Diese KI-Begriffe sollten Sie kennen

Glossar der wichtigsten KI-Begriffe für KMU

Keine Sorge, Es ist eine große Herausforderung, das Thema Künstliche Intelligenz in Unternehmen zu etablieren und dafür UseCases zu entwickeln. Alle KMUs stehen genau vor vor diesen Herausforderungen.

Aber Fakt ist auch: wer dieses Thema sich nicht aneignet, den wird es vermutlich nicht mehr so lange geben – so ehrlich muss man leider sein. KI kann riesige Effizienzgewinne generieren, was im globalen Wettbewerb entscheidend über Erfolg und Misserfolg sein kann. Sie finden hier die wichtigsten KI-Begriffe, die sie schon mal gehört haben sollten.

Themenfeld 1: Einstieg, Grundlagen und Nutzen für KMU

Automatisierung

Erklärung: Automatisierung steht für die Durchführung von Aufgaben & Prozessen durch Technologie, die keinen menschlichen Eingriff mehr erfordert.

Beispiel: Der komplette Revenue-Prozess Die KI erstellt aus einer groben Leistungsbeschreibung ein konsistentes Angebot, prüft die Inhalte, empfiehlt Preise anhand früherer Abschlüsse und versendet das Dokument. Der Kunde signiert digital, woraufhin automatisch der Auftrag ausgelöst, alle relevanten Abteilungen informiert, das Projekt angelegt und die Aufgaben verteilt werden.

Ihr Benefit: KMU können Automatisierung nutzen, um wiederkehrende Arbeitsabläufe wie Rechnungsstellung, Datenverarbeitung oder Lagerverwaltung effizienter zu gestalten. Dies spart Zeit, reduziert Fehler und ermöglicht Mitarbeitern, sich auf strategisch wichtigere Aufgaben zu fokussieren.

Large Language Modelle (LLMs)

Erklärung: LLMs sind die Basis für KI-Systeme wie ChatGPT, Claude, Perplexity & Co.. Diese Modelle wurden auf großen Datenmengen trainiert. Für KMU sind sie relevant, weil sie Textaufgaben wie Kundenkommunikation oder Berichte effizient unterstützen können.

Beispiel: Nicht jedes Tool bedarf ein eigenes LLM. Viele KI-Tools basieren auf dem LLM von Open AI, die die Plattform ChatGPT betreiben. 

Ihr Benefit: Wir können in unserem ACPilot, die DSGVO-sichere KI-Plattform für Ihr Unternehmen, mehrere LLMs einbinden und sie so konfigurieren, wie es Sie optimal unterstützt.

Custom GPTs

Erklärung: Custom GPTs sind individuell angepasste KI-Modelle, die auf die Daten und Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten werden. So können eigene Dokumente, Prozesse oder Fachbegriffe in die KI eingebunden werden. 

Beispiel: Wie bereits bei LLMs anggesprochen, können Sie mit unserem ACPiloten Ihre ganz individuelles KI-Tool bauen, indem wir mehrere LLMs ansprechen, die Datenbasis Ihres Unternehmen einbinden. All das können wir im Rahmen der DSGVO-Richtlinien umsetzen. 

Ihr Benefit: KMU gewinnen dadurch Sicherheit, dass die KI wirklich zum Unternehmen passt. Sie können DSGVO-konform mit KIs mit Ihren Unternehmensdaten trainieren, ohne dass sie zu allgemeinen Trainingsdaten genutzt werden. Dadurch kommen Sie wesentlich schneller an die Informationen, die Sie suchen.

Chatbots & Conversational AI

Erklärung:

Chatbots sind KI-Programme, die automatisch mit Menschen kommunizieren, meist über Text oder Sprache. Conversational AI geht noch weiter und versteht komplexere Kontexte. KMU können diese Technologie nutzen, um Kundenservice oder Mitarbeiteranfragen zu entlasten.

Beispiel: Auf Websites begegnet man nun häufiger, dass Chatbots Kommunikationsschnittstelle angeboten werden. So können Details zu Produkten näher erklärt, Stati der Bestellungen (Versandvorbereitung, Status des Versandes etc.) übermittelt werden oder Reklamationsabläufe übernommen werden.  

Ihr Benefit: Hier können 75-80 % der Anfragen bereits maschinell bearbeitet werden. Das sorgt für kürzere Response-Times am Telefon oder per E-Mail bei geringerem Personalaufwand.

Prompting bzw. Prompt Engineering

Erklärung:

Prompting bezeichnet die Art und Weise, wie man Eingaben an ein KI-System formuliert. Je präziser der Prompt, desto hilfreicher ist die Antwort. KMU können damit lernen, KI-Tools gezielt für ihre Fragen und Aufgaben einzusetzen. Es gibt viele Faktoren, wie gutes oder schlechtes Prompting die Antwortqualität beeinflussen. Als Prompt Engineering bezeichnet man an der Optimierung des Promptes und der Prompting Strategie. 

Beispiel: 

 

Ihr Benefit: Buchen Sie Trainings & Weiterbildung und sorgen Sie für internen Erfahrungsaustausch – das steigert die Prompting- bzw. Ergbnisqualität und die Akzeptanz der Nutzung von KI. 

 

Generative KI

Erklärung: Generative KI erzeugt eugenständig neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos. Sie basiert auf großen Datenmengen und Modellen, die Muster erkennen und daraus Ergebnisse ableiten.

Beispiel: Mit Tools wie ChatGPT, Claude, DALL-E, etc. können KMU Bilder für Marketing-Kampagnen, Newsletter oder Produkte & deren mit wenigen Klicks und einfachen Prompts generieren. 

Ihr Benefit: Mit guten Prompting spart man extrem viel Zeit, steigert die Effizienz und öffnet neue Möglichkeiten der Kreativität. Routineaufgaben lassen sich automatisieren.

 

KI-Agent

Erklärung: Ein KI-Agent ist ein digitales System, das Aufgaben eigenständig erledigen kann, indem es Informationen verarbeitet und Entscheidungen trifft. 

Beispiel: Beispiele sind Assistenten, die Termine planen oder E-Mails vorsortieren. 

Ihr Benefit: Wiederkehrende Arbeiten können automatisiert und Ressourcen geschont werden können. So lassen sich Prompts am nachhaltigsten Speichern

 

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Themenfeld 2: Daten & Analyse – wie KI funktioniert

Machine Learning (ML)

Erklärung: ML ist ein Teilgebiet der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen, ohne dafür explizit programmiert zu werden. Für KMU ist ML wichtig, um Muster in Daten zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Beispiel: Ein Beispiel ist die Vorhersage von Verkaufszahlen anhand vergangener Bestellungen. ML trägt bei der KI-Nutzung dazu bei, Prognosen zu treffen, die viele Faktoren berücksichtigt, auf Makrotrends zurückgreift und aus den historischen Daten des Unternehmens lern. 

Ihr Benefit: Wenn die KI richtig trainiert ist, werden die Ergebnisse genauer und man kann Einnahmen, Ausgaben / Investitionen und den Cash Flow wesentlich besser planen. 

Deep Learning

Erklärung: Deep Learning ist eine spezielle Form von Machine Learning, die auf komplexen, mehrschichtigen neuronalen Netzen basiert. Es ist besonders leistungsstark bei komplexen Bild-, Sprach- und Mustererkennung oder mit sehr großen Datenmengen zu arbeiten. 

Beispiel: Ein Deep-Learning-Modell erkennt in Fotos automatisch Objekte wie Autos, Straßenschilder oder Personen – Grundlage für moderne Anwendungen wie autonomes Fahren oder Gesichtserkennung.

Ihr Benefit: Für KMU zeigt es, wie KI Aufgaben übernehmen kann, die früher nur Menschen leisten konnten. Dabei ermöglicht Deep Learning eine sehr hohe Genauigkeit bei der Analyse und Verarbeitung der Daten.

Neuronale Netze

Erklärung: Neuronale Netze sind rechnerische Modelle, die lose an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns angelehnt sind. Sie bestehen aus vielen verbundenen „Knoten“ (Neuronen), die Informationen verarbeiten. Sie bilden die Grundlage moderner KI-Anwendungen, die auch für KMU relevant sind.

Beispiel: Ein neuronales Netzwerk kann anhand vieler E-Mails lernen, Spam von erwünschten Nachrichten zu unterscheiden, indem es typische Merkmale wie bestimmte Wörter oder Absender analysiert.

Ihr Benefit: Als Grundlage vieler moderner KI-Technologien ermöglichen neuronale Netzwerke, auch sehr komplexe Probleme zu lösen – von der Bild- und Spracherkennung über Übersetzungen bis hin zu personalisierten Empfehlungen.

Künstliche Neuronale Netze (ANN)

Erklärung: Künstliche Neuronale Netze bzw. Artificial Neural Networks oder ANN orientieren sich am Aufbau des menschlichen Gehirns und bestehen aus künstlichen Neuronen, die in Schichten miteinander verbunden sind. Durch Anpassung der Verbindungen („Gewichte“) können sie aus Beispielen lernen und Muster erkennen.

Beispiel: Ein ANN wird mit tausenden Röntgenbildern trainiert und lernt so, Anomalien oder Krankheitsbilder wie Tumore automatisch zu erkennen.

Ihr Benefit: ANNs ermöglichen es, große Datenmengen zu analysieren, komplexe Zusammenhänge zu modellieren und Aufgaben zu automatisieren – von der Bilderkennung über Sprachverarbeitung bis hin zu Vorhersagen im Business-Umfeld.

Natural Language Processing (NLP)

Erklärung: NLP ermöglicht die Automatisierung sprachbasierter Aufgaben wie Textanalyse, Übersetzungen, Sentiment-Analysen oder Spracherkennung. Es verbindet Linguistik mit Informatik, um Texte und Sprache für Computer „verständlich“ zu machen.

Beispiel: Kundenservice-Chatbots nutzen NLP, um Fragen von Nutzer:innen in natürlicher Sprache zu verstehen und passende Antworten zu geben.

Ihr Benefit: Unternehmen profitieren von effizienter Kommunikation, besserem Kundenservice und tieferen Einblicken in große Mengen an Textdaten.

Computer Vision

Erklärung: Computer Vision bringt der KI bzw. den Computern das „Sehen“ bei. Systeme analysieren und interpretieren visuelle Daten wie Bilder oder Videos, um Objekte, Szenen oder Muster automatisch zu erkennen.

Beispiel: Ein Kamerasystem in der Qualitätskontrolle erkennt Produktionsfehler, indem es Bauteile automatisch auf Kratzer oder Abweichungen prüft.

Ihr Benefit: Computer Vision ermöglicht die Automatisierung visueller Aufgaben, steigert Präzision und Geschwindigkeit und wird u. a. in Medizin, Industrie, Sicherheit und autonomen Fahrzeugen eingesetzt.

Predictive Analytics

Erklärung: Predictive Analytics nutzt historische Daten, statistische Modelle und KI, um zukünftige Entwicklungen oder Ereignisse vorherzusagen.

Beispiel: Ein Energieversorger sagt mithilfe von Predictive Analytics den Stromverbrauch für die nächste Woche voraus und kann so die Netzauslastung optimal steuern.

Ihr Benefit: Unternehmen erhalten bessere Entscheidungsgrundlagen, können Risiken minimieren und Chancen frühzeitig erkennen – von der Nachfrageplanung bis zur Wartung von Maschinen.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Erklärung: Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein KI-Ansatz, bei dem ein Sprachmodell (z. B. ChatGPT) aktuelle Informationen aus einer Wissensdatenbank oder Dokumenten „abruft“ (Retrieval) und diese in seine Antwort integriert (Generation).

Beispiel: Ein Kundenservice-Chatbot nutzt RAG, um bei einer Frage nicht nur auf Trainingsdaten zuzugreifen, sondern zusätzlich die aktuelle interne Wissensdatenbank einzubeziehen.

Ihr Benefit: RAG sorgt für präzisere und aktuellere Antworten, reduziert Halluzinationen von Sprachmodellen und ermöglicht eine einfache Anbindung an Unternehmensdaten.

Themenfeld 3: Infrastruktur & Datenbasis – wo läuft KI eigentlich?

Big Data

Erklärung: Big Data umschreibt extrem große und komplexe Datenmengen, die sich mit herkömmlichen Methoden nicht mehr effizient speichern oder auswerten lassen. Sie zeichnen sich durch hohes Volumen, hohe Geschwindigkeit (Echtzeit) und große Vielfalt aus.

Beispiel: Soziale Netzwerke generieren täglich Milliarden von Posts, Likes und Kommentaren, die als Big Data analysiert werden können.

Ihr Benefit: Durch Big-Data-Analysen gewinnen Unternehmen wertvolle Einblicke, erkennen Trends frühzeitig und können datengetriebene Entscheidungen treffen.

Data Mining

Erklärung: Data Mining ist ein Verfahren zur systematischen Analyse großer Datenmengen, um verborgene Muster, Zusammenhänge oder Trends zu entdecken. Es nutzt statistische Methoden und Algorithmen.

Beispiel: Ein Händler setzt Data Mining ein, um Kaufverhalten zu analysieren und herauszufinden, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden.

Ihr Benefit: Unternehmen können durch Data Mining bessere Prognosen treffen, Marketingstrategien optimieren und neue Geschäftspotenziale identifizieren.

Cloud Computing

Erklärung: Cloud Computing bezeichnet die Bereitstellung von IT-Ressourcen wie Speicherplatz, Rechenleistung oder Software über das Internet („die Cloud“) statt auf lokalen Servern.

Beispiel: Ein Unternehmen nutzt Cloud-Dienste wie das ACP Rechenzentrum, um flexibel Anwendungen bereitzustellen und Daten zentral zu speichern.

Ihr Benefit: Cloud Computing ermöglicht hohe Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und ortsunabhängigen Zugriff – ohne eigene Infrastruktur betreiben zu müssen. Gleichzeitig kann man Fachkräfte einsparen, indem man die Datenstruktur und -Sicherheit in die Hände von Experten legt.

Edge Computing

Erklärung: Edge Computing beschreibt die Verarbeitung von Daten direkt am Ort ihrer Entstehung („am Rand“ des Netzwerks), anstatt sie komplett in die Cloud zu senden.

Beispiel: Sensoren in einer Fabrik werten Produktionsdaten sofort vor Ort aus, um Maschinenfehler in Echtzeit zu erkennen.

Ihr Benefit: Edge Computing reduziert Latenzzeiten, spart Bandbreite und ermöglicht schnelle, lokale Entscheidungen – besonders wichtig für IoT, autonome Fahrzeuge oder Industrie 4.0.

 

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BERATUNGSGESPRÄCH

Themenfeld 4: Strategische & ethische Aspekte

Augmented Intelligence

Erklärung: Augmented Intelligence („erweiterte Intelligenz“) ist ein Ansatz, der den Menschen assistiert und unterstützt.

Beispiel: Ein Arzt nutzt ein KI-System, das Bildaufnahmen analysiert und mögliche Auffälligkeiten markiert, beispielsweise durch bildgebende AR-Brillen. Die endgültige Diagnose trifft jedoch der Arzt.

Ihr Benefit: Augmented Intelligence unterstützt dabei, Prozesse schneller abzuwickeln, da die KI-Unterstützung direkt bei der Ausführung unterstützt.

KI-Ethik

Erklärung: KI-Ethik beschäftigt sich mit den moralischen und gesellschaftlichen Fragen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz – etwa Fairness, Transparenz, Verantwortung, Datenschutz und den Auswirkungen von KI auf das gesellschaftliche Zusammenleben.

Beispiel: Eine aktuelle Debatte, die schon lange diskutiert wird, ist das Unfall-Dilemma bei autonomen Fahren. Die Automobilindustrie muss sicherstellen, dass Fahrzeuge in Gefahrensituationen richtige Entscheidungen treffen, die möglichst wenig Schaden verursachen. 

Ihr Benefit: Ethische Leitlinien schaffen Vertrauen in KI-Systeme, vermeiden Diskriminierung und sichern die gesellschaftliche Akzeptanz.

Persuasive KI

Erklärung: Persuasive KI bezeichnet Systeme, die gezielt darauf ausgelegt sind, das Verhalten oder die Entscheidungen von Menschen zu beeinflussen – oft durch Personalisierung und psychologische Mechanismen.

Beispiel: Eine Fitness-App motiviert Nutzer:innen durch KI-gesteuerte Nachrichten und Gamification-Elemente, mehr Schritte am Tag zu machen.

Ihr Benefit: Persuasive KI kann zu positiven Verhaltensänderungen beitragen (z. B. Gesundheit, Nachhaltigkeit) – gleichzeitig erfordert sie strenge Regeln, um Manipulation zu vermeiden.

Reinforcement Learning

Erklärung: Reinforcement Learning (Bestärkendes Lernen) ist ein KI-Ansatz, bei dem ein Agent durch Ausprobieren („Trial and Error“) lernt. Für gute Entscheidungen erhält er Belohnungen, für schlechte Strafen.

Beispiel: Ein KI-Programm lernt Schach zu spielen, indem es Millionen Partien simuliert und durch Belohnungssysteme Strategien optimiert.

Ihr Benefit: Ein KI-Programm lernt Schach zu spielen, indem es Millionen Partien simuliert und durch Belohnungssysteme Strategien optimiert.

Robotic Process Automation (RPA)

Erklärung: Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie, bei der „Software-Roboter“ wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben automatisiert übernehmen – z. B. Dateneingaben oder Formularbearbeitungen.

Beispiel: Ein Versicherungsunternehmen setzt RPA ein, um automatisch Schadensmeldungen aus E-Mails in das Verwaltungssystem zu übertragen.

Ihr Benefit: RPA entlastet Mitarbeitende von monotonen Aufgaben, reduziert Fehler und steigert Effizienz – ohne dass bestehende IT-Systeme grundlegend verändert werden müssen.

Fazit: Künstliche Intelligenz als strategische Chance für KMU

Die Vielzahl an KI-Begriffen zeigt, wie dynamisch und vielfältig das Thema Künstliche Intelligenz ist. Von Grundlagen wie neuronalen Netzen bis hin zu praxisnahen Anwendungen wie Chatbots oder Custom GPTs – jedes Konzept trägt auf seine Weise dazu bei, den Einsatz von KI in Unternehmen verständlich und greifbar zu machen. Für KMU eröffnet dieses Wissen die Möglichkeit, Chancen gezielt zu nutzen, Mythen zu entkräften und den eigenen Weg in eine digital unterstützte Zukunft zu gestalten. Der Innovationsdruck ist hoch – nutzen Sie jetzt und entwickeln passgenaue KI-UseCases für Ihr Unternehmen.  

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