# KI-Lexikon: 91 KI-Begriffe einfach erklärt > Das KI-Lexikon für kleine und mittlere Unternehmen: 91 Fachbegriffe rund um Künstliche Intelligenz, verständlich erklärt und mit Bezug zum Alltag im Unternehmen. Quelle: https://gerlinger.ai/lexikon Stand: 2026-09-10 ## Das KI-Lexikon für dein Unternehmen. 91 Fachbegriffe rund um Künstliche Intelligenz, in einfacher Sprache erklärt. Jeder Eintrag sagt dir, was der Begriff bedeutet, wie die Technik dahinter arbeitet und was sie für deinen Alltag bringt. ### A #### Agentic Coding Softwareentwicklung, bei der KI-Agenten eigenständig Code schreiben, testen und optimieren, gesteuert durch menschliche Vorgaben. #### AGI (Artificial General Intelligence) Hypothetische KI, die alle kognitiven Aufgaben eines Menschen auf menschlichem oder höherem Niveau bewältigen kann. #### AI Act (KI-Verordnung) Die EU-Verordnung zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz. #### Algorithmen einfach erklärt Ein Algorithmus ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die einem Computer sagt, wie er ein Problem lösen soll. #### API (Schnittstelle) Technische Schnittstelle, über die Software-Systeme miteinander kommunizieren. #### Automatisierung Technischer Prozess, bei dem Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ablaufen. ### B #### Big Data Sehr große Datenmengen, die mit klassischen Methoden nicht mehr auswertbar sind. #### Business Intelligence (BI) Datenbasierte Entscheidungsfindung durch systematische Analyse von Geschäftsdaten. ### C #### Change Management Systematische Begleitung von Veränderungsprozessen bei der KI-Einführung. #### Chatbot Automatisiertes Dialogsystem, das Fragen in natürlicher Sprache beantwortet. #### Cloud-KI KI-Dienste, die über das Internet auf externen Servern betrieben werden. #### Computer Vision KI-Technologie, die Bilder und Videos automatisch erkennt und analysiert. ### D #### Datenanalyse Systematische Auswertung von Daten zur Gewinnung geschäftsrelevanter Erkenntnisse. #### Datensouveränität Die volle Kontrolle eines Unternehmens über seine eigenen Daten. #### Deep Learning Fortgeschrittene Form des Machine Learning mit künstlichen neuronalen Netzen. #### DSGVO Die EU-Datenschutzverordnung, die den Umgang mit personenbezogenen Daten regelt. ### E #### Embedding Mathematische Darstellung von Text als Zahlenvektor für KI-Verarbeitung. #### ERP-Integration Anbindung von KI-Systemen an das Enterprise-Resource-Planning-System. #### Ethik in der KI Grundsätze für den verantwortungsvollen und fairen Einsatz von KI. ### F #### Few-Shot Learning KI-Technik, bei der das Modell aus wenigen Beispielen eine Aufgabe erlernt. #### Fine-Tuning Nachtraining eines KI-Modells mit eigenen, spezifischen Daten. #### Foundation Model Großes, vortrainiertes KI-Basismodell, das für viele Aufgaben anpassbar ist. ### G #### Generative KI KI-Systeme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code erzeugen. #### GPU (Grafikprozessor) Spezialprozessor, der KI-Berechnungen um ein Vielfaches beschleunigt. #### Guardrails Sicherheitsmechanismen, die KI-Systeme innerhalb definierter Grenzen halten. ### H #### Halluzination Wenn eine KI falsche oder erfundene Informationen als Fakten ausgibt. #### Human-in-the-Loop KI-Prozess mit menschlicher Kontrolle an entscheidenden Stellen. #### Hybrid-KI Kombination aus lokaler KI und Cloud-KI für optimale Ergebnisse. ### I #### Inferenz Der Vorgang, bei dem ein trainiertes KI-Modell eine Antwort erzeugt. #### Intelligente Dokumentenverarbeitung KI-gestützte Erfassung, Analyse und Verarbeitung von Geschäftsdokumenten. #### IT-Sicherheit und KI Schutz von KI-Systemen vor Angriffen und Missbrauch. ### J #### Job-Transformation durch KI Veränderung von Berufsbildern und Arbeitsweisen durch Künstliche Intelligenz. #### JSON (Datenformat) Standardisiertes Datenformat für den Austausch zwischen KI-Systemen. #### Jupyter Notebook Interaktive Arbeitsumgebung für Datenanalyse und KI-Experimente. ### K #### KI-Agent Ein KI-System, das eigenständig Aufgaben plant, ausführt und dabei mehrere Tools und Datenquellen nutzt. #### KI-Bias (Verzerrung) Systematische Verzerrung in KI-Systemen, die zu unfairen Ergebnissen führt. #### KI-Readiness Grad der Bereitschaft eines Unternehmens für den erfolgreichen KI-Einsatz. #### KI-Strategie Planmäßiger Ansatz zur Einführung und Nutzung von KI im Unternehmen. #### Kontextfenster Die maximale Textmenge, die ein KI-Modell gleichzeitig verarbeiten kann. #### Künstliche Intelligenz Computersysteme, die menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen. ### L #### Large Language Model (LLM) Große Sprachmodelle, die menschliche Sprache verstehen und generieren. #### Lokale KI KI-Systeme, die auf eigenen Servern ohne Cloud-Anbindung laufen. #### Low-Code KI KI-Plattformen, die ohne tiefe Programmierkenntnisse bedienbar sind. ### M #### Machine Learning Algorithmen, die aus Daten lernen und sich selbst verbessern. #### MCP (Model Context Protocol) Offener Standard, der KI-Modelle einheitlich mit externen Datenquellen und Tools verbindet, wie USB für KI. #### Modellgröße (Parameter) Die Anzahl der trainierbaren Parameter bestimmt die Leistungsfähigkeit eines KI-Modells. #### Multimodal KI-Systeme, die verschiedene Datentypen gleichzeitig verarbeiten können. ### N #### Neuronales Netz Vom Gehirn inspiriertes Rechenmodell als Grundlage moderner KI. #### NLP (Natural Language Processing) Technologie, die Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen. #### No-Code KI KI-Anwendungen ohne jegliche Programmierkenntnisse erstellen und nutzen. ### O #### OCR (Texterkennung) Automatische Erkennung und Digitalisierung von Text aus Bildern und Dokumenten. #### On-Premise Software und KI-Systeme, die auf eigener Infrastruktur im Unternehmen betrieben werden. #### Open Source KI Frei verfügbare KI-Modelle, die ohne Lizenzkosten eingesetzt werden können. ### P #### Plugins (KI) Erweiterungsmodule, die KI-Systemen neue Fähigkeiten wie Datenbankzugriff, Websuche oder Tool-Nutzung hinzufügen. #### Predictive Analytics KI-gestützte Vorhersagen auf Basis historischer Daten. #### Prompt Die Texteingabe oder Anweisung, die an ein KI-System gestellt wird. #### Prompt Engineering Die Kunst, KI-Anweisungen so zu formulieren, dass das Modell präzise, nützliche Ergebnisse liefert. #### Proof of Concept (PoC) Machbarkeitsnachweis für ein KI-Projekt in kleinem, kontrolliertem Rahmen. ### Q #### Qualitätssicherung bei KI Systematische Überprüfung der Korrektheit und Zuverlässigkeit von KI-Ergebnissen. #### Quantisierung Komprimierung von KI-Modellen für schnelleren und günstigeren Betrieb. #### Query (Abfrage) Gezielte Anfrage an ein KI- oder Datenbanksystem zur Informationsgewinnung. ### R #### RAG (Retrieval-Augmented Generation) KI-Technik, die eigene Unternehmensdaten in die Antwort einbezieht. #### ROI (Return on Investment) Kennzahl für die Wirtschaftlichkeit einer Investition. #### RPA (Robotic Process Automation) Software-Roboter, die regelbasierte Aufgaben am Computer automatisch ausführen. ### S #### Sentimentanalyse KI-gestützte Erkennung von Stimmungen und Meinungen in Texten. #### Skalierbarkeit Die Fähigkeit eines KI-Systems, mit wachsenden Anforderungen mitzuwachsen. #### Skills (KI) Vordefinierte Fähigkeiten, die einem KI-System beigebracht werden, um spezifische Aufgaben zuverlässig zu erledigen. #### Spracherkennung (Speech-to-Text) KI-Technologie, die gesprochene Sprache in Text umwandelt. #### Supervised Learning (Überwachtes Lernen) Machine-Learning-Methode, bei der die KI aus gelabelten Beispieldaten lernt. ### T #### Text-to-Speech (Sprachsynthese) KI-Technologie, die geschriebenen Text in natürlich klingende Sprache umwandelt. #### Token Die kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells. #### Transformer Die revolutionäre KI-Architektur hinter allen modernen Sprachmodellen. ### U #### UBI (Universal Basic Income) Bedingungsloses Grundeinkommen: ein regelmäßiges Einkommen für alle Bürger ohne Gegenleistung. #### Unstrukturierte Daten Daten ohne festes Format wie E-Mails, Dokumente, Bilder und Gesprächsprotokolle. #### Upskilling (KI-Weiterbildung) Gezielte Weiterbildung von Mitarbeitern für den kompetenten Umgang mit KI. #### Use Case (Anwendungsfall) Konkreter Anwendungsfall, der beschreibt, wie KI ein Geschäftsproblem löst. ### V #### Vektordatenbank Spezialdatenbank für KI, die Texte nach ihrer Bedeutung organisiert und durchsucht. #### Vendor Lock-in Abhängigkeit von einem einzelnen KI-Anbieter, die den Wechsel erschwert. #### Vortrainiertes Modell KI-Modell, das bereits auf großen Datenmengen trainiert wurde und direkt einsetzbar ist. ### W #### Whisper Open-Source-Spracherkennungsmodell von OpenAI für lokalen Betrieb. #### Wissensmanagement mit KI KI-gestützte Erfassung, Organisation und Bereitstellung von Unternehmenswissen. #### Workflow-Automatisierung Automatisierung ganzer Geschäftsprozesse durch intelligente Verknüpfung von KI-Schritten. ### X #### X-Risiko (Existenzrisiko durch KI) Diskussion über langfristige Risiken durch sehr fortgeschrittene KI-Systeme. #### XAI (Erklärbare KI) KI-Systeme, deren Entscheidungen nachvollziehbar und transparent sind. #### XML (Datenformat) Strukturiertes Datenformat für den standardisierten Austausch von Geschäftsdaten. ### Y #### YAML (Konfigurationsformat) Lesbares Konfigurationsformat, das in vielen KI-Projekten zum Einsatz kommt. #### Yield-Optimierung mit KI KI-gestützte Maximierung der Ausbeute und Effizienz in Produktion und Vertrieb. #### YOLO (Objekterkennung) Schnelle KI-Bildanalyse, die Objekte in Echtzeit erkennt und klassifiziert. ### Z #### Zero-Shot Learning KI-Fähigkeit, Aufgaben ohne vorheriges Training an Beispielen zu lösen. #### Zugangskontrolle bei KI Regelung, wer auf welche KI-Funktionen und Daten zugreifen darf. #### Zukunft der Arbeit mit KI Wie KI die Arbeitswelt verändert und welche Chancen sich für den Mittelstand ergeben. ### Du hast den Begriff verstanden. Und jetzt in deinem Betrieb? Im KI-Ready-Check schauen wir gemeinsam auf deine Abläufe und finden heraus, wo KI bei dir wirklich Zeit spart. 45 Minuten, kostenlos, ohne Folien.