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KI-Glossar

Die wichtigsten Begriffe rund um KI und Automatisierung, verständlich erklärt und ohne Fachchinesisch. Damit ihr in Gesprächen und Projekten genau wisst, wovon die Rede ist.

KI-Agent: Ein Programm, das auf Basis künstlicher Intelligenz eigenständig Aufgaben erledigt: Informationen auswerten, Entscheidungen treffen und Folgeschritte auslösen, ohne dass jemand jeden Schritt manuell anstößt.
Automatisierung: Das selbsttätige Ausführen wiederkehrender Arbeitsschritte durch Software. Statt Daten von Hand zu kopieren oder E-Mails manuell zu sortieren, übernimmt ein definierter Ablauf die Arbeit zuverlässig im Hintergrund.
Workflow: Eine festgelegte Abfolge von Schritten, die ein Prozess durchläuft. In der Automatisierung beschreibt ein Workflow, was bei einem Auslöser passiert, etwa: neue Rechnung per E-Mail, Daten auslesen, ins System eintragen.
n8n: Eine Automatisierungs-Plattform, mit der sich Workflows visuell zusammenstecken lassen. n8n verbindet unterschiedliche Programme und Dienste miteinander und ist mein bevorzugtes Werkzeug für maßgeschneiderte Abläufe.
Large Language Model (LLM): Ein großes Sprachmodell, das Texte versteht und erzeugt. LLMs wie Claude oder GPT bilden die Grundlage vieler KI-Anwendungen, etwa zum Zusammenfassen, Beantworten oder Klassifizieren von Texten.
Prompt: Die Anweisung, die man einem Sprachmodell gibt. Wie präzise und durchdacht ein Prompt formuliert ist, entscheidet maßgeblich über die Qualität der Antwort. Das gezielte Gestalten nennt man Prompt Engineering.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort gezielt in euren eigenen Dokumenten nachschlägt. So antwortet die KI auf Basis eures Firmenwissens statt nur aus dem allgemeinen Training.
API (Schnittstelle): Eine definierte Schnittstelle, über die zwei Programme miteinander sprechen. APIs sind die Steckverbindungen der Software-Welt und machen es möglich, eure Systeme ohne manuelle Übertragung zu verbinden.
Webhook: Eine automatische Benachrichtigung, die ein System an ein anderes sendet, sobald etwas passiert. Ein Webhook ist oft der Auslöser eines Workflows, zum Beispiel wenn ein neues Formular abgeschickt wird.
Machine Learning: Ein Teilgebiet der KI, in dem Systeme aus Daten lernen, statt fest programmiert zu werden. Je mehr passende Beispiele vorliegen, desto besser erkennt das System Muster und trifft Vorhersagen.
Fine-Tuning: Das gezielte Nachtrainieren eines vorhandenen Modells mit eigenen Beispieldaten, damit es eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Stil besser beherrscht.
Token: Die kleinste Einheit, in die ein Sprachmodell Text zerlegt, ungefähr ein Wortteil. Die Menge der Tokens bestimmt, wie viel Text ein Modell verarbeiten kann und wie sich die Nutzungskosten berechnen.
Halluzination: Wenn ein Sprachmodell etwas Falsches überzeugend als Tatsache darstellt. Gute KI-Lösungen begegnen dem mit Quellenanbindung (siehe RAG), Prüfschritten und menschlicher Freigabe an kritischen Stellen.
No-Code / Low-Code: Ansätze, bei denen Lösungen weitgehend ohne klassisches Programmieren entstehen, sondern visuell zusammengestellt werden. Das beschleunigt die Umsetzung und macht Anpassungen einfacher.
OCR (Texterkennung): Optische Zeichenerkennung wandelt Bilder und gescannte Dokumente in maschinenlesbaren Text um, etwa um Beträge aus einer PDF-Rechnung automatisch auszulesen.
Embedding: Eine Zahlendarstellung von Text, die Bedeutung greifbar macht. Embeddings sind die Grundlage dafür, dass eine KI inhaltlich ähnliche Dokumente findet, auch wenn nicht dieselben Wörter vorkommen.
Generative KI: Künstliche Intelligenz, die neue Inhalte erzeugt: Texte, Bilder, Code oder Sprache. Im Gegensatz zu reiner Analyse erstellt generative KI eigenständig Ergebnisse auf Basis einer Anweisung.
Chatbot: Ein Dialogsystem, das Fragen in natürlicher Sprache beantwortet. Moderne Chatbots auf Basis von Sprachmodellen verstehen den Zusammenhang und greifen auf hinterlegtes Firmenwissen zu, statt nur starre Antworten abzuspielen.
Kontextfenster: Die Menge an Text, die ein Sprachmodell gleichzeitig berücksichtigen kann. Ein großes Kontextfenster erlaubt es, lange Dokumente oder ganze Gesprächsverläufe am Stück zu verarbeiten.
Multimodale KI: KI, die mehrere Arten von Eingaben gleichzeitig verarbeitet, etwa Text und Bild zusammen. So lässt sich zum Beispiel ein Foto beschreiben oder ein Dokument mit Layout auswerten.
Deep Learning: Ein leistungsfähiger Zweig des Machine Learning, der auf vielschichtigen neuronalen Netzen aufbaut. Deep Learning steckt hinter Sprachmodellen, Bilderkennung und Spracherkennung.
Neuronales Netz: Ein nach dem Vorbild des Gehirns aufgebautes Rechenmodell aus vielen verbundenen Knoten. Es lernt, indem es die Stärke dieser Verbindungen anhand von Beispielen anpasst.
Trainingsdaten: Die Beispiele, aus denen ein KI-Modell lernt. Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten bestimmen maßgeblich, wie gut und fair die Ergebnisse später ausfallen.
Klassifikation: Das automatische Einsortieren von Daten in Kategorien, zum Beispiel E-Mails nach Thema oder Dringlichkeit. Eine der häufigsten und zuverlässigsten KI-Anwendungen im Arbeitsalltag.
Few-Shot / Zero-Shot: Arten, einem Sprachmodell eine Aufgabe zu stellen. Bei Zero-Shot erhält es nur die Anweisung, bei Few-Shot zusätzlich einige Beispiele. Beispiele verbessern oft spürbar die Trefferquote.
Guardrails (Leitplanken): Regeln und Prüfschritte, die festlegen, was eine KI darf und was nicht. Guardrails sorgen dafür, dass automatisierte Abläufe sicher bleiben und an kritischen Stellen ein Mensch eingebunden wird.
DSGVO-konforme KI: KI-Einsatz, der die europäische Datenschutz-Grundverordnung einhält: klar geregelt, wo welche Daten verarbeitet werden, mit welchem Zweck und auf welcher Rechtsgrundlage. Für den Mittelstand ein zentrales Kriterium bei der Werkzeugwahl.
On-Premise vs. Cloud: Zwei Betriebsarten: On-Premise bedeutet, die Software läuft auf eigenen Servern im Haus, Cloud bedeutet Betrieb beim Anbieter über das Internet. Die Wahl beeinflusst Datenschutz, Aufwand und Kosten.

Begriff geklärt, Anwendungsfall im Kopf? Dann lass uns über euren konkreten Prozess sprechen.

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KI-Glossar

Die wichtigsten Begriffe rund um KI und Automatisierung, verständlich erklärt und ohne Fachchinesisch. Damit ihr in Gesprächen und Projekten genau wisst, wovon die Rede ist.

KI-Agent

Ein Programm, das auf Basis künstlicher Intelligenz eigenständig Aufgaben erledigt: Informationen auswerten, Entscheidungen treffen und Folgeschritte auslösen, ohne dass jemand jeden Schritt manuell anstößt.

Automatisierung

Das selbsttätige Ausführen wiederkehrender Arbeitsschritte durch Software. Statt Daten von Hand zu kopieren oder E-Mails manuell zu sortieren, übernimmt ein definierter Ablauf die Arbeit zuverlässig im Hintergrund.

Workflow

Eine festgelegte Abfolge von Schritten, die ein Prozess durchläuft. In der Automatisierung beschreibt ein Workflow, was bei einem Auslöser passiert, etwa: neue Rechnung per E-Mail, Daten auslesen, ins System eintragen.

n8n

Eine Automatisierungs-Plattform, mit der sich Workflows visuell zusammenstecken lassen. n8n verbindet unterschiedliche Programme und Dienste miteinander und ist mein bevorzugtes Werkzeug für maßgeschneiderte Abläufe.

Large Language Model (LLM)

Ein großes Sprachmodell, das Texte versteht und erzeugt. LLMs wie Claude oder GPT bilden die Grundlage vieler KI-Anwendungen, etwa zum Zusammenfassen, Beantworten oder Klassifizieren von Texten.

Prompt

Die Anweisung, die man einem Sprachmodell gibt. Wie präzise und durchdacht ein Prompt formuliert ist, entscheidet maßgeblich über die Qualität der Antwort. Das gezielte Gestalten nennt man Prompt Engineering.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort gezielt in euren eigenen Dokumenten nachschlägt. So antwortet die KI auf Basis eures Firmenwissens statt nur aus dem allgemeinen Training.

API (Schnittstelle)

Eine definierte Schnittstelle, über die zwei Programme miteinander sprechen. APIs sind die Steckverbindungen der Software-Welt und machen es möglich, eure Systeme ohne manuelle Übertragung zu verbinden.

Webhook

Eine automatische Benachrichtigung, die ein System an ein anderes sendet, sobald etwas passiert. Ein Webhook ist oft der Auslöser eines Workflows, zum Beispiel wenn ein neues Formular abgeschickt wird.

Machine Learning

Ein Teilgebiet der KI, in dem Systeme aus Daten lernen, statt fest programmiert zu werden. Je mehr passende Beispiele vorliegen, desto besser erkennt das System Muster und trifft Vorhersagen.

Fine-Tuning

Das gezielte Nachtrainieren eines vorhandenen Modells mit eigenen Beispieldaten, damit es eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Stil besser beherrscht.

Token

Die kleinste Einheit, in die ein Sprachmodell Text zerlegt, ungefähr ein Wortteil. Die Menge der Tokens bestimmt, wie viel Text ein Modell verarbeiten kann und wie sich die Nutzungskosten berechnen.

Halluzination

Wenn ein Sprachmodell etwas Falsches überzeugend als Tatsache darstellt. Gute KI-Lösungen begegnen dem mit Quellenanbindung (siehe RAG), Prüfschritten und menschlicher Freigabe an kritischen Stellen.

No-Code / Low-Code

Ansätze, bei denen Lösungen weitgehend ohne klassisches Programmieren entstehen, sondern visuell zusammengestellt werden. Das beschleunigt die Umsetzung und macht Anpassungen einfacher.

OCR (Texterkennung)

Optische Zeichenerkennung wandelt Bilder und gescannte Dokumente in maschinenlesbaren Text um, etwa um Beträge aus einer PDF-Rechnung automatisch auszulesen.

Embedding

Eine Zahlendarstellung von Text, die Bedeutung greifbar macht. Embeddings sind die Grundlage dafür, dass eine KI inhaltlich ähnliche Dokumente findet, auch wenn nicht dieselben Wörter vorkommen.

Generative KI

Künstliche Intelligenz, die neue Inhalte erzeugt: Texte, Bilder, Code oder Sprache. Im Gegensatz zu reiner Analyse erstellt generative KI eigenständig Ergebnisse auf Basis einer Anweisung.

Chatbot

Ein Dialogsystem, das Fragen in natürlicher Sprache beantwortet. Moderne Chatbots auf Basis von Sprachmodellen verstehen den Zusammenhang und greifen auf hinterlegtes Firmenwissen zu, statt nur starre Antworten abzuspielen.

Kontextfenster

Die Menge an Text, die ein Sprachmodell gleichzeitig berücksichtigen kann. Ein großes Kontextfenster erlaubt es, lange Dokumente oder ganze Gesprächsverläufe am Stück zu verarbeiten.

Multimodale KI

KI, die mehrere Arten von Eingaben gleichzeitig verarbeitet, etwa Text und Bild zusammen. So lässt sich zum Beispiel ein Foto beschreiben oder ein Dokument mit Layout auswerten.

Deep Learning

Ein leistungsfähiger Zweig des Machine Learning, der auf vielschichtigen neuronalen Netzen aufbaut. Deep Learning steckt hinter Sprachmodellen, Bilderkennung und Spracherkennung.

Neuronales Netz

Ein nach dem Vorbild des Gehirns aufgebautes Rechenmodell aus vielen verbundenen Knoten. Es lernt, indem es die Stärke dieser Verbindungen anhand von Beispielen anpasst.

Trainingsdaten

Die Beispiele, aus denen ein KI-Modell lernt. Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten bestimmen maßgeblich, wie gut und fair die Ergebnisse später ausfallen.

Klassifikation

Das automatische Einsortieren von Daten in Kategorien, zum Beispiel E-Mails nach Thema oder Dringlichkeit. Eine der häufigsten und zuverlässigsten KI-Anwendungen im Arbeitsalltag.

Few-Shot / Zero-Shot

Arten, einem Sprachmodell eine Aufgabe zu stellen. Bei Zero-Shot erhält es nur die Anweisung, bei Few-Shot zusätzlich einige Beispiele. Beispiele verbessern oft spürbar die Trefferquote.

Guardrails (Leitplanken)

Regeln und Prüfschritte, die festlegen, was eine KI darf und was nicht. Guardrails sorgen dafür, dass automatisierte Abläufe sicher bleiben und an kritischen Stellen ein Mensch eingebunden wird.

DSGVO-konforme KI

KI-Einsatz, der die europäische Datenschutz-Grundverordnung einhält: klar geregelt, wo welche Daten verarbeitet werden, mit welchem Zweck und auf welcher Rechtsgrundlage. Für den Mittelstand ein zentrales Kriterium bei der Werkzeugwahl.

On-Premise vs. Cloud

Zwei Betriebsarten: On-Premise bedeutet, die Software läuft auf eigenen Servern im Haus, Cloud bedeutet Betrieb beim Anbieter über das Internet. Die Wahl beeinflusst Datenschutz, Aufwand und Kosten.

Begriff geklärt, Anwendungsfall im Kopf? Dann lass uns über euren konkreten Prozess sprechen.

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