KI von A bis Z

Künstliche Intelligenz ist voller Fachbegriffe, die im Alltag selten erklärt werden. Hier finden Sie die wichtigsten Begriffe rund um KI-Projekte – verständlich erklärt und mit Bezug zu dem, was wir bei AI Tailor tatsächlich umsetzen.

A

AI Act: Die EU-Verordnung zur Regulierung von KI-Systemen, die je nach Risikostufe unterschiedliche Anforderungen an Unternehmen stellt. Wir prüfen jedes Projekt gemeinsam mit unseren eigenen Rechtsexperten auf AI-Act-Konformität.

API (Programmierschnittstelle): Eine standardisierte Schnittstelle, über die verschiedene Systeme miteinander kommunizieren können. Unsere Entwickler bauen die passenden APIs, damit Ihre KI-Lösung reibungslos mit vorhandener Software zusammenarbeitet.

Agent (KI-Agent): Verknüpft Sprachmodelle mit Ihren bestehenden Systemen – etwa DMS, ERP oder E-Mail-Postfach – und führt mehrstufige Aufgaben eigenständig aus, statt nur einzelne Anfragen zu beantworten. Mehr dazu auf unserer Technologie-Seite.

B

Bedarfsanalyse: Der erste Schritt jedes Projekts – wir identifizieren gemeinsam mit Ihnen, wo KI in Ihrem Unternehmen den größten Nutzen bringt. Mehr dazu in unserem Ablauf.

Backend: Der technische Unterbau einer KI-Lösung – Server, Datenbanken und Modelle, die im Hintergrund laufen. Wir wählen die passende Backend-Architektur passend zu Ihrer Hardware und Ihren Anwendungsfällen aus.

C

Change Management: Die Begleitung Ihrer Mitarbeiter durch die Einführung neuer KI-Systeme – von der Kommunikation bis zur Anpassung von Prozessen, damit die neue Technologie auch tatsächlich angenommen wird.

Cloud-Modell: Ein KI-Modell, das bei einem externen Anbieter gehostet wird und über das Internet genutzt wird. Oft schneller startklar als eine eigene Infrastruktur, dafür mit weniger Kontrolle über die Daten – das Gegenstück zu On-Premise.

D

DSGVO: Die Datenschutz-Grundverordnung regelt den Umgang mit personenbezogenen Daten in der EU. Bei KI-Projekten prüfen wir DSGVO-Konformität von Anfang an, nicht erst nachträglich.

Datenhoheit: Die Kontrolle darüber, wo Ihre Daten gespeichert und verarbeitet werden und wer darauf zugreifen kann. Mit selbstgehosteten Lösungen behalten Sie die volle Datenhoheit, statt sie an externe Anbieter abzugeben.

E

Erstgespräch: Ein unverbindliches Kennenlernen, in dem wir Ihr Unternehmen, Ihre Herausforderungen und Ihre Ziele verstehen – der Startpunkt jedes Projekts. Jetzt vereinbaren.

ERP: Ihr Warenwirtschafts- bzw. Unternehmensressourcenplanungssystem – häufig eines der zentralen Systeme, die wir bei der Prozessautomatisierung an KI-Agenten anbinden, etwa für automatisierte Rechnungsverarbeitung oder Lagerprognosen.

F

Fine-Tuning: Das Nachtrainieren eines Sprachmodells mit unternehmensspezifischen Daten, damit es Ihre Branche, Terminologie und Anwendungsfälle besser versteht.

G

GPU-Server: Spezialisierte Hardware für den Betrieb eigener, lokal gehosteter KI-Modelle – relevant, wenn sensible Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen sollen.

H

Halluzination: So nennt man es, wenn ein Sprachmodell falsche oder erfundene Informationen als Fakt ausgibt. Durch RAG (Anbindung an Ihre echten Dokumente) und sorgfältiges Fine-Tuning reduzieren wir dieses Risiko gezielt.

I

Integration: Die Einbindung einer KI-Lösung in Ihre bestehende IT-Landschaft – etwa DMS, ERP oder E-Mail-System – statt einer isolierten Insellösung.

Inferenz: Der Vorgang, bei dem ein bereits trainiertes Sprachmodell eine konkrete Anfrage beantwortet. Die Geschwindigkeit und die Kosten der Inferenz hängen stark davon ab, ob das Modell in der Cloud oder lokal läuft.

K

Künstliche Intelligenz (KI): Der Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben übernehmen, für die bisher menschliches Denken nötig war – vom Verstehen von Sprache bis zur Erkennung von Mustern in Daten. Bei AI Tailor bedeutet das konkret: maßgeschneiderte KI-Lösungen für Ihren Betrieb, kein abstraktes Buzzword.

Klassifizierung: Die automatische Einordnung von Dokumenten, E-Mails oder Anfragen in Kategorien – ein Beispiel dafür finden Sie auf unserer Branchen-Seite im Bereich Handel und Logistik.

Kontextfenster: Die Menge an Text, die ein Sprachmodell gleichzeitig „im Kopf behalten“ kann. Ein größeres Kontextfenster erlaubt es, ganze Dokumente oder lange Gesprächsverläufe auf einmal zu verarbeiten.

L

LLM (Large Language Model): Ein großes Sprachmodell, das Texte in natürlicher Sprache versteht, verfasst und bearbeitet – die Grundlage der meisten unserer Lösungen. Mehr dazu auf unserer Technologie-Seite.

M

Machbarkeitsstudie: Eine strukturierte Analyse zu Beginn eines Projekts, ob und wie KI für Ihren konkreten Anwendungsfall tatsächlich geeignet ist – Teil unserer Bedarfsanalyse im ersten Schritt unseres Ablaufs.

Monitoring: Die laufende Überwachung einer KI-Lösung im Betrieb, um Verfügbarkeit und Leistungsfähigkeit sicherzustellen und bei Auffälligkeiten schnell reagieren zu können – fester Bestandteil unseres Ablaufs nach dem Go-live.

N

NLP (Natural Language Processing): Der Oberbegriff für Verfahren, mit denen Computer menschliche Sprache verstehen, interpretieren und erzeugen können – die Grundlage hinter LLMs und RAG.

O

On-Premise: Der Betrieb einer KI-Lösung auf eigener Hardware im eigenen Haus statt in der Cloud eines externen Anbieters – relevant für besonders sensible Daten.

P

Prompt Engineering: Die Kunst, Anfragen und Anweisungen an ein KI-System so zu formulieren, dass es die gewünschten Ergebnisse liefert. Wir schulen Ihre Mitarbeiter darin, damit sie das Beste aus der KI herausholen.

Predictive Maintenance: Die vorausschauende Wartung von Maschinen und Anlagen auf Basis von Sensordaten, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen. Mehr dazu im Bereich Industrie auf unserer Branchen-Seite.

Q

Qualitätsmanagement: Die systematische Überwachung von Produktions- oder Prozessdaten, um Fehler und Abweichungen frühzeitig zu erkennen, bevor größere Ausschussmengen entstehen – ein zentraler Anwendungsfall in der Industrie.

R

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Verknüpft ein Sprachmodell direkt mit Ihren eigenen Dokumenten, Handbüchern und Datenbanken – die Technik hinter der Dokumentensuche, die wir auf unseren Leistungs- und Branchenseiten beschreiben.

Roadmap: Der zeitliche Fahrplan Ihres KI-Projekts mit klaren Meilensteinen, damit jederzeit nachvollziehbar ist, woran gerade gearbeitet wird und was als Nächstes ansteht.

S

Selbstgehostete / lokale Modelle: KI-Modelle, die vollständig auf eigener Hardware oder in Ihrer eigenen Cloud-Umgebung laufen, statt bei einem externen Anbieter. So behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten.

Systemintegration: Das Zusammenspiel Ihrer KI-Lösung mit vorhandener Software und Hardware – von der Installation bis zur laufenden Anbindung an Ihre Prozesse. Ein kritischer Erfolgsfaktor, den wir in jedem Projekt sorgfältig planen.

T

Token: Die kleinste Texteinheit, mit der ein Sprachmodell rechnet – grob vergleichbar mit einem Wortteil. Die Anzahl der Token beeinflusst sowohl Antwortqualität als auch Kosten eines KI-Systems.

Trainingsdaten: Die unternehmensspezifischen Daten, mit denen wir ein Sprachmodell im Rahmen des Fine-Tunings trainieren, damit es Ihre Branche und Terminologie versteht – je hochwertiger die Trainingsdaten, desto besser das Ergebnis.

V

Vektordatenbank: Eine spezielle Datenbank, die Inhalte so speichert, dass ein KI-System inhaltlich ähnliche Dokumente findet – technische Grundlage von RAG.

Vertragskonformität: Die Prüfung, ob eine KI-Lösung mit bestehenden Verträgen, Lizenzbedingungen und internen Richtlinien vereinbar ist – Teil unserer Rechtsberatung im ersten Projektschritt.

W

Workflow-Automatisierung: Die Verknüpfung mehrerer Arbeitsschritte zu einem durchgängigen, automatisierten Prozess mithilfe eines KI-Agenten – statt einzelner, isolierter Automatisierungen.

Wissensdatenbank: Die Gesamtheit Ihrer Dokumente, Handbücher und internen Informationen, auf die eine RAG-gestützte KI-Lösung zugreift, um präzise und quellenbasierte Antworten zu liefern.

KI von A bis Z: Noch Fragen?

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