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KI-Begriffe entschlüsselt: Ein einfacher Leitfaden zu relevanten und irrelevanten Begriffen

KI-Begriffe entschlüsselt: Ein einfacher Leitfaden zu relevanten und irrelevanten Begriffen

Geschrieben von

Daria Olieshko

Veröffentlicht am

13 Aug 2025

Lesedauer

3 - 5 Min. Lesezeit

KI ist überall. Aber seien wir ehrlich — viele der „KI-Begriffe“ da draußen sind nur Schlagworte, die in Pitch-Präsentationen und Produktseiten eingestreut werden. Wenn Sie sich schon einmal von Akronymen wie AGI, LLM oder A2A überwältigt gefühlt haben, sind Sie nicht allein.

Dieser Leitfaden erklärt alles in einfachem Englisch. Kein Fachjargon. Kein Füllmaterial. Nur die wesentlichen Dinge, die 2025 und darüber hinaus wirklich wichtig sind.

Ob Sie nun im Personalwesen, der IT, im Marketing, in der Betriebsführung tätig sind oder einfach nur bei Ihrem nächsten Meeting intelligent klingen wollen, dies ist Ihr Schnellkurs. Speichern Sie ihn. Teilen Sie ihn. Lesezeichen setzen. Lassen Sie uns KI-Begriffe gemeinsam entschlüsseln – und lernen, wie man sie tatsächlich einsetzen kann, um Dinge zu erledigen.

Warum KI-Begriffe 2025 überhaupt wichtig sind

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

Hier ist, warum es wichtig ist, KI-Begriffe Kenntnis zu haben:

Sie werden Hype erkennen von echtem Wert unterscheiden.
Sie werden klügere Entscheidungen treffen, wenn Sie Anbieter bewerten.
Sie werden endlich verstehen, wie Ihre Tools arbeiten.
Sie werden besser mit Entwicklern und Technikteams zusammenarbeiten.

Echtes Beispiel:

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

Die einzigen KI-Begriffe, die Sie wirklich kennen müssen

Lassen Sie uns mit den Kernkonzepten beginnen, denen Sie am häufigsten begegnen werden.

KI-Agent

Ein System, das wahrnimmt, entscheidet und auf ein Ziel hin handelt. Es benötigt keine manuelle Eingabe, um sich zu bewegen — es ergreift die Initiative. Denken Sie an es als einen unermüdlichen digitalen Assistenten.

Agentische KI

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

A2A (Agent-to-Agent)

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

AGI vs ANI

AGI

(Artifizielle Allgemeine Intelligenz)

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

ANI

(Artifizielle Enge Intelligenz)

Reale KI, die sich auf eine Aufgabe spezialisiert — wie Planung, Gesichtserkennung oder Übersetzung. Dies ist die KI, die Sie heute verwenden.

KI-Chatbots: Jenseits von Small Talk

Moderne KI-Chatbots können:

HR-Fragen beantworten
PTO-Anfragen bearbeiten
Anweisungen zur Einarbeitung bereitstellen
Als 24/7 Support-Agenten fungieren

Tools wie ChatGPT, Claude, Gemini und benutzerdefinierte Bots, die auf internen Dokumenten geschult wurden, können äußerst nützlich sein.

Automatisierung vs Orchestrierung

KI-Automatisierung

Erledigt spezifische, sich wiederholende Aufgaben — wie das Etikettieren von Tickets, das Zuweisen von Schichten oder das Senden von Benachrichtigungen.

KI-Orchestrierung

Verbindet Systeme und Aufgaben in durchgehende Abläufe. Denken Sie an: das Onboarding eines neuen Mitarbeiters, das Einrichten seines Schichtmusters, die Synchronisierung der Lohnabrechnung und das Senden von Compliance-Dokumenten.

KI-Modelle & Familien

KI-Modell

Der Kernalgorithmus, der trainiert ist, Eingaben in Ausgaben zu übersetzen. GPT-4o, Claude 3 und Gemini 1.5 sind Beispiele.

Modellfamilie

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

Ausrichtung, Aufmerksamkeit & Vorurteil

Ausrichtung

Sichert, dass das Verhalten der KI mit menschlichen Werten übereinstimmt. Schlechte Ausrichtung = unbeabsichtigte Aktionen.

Aufmerksamkeit

Wie Modelle auf die wichtigsten Daten „fokussieren“, um Antworten zu generieren. Ein Kernkonzept für Transformator-Modelle.

Vorurteil

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

KI-Integration

Plattformen gebrauchen wie:

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

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

Erweiterte KI-Begriffe, die Sie häufiger sehen werden

LLM (Großes Sprachmodell)

Die treibende Kraft hinter Chatbots, der Inhaltserstellung und intelligenten Antworten. LLMs werden auf riesigen Textdatensätzen trainiert und können eine Vielzahl von Sprachaufgaben ausführen.

Beliebte LLMs:

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

RAG (Wiederherstellungs-Augmentierte Generation)

Kombiniert ein Sprachmodell mit einer Suchmaschine oder einer Dokumentenbasis, um Echtzeit-, kontextbewusste Antworten zu erzeugen. Nützlich für KI-Support-Agenten und Wissensbasen.

Zero-shot / Few-shot Learning

Zero-shot: KI tut etwas ohne Beispiele.
Few-shot: KI verwendet einige Beispiele im Prompte, um zu lernen, wie eine Aufgabe ausgeführt wird.

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

Multimodale KI

Modelle, die Text, Bilder, Audio oder Video gleichzeitig verstehen. Großartig zum Interpretieren von visuellen Zeitplänen, Sprachbefehlen und Formulareingaben zusammen.

Vektordatenbanken

Speichert Informationen in einem Format, das KI verstehen kann und semantisch (nach Bedeutung, nicht nach Schlüsselwort) durchsuchen kann. Treibt Dokumentensuche, Chatbots und Personalisierung an.

Beliebte Tools:

Pinecone
Weaviate
Chroma

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

KI-Agent — Ein System, das Entscheidungen treffen und auf Ziele hinarbeiten kann, ohne dass Menschen eingreifen müssen.
Agentische KI — KI, die eigene Ziele setzt und basierend auf ihrer Umgebung Initiative ergreift.
A2A (Agent-to-Agent) — Ein Protokoll, damit KI-Agenten kommunizieren und kooperieren können.
AGI (Artifizielle Allgemeine Intelligenz) — Eine hypothetische KI mit menschlichem Lernen und menschlicher Vernunft.
ANI (Artifizielle Enge Intelligenz) — Reale KI, die in einer bestimmten Aufgabe herausragt.
KI-Modell — Eine trainierte Funktion, die Eingaben in intelligente Ausgaben umwandelt.
Modellfamilie — Eine Gruppe von verwandten KI-Modellen, die auf derselben Architektur basieren.
LLM (Großes Sprachmodell) — Ein Modell, das auf groß angelegten Sprachdaten trainiert wurde, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erzeugen.
Multimodale KI — KI, die mehrere Eingabemodalitäten (Text, Bild, Stimme) verstehen und verarbeiten kann.
Vektordatenbank — Ein Datenbanktyp, der Daten basierend auf Bedeutung speichert und durchsuchen kann, nicht nur mit Schlagworten.
Einbettungen — Numerische Darstellungen von Text/Daten, die der KI bei der Verständigung von Beziehungen und Bedeutungen helfen.
RAG (Wiederherstellungs-Augmentierte Generation) — Kombiniert Echtzeitsuche mit Generierung für genauere Antworten.
Prompt-Engineering — Bessere Eingaben erstellen, um die gewünschten 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 — Ein allgemeines Modell an eine spezifische Aufgabe oder einen Datensatz anpassen.
Vortraining — Die erste Trainingsphase eines KI-Modells auf einem breiten Datensatz.
Halluzination — Wenn eine KI selbstbewusst falsche oder inkorrekte Informationen erzeugt.
Vorurteil — Systematische Unfairness im KI-Verhalten aufgrund verzerrter Trainingsdaten.
Ausrichtung — Sicherstellen, dass AI-Ausgaben den menschlichen Zielen, Werten und ethischen Maßstäben entsprechen.
Konstitutionelle KI — Modelle mit eingebauten ethischen Prinzipien trainieren.
Erklärbarkeit — Die Fähigkeit zu verstehen, warum KI eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
Black Box — Ein Modell oder System, dessen interne Arbeitsweise nicht transparent oder nachvollziehbar ist.
Gedankengang-Argumentation — Eine Technik, bei der KI ihre Schritte erklärt, bevor sie eine Schlussfolgerung zieht.
RLHF (Verstärkungslernen durch menschliches Feedback) — Eine Trainingsmethode, bei der menschliche Präferenzen den Lernprozess leiten.
Synthetische Daten — Künstlich erzeugte Daten, die zum Trainieren 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 Interna nicht zugänglich sind.
Token — Die kleinste Einheit von Text, die KI-Modelle nutzen (oft ein Wort oder ein Teil eines Wortes).
Latenz — Die zeitliche Verzögerung zwischen einer Benutzereingabe und der KI-Antwort.
Inference — Der Akt, ein trainiertes Modell zur Generierung von Ergebnissen zu nutzen.
Verankerung — Verknüpfen der AI-Ausgaben mit realen, überprüfbaren Informationen.
Autonome KI — KI, die eigenständig über lange Sequenzen ohne Eingreifen operieren kann.
Benchmarking — Testen der KI-Leistung mit standardisierten Datensätzen und Aufgaben.
Leitplanken — Beschränkungen oder Grenzen, die festgelegt werden, um Missbrauch oder Fehler in der KI zu verhindern.
Regler — Einstellbare Einstellungen, die das Verhalten eines KI-Modells ändern.
Skalierbarkeit — Wie gut ein KI-System bei steigender Nutzernachfrage funktioniert.
Overfitting — Wenn ein Modell auf den Trainingsdaten gut, aber in der realen Welt schlecht abschneidet.
Generalisierung — Die Fähigkeit der KI, auf unbekannten Daten gut zu performen.
NLP (Natürliche Sprachverarbeitung) — Das Teilgebiet der KI, das sich auf das Verstehen und Generieren menschlicher Sprache konzentriert.
Datenkennzeichnung — Rohdaten (Bilder, Text, usw.) taggen, um der KI beizubringen, was sie sieht.
Selbstüberwachtes Lernen — KI trainieren, Muster aus nicht gekennzeichneten Daten zu lernen.
Co-Pilot-KI — Eine Art von Assistenten-KI, die Menschen ergänzt anstatt sie zu ersetzen.
Orchestrierung — Verbinden von KI-gestützten Tools in intelligente, automatisierte Workflows.