KI-Glossar: 30 Begriffe einfach erklärt

Das Wichtigste in Kürze

• Die meisten KI-Begriffe drehen sich um wenige Grundideen: ein Sprachmodell, das Text erzeugt, und die Wege, es mit Ihren Daten und Systemen zu verbinden.
• Für Ihr Firmenwissen sind RAG, Embeddings und Vektordatenbanken die wichtigsten Begriffe, für Abläufe Agent, Workflow und Automatisierung.
• Halluzination, Prompt Injection und Guardrails beschreiben die Risiken und wie Sie sie eingrenzen.
• In der Schweiz gilt für KI das bestehende Datenschutzgesetz, und der EU AI Act kann auch Schweizer Firmen betreffen.
• Sie müssen nicht jeden Begriff kennen. Wichtiger ist, bei Anbietern nachzufragen, bis Sie verstehen, was ein System mit Ihren Daten macht.

Dieses Glossar erklärt die 30 KI-Begriffe, die Ihnen bei Anbietern, in Artikeln und bei der Planung eines ersten Projekts am häufigsten begegnen. Jeder Begriff steht in wenigen Sätzen, in einfacher Sprache und mit dem, was er für ein KMU bedeutet. Die Reihenfolge führt von den Grundlagen über die Arbeit mit KI bis zu Agenten, Risiken und Regeln.

Grundbegriffe: Was steckt hinter KI?

1. Künstliche Intelligenz (KI)Sammelbegriff für Systeme, die Aufgaben erledigen, für die es bisher menschliches Denken brauchte: Sprache verstehen, Bilder erkennen, Muster finden, Texte schreiben. Ist im Büro heute von KI die Rede, sind meist Sprachmodelle gemeint.
2. Machine LearningDer Teil der KI, bei dem ein System aus Beispielen lernt, statt dass jemand jede Regel programmiert. Spamfilter, Betrugserkennung und Prognosen arbeiten seit Jahren so.
3. Generative KIKI, die neue Inhalte erzeugt: Text, Bilder, Audio oder Code. ChatGPT, Claude und Gemini sind generative KI für Text, Bildgeneratoren erzeugen Bilder aus einer Beschreibung.
4. Large Language Model (LLM)Ein grosses Sprachmodell, trainiert auf riesigen Textmengen, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es ist der Kern der meisten KI-Assistenten. Ein LLM schreibt die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Textes und schlägt dabei nichts nach.
5. TrainingDer Vorgang, in dem ein Modell aus Daten lernt. Grosse Sprachmodelle trainieren die Anbieter. Wenn Sie ein Tool nutzen, trainieren Sie das Modell normalerweise nicht. Wichtig für Sie ist, ob der Anbieter Ihre Eingaben für künftiges Training verwenden darf.
6. TokenDie Einheit, in der ein Sprachmodell Text verarbeitet, meist ein Wort oder ein Wortteil. Die Nutzung von Modellen wird oft pro Token abgerechnet, und auch Grenzen wie das Kontextfenster werden in Token gemessen.
7. KontextfensterWie viel Text ein Modell auf einmal berücksichtigen kann: Ihre Frage, mitgegebene Dokumente, der bisherige Chat und die Antwort. Was nicht hineinpasst, sieht das Modell nicht. Heutige Modelle fassen oft mehrere hundert Seiten, aber kein ganzes Firmenarchiv.
8. Wissensstand (Knowledge Cutoff)Der Zeitpunkt, bis zu dem die Trainingsdaten eines Modells reichen. Was danach geschah, kennt das Modell nur, wenn es im Web sucht oder Sie ihm die Information geben. Ihre internen Daten kennt es ohnehin nicht.

Arbeiten mit KI: Welche Begriffe begegnen Ihnen im Alltag?

1. PromptDie Anweisung oder Frage, die Sie einer KI geben. Gute Prompts nennen Ziel, Kontext, gewünschtes Format und Grenzen. Ein Systemprompt ist eine Grundanweisung im Hintergrund, die für alle Gespräche gilt, etwa für Ton und Regeln eines Assistenten. Mehr im Beitrag Prompts schreiben.
2. HalluzinationEine Antwort, die überzeugend klingt und falsch ist, etwa eine erfundene Quelle oder ein falsches Datum. Ganz verhindern lässt sie sich nicht, mit Quellen und Prüfung aber stark eingrenzen. Siehe Warum KI halluziniert.
3. TemperaturEine Einstellung, die steuert, wie zufällig ein Modell formuliert. Tiefe Werte geben einheitlichere, vorhersehbare Antworten, hohe Werte mehr Abwechslung. Für Fakten und Daten eignen sich tiefe Werte, für Ideen höhere.
4. KI-Assistent oder CopilotEin KI-Tool, mit dem Sie im Gespräch arbeiten, etwa ChatGPT oder Microsoft 365 Copilot. Es hilft beim Schreiben, Zusammenfassen und Suchen. Entscheid und nächster Schritt bleiben bei Ihnen.
5. MultimodalEin Modell, das neben Text auch Bilder, Audio oder PDFs verarbeitet. Praktisch heisst das: Es kann ein Foto vom Schaden, eine Skizze oder ein gescanntes Formular lesen.
6. EmbeddingEine Zahlenfolge, die die Bedeutung eines Textabschnitts abbildet. Texte mit ähnlicher Bedeutung haben ähnliche Embeddings. So findet eine Suche passende Stellen, auch wenn darin andere Wörter stehen.
7. VektordatenbankEine Datenbank, die Embeddings speichert und sehr schnell die ähnlichsten findet. Sie ist das Gedächtnis vieler Suchlösungen für Firmenwissen.
8. RAG (Retrieval-Augmented Generation)Die KI sucht zuerst passende Stellen in Ihren Dokumenten und schreibt die Antwort dann aus diesen Stellen, mit Quellenangabe. Das ist die übliche Technik hinter einer KI-Suche im Firmenwissen, ausführlich erklärt in RAG: Wie KI mit eigenen Dokumenten arbeitet.
9. Fine-TuningEin bestehendes Modell wird mit eigenen Beispielen weitertrainiert, um Stil, Format oder eine eng umrissene Aufgabe zu schärfen. Für Firmenwissen, das sich ändert, ist RAG meist der bessere Weg.
10. Open-Weight-ModellEin Modell, dessen trainierte Gewichte veröffentlicht sind, sodass Sie es auf eigener Infrastruktur betreiben können. Oft heisst es auch Open-Source-Modell, obwohl nicht immer alles offengelegt ist. Das gibt Kontrolle über den Datenstandort, verlangt aber Know-how und Rechenleistung.
11. APIEine Programmierschnittstelle, über die zwei Systeme Daten austauschen. Über APIs werden Sprachmodelle in Ihre Software eingebunden, und über APIs greift eine Automatisierung auf CRM, Buchhaltung oder Ablage zu.

Agenten und Automatisierung: Was bedeuten die Begriffe?

1. KI-AgentEin System, das mit Hilfe eines Sprachmodells ein Ziel in mehreren Schritten verfolgt, dafür Tools nutzt und seinen Weg innerhalb Ihrer Vorgaben selbst wählt. Mehr dazu in Was ist ein KI-Agent?
2. Tool Use (Function Calling)Die Fähigkeit eines Modells, ein Werkzeug aufzurufen, statt nur Text zu schreiben: eine Suche starten, einen Kalender abfragen, einen Datensatz anlegen. Darauf baut jeder Agent auf.
3. MCP (Model Context Protocol)Ein offener Standard, den Anthropic Ende 2024 vorgestellt hat und den inzwischen viele grosse Anbieter unterstützen. Er regelt, wie KI-Anwendungen an Tools und Datenquellen angeschlossen werden, ähnlich wie ein einheitlicher Stecker.
4. WorkflowEin Ablauf aus festen Schritten, etwa vom Eingang einer Anfrage bis zur versendeten Offerte. In der KI-Entwicklung meint Workflow oft einen Ablauf, dessen Schritte im Voraus feststehen, im Unterschied zum Agenten, der sie selbst wählt.
5. Regelbasierte AutomatisierungAutomatisierung nach dem Prinzip «wenn dies, dann das», etwa mit Workflow-Tools wie Zapier, Make oder n8n. Verlässlich und günstig, solange die Eingaben eine feste Form haben. Wann KI dazukommt, erklärt KI oder klassische Automatisierung.
6. RPA (Robotic Process Automation)Software, die Klicks und Eingaben in einer Benutzeroberfläche nachahmt. Nützlich bei älteren Systemen ohne Schnittstelle, aber anfällig, sobald sich die Oberfläche ändert.
7. Human-in-the-LoopEine Person ist fest in den Ablauf eingebaut und prüft oder gibt frei, bevor es weitergeht. Für den Start fast jeder KI-Lösung im KMU der richtige Ansatz.

Risiken und Regeln: Was sollten Sie kennen?

1. Prompt InjectionEin Angriff, bei dem versteckte Anweisungen in einem Text, einer Mail oder einer Webseite die KI zu etwas anderem bringen sollen, als Sie wollen. Heikel ist das vor allem bei Agenten, die Mails lesen und gleichzeitig handeln dürfen. Schutz bieten knappe Rechte und Freigaben durch eine Person.
2. GuardrailsRegeln und technische Grenzen, die festlegen, was eine KI darf: welche Daten sie sieht, welche Themen sie meidet, wann sie an eine Person übergibt. Im Team gehören auch klare Nutzungsregeln dazu.
3. DSG (Datenschutzgesetz)Das Schweizer Bundesgesetz über den Datenschutz, in der revidierten Fassung seit dem 01.09.2023 in Kraft. Laut dem Eidgenössischen Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragten (EDÖB) ist es technologieneutral formuliert und gilt deshalb direkt auch für KI. Mehr dazu in KI und Datenschutz in der Schweiz.
4. EU AI ActDie KI-Verordnung der EU, seit dem 01.08.2024 in Kraft, deren Pflichten schrittweise greifen. Sie betrifft auch Anbieter und Nutzer ausserhalb der EU, wenn sie KI-Systeme in der EU auf den Markt bringen oder dort einsetzen. Was das für Schweizer Firmen heisst, lesen Sie in EU AI Act: Was gilt für Schweizer Unternehmen? (Stand: Oktober 2026).

Sie müssen nicht alle Begriffe kennen, um mit KI anzufangen. Hilfreicher ist, bei jedem Anbieter so lange nachzufragen, bis Sie verstehen, was ein System mit Ihren Daten macht. Wenn Sie wissen möchten, wo KI in Ihrem Betrieb am meisten bringt, ist die Seite KI im Unternehmen einführen ein guter nächster Schritt. Die Einträge zu DSG und EU AI Act dienen der Orientierung und sind keine Rechtsberatung.