KI-Glossar: Begriffe einfach erklärt

Name: AMMERMANN CONSULTING
Address: Hooger Weg 6, Oldenburg, Niedersachsen, 26131, DE
Telephone: 015678 476506
Price range: €€€

Die Begriffe, die in Gesprächen über KI im Unternehmen fallen, in je einem Satz und mit einem Beispiel aus dem Alltag erklärt. Für Entscheider, nicht für Entwickler.

A

API (Schnittstelle): Eine API ist eine Schnittstelle, über die Programme direkt miteinander Daten austauschen, ohne Umweg über Bildschirm, Export oder Abtippen.
Auftragsverarbeitung (AVV): Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) regelt, wie ein Dienstleister personenbezogene Daten in Ihrem Auftrag verarbeitet. Er ist Pflicht für jeden KI-Anbieter, der Ihre Daten sieht.
Automatisierung vs. KI: Automatisierung führt feste Regeln aus, KI geht mit Fällen um, für die es keine festen Regeln gibt. Die meisten Unternehmenslösungen brauchen beides an unterschiedlichen Stellen.

D

DSGVO und KI: Die DSGVO gilt für jede Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI-Systeme: Es braucht eine Rechtsgrundlage, einen Vertrag mit dem Anbieter, Transparenz und Grenzen für automatisierte Entscheidungen.

E

Embedding: Ein Embedding ist eine Zahlenreihe, die den Inhalt eines Textes so abbildet, dass inhaltlich ähnliche Texte ähnliche Zahlen bekommen, unabhängig von der Wortwahl.
EU AI Act: Der EU AI Act ist die europäische KI-Verordnung. Sie teilt KI-Systeme nach Risiko ein und legt fest, welche Pflichten Anbieter und Betreiber je nach Risikoklasse haben.

F

Fine-Tuning: Fine-Tuning ist das Nachtrainieren eines fertigen Sprachmodells mit eigenen Beispielen, damit es einen bestimmten Stil, ein Format oder eine Fachsprache zuverlässig beherrscht.

G

Generative KI: Generative KI erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Tabellen oder Programmcode, statt nur vorhandene Daten zu sortieren oder zu klassifizieren.

H

Halluzination: Eine Halluzination ist eine Aussage eines Sprachmodells, die plausibel klingt, aber erfunden oder falsch ist, etwa eine nicht existierende Norm oder ein falscher Liefertermin.
Human-in-the-Loop: Human-in-the-Loop bezeichnet KI-Prozesse, in denen ein Mensch an definierten Stellen prüft, freigibt oder korrigiert, bevor das System weitermacht oder etwas nach außen geht.

I

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP): Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kombiniert Texterkennung mit KI, um Dokumente zu klassifizieren, die relevanten Angaben zu extrahieren und sie gegen Systemdaten zu prüfen, ohne Vorlagen je Absender.

K

KI (Künstliche Intelligenz): Künstliche Intelligenz bezeichnet Software, die Aufgaben löst, für die bisher menschliches Verstehen nötig war: Texte lesen, Bilder erkennen, Muster in Daten finden.
KI-Agent: Ein KI-Agent ist ein System, das auf Basis eines Sprachmodells mehrstufige Aufgaben selbständig plant und ausführt, etwa Daten nachschlägt, Vorgänge anlegt und Rückfragen stellt.
KI-Assistent (Copilot): Ein KI-Assistent, oft Copilot genannt, unterstützt einen Mitarbeiter bei seiner Arbeit mit Entwürfen, Zusammenfassungen und Antworten; die Entscheidung bleibt beim Menschen.
KI-Readiness: KI-Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen auf den Einsatz von KI vorbereitet ist: bei Daten, Systemen, Prozessen, Mitarbeitern und Regeln.
Kontextfenster: Das Kontextfenster ist die maximale Textmenge in Token, die ein Sprachmodell bei einer Anfrage gleichzeitig berücksichtigen kann, Eingabe und Antwort zusammen.

M

Machine Learning: Machine Learning ist das Verfahren, mit dem Software Muster aus Beispielen lernt, statt dass ein Entwickler die Regeln von Hand aufschreibt.

O

OCR (Texterkennung): OCR (Optical Character Recognition) ist Texterkennung: Sie macht aus einem gescannten oder fotografierten Dokument durchsuchbaren, maschinenlesbaren Text.
On-Premises: On-Premises bedeutet, dass Software und Daten auf Servern im eigenen Unternehmen oder in einem selbst kontrollierten Rechenzentrum laufen, nicht in der Cloud eines Anbieters.
Open-Source-Modell: Ein Open-Source-Modell ist ein Sprachmodell, dessen Gewichte frei verfügbar sind und das Unternehmen auf eigener Infrastruktur betreiben können, ohne Daten an einen Anbieter zu senden.

P

Prompt: Ein Prompt ist die Eingabe an ein Sprachmodell: die Frage, Anweisung oder der Text, auf den das Modell reagieren soll, inklusive Kontext und Vorgaben.
Prompt Engineering: Prompt Engineering ist das systematische Gestalten und Testen von Eingaben an Sprachmodelle, damit die Antworten zuverlässig, korrekt und im gewünschten Format kommen.
Proof of Concept (PoC): Ein Proof of Concept (PoC) ist ein kleiner, zeitlich begrenzter Test, der mit echten Daten zeigt, ob ein KI-Vorhaben technisch funktioniert und den erwarteten Nutzen bringt.

R

RAG (Retrieval-Augmented Generation): RAG ist ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort passende Abschnitte aus Ihren Dokumenten erhält und nur daraus antwortet, mit Quellenangabe.
Risikoklassen im AI Act: Der EU AI Act teilt KI-Systeme in vier Risikoklassen ein: unannehmbar (verboten), hoch (strenge Pflichten), begrenzt (Transparenzpflichten) und minimal (keine besonderen Pflichten).
RPA (Robotic Process Automation): RPA ist Software, die Bildschirmarbeit nachahmt: Sie klickt, tippt und kopiert in Anwendungen so, wie ein Mitarbeiter es tun würde, ohne dass die Anwendung eine Schnittstelle braucht.

S

Schatten-KI: Schatten-KI ist die Nutzung von KI-Werkzeugen durch Mitarbeiter ohne Wissen und Freigabe des Unternehmens, meist über kostenlose Chatdienste mit privaten Konten.
Sprachmodell (LLM): Ein Sprachmodell (Large Language Model, LLM) ist ein KI-System, das an riesigen Textmengen gelernt hat und Texte verstehen, zusammenfassen und erzeugen kann.

T

Token: Token sind die Textbausteine, in die ein Sprachmodell Eingaben und Ausgaben zerlegt. Sie bestimmen die Kosten und die Menge Text, die ein Modell auf einmal verarbeiten kann.
Trainingsdaten: Trainingsdaten sind die Beispiele, aus denen ein KI-Modell lernt. Ihre Menge, Qualität und Herkunft bestimmen, was das Modell kann und welche Fehler es macht.

U

Use Case: Ein Use Case ist ein konkreter Anwendungsfall: eine klar abgegrenzte Aufgabe, bei der KI oder Automatisierung einen messbaren Nutzen bringen soll, mit Beteiligten, Systemen und Ziel.

V

Vektordatenbank: Eine Vektordatenbank speichert Embeddings, also Zahlenreihen, die den Inhalt von Texten abbilden, und findet zu einer Anfrage die inhaltlich ähnlichsten Einträge.

W

Workflow-Automatisierung: Workflow-Automatisierung steuert einen Ablauf mit mehreren Schritten, Beteiligten und Systemen nach festen Regeln: Wer bekommt was wann, welche Freigabe ist nötig, was passiert danach.

Nächster Schritt

Ein Begriff fehlt oder ist unklar?

Schreiben Sie mir kurz, welcher. Im Erstgespräch klären wir ihn an Ihrem Beispiel.

Kostenloses Erstgespräch (30 Min.)KI-Readiness-Check