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KI-Begriffe entschlüsselt: Ein einfacher Leitfaden zu Relevanz (und Irrelevanz)

KI-Begriffe entschlüsselt: Ein einfacher Leitfaden zu Relevanz (und Irrelevanz)

Geschrieben von

Daria Olieshko

Veröffentlicht am

13 Aug 2025

Lesezeit

3 - 5 Min. Lesezeit

KI ist überall. Aber seien wir ehrlich – viele “KI-Begriffe” da draußen sind nur Schlagworte, die in Präsentationsfolien und Produktseiten geworfen werden. Wenn Sie sich jemals von Abkürzungen wie AGI, LLM oder A2A überwältigt gefühlt haben, sind Sie nicht allein.

Dieser Leitfaden erklärt alles in einfacher Sprache. Kein Fachjargon. Kein Schnickschnack. Nur das Wesentliche, das im Jahr 2025 und darüber hinaus tatsächlich zählt.

Egal, ob Sie in HR, IT, Marketing, Betrieb tätig sind oder einfach nur bei Ihrem nächsten Meeting klug klingen wollen, dies ist Ihr Schnellkurs. Speichern Sie ihn. Teilen Sie ihn. Lesezeichen setzen. Lassen Sie uns gemeinsam KI-Begriffe entschlüsseln – und lernen, wie man sie tatsächlich zur Erledigung von Aufgaben nutzt.

Warum KI-Begriffe im Jahr 2025 überhaupt eine Rolle spielen

KI ist kein technisches Experiment mehr. Sie ist der Motor hinter Ihren Planungstools, Einstellungsabläufen, Analysedashboards und Slack-Benachrichtigungen. Doch die meisten Menschen sprechen die Sprache noch nicht.

Hier ist, warum das Wissen über KI-Begriffe wichtig ist:

Sie werden den Hype erkennen vom echten Mehrwert.
Sie treffen klügere Entscheidungen, wenn Sie Anbieter bewerten..
Sie verstehen endlich, wie Ihre Tools funktionieren..
Sie arbeiten besser mit Entwicklern und Technikteams zusammen.

Echtes Beispiel:

Ein HR-Team kaufte einen „KI-Chatbot“, um die Einstellung zu automatisieren. Es stellte sich heraus, dass es ein verkleidetes Kontaktformular ohne NLP, ohne Automatisierung und ohne Integration war. Warum? Sie verstanden die Begriffe nicht.

Die einzigen KI-Begriffe, die Sie wirklich kennen müssen

Beginnen wir mit den Kernkonzepten, die Sie am häufigsten antreffen werden.

KI-Agent

Ein System, das wahrnimmt, entscheidet und in Richtung eines Ziels handelt. Es benötigt keine manuelle Eingabe, um sich zu bewegen - es ergreift die Initiative. Denken Sie an einen unermüdlichen digitalen Assistenten.

Agenten-KI

Eine KI, die ihre eigenen Ziele setzen und ohne ständige Anweisungen handeln kann. Sie lernt im Laufe der Zeit und optimiert die Ergebnisse. Beispiel: Schichten autonom planen und Konflikte lösen.

A2A (Agent-to-Agent)

Ein Kommunikationsprotokoll, das unabhängigen KI-Agenten die Zusammenarbeit ermöglicht. Ihre Planungs-KI könnte mit einer Gehaltsabrechnungs-KI kommunizieren, um Stunden, Überstunden und Compliance zu synchronisieren.

AGI vs ANI

AGI

(Künstliche Allgemeine Intelligenz)

Eine noch hypothetische Form von KI, die lernen und denken kann wie ein Mensch. Sie existiert noch nicht, aber sie dominiert die Schlagzeilen.

ANI

(Künstliche Engpassintelligenz)

Eine reale KI, die sich auf eine Aufgabe spezialisiert hat - wie Planen, Gesichtserkennung oder Übersetzung. Dies ist die KI, die Sie heute verwenden.

KI-Chatbots: über Smalltalk hinaus

Moderne KI-Chatbots können:

HR-Fragen beantworten
PTO-Anfragen bearbeiten
Einschulungsanweisungen bereitstellen
Als 24/7-Supportagenten fungieren

Tools wie ChatGPT, Claude, Gemini und benutzerdefinierte Bots, die auf internen Dokumenten trainiert sind, können sehr nützlich sein.

Automatisierung vs Orchestrierung

KI-Automatisierung

Erledigt spezifische, sich wiederholende Aufgaben – wie Tickets kennzeichnen, Schichten zuweisen oder Benachrichtigungen senden.

KI-Orchestrierung

Verbindet Systeme und Aufgaben zu End-to-End-Flows. Denken Sie: einen neuen Mitarbeiter einarbeiten, sein Schichtmuster einrichten, die Gehaltsabrechnung synchronisieren und Compliance-Dokumente senden.

KI-Modelle & Familien

KI-Modell

Der Kernalgorithmus, der trainiert wird, um Eingaben in Ausgaben umzuwandeln. GPT-4o, Claude 3 und Gemini 1.5 sind Beispiele.

Modellfamilie

Eine Gruppe verwandter Modelle, die auf ähnlicher Architektur trainiert sind, aber für unterschiedliche Aufgaben optimiert sind. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o gehören alle zur GPT-Familie.

Ausrichtung, Aufmerksamkeit & Bias

Ausrichtung

Stellt sicher, dass das Verhalten der KI den menschlichen Werten entspricht. Schlechte Ausrichtung = unbeabsichtigte Handlungen.

Aufmerksamkeit

Wie Modelle sich auf die wichtigsten Daten „konzentrieren“, um Antworten zu generieren. Kern von Transformator-Modellen.

Bias

Wenn die Trainingsdaten voreingenommen sind, wird dies auch der KI-Ausgang sein. Das ist wichtig für HR, Compliance und Entscheidungsfindung.

KI-Integration

Plattformen wie nutzen:

Zapier um Aktionen zwischen Apps auszulösen
APIs um KI-Funktionalitäten einzubetten
No-Code-Tools um intelligente Automatisierungen ohne Entwicklungszeit zu erstellen

Beispiel: Verwenden Sie ChatGPT, um Schichtberichte basierend auf Zeitdaten innerhalb von Shifton zu erstellen.

Erweiterte KI-Begriffe, die Sie häufiger sehen werden

LLM (Large Language Model)

Das Kraftpaket hinter Chatbots, Inhaltserstellung und intelligenten Antworten. LLMs werden auf riesigen Textdatensätzen trainiert und können eine breite Palette von Sprachaufgaben ausführen.

Beliebte LLMs:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (Open-Source)

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Kombiniert ein Sprachmodell mit einer Suchmaschine oder einem Dokumentenbasissystem, um Echtzeit-Antworten im Zusammenhang zu generieren. Nützlich für KI-Support-Agenten und Wissensbasen.

Zero-shot / Few-shot Learning

Zero-shot: KI macht etwas ohne Beispiele.
Few-shot: KI verwendet ein paar Beispiele im Prompt, um zu lernen, wie man eine Aufgabe ausführt.

Diese Fähigkeiten ermöglichen es der KI, sich schnell anzupassen – ideal für die Analyse neuer Trends in Support-Tickets oder HR-Feedback.

Multimodale KI

Modelle, die Text, Bilder, Audio oder Video gleichzeitig verstehen. Hervorragend geeignet für die Interpretation visueller Zeitpläne, Sprachbefehle und Formulareingaben.

Vektordatenbanken

Speichern Informationen in einem Format, das die KI verstehen und semantisch suchen kann (nach Bedeutung, nicht nach Schlagworten). Antrieb für Dokumentsuche, Chatbots und Personalisierung.

Beliebte Tools:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Vollständiges Glossar von 40+ KI-Begriffen (einfach erklärt)

KI-Agent — Ein System, das Entscheidungen treffen und ohne menschliche Mikromanagement auf Ziele hin arbeiten kann.
Agenten-KI — KI, die ihre eigenen Ziele setzt und auf der Grundlage ihrer Umgebung die Initiative ergreift.
A2A (Agent-to-Agent) — Ein Protokoll zur Kommunikation und Zusammenarbeit von KI-Agenten.
AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz) — Eine hypothetische KI mit menschlichem Lern- und Denkvermögen.
ANI (Künstliche Engpassintelligenz) — Reale KI, die sich auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert.
KI-Modell — Eine trainierte Funktion, die Eingaben in intelligente Ausgaben umwandelt.
Modellfamilie — Eine Gruppe verwandter KI-Modelle, die auf der gleichen Architektur basieren.
LLM (Large Language Model) — Ein Modell, das auf groß angelegten Sprachdaten trainiert wurde, um menschlichen Text zu verstehen und zu generieren.
Multimodale KI — KI, die mehrere Eingabetypen (Text, Bild, Stimme) verstehen und verarbeiten kann.
Vektordatenspeicher — Eine Art von Datenbank, die Daten basierend auf Bedeutung und nicht nur Schlüsselwörtern speichert und sucht.
Einbettungen — Numerische Darstellungen von Text/Daten, die der KI helfen, Beziehungen und Bedeutungen zu verstehen.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — Kombiniert Echtzeitsuche mit Generierung für genauere Antworten.
Prompt Engineering — Verbesserung der Eingaben, um gewünschte Ausgaben von KI zu erhalten.
Zero-shot Learning — KI führt eine Aufgabe aus, ohne sie vorher gesehen zu haben.
Few-shot Learning — KI lernt eine neue Aufgabe mit nur wenigen Beispielen.
Feinabstimmung — Anpassung eines allgemeinen Modells an eine spezifische Aufgabe oder ein spezifisches Dataset.
Vortraining — Die erste Trainingsphase eines KI-Modells auf einem breiten Datensatz.
Halluzination — Wenn KI mit Sicherheit falsche oder inkorrekte Informationen generiert.
Bias — Systematische Unfairness im KI-Verhalten aufgrund schiefer Trainingsdaten.
Ausrichtung — Sicherstellen, dass KI-Ausgaben mit menschlichen Zielen, Werten und Ethik übereinstimmen.
Konstitutionelle KI — Training von Modellen mit eingebauten ethischen Prinzipien.
Erklärbarkeit — Die Fähigkeit zu verstehen, warum KI eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
Black Box — Ein Modell oder System, dessen interne Abläufe nicht transparent oder interpretierbar sind.
Kettendenken — Eine Technik, bei der KI ihre Schritte vor der Entscheidungsfindung erklärt.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) — Eine Trainingsmethode, bei der menschliche Präferenzen den Lernprozess leiten.
Synthetische Daten — Künstlich erzeugte Daten, die zum Training oder Testen von Modellen verwendet werden.
Offene Gewichte — Wenn die Parameter eines Modells öffentlich geteilt werden (Open Source).
Geschlossenes Modell — Ein proprietäres KI-Modell, dessen Innereien nicht zugänglich sind.
Token — Die kleinste Texteinheit, die KI-Modelle verwenden (oft ein Wort oder ein Teil eines Wortes).
Latenz — Die Zeitverzögerung zwischen einer Benutzereingabe und der KI-Antwort.
Schlussfolgerung — Die Handlung, ein trainiertes Modell zu verwenden, um Ausgabe zu generieren.
Verankerung — Verknüpfung von KI-Ausgaben mit realen, überprüfbaren Informationen.
Autonome KI — KI, die über lange Abfolgen unabhängig ohne Intervention operieren kann.
Benchmarking — Testen der KI-Leistung mit standardisierten Datensätzen und Aufgaben.
Leitplanken — Einschränkungen oder Grenzwerte, die an KI gesetzt werden, um Missbrauch oder Fehler zu verhindern.
Einstellknöpfe — Einstellbare Einstellungen, die das Verhalten eines KI-Modells verändern.
Skalierbarkeit — Wie gut ein KI-System bei zunehmender Nutzernachfrage funktioniert.
Overfitting — Wenn ein Modell auf Trainingsdaten gut, aber in der realen Welt schlecht abschneidet.
Generalisierung — Die Fähigkeit der KI, bei ungesehenen Daten gut zu arbeiten.
NLP (Natural Language Processing) — Das Feld der KI, das sich auf das Verständnis und die Generierung menschlicher Sprache konzentriert.
Datenkennzeichnung — Rohdaten (Bilder, Text, usw.) zu taggen, um der KI zu vermitteln, was sie sieht.
Selbstüberwachtes Lernen — Training der KI, um aus nicht gekennzeichneten Daten Muster zu lernen.
Co-Pilot KI — Eine Art von Assistenz-KI, die menschliche Arbeiter ergänzt statt ersetzt.
Orchestrierung — Verbindung KI-gesteuerter Tools in intelligente, automatisierte Arbeitsabläufe.

Echte Anwendungsfälle in Teams

HR:

KI sagt Burnout-Risiko voraus
Erstellt Einschulungspläne
Markiert Verstöße gegen Arbeitsgesetze

Ops:

Sagt Schichtabdeckungsprobleme voraus
Prognostiziert Inventar und Nachfrage
Optimiert Lieferwege

Marketing:

Fasst Kampagnenleistungen zusammen
Schreibt Variationen von Anzeigentexten
Personalisieren von Inhalten nach Benutzersegment

Support:

Sortiert Tickets nach Dringlichkeit und Stimmung
Fasst Anrufprotokolle zusammen
Schlägt automatisch Lösungen vor

Wie man voraus bleibt, ohne alles zu wissen

Sie müssen nicht jeden Begriff auswendig lernen. Wissen Sie nur genug, um:

Die richtigen Fragen zu stellen
BS in Anbieter-Pitches zu erkennen
Arbeitsabläufe sicher zu automatisieren

Tipps:

Folgen Sie ein paar KI-Newslettern (wie dem Shifton Blog)
Richten Sie Warnmeldungen für Produktupdates ein
Testen Sie klein - skalieren Sie dann, was funktioniert

Abschließende Worte: Bleiben wir real

Ja, es gibt Hunderte von KI-Begriffe die herumschwirren. Aber die meisten von ihnen werden Ihren Arbeitstag nicht verändern. Diese werden es.

Jetzt, da Sie die Sprache beherrschen, nutzen Sie sie. Beginnen Sie, Prozesse zu verbessern. Testen Sie Tools. Automatisieren Sie das langweilige Zeug.

Lassen Sie die KI die schwere Arbeit erledigen. Sie kümmern sich um den menschlichen Teil.