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KI-Glossar A–Z
472 Begriffe rund um Künstliche Intelligenz – kompakt erklärt. Nach Kategorien filtern oder direkt zu einem Buchstaben springen. Klicke einen Begriff für die ausführliche Definition.
A
Accelerator (Beschleuniger)Spezialisierte Hardware wie GPU oder TPU, die KI-Berechnungen durch massive Parallelverarbeitung beschleunigt.
Accuracy (Genauigkeit)Kennzahl der Modellgüte, die den Anteil korrekter Vorhersagen an allen Fällen angibt.
Actionable Intelligence (Verwertbare Intelligenz)Aus Daten gewonnene Erkenntnisse, die unmittelbar in konkrete Entscheidungen und Handlungen umgesetzt werden können.
Adobe FireflyBildgenerierungstool von Adobe, das kommerziell nutzbare KI-Bilder erzeugt.
AgentenEin KI-Agent ist eine Einheit, die in einer Umgebung agiert, um bestimmte Ziele zu erreichen. Sie nimmt Informationen aus der Umgebung auf (Wahrnehmung), ver...
Agentisches VerhaltenSelbstständiges Koordinieren mehrerer voneinander abhängiger Schritte durch die KI statt Ausführung einer Einzelaufgabe.
AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz)Hypothetische KI, die auf menschlichem Niveau beliebige geistige Aufgaben über viele Bereiche hinweg verstehen, lernen und lösen kann.
AI SlopMassenhaft erzeugte, minderwertige KI-Inhalte ohne echten Mehrwert, die Informationskanäle überfluten.
Alignment (Ausrichtung)Das Angleichen von KI-Verhalten an menschliche Werte, Absichten und Ziele.
AmortisationszeitraumZeitspanne, bis sich eine KI-Investition durch den erzielten Nutzen bezahlt gemacht hat; realistisch meist 12 bis 36 Monate.
Analyse- und Prognose-ToolsKI-Kategorie, die vorhandene Daten auswertet und Vorhersagen erstellt, etwa für Nachfrage, Kreditrisiko oder Qualität.
AnaphorSprachliches Rückverweiswort wie er oder dieses, dessen korrekte Auflösung für das maschinelle Textverständnis zentral ist.
Anbieter (Provider)Rolle im EU AI Act für denjenigen, der ein KI-System entwickelt und auf den Markt bringt; sie trägt die umfangreichsten Pflichten.
Anbieter vs. BetreiberRollenunterscheidung im EU AI Act, aus der sich der jeweilige Pflichtenkatalog ableitet.
Angemessenstes vs. effizientestes ModellPrüfungskernsatz, nach dem das Kontrollmodell nach Angemessenheit und nicht nach Effizienz gewählt wird.
Annotation (Annotierung)Das manuelle oder halbautomatische Kennzeichnen von Trainingsdaten mit Labels, damit ein Modell daraus lernen kann.
AnomalieerkennungKI-Anwendung, die ungewöhnliches System- oder Datenverhalten erkennt.
Anonymes Feedback (Kummerkasten)Anonymer Kanal wie Briefkasten oder Webformular, über den Rückmeldungen ohne Personenbezug möglich sind.
Anonymisierung vs. PseudonymisierungUnterscheidung, ob der Personenbezug vollständig entfernt (anonym) oder nur ersetzt und rückführbar (pseudonym) ist.
Anpassungsfähigkeit (Agent)Merkmal eines KI-Agenten, seinen Plan bei nicht passenden Zwischenergebnissen selbstständig zu iterieren.
AntizipationFähigkeit der Führung, Markt- und Wettbewerbsveränderungen früh zu erkennen und strategisch darauf zu reagieren.
API (Schnittstelle)Programmierschnittstelle, über die Anwendungen automatisiert Daten austauschen und Funktionen ansteuern.
ApifyDienst, der gegen Gebühr vorprogrammierte API-Verbindungen und Scraper bereitstellt, um Daten ohne eigene API abzurufen.
Applicant Tracking / Keyword-ScreeningKI-gestütztes Vorsortieren von Bewerbungen nach Schlagwörtern in einem Bewerbermanagementsystem.
ArtefaktVon der KI erzeugtes eigenständiges Ausgabeobjekt wie ein interaktives Dashboard oder ein Dokument.
AsanaAufgaben- und Projektmanagement-Tool, das als Datenquelle in Workflows und Agenten eingebunden werden kann.
ASI (Künstliche Superintelligenz)Hypothetische KI, die die menschliche Intelligenz in nahezu allen Bereichen deutlich übertrifft.
Attention (Aufmerksamkeit)Mechanismus in neuronalen Netzen, der Teilen der Eingabe unterschiedliche Gewichtung gibt und relevante Zusammenhänge erkennt.
Audit Trails / LogsProtokollierung jeder Entscheidung und Aktion eines Systems für die nachträgliche Prüfung.
Aufbewahrungs- und Löschfristen (Löschgebot)Grundsatz, Daten zu löschen, sobald ihr Zweck entfällt, sofern keine gesetzliche Aufbewahrungspflicht besteht.
Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV)Nach DSGVO verpflichtender Vertrag mit einem Anbieter, der personenbezogene Daten im Auftrag verarbeitet.
Aufwand-Nutzen-VerhältnisBewertungsdimension, die Kosten inklusive Change dem Nutzen inklusive Skalierbarkeit und Reputation gegenüberstellt.
Ausnutzung von SchwächenNach EU AI Act verbotenes gezieltes Ansprechen vulnerabler Gruppen wie Kinder oder Menschen in Krisen.
Auto-KlassifizierungAutomatische Einordnung von Daten wie Texten oder Bildern in vordefinierte Kategorien durch ein KI-Modell.
Auto-VervollständigungKI-gestützte Vorhersage und Ergänzung von Eingaben wie Text oder Code auf Basis wahrscheinlicher Fortsetzungen.
Automatisierung (vs. KI)Abgrenzung zwischen einfacher regelbasierter Wenn-Dann-Logik und lernender, wahrscheinlichkeitsbasierter KI.
AutomatisierungstoolsKI- und Workflow-Kategorie, die Prozessschritte orchestriert und flexibel auf Eingaben reagiert.
Autonomie (Agent)Kernmerkmal eines KI-Agenten, über mehrere Schritte eigenständig zu handeln, ohne für jeden Schritt einen neuen Prompt zu brauchen.
AV-Vertrag (Auftragsverarbeitung)Vertrag zur Auftragsverarbeitung personenbezogener Daten; sein Fehlen ist ein Datenschutz-Warnsignal bei KI-Tools.
B
Back Propagation (Rückpropagierung)Lernverfahren neuronaler Netze, das den Vorhersagefehler rückwärts durch das Netz leitet und die Gewichte anpasst.
BacklogDokumentierte Liste geparkter Use Cases, die später bei geänderten Rahmenbedingungen wieder aufgegriffen werden.
Beautiful.aiKI-gestütztes Präsentationstool zur automatisierten Erstellung von Foliendesigns.
Begrenztes RisikoRisikoklasse des EU AI Act für Systeme mit direkter Menschinteraktion, für die Transparenzpflichten gelten.
BERTVon Google entwickeltes Transformer-Sprachmodell, das Wörter aus ihrem beidseitigen Kontext interpretiert.
Betreiber (Deployer)Rolle im EU AI Act für denjenigen, der ein bestehendes KI-System im eigenen Kontext einsetzt; die meisten Unternehmen sind Betreiber.
Betriebsrat / MitbestimmungGremium der Beschäftigtenvertretung, das bei der Einführung von KI-Systemen und Feedback-Kanälen frühzeitig einzubinden ist.
BetriebsratsrechteMitbestimmungsrechte des Betriebsrats, die bei automatisierten Entscheidungen über Mitarbeitende früh einzubinden sind.
BetrugserkennungEchtzeitanalyse von Transaktions- und Verhaltensmustern durch KI, die Auffälligkeiten markiert, während der Mensch die Entscheidung trifft.
Betrugserkennung in EchtzeitKI erkennt auffällige Muster in Transaktionen oder Schadensmeldungen sofort im Moment ihres Entstehens.
BewegungsmusteranalyseComputer-Vision-Analyse des Bewegungsverhaltens ohne Gesichtserkennung, die datenschutzrechtlich weniger kritisch ist als biometrische Identifikation.
Bewerbungs-ScreeningHR-Use-Case, bei dem KI Lebensläufe vorauswählt, während die finale Entscheidung wegen Bias-Risiko und EU AI Act beim Menschen bleibt.
Bias (Verzerrung)Systematische Verzerrung in Daten oder Modellen, die durch einseitige Trainingsdaten zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen kann.
Bias-Kontrolle (drei Hebel)Umfassender Ansatz gegen Verzerrung aus Diversität in Trainingsdaten, externen Prüfinstanzen sowie Audits und Monitoring.
Bias-MonitoringLaufende Überwachung, ob ein KI-System fair arbeitet, mit festen Prüfintervallen, Schwellenwerten und Eskalationswegen.
Big DataSehr große, schnell wachsende und vielfältige Datenmengen, die klassische Verarbeitung überfordern und spezielle Technologien erfordern.
Biometrische Echtzeit-FernüberwachungGrundsätzlich verbotene biometrische Fernidentifikation wie Gesichtserkennung im öffentlichen Raum, mit engen Ausnahmen für die Strafverfolgung.
Biometrische IdentifikationErkennung einer Person anhand biometrischer Merkmale wie Gesicht oder Fingerabdruck, vom EU AI Act stark reguliert.
Black-Box-TestPrüfmethode der Qualitätssicherung, bei der ein System nur über Eingaben und Ausgaben getestet wird, ohne den inneren Aufbau zu kennen.
BlackboxKI-System, dessen interne Entscheidungslogik nicht nachvollziehbar ist, wodurch Empfehlungen schwer prüf- und korrigierbar werden.
Bonitäts-/KreditrisikoprüfungFinanz-Use-Case, bei dem KI die Kreditwürdigkeit anhand vieler Datenpunkte bewertet, während Grenzfälle der Mensch prüft.
Bottleneck (Flaschenhals)Engstelle in einem Prozess, die den Durchsatz begrenzt und die KI nach der Datenanalyse als Optimierungspotenzial aufzeigen kann.
Break-Even-PointZeitpunkt, ab dem die Einsparungen oder Erträge eines KI-Projekts die Implementierungskosten übersteigen.
Browser UseFunktion, bei der eine KI stellvertretend im Browser agiert, um zum Beispiel Webseiten oder Portale zu durchsuchen.
Bußgeldregelungen (EU AI Act)Sanktionsrahmen des EU AI Act mit Bußgeldern bis zu 35 Mio. Euro oder 7 % des Jahresumsatzes bei verbotenen Praktiken.
C
CanvaCloudbasiertes Design-Tool, aus dem sich Grafiken und Bilder etwa für Social-Media-Postings erzeugen und herunterladen lassen.
CE-ZertifizierungKennzeichnung, dass ein Produkt die europäischen Sicherheitsanforderungen erfüllt, im KI-Kontext Teil der Anbieterpflichten bei Hochrisiko-Systemen.
Center of Excellence (CoE)Zentrales internes Kompetenz-Hub, das Standards setzt, berät und Qualität sichert, während die Umsetzung dezentral bleibt.
Change ManagementSteuerung des organisatorischen Wandels, der bei der KI-Einführung Unsicherheit erzeugt und aktiv gemanagt werden muss.
Chat-Übergabe / ZusammenfassungPraxis-Kniff, bei nachlassender Qualität einen neuen Chat zu starten und den bisherigen Kontext per Zusammenfassung zu übergeben.
ChatbotDialogsystem, das Nutzeranfragen in natürlicher Sprache versteht und beantwortet, regelbasiert oder KI-gestützt.
ChatGPT (Business)Generativer KI-Chatbot von OpenAI, im Kurs als praktisches Basis-Tool für Prompting, Custom GPTs, Agenten und Bildgenerierung genutzt.
ChatGPT AgentAgentenfunktion in ChatGPT, die über Konnektoren Tools anbindet und mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführt.
Chief Data Officer / Data Governance TeamVerantwortliche Instanz für Data Governance in größeren Unternehmen, in kleinen übernehmen es Datenschutz- oder KI-Ethikbeauftragte.
Churn-ModellKI-Modell, das Kunden identifiziert, die kurz vor der Kündigung stehen, um proaktive Bindungsmaßnahmen zu ermöglichen.
Churn-RateAbwanderungsquote der Kunden als Indikator für Kundenzufriedenheit, die bei steigender Relevanz des Angebots sinkt.
ClaudeGroßes Sprachmodell von Anthropic, das im Kurs unter anderem für Transkript-Auswertung, Dokumentenerstellung und Coding genutzt wird.
Claude-ArtefaktVon Claude erzeugte, in sich geschlossene HTML-Datei, die lokal oder auf einer Website nutzbar ist.
CLIPModell von OpenAI, das Bilder und Texte in einem gemeinsamen Vektorraum verknüpft und so Bild-Text-Zuordnungen ermöglicht.
ComplianceEinhaltung rechtlicher und regulatorischer Anforderungen inklusive Risikoabschätzung, Bias-Monitoring, Rollenklärung und Dokumentation.
Compliance-BlockerSituation, in der rechtliche oder regulatorische Grenzen einen geplanten KI-Einsatz einschränken oder verhindern.
Compliance-RisikoRechtliches Risiko, etwa durch ungeklärte Lizenz-, Urheber- oder Bias-Fragen, das der KI-Manager im Blick haben muss.
Computer VisionKI-Feld, das Bilder und Videos analysiert und darin Objekte, Personen oder Bewegungsmuster erkennt, statt Neues zu erzeugen.
Connector / KonnektorVorgefertigte Verbindung, über die ein KI-Tool an eine Datenquelle oder ein anderes System angebunden wird.
Context StuffingFehler des Überladens eines Prompts mit zu viel Kontext, wodurch die Ergebnisqualität sinkt.
CoworkArbeitsmodus, bei dem der KI Zugriff etwa auf den Browser gegeben wird, damit sie wie ein Mensch am Rechner agiert.
CRM-SystemKundenmanagement-System, dessen Anbindung einen Chatbot durch Zugriff auf die Kundenhistorie deutlich leistungsfähiger macht.
Custom GPTIn ChatGPT konfigurierbares, auf ein Thema fokussiertes GPT mit eigenem Kernprompt, Wissen und Funktionen.
Customer JourneyAnalyse der Kundenreise entlang aller Kontaktpunkte, oft als Vorbereitung eines App- oder Produktprojekts mit KI.
Customer Lifetime ValueGesamtwert, den ein Kunde über die gesamte Geschäftsbeziehung erbringt, wodurch indirekte Effekte messbar werden.
D
DALL-EBildgenerierungsmodell von OpenAI, das laut Kurs inzwischen durch GPT Image abgelöst wurde.
Data Augmentation (Datenerweiterung)Künstliches Vergrößern eines Trainingsdatensatzes durch Variationen vorhandener Daten, um die Modellrobustheit zu erhöhen.
Data GovernanceVerbindlicher organisatorischer Rahmen aus Richtlinien, Prozessen und Rollen für den Umgang mit Daten, ein Management- statt Technologiethema.
Data Hub / Data InventoryZentrale Datensammlung bzw. Bestandsverzeichnis, das erfasst, welche Datenarten es gibt, wer Owner ist und in welchen Systemen sie liegen.
Data InjectionEinschleusen manipulierter Daten als Sicherheitsrisiko, gegen das bei Tool-Zugängen abgesichert werden muss.
Data MiningEntdecken von Mustern, Zusammenhängen und Wissen in großen Datenbeständen mit statistischen und maschinellen Verfahren.
Data OwnerRolle, die für die fachliche Seite der Daten verantwortlich ist, also was Daten bedeuten und wofür sie genutzt werden dürfen.
Data ScienceInterdisziplinäres Feld, das Statistik, Programmierung und Fachwissen verbindet, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und KI-Modelle zu trainieren.
Data ScientistTechnische Berufsgruppe, die KI-Modelle entwickelt und trainiert, was nicht Aufgabe des KI-Managers ist.
Data StewardRolle für die operative Seite der Daten, also wie Daten gespeichert, gepflegt und gesichert werden, oft pro Abteilung besetzt.
Daten-Audit / RepräsentativitätsprüfungSystematische Prüfung, ob eine Datenbasis vielfältig und repräsentativ genug ist, samt Ergänzung von Datenlücken und Dokumentation der Datenauswahl.
DateneigentumVertragliche Frage, wem die Daten gehören und ob ein Anbieter Kunden- oder Unternehmensdaten zur Modellverbesserung nutzen darf.
Datengetriebene EntscheidungenEntscheidungen auf Basis einer vollständigen und sauberen Datenbasis statt aus dem Bauchgefühl, wobei der Mensch weiterhin entscheidet.
DatenpipelineTechnische Infrastruktur, die Daten automatisiert erfasst, transportiert und für die Verarbeitung aufbereitet.
DatenqualitätVollständigkeit, Aktualität, Konsistenz, Korrektheit und Zugänglichkeit der Datenbasis als entscheidende Voraussetzung für verlässliche KI-Ergebnisse.
Datenschutz als QuerschnittsthemaVerständnis, dass Datenschutz nicht separat, sondern durchgängig in allen Prozessschritten und Governance-Bausteinen mitgedacht werden muss.
Datenschutzfolgeabschätzung (DSFA)Nach DSGVO bei hohem Risiko verpflichtendes Instrument zur Bewertung datenschutzrechtlicher Risiken vor dem Start einer Verarbeitung.
Datensicherheit und regulatorische KonformitätVerbindliches Auswahlkriterium bei KI-Tools, das Schutz der Daten und Einhaltung geltender Vorschriften als Mindestanforderung fordert.
DatensilosIsoliert gespeicherte Datenbestände einzelner Systeme oder Abteilungen, die nicht geteilt werden und so übergreifende KI-Auswertungen verhindern.
DatensouveränitätKontrolle des Unternehmens über seine Daten, oft durch Betrieb von KI auf europäischen oder eigenen Systemen statt bei US-Anbietern.
DatenstrategieVorgelagertes Konzept, das bei schlechter Datenlage zunächst die Datengrundlage schafft, bevor KI eingeführt wird.
Death by committeeProjektzustand, in dem viel diskutiert, aber nicht entschieden wird, weil Entscheidungsbefugnisse unklar sind.
DebuggingKI-gestütztes Aufspüren und verständliches Erklären von Programmierfehlern im Klartext.
Deep LearningTeilbereich des maschinellen Lernens mit mehrschichtigen neuronalen Netzen, die komplexe Muster selbstständig aus Daten lernen.
Deep ResearchRecherchemodus von KI-Tools, der über mehrere Minuten viele Quellen durchsucht und tiefergehende, belegte Ergebnisse liefert.
DeepfakeKI-generierte Bild-, Ton- oder Videoinhalte, die echt wirken, hohes Missbrauchspotenzial haben und der Kennzeichnungspflicht unterliegen.
Deepfake / KI-AvatarKI-erzeugter Avatar mit synthetischem Stimmenklon und berechneter Mimik, der Inhalte spricht, die real nie geäußert wurden.
DeepLKI-gestütztes Übersetzungstool als klassisches Beispiel für maschinelle Übersetzung.
Demokratisierung von KIKI macht leistungsfähige Analysefähigkeiten breit verfügbar, sodass auch KMU und Einzelunternehmer nutzen können, was früher Großkonzernen vorbehalten war.
DiffusionDiffusionsmodelle sind ein Ansatz in der generativen KI, bei dem Daten schrittweise von einem Zustand hoher Unordnung (Rauschen) in einen geordneten Zustand ...
DiffusionsmodellGeneratives Verfahren, das aus zufälligem Rauschen schrittweise strukturierte Inhalte wie Bilder erzeugt und Basis vieler Bildgeneratoren ist.
Digital OmnibusRechtsänderung der EU, durch die Fristen des EU AI Act verschoben und Regelungen nachgeschärft wurden.
Digitalisierungsstrategie vs. KI-StrategieDie Digitalisierungsstrategie bildet den breiteren Rahmen, die KI-Strategie ist der spezifischere Teil darin.
DIN 66398 (Löschkonzept)Norm, die als Leitlinie zur Entwicklung eines Löschkonzepts für personenbezogene Daten dient.
Direkte EffekteUnmittelbar in Euro messbare KI-Effekte wie Zeitersparnis, Fehlerreduktion oder kürzere Durchlaufzeiten.
DiskriminierungUnbeabsichtigte Benachteiligung von Gruppen durch verzerrte KI-Entscheidungen, die menschliche Kontrolle erfordert.
Diversität in TrainingsdatenDemografische, sozioökonomische und kontextuelle Vielfalt der Trainingsdaten, damit die Datenbasis nicht systematisch schief ist.
Double Descent (Doppelter Abstieg)Phänomen, bei dem der Testfehler mit wachsender Modellgröße erst steigt und dann wider Erwarten erneut sinkt.
DSGVODatenschutz-Grundverordnung der EU, die bei Verarbeitung personenbezogener Daten gilt und neben dem EU AI Act zu beachten ist.
DSGVO-GrundprinzipienZweckbindung, Datenminimierung und Betroffenenrechte, die parallel zum EU AI Act gelten und ihn nicht ersetzen.
DurchlaufzeitZeit von Anfrage bis Antwort bzw. von Auftrag bis Lieferung, deren Verkürzung ein direkt messbarer KI-Nutzen ist.
E
E-Rechnung / XML-DatensatzElektronische, maschinenlesbare Rechnung, deren strukturierte Daten hohe Standardisierung und automatische Verarbeitung per RPA ermöglichen.
Edge-ModellKI-Modell, das direkt auf Endgeräten statt in der Cloud läuft und so schnellere, datenschutzfreundlichere Verarbeitung ermöglicht.
Effizienzhebel / VerfügbarkeitKI-Chance, dass Tools rund um die Uhr ohne Pausen arbeiten, besonders relevant bei globalen Kunden und Zeitzonen.
EffizienzsteigerungSchnellere Prozesse durch Automatisierung von Routineaufgaben, mit weniger Personalaufwand und niedrigerer Fehlerquote.
EinbettungNumerische Vektordarstellung von Wörtern, Texten oder Objekten, in der semantisch ähnliche Inhalte nahe beieinanderliegen.
Einbettung der KI-Strategie in die UnternehmensstrategieGovernance-Baustein, wonach die KI-Strategie der Unternehmensstrategie folgt und nicht umgekehrt.
EinmallizenzLizenztyp mit einmaliger Kaufsumme und Eigenbetrieb, ohne laufende Lizenzkosten, aber mit hoher Anfangsinvestition.
ElevenLabsTool zum Klonen und Erzeugen synthetischer Stimmen, das unter anderem in HeyGen eingebunden werden kann.
Emergentes VerhaltenFähigkeiten großer Modelle, die erst ab einer bestimmten Größe unerwartet auftreten und nicht direkt antrainiert wurden.
EmpfehlungssystemKI-System, das aus Nutzer- und Klickdaten lernt und passende Produkte oder Inhalte vorschlägt.
End-to-End LearningTrainingsansatz, bei dem ein einziges Modell die gesamte Aufgabe von der Rohdateneingabe bis zum Ergebnis lernt, ohne manuelle Zwischenschritte.
End-to-End-TeamsBereichsübergreifende Teams, die Anforderung, Implementierung und Betrieb einer Lösung gemeinsam verantworten.
EntitätKlar identifizierbares Objekt in Daten oder Text, etwa Person, Ort oder Datum, das KI-Systeme erkennen und verknüpfen.
Erklärbare KIAnsätze, die Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehbar und für Menschen verständlich machen.
ErklärbarkeitAnforderung, dass ein KI-System seine Entscheidungen nachvollziehbar macht, welche Merkmale zum Ergebnis geführt haben.
Ersteller-, Prüfer- und Verantwortlichen-RolleDrei Rollen im KI-Einsatz: wer den Prompt formuliert, wer die Ausgabe prüft und wer über den Einsatz entscheidet und verantwortet.
Eskalations- und RisikomanagementrahmenVom Management vorab definierte Schwellenwerte und Wege, welche Signale wann an wen eskaliert werden und wer eingreift.
Ethic BoardUnabhängiges, heterogen besetztes Gremium, das KI-Systeme ethisch bewertet und Empfehlungen ausspricht.
EU AI Act (Artikel 4)Weltweit erstes umfassendes, risikobasiertes KI-Regelwerk der EU; Artikel 4 verlangt zudem ausreichende KI-Kompetenz der Mitarbeitenden.
EU-Datenbank-RegistrierungPflicht, Hochrisiko-KI-Systeme vor dem Einsatz in einer zentralen EU-Datenbank zu registrieren, um Transparenz und behördliche Aufsicht zu ermöglichen.
EU-US Data Privacy FrameworkRechtsrahmen für die Übermittlung personenbezogener Daten aus der EU in die USA, der wegen wiederholter Klagen als instabil gilt und regelmäßig überprüft werden muss.
Executive Sponsor / SponsorshipFührungsperson, die ein KI-Vorhaben mit Budget, Priorität und Rückendeckung ausstattet und Hindernisse aus dem Weg räumt.
Executive SummaryKompakte, zahlenbasierte Management-Zusammenfassung als Entscheidungsvorlage, meist auf maximal ein bis zwei Seiten verdichtet.
ExpertensystemeRegelbasierte KI-Systeme, die menschliches Fachwissen in Wenn-Dann-Regeln abbilden, um Entscheidungen abzuleiten.
Externe PrüfinstanzenZertifizierungsstellen, Auditoren und Aufsichtsbehörden, die KI-Systeme unabhängig von außen prüfen.
F
F-ScoreKennzahl, die Precision und Recall zu einem einzigen Wert kombiniert und besonders bei unausgewogenen Daten aussagekräftig ist.
FableGroßes Claude-Modell von Anthropic, das im Kurs befristet mit erhöhtem Kontingent bereitgestellt wurde.
FachbereichseinbindungRückkopplung eines geplanten Use Case mit den betroffenen Fachbereichen zur Verfeinerung und zum Aufbau von Akzeptanz.
Feedback-Kanäle (formell/informell)Strukturierte Wege zum Sammeln von Rückmeldungen, bei denen formelle Kanäle Verbindlichkeit schaffen und informelle die Hemmschwelle senken.
Fehlende DatenspurProzesse, die nicht digital erfasst werden, sodass keine Daten entstehen, aus denen eine KI lernen könnte.
Fehlende LabelsUnbeschriftete Daten, aus denen überwachte Modelle keine Klassifizierung lernen können.
FehlerskalierungGrenze agentischer Systeme, bei der sich ein früher Fehler über jeden Folgeschritt fortpflanzt und verstärkt.
Few-Shot-LearningLösen einer Aufgabe anhand nur weniger Beispiele, die dem Modell direkt vorgegeben werden.
Fine-TuningNachtraining eines vortrainierten Modells mit spezifischen Daten, um es an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne anzupassen.
First Level / Second Level SupportSupport-Stufung, in der die KI als erste Instanz Anfragen bearbeitet und bei Unsicherheit an einen menschlichen Mitarbeiter eskaliert.
First-Mover-VorteilVorsprung von Unternehmen, die Marktveränderungen früh erkennen und handeln, wobei KI die Früherkennung skalierbar macht.
First-Response-ZeitKPI für die Zeit bis zur ersten Reaktion auf eine Kundenanfrage, die sich durch KI von Stunden auf Minuten reduzieren lässt.
FluxNeueres KI-Bildgenerierungsmodell auf dem Markt.
Flux 2 Pro (Black Forest Labs)Bildgenerierungsmodell des deutschen Anbieters Black Forest Labs, das in Gamma für fotorealistische KI-Bilder wählbar ist.
Forecast-GenauigkeitKPI für die Präzision von Prognosen, die durch KI steigt und zu weniger Überbeständen sowie besserer Ressourcenplanung führt.
Formelle vs. informelle Prozesse (Workarounds)Unterschied zwischen dem dokumentierten Soll-Prozess und den tatsächlich gelebten Arbeitswegen mit ihren selbst entwickelten Umwegen.
Forward Propagation (Vorwärtspropagierung)Vorwärtsdurchlauf, bei dem Eingabedaten Schicht für Schicht durch ein neuronales Netz bis zur Ausgabe geleitet werden.
Foundation Model (Grundlagenmodell)Großes, breit vortrainiertes Basismodell, das als Fundament für viele nachgelagerte Anwendungen angepasst werden kann.
Funktionsübergreifende Teams (Cross-functional Teams)Dauerhafte, interdisziplinäre Teams mit gemeinsamer Verantwortung und Entscheidungsbefugnis als Schlüssel nachhaltiger KI-Einführung.
Funktionsumfang vs. AnforderungenAuswahlkriterium, nach dem mehr Features nicht mehr Wert bedeuten, sondern oft nur mehr Komplexität und Kosten.
G
GammaKI-Tool zur Erstellung von Präsentationen, Dokumenten und Webseiten, das per API mit Claude verbunden werden kann und mit einem Credit-Modell arbeitet.
Garbage in, Garbage outPrinzip, dass schlechte Eingangsdaten oder Prompts zwangsläufig schlechte KI-Ergebnisse erzeugen, unabhängig von der Modellgüte.
Gedächtnis und Kontext (Agent)Fähigkeit eines KI-Agenten, mit kurzfristigem Gedächtnis für den aktuellen Auftrag und langfristigem Gedächtnis für Wissen und frühere Interaktionen zu arbeiten.
GeminiKI-Modellfamilie von Google, im Kurs als eines der Standard-Sprachmodelle referenziert.
Generative KIKI-Kategorie, die auf Basis eines Inputs wahrscheinlichkeitsbasiert neue Inhalte wie Text, Bild, Audio, Video oder Code erzeugt, statt nur zu analysieren.
Gewichte / GewichtungInterne Parameter eines Modells, die bestimmen, wie stark einzelne Eingaben die Ausgabe beeinflussen.
Gewichtung (Bewertungskriterien)Festlegung, wie stark einzelne Kriterien in eine Bewertung eingehen; sie steht vor dem Bewerten fest, damit das Ergebnis vergleichbar und begründbar bleibt.
GitHub CopilotKI-Codeassistent, der Programmcode auf Basis der wahrscheinlichen nächsten Zeile vervollständigt und professionelle Softwareentwicklung unterstützt.
Google VeoVideogenerierungssystem von Google, das bei der Abbildung realer Personen restriktiv ist.
GPT ImageAktuelles Bildmodell von OpenAI, das DALL-E abgelöst hat und aktuell besonders gut Bilder mit lesbarem Text erzeugt.
GPU (Grafikprozessor)Hochparalleler Prozessor, der ursprünglich für Grafik entwickelt wurde und heute KI-Training und -Inferenz stark beschleunigt.
Gradient Descent (Gradientenabstieg)Optimierungsverfahren, das die Modellparameter schrittweise in Richtung des kleinsten Fehlers anpasst.
GuardrailsGuardrails sind Sicherheitsmechanismen, die verhindern, dass KI-Systeme unerwünschte, fehlerhafte oder schädliche Ergebnisse liefern. Sie sorgen dafür, dass ...
Guardrails / LeitplankenTechnische und organisatorische Vorgaben, die das Verhalten von KI-Systemen begrenzen und unerwünschte oder unsichere Ausgaben verhindern.
H
HaftungDa KI kein Rechtssubjekt ist, haften Organisation und Führungsebene für KI-Entscheidungen, wobei Human in the Loop die Nachvollziehbarkeit absichert.
HalluzinationPlausibel klingende, aber sachlich falsche KI-Ausgabe, die entsteht, weil das Modell statistisch wahrscheinlichen Text erzeugt statt zu wissen.
HeyGenAvatar- und Videotool zur Erstellung und Synchronisation von Talking-Head-Videos, im Kurs für einen eigenen KI-Avatar genutzt.
Hidden Layer (Verborgene Schicht)Zwischenschicht eines neuronalen Netzes zwischen Ein- und Ausgabe, die interne Merkmale und Muster verarbeitet.
HiggsfieldPlattform, die mehrere KI-Videomodelle vereint und in der professionellen Videoproduktion eingesetzt wird.
Hochrisiko-KI-SystemRisikoklasse des EU AI Act für KI, die Entscheidungen über Menschen trifft, erlaubt nur mit umfassendem Pflichtenpaket wie Konformitätsbewertung, Erklärbarkeit und menschlicher Aufsicht.
Homestaging (KI)KI-gestützte Bildaufbereitung von Immobilien im Innen- und Außenbereich, die früher aufwendig physisch gestaltet wurde.
Human in the Loop (HITL)Prinzip, dass ein Mensch an definierten Kontrollpunkten prüft, entscheidet und verantwortet, während die KI unterstützt und empfiehlt.
Human-on-the-LoopKontrollmodell, bei dem die KI selbstständig handelt und der Mensch überwacht sowie jederzeit eingreifen kann.
Human-out-of-the-LoopKontrollmodell, bei dem eine KI vollständig autonom entscheidet und handelt, ohne dass ein Mensch eingreift.
Hybrid-Modell (Mensch-KI)Einführungsmodell, bei dem die KI im laufenden Betrieb trainiert wird und Menschen ungelöste Fälle beantworten und einpflegen.
Hybrides KI-SystemSystem, das mehrere KI-Typen in einem Workflow kombiniert, etwa prädiktive, generative und automatisierende Komponenten.
HybridlösungStandardplattform, die konfiguriert und erweitert wird und so die Schnelligkeit des Standards mit der Anpassbarkeit einer Eigenentwicklung verbindet.
HyperparameterVorab festgelegte Einstellgrößen des Trainings, die der Mensch wählt und die nicht aus den Daten gelernt werden.
I
Indeed-ConnectorVerbindung, über die Claude Jobportal-Daten von Indeed direkt abruft, als Grundlage eines automatisierten Job-Dashboards.
Indirekte EffekteReale, aber schwer bezifferbare KI-Effekte wie höhere Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit oder bessere Planungssicherheit.
Inference (Inferenz)Anwendungsphase eines trainierten Modells, in der es für neue Eingaben Vorhersagen oder Ausgaben erzeugt.
InsellösungTool, das funktioniert, aber nicht mit anderen Systemen verbunden ist und dadurch Doppelerfassung, Zeitverlust und Fehler erzeugt.
Instruction Tuning (Anweisungsoptimierung)Training eines Modells mit Anweisungs-Antwort-Paaren, damit es natürliche Aufforderungen besser versteht und befolgt.
IntegrationsfähigkeitAuswahlkriterium, das beschreibt, wie gut sich ein Tool in bestehende IT-Landschaft und Prozesse einfügt.
Interdisziplinär vs. multidisziplinärUnterscheidung, ob Disziplinen nebeneinander arbeiten (multidisziplinär) oder miteinander und sich gegenseitig beeinflussen (interdisziplinär).
InteroperabilitätFähigkeit verschiedener Systeme, Daten auszutauschen und zusammenzuarbeiten, um Insellösungen zu verhindern.
ISO / International Organization for StandardizationInternationale Normungsorganisation, die weltweit anerkannte Standards für Management- und KI-Systeme herausgibt.
ISO 27001Internationaler Standard für Informationssicherheitsmanagement, der als Orientierungspunkt bei der Anbieterprüfung dient.
ISO 42001Erste internationale Norm für KI-Managementsysteme, die einen Governance-Rahmen vorgibt, aber keine gesetzliche Pflicht ist.
ISO 9001Etablierte internationale Norm für Qualitätsmanagementsysteme, deren Logik die ISO 42001 auf KI überträgt.
IT-AlignmentFrühzeitiges Einbinden der IT in die Toolauswahl, weil sie Systemlandschaft, Kompatibilität und Sicherheitsregeln kennt.
IterationsschleifeWiederholtes Nachsteuern zur Ergebnisverbesserung, das bei Automatisierungen unbemerkt Credits und Kosten verschlingen kann.
K
Kennzeichnungspflicht (KI-Inhalte)Pflicht, KI-generierte Inhalte und Deepfakes als solche zu kennzeichnen, besonders bei Gefahr der Irreführung.
KI (Künstliche Intelligenz)Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen oder Computersysteme. Dazu gehören Wahrnehmung (Bilder...
KI vs. AutomatisierungUnterscheidung, dass einfache Automatisierung regelbasiert und starr ist, während KI eine Lernkomponente enthält.
KI vs. klassische SoftwareUnterscheidung, dass klassische Software reiner If-Then-Logik folgt, während KI aus Daten lernt.
KI-AgentKI-System, das eigenständig Ziele verfolgt, Aufgaben plant und Werkzeuge nutzt, um mehrstufige Handlungen ohne ständige menschliche Steuerung auszuführen.
KI-Beauftragter / KI-Compliance-BeauftragterDefensive Rolle, die prüft und analysiert, was der EU AI Act verlangt, abgegrenzt vom umsetzenden KI-Manager.
KI-EthikGrundsätze und Leitlinien für den verantwortungsvollen, fairen und transparenten Einsatz von KI.
KI-Ethikbeauftragte(r)Interne Wächter- und Beratungsrolle für Risiko- und Bias-Monitoring, ethische Leitlinien und Eskalation, ohne technische Umsetzung.
KI-gestützte AutomatisierungAutomatisierung, die aus Daten Muster erkennt und auf Basis von Wahrscheinlichkeiten entscheidet statt nach festen Regeln.
KI-GovernanceVerbindlicher Rahmen aus Regeln, Rollen und Prozessen, der verantwortungsvolle Entwicklung, Freigabe und Überwachung von KI sicherstellt.
KI-KatalogDeutsche Webseite mit rund 1700 KI-Tools, die per Quiz oder Suche passende Werkzeuge inklusive Serverstandort und Kosten empfiehlt.
KI-Kompetenz (AI Literacy)Fähigkeit der Mitarbeitenden, KI-Werkzeuge sachgerecht einzusetzen, deren Ergebnisse fachlich zu beurteilen und die Grenzen zu erkennen.
KI-LebenszyklusDrei Phasen eines KI-Systems (Datenbasis, System, Einsatz), in denen Risiken entstehen und für die der KI-Manager mitverantwortlich ist.
KI-Manager:in (Rollenbild)Rolle der strategischen Einordnung von KI, die Use Cases identifiziert, Budget steuert, Dienstleister auswählt, kommuniziert und verantwortet.
KI-Projektleiter(in)Operative Steuerungsrolle, die ein KI-Projekt plant, koordiniert und eskaliert, aber nicht selbst Systeme entwickelt.
KI-RegisterVerzeichnis aller im Einsatz befindlichen KI-Systeme mit Risikostufe, das gegen Kontrollverlust und Schatten-KI hilft.
KI-VerordnungDeutsche Bezeichnung für das europäische KI-Regelwerk (EU AI Act), im Kern gleichbedeutend mit diesem.
Kill your DarlingsPrinzip, auch beliebte oder von oben gewünschte Use Cases begründet abzulehnen, wenn sie keinen echten Mehrwert bringen.
KlassifikationsgenauigkeitMessbare Trefferquote, mit der eine Automatisierung Objekte korrekt einordnet, als Erfolgskriterium.
KlingKI-System zur Generierung von Videos aus Text- oder Bildvorgaben.
Knowledge Graph (Wissensgraph)Vernetzte Wissensstruktur, die Entitäten und ihre Beziehungen als Knoten und Kanten abbildet und maschinell auswertbar macht.
Kognitives ComputingSysteme, die menschenähnliche Denkprozesse wie Wahrnehmen, Schlussfolgern und Lernen nachbilden, um Entscheidungen zu unterstützen.
Kommunikations-ZielgruppenZentrale Adressaten der KI-Kommunikation (Führung, Mitarbeitende, Betriebsrat), die jeweils eigene Botschaften und Sprache brauchen.
KonfidenzwertSicherheitsmaß der KI, bei dessen Unterschreiten ein Fall im Exception Handling automatisch an einen Menschen weitergeleitet wird.
KonformitätsbewertungVorgeschriebene Prüfung eines Hochrisiko-KI-Systems vor der Markteinführung, mit der die Einhaltung der EU-AI-Act-Anforderungen nachgewiesen wird.
Konnektoren (Gmail/Outlook u. a.)Vordefinierte Anbindungen, über die ein Agent externe Dienste wie E-Mail oder Kalender nutzt.
Kontextfenster (Context Window)Maximale Menge an Tokens, die ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann; bei langen Chats und Agentenketten steigt der Verbrauch.
KontextverlustVerlust früherer Schritte aus dem Blick bei langen Aufgabenketten, was zu inkonsistenten Ergebnissen oder Endlosschleifen führt.
Kontinuierlicher Dialog / Zwei-Wege-KommunikationDauerhafter Austausch mit Rückkopplung, der eingebundene statt nur informierte Mitarbeitende schafft.
Kontrollpunkte / CheckpointsBewusst gesetzte Eingriffspunkte im Prozess, an denen menschliches Urteil zählt; ihre Festlegung ist Managementaufgabe.
KonversionsrateAnteil der Kunden, die auf relevante, oft personalisierte Angebote reagieren; steigt durch KI-gestützte Personalisierung.
Kosten-Nutzen-AbwägungSystematisches Abwägen der Setup-, Betriebs- und Iterationskosten gegen den erwarteten Nutzen, um über den Einsatz einer Lösung zu entscheiden.
Kosten-Nutzen-VerhältnisErstes Auswahlkriterium, das die Gesamtkosten über mehrere Jahre dem messbaren Nutzen einer Lösung gegenüberstellt.
KPI (Key Performance Indicator)Messbare Steuerungsgröße, die den Erfolg eines Use Case sichtbar macht und in quantitative, qualitative und strategische Kennzahlen unterteilt wird.
KPI-MessungFortlaufende Erhebung von Kennzahlen, die trotz KI-Einsatz Pflicht bleibt, um ROI nachzuweisen und Modelldrift zu erkennen.
KrisenfallkommunikationVorgehen bei schwerwiegenden KI-Fehlern mit sofortigem Stopp-Signal, Transparenz und Lernkultur nach dem Dreiklang-Prinzip.
KRITIS (Kritische Infrastruktur)Versorgungswichtige Infrastrukturen wie Strom, Wasser oder Netzsteuerung, die im KI-Kontext besonders geschützt und reguliert werden.
KundenbindungMaßnahmen, um Bestandskunden zu halten, was betriebswirtschaftlich günstiger ist als Neukundengewinnung und durch KI-Personalisierung gestärkt wird.
Künstliche Intelligenz (KI)Systeme, die aus Daten lernen, Muster erkennen und Aufgaben übernehmen, die bisher menschliche Intelligenz erforderten.
L
Large Language Model (Großes Sprachmodell)Neuronales Sprachmodell mit sehr vielen Parametern, das Wort für Wort die statistisch wahrscheinlichste Textfortsetzung berechnet.
Latent Space (Latenter Raum)Abstrakter, mehrdimensionaler Raum, in dem ein Modell Daten komprimiert repräsentiert und semantische Ähnlichkeiten abbildet.
Legacy-SystemVeraltete Software ohne moderne Schnittstellen, für die KI Brücken- oder Konvertierungsskripte generieren kann.
Lernkurve als WettbewerbskapitalStrategisches Wissen über Prozesse, Daten und KI, das durch internes Arbeiten entsteht und von Wettbewerbern schwer zu kopieren ist.
LeuchtturmprojekteEinzelne Vorzeigeprojekte, die dazu verleiten können, den eigenen KI-Reifegrad zu über- oder unterschätzen.
LieferkettenoptimierungKI-gestützte Überwachung vieler Signale, die drohende Engpässe frühzeitig erkennt und rechtzeitiges Umdisponieren ermöglicht.
Limited MemoryKI-Typ, der begrenzt auf jüngste Daten und Erfahrungen zurückgreift, um Entscheidungen zu treffen; typisch für heutige lernende Systeme.
Lizenzmodell / Skalierbarkeit (Kriterium)Viertes Auswahlkriterium, das prüft, ob eine heute günstige Lösung bei wachsendem Einsatz zur Kostenfalle wird.
LokalisierungKI-Übersetzung, die Texte kulturell und sprachlich an die Zielgruppe anpasst statt nur wortgetreu zu übertragen.
Loss Function (Verlustfunktion)Mathematische Funktion, die den Fehler zwischen Vorhersage und Zielwert misst und so das Training eines Modells steuert.
LovableKI-Tool zum Bauen von Apps, Websites und Oberflächen per Vibe Coding, mit Security-Check und GitHub-Anbindung zur Codeablage.
M
MachbarkeitsstudieVorprüfung, ob ein geplanter Use Case technisch, wirtschaftlich und organisatorisch realisierbar ist.
Machine LearningTeilgebiet der KI, bei dem ein System iterativ aus Daten lernt und Muster erkennt, statt fest programmiert zu werden.
Make-or-Buy-EntscheidungStrategische Entscheidung, ob ein KI-Tool gekauft, selbst entwickelt oder als Hybridlösung umgesetzt wird.
Management-Verantwortung bei der KI-EinführungFünf Kernaufgaben der Führung bei der KI-Einführung: Priorisierung, Sponsorship, Budget, Rollenstrukturen und Stakeholder-Kommunikation.
Manager für angewandte KI-TransformationOffensive Schnittstellen- und Moderationsrolle, die Stakeholder zusammenbringt, Rollen verteilt und die KI-Umsetzung strategisch steuert.
Manipulation unter der WahrnehmungsschwelleVom EU AI Act verbotene KI, die Menschen unbewusst über psychologische Trigger zu Entscheidungen bringt und ihre Autonomie aushebelt.
ManusKI-Agent, der einen eigenen Browser öffnet, Webseiten selbstständig durchklickt, Daten extrahiert und Leads recherchiert.
Markenrecht bei KI-InhaltenRechtsfrage, dass KI oft Inhalte nah an geschützten Marken erzeugt, für die das einsetzende Unternehmen verantwortlich bleibt.
MarktaufsichtsbehördeBehörde, an die nach EU AI Act schwerwiegende Vorfälle mit KI-Systemen in angemessener Frist gemeldet werden müssen.
Maschinelles LernenTeilgebiet der KI, in dem Systeme Muster aus Daten lernen und sich verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
MaßnahmenplanAus priorisierten Lücken abgeleitete Liste konkreter Maßnahmen mit Verantwortlichen und Zeitrahmen.
MatrixorganisationOrganisationsform, in der Mitarbeitende zugleich einem fachlichen und einem disziplinarischen Vorgesetzten sowie einem KI-Verantwortlichen zugeordnet sein können.
MCP (Model Context Protocol)Offene Schnittstelle, über die KI-Modelle und Skills selbstständig externe Systeme und Dienste ansteuern.
MedienbruchWechsel von Informationen zwischen Formaten oder Medien, etwa von E-Mail in Excel, als typische Fehler- und Automatisierungsstelle.
Menschliche AufsichtVom EU AI Act für Hochrisiko-KI verbindlich vorgeschriebene Aufsicht durch einen Menschen.
Menschliche EskalationDesign-Regel, nach der Ausnahmefälle in automatisierten Prozessen an einen Menschen weitergegeben werden.
Microsoft CopilotIn Microsoft 365 integrierter KI-Assistent, der aus Prompts Inhalte wie Präsentationen erzeugt und als DSGVO-konforme Unternehmensoption gilt.
Microsoft Viva InsightsAnalysewerkzeug für Produktivität und Motivation, das wegen möglicher Verhaltensüberwachung oft vom Betriebsrat abgelehnt wird.
MidjourneyKI-Tool zur Bildgenerierung, mit dem sich schnell kreative Leitideen und Vorlagen erstellen lassen.
Minimales RisikoNiedrigste Risikoklasse des EU AI Act, die den Großteil der KI-Systeme umfasst und kaum reguliert ist.
MiroEndloses digitales Whiteboard zur Visualisierung, Kollaboration und als externes Gehirn für KI-gestützte Arbeit.
Miro AI / KI-KollegeKI-Funktion in Miro, bei der ein Agent mit definierter Rolle und Aufgabenspektrum eigenständig auf dem Board mitarbeitet.
Miro FlowsAutomatisierungsfunktion in Miro, die innerhalb des Miro-Kosmos ähnlich wie n8n Abläufe verkettet.
MitarbeiterentlastungChance der Automatisierung, Routineaufgaben abzunehmen, damit sich Mitarbeitende auf Urteil, Kreativität und Empathie konzentrieren.
Mixture of Experts (Expertengemisch)Modellarchitektur aus mehreren spezialisierten Teilnetzen, von denen pro Eingabe nur die passenden Experten aktiviert werden.
MLOpsInfrastruktur und Praktiken für den zuverlässigen Betrieb von Machine-Learning-Modellen; Aufgabe des Engineerings.
Modell-DriftModell-Drift bezeichnet den schleichenden Leistungsverlust eines KI-Modells, wenn sich die zugrunde liegenden Daten oder Bedingungen im Vergleich zur Trainin...
Modelldrift / KonzeptdriftNachlassende Modellgüte im Betrieb, weil sich die realen Daten mit der Zeit von den Trainingsdaten entfernen.
Multi-Agenten-SystemSystem aus mehreren spezialisierten KI-Agenten, die von einem Überagenten orchestriert werden, oft mit hohem Token-Verbrauch.
Multimodale ModelleModelle, die mehrere Datentypen wie Text, Bild und Audio zugleich verarbeiten und miteinander verknüpfen.
Multiplikatoren / Change AgentsFrüh eingebundene Schlüsselpersonen, die informelle Kommunikation prägen und die KI-Einführung im Team mittragen.
MustererkennungAutomatisches Erkennen wiederkehrender Regelmäßigkeiten und Strukturen in großen Datenmengen als Grundlage vieler KI-Anwendungen.
N
n8nSelf-hostbares Automatisierungs- und Workflow-Tool, das Hintergrundprozesse über Webhooks, APIs und Agenten-Anbindungen orchestriert.
Nachweis- und DokumentationspflichtRechtliche Pflicht, Trainings- und Testdaten, Prüfkriterien und Entscheidungen eines KI-Systems nachvollziehbar zu dokumentieren.
Nano BananaBildgenerierungsmodell von Google, das über reine Diffusion hinausgeht und dessen Pro-Version auch als Referenzbild-Basis für Videos dient.
Napkin AIWerkzeug, das aus Text automatisch anpassbare Visualisierungen und Infografiken erzeugt und exportiert.
Natural Language ProcessingTeilgebiet der KI zur maschinellen Verarbeitung, Analyse und Erzeugung natürlicher Sprache.
NeRFNeuronales Verfahren, das aus wenigen 2D-Bildern fotorealistische 3D-Szenen rekonstruiert.
Net Promoter ScoreKennzahl dafür, wie wahrscheinlich Kunden ein Unternehmen weiterempfehlen, als Indikator für indirekte Wertschöpfung.
NetAppSpeicheranbieter, dessen Festplatten bereits 2014 per maschinellem Lernen ihren Ausfall vorab meldeten.
NetzsteuerungKI-gestützte Optimierung der Steuerung von Energienetzen zur Vermeidung von Überkapazitäten und Versorgungsausfällen.
Neuronales NetzwerkNach dem Gehirn modelliertes System aus verbundenen Knoten, das durch Anpassung von Gewichten aus Daten lernt.
NextcloudSelbst gehostete Open-Source-Cloud, im Kurs als datenschutzfreundlichere Alternative inklusive Whiteboard genannt.
Nicht-DeterminismusMerkmal generativer KI, dass derselbe Prompt nicht zwingend exakt dieselbe Antwort liefert.
NotebookLMGoogle-Tool, das Recherchematerial als Zusammenfassung, Podcast oder visuelle Aufbereitung ausgibt.
Nutzenorientierte KommunikationEmpfängerorientierte, konkrete Kommunikation, die den persönlichen Nutzen beantwortet statt Technik zu erklären.
O
Objective Function (Zielfunktion)Größe, die beim Training optimiert wird und das Lernziel eines Modells definiert.
ObjekterkennungComputer-Vision-Funktion, die sichtbare Objekte in einem Kamerabild in Echtzeit identifiziert und klassifiziert.
ObsidianOpen-Source-Werkzeug zur Wissensvernetzung über verlinkte Markdown-Dateien, als externes Gehirn diskutiert.
OCR (Optische Zeichenerkennung)Verfahren, das Text aus Bildern und gescannten Dokumenten maschinenlesbar macht.
Omnibus (EU-AI-Act-Update)EU-Anpassungspaket zum AI Act, das unter anderem präzisiert, dass nicht automatisch alles im KRITIS-Bereich als Hochrisiko gilt.
On-PremiseBetrieb von Software oder KI auf eigenen Servern, bei dem der Betreiber selbst für Logging und Datenhaltung verantwortlich ist.
Onboarding-KoordinationAgentische Automatisierung der administrativen Schritte beim Eintritt neuer Mitarbeitender.
One-on-One / 360-Grad-FeedbackRegelmäßige Einzelgespräche beziehungsweise Rundum-Rückmeldungen als etablierte Feedback-Formate.
Operative KI-AutomatisierungSelbstlernende Übernahme repetitiver Prozessschritte oder ganzer Workflows durch KI im Tagesgeschäft.
Opportunitäts- und versteckte KostenOft vergessene Kosten wie Einführungs-Arbeitszeit, interner Support oder Datenmigration, die nicht im Tool-Budget stehen.
OpportunitätskostenWert der besten nicht gewählten Alternative, hier als Argument, überlastete Schlüsselpersonen durch KI zu entlasten.
OrchestrierungÜbergeordnete Steuerung, die passende Agenten oder Skills für einen Anwendungsfall auswählt und koordiniert.
Organisatorische ReifeBereitschaft einer Organisation als Voraussetzung für die erfolgreiche Einführung von KI.
Output- statt Zeit-für-Geld-ModellVerlagerung von der Abrechnung nach Zeit hin zur Vergütung nach geschaffenem Wert oder Ergebnis.
OverfittingÜberanpassung, bei der ein Modell die Trainingsdaten samt Rauschen auswendig lernt und auf neuen Daten schlecht generalisiert.
P
PalantirAls Beispiel genanntes Unternehmen, dessen Überwachungslösungen auf Computer-Vision-Technik aufbauen.
Pay-per-UseNutzungsbasiertes Lizenzmodell, das gut für unregelmäßigen Einsatz passt, bei hoher Skalierung aber ein Kostenrisiko birgt.
Personalisierte KundenkommunikationKI schneidet Botschaften und Angebote in Echtzeit auf einzelne Kunden zu statt segmentierter Massenkommunikation.
Personalisierte ProduktempfehlungHandels-Use-Case, bei dem KI aus dem Kaufverhalten passende Produktvorschläge berechnet.
PilotprojektBegrenzter Testlauf vor dem vollständigen Rollout eines Use Case.
PilotumfeldAbgegrenzte Testumgebung, in der ein KI-Prozess mit Testdaten erprobt wird, bevor er live geschaltet wird.
PortfolioblindheitBewertungsfehler, zu viele KI-Projekte ohne Priorisierung parallel zu starten und Ressourcen zu überfordern.
Pre-training (Vortraining)Erstes, breites Training eines Modells auf großen allgemeinen Datenmengen, bevor es für spezifische Aufgaben angepasst wird.
Predictive AI / Prozess-KIKI-Typ, der aus historischen Daten Muster erkennt, die Zukunft vorhersagt und Prozesse automatisiert.
Predictive AnalyticsDatenbasierte Vorhersage künftiger Ereignisse mithilfe statistischer und maschineller Modelle.
Predictive MaintenanceVorausschauende Wartung, bei der KI aus Sensordaten Maschinenausfälle vorhersagt, bevor sie eintreten.
Predictive-Churn-ModellKI-Modell, das abwanderungsgefährdete Kunden erkennt, wobei die Führung über ethische Grenzen der Gegenmaßnahmen entscheidet.
Prescriptive MaintenanceErweiterung der vorausschauenden Wartung, die zusätzlich konkrete Handlungsempfehlungen zur Fehlervermeidung gibt.
Privacy by DesignDatenschutz wird von Anfang an in die Projektplanung eingebaut statt als nachträglicher Compliance-Check.
ProgrammierunterstützungEinsatzfeld, in dem KI Codevorschläge, Debugging, Dokumentation und Skripte liefert, aber keinen ungeprüften Produktivcode.
Prompt InjectionSicherheitsangriff, bei dem eingeschleuste Anweisungen die KI zu unerwünschtem Verhalten oder Preisgabe interner Logik verleiten.
Prompt-StarterVorformulierter Einstiegs-Prompt, der als Ausgangspunkt für eine KI-Anfrage dient und individuell angepasst wird.
Protokollierung / LoggingLückenlose Aufzeichnung von Systemaktionen eines KI-Systems zur Nachverfolgung und Erkennung von Drift.
Prozessebenen (strategisch, taktisch, operativ)Drei Ebenen, auf denen Prozesse für KI relevant sind, wobei die operative Ebene wegen Daten und Schwachstellen besonders interessant ist.
Prozesskennzahlen / Prozess-KPIsMessgrößen wie Durchlaufzeit, Fehlerquote und Bearbeitungskosten pro Fall zur Bewertung, welche Prozesse sich für KI lohnen.
ProzesskostenreduktionMessbare Senkung der Kosten pro Prozessvorgang durch KI-Einsatz und damit direkter ROI-Treiber.
Prüfintensität nach SchadenspotenzialKriterium, nach dem die menschliche Prüfung umso intensiver ausfällt, je höher der mögliche Schaden eines KI-Fehlers ist.
Psychologische SicherheitArbeitsklima, in dem Menschen ehrlich Feedback geben und Fehler ansprechen können, ohne Nachteile befürchten zu müssen.
Q
Qualitätskontrolle (Computer Vision)Kamerabasierte Erkennung von Fehlern und Defekten in der Produktion mithilfe von Computer Vision.
Quantum ComputingRechenparadigma auf Basis quantenmechanischer Effekte, das bestimmte Probleme potenziell weit schneller lösen kann als klassische Computer.
QuerschnittstechnologieKI als Technologie, die gleichzeitig in mehreren Unternehmensbereichen wirkt und daher bereichsübergreifend ist.
Quick WinsUse Cases mit hohem Nutzen und geringem Aufwand, die schnell sichtbare Erfolge liefern und Vertrauen in KI aufbauen.
R
Reasoning-ModellModelltyp, der seinen Lösungsweg schrittweise ausführt, ähnlich einer explizit angeforderten Gedankenkette.
Rechenschaftspflicht (Accountability)Grundsatz, dass bei Fehlentscheidungen der KI nicht der Algorithmus haftet, sondern das Unternehmen bzw. die Geschäftsführung.
Redaktionelle PflichtPflicht, nach außen gehende KI-Inhalte vor dem Versand von einem Menschen gegenlesen zu lassen.
Regelbasierte AutomatisierungAutomatisierung nach festen Skripten und Wenn-dann-Regeln ohne Lernfähigkeit, im Gegensatz zur musterbasierten KI.
Regularization (Regularisierung)Techniken, die ein Modell bewusst vereinfachen, um Overfitting zu vermeiden und die Generalisierung zu verbessern.
Regulatorische Verantwortung (nicht auslagerbar)Grundsatz, dass zwar Tätigkeiten ausgelagert werden können, die Haftung für KI-Schäden aber beim Unternehmen bleibt.
Reinforcement LearningLernparadigma, bei dem ein Agent durch Belohnung und Bestrafung aus Interaktionen mit einer Umgebung optimale Strategien lernt.
RetrainingDauerhaftes Nachtrainieren eines Modells, abzugrenzen vom iterativen Verfeinern im laufenden Chat.
Risikobasierte EinstufungZentrales Prinzip des EU AI Act, nach dem die Anforderungen umso strenger werden, je größer das Schadenspotenzial ist.
Risikoklassen (vier Stufen)Vierstufige Einteilung des EU AI Act in unannehmbares, hohes, begrenztes und minimales Risiko, die die jeweiligen Pflichten bestimmt.
Risikomanagement (KI)Fortlaufender Prozess zur Kontrolle der Kernrisiken Bias, Datenschutzverstöße und Intransparenz über den gesamten KI-Lebenszyklus.
RLHFTrainingsverfahren, bei dem menschliche Bewertungen das Modellverhalten an Nutzererwartungen ausrichten.
RoadmapZeit- und Umsetzungsplan für ein KI-Projekt, der die Vorhaben in aufeinanderfolgende Phasen gliedert.
ROI (Return on Investment)Kennzahl für den wirtschaftlichen Ertrag einer KI-Investition, die bei KI nicht automatisch entsteht, sondern aktiv gestaltet und gemessen werden muss.
Rollen- und VerantwortlichkeitsstrukturenSchriftlich festgelegte Zuständigkeiten für Betrieb, Qualitätsüberwachung und Grenzfallentscheidungen eines KI-Systems.
RoutenoptimierungKI-Anwendung in der Logistik, die Fahrtrouten anhand von Volumen, Stau, Zeitfenstern und Wetter laufend optimiert.
RPA (Robotic Process Automation)Regelbasierte Prozessautomatisierung für standardisierte, gleichförmige Aufgaben, günstig und robust, aber starr.
S
Schatten-KI (Shadow AI)Unkontrollierter KI-Einsatz durch Mitarbeitende ohne offizielle Freigabe, der zu Kontrollverlust führt.
Schnellere MarktreaktionStrategischer Nutzenfaktor, bei dem KI die Zeit zwischen Marktsignal und Unternehmensreaktion von Wochen auf Stunden oder Minuten verkürzt.
Schöpfungshöhe / Urheberrecht bei KIGrundsatz, dass überwiegend KI-erstellte Werke in der Regel kein Urheberrecht genießen und damit frei nutzbar sind.
Schulungspflicht (EU AI Act)Pflicht des EU AI Act, die Mitarbeitenden zu schulen, die KI einsetzen, nicht pauschal die gesamte Belegschaft.
Schwache KIKI, die heute existiert und eine einzelne Aufgabe sehr gut erledigt, aber nicht breit menschlich denkt.
ScoringVerfahren, bei dem KI einen begründbaren Wert ermittelt, auf dem eine Entscheidung oder Vorsortierung beruht.
ScrapingAutomatisiertes Auslesen von Webseiteninhalten, das von Plattformen oft aktiv unterbunden wird.
Second Brain / Externes GehirnEin externes, vernetztes Wissenssystem (z. B. Obsidian oder Miro), das Gedanken speichert und der KI mehr Kontext liefert.
Security ReviewDie verpflichtende Prüfung von KI-generiertem Code auf Sicherheitslücken durch Fachkräfte vor der Produktivnahme.
Segmentierte KommunikationKommunikationsansatz, bei dem jede Zielgruppe die für sie relevante Botschaft im passenden Format erhält.
Self-HostingDer Betrieb von KI-Tools oder KI-generiertem Code auf eigener Infrastruktur, um Datenhoheit und Kosten zu kontrollieren.
SensordatenKontinuierlich gemessene physikalische Parameter wie Temperatur, Vibration oder Druck als Datengrundlage für KI-Anwendungen.
Sentiment-AnalyseAutomatisches Erkennen von Stimmung und Meinung (positiv, negativ, neutral) in Texten durch KI.
Service Level Agreement (SLA)Vertragliche Vereinbarung mit Dienstleistern, die zugesicherte Leistungen und Pflichten wie Validierung oder Bias-Prüfung verbindlich festlegt.
Session-Limit / 5-Stunden-FensterNutzungsbegrenzung bei Claude, bei der das Tokenkontingent auf Wochen-, Tages- und 5-Stunden-Fenster verteilt wird.
SignalverarbeitungszeitDie Zeitspanne zwischen einem eingehenden Signal und der darauf folgenden Reaktion.
SilodenkenDas strukturbedingte Zurückhalten von Wissen, Daten und Entscheidungen in einzelnen Abteilungen.
Single Sign-On (SSO)Verfahren, bei dem sich Nutzer einmal anmelden und damit Zugriff auf mehrere Systeme erhalten.
Single Source of TruthEin zentraler, verbindlicher Ablageort aller relevanten Informationen, auf den jedes System und jede KI zugreift.
SingularitätHypothetischer Zeitpunkt, ab dem sich KI selbstbeschleunigt weiterentwickelt und menschliche Kontrolle übersteigt.
SkalierbarkeitStruktureller Vorteil der KI, große Mengen konsistent und ohne proportionalen Personalaufbau zu bewältigen.
Skill CreatorFunktion, die per Reverse Engineering aus einer Arbeitssitzung einen wiederverwendbaren Skill erstellt.
Skills (Claude)Wiederverwendbare Handlungsanweisungen oder Rezepte für Claude, die Aufgaben genauer und reproduzierbarer erledigen als Custom GPTs.
SOC 2US-amerikanisches Rahmenwerk für Informationssicherheit, das viele internationale Cloud-Anbieter nutzen.
Social ScoringStaatliche Bewertung von Bürgern durch ein Punktesystem, in der EU als Instrument totaler Kontrolle verboten.
Software as a Service (SaaS)Lizenzmodell, bei dem Software als Abo über Browser oder App bezogen wird, schnell startbereit, aber mit laufenden Kosten.
SoraVideogenerierungsmodell von OpenAI, das bei der Darstellung realer Personen restriktiv ist.
SponsorshipRückendeckung durch die Führungsebene mit Budget, Ressourcen und politischer Unterstützung für ein KI-Projekt.
SpracherkennungUmwandlung gesprochener Sprache in Text durch KI-Systeme.
Stable DiffusionBekanntes, quelloffenes Bildgenerierungsmodell auf Basis der Diffusionstechnik.
Stakeholder-EinbindungDas frühzeitige Einbeziehen von Befürwortern und mächtigen Gegnern, damit KI-Projekte nicht an Widerständen scheitern.
Stakeholder-KommunikationEhrliche, zielgruppengerechte und regelmäßige Information aller Betroffenen über KI-Veränderungen als Managementaufgabe.
StimmenklonKünstlich nachgebildete Stimme einer realen Person auf Basis von Audioaufnahmen.
Strategische PriorisierungManagemententscheidung, welcher Use Case die höchste Wirkung hat und realistisch umsetzbar ist.
Strukturierte DatenKlar organisierte Daten in festem Format wie Tabellen, die sich maschinell leicht auswerten lassen.
SVG-Grafik (Claude)Programmierter Bildcode im SVG-Format, den Claude erzeugen kann, da es keine Bilder direkt rendert.
Symbolische KIKlassischer KI-Ansatz, der Wissen über explizite Symbole, Regeln und Logik darstellt und verarbeitet.
SynthesiaKI-Tool zur Erstellung von Avatar-Präsentationsvideos aus Text und kurzen Selbstaufnahmen.
Synthetische DatenKünstlich von KI erzeugte Daten, die echte Daten nachbilden und zum Training oder Testen genutzt werden.
T
TätigkeitswandelVerschiebung von Routinetätigkeiten hin zu anspruchsvolleren Aufgaben durch Automatisierung, ohne dass Arbeitsplätze wegfallen.
Technische DokumentationPflicht für Hochrisiko-KI, Zweck, Trainings- und Testdaten, Leistungsmetriken und Einschränkungen nachvollziehbar zu beschreiben.
TemperaturEinstellwert, der die Zufälligkeit und Kreativität der KI-Ausgabe steuert.
TensorFlowVon Google entwickeltes Open-Source-Framework zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen.
TextgenerierungHäufigstes Einsatzfeld generativer KI zum automatischen Erstellen von Texten, geeignet für Volumen und Wiederholbares.
Thinking- vs. Instant-ModusKI-Ausgabemodi, bei denen Thinking mehr in die Tiefe geht und Instant schneller, aber oft neutraler antwortet.
TokenKleinste Text- und Recheneinheit eines Sprachmodells, über die Verarbeitung und Abrechnung erfolgen.
Tokenomics (Tokenomie)Wirtschaftliche Betrachtung von Tokens hinsichtlich Kosten, Verbrauch und Preisgestaltung bei der Nutzung von KI-Modellen.
Tool Use (Werkzeugnutzung)Fähigkeit eines Agenten, eigenständig externe Systeme wie Datenbanken, APIs oder andere Tools aufzurufen.
Tool vs. AgentAbgrenzung: Ein Tool liefert zu einer Aufgabe ein Ergebnis, ein Agent bekommt ein Ziel und entscheidet selbst über die Teilschritte.
Toolauswahl als ManagementaufgabeStrategische Entscheidung über KI-Tools nach strukturierten Kriterien statt nach Begeisterung oder Benutzeroberfläche.
Townhall MeetingPersönlicher Kommunikationskanal für kritische Botschaften, der Rückfragen und Vertrauensaufbau in Echtzeit ermöglicht.
TPUVon Google entwickelter Spezialchip, der KI-Berechnungen besonders effizient ausführt.
TrainingsdatenDatensatz, mit dem ein KI-Modell lernt; Menge, Qualität und Repräsentativität bestimmen die Modellgüte.
Transfer LearningÜbertragung des Wissens eines bereits trainierten Modells auf eine neue, verwandte Aufgabe, um Zeit und Daten zu sparen.
TransformationsmanagerRolle, die Menschen und Unternehmen in eine neue, KI-gestützte Arbeitswelt mit veränderten Aufgaben begleitet.
TransformerNeuronale Netzarchitektur mit Attention-Mechanismus, die die Grundlage moderner Sprachmodelle bildet.
Transparenz- und InformationspflichtPflicht, Betroffene über den KI-Einsatz zu informieren; gilt für alle mit Menschen interagierenden Systeme, nicht nur Hochrisiko.
TransparenzpflichtPflicht, Menschen erkennbar zu machen, dass sie mit einer KI interagieren oder KI-generierte Inhalte vor sich haben.
Turing-TestVon Alan Turing vorgeschlagener Test, bei dem eine Maschine als intelligent gilt, wenn ihre Antworten im Dialog nicht mehr von denen eines Menschen zu unterscheiden sind.
U
Überwachtes LernenLernverfahren mit gelabelten Beispieldaten, aus denen das Modell die Zuordnung von Eingabe zu gewünschter Ausgabe lernt.
Unannehmbares RisikoHöchste Risikostufe des EU AI Act, die bestimmte KI-Anwendungen grundsätzlich verbietet.
UnderfittingUnteranpassung, bei der ein zu einfaches Modell die zugrunde liegenden Muster der Daten nicht ausreichend erfasst.
Unstrukturierte DatenDaten ohne festes Format wie Freitext, Bilder oder Audio, deren Auswertung aufwendiger ist als bei strukturierten Daten.
UnternehmensprozessFolge von Tätigkeiten mit klar definierten Eingaben und Ausgaben, die einen Wert erzeugen soll.
Unüberwachtes LernenLernverfahren, das Strukturen und Gruppen in ungelabelten Daten selbstständig entdeckt.
Urheberrecht bei KI-BildernIn Deutschland und der EU genießen rein KI-generierte Bilder keinen eigenen Urheberrechtsschutz.
US Cloud ActUS-Gesetz, das US-Behörden Zugriff auf Daten von US-Anbietern ermöglicht, auch wenn diese in Europa gespeichert sind.
Use CaseKonkreter Anwendungsfall für KI, den der KI-Manager identifiziert und priorisiert und dessen ROI immer vom Fall selbst abhängt.
V
ValidierungsdatenSeparater Datensatz zur Feinabstimmung und Bewertung eines Modells während des Trainings, um Overfitting früh zu erkennen.
ValidierungspflichtGrundsatz, dass jeder KI-Output vor Verwendung menschlich überprüft werden muss, besonders bei großer Tragweite.
Vendor Lock-inAbhängigkeit von einem Anbieter, weil ein Wechsel durch proprietäre Formate oder tiefe Integration sehr teuer wäre.
Verbot vollautomatisierter PersonalentscheidungenRegel, dass kein KI-System Bewerber automatisch ablehnen oder einstellen darf; die Entscheidung trifft ein Mensch.
Verbotene KI (inakzeptables Risiko)In der EU grundsätzlich untersagte KI-Anwendungen wie behördliches Social Scoring oder Manipulation unter der Wahrnehmungsschwelle.
Verbotene KI-PraktikenVom EU AI Act untersagte Anwendungen, die von erlaubten Verfahren wie Verhaltensmustererkennung abzugrenzen sind.
Vibe CodingEntwicklung von Software oder Prototypen primär per KI-Anweisung ohne tiefe Programmierkenntnisse.
Vier-Augen-PrinzipBekanntes Freigabe- und Qualitätsprinzip, bei dem eine zweite Person prüft und das auch beim KI-Einsatz gilt.
W
Wahrscheinlichkeitsbasierte VorhersageGrundprinzip, dass ein LLM keine Fakten abruft, sondern das statistisch wahrscheinlichste nächste Wort berechnet.
Warnsignale (rechtlich/medizinisch/Echtzeit/persönlich)Vier Bereiche, in denen KI-Text ohne menschliche Prüfung besonders gefährlich ist: juristisch, medizinisch, Echtzeitdaten und vertraulich.
Wasserzeichen (KI-Bilder)Von vielen Bild-KIs eingebettete, unentfernbare Kennzeichnung, die Plattformen zur Erkennung KI-generierter Inhalte auswerten.
WebflowWebsite-Baukasten mit Claude-Connector, über den sich Bugs und Code-Audits automatisieren lassen.
WebhookTrigger, der bei einem Ereignis automatisch einen nachgelagerten Prozess auslöst.
WertentscheidungenFührungsentscheidungen darüber, was KI entscheiden darf und welche Risiken akzeptiert werden, die keine algorithmischen Fragen sind.
Wertschöpfung durch EffizienzWertsteigerung, indem bestehende Prozesse mit KI besser, schneller und günstiger gemacht werden.
Wertschöpfung durch InnovationWertsteigerung durch neue Produkte oder Services, die ohne KI nicht möglich gewesen wären.
Wertschöpfung durch KINutzen von KI, der durch Effizienzgewinne bestehender Prozesse und durch neue, ohne KI nicht mögliche Angebote entsteht.
Wertstiftende AnwendungKI-Einsatz, der einen messbaren, nachweisbaren und wirtschaftlich begründbaren Mehrwert erzeugt.
Wesentliche VeränderungSituation, in der ein Betreiber zum Anbieter wird, weil er ein System stark anpasst, unter eigenem Namen vertreibt oder den Zweck ändert.
WhisperflowVoice-to-Text-Tool, das systemweit läuft und Spracheingabe per Tastenkürzel in beliebige Anwendungen ermöglicht.
White-Box-TestPrüfmethode der Qualitätssicherung mit Kenntnis des inneren Aufbaus und Codes, die zur technischen QA und nicht zum KI-Management gehört.
WireframingVisuelle Grobskizze einer App-Oberfläche, die der KI klarer als reiner Text kommuniziert werden kann.
Wissensschnitt (Knowledge Cutoff)Stichtag, nach dem ein Sprachmodell nichts mehr weiß, weil sein Wissensstand eingefroren ist.
WritesonicSpezialisiertes KI-Tool für die Texterstellung mit definierbarem Tone of Voice.
X
XRechnungDeutscher E-Rechnungsstandard als rein strukturierte XML-Alternative zu ZUGFeRD zur Erfüllung der E-Rechnungspflicht.
Z
Zero-Shot-ExtraktionHerausziehen gewünschter Informationen aus Daten ohne aufgabenspezifische Beispiele, allein auf Basis einer Anweisung.
Zero-Shot-LearningFähigkeit eines Modells, Aufgaben ohne vorherige Beispiele allein aus der Aufgabenbeschreibung zu lösen.
Zertifizierung / Audit / AuditorenExterne Prüfung der Prozesskonformität, die nicht die technische KI-Qualität bewertet, sondern Vertrauen bei Partnern und Behörden schafft.
Zielorientierung (Agent)Merkmal eines KI-Agenten, auf ein übergeordnetes Ziel hinzuarbeiten und selbst zu entscheiden, wie er es erreicht.
Zugangsregeln / BerechtigungskonzepteGovernance-Regeln, die festlegen, wer welche Daten sehen und nutzen darf, verankert in Verträgen und internen Richtlinien.
ZUGFeRDDeutscher Standard für elektronische Rechnungen mit eingebettetem XML-Datensatz zur automatisierten Verarbeitung.
ZweckentfremdungEinsatz eines KI-Systems in einem anderen Kontext als geplant, wodurch neue oder höhere Risiken entstehen können.