KI-Begriffe von A bis Z

50 Begriffe aus Technik, Recht und Projektarbeit – jeder in einem Satz erklärt, der auch dann trägt, wenn man ihn aus dem Zusammenhang nimmt. Wo ein Artikel tiefer geht, steht er dabei.

A

Agent · auch: KI-Agent, AI Agent

Ein Programm, das ein Sprachmodell handeln lässt: Es ruft Werkzeuge auf, beurteilt das Ergebnis und entscheidet über den nächsten Schritt. Die Fähigkeiten entstehen aus den Werkzeugen, nicht aus dem Modell. Mehr dazu: KI-Agenten: was dahintersteckt und wo die Grenze liegt.

Algorithmus

Eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung einer Aufgabe. In der KI-Diskussion wird der Begriff oft für das Gesamtsystem benutzt, was unscharf ist: Das Modell ist gelernt, der Algorithmus ist programmiert.

Anbieter · auch: Provider

Im Sinne der KI-Verordnung, wer ein KI-System entwickelt oder unter eigenem Namen in Verkehr bringt. Anbieter tragen den weitaus größeren Pflichtenkreis als Betreiber. Mehr dazu: Der EU AI Act im Mittelstand.

Anonymisierung

Die Veränderung personenbezogener Daten so, dass eine Zuordnung zu einer Person nicht mehr oder nur mit unverhältnismäßigem Aufwand möglich ist. Echte Anonymisierung ist schwerer als gedacht; häufig liegt in Wahrheit Pseudonymisierung vor. Mehr dazu: Datenschutz beim KI-Einsatz.

Anwendungsfall · auch: Use Case

Eine konkret beschriebene Aufgabe im Betrieb, die mit KI bearbeitet werden soll, samt Auslöser, Beteiligten, Datenlage und prüfbarem Ergebnis. Ohne diese Beschreibung ist jede Werkzeugauswahl Zufall. Mehr dazu: Anwendungsfälle finden, die sich lohnen.

Auftragsverarbeitung · auch: AVV, Auftragsverarbeitungsvertrag

Die Verarbeitung personenbezogener Daten durch einen Dienstleister im Auftrag und nach Weisung des Verantwortlichen. Verlangt einen schriftlichen Vertrag mit festgelegtem Inhalt. Mehr dazu: Den KI-Anbieter prüfen: Vertrag, Daten, Standort.

Avatar

Eine digitale Figur, die Inhalte vorträgt, mit Gesicht, Stimme und Lippenbewegung. In der Lehre ersetzt sie die Aufzeichnung eines Vortrags und lässt sich ohne Neuaufnahme ändern. Mehr dazu: Lernen mit einem sprechenden Avatar.

B

Benchmark

Ein standardisierter Test zum Vergleich von Modellen. Nützlich zur groben Einordnung, irreführend als Kaufentscheidung: Entscheidend ist, wie ein Modell Ihre eigenen Fälle löst, nicht fremde Testaufgaben. Mehr dazu: KI-Werkzeuge auswählen, ohne sich zu verlaufen.

Betreiber · auch: Deployer

Im Sinne der KI-Verordnung, wer ein KI-System in eigener Verantwortung einsetzt, ohne es selbst anzubieten. Das ist die Rolle, in der fast jedes mittelständische Unternehmen steckt. Mehr dazu: Der EU AI Act im Mittelstand.

C

Chatbot

Ein Programm, das in natürlicher Sprache mit Menschen interagiert. Sobald Menschen mit einem solchen System sprechen, greift in der Regel eine Transparenzpflicht: Es muss erkennbar sein, dass keine Person antwortet. Mehr dazu: Kennzeichnung und Transparenz: wann KI sich zu erkennen geben muss.

D

Datenqualität

Vollständigkeit, Richtigkeit, Aktualität und Ordnung der Daten, mit denen ein System arbeitet. Der häufigste Grund, warum KI-Vorhaben im Mittelstand enttäuschen, liegt hier und nicht im Modell. Mehr dazu: Eigene Unterlagen nutzbar machen.

Datenschutz-Folgenabschätzung · auch: DSFA

Eine dokumentierte Vorabprüfung von Verarbeitungen mit voraussichtlich hohem Risiko für Betroffene. Bei KI-gestützter Bewertung von Menschen häufig erforderlich. Mehr dazu: Datenschutz beim KI-Einsatz.

Deepfake

Ein künstlich erzeugtes oder verändertes Bild, Ton- oder Videodokument, das echten Personen oder Ereignissen täuschend ähnlich sieht. Verbreitung ohne Kennzeichnung ist regelmäßig unzulässig; bei erkennbaren Personen kommen Persönlichkeitsrechte hinzu. Mehr dazu: Kennzeichnung und Transparenz: wann KI sich zu erkennen geben muss.

Drittlandtransfer

Die Übermittlung personenbezogener Daten in ein Land außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums. Bei KI-Diensten oft nicht im Rechenzentrum, sondern über den Support-Zugriff. Mehr dazu: Den KI-Anbieter prüfen: Vertrag, Daten, Standort.

E

Einbettung · auch: Embedding

Die Darstellung eines Textabschnitts als Zahlenreihe, die seine Bedeutung abbildet. Grundlage dafür, in eigenen Unterlagen nach Sinn statt nach Stichwort zu suchen. Mehr dazu: Eigene Unterlagen nutzbar machen.

F

Feinabstimmung · auch: Fine-Tuning

Das Nachtrainieren eines vorhandenen Modells mit eigenen Beispielen, um Stil oder Format zu prägen. Für Faktenwissen meist der falsche Weg – dafür ist die Anbindung eigener Unterlagen geeigneter und billiger. Mehr dazu: Eigene Unterlagen nutzbar machen.

G

Generative KI

Systeme, die neue Inhalte erzeugen – Text, Bild, Ton, Video, Quelltext – statt vorhandene nur einzuordnen. Der Teil der KI, der seit 2023 die Diskussion bestimmt. Mehr dazu: Was künstliche Intelligenz ist – und was sie nicht ist.

Governance

Die Gesamtheit der Regeln, Zuständigkeiten und Kontrollen, mit denen ein Unternehmen den KI-Einsatz steuert. Im Mittelstand reicht dafür meist ein Dokument von zwei Seiten, nicht ein Managementsystem. Mehr dazu: KI-Leitplanken: die Betriebsregelung.

H

Halluzination

Eine sprachlich einwandfreie, inhaltlich falsche Ausgabe eines Sprachmodells – eine erfundene Quelle, Zahl oder Vorschrift. Folgt aus der Arbeitsweise und lässt sich stark verringern, aber nicht ausschließen. Mehr dazu: Halluzinationen erkennen und abstellen.

Hochrisiko-KI

KI-Systeme in den von der KI-Verordnung gelisteten Feldern, etwa Personalauswahl, Kreditwürdigkeit oder Sicherheitsbauteile. Für sie gilt der umfangreichste Pflichtenkatalog, mit zeitlich gestaffeltem Beginn. Mehr dazu: Die Fristen der KI-Verordnung, nach Jahren sortiert.

I

Inferenz

Der Vorgang, bei dem ein fertig trainiertes Modell eine Antwort erzeugt. Die laufenden Kosten eines KI-Einsatzes entstehen hier, nicht im Training. Mehr dazu: Was KI wirklich kostet.

K

KI-Kompetenz · auch: AI Literacy

Die Fähigkeit, KI-Systeme sachkundig einzusetzen, Ergebnisse einzuordnen und Risiken zu erkennen. Artikel 4 der KI-Verordnung verpflichtet Anbieter und Betreiber, dafür zu sorgen. Mehr dazu: KI-Kompetenz: die Pflicht, die fast niemand kennt.

KI-System

Nach der KI-Verordnung ein maschinengestütztes System, das mit einem gewissen Grad an Autonomie arbeitet und aus Eingaben Ausgaben wie Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen ableitet. Die Definition ist bewusst weit. Mehr dazu: Der EU AI Act im Mittelstand.

Kontextfenster

Die Menge an Text, die ein Modell bei einer Anfrage gleichzeitig berücksichtigen kann. Was darüber hinausgeht, muss ausgewählt oder zusammengefasst werden – der Grund, warum sehr lange Dokumente besondere Verfahren brauchen. Mehr dazu: Wie ein Sprachmodell arbeitet.

L

Leitplanken

Die verbindliche betriebliche Regelung zum KI-Einsatz: erlaubte Werkzeuge, erlaubte Daten, Prüfpflichten, Zuständigkeiten, Meldewege. Das wirksamste einzelne Dokument in diesem ganzen Feld. Mehr dazu: KI-Leitplanken: die Betriebsregelung.

M

Maschinelles Lernen · auch: Machine Learning

Verfahren, bei denen ein System Regelmäßigkeiten aus Daten lernt, statt dass ein Mensch Regeln programmiert. Oberbegriff, zu dem auch Sprachmodelle gehören. Mehr dazu: Was künstliche Intelligenz ist – und was sie nicht ist.

Mentoring

Eine längere Begleitung, in der fachliche Erfahrung und persönliche Entwicklung zusammenkommen und die Lösung gemeinsam erarbeitet wird. Unterscheidet sich von Beratung dadurch, dass die Fähigkeit im Haus bleibt. Mehr dazu: Mentoring, Coaching, Beratung, Training – was ist was?.

Modell

Das Ergebnis eines Trainings: eine Datei aus Zahlenwerten, die aus Eingaben Ausgaben erzeugt. Ein Modell ist kein Programm im klassischen Sinn und enthält kein durchsuchbares Wissen. Mehr dazu: Wie ein Sprachmodell arbeitet.

Multimodal

Eigenschaft eines Modells, mehrere Arten von Eingaben zu verarbeiten – Text, Bild, Ton. Praktisch relevant, wenn Fotos, Skizzen oder Formulare mit verarbeitet werden sollen.

O

Offene Modellgewichte · auch: Open Weights, Open Source KI

Modelle, deren trainierte Werte frei verfügbar sind und die man selbst betreiben kann. Ermöglichen Betrieb im eigenen Haus; die Lizenzbedingungen unterscheiden sich erheblich und sind zu prüfen. Mehr dazu: Was KI wirklich kostet.

P

Parameter

Die einzelnen gelernten Zahlenwerte eines Modells, meist in Milliarden gezählt. Die Zahl sagt etwas über die Größe und wenig über die Eignung für Ihren Fall.

Personenbezogene Daten

Alle Angaben, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare Person beziehen. Der Kundenname in einer Anfrage gehört dazu, auch wenn er nur beiläufig im Fließtext steht. Mehr dazu: Datenschutz beim KI-Einsatz.

Pilot

Ein zeitlich und sachlich begrenzter Ersteinsatz mit vorher festgelegten Messgrößen. Dient der Entscheidung über Ausweitung oder Abbruch – und nur dann, wenn vorher Zahlen erhoben wurden. Mehr dazu: Einen Piloten aufsetzen und messen.

Prompt · auch: Eingabeaufforderung

Die Eingabe, mit der ein Sprachmodell beauftragt wird. Gute Eingaben enthalten Rolle, Aufgabe, Zusammenhang, Format und Grenzen – in dieser Reihenfolge. Mehr dazu: Anweisungen, die im Betrieb funktionieren.

Prompt Injection

Ein Angriff, bei dem Anweisungen in Material versteckt werden, das ein System verarbeitet – in einer E-Mail, einem Dokument, auf einer Website. Die wichtigste Angriffsart gegen Agenten. Mehr dazu: KI-Agenten: was dahintersteckt und wo die Grenze liegt.

Pseudonymisierung

Die Ersetzung identifizierender Merkmale durch Kennzeichen, sodass eine Zuordnung nur mit zusätzlichem Wissen möglich bleibt. Pseudonyme Daten bleiben personenbezogen. Mehr dazu: Datenschutz beim KI-Einsatz.

R

RAG · auch: Retrieval Augmented Generation, Abruf aus eigenen Quellen

Verfahren, bei dem passende Abschnitte aus eigenen Unterlagen gesucht und dem Modell zusammen mit der Frage mitgegeben werden. Die übliche Art, einem Sprachmodell betriebliches Wissen zugänglich zu machen. Mehr dazu: Eigene Unterlagen nutzbar machen.

Risikoklasse

Die Einstufung eines KI-Einsatzes nach der KI-Verordnung: verboten, hochriskant, mit Transparenzpflicht oder ohne besondere Auflagen. Maßgeblich ist der Anwendungsfall, nicht die Technik. Mehr dazu: Der EU AI Act im Mittelstand.

S

Schatten-KI · auch: Shadow AI

Die Nutzung von KI-Werkzeugen durch Beschäftigte ohne Kenntnis oder Freigabe des Unternehmens, meist über private Zugänge. In fast jedem Betrieb vorhanden und der Hauptgrund, warum Bestandsaufnahmen unvollständig sind. Mehr dazu: KI-Leitplanken: die Betriebsregelung.

Sprachmodell · auch: LLM, Large Language Model

Ein Modell, das die wahrscheinliche Fortsetzung von Text berechnet und dadurch Sprache erzeugt. Es schlägt nichts nach und verfügt über keinen eingebauten Abgleich mit der Wirklichkeit. Mehr dazu: Wie ein Sprachmodell arbeitet.

Systemanweisung · auch: System Prompt

Die dauerhafte Anweisung an ein Modell, die Rolle, Tonfall, Grenzen und Format festlegt und bei jeder Anfrage mitgegeben wird. Der Ort, an dem betriebliche Regeln technisch verankert werden. Mehr dazu: Anweisungen, die im Betrieb funktionieren.

T

Token

Die kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells, etwa ein halbes bis ein ganzes Wort. Verbrauchsabhängige Kosten werden nach Token abgerechnet. Mehr dazu: Was KI wirklich kostet.

Trainingsdaten

Die Textmengen, aus denen ein Modell gelernt hat. Sie bestimmen, was es gut kann und welche Verzerrungen es mitbringt; was nach dem Stichtag geschah, kennt es nicht. Mehr dazu: Wie ein Sprachmodell arbeitet.

Transparenzpflicht

Die Pflicht, offenzulegen, dass ein KI-System beteiligt ist – bei der Interaktion mit Menschen und bei künstlich erzeugten oder veränderten Inhalten. Mehr dazu: Kennzeichnung und Transparenz: wann KI sich zu erkennen geben muss.

V

Vektordatenbank

Ein Speicher für Einbettungen, der Abschnitte nach inhaltlicher Nähe findet. Technische Grundlage dafür, eigene Unterlagen durchsuchbar zu machen. Mehr dazu: Eigene Unterlagen nutzbar machen.

Verarbeitungsverzeichnis · auch: VVT

Die nach Artikel 30 DSGVO zu führende Übersicht aller Verarbeitungstätigkeiten mit Zweck, Datenarten, Empfängern und Löschfristen. Jeder eingesetzte KI-Dienst gehört hinein. Mehr dazu: Verarbeitungsverzeichnis und Löschkonzept.

Verzerrung · auch: Bias

Eine systematische Schieflage in Daten oder Ergebnissen, die bestimmte Gruppen benachteiligt. Entsteht meist aus den Trainingsdaten und fällt ohne gezielte Prüfung nicht auf. Mehr dazu: KI in der Personalarbeit.

W

Wasserzeichen

Eine maschinenlesbare Markierung in einer erzeugten Datei, die ihre künstliche Herkunft erkennbar macht. Ergänzt, ersetzt aber nicht die sichtbare Kennzeichnung. Mehr dazu: Kennzeichnung und Transparenz: wann KI sich zu erkennen geben muss.

Werkzeugaufruf · auch: Tool Use, Function Calling

Die Fähigkeit eines Modells, ein Programm zu starten – suchen, rechnen, Daten lesen, Einträge schreiben – und mit dessen Ergebnis weiterzuarbeiten. Die Voraussetzung für Agenten. Mehr dazu: KI-Agenten: was dahintersteckt und wo die Grenze liegt.

Z

Zweckbindung

Der datenschutzrechtliche Grundsatz, dass Daten nur für den Zweck verwendet werden dürfen, für den sie erhoben wurden. Der häufigste Stolperstein, wenn vorhandene Bestände für KI genutzt werden sollen. Mehr dazu: Datenschutz beim KI-Einsatz.

Ausführlicher wird es im Nachschlagewerk: Artikel von acht bis zwölf Minuten Lesezeit, jeweils mit Definition und beantworteten Fragen. Wenn Sie es lieber besprechen: das Erstgespräch ist kostenlos.