Die wichtigsten KI-Begriffe auf Deutsch, knapp und ohne Hype. Mit „Klartext“ und — wo nötig — einem ehrlichen Hype-Check.
Ein großes Sprachmodell, das aus riesigen Textmengen gelernt hat, das nächste Wort vorherzusagen.
Klartext: Eine sehr gute Autovervollständigung. Es „versteht“ nicht wie ein Mensch — es rechnet Wahrscheinlichkeiten.
Hype-Check: „Die KI denkt“ ist Marketing. Sie sagt plausible Wörter voraus, mehr nicht.
Die Eingabe/Anweisung, die du dem Modell gibst.
Klartext: Was du in den Chat tippst. Je klarer und konkreter, desto besser das Ergebnis.
→ Passendes Werkzeug: Prompt-Baukasten
Die kleinste Einheit, in die Text fürs Modell zerlegt wird — oft Wortteile.
Klartext: Abrechnungs- und Längeneinheit. „1000 Tokens“ sind grob 700–750 deutsche Wörter.
Wie viel Text (Tokens) ein Modell gleichzeitig „im Blick“ behalten kann.
Klartext: Das Kurzzeitgedächtnis pro Chat. Ist es voll, vergisst das Modell den Anfang.
Hype-Check: Riesige Kontextfenster klingen toll — die Qualität in der Mitte langer Eingaben lässt aber oft nach.
Wenn das Modell etwas Falsches selbstbewusst als Fakt ausgibt.
Klartext: Es erfindet Quellen, Zahlen oder Namen, die echt klingen. Immer prüfen.
Hype-Check: Kein seltener Bug, sondern Teil der Funktionsweise. Deshalb: nie ungeprüft übernehmen.
→ Passendes Werkzeug: KI-Hype-Detektor
Das Modell schlägt vor der Antwort in deinen Dokumenten/Daten nach und nutzt die Funde.
Klartext: KI mit angeschlossenem Aktenschrank — antwortet auf Basis deiner echten Unterlagen.
Hype-Check: Reduziert Halluzinationen, beseitigt sie aber nicht. Die Quelle muss stimmen.
Ein KI-System, das mehrschrittig handelt: planen, Werkzeuge nutzen, Ergebnis prüfen.
Klartext: Nicht nur antworten, sondern Aufgaben erledigen (z. B. recherchieren, Mails entwerfen, Tools bedienen).
Hype-Check: 2026 das Buzzword schlechthin. Vieles „Agentic“ sind in Wahrheit ein paar verkettete Prompts.
Ein vortrainiertes Modell mit eigenen Beispielen auf einen Stil/eine Aufgabe nachjustieren.
Klartext: Dem Modell deinen Ton/Spezialfall antrainieren.
Hype-Check: Oft unnötig: ein gutes Prompt + RAG bringt für kleine Betriebe meist mehr als teures Fine-Tuning.
Text als Zahlenvektor, der Bedeutung abbildet — Ähnliches liegt nah beieinander.
Klartext: Die Technik hinter „semantischer“ Suche und RAG.
Eine Datenbank, die Embeddings speichert und blitzschnell ähnliche findet.
Klartext: Der Aktenschrank hinter RAG.
Ein Regler für Zufall/Kreativität bei der Ausgabe (0 = konservativ, hoch = wilder).
Klartext: Niedrig für Fakten/Code, höher für Brainstorming.
Ein Modell, das mehrere Eingabe-/Ausgabearten kann: Text, Bild, Audio, teils Video.
Klartext: Du kannst ein Foto reinschicken und Fragen dazu stellen.
Ein Modell, das vor der Antwort sichtbar „nachdenkt“ (Zwischenschritte) — gut für Logik/Mathe.
Klartext: Langsamer und teurer, dafür stärker bei kniffligen Aufgaben.
Hype-Check: Für einfache Texte überdimensioniert — ein normales Modell reicht da und kostet weniger.
Das Ausführen eines fertig trainierten Modells, um eine Antwort zu erzeugen.
Klartext: Der Moment, in dem du auf „Senden“ drückst und es rechnet — das kostet pro Aufruf.
Die gelernten „Stellschrauben“ eines Modells; mehr ≈ mehr Kapazität.
Klartext: „70B“ heißt 70 Milliarden Parameter.
Hype-Check: Mehr Parameter ≠ automatisch besser. Kleinere, gut trainierte Modelle schlagen oft größere.
Open Weights: Modellgewichte frei nutzbar. Open Source: zusätzlich Code/Trainingsdaten offen.
Klartext: Viele „offene“ Modelle sind nur Open Weights — nicht dasselbe wie echte Open Source.
Hype-Check: „Open“ wird gern als Marketing benutzt. Lizenz genau lesen, bes. für kommerzielle Nutzung.
Modellgewichte mit weniger Präzision speichern, damit sie kleiner/schneller laufen.
Klartext: Macht Modelle auf normaler Hardware nutzbar, bei minimalem Qualitätsverlust.
Ein kleines Modell lernt, ein großes nachzuahmen — kompakter bei ähnlicher Leistung.
Klartext: Wie ein gutes Kompakt-Modell, das vom „Lehrer“ abgeschaut hat.
Eine versteckte Grund-Anweisung, die Rolle und Regeln des Modells vorgibt.
Klartext: Die Bühnenanweisung vor deinem eigentlichen Prompt.
→ Passendes Werkzeug: Prompt-Verbesserer
Ein Angriff, bei dem manipulierter Text dem Modell heimlich neue Befehle unterschiebt.
Klartext: Sicherheitsrisiko, sobald KI fremde Inhalte (Webseiten, Mails) verarbeitet.
Hype-Check: Real und ungelöst. Gib Agenten keine sensiblen Rechte ohne Kontrolle.
→ Passendes Werkzeug: DSGVO-Schnellcheck
Regeln/Filter, die unerwünschte oder riskante Ausgaben verhindern sollen.
Klartext: Die Leitplanken — hilfreich, aber umgehbar.
Standard-Test, um Modelle zu vergleichen (z. B. Mathe-, Code-Aufgaben).
Klartext: Ranglisten-Punkte.
Hype-Check: Benchmarks werden „trainiert“ und gern gecherrypickt. Dein eigener Praxistest zählt mehr.
→ Passendes Werkzeug: KI-Tool-Finder
Ein offener Standard, über den KI-Apps sicher an Tools und Datenquellen andocken.
Klartext: Eine Art USB-Anschluss zwischen KI und deinen Programmen.
EU-Verordnung, die KI nach Risiko reguliert — mit Pflichten je nach Einsatz.
Klartext: Für die meisten kleinen Betriebe v. a.: Transparenz (kennzeichnen, dass KI im Spiel ist).
→ Passendes Werkzeug: KI-Richtlinie fürs Team
Wo deine Daten verarbeitet/gespeichert werden und nach welchem Datenschutzrecht.
Klartext: Für DACH wichtig: EU-Verarbeitung und „keine Trainingsnutzung“ möglichst vertraglich sichern.
Hype-Check: „DSGVO-konform“ auf der Anbieter-Seite reicht nicht — prüf Auftragsverarbeitung und Serverstandort.
→ Passendes Werkzeug: DSGVO-Schnellcheck
Hypothetische KI, die Menschen über praktisch alle Aufgaben hinweg ebenbürtig ist.
Klartext: Gibt es nicht. Heutige Modelle sind eng, auch wenn sie breit wirken.
Hype-Check: Das größte Hype-Wort. Für deinen Betrieb irrelevant — es zählt, was heute zuverlässig funktioniert.
Eine Technik, bei der das Modell die Lösung in sichtbaren Zwischenschritten „durchdenkt“, bevor es antwortet.
Klartext: Statt sofort zu raten, schreibt es den Rechenweg mit. Das verbessert oft Logik- und Mathe-Aufgaben.
Hype-Check: „Die KI denkt nach“ ist ein Bild, keine Tatsache — sie erzeugt nur mehr Zwischen-Text, der die Trefferquote hebt.
Programmieren, indem man der KI in normaler Sprache sagt, was man will, und den erzeugten Code kaum noch selbst liest.
Klartext: Schnell für Prototypen, riskant fürs Echte: Fehler und Sicherheitslücken fallen oft erst spät auf.
Hype-Check: „Jeder kann jetzt programmieren“ stimmt halb. Ohne Prüfung entsteht gern Code, den niemand versteht oder wartet.
Eine Modell-Bauweise, bei der pro Anfrage nur ein Teil des Netzes („Experten“) aktiv wird, statt das ganze Modell.
Klartext: Spart Rechenleistung: viel Wissen, aber günstiger/schneller im Betrieb, weil nicht alles mitrechnet.
Hype-Check: Mehr „Experten“ heißt nicht automatisch klüger — es ist vor allem ein Effizienz-Trick, kein Intelligenz-Sprung.
Ein Trick, mit dem man die Sicherheitsregeln eines KI-Modells umgeht, damit es Verbotenes ausgibt.
Klartext: Meist clever formulierte Prompts („tu so, als ob …“). Anbieter stopfen Lücken, neue tauchen auf.
Hype-Check: Zeigt: „sichere KI“ ist nie absolut. Wer sensible Prozesse darauf baut, braucht eigene Kontrollen.
Künstlich erzeugte Trainingsdaten (oft von einer KI selbst), statt echter Daten aus der Welt.
Klartext: Praktisch, wenn echte Daten fehlen oder der Datenschutz drückt — aber sie können Fehler der Quelle erben.
Hype-Check: „Unbegrenzte Daten“ klingt super, kann aber ein Modell erzeugen, das sich selbst bestätigt — Qualität sinkt.
Die Zeit zwischen deiner Eingabe und der ersten Antwort des Modells.
Klartext: Niedrige Latenz fühlt sich flüssig an. Große „Reasoning“-Modelle sind oft langsamer, weil sie mehr rechnen.
Hype-Check: Im Demo schnell, im Alltag zäh — frag nach echten Antwortzeiten unter Last, nicht nach dem Hochglanz-Video.
Täuschend echte, aber gefälschte Medien (Bild, Audio, Video), mit KI erzeugt.
Klartext: Stimme oder Gesicht lassen sich heute überzeugend nachbauen — relevant für Betrug (z. B. der falsche „Chef-Anruf“).
Hype-Check: Nicht jedes KI-Bild ist ein Deepfake. Aber bei Geld-/Identitäts-Themen: Rückkanal prüfen, lieber zurückrufen.
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