KI-Begriffe einfach erklärt.

Agentic RAG

Agentic RAG erweitert RAG um einen Agenten. Statt einmal zu suchen und zu antworten, plant die KI mehrere Schritte: Sie formuliert die Suche um, liest Treffer aus verschiedenen Quellen, prüft, ob die Antwort die Frage wirklich beantwortet, und sucht bei Lücken nach. Das hilft bei Fragen, die sich nicht mit einem einzigen Textabschnitt klären lassen, etwa bei Vergleichen über mehrere Verträge oder Angebote. Der Preis ist ein höherer Aufwand je Anfrage und eine aufwendigere Absicherung. Wie bei RAG gilt: Die Antwort nennt ihre Quellen, und ein Mensch entscheidet, was daraus folgt.

Datensouveränität

Datensouveränität heißt: Sie entscheiden, wo Ihre Daten liegen, wer darauf zugreifen darf und wofür sie genutzt werden. Bei KI-Projekten betrifft das vor allem die Frage, ob Anfragen an einen externen Anbieter geschickt werden und in welchem Land dessen Server stehen. Möglich sind Dienste in der EU, ein Betrieb in Deutschland oder die Lösung auf eigener Hardware. Welche Stufe passt, hängt von der Art der Daten ab. Personenbezogene Daten und Betriebsgeheimnisse verlangen mehr Kontrolle als ein Werbetext. Wir legen das vor Projektstart gemeinsam mit Ihnen fest.

Embedding und Vektordatenbank

Ein Embedding ist die Darstellung eines Textes als Zahlenfolge, die seine Bedeutung abbildet. Texte mit ähnlichem Sinn liegen in diesem Zahlenraum nah beieinander, auch wenn sie andere Wörter verwenden. Eine Vektordatenbank speichert diese Zahlenfolgen und findet zu einer Frage schnell die ähnlichsten Abschnitte. Zusammen bilden beide die Suchgrundlage für RAG (siehe unten): Ihre Dokumente werden einmal in Embeddings umgewandelt, danach findet die KI passende Stellen, ohne dass jedes Dokument bei jeder Frage neu gelesen werden muss. Wo diese Datenbank läuft, ist eine Frage der Datensouveränität.

EU AI Act

Der EU AI Act, auf Deutsch KI-Verordnung, ist die Verordnung (EU) 2024/1689 und gilt unmittelbar in allen EU-Staaten. Sie regelt nicht die Technik an sich, sondern ihren Einsatz: Je höher das Risiko für Gesundheit, Sicherheit und Grundrechte, desto strenger die Anforderungen. Sie unterscheidet vier Stufen, von verbotenen Praktiken über Hochrisiko-KI und Transparenzpflichten bis zu Anwendungen mit geringem Risiko. Die meisten Pflichten treffen die Anbieter von KI-Systemen, Betreiber im Betrieb haben weniger, aber klare Aufgaben. Eine Rechtsberatung ersetzt dieser Eintrag nicht.

Fine-Tuning

Beim Fine-Tuning wird ein bereits trainiertes Sprachmodell mit eigenen Beispielen nachtrainiert, damit es einen bestimmten Stil, ein Format oder eine Fachsprache zuverlässiger trifft. Es verändert das Modell selbst und braucht dafür gut aufbereitete Trainingsbeispiele. Neues Faktenwissen lässt sich damit schlechter und teurer einbringen als mit RAG, wo die KI in Ihren aktuellen Dokumenten nachschlägt. Für viele Aufgaben im Mittelstand genügen deshalb ein gutes Prompting und RAG. Fine-Tuning lohnt sich erst, wenn eine Aufgabe sehr häufig und sehr gleichförmig anfällt und die Qualität mit den anderen Mitteln nicht reicht. Das prüfen wir im Einzelfall und raten oft zuerst zu einfacheren Mitteln.

Generative KI

Generative KI erzeugt neue Inhalte: Texte, Bilder, Audio, Programmcode oder Zusammenfassungen. Sie lernt dazu aus sehr vielen Beispielen, welche Muster zusammengehören, und setzt daraus eine neue Antwort zusammen. Sprachmodelle wie in Chat-Assistenten sind der bekannteste Fall. Im Betrieb hilft sie bei Entwürfen für Angebote, E-Mails oder Protokolle. Sie liefert Vorschläge, keine geprüften Tatsachen, und sie klingt dabei auch dann überzeugend, wenn sie sich irrt. Deshalb gehört vor jede folgenreiche Verwendung eine Prüfung durch einen Menschen. Bei ProzessX gilt der Grundsatz: Die KI bereitet vor, der Mensch gibt frei.

Halluzination

Von einer Halluzination spricht man, wenn ein Sprachmodell eine Aussage erfindet, die plausibel klingt, aber nicht stimmt. Das passiert, weil das Modell Wörter nach Wahrscheinlichkeit aneinanderreiht und nicht nachschlägt, ob etwas wahr ist. Typische Fälle sind erfundene Quellen, falsche Zahlen oder Gesetzesverweise, die es so nicht gibt. Das Risiko lässt sich senken, etwa durch RAG mit Quellenangabe, klare Aufgabenstellung und Prüfschritte, aber nicht auf null. Deshalb sollte jede KI-Ausgabe, auf der eine Entscheidung beruht, von einer Person geprüft werden. Gerade bei Zahlen, Fristen und Rechtsfragen lohnt der Blick in die genannte Quelle.

Human in the Loop

Human in the Loop bedeutet, dass an entscheidenden Stellen eines automatisierten Ablaufs ein Mensch prüft und freigibt. Die KI sammelt Informationen, macht einen Vorschlag oder entwirft eine Antwort, die Person bestätigt, ändert oder lehnt ab. Der Umfang ist frei wählbar: Bei Routine kann eine Stichprobe genügen, bei Angeboten, Verträgen oder Kundenversprechen sollte jede Ausgabe freigegeben werden. Das schützt vor Fehlern, schafft Vertrauen im Team und erleichtert die Einbindung des Betriebsrats. Es ist der Kern unseres Ansatzes: Die KI bereitet vor, der Mensch gibt frei.

KI-Agent

Ein KI-Agent ist ein System, das nicht nur eine Frage beantwortet, sondern eine Aufgabe in mehreren Schritten erledigt. Er plant das Vorgehen, nutzt Werkzeuge wie E-Mail, Kalender, Datenbanken oder Ihr CRM, prüft Zwischenergebnisse und macht weiter, bis die Aufgabe erledigt ist. Ein Beispiel: Der Agent liest eine Anfrage, sucht passende Unterlagen, entwirft ein Angebot und legt es zur Freigabe vor. Je mehr Werkzeuge ein Agent bedient, desto wichtiger sind klare Grenzen, Protokolle und eine Freigabe durch Menschen vor folgenreichen Schritten.

KI-Telefonassistent

Ein KI-Telefonassistent nimmt Anrufe an, versteht gesprochene Sprache und antwortet in natürlicher Stimme. Er kann Anliegen aufnehmen, Fragen zu Öffnungszeiten oder Leistungen beantworten, Termine buchen und bei Bedarf an eine Person weiterleiten. Technisch verbindet er Spracherkennung, ein Sprachmodell und Sprachausgabe mit Ihrem Kalender oder Ihrer Software. Sinnvoll ist er vor allem dort, wo Anrufe außerhalb der Geschäftszeiten oder in Spitzenzeiten unbeantwortet bleiben. Wichtig sind ein klarer Hinweis, dass der Anrufer mit einer KI spricht, und ein einfacher Weg zu einer echten Person.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist der Oberbegriff für Computersysteme, die Aufgaben lösen, für die sonst menschliches Denken nötig wäre: Sprache verstehen, Muster erkennen, Entscheidungen vorbereiten oder Texte schreiben. Die heute verbreiteten Systeme lernen aus Daten, statt jeden Schritt fest vorgegeben zu bekommen. Sie sind leistungsfähig in klar umrissenen Aufgaben, aber nicht allwissend und nicht frei von Fehlern. Für Betriebe zählt weniger die Technik als der Nutzen: Wo entlastet KI im Alltag, und wer prüft das Ergebnis? Genau dort setzen wir mit der Beratung an.

Large Language Model (LLM)

Ein Large Language Model, auf Deutsch großes Sprachmodell, ist die Technik hinter Chat-Assistenten. Es wurde mit sehr großen Textmengen trainiert und berechnet zu einem Text, welches Wort wahrscheinlich als Nächstes folgt. Daraus entstehen Antworten, Zusammenfassungen, Übersetzungen und Programmcode. Ein Sprachmodell kennt nur, was in seinem Training und in der aktuellen Anfrage steht. Ihre internen Dokumente kennt es nicht, wenn man sie ihm nicht mitgibt, etwa über RAG. Modelle unterscheiden sich in Leistung, Kosten, Geschwindigkeit und darin, wo sie betrieben werden können.

MCP (Model Context Protocol)

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen mit Werkzeugen und Datenquellen sprechen. Statt für jede Software eine eigene Anbindung zu bauen, stellt ein MCP-Server seine Funktionen in einheitlicher Form bereit, zum Beispiel Kontakte suchen, eine Notiz anlegen oder ein Dokument lesen. Ein KI-Agent kann diese Funktionen dann nutzen. Für Betriebe bedeutet das weniger Einzelanbindungen und mehr Austauschbarkeit. Wichtig bleibt die Rechtevergabe: Ein Agent sollte nur das dürfen, was die Person dürfte, in deren Namen er handelt.

On-Premise-KI

On-Premise heißt, dass die KI auf eigener Hardware oder in einer selbst kontrollierten Umgebung läuft, nicht bei einem externen Dienst. Ihre Daten verlassen das Haus oder Ihren gewählten Rechenzentrumsstandort nicht. Das ist die weitestgehende Form der Datensouveränität und kann bei sensiblen Daten oder Vorgaben des Betriebsrats den Ausschlag geben. Dafür müssen Hardware, Betrieb und Aktualisierung eingeplant werden, und offene Modelle erreichen nicht in jeder Aufgabe die Qualität der größten Cloud-Modelle. Wir ordnen das in einem Stufenmodell ein, von der EU-Cloud bis zur eigenen Hardware.

Prompt

Ein Prompt ist die Anweisung an ein Sprachmodell: die Frage, die Aufgabe und alles, was das Modell dazu wissen soll. Gute Prompts nennen die Rolle, das Ziel, den Ton, das gewünschte Format und gegebenenfalls Beispiele. Sie unterscheiden klar zwischen Anweisung und Material, etwa dem Text, der zusammengefasst werden soll. Wer Prompts im Team teilt und pflegt, erhält gleichmäßigere Ergebnisse. In Automatisierungen stehen Prompts fest im Ablauf, in Chat-Assistenten schreibt sie die Person selbst. Lernen lässt sich das Formulieren gut an eigenen Beispielen, etwa in einem Workshop.

Prozessautomatisierung

Prozessautomatisierung heißt, wiederkehrende Abläufe so zu gestalten, dass Software sie ganz oder teilweise übernimmt: Daten übertragen, Anfragen sortieren, Dokumente anlegen oder Termine abstimmen. Klassische Automatisierung folgt festen Regeln. Mit KI lassen sich auch Abläufe automatisieren, die unstrukturierte Eingaben wie freie E-Mails oder Telefonate enthalten. Am Anfang steht immer die Prozessaufnahme: Welcher Ablauf kommt oft vor, ist klar beschreibbar und lohnt den Aufwand? Auch die Beteiligten gehören früh an den Tisch, vom Fachbereich bis zum Betriebsrat. Danach folgen ein kleiner Pilot und der Ausbau dessen, was im Alltag funktioniert.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

RAG heißt auf Deutsch etwa „durch Suche angereicherte Textgenerierung“. Vor der Antwort sucht das System in Ihren eigenen Dokumenten nach passenden Abschnitten und gibt sie dem Sprachmodell mit. Die Antwort beruht dann auf Ihrem Material statt auf dem allgemeinen Training des Modells und kann ihre Quellen nennen. So bleibt Wissen aktuell, ohne dass das Modell nachtrainiert werden muss. RAG senkt das Risiko von Halluzinationen, schließt es aber nicht aus. Typische Einsätze sind Wissensbasen für Service, Vertrieb und Technik sowie Chatbots auf Basis der eigenen Unterlagen.

Responsible AI

Responsible AI, verantwortungsvolle KI, beschreibt den Anspruch, KI so einzusetzen, dass sie nachvollziehbar, sicher und mit Rücksicht auf Menschen arbeitet. In der Praxis heißt das: klare Zuständigkeiten, Freigabe durch Menschen bei folgenreichen Schritten, Schutz personenbezogener Daten, Transparenz gegenüber Beschäftigten und Kunden und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben wie des EU AI Act. Für uns ist Responsible AI keine Zusatzseite, sondern die Arbeitsgrundlage. Ihre Daten bleiben in der EU, und wir ordnen jedes Vorhaben vor dem Start nach Risiko und Datenart ein.

RPA (Robotic Process Automation)

Bei RPA bedient eine Software wie ein „Roboter“ Programmoberflächen nach festen Regeln: Sie klickt, kopiert Felder und überträgt Daten zwischen Anwendungen. RPA eignet sich für stabile, regelbasierte Abläufe mit gleichbleibenden Masken, bei denen es keine Schnittstelle gibt. Sie versteht keine Inhalte und stößt an Grenzen, sobald sich eine Maske ändert oder Eingaben unstrukturiert sind. KI kann RPA ergänzen, etwa indem sie eine E-Mail liest und die Daten aufbereitet, die der Roboter dann einträgt. Ob RPA, KI oder beides passt, klären wir bei der Prozessaufnahme.

Workflow

Ein Workflow ist ein Ablauf aus Schritten, die nacheinander oder abhängig von Bedingungen ausgeführt werden: etwa „Anfrage eingegangen, Angaben prüfen, fehlende Angaben nachfragen, Entwurf anlegen, Person informiert“. In Automatisierungswerkzeugen wird er als Kette von Bausteinen gebaut und läuft ohne Zutun, sobald ein Auslöser eintritt. Einzelne Schritte können KI enthalten, etwa zum Lesen von Texten oder zum Entwerfen einer Antwort. Wichtig sind Fehlerbehandlung und Protokoll: Was passiert, wenn ein Schritt scheitert, und wer sieht, was gelaufen ist? In XOS lassen sich Workflows als Vorlagen anlegen und teilen.

Hinweis: Das Glossar gibt einen allgemeinen Überblick und ist keine Rechts- oder Anlageberatung. Zu rechtlichen Fragen, etwa zum EU AI Act oder zum Datenschutz, holen Sie bitte Ihre Rechtsberatung dazu.