KI-Glossar für den Unternehmenseinsatz

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 dem 2. Februar 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. ChatGPT im Detail →

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. Microsoft Copilot im Detail →

Fine-Tuning

Das Anpassen eines vortrainierten KI-Modells auf spezifische Daten oder Aufgaben. Für die meisten KMU und Mittelstandsunternehmen 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. Artikel 26 Hochrisiko-KI →

KI-Kompetenz

Die Fähigkeit, KI-Tools sinnvoll, kritisch und verantwortungsvoll einzusetzen. Seit dem 2. Februar 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

Siehe 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. Prompt-Bibliothek →

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.