KI-Glossar

Algorithmus

Ein Satz von Regeln, die ein Computer Schritt für Schritt befolgt, um eine Aufgabe zu lösen. Algorithmen sind das Herzstück jeder Software – von der Suchmaschine bis zur KI.

API

Eine Schnittstelle (Application Programming Interface), über die Programme miteinander kommunizieren können. Wenn du ChatGPT in deine App einbindest, nutzt du die OpenAI-API.

Automatisierung

Der Einsatz von Technologie, um wiederkehrende Aufgaben ohne menschliches Eingreifen auszuführen. KI bringt Automatisierung auf ein neues Niveau: Statt starrer Regeln können KI-gestützte Systeme auch unstrukturierte Aufgaben wie das Lesen von E-Mails, das Erstellen von Berichten oder das Beantworten von Kundenanfragen übernehmen.

Verwandt: KI-Agent

Bias (Verzerrung)

Systematische Fehler oder Vorurteile in KI-Systemen, die zu unfairen oder falschen Ergebnissen führen. Bias entsteht oft durch unausgewogene Trainingsdaten – zum Beispiel wenn ein KI-System überwiegend auf Daten einer bestimmten Bevölkerungsgruppe trainiert wurde. Unternehmen müssen aktiv prüfen, ob ihre KI-Systeme bestimmte Gruppen bevorzugen oder benachteiligen.

Verwandt: Training

Chatbot

Ein KI-gestütztes Programm, das Textgespräche mit Menschen führen kann. Moderne Chatbots basieren auf Large Language Models und können komplexe Gespräche führen. Im Unterschied zu einem KI-Agenten reagiert ein Chatbot auf einzelne Nachrichten, plant aber keine mehrstufigen Aufgaben eigenständig.

Verwandt: Large Language Model (LLM)

Computer Vision

Ein Bereich der KI, der Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus Bildern und Videos zu verstehen. Computer Vision wird eingesetzt für Gesichtserkennung, medizinische Bildanalyse, autonomes Fahren und Qualitätskontrolle in der Produktion. Moderne Systeme übertreffen Menschen bei bestimmten Bildanalyse-Aufgaben.

Verwandt: Deep Learning

Data Science

Die Wissenschaft, aus Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Data Scientists kombinieren Statistik, Programmierung und Fachkenntnisse, um Muster in Daten zu finden.

Verwandt: Machine Learning

Deep Learning

Eine besonders leistungsfähige Form des maschinellen Lernens mit künstlichen neuronalen Netzen. Deep Learning hat Bilderkennung, Sprachverarbeitung und KI revolutioniert.

Verwandt: Neuronales Netz

DSGVO

Die Datenschutz-Grundverordnung der EU, die regelt, wie personenbezogene Daten verarbeitet werden dürfen. Für KI-Anwendungen in Europa ist die DSGVO ein zentrales rechtliches Rahmenwerk.

Verwandt: EU AI Act

Edge AI

KI-Systeme, die direkt auf dem Gerät laufen – auf dem Smartphone, der Kamera oder der Maschine – anstatt auf entfernten Servern in der Cloud. Edge AI ist schneller, datenschutzfreundlicher und funktioniert auch ohne Internetverbindung. Typische Anwendungen: Spracherkennung auf dem Handy, Qualitätsprüfung in der Fabrik, autonome Fahrzeuge.

Verwandt: Computer Vision

EU AI Act

Das KI-Gesetz der EU, das Regeln für den Einsatz von KI in Europa festlegt. Es klassifiziert KI-Systeme nach Risikostufen und definiert Anforderungen für Transparenz, Sicherheit und Verantwortung.

Verwandt: DSGVO

Fine-Tuning

Das Anpassen eines vortrainierten KI-Modells an eine spezifische Aufgabe mit eigenen Daten. Statt von Null zu trainieren, baut man auf ein bestehendes Modell auf – effizienter und kostengünstiger. Fine-Tuning ermöglicht es Unternehmen, allgemeine Sprachmodelle auf ihre Branche, Produkte oder Schreibstil anzupassen.

Verwandt: Training

Generative KI

KI-Systeme, die neue Inhalte erstellen können – Texte, Bilder, Musik oder Code. ChatGPT, Midjourney und Sora sind bekannte Beispiele für generative KI-Tools.

Verwandt: Large Language Model (LLM)

Halluzination

Wenn eine KI überzeugend klingende, aber faktisch falsche Informationen generiert. Halluzinationen entstehen, weil Sprachmodelle auf Wahrscheinlichkeiten basieren, nicht auf Faktenwissen – sie "glauben" nicht, sie berechnen. Deshalb solltest du kritische Fakten immer gegen verlässliche Quellen prüfen.

Verwandt: Large Language Model (LLM)

KI (Künstliche Intelligenz)

Computersysteme, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern – wie Sprachverstehen, Bildanalyse, Entscheidungsfindung oder kreatives Schreiben.

Verwandt: Machine Learning

KI-Agent

Ein KI-System, das eigenständig Aufgaben plant und ausführt – ohne bei jedem Schritt auf menschliche Eingabe zu warten. Im Gegensatz zu einem einfachen Chatbot kann ein KI-Agent Werkzeuge nutzen, Entscheidungen treffen und mehrstufige Aufgaben abarbeiten. Beispiele: ein Agent, der selbstständig Daten recherchiert, eine Zusammenfassung erstellt und das Ergebnis per E-Mail versendet.

Verwandt: Automatisierung

KI-Schulden

Wenn Unternehmen KI-Systeme schnell und unkontrolliert einführen, ohne klare Strategie, Dokumentation oder Qualitätssicherung, entstehen "KI-Schulden" – also technische und organisatorische Probleme, die sich mit der Zeit häufen. Typische Symptome: veraltete Modelle im Einsatz, fehlende Datenpflege, unklare Verantwortlichkeiten. Wie finanzielle Schulden müssen KI-Schulden aktiv abgebaut werden.

Verwandt: Training

Large Language Model (LLM)

Ein großes Sprachmodell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um Sprache zu verstehen und zu generieren. GPT-4, Claude und Gemini sind bekannte LLMs. Die "Größe" eines LLM bezieht sich auf die Anzahl der Parameter – bei modernen Modellen oft mehrere hundert Milliarden.

Verwandt: Transformer

Machine Learning

Ein Teilgebiet der KI, bei dem Computer aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Anstatt fester Regeln werden Muster aus Beispielen gelernt.

Verwandt: Deep Learning

Natural Language Processing (NLP)

Die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. NLP ist die Grundlage für Chatbots, Übersetzungstools und Sprachassistenten.

Verwandt: Large Language Model (LLM)

Neuronales Netz

Ein KI-Modell, das lose vom menschlichen Gehirn inspiriert ist und aus vernetzten Schichten besteht. Je mehr Schichten, desto "tiefer" das Netz – daher der Begriff Deep Learning.

Verwandt: Deep Learning

No-Code / Low-Code KI

KI-Plattformen, die es ermöglichen, KI-Anwendungen ohne oder mit minimalen Programmierkenntnissen zu erstellen. Tools wie Make (früher Integromat), Zapier oder Microsoft Power Automate fallen in diese Kategorie. No-Code KI demokratisiert den Zugang zur Technologie und ermöglicht es auch kleineren Unternehmen und Einzelpersonen, Prozesse zu automatisieren.

Verwandt: Automatisierung

Predictive Analytics

Der Einsatz von KI und statistischen Methoden, um auf Basis historischer Daten Vorhersagen zu treffen. Predictive Analytics hilft Unternehmen zu antizipieren, welche Kunden abwandern könnten, wie hoch der Lagerbestand sein sollte oder wann eine Maschine wahrscheinlich ausfällt. Es ist eine der praktischsten und wertvollsten KI-Anwendungen im Unternehmenskontext.

Verwandt: Machine Learning

Prompt

Die Anweisung oder Frage, die du an eine KI richtest, um eine Antwort zu erhalten. Die Qualität deines Prompts bestimmt maßgeblich die Qualität der KI-Antwort.

Verwandt: Prompt Engineering

Prompt Engineering

Die Kunst, Prompts so zu formulieren, dass die KI optimale Ergebnisse liefert. Gutes Prompt Engineering ist heute eine der wertvollsten praktischen KI-Fähigkeiten.

Verwandt: Prompt

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Eine Technik, bei der die KI externe Wissensquellen nutzt, um bessere Antworten zu geben. RAG reduziert Halluzinationen und ermöglicht es, KI mit aktuellem oder unternehmensinternem Wissen zu verbinden.

Verwandt: Halluzination

Reinforcement Learning

Eine Lernmethode, bei der eine KI durch Belohnung und Bestrafung lernt – ähnlich wie ein Kind, das lernt, Fahrrad zu fahren. Die KI probiert verschiedene Aktionen aus und optimiert ihr Verhalten, um eine maximale Belohnung zu erzielen. Reinforcement Learning wird eingesetzt für Spielstrategien (AlphaGo), Robotik und das Training von Sprachmodellen (RLHF).

Verwandt: Machine Learning

Supervised Learning

Maschinelles Lernen mit gelabelten Trainingsdaten – die KI lernt aus Beispielen mit bekannten Ergebnissen. Zum Beispiel: Bilder von Katzen und Hunden mit der richtigen Beschriftung.

Verwandt: Unsupervised Learning

Token

Die kleinste Einheit, in die ein Text für die KI-Verarbeitung zerlegt wird (ungefähr ein Wort oder Wortteil). Bei ChatGPT kostet jede Anfrage eine bestimmte Anzahl Tokens – das ist die Basis für die Preisgestaltung. Ein einfacher Text von 1.000 Wörtern entspricht etwa 1.300 bis 1.500 Tokens.

Verwandt: Large Language Model (LLM)

Training / Trainingsdaten

Training ist der Prozess, bei dem eine KI aus Daten lernt und ihre Parameter anpasst. Trainingsdaten sind die Beispiele, aus denen die KI lernt – ihre Qualität und Vielfalt bestimmen maßgeblich, wie gut das fertige Modell ist. Das Training großer KI-Modelle dauert Wochen und verbraucht enorme Rechnerkapazitäten.

Verwandt: Fine-Tuning

Transformer

Die Architektur hinter modernen Sprachmodellen wie GPT und Claude. Transformer sind besonders gut darin, Kontext und Bedeutung in Texten zu verstehen – der Durchbruch kam 2017 mit dem Paper "Attention is All You Need".

Verwandt: Large Language Model (LLM)

Unsupervised Learning

Maschinelles Lernen ohne gelabelte Daten – die KI findet selbstständig Muster. Zum Beispiel: Kundensegmentierung, bei der die KI selbst Gruppen ähnlicher Kunden erkennt.

Verwandt: Supervised Learning