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Wissen · Glossar

KI-Glossar von A bis Z

Die wichtigsten Begriffe rund um künstliche Intelligenz im Unternehmen, kurz und verständlich erklärt.

39 Begriffe

A

Agent

KI-System, das ein Ziel selbstständig in Schritte zerlegt, Werkzeuge nutzt und Aufgaben ausführt, statt nur Fragen zu beantworten.

API

Schnittstelle, über die Software-Systeme Daten und Funktionen austauschen, etwa um ein KI-Modell in eine Anwendung einzubinden.

Automatisierung

Selbstständige Abwicklung wiederkehrender Abläufe durch Software. Mit KI lassen sich auch unstrukturierte Inhalte wie E-Mails verarbeiten.

B

Bias

Systematische Verzerrung in Ergebnissen, die aus Trainingsdaten oder Modellannahmen stammt und zu unfairen Resultaten führen kann.

C

Chatbot

Dialogsystem, das Fragen in natürlicher Sprache beantwortet. Moderne Chatbots basieren auf Sprachmodellen.

Chunking

Zerlegen langer Dokumente in kleine Abschnitte, damit sie in einer Vektordatenbank durchsucht und einem Modell gezielt übergeben werden können.

Context Window

Kontextfenster: Menge an Text, die ein Sprachmodell in einer Anfrage gleichzeitig berücksichtigen kann, gemessen in Token.

D

Datenminimierung

Datenschutzgrundsatz, nur die für einen Zweck nötigen personenbezogenen Daten zu verarbeiten, auch beim Einsatz von KI.

Deep Learning

Teilgebiet des maschinellen Lernens, das mehrschichtige neuronale Netze nutzt und Grundlage heutiger Sprach- und Bildmodelle ist.

E

Embedding

Zahlenrepräsentation eines Textes, die dessen Bedeutung abbildet. Ähnliche Inhalte liegen darin nah beieinander.

EU AI Act

EU-Verordnung zur Regulierung von KI nach Risikoklassen. Sie enthält unter anderem Pflichten zu Transparenz und KI-Kompetenz.

F

Fine-Tuning

Nachtrainieren eines vorhandenen Modells mit eigenen Beispielen, um Stil oder Fachverhalten anzupassen.

Foundation Model

Großes, breit trainiertes Basismodell, das sich für viele Aufgaben einsetzen oder weiter anpassen lässt.

G

Generative KI

KI, die neue Inhalte wie Text, Bilder, Audio oder Code erzeugt, statt nur Daten zu klassifizieren.

Governance

Regeln, Rollen und Prozesse für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Unternehmen, einschließlich Compliance.

Grounding

Verankerung der Modellantworten in überprüfbaren Quellen, etwa Unternehmensdokumenten, um Fehler zu reduzieren.

Guardrails

Technische und organisatorische Leitplanken, die unerwünschte oder unsichere Modellausgaben begrenzen.

H

Halluzination

Überzeugend formulierte, aber falsche oder erfundene Ausgabe eines Sprachmodells.

Human in the Loop

Prinzip, bei dem Menschen KI-Ergebnisse prüfen oder freigeben, besonders bei kritischen Entscheidungen.

I

Inferenz

Anwendung eines trainierten Modells auf neue Eingaben, also der laufende Betrieb im Unterschied zum Training.

K

KI-Kompetenz

Fähigkeit von Mitarbeitenden, KI-Systeme sachgerecht zu nutzen und Risiken einzuordnen. Der EU AI Act verlangt entsprechende Maßnahmen.

L

LLM

Large Language Model: großes Sprachmodell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und Texte versteht und erzeugt.

M

Maschinelles Lernen

Verfahren, bei denen Systeme aus Daten Muster lernen, statt nach fest programmierten Regeln zu arbeiten.

MCP

Model Context Protocol: offener Standard, über den KI-Modelle und Agenten einheitlich auf Werkzeuge und Datenquellen zugreifen.

Multimodal

Fähigkeit eines Modells, mehrere Eingabearten wie Text, Bild und Audio zu verarbeiten.

N

Neuronales Netz

Rechenmodell aus vernetzten Knoten, das lose am Gehirn orientiert ist und Muster in Daten erkennt.

P

Prompt

Eingabe oder Anweisung an ein KI-Modell. Ihre Qualität beeinflusst das Ergebnis erheblich.

Prompt Engineering

Systematisches Formulieren und Testen von Prompts, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

R

RAG

Retrieval-Augmented Generation: Das Modell sucht vor der Antwort passende Stellen in Ihren Daten und nutzt sie als Grundlage.

Reasoning-Modell

Sprachmodell, das vor der Antwort Zwischenschritte durchdenkt und dadurch komplexe Aufgaben besser löst.

S

Shadow AI

Nicht freigegebene Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeitende, die Datenschutz- und Sicherheitsrisiken birgt.

Speech-to-Text

Automatische Umwandlung gesprochener Sprache in Text, Grundlage von Voice-AI-Anwendungen.

System-Prompt

Vorgabe, die Rolle, Regeln und Tonfall eines Modells festlegt und für Nutzer meist unsichtbar bleibt.

T

Temperatur

Einstellung, die steuert, wie zufällig ein Modell antwortet. Niedrige Werte liefern konsistentere Ergebnisse.

Token

Kleinste Texteinheit eines Sprachmodells, oft ein Wortteil. Nutzung und Kosten werden meist in Token berechnet.

Training

Phase, in der ein Modell anhand großer Datenmengen seine Parameter lernt.

V

Vektordatenbank

Datenbank, die Embeddings speichert und nach inhaltlicher Ähnlichkeit durchsucht. Sie ist Baustein von RAG.

Voice AI

KI-gestützte Sprachsysteme, die Anrufe verstehen, führen und mit Geschäftssystemen verknüpfen können.

W

Workflow

Festgelegte Abfolge von Schritten, die in Werkzeugen wie n8n automatisiert und mit KI-Bausteinen ergänzt wird.