KI-Glossar: zentrale Begriffe rund um KI-Agenten, verständlich erklärt
Wer über KI-Agenten für das eigene Unternehmen entscheidet, stößt schnell auf Fachbegriffe, die selten sauber erklärt werden. Dieses Glossar ordnet die wichtigsten Begriffe für Geschäftsführer und Entscheider ein, in klarer Sprache und mit einem konkreten Bezug zur betrieblichen Praxis. Es ersetzt keine Beratung, schafft aber eine gemeinsame Grundlage für fundierte Entscheidungen.
Wir aktualisieren dieses Glossar fortlaufend und verlinken jeden Begriff mit den passenden Leistungsseiten, damit Sie von der Definition direkt zur Anwendung in Ihrem Unternehmen gelangen. Wenn Sie einen Begriff vermissen oder ein konkretes Vorhaben besprechen möchten, erreichen Sie uns jederzeit über unser Erstgespräch.
Die wichtigsten Begriffe im Überblick
Agentic AI
Der Ansatz, mehrere Schritte und Werkzeuge selbstständig zu einem Ziel zu verketten.
Auftragsverarbeitung (AVV)
Der Vertrag, der regelt, wer personenbezogene Daten in wessen Auftrag verarbeitet.
Automatisierung (klassische)
Fest programmierte Abläufe, die zuverlässig laufen, solange nichts Unerwartetes passiert.
Chatbot
Ein System, das Fragen im Dialog beantwortet, aber nicht handelt.
Embedding
Die Umrechnung von Text in Zahlen, damit sich inhaltliche Nähe messen lässt.
EU AI Act
Das europäische Regelwerk, das KI-Systeme nach ihrem Risiko in Klassen einteilt.
Feintuning
Ein Modell mit eigenen Beispielen nachtrainieren, statt ihm Wissen zur Laufzeit zu geben.
Guardrails (Leitplanken)
Feste Regeln, die begrenzen, was ein Agent tun und sagen darf.
Halluzination
Eine inhaltlich falsche, aber überzeugend klingende KI-Antwort.
Human in the Loop
Der Mensch bleibt an definierten Stellen in der Entscheidung.
KI-Agent
Ein KI-System, das eigenständig Aufgaben erledigt, nicht nur Texte erzeugt.
Kontextfenster
Die Menge an Text, die ein Modell in einem Vorgang überblicken kann.
LLM (Large Language Model)
Das Sprachmodell, das Texte versteht und formuliert.
Multi-Agenten-System
Mehrere spezialisierte Agenten, die zusammen eine Aufgabe bearbeiten.
On-Premise und EU-Hosting
Die Frage, auf wessen Rechnern Ihre Daten verarbeitet werden.
Prompt
Die Anweisung, mit der ein Sprachmodell beauftragt wird.
Protokollierung
Die lückenlose Aufzeichnung, wer wann was gefragt und bekommen hat.
Qualitätsmessung
Der wiederkehrende Abgleich der Antworten gegen einen festen Fragenkatalog.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Verfahren, das KI-Antworten mit Ihren eigenen Firmendaten belegt.
Schnittstelle (API)
Der definierte Zugang, über den zwei Systeme miteinander sprechen.
Token
Die kleinste Texteinheit, in der Sprachmodelle rechnen und abrechnen.
Unternehmens-Gehirn
Die firmeneigene Wissensbasis, auf die alle Agenten eines Hauses zugreifen.
Vektordatenbank
Der Speicher, in dem Embeddings liegen und durchsucht werden.
Wissensbasis
Der aufbereitete Bestand an Quellen, aus dem ein Agent seine Antworten belegt.
Zugriffsrechte
Die Regel, wer über den Agenten welches Wissen sehen darf.
Agentic AI
Definition
Agentic AI bezeichnet den Ansatz, bei dem KI nicht nur einzelne Antworten liefert, sondern selbstständig mehrere Schritte zu einem Ziel verkettet. Das System trifft Zwischenentscheidungen, nutzt verschiedene Werkzeuge nacheinander und korrigiert seinen Weg, wenn ein Schritt nicht zum Ziel führt. Agentic AI ist damit die Eigenschaft, die einen KI-Agenten von einem reinen Frage-Antwort-Werkzeug unterscheidet.
Praxisbezug
Ein agentisches System kann eine Aufgabe wie „monatlichen Umsatzbericht erstellen“ eigenständig in Teilschritte zerlegen: Daten aus mehreren Quellen sammeln, zusammenführen, auswerten und als Entwurf bereitstellen. Für Unternehmen heißt das: nicht nur Auskunft, sondern ein abgeschlossenes Arbeitsergebnis. Klare Leitplanken und Freigaben sorgen dafür, dass solche Abläufe kontrolliert und nachvollziehbar bleiben.
Auftragsverarbeitung (AVV)
Definition
Verarbeitet ein Dienstleister personenbezogene Daten im Auftrag eines Unternehmens, verlangt die Datenschutz-Grundverordnung dafür einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung. Er legt fest, welche Daten zu welchem Zweck verarbeitet werden, welche technischen und organisatorischen Maßnahmen gelten und was am Ende der Zusammenarbeit mit den Daten geschieht. Verantwortlich bleibt dabei das beauftragende Unternehmen.
Praxisbezug
Sobald ein KI-Agent mit Kundendaten, Personaldaten oder Postfächern arbeitet, ist dieser Vertrag keine Formalie, sondern Voraussetzung. Er ist auch die Stelle, an der sich prüfen lässt, ob ein Anbieter seine Unterauftragnehmer offenlegt und wo verarbeitet wird. Was das für den Einsatz von Agenten bedeutet, steht unter KI-Agenten und DSGVO.
Automatisierung (klassische)
Definition
Klassische Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt, führt das System einen vorher definierten Ablauf aus. Sie ist schnell, günstig und vollständig vorhersehbar. Ihre Grenze ist der Sonderfall: Was nicht vorgesehen wurde, führt zum Abbruch oder zu einem falschen Ergebnis, weil das System keine Sprache versteht und nicht abwägen kann.
Praxisbezug
Vieles, was Unternehmen von KI erwarten, ist in Wahrheit ein Fall für klassische Automatisierung, und dann ist sie die bessere Wahl: billiger, schneller, wartungsärmer. Die Frage lautet deshalb nicht „Regel oder KI“, sondern wie eindeutig der Fall ist. Wo Eingaben in freier Sprache ankommen oder Ausnahmen die Regel sind, stößt eine feste Regel an ihre Grenze.
Chatbot
Definition
Ein Chatbot nimmt eine Frage entgegen und gibt eine Antwort zurück. Auch moderne Varianten auf Basis von Sprachmodellen bleiben auf den Dialog beschränkt: Sie greifen nicht auf Ihre Systeme zu, führen keine Aktionen aus und hinterlassen nach dem Gespräch in der Regel keinen Vorgang. Ein Chatbot ist ein Gesprächspartner, kein Sachbearbeiter.
Praxisbezug
Für allgemeine Auskünfte, die ohnehin auf der Website stehen, ist ein Chatbot die richtige und die günstigere Lösung. Er wird zum Problem, sobald Kunden etwas erwarten, das nur mit Systemzugriff beantwortbar ist, etwa den Stand einer Bestellung. Welche der beiden Varianten Ihr Fall verlangt, klärt die Entscheidungshilfe KI-Agent oder Chatbot.
Embedding
Definition
Ein Embedding ist die Übersetzung eines Textabschnitts in eine Zahlenfolge, die seine Bedeutung abbildet. Texte mit ähnlichem Inhalt erhalten ähnliche Zahlenfolgen, auch wenn sie völlig andere Wörter verwenden. Dadurch lässt sich rechnerisch bestimmen, welche Textstellen inhaltlich zu einer Frage passen.
Praxisbezug
Embeddings sind der Grund, warum eine Suche im Firmenwissen auch dann etwas findet, wenn der Fragende andere Begriffe benutzt als der Verfasser des Dokuments. Wer nach „Kündigungsfrist“ sucht, findet damit auch den Absatz, der von „Beendigung des Vertragsverhältnisses“ spricht. Für den Anwender ist davon nichts sichtbar, spürbar ist nur, dass die richtige Stelle gefunden wird.
EU AI Act
Definition
Der EU AI Act ist die Verordnung der Europäischen Union über künstliche Intelligenz. Sie ordnet KI-Systeme nach ihrem Risiko ein und knüpft daran unterschiedliche Pflichten, von Transparenzhinweisen bis zu umfangreichen Nachweisen bei Hochrisiko-Anwendungen. Die Pflichten treffen nicht nur Hersteller, sondern auch Unternehmen, die ein System einsetzen.
Praxisbezug
Für die meisten betrieblichen Agenten ist die praktisch wichtigste Pflicht die Transparenz: Menschen müssen erkennen können, dass sie mit einem KI-System zu tun haben. Deshalb gibt sich etwa ein Telefon-Agent zu Beginn zu erkennen. Eine Einordnung der Risikoklassen und Fristen steht unter EU AI Act und KI-Agenten.
Feintuning
Definition
Beim Feintuning wird ein vortrainiertes Sprachmodell mit zusätzlichen Beispielen weiter trainiert, sodass es Stil, Format oder Fachsprache eines bestimmten Einsatzgebiets übernimmt. Das Wissen wird dabei in die Modellgewichte eingearbeitet und ist nicht mehr einzeln austauschbar. Ändert sich ein Sachverhalt, muss neu trainiert werden.
Praxisbezug
Feintuning wird häufig verlangt, wenn eigentlich ein Zugriff auf aktuelle Firmendaten gemeint ist, und dafür ist es das falsche Werkzeug. Für wandelndes Wissen ist der Weg über eine Wissensbasis besser, weil sich ein Dokument dort in Minuten austauschen lässt. Sinnvoll bleibt Feintuning dort, wo es um gleichbleibende Form geht, etwa eine bestimmte Art zu formulieren.
Guardrails (Leitplanken)
Definition
Guardrails sind technische und organisatorische Grenzen, die einem KI-System vorgeben, was es darf und was nicht. Dazu gehören verbotene Themen, unzulässige Aktionen, Pflichtübergaben an Menschen und Prüfungen der Ausgabe, bevor sie den Empfänger erreicht. Sie sind unabhängig vom Sprachmodell und wirken auch dann, wenn das Modell etwas anderes vorschlägt.
Praxisbezug
Die wichtigsten Leitplanken im Mittelstand sind fast immer dieselben: keine verbindlichen Zusagen zu Preisen und Terminen, keine rechtlichen Auskünfte, sofortige Übergabe an einen Menschen bei Beschwerden. Sie machen ein System nicht dümmer, sondern einsetzbar, weil klar ist, wo seine Zuständigkeit endet.
Halluzination
Definition
Als Halluzination bezeichnet man eine KI-Antwort, die inhaltlich falsch ist, aber überzeugend und sicher klingt. Sie entsteht, wenn ein Sprachmodell eine plausible Formulierung erzeugt, ohne dass eine belastbare Quelle dahintersteht. Das Risiko ist besonders dann hoch, wenn das Modell zu einem Thema befragt wird, zu dem ihm verlässliche Informationen fehlen.
Praxisbezug
Für Unternehmen sind Halluzinationen das zentrale Vertrauensrisiko, etwa wenn ein Agent gegenüber Kunden eine erfundene Auskunft gibt. Gegensteuern lässt sich vor allem über RAG (Antworten an geprüfte Quellen binden), über Herkunftsnachweise und über klare Regeln, dass das System offen sagt, wenn eine Grundlage fehlt, statt zu raten. Wie wir Agenten kontrolliert und nachvollziehbar betreiben, lesen Sie auf unserer Seite zum sicheren Betrieb.
Human in the Loop
Definition
Human in the Loop bezeichnet einen Aufbau, bei dem ein Mensch an festgelegten Punkten eines automatisierten Ablaufs eingebunden bleibt, typischerweise als Freigabe vor einem folgenreichen Schritt. Der Agent bereitet vor, der Mensch entscheidet. Der Umfang dieser Einbindung kann sinken, wenn die Qualität nachweislich stimmt.
Praxisbezug
In der Einführungsphase ist das der Regelfall: Der Agent schlägt vor, Ihre Leute entscheiden, und jede Korrektur verbessert das System. Wichtig ist, die Freigabe dort zu setzen, wo ein Fehler wirklich teuer wäre, und nicht überall. Wer jeden Schritt freigeben lässt, hat die Arbeit nur verlagert statt verringert.
KI-Agent
Definition
Ein KI-Agent ist ein KI-System, das eigenständig Aufgaben erledigt, statt nur Fragen zu beantworten. Er versteht ein Ziel, plant die nötigen Schritte, greift auf angeschlossene Werkzeuge und Daten zu und führt die Aufgabe aus. Anders als ein einfacher Chatbot bleibt er nicht beim Gespräch stehen, sondern handelt: Er ruft Informationen ab, trägt sie in Systeme ein oder stößt Folgeprozesse an.
Praxisbezug
Im Unternehmen übernimmt ein KI-Agent wiederkehrende Vorgänge, etwa eingehende Kundenanfragen vorqualifizieren, Angebote vorbereiten oder Belege den richtigen Konten zuordnen. Der Mitarbeiter prüft und gibt frei, statt jeden Schritt selbst auszuführen. Wie sich Agenten im Vertrieb, im Kundensupport und in der Buchhaltung einsetzen lassen, zeigen unsere Leistungsseiten.
Kontextfenster
Definition
Das Kontextfenster ist die Obergrenze dessen, was ein Sprachmodell in einer einzelnen Verarbeitung berücksichtigen kann, gemessen in Token. Alles, was darüber hinausgeht, ist für diesen Vorgang nicht vorhanden. Größere Fenster erlauben längere Vorlagen, lösen aber nicht das Problem, dass Wesentliches in einer großen Menge untergehen kann.
Praxisbezug
Der praktische Schluss daraus ist, einem Agenten nicht das gesamte Firmenarchiv vorzulegen, sondern die passenden Ausschnitte. Genau das leistet RAG. Wer stattdessen auf immer größere Fenster setzt, zahlt mehr und bekommt oft schlechtere Antworten, weil das Entscheidende in der Masse liegt.
LLM (Large Language Model)
Definition
Ein LLM, kurz für Large Language Model (großes Sprachmodell), ist das KI-Modell, das menschliche Sprache versteht und formuliert. Es wurde mit sehr großen Textmengen trainiert und erkennt darin Muster, mit denen es Texte zusammenfassen, beantworten, übersetzen oder neu verfassen kann. Das LLM ist der sprachliche Kern, auf dem moderne KI-Agenten aufsetzen.
Praxisbezug
Im Unternehmen ist das LLM die Komponente, die Anfragen in natürlicher Sprache verarbeitet und verständliche Antworten erzeugt. Allein kennt es jedoch nur sein Trainingswissen, nicht Ihre internen Daten. Erst die Kombination mit Ihren Firmendaten (über RAG) und mit Werkzeugen (im KI-Agenten) macht es betrieblich nutzbar. Das Modell selbst ist dabei austauschbar: Erscheint ein besseres LLM, lässt es sich anschließen, ohne Ihre Wissensbasis neu aufzubauen.
Multi-Agenten-System
Definition
In einem Multi-Agenten-System übernimmt nicht ein einzelner Agent alles, sondern mehrere Agenten mit begrenztem Auftrag arbeiten zusammen. Einer beschafft Informationen, einer prüft, einer formuliert das Ergebnis. Der Vorteil liegt in der Prüfbarkeit: Jeder Teil hat eine Aufgabe, an der sich messen lässt, ob er sie erfüllt.
Praxisbezug
Für den Mittelstand ist das selten der Einstieg, sondern der Ausbau. Sinnvoll wird die Aufteilung dort, wo ein einzelner Agent zu viele Zuständigkeiten sammelt und niemand mehr sagen kann, an welcher Stelle ein Fehler entstanden ist. Wie solche Strukturen aussehen, steht unter Agenten-Strukturen.
On-Premise und EU-Hosting
Definition
On-Premise bedeutet, dass Software auf Servern im eigenen Haus läuft. EU-Hosting bedeutet, dass die Verarbeitung bei einem Anbieter innerhalb der Europäischen Union stattfindet. Beides sind Antworten auf dieselbe Frage, nämlich wo Daten liegen und welchem Recht der Zugriff darauf unterliegt, und beide unterscheiden sich in Aufwand und Kosten erheblich.
Praxisbezug
Für die meisten mittelständischen Vorhaben ist EU-Hosting der tragfähige Mittelweg: rechtlich sauber, ohne eigenen Serverbetrieb. On-Premise lohnt sich, wenn Daten das Haus grundsätzlich nicht verlassen dürfen, und bringt dann die volle Verantwortung für Betrieb und Sicherheit mit. Die Entscheidung gehört an den Anfang, nicht ans Ende eines Projekts.
Prompt
Definition
Ein Prompt ist die Eingabe, mit der ein Sprachmodell angewiesen wird: die Aufgabe, der nötige Kontext und die Vorgaben zu Form und Grenzen der Antwort. In einem Agenten wird ein Prompt nicht bei jeder Nutzung neu getippt, sondern ist Teil des Aufbaus und wird zusammen mit den abgerufenen Informationen zusammengesetzt.
Praxisbezug
Für Unternehmen ist wichtig, dass ein guter Prompt keine Geheimformel ist, sondern eine sauber aufgeschriebene Arbeitsanweisung. Der Aufwand liegt nicht im Formulieren, sondern im Klären: Wer entscheidet was, welche Ausnahmen gibt es, wann wird abgegeben. Diese Klärung ist ohnehin fällig und nutzt auch ohne KI.
Protokollierung
Definition
Protokollierung bedeutet, dass jede Anfrage an ein KI-System, die verwendeten Quellen und die ausgegebene Antwort nachvollziehbar festgehalten werden. Sie ist die Voraussetzung dafür, im Nachhinein zu klären, worauf eine Aussage beruhte, und sie ist bei einem Auskunftsersuchen oder einem Streitfall der einzige belastbare Nachweis.
Praxisbezug
Ohne Protokoll ist ein Agent eine Blackbox, und niemand kann rekonstruieren, warum er etwas geantwortet hat. Mit Protokoll wird aus einem Verdacht eine prüfbare Frage. Wie das im laufenden Betrieb aussieht, steht unter Betrieb und Wartung.
Qualitätsmessung
Definition
Bei der Qualitätsmessung wird ein KI-System regelmäßig mit einem festen Satz von Fragen konfrontiert, deren richtige Antwort bekannt ist. Die Abweichungen zeigen, ob sich die Qualität verändert hat. Ohne eine solche Messung fällt eine Verschlechterung erst auf, wenn sich jemand beschwert.
Praxisbezug
Entscheidend ist, wer den Fragenkatalog aufstellt. Wenn ihn der Anbieter schreibt, prüft er sich selbst. Kommt er aus dem Kundenhaus und wächst mit jedem schlecht beantworteten Fall, wird er zum Werkzeug, mit dem sich Leistung tatsächlich belegen lässt.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Definition
RAG, kurz für Retrieval-Augmented Generation, ist ein Verfahren, das die Antwort einer KI gezielt mit ausgewählten Quellen untermauert. Statt allein aus allgemeinem Trainingswissen zu antworten, holt das System bei jeder Anfrage die relevanten Ausschnitte aus einer hinterlegten Wissensbasis und reicht nur diese an das Sprachmodell weiter. Die Antwort beruht damit auf belegbaren Inhalten, nicht auf Vermutungen.
Praxisbezug
Für Unternehmen ist RAG der Schlüssel zu KI-Antworten auf Basis der eigenen Firmendaten: Handbücher, Verträge, Produktinfos oder interne Richtlinien werden durchsuchbar gemacht und liefern die Grundlage für jede Auskunft. So antwortet die KI mit Ihrem Wissensstand statt mit Halbwissen aus dem Netz, und die Herkunft jeder Aussage bleibt nachvollziehbar. Wie das in der Praxis aussieht, beschreibt unsere Seite zum Unternehmens-Gehirn.
Schnittstelle (API)
Definition
Eine Schnittstelle, im Fachjargon API, ist ein festgelegter Weg, auf dem ein Programm Daten eines anderen abrufen oder Aktionen auslösen kann. Sie ist der Unterschied zwischen einem System, das über Ihre Daten reden kann, und einem, das damit arbeitet. Ob eine Software eine brauchbare Schnittstelle hat, entscheidet häufig darüber, wie aufwendig ein Vorhaben wird.
Praxisbezug
In der Praxis ist die Schnittstellenlage der häufigste Grund, warum zwei ähnlich klingende Projekte unterschiedlich viel kosten. Ältere Branchensoftware bietet oft keine oder nur eine eingeschränkte. Deshalb gehört die Frage, welche Systeme angebunden werden müssen, an den Anfang und nicht in die Umsetzung.
Token
Definition
Sprachmodelle verarbeiten Text nicht als Wörter, sondern als Token, also kurze Zeichenfolgen, die etwa einem Wortteil entsprechen. Die Zahl der Token bestimmt sowohl die Kosten einer Anfrage als auch, wie viel Text in einen Vorgang passt. Längere Eingaben und längere Antworten kosten entsprechend mehr.
Praxisbezug
Für die Kalkulation ist das der Grund, warum sich Betriebskosten nicht pauschal pro Nutzer angeben lassen, sondern von der Menge und Länge der Vorgänge abhängen. Eine Einordnung der Kostenfaktoren steht unter KI-Agenten Kosten.
Unternehmens-Gehirn
Definition
Als Unternehmens-Gehirn bezeichnen wir eine firmeneigene Wissensbasis, die aus den eigenen Dokumenten, Postfächern und Systemen entsteht und auf die alle Agenten eines Unternehmens zugreifen. Der Unterschied zu einer Sammlung einzelner Werkzeuge liegt darin, dass Wissen einmal erschlossen und mehrfach genutzt wird, statt für jede Anwendung neu.
Praxisbezug
Der praktische Effekt zeigt sich ab dem zweiten Anwendungsfall: Der erste Agent trägt die Erschließung, jeder weitere setzt darauf auf. Deshalb ist die Reihenfolge wichtig, in der Quellen erschlossen werden. Ausführlich beschrieben unter Das Unternehmens-Gehirn.
Vektordatenbank
Definition
Eine Vektordatenbank speichert Embeddings, also die Zahlendarstellungen von Textabschnitten, und findet zu einer Anfrage schnell die inhaltlich nächstliegenden Einträge. Sie ist der Bestandteil, der RAG praktisch möglich macht, weil sich die passenden Stellen aus großen Beständen in Sekundenbruchteilen abrufen lassen.
Praxisbezug
Für Entscheider ist an dieser Stelle vor allem eines wichtig: Es ist ein austauschbares technisches Bauteil, keine strategische Festlegung. Was bleibt, ist die erschlossene Wissensbasis. Wer über den Wechsel eines solchen Bausteins nachdenkt, sollte prüfen, ob die Quellen erneut aufbereitet werden müssten.
Wissensbasis
Definition
Die Wissensbasis ist die Menge der Dokumente und Datenquellen, die für einen Agenten erschlossen wurden: zerlegt, mit Embeddings versehen und mit Angaben zu Herkunft und Aktualität versehen. Sie ist nicht dasselbe wie ein Ordner voller Dateien, denn entscheidend ist die Aufbereitung, nicht die Menge.
Praxisbezug
Die Qualität der Wissensbasis entscheidet über die Qualität der Antworten, und sie ist der Teil, der Arbeit macht. Häufig zeigt sich dabei, dass Unterlagen veraltet oder widersprüchlich sind, was auch ohne KI ein Befund ist. Wie aus verstreuten Daten nutzbares Wissen wird, steht unter Vom Datensatz zum Wissen.
Zugriffsrechte
Definition
Zugriffsrechte legen fest, welche Inhalte einer Wissensbasis für welche Person zugänglich sind. Sie müssen im KI-System dieselbe Struktur abbilden wie in den Ursprungssystemen, sonst wird ein Agent zum Umgehungsweg: Wer eine Datei nicht öffnen darf, darf ihren Inhalt auch nicht als Antwort erhalten.
Praxisbezug
Das ist der Punkt, an dem Vorhaben in der Praxis am häufigsten scheitern oder aufwendig werden, besonders bei Personal- und Gehaltsdaten. Er gehört deshalb vor den Bau geklärt, nicht danach. Wie sich das im Betrieb absichern lässt, steht unter KI-Agenten sicher betreiben.
Häufige Fragen
Ein Chatbot beantwortet Fragen im Dialog. Ein KI-Agent geht weiter: Er plant Schritte, greift auf Werkzeuge und Daten zu und erledigt eine Aufgabe eigenständig, etwa eine Anfrage zu qualifizieren oder einen Beleg zuzuordnen. Der Agent führt aus, der Chatbot informiert.
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