Die 12 wichtigsten KI-Buzzwords entschlüsselt
Die wichtigsten 12 KI-Begriffe für Manager: Foundation Model, LLM, Prompt, RAG, AI Agent, Halluzination, Fine-Tuning, Embedding, Token, Context Window, Multimodalität, Bias.
Wer 2026 KI im eigenen Unternehmen einführen will, kommt um ein präzises Vokabular nicht herum. Vendors, Berater und der eigene Vorstand werfen mit Begriffen um sich, und meinen oft Unterschiedliches. Diese Liste sortiert die zwölf wichtigsten Begriffe nach Geschäftsrelevanz, mit klaren Definitionen und je einem Praxis-Beispiel.
Foundation Model
Großes, generelles KI-Modell, trainiert auf riesigen Datenmengen, die Basis für viele spezialisierte Anwendungen. Beispiele: GPT-4, Claude, Gemini, Llama.
LLM (Large Language Model)
Spezialisierte Foundation Models für Sprache. Sie generieren, übersetzen, fassen zusammen, beantworten Fragen. Praktisch alle aktuellen KI-Chatbots sind LLMs.
Prompt
Der Eingabetext, mit dem du das LLM steuerst. Prompt Engineering = die Kunst, präzise Prompts zu formulieren, um zuverlässige Ergebnisse zu bekommen.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Verfahren, das ein LLM mit deinen eigenen Dokumenten verbindet: Statt nur aus dem Training zu antworten, sucht das System erst in deiner Wissensbasis und antwortet auf dieser Grundlage. Standard für Enterprise-Chatbots.
AI Agent
KI-System, das eigenständig Werkzeuge nutzt, Entscheidungen trifft und Aufgaben in mehreren Schritten ausführt, z. B. eine Reise buchen, eine E-Mail-Kampagne planen. Aktueller Hype 2026.
Halluzination
Wenn das LLM überzeugend klingende Antworten erfindet, die faktisch falsch sind. Kein Bug, eine Eigenschaft. Gegenmittel: RAG, Faktenchecks, menschliche Aufsicht.
Fine-Tuning
Ein bestehendes Foundation Model mit eigenen Daten weiter-trainieren, um es spezialisierter zu machen. Aufwändig, meist nicht nötig, RAG reicht in 80 % der Fälle.
Embedding
Eine numerische Repräsentation von Text, mit der semantische Ähnlichkeit berechnet werden kann. Grundlage für RAG-Systeme und semantische Suche.
Token
Die kleinste Recheneinheit eines LLMs, meist ein Wortteil. Modelle haben Token-Limits (Context Window), und Token kosten Geld. „Tokens-pro-Anfrage“ ist die wichtigste KI-Kostenmetrik.
Context Window
Wie viel Text das Modell auf einmal „im Blick“ hat. Aktuelle Top-Modelle: 200k bis 1M Tokens, genug für ganze Bücher. Relevant für die Frage: Welche Dokumente passen in einen Prompt?
Multimodalität
Ein Modell, das nicht nur Text, sondern auch Bilder, Audio, Video verarbeiten kann. Standard 2026. Eröffnet Use Cases wie automatische Bildbeschreibung, Audio-Transkription oder visuelle Qualitätskontrolle.
Bias
Systematische Verzerrung in KI-Ergebnissen, meist von verzerrten Trainingsdaten geerbt. Praxisrelevant: Bewerbungs-Screening, Kredit-Scoring, Personalauswahl. Pflicht-Thema im EU AI Act.
Fazit
Mit diesen 12 Begriffen kannst du jeder KI-Diskussion folgen, vom Vendor-Gespräch bis zum Vorstandsmeeting. Im Lehrgang Angewandte KI-Transformation (IHK) gehen wir jeden Begriff mit einem Praxis-Beispiel durch.
FAQs
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Manager für angewandte KI-Transformation (IHK)
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