KI & Agenten: Begriffe einfach erklärt
32 Begriffe in dieser Kategorie
- Eingabe
- Wissen
- Sprachmodell
- Werkzeuge
- Ergebnis
Künstliche Intelligenz ist in kurzer Zeit vom Forschungsthema zum Werkzeug im Arbeitsalltag geworden. Viele Begriffe tauchen dabei gleichzeitig auf: Sprachmodell, Token, Embeddings, Agent. Wer eine KI-Lösung für sein Unternehmen prüft, muss nicht programmieren können, sollte aber verstehen, wie diese Bausteine zusammenspielen.
Diese Kategorie folgt dem Weg einer Aufgabe durch ein KI-System: von der Eingabe über Spracherkennung, OCR oder Computer Vision, über das Wissen, das per RAG, Vektordatenbank, Embeddings oder Knowledge Graph bereitsteht, bis zum Sprachmodell selbst – ob großes LLM, Transformer-Modell oder Small Language Model. Wir erklären, wie KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme Werkzeuge nutzen, was das Model Context Protocol dabei regelt und warum Human in the Loop bei wichtigen Entscheidungen dazugehört. Außerdem lesen Sie, was KI-Halluzinationen und Prompt Injection sind, welche Regeln KI-Governance aufstellt und wo Deep Learning, Predictive Analytics und digitale Zwillinge im Unternehmen heute schon eingesetzt werden.
Alle Begriffe: KI & Agenten
Was ist Agentic AI?
Agentic AI plant Arbeitsschritte selbst und nutzt Werkzeuge. Was agentische KI vom Chatbot trennt, welche Autonomiestufen es gibt und wo der Mensch bleibt.
Was ist ein Chatbot?
Chatbot einfach erklärt: regelbasiert, KI-Chatbot oder KI-Agent. Wo ein Chatbot auf der Website hilft, wo er Kunden verärgert und worauf Sie achten.
Was ist Computer Vision?
Computer Vision erklärt: wie Rechner Bilder auswerten, welche Aufgaben es gibt, wo es sich in Produktion und Logistik lohnt und was rechtlich zählt.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning verständlich erklärt: wie tiefe neuronale Netze lernen, wofür sie sich eignen, was sie kosten und wann klassisches Machine Learning reicht.
Was ist ein digitaler Zwilling?
Ein digitaler Zwilling bildet Anlage, Produkt oder Prozess mit laufenden Daten ab. Wie er entsteht, wo er sich im Mittelstand lohnt und wo nicht.
Was sind Embeddings?
Embeddings einfach erklärt: wie KI Bedeutung in Zahlen fasst, wofür Unternehmen das nutzen – von semantischer Suche bis Dublettenprüfung – und wo es hakt.
Was ist Fine-Tuning bei KI-Modellen?
Fine-Tuning trainiert ein KI-Modell mit eigenen Beispielen weiter. Wann es sich lohnt, wann RAG besser passt – mit Vergleich Prompt, RAG und Fine-Tuning.
Was ist generative KI?
Generative KI erzeugt Texte, Bilder, Code und Sprache. Wie sie funktioniert, was sie von klassischer KI trennt – mit Beispielen je Abteilung.
Was ist Human in the Loop?
Human in the Loop erklärt: wie Menschen KI-Ergebnisse prüfen und freigeben, welche Stufen es gibt, was der EU AI Act verlangt und wie Sie es aufsetzen.
Was ist ein KI-Agent?
KI-Agent einfach erklärt: Sprachmodell, Werkzeuge, Ziel und Kontrolle durch Menschen. Mit Beispielen aus dem Mittelstand und dem Unterschied zum Chatbot.
Was ist ein KI-Assistent?
Ein KI-Assistent unterstützt Menschen bei Texten, Recherche und Routinen. Was ihn vom KI-Agenten unterscheidet und wie der Einsatz im Betrieb gelingt.
Was ist KI-Governance?
KI-Governance erklärt: welche Regeln, Rollen und Nachweise Unternehmen für den KI-Einsatz brauchen, was der EU AI Act verlangt und wie ein Start gelingt.
Was ist eine KI-Halluzination?
KI-Halluzination erklärt: warum Sprachmodelle Falsches überzeugend behaupten, welche Formen es gibt und wie Unternehmen das Risiko im Alltag senken.
Was ist ein Knowledge Graph?
Ein Knowledge Graph verknüpft Dinge und ihre Beziehungen. Wie Google ihn nutzt, wie Firmen eigene Graphen bauen und was das für KI-Suchen bedeutet.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz einfach erklärt: wie KI lernt, welche Arten es gibt, wo sie im Mittelstand hilft und wo ihre Grenzen liegen. Mit Beispielen.
Was ist ein LLM (Large Language Model)?
LLM einfach erklärt: wie große Sprachmodelle Text erzeugen, was Tokens und Kontext sind, warum sie halluzinieren und was das für Ihr Unternehmen heißt.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning einfach erklärt: wie Software aus Daten lernt, welche drei Lernarten es gibt und wo maschinelles Lernen im Mittelstand konkret hilft.
Was ist das Model Context Protocol (MCP)?
Das Model Context Protocol verbindet KI-Assistenten mit CRM, ERP und Dateien. Was ein MCP-Server ist, der Unterschied zur API und die Risiken.
Was ist ein Multi-Agenten-System?
Multi-Agenten-System erklärt: wie mehrere KI-Agenten Aufgaben teilen, welche Bauformen es gibt, wann sich das lohnt und wo die Risiken liegen.
Was ist Natural Language Processing (NLP)?
Natural Language Processing lässt Software Sprache verstehen: Texte einordnen, Daten herausziehen, übersetzen. Wie NLP funktioniert und wo es Firmen hilft.
Was ist ein neuronales Netz?
Neuronales Netz einfach erklärt: Neuronen, Gewichte und Schichten, wie das Netz lernt, welche Typen es gibt und was das für KI im Unternehmen bedeutet.
Was ist OCR (Texterkennung)?
OCR macht aus Scans und PDFs durchsuchbaren Text. Wo klassische Texterkennung an Grenzen stößt und wie KI aus einer Rechnung verwertbare Felder macht.
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics erklärt: wie aus historischen Daten Prognosen für Absatz, Wartung und Zahlungseingänge werden, welche Daten nötig sind und wo es hakt.
Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering einfach erklärt: Aufbau guter Prompts, Beispiele vorher/nachher aus dem Büro und warum Prompts im Unternehmen ein Standard sind.
Was ist Prompt Injection?
Prompt Injection schleust fremde Anweisungen in KI-Systeme. Wie der Angriff funktioniert, warum KI-Agenten besonders betroffen sind und was schützt.
Was ist RAG (Retrieval Augmented Generation)?
RAG einfach erklärt: wie eine KI vor der Antwort in Ihren Dokumenten nachschlägt. Vier Schritte, Beispiele aus dem Mittelstand und die Grenzen.
Was ist ein Small Language Model?
Small Language Model erklärt: was kleine Sprachmodelle können, wann sie großen LLMs vorzuziehen sind und wie Unternehmen sie auf eigenen Servern nutzen.
Was ist Spracherkennung?
Spracherkennung wandelt gesprochene Sprache in Text. Wie moderne Systeme arbeiten, wo sie im Betrieb Zeit sparen und was beim Datenschutz zählt.
Was ist ein Token (KI)?
Token in der KI erklärt: wie Sprachmodelle Text in Stücke zerlegen, warum Deutsch mehr Token braucht und wie Token Kosten und Kontextfenster bestimmen.
Was ist ein Transformer-Modell?
Transformer-Modell verständlich erklärt: Self-Attention, Kontextfenster, Encoder und Decoder – und was die Architektur für KI im Unternehmen bedeutet.
Was ist eine Vektordatenbank?
Eine Vektordatenbank findet Inhalte nach Bedeutung statt nach Wörtern. Wie Embeddings funktionieren, der Unterschied zu SQL und ihre Rolle in RAG.
Was ist ein Voicebot?
Was ein Voicebot ist, wie ein KI-Telefonassistent Anrufe versteht und beantwortet, wofür er taugt, wo Menschen besser sind und was die DSGVO verlangt.
Passende Leistungen
Vom Begriff zur Umsetzung: Hier unterstützen wir Sie in der Praxis.
Lassen Sie uns über Ihre Abläufe sprechen
Erzählen Sie uns, wo es heute hakt. Im Erstgespräch zeigen wir, welcher Schritt sich in Ihrem Unternehmen zuerst lohnt — und was er kostet.
So geht es weiter
Sie schreiben uns kurz, worum es geht — per Formular, Telefon oder WhatsApp.
Wir melden uns mit Terminvorschlägen und klären im Gespräch, wo Zeit und Geld verloren gehen.
Sie erhalten einen klaren Vorschlag: Umfang, Zeitplan und Preis — danach entscheiden Sie.
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