Mit KI-PCs die KI-Transformation beschleunigen und den Gewinn steigern
KI-PCs bieten adaptive Intelligenz für Ihr Unternehmen: Sie analysieren Auslastungen, optimieren Abläufe und ermöglichen Teams, in jeder Arbeitsumgebung optimale Leistungen zu erbringen. Statten Sie Ihre Organisation mit KI-PC-Anwendungen aus, die dank der Zusammenarbeit mit führenden Softwareinnovatoren für Performance, Sicherheit und Zuverlässigkeit optimiert sind.
7 Wochen pro Jahr an täglicher Büroarbeit einsparen
Unterstützen Sie Büromitarbeiter mit KI-basierten PCs, die die Arbeitsabläufe optimieren. So werden Workflows vereinfacht, Reibungen reduziert und Produktivität, Sicherheit und Zuverlässigkeit in der gesamten Organisation verbessert.
Büromitarbeiter, die AMD Ryzen™ PRO KI-fähige Geräte und Software verwenden, können jedes Jahr sieben volle Arbeitswochen Produktivität zurückgewinnen.1
Teams können dank KI-gestützter Tools bis zu 5-mal mehr Effizienz bei gängigen Workflows wie E-Mail-Zusammenfassung und Dokumentvorbereitung erzielen. 2
KI-PCs helfen Mitarbeitern, Aufgaben in einem typischen 90-minütigen Büro-Workflow 30 Minuten schneller zu erledigen. 1
Bis zu 9 Stunden pro Woche bei technischen Workflows einsparen
Statten Sie Ihre Entwicklungsteams mit KI-basierten PCs aus, die Builds beschleunigen, Codeoptimierungen automatisieren und lokale KI-Auslastungen unterstützen. So erzielen Sie eine schnellere Performance und höhere Effizienz im gesamten Unternehmen.
Mit KI-gestützter Codierungsautomatisierung und Auslagerung von Routineaufgaben können Softwareentwickler Projekte schneller mit höherer Genauigkeit und Konsistenz liefern.3
KI-Tools können lange Ticket-Threads zusammenfassen, sodass Teams den Projektkontext schnell erfassen und so die Zeit für die manuelle Überprüfung verkürzen können.4
Technik-Profis, die KI nutzen, können die Aufgabenzeit um bis zu 81 % reduzieren. Dadurch können sie sich auf Innovation, Lernen und wirkungsvolle Arbeit konzentrieren. 4
Bis zu 150 % schnellere Bearbeitung komplexer Geschäftsaufgaben
Mit KI-PCs arbeitet Ihre Organisation intelligenter: Von schnellerer Datenverarbeitung und automatisierten Erkenntnissen bis hin zu integrierten Sicherheits- und Verwaltungsfunktionen, die Abläufe mit optimaler Performance gewährleisten.
Mit KI-basierter Unterstützung können Projektmanager und Teamleiter Planungszyklen beschleunigen und mehr Zeit für Strategie und Einbindung der Interessenvertreter verwenden. 5
Businessanalysten können mithilfe von KI-gestützten Datentools Gantt-Diagramme und erweiterte Visualisierungen bis zu 3-mal schneller erstellen und so schnellere Erkenntnisse und Berichterstellung ermöglichen.5
Mitarbeiter, die KI nutzen, um tägliche Workflows zu optimieren, können bis zu zwei volle Arbeitstage pro Woche für strategische, hochwertige Arbeit zurückgewinnen.5
Bis zu 300 Stunden pro Jahr unterwegs einsparen
KI-PCs bringen Unternehmensintelligenz in Bewegung. Sie nutzen leistungsstarke On-Device-KI, mit der Informationen organisiert und Bedarfe vorhergesehen werden. Damit bleiben mobile Mitarbeiter produktiv und geschützt und können sich darauf konzentrieren, das Geschäft voranzutreiben, wo immer sie arbeiten.
KI-PCs mit AMD Ryzen AI PRO Prozessoren ermöglichen es mobilen Profis, mithilfe von KI-basierten Apps, die die Effizienz auch im Akkubetrieb steigern, mehr zu erreichen. 6
Mit KI-fähigen Posteingangstools werden E-Mails fünfmal schneller verarbeitet und zusammengefasst, sodass sich Vertriebsmitarbeiter, Berater und Führungskräfte auf das Wesentliche konzentrieren können.6
KI-PCs fassen lange Dokumente schnell zu präzisen, umsetzbaren Erkenntnissen zusammen, sodass Profis Zeit einsparen und schneller auf Kunden reagieren können.6
Für Ihr Unternehmen entwickelte KI-PCs
Entdecken Sie speziell entwickelte Systeme, die auf KI der nächsten Generation basieren und für Performance, Zusammenarbeit und sichere, datenbasierte Produktivität in allen Bereichen Ihres Unternehmens optimiert sind.
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Fußnoten
- Tests durchgeführt von Signal65 (Drittanbieter) im September 2025 auf einem Lenovo ThinkPad T14S Gen 6 mit AMD Ryzen™ AI 7 PRO 360 Prozessor bei 22 W, Radeon™ 880M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro in den Anwendungen: Microsoft Outlook, PowerPoint und Teams mit Copilot+, Llama 3.1 8B. Hersteller von Notebooks können unterschiedliche Konfigurationen verwenden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. DITL-02.
- Tests durchgeführt von Signal65 (Drittanbieter) im September 2025 auf einem Lenovo ThinkPad T14S Gen 6 mit AMD Ryzen™ AI 7 PRO 360 Prozessor bei 22 W, Radeon™ 880M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro in den Anwendungen: Microsoft Outlook und Teams mit Copilot+. Hersteller von Notebooks können unterschiedliche Konfigurationen verwenden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. DITL-03.
- Basierend auf dem Whitepaper von Principled Technologies mit dem Titel „AMD Ryzen AI tech expert performance“ (https://www.principledtechnologies.com/AMD/Ryzen-AI-tech-expert-performance-1025.pdf), wurde im September 2025 mit und ohne Unterstützung einer entsprechenden KI-Anwendung durchgeführt und nach Tests durch Principled Technologies (Drittanbieter) im September 2025 mit und ohne Unterstützung einer entsprechenden KI-Anwendung und auf einem HP EliteBook X G1a 14 AI mit einem AMD Ryzen™ AI 9 HX PRO 375 Prozessor, Radeon™ 890M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro. Ein „KI-fähiger PC“ ist definiert als ein PC, auf dem KI-Anwendungen ausgeführt werden können und der mindestens 40 TOPS hat. Der „typische Technikexperte“ wird definiert als ein hochspezialisierter Profi, der seine Arbeitstage zwischen Programmierung (oder anderer technischer Arbeit), Kommunikation mit Kollegen/Kunden per E-Mail und der Bewältigung administrativer Aufgaben (z. B. Softwareentwickler) aufteilt. Zu den typischen Workflows/Aufgaben von Technikexperten (und entsprechenden KI-Anwendungen), die gemessen wurden, gehören: Zusammenfassen von E-Mails (Microsoft Copilot), Erstellen von Notizen in Bezug auf Microsoft Teams Anrufe (Microsoft Copilot), Zusammenfassen von Kommentaren zu einem JIRA-Ticket (Atlassian Intelligence), Erstellen einer vordefinierten Anwendung (VS Code LLM, gehostet von Lemonade Server) und Erstellen und Überprüfen eines Dokuments (LM Studio). Der wöchentliche Workflow eines typischen Technikexperten ist (für die Zwecke dieser Aussage) wie folgt definiert: Zusammenfassen von E-Mails (25 wöchentliche Iterationen), Erstellen von Notizen zu Microsoft Teams Anrufen (10 wöchentliche Iterationen), Zusammenfassen von Kommentaren zu einem JIRA-Ticket (25 wöchentliche Iterationen), Erstellen einer vordefinierten Anwendung (1 Iteration alle zwei Monate) und Erstellen und Überprüfen eines Dokuments (3 wöchentliche Iterationen). Systemhersteller wählen möglicherweise andere Konfigurationen, was zu anderen Ergebnissen führen kann. DITL-09a.
- Basierend auf dem Whitepaper von Principled Technologies mit dem Titel „AMD Ryzen AI tech expert performance“ (https://www.principledtechnologies.com/AMD/Ryzen-AI-tech-expert-performance-1025.pdf), wurde im September 2025 mit und ohne Unterstützung einer entsprechenden KI-Anwendung durchgeführt und nach Tests durch Principled Technologies (Drittanbieter) im September 2025 mit und ohne Unterstützung einer entsprechenden KI-Anwendung und auf einem Dell Pro 14 Plus mit einem AMD Ryzen™ AI 7 PRO 350 Prozessor, Radeon™ 860M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro. Ein „KI-fähiger PC“ ist definiert als ein PC, auf dem KI-Anwendungen ausgeführt werden können und der mindestens 40 TOPS hat. Der „typische Technikexperte“ wird definiert als ein hochspezialisierter Profi, der seine Arbeitstage zwischen Programmierung (oder anderer technischer Arbeit), Kommunikation mit Kollegen/Kunden per E-Mail und der Bewältigung administrativer Aufgaben (z. B. Softwareentwickler) aufteilt. Zu den typischen Workflows/Aufgaben von Technikexperten (und entsprechenden KI-Anwendungen), die gemessen wurden, gehören: Zusammenfassen von E-Mails (Microsoft Copilot), Erstellen von Notizen in Bezug auf Microsoft Teams Anrufe (Microsoft Copilot), Zusammenfassen von Kommentaren zu einem JIRA-Ticket (Atlassian Intelligence), Erstellen einer vordefinierten Anwendung (VS Code LLM, gehostet von Lemonade Server) und Erstellen und Überprüfen eines Dokuments (LM Studio). Der wöchentliche Workflow eines typischen Technikexperten ist (für die Zwecke dieser Aussage) wie folgt definiert: Zusammenfassen von E-Mails (25 wöchentliche Iterationen), Erstellen von Notizen zu Microsoft Teams Anrufen (10 wöchentliche Iterationen), Zusammenfassen von Kommentaren zu einem JIRA-Ticket (25 wöchentliche Iterationen), Erstellen einer vordefinierten Anwendung (1 Iteration alle zwei Monate) und Erstellen und Überprüfen eines Dokuments (3 wöchentliche Iterationen). Systemhersteller wählen möglicherweise andere Konfigurationen, was zu anderen Ergebnissen führen kann. DITL-10a.
- Tests durchgeführt von Principled Technologies (Drittanbieter) im September 2025 auf einem HP Elitebook X G1a 14 AI mit AMD Ryzen™ AI 9 HX PRO 375 Prozessor, Radeon™ 880M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro (Modus „Ausgewogen“) in den folgenden Anwendungen: Microsoft Outlook, Excel und Teams mit Copilot+ und Jira. Hersteller von Notebooks können unterschiedliche Konfigurationen verwenden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. DITL-04.
- Tests durchgeführt von Signal65 (Drittanbieter) im September 2025 auf einem Lenovo ThinkPad T14S Gen 6 mit AMD Ryzen™ AI 7 PRO 360 Prozessor bei 22 W, Radeon™ 880M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro in den Anwendungen (Modus „Beste Performance“): Microsoft Outlook, PowerPoint und Teams mit Copilot+, Llama 3.1 8B. Hersteller von Notebooks können unterschiedliche Konfigurationen verwenden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. DITL-08.
- Tests durchgeführt von Signal65 (Drittanbieter) im September 2025 auf einem Lenovo ThinkPad T14S Gen 6 mit AMD Ryzen™ AI 7 PRO 360 Prozessor bei 22 W, Radeon™ 880M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro in den Anwendungen: Microsoft Outlook, PowerPoint und Teams mit Copilot+, Llama 3.1 8B. Hersteller von Notebooks können unterschiedliche Konfigurationen verwenden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. DITL-02.
- Tests durchgeführt von Signal65 (Drittanbieter) im September 2025 auf einem Lenovo ThinkPad T14S Gen 6 mit AMD Ryzen™ AI 7 PRO 360 Prozessor bei 22 W, Radeon™ 880M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro in den Anwendungen: Microsoft Outlook und Teams mit Copilot+. Hersteller von Notebooks können unterschiedliche Konfigurationen verwenden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. DITL-03.
- Basierend auf dem Whitepaper von Principled Technologies mit dem Titel „AMD Ryzen AI tech expert performance“ (https://www.principledtechnologies.com/AMD/Ryzen-AI-tech-expert-performance-1025.pdf), wurde im September 2025 mit und ohne Unterstützung einer entsprechenden KI-Anwendung durchgeführt und nach Tests durch Principled Technologies (Drittanbieter) im September 2025 mit und ohne Unterstützung einer entsprechenden KI-Anwendung und auf einem HP EliteBook X G1a 14 AI mit einem AMD Ryzen™ AI 9 HX PRO 375 Prozessor, Radeon™ 890M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro. Ein „KI-fähiger PC“ ist definiert als ein PC, auf dem KI-Anwendungen ausgeführt werden können und der mindestens 40 TOPS hat. Der „typische Technikexperte“ wird definiert als ein hochspezialisierter Profi, der seine Arbeitstage zwischen Programmierung (oder anderer technischer Arbeit), Kommunikation mit Kollegen/Kunden per E-Mail und der Bewältigung administrativer Aufgaben (z. B. Softwareentwickler) aufteilt. Zu den typischen Workflows/Aufgaben von Technikexperten (und entsprechenden KI-Anwendungen), die gemessen wurden, gehören: Zusammenfassen von E-Mails (Microsoft Copilot), Erstellen von Notizen in Bezug auf Microsoft Teams Anrufe (Microsoft Copilot), Zusammenfassen von Kommentaren zu einem JIRA-Ticket (Atlassian Intelligence), Erstellen einer vordefinierten Anwendung (VS Code LLM, gehostet von Lemonade Server) und Erstellen und Überprüfen eines Dokuments (LM Studio). Der wöchentliche Workflow eines typischen Technikexperten ist (für die Zwecke dieser Aussage) wie folgt definiert: Zusammenfassen von E-Mails (25 wöchentliche Iterationen), Erstellen von Notizen zu Microsoft Teams Anrufen (10 wöchentliche Iterationen), Zusammenfassen von Kommentaren zu einem JIRA-Ticket (25 wöchentliche Iterationen), Erstellen einer vordefinierten Anwendung (1 Iteration alle zwei Monate) und Erstellen und Überprüfen eines Dokuments (3 wöchentliche Iterationen). Systemhersteller wählen möglicherweise andere Konfigurationen, was zu anderen Ergebnissen führen kann. DITL-09a.
- Basierend auf dem Whitepaper von Principled Technologies mit dem Titel „AMD Ryzen AI tech expert performance“ (https://www.principledtechnologies.com/AMD/Ryzen-AI-tech-expert-performance-1025.pdf), wurde im September 2025 mit und ohne Unterstützung einer entsprechenden KI-Anwendung durchgeführt und nach Tests durch Principled Technologies (Drittanbieter) im September 2025 mit und ohne Unterstützung einer entsprechenden KI-Anwendung und auf einem Dell Pro 14 Plus mit einem AMD Ryzen™ AI 7 PRO 350 Prozessor, Radeon™ 860M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro. Ein „KI-fähiger PC“ ist definiert als ein PC, auf dem KI-Anwendungen ausgeführt werden können und der mindestens 40 TOPS hat. Der „typische Technikexperte“ wird definiert als ein hochspezialisierter Profi, der seine Arbeitstage zwischen Programmierung (oder anderer technischer Arbeit), Kommunikation mit Kollegen/Kunden per E-Mail und der Bewältigung administrativer Aufgaben (z. B. Softwareentwickler) aufteilt. Zu den typischen Workflows/Aufgaben von Technikexperten (und entsprechenden KI-Anwendungen), die gemessen wurden, gehören: Zusammenfassen von E-Mails (Microsoft Copilot), Erstellen von Notizen in Bezug auf Microsoft Teams Anrufe (Microsoft Copilot), Zusammenfassen von Kommentaren zu einem JIRA-Ticket (Atlassian Intelligence), Erstellen einer vordefinierten Anwendung (VS Code LLM, gehostet von Lemonade Server) und Erstellen und Überprüfen eines Dokuments (LM Studio). Der wöchentliche Workflow eines typischen Technikexperten ist (für die Zwecke dieser Aussage) wie folgt definiert: Zusammenfassen von E-Mails (25 wöchentliche Iterationen), Erstellen von Notizen zu Microsoft Teams Anrufen (10 wöchentliche Iterationen), Zusammenfassen von Kommentaren zu einem JIRA-Ticket (25 wöchentliche Iterationen), Erstellen einer vordefinierten Anwendung (1 Iteration alle zwei Monate) und Erstellen und Überprüfen eines Dokuments (3 wöchentliche Iterationen). Systemhersteller wählen möglicherweise andere Konfigurationen, was zu anderen Ergebnissen führen kann. DITL-10a.
- Tests durchgeführt von Principled Technologies (Drittanbieter) im September 2025 auf einem HP Elitebook X G1a 14 AI mit AMD Ryzen™ AI 9 HX PRO 375 Prozessor, Radeon™ 880M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro (Modus „Ausgewogen“) in den folgenden Anwendungen: Microsoft Outlook, Excel und Teams mit Copilot+ und Jira. Hersteller von Notebooks können unterschiedliche Konfigurationen verwenden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. DITL-04.
- Tests durchgeführt von Signal65 (Drittanbieter) im September 2025 auf einem Lenovo ThinkPad T14S Gen 6 mit AMD Ryzen™ AI 7 PRO 360 Prozessor bei 22 W, Radeon™ 880M Grafikeinheit, 32 GB RAM, 1 TB SSD, VBS = EIN, Windows 11 Pro in den Anwendungen (Modus „Beste Performance“): Microsoft Outlook, PowerPoint und Teams mit Copilot+, Llama 3.1 8B. Hersteller von Notebooks können unterschiedliche Konfigurationen verwenden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. DITL-08.