Begriffe enden nicht bei ihrer Definition.

Jeder Eintrag erklärt kurz und genauer. Wo ein Begriff in unseren Texten arbeitet, steht die Geschichte dabei — das gilt heute für rund ein Viertel der Einträge und wächst mit jedem Artikel. Im Artikel erscheint die Erklärung direkt am Wort, auf dem Handy genügt ein Tippen.

Agenten

Agent Manager

Person, die KI-Agenten wie Mitarbeiter führt (Job Description, Grenzen, Audit-Trail).

1 verknüpfter Artikel02

Agenten

Closed Loop

System, das aus seinen Ergebnissen lernt (Aktion → Messung → Insight → Aktion).

3 verknüpfte Artikel03

Agenten

World Model

fortlaufendes, maschinenlesbares Verständnis von Firma/Kunden.

1 verknüpfter Artikel04

Nutzung & Prompting

Guardrails

Leitplanken, die unerwünschte Ausgaben verhindern.

2 verknüpfte Artikel05

Training & Ausrichtung

Eval (Evaluation)

Messung, wie gut ein Modell eine Aufgabe löst.

5 verknüpfte Artikel06

Gesellschaft, Umwelt & Big Picture

Honest Signal

verhaltensbasiertes Kundensignal, das nicht lügt; verdichtet sich täglich.

Das ganze Vokabular

Suchen, filtern, weiterdenken.

Die neun Themenfelder reichen von Grundlagen und Architektur bis zu Arbeit, Recht und den großen Folgen.

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100 von 100 Begriffen

01Grundlagen & ModelleKünstliche Intelligenz (KI)Software, die Aufgaben löst, für die früher menschliche Intelligenz nötig war.02Grundlagen & ModelleMaschinelles LernenKI, die aus Daten lernt, statt fest programmiert zu werden.03Grundlagen & ModelleDeep Learningmaschinelles Lernen mit vielschichtigen neuronalen Netzen.04Grundlagen & ModelleNeuronales NetzRechenmodell, lose dem Gehirn nachempfunden.05Grundlagen & ModelleLarge Language Model (LLM)großes Sprachmodell, das Text vorhersagt und erzeugt.06Grundlagen & ModelleFoundation Modelbreit vortrainiertes Basismodell, das für viele Zwecke angepasst wird.07Grundlagen & ModelleFrontier Modeldas jeweils leistungsstärkste, neueste Spitzenmodell.08Grundlagen & ModelleGenerative KIKI, die neue Inhalte erzeugt (Text, Bild, Code, Audio).09Grundlagen & ModelleMultimodale KIverarbeitet mehrere Eingabearten zugleich (Text, Bild, Ton).10Grundlagen & ModelleParameterdie gelernten „Stellschrauben“ eines Modells; mehr = meist mächtiger.11Grundlagen & ModelleModellgewichte (Weights)die konkreten Zahlenwerte dieser Parameter.12Grundlagen & ModelleOpen-Weight-ModellModell, dessen Gewichte frei verfügbar sind.13Grundlagen & ModelleProprietäres Modellgeschlossenes Modell, nur über Anbieter/API nutzbar.14Grundlagen & ModellePretrainingdas erste, breite Training auf riesigen Datenmengen.15Grundlagen & ModelleFine-TuningNachtraining für eine spezielle Aufgabe/Domäne.16Grundlagen & ModelleDestillationein kleines Modell lernt von einem großen (günstiger im Betrieb).17Grundlagen & ModelleQuantisierungModell verkleinern, damit es schneller/billiger läuft.18Grundlagen & ModelleReasoning-ModellModell, das vor der Antwort sichtbar „nachdenkt“.19ArchitekturTransformerdie Architektur hinter heutigen Sprachmodellen.20ArchitekturAttentionMechanismus, der wichtige Bezüge im Text gewichtet.21ArchitekturDiffusionsmodellerzeugt Bilder, indem es Rauschen schrittweise entfernt.22ArchitekturMixture of Experts (MoE)nur Teile des Modells werden je Anfrage aktiviert (effizienter).23ArchitekturEmbeddingUmwandlung von Text/Bild in Zahlenvektoren für die Maschine.24ArchitekturVektordatenbankSpeicher für Embeddings; ermöglicht semantische Suche.25Nutzung & PromptingPromptdie Eingabe/Anweisung an ein KI-Modell.26Nutzung & PromptingPrompt EngineeringPrompts so formulieren, dass gute Ergebnisse entstehen.27Nutzung & PromptingSystem-Promptfeste Grundanweisung, die das Verhalten des Modells rahmt.28Nutzung & PromptingZero-Shoteine Aufgabe ohne Beispiele lösen lassen.29Nutzung & PromptingFew-Shoteine Aufgabe mit wenigen Beispielen lösen lassen.30Nutzung & PromptingChain-of-Thoughtdas Modell Schritt für Schritt denken lassen.31Nutzung & PromptingTokenkleinste Texteinheit, in der Modelle rechnen (≈ Wortteil).32Nutzung & PromptingKontextfenster (Context Window)wie viel Text das Modell gleichzeitig „im Kopf“ hat.33Nutzung & PromptingTemperaturRegler für Zufall/Kreativität der Antworten.34Nutzung & PromptingHalluzinationwenn das Modell überzeugt etwas Falsches erfindet.35Nutzung & PromptingGroundingAntworten an belegbare Quellen/Daten binden.36Nutzung & PromptingRetrieval-Augmented Generation (RAG)Modell zieht passende Dokumente hinzu, bevor es antwortet.37Nutzung & PromptingContext Engineeringdem Modell gezielt den richtigen Kontext bereitstellen.38Nutzung & PromptingGuardrailsLeitplanken, die unerwünschte Ausgaben verhindern.39AgentenKI-AgentKI, die eigenständig Schritte plant und Werkzeuge nutzt, um ein Ziel zu erreichen.40AgentenAgentic AIKI-Systeme, die handeln, nicht nur antworten.41AgentenTool Use / Function Callingdas Modell ruft externe Werkzeuge/Funktionen auf.42AgentenModel Context Protocol (MCP)Standard, der Agenten mit Tools und Daten verbindet.43AgentenOrchestrierungSteuerung mehrerer Agenten/Schritte zu einem Ablauf.44AgentenMulti-Agent-Systemmehrere Agenten arbeiten zusammen.45AgentenHuman-in-the-LoopMensch prüft/genehmigt an Schlüsselstellen.46AgentenAgent ManagerPerson, die KI-Agenten wie Mitarbeiter führt (Job Description, Grenzen, Audit-Trail).47AgentenAudit-Traillückenlose Protokollierung dessen, was ein Agent getan hat.48AgentenClosed LoopSystem, das aus seinen Ergebnissen lernt (Aktion → Messung → Insight → Aktion).49AgentenWorld Modelfortlaufendes, maschinenlesbares Verständnis von Firma/Kunden.50AgentenIntelligence LayerSchicht, die Bausteine automatisch zu Lösungen zusammensetzt.51AgentenCapabilitiesverlässliche, einzelne Fähigkeits-Bausteine ohne eigene Oberfläche.52AgentenWorkflow-Automatisierungwiederkehrende Abläufe von KI erledigen lassen.53Training & AusrichtungTrainingsdatendie Beispiele, aus denen ein Modell lernt.54Training & AusrichtungSynthetische Datenvon KI erzeugte Trainingsdaten.55Training & AusrichtungRLHFFeinschliff per menschlichem Feedback (Reinforcement Learning from Human Feedback).56Training & AusrichtungReward ModelHilfsmodell, das gute von schlechten Antworten unterscheidet.57Training & AusrichtungConstitutional AIAusrichtung an festgelegten Prinzipien statt nur an Beispielen.58Training & AusrichtungAlignmentdafür sorgen, dass KI das tut, was Menschen wollen.59Training & AusrichtungRed Teaminggezieltes Angreifen/Testen, um Schwächen zu finden.60Training & AusrichtungBenchmarkstandardisierter Test zum Vergleich von Modellen (z. B. SWE-bench, MMLU).61Training & AusrichtungEval (Evaluation)Messung, wie gut ein Modell eine Aufgabe löst.62Training & AusrichtungOverfittingModell lernt Beispiele auswendig, statt zu verallgemeinern.63Training & AusrichtungBias (Verzerrung)systematische Schieflage in Daten/Ausgaben.64Training & AusrichtungTests & HarnessesMensch definiert, was „korrekt“ heißt; KI führt aus.65Rechenleistung & KostenComputedie Rechenleistung, die Training/Betrieb verschlingt.66Rechenleistung & KostenGPUSpezialchip, der KI-Berechnungen massiv beschleunigt.67Rechenleistung & KostenFLOPMaß für Rechenoperationen (Indikator für Trainingsaufwand).68Rechenleistung & KostenSkalierungsgesetze (Scaling Laws)mehr Daten/Compute → vorhersagbar bessere Modelle.69Rechenleistung & KostenInferenz (Inference)das Anwenden eines fertigen Modells (das „Antworten“).70Rechenleistung & KostenInferenzkostenwas eine einzelne KI-Antwort an Rechenleistung kostet.71Rechenleistung & KostenLatenzReaktionszeit bis zur Antwort.72Rechenleistung & KostenTest-Time Computeextra Rechenzeit beim Antworten für besseres „Nachdenken“.73Rechenleistung & KostenTokenmaxxingStrategie, viel Tokens statt zusätzliches Personal einzusetzen.74Rechenleistung & KostenInference YieldGeschäftswert pro ausgegebenem Euro/Token (statt bloßer Menge).75Rechenleistung & KostenEdge AI / On-DeviceKI läuft lokal auf dem Gerät statt in der Cloud.76Rechenleistung & KostenLokales Modellselbst gehostetes Modell (Datenhoheit, keine Cloud nötig).77Wirtschaft & EinsatzKI-Adoptionwie stark KI tatsächlich genutzt wird.78Wirtschaft & EinsatzCopilotKI-Assistent, der einer Person bei der Arbeit zuarbeitet.79Wirtschaft & EinsatzAugmentationKI ergänzt den Menschen, statt ihn zu ersetzen.80Wirtschaft & EinsatzAI-nativeUnternehmen/Produkt, das von Grund auf um KI herum gebaut ist.81Wirtschaft & EinsatzSell Work, not SoftwareErgebnis/Arbeit verkaufen statt einer Lizenz.82Wirtschaft & EinsatzAllocation Economymenschlicher Wert verschiebt sich zu Auswahl, Urteil, Kuration.83Wirtschaft & EinsatzShadow AIunkontrollierter KI-Einsatz an der IT vorbei.84Wirtschaft & EinsatzTotal Cost of OwnershipGesamtkosten inkl. Betrieb, nicht nur Lizenz.85Wirtschaft & EinsatzDisruptionwenn neue Technik bestehende Geschäftsmodelle umwälzt.86Wirtschaft & EinsatzReskillingMitarbeitende für neue, KI-geprägte Aufgaben weiterbilden.87Wirtschaft & EinsatzProduktivitätsschubmessbarer Effizienzgewinn durch KI.88Wirtschaft & EinsatzPilot vs. ProduktionTest im Kleinen vs. echter Dauerbetrieb.89Verantwortung, Recht & GovernanceResponsible AIverantwortungsvoller, sicherer, fairer KI-Einsatz.90Verantwortung, Recht & GovernanceEU AI ActEU-Gesetz, das KI nach Risiko reguliert.91Verantwortung, Recht & GovernanceDSGVO-KonformitätKI-Einsatz im Rahmen des Datenschutzes.92Verantwortung, Recht & GovernanceModel CardSteckbrief eines Modells (Fähigkeiten, Grenzen, Risiken).93Verantwortung, Recht & GovernanceErklärbarkeit (Explainability)nachvollziehbar machen, warum die KI so entschied.94Verantwortung, Recht & GovernanceDeepfaketäuschend echte, KI-erzeugte Fälschung.95Verantwortung, Recht & GovernanceWasserzeichen (Watermarking)unsichtbare Markierung KI-erzeugter Inhalte.96Verantwortung, Recht & GovernanceAI Incidentschädlicher Vorfall durch ein KI-System.97Gesellschaft, Umwelt & Big PictureAGI (Artificial General Intelligence)hypothetische KI auf breitem Menschenniveau.98Gesellschaft, Umwelt & Big PictureEnergie- & WasserverbrauchStrom-/Kühlbedarf großer KI-Rechenzentren.99Gesellschaft, Umwelt & Big PictureHonest Signalverhaltensbasiertes Kundensignal, das nicht lügt; verdichtet sich täglich.100Gesellschaft, Umwelt & Big PictureOpen vs. Closed Sourceoffene vs. geschlossene Modelle/Ökosysteme.