Tom Butler, VP, Wereldwijd Commercieel Portfolio en Product Management bij Lenovo – Interview Serie

Dit interview werd gehouden in verband met MWC 2026, waar Lenovo zijn laatste ontwikkelingen op het gebied van AI-gepowered commerciële computing heeft getoond.

Tom Butler, Vice President, Wereldwijd Commercieel Portfolio en Product Management bij Lenovo, heeft meer dan twee decennia ervaring binnen het bedrijf, waarin hij verschillende leiderschapsrollen heeft vervuld, waaronder directeur, uitvoerend directeur en nu vice-president van het wereldwijde commerciële portfolio. Gevestigd in het Raleigh-Durham-gebied, is hij verantwoordelijk voor het vormgeven van Lenovo’s wereldwijde commerciële productstrategie, met als doel hardware, software en diensten op elkaar af te stemmen om te voldoen aan de behoeften van ondernemingen. Zijn carrière weerspiegelt diepe expertise in productmanagement, go-to-market-uitvoering en grote-schaalportfolio-leiderschap, opgebouwd op eerdere technische en operationele rollen bij Cisco en Ericsson, waar hij een basis legde in draadloze systemen, ondernemingsinfrastructuur en klantenservice.

Lenovo is een wereldwijd technologiebedrijf dat tientallen miljarden dollars aan jaarlijkse omzet genereert en klanten bedient in meer dan 180 markten. Het bedrijf biedt een breed portfolio aan, waaronder pc’s, smartphones, tablets, servers en ondernemingsinfrastructuur, evenals software, AI-gedreven oplossingen en diensten die zijn ontworpen om digitale transformatie te ondersteunen. De onderneming is gestructureerd in sleutelsectoren, waaronder intelligente apparaten, infrastructuuropplossingen en diensten, waardoor het zowel in consumenten- als ondernemingsomgevingen kan opereren. Lenovo positioneert zich steeds meer rondom AI en geïntegreerde computervaringen, waarbij hardware wordt gecombineerd met intelligente software en cloud-gebaseerde mogelijkheden om moderne werkplekken en grote ondernemingsomgevingen te ondersteunen.

U hebt meer dan twee decennia bij Lenovo gewerkt, waarin u bent opgeklommen van productmarketing, strategisch plannen en portfoliomanagement tot het toezicht op het wereldwijde commerciële notebookportfolio. Hoe heeft die reis uw perspectief beïnvloed op wat echt een “AI-pc” definieert in tegenstelling tot een traditionele zakelijke laptop met AI-functies die bovenop zijn gelegd?

Ik heb het grootste deel van mijn carrière binnen commerciële pc’s doorgebracht, dus ik ben vrij streng in mijn definities. Een AI-pc is niet een traditionele laptop met een paar functies die erbovenop zijn gelegd, maar een systeem dat vanaf het begin is ontworpen om AI-werklasten lokaal, efficiënt en veilig uit te voeren.

Wat voor mij belangrijk is, is wat het apparaat native kan doen. Kan het significante AI-ervaringen uitvoeren zonder uitsluitend te vertrouwen op de cloud? Kan het zich aanpassen aan de gebruiker, hun gegevens, hun workflows? En kan het dat doen op een manier die voldoet aan de verwachtingen van ondernemingen op het gebied van beveiliging en beheer?

Na jaren in deze branche, heb ik geleerd om door de hype heen te kijken. Als het niet fundamenteel verandert hoe mensen werken, is het nog geen echte AI-pc.

Steeds meer zien we dit als onderdeel van een bredere verschuiving naar hybride AI-architecturen, waarbij het apparaat meer lokaal verwerkt en alleen naar de cloud gaat als dat nodig is.

Als de leider die verantwoordelijk is voor ThinkPad, ThinkBook en commerciële software, hoe denkt u de commerciële notebook-roadmap te herzien om rekening te houden met AI-werklasten die steeds vaker lokaal op het apparaat worden uitgevoerd in plaats van uitsluitend in de cloud?

Naarmate meer AI-werklasten lokaal worden uitgevoerd, moet de roadmap prioriteit geven aan duurzame prestaties op het apparaat, niet alleen piekprestaties. In de praktijk betekent dit dat we NPU-geactiveerde configuraties uitbreiden over ThinkPad en ThinkBook en de NPU behandelen als een kernbron naast de CPU en GPU. Taken zoals vergaderingssamenvattingen, transcriptie, intelligente zoekopdrachten en inhoudscreatie worden steeds meer geoptimaliseerd voor lokale versnelling.

Het vereist ook een verschuiving in hoe we over software denken. Ondernemingsklanten willen geen geïsoleerde AI-functies, maar geïntegreerde ervaringen die werken over workflows, apparaten en omgevingen heen.

Dit sluit aan bij een bredere verschuiving die we zien van cloud-first naar meer hybride AI-modellen. Ondernemingen beginnen na te denken over een “lokaal-eerst, cloud-als-nodig”-aanpak, waarbij de pc of edge-apparaat meer van de werklast verwerkt, en de cloud alleen wordt gebruikt als dat nodig is. Dat heeft echte implicaties, niet alleen voor prestaties, maar ook voor kosten, controle en hoe IT-omgevingen zijn ontworpen. Daarom zijn we gericht op open, flexibele architectuur die meerdere modellen en evoluerende ecosystemen ondersteunt, in plaats van klanten te binden aan een enkele aanpak.

Ondernemingen staan onder druk om hun apparaatvloten te moderniseren, maar vernieuwingscycli worden steeds korter. Wat is het sterkste zakelijke argument vandaag voor CIO’s om te investeren in AI-pc’s in plaats van het leven van bestaande hardware te verlengen?

Het zakelijke argument vandaag wordt steeds duidelijker: CIO’s worden gevraagd om te moderniseren voor een wereld waarin productiviteits- en beveiligingsverwachtingen zijn veranderd, en oudere pc-vloten kunnen die nieuwe baseline niet altijd bereiken door middel van software-updates alleen.

Prestaties zijn onderdeel van het verhaal, maar het is niet langer het meest interessante deel. Wat is veranderd, is dat AI-werklasten nu onderdeel zijn van de dagelijkse productiviteit, en oudere vloten zijn daar niet voor ontworpen.

De echte ROI komt voort uit het mogelijk maken van nieuwe manieren van werken, lokale AI die gevoelige gegevens op het apparaat houdt, betere samenwerkingservaringen en verminderde afhankelijkheid van constante connectiviteit. Er is ook een kostenaspect dat belangrijker wordt. Datacenters worden steeds meer gereserveerd voor omzetgenererende werklasten, dus als u test-, inferentie- of vroegstadium AI-taken naar het clientapparaat of de edge kunt verplaatsen, vermindert u onnodig cloudgebruik en verlaagt u de totale kosten.

Tegelijkertijd willen ondernemingen moderniseren zonder verstoring. Het combineren van nieuwe apparaten met levenscyclusdiensten, gefaseerde implementaties en “prove-it-fast”-pilots helpt om vernieuwingscycli te laten aanvoelen als bewuste en praktische stappen in plaats van reactieve.

AI-pc’s beloven vaak verbeterde productiviteit door middel van on-device copilots en automatisering. In echte ondernemingsimplementaties, waar ziet u daadwerkelijk meetbare voordelen — en waar ligt de industrie nog steeds voorop in praktische resultaten?

Waar we echt impact zien, is wanneer AI is gekoppeld aan specifieke workflows. Vergaderingssamenvattingen, zoekopdrachten en apparaatoptimalisatie leveren al meetbare tijdbesparingen op, vooral wanneer die werklasten lokaal kunnen worden uitgevoerd zonder latentie of afhankelijkheid van connectiviteit.

Waar de industrie nog steeds vroeg is, is in brede, ondernemingswijde transformatie. Er is nog geen enkele “killer-app” en de adoptie hangt sterk af van training, integratie en veranderingsbeheer, niet alleen van de hardware.

Immersieve vormfactoren worden gepositioneerd als de volgende evolutie van slimme apparaten. Vanuit uw perspectief, wat betekent “immersief” realistisch voor zakelijke gebruikers in de komende drie tot vijf jaar — en welke use cases zijn volwassen genoeg om voorbij experimenten te gaan?

Voor zakelijke gebruikers moet “immersief” praktisch zijn. Meer bruikbare schermruimte, betere focus en meer natuurlijke samenwerking, niet iets experimenteels.

We zien dat gebeuren door middel van uitbreidbare displays, multimode-ontwerpen en modulaire ecosystemen die de werkruimte uitbreiden zonder complexiteit toe te voegen.

In de komende drie tot vijf jaar zullen de meest succesvolle use cases zich richten op missiekritieke ondernemingswerk: document-gebaseerde taken, samenwerking en mobiele productiviteit. Andere technologieën, zoals glazenloze 3D, ringen en sommige ruimtelijke interactiemodellen, zullen waarschijnlijk eerst volwassen worden in gespecialiseerde rollen zoals ontwerpvisualisatie, training of geavanceerde samenwerking voordat ze breder worden geadopteerd.

Naarmate AI-werklasten toenemen, moeten apparaten een balans vinden tussen prestaties, thermiek, batterijduur en beveiliging. Wat zijn de meest uitdagende technische compromissen bij het bouwen van commerciële AI-pc’s die betrouwbaar moeten presteren in ondernemingsomgevingen?

Het moeilijkste deel is dat klanten alles tegelijk willen: prestaties, batterijduur, dun ontwerp en betrouwbaarheid. In werkelijkheid concurreren die dingen met elkaar. Grotere batterijen en sterkere koeling toevoegen gewicht en dikte, dus de echte uitdaging is het vinden van de juiste balans, niet het najagen van een enkele specificatie.

Beveiliging moet vanaf het begin zijn ingebouwd. Naarmate AI-werklasten dichter bij het endpoint komen, worden beslissingen over firmware-integriteit, hardwarebescherming en toeleveringsketenborging onderdeel van de prestatieberekening. In ondernemingsomgevingen zijn snelle maar kwetsbare systemen eenvoudigweg niet schaalbaar.

Beveiliging en gegevensbeheer blijven de belangrijkste zorgen voor ondernemingskopers. Hoe verandert de verschuiving naar AI-inferentie op het apparaat het gesprek over privacy, naleving en risicobeheer?

AI-inferentie op het apparaat verbetert het gesprek over privacy, omdat meer gegevens lokaal op het apparaat kunnen blijven. Dat is een grote verschuiving, vooral voor gereguleerde industrieën. Het helpt ook om zorgen over latentie en controle aan te pakken, aangezien gevoelige werklasten niet altijd de endpoint hoeven te verlaten.

Maar het verwijdert niet de noodzaak voor governance. Ondernemingen moeten nog steeds duidelijke beleidsregels hebben over hoe modellen worden gebruikt, hoe gegevens worden verwerkt en hoe resultaten worden gevalideerd.

Daarom richten wij ons op beveiliging onder het besturingssysteem, toeleveringsketenintegriteit en apparaatvertrouwen. Naarmate AI naar het endpoint verhuist, is dat waar risico en verantwoordelijkheid steeds meer liggen.

Veel bedrijven experimenteren met AI-agents die workflows en besluitvorming automatiseren. Hoe denkt u dat AI-pc’s zullen evolueren om beter te ondersteunen agent-gedreven workflows lokaal, en welke hardware- of software-innovaties zullen nodig zijn om dat naadloos te maken?

Ik zie AI-pc’s evolueren van eenvoudige assistentiefuncties naar platforms die agent-gedreven workflows ondersteunen. We bewegen ons van AI als een tool die u interacteert, naar AI die namens u kan handelen. Dat is een significante verschuiving.

U zult dit zien evolueren over apparaten en ecosystemen heen, niet alleen binnen een enkele pc. De echte kans ligt in coördinatie, waar AI context begrijpt over uw werk en apparaten heen, niet alleen geïsoleerde taken.

Om deze agent-workflows naadloos te maken op het apparaat, hebben we voortdurende vooruitgang nodig in on-device-versnelling en efficiëntie. Net zo belangrijk is een cross-device intelligente software-architectuur die kan communiceren met modellen naarmate het ecosysteem evolueert, evenals ondernemingsklasse-wachters zodat agents veilig en met vertrouwen kunnen opereren.

Die evolutie zal sterk afhankelijk zijn van hybride AI-architecturen, waarbij agents lokaal kunnen opereren wanneer dat nodig is, terwijl ze nog steeds cloud-schaalmodellen kunnen benutten wanneer dat passend is.

Lenovo heeft historisch gezien uitstekend gepresteerd in het begrijpen van klantfeedback en het vertalen ervan in productstrategie. Wat zijn de terugkerende thema’s die u hoort van ondernemingsklanten over AI-geactiveerde apparaten die de bredere markt mogelijk onderschat?

De thema’s die we horen van ondernemingsklanten zijn meestal praktischer dan het industrie-gesprek.

Ten eerste willen klanten duidelijke ondernemingsuse cases en consistente ROI. Vernieuwingscycli worden gepland jaren van tevoren, dus zonder mission-critische resultaten blijven veel teams voorzichtig.

Ten tweede, zelfs wanneer nieuwe apparaten worden geïmplementeerd, is onderutilisatie gebruikelijk als training en onboarding niet zijn ingebouwd.

Ten derde zijn governance en vertrouwen essentieel. Kopers willen lokale AI-opties die onnodige gegevensblootstelling verminderen en duidelijke zichtbaarheid bieden in wat er op het apparaat gebeurt.

Ten slotte doen de basisbeginselen nog steeds ertoe. Batterijduur, prestaties, poorten, betrouwbaarheid en reparatiebaarheid. AI vervangt die verwachtingen niet, maar verhoogt de lat voor al deze aspecten.

Als we vooruitkijken naar de komende vijf jaar, denkt u dat de term “AI-pc” nog steeds zal bestaan als een categorie, of zullen AI-mogelijkheden eenvoudig een onzichtbare, ingebedde laag worden over alle commerciële apparaten — en wat impliceert dit voor hoe bedrijven hun hardware onderscheiden?

Ik denk dat de term “AI-pc” met de tijd zal vervagen. AI wordt gewoon onderdeel van wat een pc is.

De echte differentiatie verschuift naar ervaring, hoe persoonlijk het is, hoe goed het is beschermd, hoe gemakkelijk het is om te beheren op grote schaal en hoe vertrouwd ondernemingen het kunnen implementeren.

In die zin wordt AI onzichtbaar. Wat klanten zorgen maken, is of het apparaat mensen helpt om beter te werken en of ze het vertrouwen.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten Lenovo bezoeken.