Wissensbasis

KI-Glossar

Die Begriffe, mit denen der Mittelstand bei KI in Kontakt kommt — knapp, ehrlich, ohne Buzzword-Nebel. Teil unserer KI-Beratung für den Mittelstand.

Agentic AI / Agentische KI: KI, die nicht nur antwortet, sondern mehrstufige Aufgaben eigenständig abarbeitet — mit Werkzeugen, Leitplanken und menschlicher Freigabe an kritischen Stellen. → mehr
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort gezielt in eigenen Dokumenten nachschlägt — antwortet auf Basis Ihrer Daten statt aus dem Gedächtnis.
LLM (Large Language Model): Großes Sprachmodell, trainiert auf riesigen Textmengen. Kann Sprache verstehen und erzeugen — die Basis der meisten heutigen KI-Anwendungen.
Foundation Model: Vortrainiertes Basismodell (z. B. GPT, Claude, Mistral), das für viele Aufgaben angepasst werden kann, statt für jede Aufgabe neu zu trainieren.
Fine-Tuning: Nachtraining eines Modells auf eigenen Daten, um es für eine konkrete Domäne oder einen Stil zu schärfen.
Prompt / Prompt Engineering: Die Anweisung an ein Sprachmodell — und die Disziplin, sie so zu formulieren, dass verlässliche Ergebnisse entstehen.
Halluzination: Wenn ein Modell etwas erfindet, das plausibel klingt, aber falsch ist. Der Grund, warum KI-Ausgaben in kritischen Prozessen immer geprüft werden müssen.
Guardrails / Leitplanken: Harte Grenzen, die festlegen, was ein KI-System darf und was nicht — Voraussetzung für autonome Agenten im Regelbetrieb.
Human-in-the-Loop: Menschliche Prüfung oder Freigabe an den Stellen, wo Geld, Recht oder Risiko im Spiel sind. KI schlägt vor, der Mensch entscheidet.
Vektordatenbank / Embedding: Speicher, der Texte als Zahlenvektoren ablegt, damit ein Modell inhaltlich ähnliche Passagen findet — das Rückgrat von RAG.
Inferenz: Das Ausführen eines fertigen Modells für eine Antwort (im Gegensatz zum Training). Wo die laufenden Kosten entstehen.
Inferenzkosten: Die Kosten pro KI-Anfrage im Betrieb. Entscheidend für die Wirtschaftlichkeit produktiver KI — und planbar, wenn die Architektur stimmt.
Context Window / Kontextfenster: Wie viel Text ein Modell auf einmal verarbeiten kann. Begrenzt, wie viele Dokumente direkt mitgegeben werden können.
Token: Die kleinste Texteinheit, in der ein Sprachmodell rechnet (Wortteile). Verbrauch und Kosten werden in Tokens gemessen.
Multimodal: Ein Modell, das nicht nur Text, sondern auch Bilder, Audio oder strukturierte Daten verarbeitet.
Copilot / Co-Pilot: Eine KI-Assistenz, die einem Menschen bei seiner Arbeit zuarbeitet — vorschlagend und beschleunigend, nicht ersetzend.
Knowledge Base / Wissensbasis: Durchsuchbar gemachtes Unternehmenswissen (Verträge, Doku, Tickets), auf das KI verlässlich zugreifen kann.
MLOps / LLMOps: Die Disziplin, KI-Systeme verlässlich zu betreiben: Versionierung, Monitoring, Tests, Übergabe in die eigene IT.
EU AI Act: Die EU-Verordnung (2024/1689), die KI nach Risikoklassen reguliert. Für Hochrisiko-KI gelten ab 2026 konkrete Pflichten. → mehr
Hochrisiko-KI: KI-Anwendungen in sensiblen Bereichen (z. B. MedTech, HR, kritische Infrastruktur), für die der EU AI Act strenge Auflagen vorsieht.
Konformitätsbewertung: Der Nachweis, dass ein KI-System die regulatorischen Anforderungen erfüllt — bei Hochrisiko-KI Pflicht vor Markteinführung.
Souveräne KI / EU-Hosting: KI auf europäischer, kontrollierter Infrastruktur (z. B. Nebius EU, Mistral, Azure Frankfurt) — Ihre Daten bleiben in der EU.
Data Governance / Daten-Governance: Regeln und Kontrolle darüber, wer welche Daten sehen und nutzen darf — Voraussetzung, bevor KU auf Unternehmensdaten losgelassen wird.
AI Readiness / KI-Reifegrad: Wie gut Strategie, Daten, Technik, Talent und Governance eines Unternehmens für produktive KI aufgestellt sind. → mehr
KI-Strategie: Kein Trendreport, sondern ein Bauplan: Use-Case-Portfolio, Priorisierung, Architektur-Entscheidung und Roadmap. → mehr
Bespoke AI / Maßgefertigte KI: KI, die auf einen konkreten Geschäftsablauf gebaut wird, statt Software von der Stange — der azena-Ansatz.
Strangler-Fig (Legacy-Migration): Vorgehen, ein Altsystem Funktion für Funktion abzulösen, während der Rest weiterläuft — statt riskantem Big-Bang. → mehr
Predictive Quality / Maintenance: KI, die Qualitätsfehler oder Ausfälle vorhersagt, bevor sie passieren — ein direkter EBIT-Hebel in der Industrie. → mehr
eDiscovery: KI-gestützte Sichtung großer Dokumentenmengen in Recht und Compliance — der Mensch entscheidet, die KI sortiert vor. → mehr