KI-Begriffe verständlich erklärt
In KI-Angeboten wimmelt es von Fachwörtern, und im Zweifel nickst du etwas ab, das du nicht ganz verstehst. Dieses kleine Wörterbuch erklärt die wichtigsten Begriffe, jeden mit einem Beispiel aus dem Geschäftsalltag.
KI sinnvoll einsetzen · 4. Oktober 2026 · 10 Min. Lesezeit
Rund um KI kursieren viele Fachwörter, aber die meisten lassen sich in einem Satz erklären. Wer die wichtigsten Begriffe kennt, versteht Angebote, Gespräche und Anleitungen schneller und entscheidet ruhiger.
Dieses Wörterbuch ordnet die Begriffe nach Alltag: zuerst die Grundbegriffe, dann die Wörter aus dem täglichen Gebrauch, zuletzt die Werkzeuge, die oft verwechselt werden. Jede Erklärung ist bewusst vereinfacht, mit einem Beispiel aus dem Geschäftsalltag, und ersetzt keine technische Definition.
Grundbegriffe
Diese fünf Begriffe tauchen zuerst auf, wenn jemand über KI spricht:
- Künstliche Intelligenz (KI): der Sammelbegriff für Software, die Aufgaben löst, für die früher ein Mensch nachdenken musste, etwa Text verstehen oder Muster in Zahlen erkennen. Wenn dir jemand eine «KI-Lösung» verkaufen will, frag zuerst, welche dieser Aufgaben genau gemeint ist.
- Maschinelles Lernen: der übliche Weg, wie ein KI-System sein Können erwirbt, indem es aus vielen Beispielen eigene Regeln ableitet statt fester Programmierung. Für dein Geschäft heisst das, ein System kann nur so gut sein wie die Beispiele, aus denen es gelernt hat.
- Generative KI: eine Unterart von KI, die selbst neue Inhalte erzeugt, etwa einen Text, ein Bild oder eine Zusammenfassung. Genau diese Systeme stehen hinter Werkzeugen wie ChatGPT, mit denen die meisten KMU heute zuerst in Berührung kommen.
- Sprachmodell (LLM): das System hinter Textwerkzeugen wie ChatGPT, trainiert darauf, aus sehr viel Text das jeweils wahrscheinlichste nächste Wort vorherzusagen. Es wirkt dadurch, als würde es verstehen, ist aber vor allem gut im Formulieren und nicht automatisch gut im Prüfen von Fakten.
- Trainingsdaten: die Beispiele, mit denen ein Modell trainiert wurde, etwa Texte, Bilder oder frühere Kundengespräche. Ihre Herkunft und Qualität bestimmen, was ein System zuverlässig kann, deshalb lohnt sich bei einem Anbieter immer die Frage, woher die Daten stammen.
Begriffe aus dem täglichen Gebrauch
Diese Wörter hörst du, sobald du ein KI-Tool selbst nutzt:
- Prompt: der Auftrag, den du in ein KI-Tool eingibst, in eigenen Worten oder als vorbereitete Vorlage. Je klarer und konkreter der Prompt, etwa mit Zielgruppe, Länge und Beispiel, desto brauchbarer das Ergebnis.
- Token: die kleinen Text-Bausteine, in die ein Modell Sprache zerlegt, oft Wortteile statt ganzer Wörter. Die Zahl der Token bestimmt meist, wie lang eine Anfrage sein darf und was sie kostet.
- Kontextfenster: wie viel Text ein Modell in einem Gespräch gleichzeitig berücksichtigen kann. Ist das Fenster voll, vergisst das System frühere Angaben, zum Beispiel Zahlen aus einer langen Tabelle, die du am Anfang eingefügt hast.
- Halluzination: eine überzeugend klingende, aber falsche oder frei erfundene Aussage, etwa eine Quelle, die nicht existiert, oder eine Zahl, die niemand geprüft hat. Deshalb muss jede KI-Ausgabe kontrolliert werden, bevor sie in eine Offerte, eine Mail oder eine Entscheidung einfliesst.
- Multimodal: ein System, das mehrere Arten von Inhalten gleichzeitig versteht, etwa ein Foto, gesprochene Sprache und Text in einer Anfrage. Das erlaubt zum Beispiel, ein Foto eines Lieferscheins hochzuladen und die Angaben direkt auslesen zu lassen.
Werkzeuge und Muster, die oft verwechselt werden
Diese Begriffe beschreiben, wie KI im Betrieb eingesetzt wird, und sie werden oft durcheinandergebracht:
- Chatbot: beantwortet eine einzelne Eingabe und wartet dann auf die nächste. Den folgenden Schritt macht immer noch ein Mensch, der Chatbot trifft keine eigene Entscheidung.
- Copilot: unterstützt eine Person direkt in ihrer Arbeit, schlägt Formulierungen vor, fasst zusammen oder korrigiert. Die Person bleibt am Steuer und übernimmt oder verwirft den Vorschlag.
- KI-Agent: wählt und führt innerhalb eines vorgegebenen Rahmens mehrere Schritte selbstständig aus, zum Beispiel eine Anfrage prüfen, eine Antwort entwerfen und eine Aufgabe anlegen. Weil er mehr allein entscheidet, braucht er auch mehr Kontrolle und klare Grenzen.
- Automatisierung: folgt festen, vorher festgelegten Regeln, ganz ohne KI. Bei einem wiederkehrenden, klar definierten Ablauf ist sie meist genauer und günstiger als eine KI-Lösung.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): eine Methode, bei der ein Modell zuerst in deinen freigegebenen Dokumenten nachschlägt, etwa Produktdatenblättern oder internen Richtlinien, bevor es antwortet. Das reduziert erfundene Aussagen, weil die Antwort an deine echten Unterlagen gebunden bleibt.
- Feinabstimmung (Fine-Tuning): ein bereits trainiertes Modell wird mit zusätzlichen, oft internen Beispielen gezielt auf eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Ton ausgerichtet. Das lohnt sich meist erst, wenn ein einfacher Prompt oder RAG nicht mehr ausreicht.
Warum die genauen Begriffe helfen
Wer die Begriffe unterscheidet, erkennt schneller, was ein Anbieter tatsächlich vorschlägt. Ein Chatbot ist etwas anderes als ein Agent, und eine Automatisierung ist keine KI. Diese Unterschiede entscheiden am Ende über Kosten, Kontrolle und Aufwand in deinem Betrieb.
Du musst dafür kein Fachwissen aufbauen. Es reicht, die Wörter im Alltag richtig einzuordnen und bei Unklarheit gezielt nachzufragen, statt ein Angebot ungeprüft zu unterschreiben.
Quellen und weiterführende Hinweise
FAQ
Nein. Es reicht, die Grundbegriffe zu verstehen und den Rest bei Bedarf nachzuschlagen. Wichtiger als das Vokabular ist, bei einem Angebot die richtige Frage zur eigentlichen Aufgabe zu stellen.
Eine Automatisierung folgt festen Regeln und weicht nicht davon ab. KI erkennt Muster und verarbeitet Sprache, kann dabei aber danebenliegen. Für einen klaren, sich wiederholenden Ablauf ist Automatisierung deshalb oft die günstigere und zuverlässigere Wahl.
Das System erzeugt eine Aussage, die plausibel klingt, aber falsch oder erfunden ist, etwa eine Quelle, ein Datum oder eine Zahl. Deshalb gehört jede KI-Ausgabe geprüft, bevor sie weiterverwendet wird, genauso, wie du die ersten Arbeiten einer neuen Mitarbeiterin prüfen würdest.
Mygenzy begleitet KMU in Appenzell Ausserrhoden, im Thurgau und in Zürich. Dieser Beitrag wurde mithilfe von KI erstellt und von Menschen geprüft.
Von den Begriffen zu deinem ersten Anwendungsfall
Im Wachstumscheck übersetzen wir diese Begriffe in konkrete Aufgaben deines Betriebs und zeigen, wo KI hilft und wo nicht. Verständlich, ohne Fachjargon.