HPE Private Cloud AI für sichere generative KI im Unternehmen.
Ihre Daten sind Ihr Wettbewerbsvorteil.
Warum sollten Sie für KI die Kontrolle darüber verlieren?
Nutzen Sie generative KI in einer kontrollierten, sicheren und skalierbaren Umgebung – mit HPE Private Cloud AI. Für produktive Use Cases, starke Governance und volle Kontrolle über Ihre Unternehmensdaten.
Wir verwenden den Anbieter YouTube, um Videoinhalte einzubetten. Dieser Service kann Daten zu Ihren Aktivitäten sammeln. Detaillierte Informationen hierzu finden Sie in den Einstellungen.
Warum KI-Projekte oft stecken bleiben.
KI ist schnell ausprobiert. Produktiv wird sie erst mit Kontrolle.
Viele Unternehmen testen bereits generative KI. Doch sobald reale Unternehmensdaten, Compliance-Vorgaben und produktive Prozesse ins Spiel kommen, entstehen neue Fragen: Wo liegen die Daten? Wer kontrolliert den Zugriff? Wie bleiben Kosten planbar? Und wie wird aus einem Pilotprojekt eine verlässliche Plattform?
- Sensible Daten dürfen nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Dienste fliessen.
- Fachbereiche erwarten schnelle Ergebnisse, während IT und Security Risiken minimieren müssen.
- Unklare Kostenmodelle erschweren die Skalierung von ersten Tests in den produktiven Betrieb.
- Ohne passende Infrastruktur bleiben AI-Use-Cases oft im Experimentierstadium.
Genau hier setzt HPE Private Cloud AI an: KI dort betreiben, wo Kontrolle, Compliance und Performance zusammenkommen.
HPE Private Cloud AI.
Die Plattform für produktive KI in Ihrer kontrollierten Umgebung.
HPE Private Cloud AI verbindet AI-Infrastruktur, Software, Betrieb und Governance zu einer Plattform, mit der Unternehmen generative KI sicher und skalierbar einsetzen können.
- Datenkontrolle: Unternehmensdaten bleiben in einer kontrollierten Umgebung und können gezielt für KI-Anwendungen genutzt werden.
- Schneller Start: Vorkonfigurierte Bausteine helfen, AI-Projekte schneller vom Proof of Concept in Richtung Produktivbetrieb zu bringen.
- Enterprise-Ready: Sicherheit, Governance, Performance und Skalierbarkeit werden von Anfang an mitgedacht.
- Flexibilität: Geeignet für erste GenAI-Use-Cases, wachsende Workloads und strategische AI-Plattformen.
KI, die nicht nur beeindruckt – sondern Arbeit verändert.
Mit HPE Private Cloud AI lassen sich generative KI-Anwendungen dort entwickeln und betreiben, wo Unternehmensdaten, Sicherheit und Performance entscheidend sind.
Wissens-Copilot.
Mitarbeitende finden Antworten in internen Dokumenten, Richtlinien, Projektdaten und Wissensdatenbanken – schneller, kontextbezogen und sicher innerhalb der eigenen Umgebung.
Dokumentenintelligenz.
Verträge, Berichte, Ausschreibungen und technische Dokumentationen automatisiert zusammenfassen, vergleichen und analysieren.
Service Desk Copilot.
Support-Teams erhalten Vorschläge, Antwortentwürfe und relevante Wissensartikel direkt im Kontext der Anfrage.
Produktions- und Qualitätsanalyse.
Betriebs-, Maschinen- oder Qualitätsdaten mit KI auswerten, Auffälligkeiten erkennen und Optimierungspotenziale schneller sichtbar machen.
RAG-Chatbot auf Unternehmensdaten.
Ein Chatbot, der nicht generisch antwortet, sondern auf freigegebenes Unternehmenswissen zugreift und nachvollziehbare Antworten liefert.
Entwickler- und Operations-Assistenz.
Teams bei Code-Analyse, Dokumentation, Runbooks, Troubleshooting und Systembetrieb unterstützen.
Enterprise AI braucht mehr als ein Modell.
Produktive KI entsteht aus dem Zusammenspiel von Daten, Rechenleistung, Software, Storage, Netzwerk, Sicherheit und Betrieb. HPE Private Cloud AI bündelt diese Bausteine zu einer kontrollierten AI-Plattform.
- AI Compute: leistungsfähige Infrastruktur für anspruchsvolle GenAI- und Machine-Learning-Workloads.
- Datenplattform und Storage: performanter Zugriff auf relevante Unternehmensdaten.
- NVIDIA AI Software Stack: Werkzeuge und Services für Entwicklung, Bereitstellung und Betrieb von AI-Anwendungen.
- Security & Governance: kontrollierte Zugriffe, klare Betriebsmodelle und unternehmensgerechte Rahmenbedingungen.
Die Microsite soll die Technologie verständlich machen, aber keine Produktspezifikation ersetzen. Fokus: Warum diese Plattform produktive KI ermöglicht.
Wie bereit ist Ihr Unternehmen für produktive KI?
Beantworten Sie wenige Fragen und erhalten Sie eine erste Einschätzung, welcher nächste Schritt für Ihre AI Journey sinnvoll ist.
Explorer: Sie haben erste Ideen und sollten Use Cases, Datenlage und Risiken strukturieren.
Builder: Sie haben konkrete Anwendungsfälle und benötigen eine belastbare Plattform-Roadmap.
Ready for Production: Sie sind bereit für Demo, Architekturgespräch und konkrete Umsetzungsschritte.
Private AI in der Schweiz: Der kompakte Guide für Entscheider.
Generative KI bietet enorme Chancen – aber nur, wenn Daten, Sicherheit und Governance von Anfang an berücksichtigt werden. Der Guide zeigt, wie Unternehmen Private AI strategisch angehen können.
- Warum Public-AI-Tools nicht für jeden Unternehmens-Use-Case geeignet sind
- Welche Rolle Datenhoheit und Governance spielen
- Wie Unternehmen geeignete Use Cases identifizieren
- Welche Infrastrukturfragen früh geklärt werden sollten
- Wie der Weg vom Pilot zur produktiven KI aussehen kann
AI Ideation Workshops.
Haben Sie schon einmal über das Potenzial der Anwendung von KI in Ihrem Unternehmen nachgedacht? Sind Sie daran interessiert, KI einzusetzen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Unsere Experten sind da, um Sie dabei zu unterstützen.
FAQ
HPE Private Cloud AI ist ein Ansatz, um KI-Anwendungen in einer kontrollierten privaten Umgebung bereitzustellen – mit Fokus auf Datenkontrolle, Enterprise-Betrieb, Skalierbarkeit und Governance.
Für Unternehmen, die generative KI mit eigenen oder sensiblen Daten nutzen möchten und dabei hohe Anforderungen an Sicherheit, Compliance, Performance und Kontrolle haben.
Nein. Entscheidend ist nicht nur die Unternehmensgrösse, sondern die Relevanz von Daten, regulatorischen Anforderungen und produktiven KI-Use-Cases.
Typische Einstiege sind Wissensmanagement, Dokumentenanalyse, interne Chatbots, Service Desk Unterstützung, Qualitätsanalyse und Assistenzfunktionen für Fachbereiche.
Am sinnvollsten ist ein strukturierter Einstieg: Use Cases identifizieren, Datenlage prüfen, Governance-Anforderungen klären und anschliessend Demo oder Workshop durchführen.
Nein. Die Microsite soll auch Unternehmen abholen, die erst am Anfang stehen. Der AI Readiness Check hilft, den passenden nächsten Schritt zu finden.