KI-Glossar — Begriffe der Künstlichen Intelligenz, verständlich erklärt
Die wichtigsten KI-Begriffe für Entscheider im deutschen Mittelstand – praxisnah erklärt, mit Bezug zu DSGVO, EU-KI-Verordnung und konkreten Anwendungsfällen.
KI-Grundlagen
- Künstliche Intelligenz (KI)
- Sammelbegriff für Systeme, die Aufgaben lösen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern.
- Machine Learning (Maschinelles Lernen)
- Teilgebiet der KI, in dem Systeme aus Daten lernen, statt explizit programmiert zu werden.
- Deep Learning
- Teilbereich des Machine Learning mit tiefen neuronalen Netzen — Grundlage moderner Sprach- und Bildmodelle.
- Neuronales Netz (Künstliches Neuronales Netz)
- Mathematisches Modell aus vernetzten Recheneinheiten — die Architekturgrundlage von Deep Learning.
- Transformer
- Neuronale Netzwerk-Architektur, die seit 2017 die KI-Forschung dominiert — Basis aller großen Sprachmodelle.
- LLM (Large Language Model)
- Großes Sprachmodell mit Milliarden Parametern — versteht, generiert und transformiert natürliche Sprache.
- Token
- Kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells — meist Wortteil oder Satzzeichen, Basis der Abrechnung.
- Embedding (Vektor-Repräsentation)
- Numerische Darstellung von Text oder Bildern als Vektor — Grundlage von Vektorsuchen und RAG.
- Fine-Tuning (Feinjustierung)
- Nachtrainieren eines vortrainierten Modells auf eigene Daten — passt Sprachstil, Wissen oder Format an.
- Prompt Engineering
- Methodisches Formulieren von Eingaben für Sprachmodelle — entscheidet über Qualität und Konsistenz der Ergebnisse.
KI-Konzepte und Methoden
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Sprachmodell-Architektur, die vor jeder Antwort gezielt in einer Wissensbasis recherchiert.
- Halluzination
- Plausibel klingende, aber sachlich falsche Antwort eines Sprachmodells — typische Schwäche generativer KI.
- NLP (Natural Language Processing)
- Disziplin zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache — Oberbegriff für Textanalyse, Übersetzung und Sprachmodelle.
- Generative KI
- KI-Systeme, die neue Inhalte erzeugen — Text, Bilder, Audio, Video oder Code — statt nur zu analysieren.
- Computer Vision
- Disziplin zur maschinellen Verarbeitung von Bildern und Videos — von Objekterkennung bis Qualitätsprüfung.
- OCR (Optical Character Recognition)
- Texterkennung in Bildern und Scans — wandelt Papier-Dokumente in maschinenlesbaren Text um.
- MCP (Model Context Protocol)
- Offener Standard zur Anbindung von KI-Modellen an externe Werkzeuge und Datenquellen — von Anthropic 2024 vorgestellt.
Business und Prozesse
- ATS (Applicant Tracking System)
- Bewerbermanagement-Software — verwaltet eingehende Bewerbungen, Auswahlprozesse und Recruiting-Kennzahlen.
- CRM (Customer Relationship Management)
- Software zur Verwaltung von Kundenbeziehungen — zentrale Datenquelle für KI-gestützten Vertrieb und Service.
- Lead-Scoring
- Bewertung von Leads nach Abschlusswahrscheinlichkeit — heute zunehmend KI-gestützt statt regelbasiert.
- CV-Parsing (Lebenslauf-Analyse)
- Maschinelle Extraktion strukturierter Daten aus Lebensläufen — Berufsstationen, Qualifikationen, Skills.
- Time-to-Hire
- Recruiting-Kennzahl: Zeitspanne von der Bewerbung bis zur Vertragsunterzeichnung — zentrale KPI für Personalabteilungen.
