KI-Begriffe einfach erklärt: Das große Glossar für Einsteiger

Wer sich mit KI beschäftigt, stolpert schnell über Fachbegriffe. Damit du mitreden kannst, erklären wir die wichtigsten KI-Begriffe kompakt und verständlich — von A wie KI-Agent bis T wie Token.

KI hat eine eigene Sprache. Viele Begriffe klingen kompliziert, meinen aber etwas Einfaches. Dieses Glossar bringt Licht ins Dunkel — ideal zum Nachschlagen und Mitreden.

Künstliche Intelligenz (KI)

Oberbegriff für Computersysteme, die Aufgaben übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern — etwa Sprache verstehen, Muster erkennen oder Entscheidungen vorbereiten.

LLM (Large Language Model)

Ein großes Sprachmodell, das mit riesigen Textmengen trainiert wurde und Sprache erzeugen und verstehen kann. Grundlage von ChatGPT, Claude und Gemini.

Prompt

Die Eingabe oder Anweisung, die du einer KI gibst. Die Qualität des Prompts beeinflusst maßgeblich die Antwort.

Token

Die kleinste Texteinheit, mit der ein Sprachmodell rechnet — meist Wortteile. Ein langer Text besteht aus vielen Tokens; Modelle haben Grenzen, wie viele sie auf einmal verarbeiten können.

Kontextfenster

Die Menge an Text (gemessen in Tokens), die ein Modell gleichzeitig „im Blick“ behalten kann. Ein größeres Kontextfenster erlaubt längere Dokumente und Gespräche.

Training

Der Prozess, in dem ein Modell aus großen Datenmengen lernt. Das Wissen eines Modells ist an den Trainingsstand gebunden und damit nicht automatisch aktuell.

Fine-Tuning

Das Nachjustieren eines Modells mit zusätzlichen, spezifischen Daten — so wird es auf bestimmte Aufgaben oder eine Fachsprache spezialisiert.

Halluzination

Eine überzeugend formulierte, aber erfundene Aussage. Sprachmodelle erzeugen wahrscheinlichen Text, kein geprüftes Wissen — daher immer prüfen.

Multimodal

KI, die mehrere Arten von Inhalten verarbeitet — etwa Text, Bild und Audio zugleich.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Eine Methode, bei der die KI vor der Antwort gezielt in hinterlegten Dokumenten nachschlägt. So lassen sich Antworten besser belegen und aktuell halten.

KI-Agent

Ein System, das Aufgaben in mehreren Schritten weitgehend eigenständig erledigt — es plant, nutzt Werkzeuge und prüft Zwischenergebnisse.

Frontier-Modell

Eines der jeweils leistungsfähigsten KI-Modelle an der Spitze der Entwicklung, meist geschlossen und über eine Schnittstelle nutzbar.

Open-Weight-/Open-Source-Modell

Ein Modell, dessen Gewichte frei verfügbar sind und das selbst betrieben und angepasst werden kann.

GPAI (General-Purpose AI)

KI-Basismodelle, die vielseitig einsetzbar sind. Für sie gelten im EU AI Act besondere Pflichten.

Bias (Verzerrung)

Systematische Verzerrungen in den Ergebnissen, die aus den Trainingsdaten stammen können. Ein Grund, KI-Ausgaben kritisch zu prüfen.

Temperatur

Eine Einstellung, die steuert, wie „kreativ“ oder „vorhersehbar“ die Antworten ausfallen. Niedrig = nüchtern und konsistent, hoch = variabler.

API (Schnittstelle)

Eine technische Schnittstelle, über die Programme ein KI-Modell nutzen können — etwa um KI in eigene Anwendungen einzubinden.

Wer diese Begriffe kennt, versteht Diskussionen über KI mühelos — und kann mitreden, statt sich abhängen zu lassen.

In unseren Weiterbildungen werden diese Konzepte nicht nur erklärt, sondern an echten Praxisaufgaben angewendet.

Häufige Fragen