Wissen · Glossar
KI-Glossar von A bis Z
Die wichtigsten Begriffe rund um künstliche Intelligenz im Unternehmen, kurz und verständlich erklärt.
Begriffe
Fehlt ein Begriff? Schreiben Sie uns, wir ergänzen ihn.
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.