwerking ligt voor de hand als informatie de organisatie niet mag verlaten. Het maakt de toepassing echter niet vanzelf veilig. Een goede beveiliging en gedegen beheer van het apparaat, het AI-model en de opslag blijven van belang.
Ook de cloud hoeft bij gevoelige data niet automatisch af te vallen, zolang de clouddienst maar aan de compliance- en beveiligingseisen van de klant voldoet. Voor jou als partner gaat het er dus niet alleen om wáár de data staan, maar ook welke route ze afleggen en hoe ze onderweg én op de verwerkingsplek worden beschermd.
3. Hoe snel en beschikbaar moet de toepassing zijn?
Bij cloudverwerking gaan gegevens via het netwerk naar een externe omgeving. Het resultaat komt daarna via dezelfde verbinding terug. Dat kost tijd. Voor het samenvatten van een document zijn enkele seconden vaak aanvaardbaar. Bij live ondertiteling of beeldverbetering tijdens een videogesprek kan dezelfde vertraging hinderlijk zijn.
De verbinding bepaalt ook of de functie beschikbaar blijft. Een kantoormedewerker met snel en stabiel internet kan zonder veel hinder een cloudtoepassing gebruiken. Voor een buitendienstmedewerker op locaties met beperkt bereik kan lokale verwerking betrouwbaarder zijn. Zo worden snelheid, verbinding en werkomgeving samen concrete voorwaarden voor de keuze.
4. Ondersteunt de software lokale AI?
Als lokale verwerking wenselijk lijkt, volgt de technische controle. Een AI-pc bevat een NPU (Neural Processing Unit), die AI-workloads efficiënt en energiezuinig uitvoert. Zo houdt de NPU de CPU en de GPU vrij voor andere taken. De ene NPU is alleen veel krachtiger dan de andere. Een pc met NPU biedt daardoor niet vanzelf dezelfde lokale AI-mogelijkheden als een Copilot+ PC of een systeem dat HP als Next Gen AI PC aanduidt.
Kijk dus verder dan het vinkje ‘NPU aanwezig’. Ook een TOPS-score vertelt niet het hele verhaal. Hoeveel AI een pc lokaal aankan, hangt af van de NPU én van de rest van het systeem. Bovendien moeten de software en het besturingssysteem de NPU daadwerkelijk gebruiken. Voor zware beeldbewerking of grote lokale modellen blijft vaak extra GPU-kracht en geheugen nodig.
HP werkt met softwareleveranciers aan toepassingen die de NPU benutten. Zo ontwikkelt het bedrijf samen met Reincubate lokale AI-functies voor video en geluid. Toch blijft een praktijktest in de werkomgeving van de klant nodig. Die laat zien of de toepassing snel genoeg werkt, wat het effect op de accuduur is en of het beheer werkbaar blijft.
5. Welke gebruikers hebben extra rekenkracht nodig?
De uitkomsten van de eerste vier vragen verschillen sterk per gebruiker. Een medewerker die vooral mailt, vergadert en documenten bewerkt, heeft mogelijk genoeg aan een lichtere configuratie. Een ontwerper of ontwikkelaar die grote modellen of beelden lokaal verwerkt, kan juist veel meer GPU-kracht en geheugen nodig hebben. En wie vooral cloudfuncties gebruikt, heeft weinig aan extra lokale AI-rekenkracht.
Verdeel medewerkers daarom niet alleen op basis van functietitels in groepen. Kijk ook naar het werkelijke gebruik: welke applicaties gebruikt iemand, hoe presteert het apparaat en waar loopt de gebruiker tegenaan? Zo ontstaat een realistischer beeld van wie extra lokale AI-capaciteit nodig heeft en voor wie een standaardconfiguratie volstaat.
Met zulke persona’s kan de klant gerichter inkopen. Daarmee verklein je de kans op te lichte apparaten die snel moeten worden vervangen én op dure hardware waarvan de extra capaciteit ongebruikt blijft.
Test het werk, niet alleen de pc
De antwoorden op de vijf vragen geven een heldere richting, maar een praktijktest bewijst of de verwachting klopt. Laat een representatieve testgroep het dagelijkse werk uitvoeren op de beoogde apparaten. Waar de software dat ondersteunt, kan dezelfde taak lokaal en via de cloud worden getest.
Snelheid en gebruiksgemak vertellen slechts een deel van het verhaal. Ook accuduur, kwaliteit van de uitkomst, beheerlast, cloudgebruik en bespaarde werktijd zijn relevant. Een lokale functie kan snel zijn en toch weinig waarde bieden als medewerkers veel ondersteuning nodig hebben. Andersom kan duurdere hardware zich mogelijk terugverdienen als een veelgebruikte taak sneller verloopt of minder cloudcapaciteit vraagt.
Hier ligt jouw kans als IT-partner. Door hardware-advies direct te koppelen aan software, beveiliging en werkprocessen, help je de klant aan een onderbouwde AI-werkplek.
Wil je weten hoe je klanten voorbereidt op een werkplek met lokale en cloudgebaseerde AI? Meld je dan aan voor het event Destination AI en ga in gesprek met HP Inc. en andere AI-experts.