Glossar
Begriffe rund um KI, Automatisierung, lokale Modelle, Datenschutz und Praxis — kurz erklärt, ohne Bullshit-Bingo.
71 Begriffe in 8 Kategorien. Verlinkt aus Artikeln, dauerhaft erweitert.
KI-Grundlagen
KI (Künstliche Intelligenz)
Sammelbegriff für Systeme, die Aufgaben erledigen, für die normalerweise menschliche Intelligenz nötig wäre.
LLM (Large Language Model)
Großes Sprachmodell — KI, die mit Milliarden Textbeispielen trainiert wurde und Sprache generiert.
Generative KI
KI, die neue Inhalte erzeugt (Text, Bild, Audio, Video) — im Gegensatz zu klassifizierender KI.
Prompt
Die Eingabe-Anweisung an eine KI. Die Qualität des Prompts bestimmt die Qualität der Antwort.
Token
Die kleinste Einheit, in die ein KI-Modell Text zerlegt — ungefähr 0,7 Wörter im Deutschen.
Kontextfenster
Wie viel Text ein Modell gleichzeitig lesen kann. Modern: 128k bis 2M Tokens.
Halluzination
Wenn die KI etwas erfindet und überzeugend als Fakt präsentiert.
Temperature
Stellschraube für Zufälligkeit der KI-Antwort — niedrig = konservativ, hoch = kreativ.
Multimodal
Modelle, die mehrere Datenarten verarbeiten (Text + Bild + Audio + Video).
Embedding
Vektor-Darstellung von Text — die Grundlage für semantische Suche und Ähnlichkeitsvergleiche.
Inferenz
Der Prozess, bei dem ein trainiertes Modell tatsächlich Antworten erzeugt.
Open Source / Open Weights
Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind (Llama, Mistral, Qwen) — im Gegensatz zu Closed (GPT, Claude).
Tools & Plattformen
ChatGPT
OpenAIs Chat-Interface zu seinen GPT-Modellen — der Tool-Marktführer.
Claude
Anthropics KI-Assistent — bei Code und langen Texten oft die Empfehlung.
Perplexity
KI-Suchmaschine — beantwortet Fragen mit Quellen statt Links.
Midjourney
Bildgenerator mit künstlerischem Stil, läuft über Web und Discord.
Stable Diffusion
Offener Bildgenerator — lokal auf eigener Hardware lauffähig.
ElevenLabs
Sprachsynthese-Tool — produziert realistische Voiceovers, auch auf Deutsch.
Ollama
Tool zum lokalen Betreiben von LLMs — ein Befehl, ein Modell.
LM Studio
Grafische Oberfläche für lokale LLMs — gut für Einsteiger.
OpenWebUI
Web-Frontend für lokale Modelle — sieht aus wie ChatGPT, läuft zuhause.
Notion AI
KI-Funktionen in Notion — schreibt, fasst zusammen, übersetzt.
Automatisierung
No-Code
Software bauen ohne Programmieren — per Klick und Drag-and-Drop.
Workflow
Definierte Abfolge von Schritten, die automatisch ausgeführt werden.
n8n
Open-Source-Automatisierungs-Plattform, self-hostable, sehr KI-freundlich.
Make
Visuelle Automatisierungs-Plattform mit großem App-Katalog (früher Integromat).
Zapier
Pionier der No-Code-Automation, etwas teurer, größtes Ökosystem.
Trigger
Das Ereignis, das einen Workflow startet (neue Mail, neues Formular, Zeitplan).
Webhook
Eine URL, die auf Ereignisse wartet — der häufigste Trigger.
API
Schnittstelle, über die Systeme automatisiert miteinander reden.
Agenten & Fortgeschrittenes
KI-Agent
KI, die mehrschrittige Aufgaben selbständig plant und ausführt — nicht nur antwortet.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
KI, die zuerst in deinen Dokumenten sucht, bevor sie antwortet.
Function Calling / Tool Use
KI ruft Programme auf (z. B. Suche, Rechner, Datenbank) während sie antwortet.
MCP (Model Context Protocol)
Standard, mit dem KI-Tools auf externe Daten und Aktionen zugreifen.
Fine-Tuning
Ein bestehendes Modell mit eigenen Daten nachtrainieren.
Prompt Engineering
Die Kunst, KI-Anweisungen so zu formulieren, dass gute Antworten rauskommen.
System Prompt
Die unsichtbare Anweisung, die das Verhalten eines KI-Assistenten festlegt.
Chain-of-Thought
Technik, bei der die KI laut denkt — bessere Antworten bei Logik-Aufgaben.
Lokale KI & Self-Hosting
Lokale KI
Modelle, die auf eigener Hardware laufen — keine Cloud, keine Datenabflüsse.
Self-Hosting
Software auf eigener Infrastruktur betreiben statt bei einem Anbieter.
GGUF
Dateiformat für quantisierte Modelle — der Standard für Ollama, LM Studio und Co.
Quantisierung
Modell-Größe reduzieren durch weniger genaue Zahlen — schneller, weniger RAM.
VRAM
Speicher der Grafikkarte — der Engpass beim lokalen Modell-Betrieb.
Parameter
Die Gewichte eines Modells — 7B = 7 Milliarden Parameter.
Llama
Metas offene Modell-Familie — Grundlage für viele lokale Setups.
Mistral
Französisches Open-Weights-Modell, sehr effizient — EU-Heimspiel.
Qwen
Alibabas Modell-Familie — in 2026 oft die DACH-Empfehlung für Code und Multilingual.
DeepSeek
Chinesisches Modell mit starkem Code/Reasoning-Fokus.
Hardware
GPU
Grafikkarte — das wichtigste Bauteil für KI-Inferenz und -Training.
CUDA
NVIDIAs Software-Schicht — Standard für GPU-beschleunigte KI.
Mini-PC
Kleiner Computer (z. B. Mac Mini, GMKtec) — taugt für mittlere KI-Modelle.
Homelab
Server zuhause — KI, Storage, Backups, alles in eigener Hand.
NAS
Netzwerk-Speicher — oft kombiniert mit lokaler KI für RAG über eigene Dateien.
Cloud-GPU
GPU stundenweise mieten (RunPod, Vast, Lambda) — Hardware ohne Investition.
TPU
Googles KI-Spezial-Chip — relevant für Cloud, kaum für lokal.
NPU
KI-Beschleuniger in modernen CPUs — Apple Silicon, Snapdragon, AMD Ryzen AI.
Datenschutz, Recht & Compliance
DSGVO
EU-Datenschutz-Grundverordnung — gilt für jede KI-Nutzung mit Personendaten.
EU AI Act
EU-Gesetz zur KI-Regulierung, gestaffelt nach Risiko, ab 2026 in Stufen aktiv.
Auftragsverarbeitung (AVV)
Vertrag, der nötig ist, wenn ein Tool deine Personendaten verarbeitet.
Datenresidenz
Wo Daten physisch gespeichert sind — EU vs US-Server.
Schrems II
Urteil des EuGH, das US-Cloud-Nutzung in der EU rechtlich heikel macht.
Souveränität (digitale)
Kontrolle über eigene Daten, Modelle und Infrastruktur.
PII
Personally Identifiable Information — alles, was eine Person identifizierbar macht.
Geschäfts-Praxis
ROI
Return on Investment — was kommt für den Aufwand zurück? Bei KI oft als Zeit-Ersparnis messbar.
TCO
Total Cost of Ownership — Vollkosten inkl. Lizenzen, Strom, Wartung, Training.
PoC
Proof of Concept — Mini-Pilot, bevor man groß investiert.
Use Case
Konkreter Anwendungsfall mit definiertem Output und Mehrwert.
KI-Richtlinie
Internes Dokument, das regelt, welche Tools wofür benutzt werden dürfen.
Shadow IT
Mitarbeiter nutzen Tools an der IT vorbei — bei KI besonders riskant.
Vendor Lock-in
Abhängigkeit von einem Anbieter — bei KI durch Datenmenge und Workflows real.
Time-to-Value
Wie schnell ein Tool nach Einführung tatsächlich Mehrwert liefert.