KI-Begriffe, die im Unternehmensalltag auftauchen
Wer KI-Tools im Betrieb einsetzt oder KI-Training plant, begegnet immer wieder denselben Begriffen. Dieses Glossar erklärt die wichtigsten davon praxisnah – ohne zu tief in technische Details einzutauchen, aber präzise genug für fundierte Entscheidungen.
Die wichtigsten Begriffe
AI Act (KI-Verordnung) Die EU-Verordnung 2024/1689 über Künstliche Intelligenz. Teilt KI-Systeme in Risikoklassen ein. Verpflichtet Unternehmen, KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden sicherzustellen (Artikel 4). → AI Act Risikoklassen
Artikel 4 KI-VO (Kompetenzpflicht) Seit August 2025 müssen Unternehmen nachweisbar sicherstellen, dass alle Mitarbeitenden, die KI nutzen, ausreichende KI-Kompetenz haben. → Kompetenznachweis
ChatGPT KI-Assistent von OpenAI, basierend auf dem Sprachmodell GPT-4 und nachfolgenden Versionen. Einer der verbreitetsten KI-Assistenten im Unternehmenseinsatz.
Claude KI-Assistent von Anthropic. Bekannt für besonders strukturierte, ausführliche Texte und ein großes Kontextfenster für umfangreiche Dokumente. → Claude im Detail
Copilot (Microsoft) Microsofts KI-Assistent, tief in Office 365, Teams und Windows integriert. Ideal für Unternehmen, die bereits Microsoft-Produkte nutzen.
Fine-Tuning Das Anpassen eines vortrainierten KI-Modells auf spezifische Daten oder Aufgaben. Für die meisten KMU nicht relevant – gut formulierte Prompts ersetzen Fine-Tuning in der Praxis.
Gemini Googles KI-Assistent, tief in Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets) integriert. → Gemini im Detail
Generative KI KI-Systeme, die neue Inhalte erzeugen – Texte, Bilder, Code. Abgegrenzt von KI-Systemen, die nur klassifizieren oder vorhersagen.
Halluzination Wenn ein KI-System selbstsicher falsche Informationen produziert. Fakten und Quellenangaben aus KI-Ausgaben sollten immer geprüft werden.
Hochrisiko-KI (AI Act) KI-Systeme in sensiblen Bereichen wie Einstellungsverfahren, Kreditwürdigkeitsprüfung oder kritischer Infrastruktur. Unterliegen strengen Anforderungen nach AI Act.
KI-Kompetenz Die Fähigkeit, KI-Tools sinnvoll, kritisch und verantwortungsvoll einzusetzen. Seit August 2025 gesetzlich verpflichtend nachzuweisen (Artikel 4 KI-VO).
Kontextfenster Die maximale Textmenge, die ein KI-Modell in einer Eingabe verarbeiten kann. Größere Kontextfenster ermöglichen die Verarbeitung ganzer Dokumente in einem Schritt.
LLM (Large Language Model) Großes Sprachmodell – die Technologie hinter ChatGPT, Claude und Copilot. Trainiert auf enormen Textmengen, generiert menschenähnliche Texte.
Microsoft Copilot → Copilot (Microsoft)
Perplexity KI-Recherche-Tool mit Echtzeit-Webzugriff und Quellenangaben. Ergänzung zu ChatGPT für Rechercheaufgaben. → Perplexity im Detail
Prompt Die Eingabe oder Anweisung an ein KI-Tool. Klare, vollständige Prompts liefern deutlich bessere Ergebnisse.
Prompt Engineering Die systematische Entwicklung und Optimierung von Prompts für wiederkehrende Aufgaben. Ziel: konsistent gute Ergebnisse mit minimalem Formulierungsaufwand.
RAG (Retrieval Augmented Generation) Technik, bei der das KI-Modell zusätzliche Informationen aus einer externen Wissensbasis abruft, bevor es antwortet. Basis für viele unternehmenskundige KI-Lösungen.
System-Prompt Eine versteckte Anweisung an das KI-Modell, die sein Verhalten und seinen Ton für alle Antworten vorgibt. Basis für den Aufbau unternehmensspezifischer KI-Assistenten.
Token Die kleinste Einheit, die ein Sprachmodell verarbeitet – ungefähr eine Silbe oder ein kurzes Wort. Kosten und Limits von KI-APIs werden oft in Token gemessen.