Die wichtigsten KI-Begriffe im Überblick

TL;DR: Dieses Glossar erklärt die zentralen KI-Begriffe kompakt und verständlich – von Grundlagen wie LLM und Token über Prompting und KI-Agenten bis zu Sicherheits- und Marketing-Begriffen wie GEO oder Deepfake. Gedacht als Nachschlagewerk, das mit jedem neuen Begriff wächst.

Grundbegriffe: KI, maschinelles Lernen, LLM, Token, Parameter – das technische Fundament.
Nutzung: Prompt, Context Window, Halluzination – worauf es bei der täglichen Arbeit mit KI ankommt.
Agenten: KI-Agent, Agentic AI, RAG, MCP – der Trend vom Chatbot zum handelnden System.
Sicherheit & Recht: Alignment, Guardrails, AI Act – die regulatorische und sicherheitstechnische Seite.
GEO/Marketing: GEO, Brand Mention, Citation, Sentiment – wie Sichtbarkeit in KI-Antworten gemessen wird.

Warum ein eigenes Glossar sinnvoll ist

KI-Begriffe verändern sich schnell und werden oft unpräzise verwendet. Wer versteht, was hinter Begriffen wie "Token", "Halluzination" oder "Agentic AI" tatsächlich steckt, kann KI-Nachrichten, Produktbeschreibungen und Fachartikel deutlich besser einordnen. Dieses Glossar ist nach Themenbereichen sortiert und verlinkt bei Bedarf auf ausführlichere Beiträge dieser Reihe.

Grundbegriffe: Wie KI technisch funktioniert

Begriff	Bedeutung
Künstliche Intelligenz (KI)	Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben lösen, für die normalerweise menschliche Intelligenz nötig ist.
Maschinelles Lernen (ML)	Teilbereich der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen, statt fest programmiert zu werden.
Deep Learning	Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf mehrschichtigen neuronalen Netzen basiert.
Neuronales Netz	Ein an das Gehirn angelehntes Rechenmodell aus vielen vernetzten, einfachen Recheneinheiten.
Transformer	Die neuronale Netzwerk-Architektur, auf der die meisten modernen Sprachmodelle (z. B. GPT-Reihe) basieren.
LLM (Large Language Model)	Ein sehr grosses Sprachmodell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und Sprache erzeugen und verarbeiten kann.
Token	Die kleinste Texteinheit, die ein Sprachmodell verarbeitet – oft ein Wortteil, seltener ein ganzes Wort.
Parameter	Die internen "Stellschrauben" eines Modells, die beim Training angepasst werden; ihre Zahl gilt oft als grober Hinweis auf die Modellgrösse.
Training	Der Prozess, bei dem ein Modell anhand grosser Datenmengen lernt, Muster zu erkennen und vorherzusagen.
Inferenz	Die eigentliche Nutzung eines fertig trainierten Modells, um aus einer Eingabe eine Ausgabe zu erzeugen.

Begriffe rund um Prompting und Nutzung

Begriff	Bedeutung
Prompt	Die Eingabe bzw. Anweisung, die ein Nutzer an ein KI-Modell richtet. Details dazu in unserem Beitrag zum richtigen Prompten.
System-Prompt	Eine übergeordnete Anweisung, die Rolle, Tonalität und Verhalten eines Modells vorgibt, meist unsichtbar für den Endnutzer.
Context Window (Kontextfenster)	Die maximale Menge an Text (in Token gemessen), die ein Modell gleichzeitig "im Blick" behalten kann.
Few-Shot / Zero-Shot	Bezeichnet, ob einem Modell Beispiele für eine Aufgabe mitgegeben werden (Few-Shot) oder nicht (Zero-Shot).
Chain of Thought	Eine Technik, bei der ein Modell seinen Gedankengang Schritt für Schritt sichtbar macht, statt nur das Endergebnis zu liefern.
Halluzination	Wenn ein KI-Modell erfundene, aber selbstbewusst als Fakt präsentierte Informationen ausgibt. Mehr dazu in "Was kann KI schon und was nicht".
Temperature	Ein Einstellungswert, der steuert, wie "kreativ" bzw. zufällig die Antworten eines Modells ausfallen.

Begriffe rund um KI-Agenten und Automatisierung

Begriff	Bedeutung
KI-Agent	Ein System, das nicht nur antwortet, sondern eigenständig plant, Werkzeuge nutzt und mehrstufige Aufgaben ausführt. Ausführlich erklärt in "Was sind KI-Agenten".
Agentic AI	Oberbegriff für den Einsatz von KI-Agenten – markiert den Wandel von "KI erzeugt Inhalte" hin zu "KI führt Arbeitsschritte eigenständig aus".
Workflow (agentisch)	Ein System, bei dem KI und Werkzeuge über fest vorgegebene Abläufe gesteuert werden – im Unterschied zum autonomeren "Agenten".
RAG (Retrieval-Augmented Generation)	Eine Technik, bei der ein Modell vor der Antwort gezielt relevante externe Informationen abruft, statt nur aus seinem Trainingswissen zu schöpfen.
MCP (Model Context Protocol)	Ein offener Standard, der es KI-Modellen erleichtert, einheitlich auf externe Werkzeuge und Datenquellen zuzugreifen.
Tool Use (Werkzeugnutzung)	Die Fähigkeit eines Modells, während der Bearbeitung einer Aufgabe externe Werkzeuge (Websuche, Dateizugriff, Software) aktiv einzusetzen.

Begriffe rund um generative und multimodale KI

Begriff	Bedeutung
Generative KI	KI, die neue Inhalte erzeugt – Text, Bild, Audio oder Video – statt nur bestehende Daten zu klassifizieren.
Multimodal	Ein Modell, das mehrere Datenarten (z. B. Text, Bild, Audio) gleichzeitig verarbeiten oder erzeugen kann.
Diffusionsmodell	Eine Modellarchitektur, die häufig für KI-Bildgeneratoren genutzt wird und Bilder schrittweise aus "Rauschen" erzeugt.
Deepfake	Ein KI-generiertes, meist täuschend echtes Bild, Video oder Audio, das reale Personen oder Situationen imitiert. Erkennungstipps in "Deepfakes erkennen".
Wasserzeichen / C2PA	Technische Kennzeichnungsverfahren, mit denen KI-generierte Inhalte als solche erkennbar gemacht werden sollen.

Begriffe rund um Sicherheit, Ethik und Recht

Begriff	Bedeutung
Alignment	Das Bestreben, KI-Systeme so zu gestalten, dass ihr Verhalten mit menschlichen Werten und Absichten übereinstimmt.
Guardrails	Technische oder inhaltliche Schutzmechanismen, die verhindern sollen, dass ein KI-System schädliche oder unerwünschte Ausgaben erzeugt.
Bias	Systematische Verzerrung in KI-Ausgaben, oft verursacht durch einseitige oder unausgewogene Trainingsdaten.
AGI (Artificial General Intelligence)	Eine KI, die menschliches Denkvermögen über praktisch alle Bereiche hinweg erreicht oder übertrifft – bislang nicht erreicht, Zeitpunkt umstritten.
EU AI Act	Die erste umfassende KI-Verordnung weltweit, mit risikobasiertem Ansatz für Anbieter und Nutzer von KI in der EU. Einordnung in "Das EU-KI-Gesetz".

Begriffe rund um GEO und Sichtbarkeit in KI-Antworten

Begriff	Bedeutung
GEO (Generative Engine Optimization)	Die gezielte Optimierung von Inhalten, damit sie in KI-generierten Antworten zitiert oder erwähnt werden. Grundlagen in unserer GEO-Blogvorlage.
AEO / LEO	Answer Engine Optimization bzw. LLM Engine Optimization – verwandte Begriffe für die Optimierung auf KI-Antwortsysteme.
Brand Mention	Wie oft und in welchem Kontext eine Marke in KI-Antworten genannt wird. Details in "Brand Mention, Citation und Sentiment".
Citation	Wenn eine KI-Antwort eine Aussage mit einem Verweis auf eine bestimmte Quelle belegt.
Sentiment	Die Tonalität, mit der eine Marke oder ein Thema in einer KI-Antwort dargestellt wird.

Häufige Fragen (FAQ)

Was ist der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning? KI ist der Oberbegriff, maschinelles Lernen ein Teilbereich davon (Lernen aus Daten statt fester Programmierung), und Deep Learning wiederum ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf mehrschichtigen neuronalen Netzen basiert.

Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem KI-Agenten? Ein Chatbot beantwortet Anfragen innerhalb eines Dialogs, ein KI-Agent plant zusätzlich eigenständig Schritte und nutzt Werkzeuge, um mehrstufige Aufgaben eigenständig zu Ende zu bringen.

Warum tauchen so viele englische Begriffe im KI-Bereich auf? Weil die Forschung und die meisten führenden Anbieter englischsprachig sind – viele Fachbegriffe (Prompt, Token, Agentic AI) haben sich international durchgesetzt, bevor sich deutsche Entsprechungen etablieren konnten.

Fazit

Wer die zentralen KI-Begriffe versteht, kann Nachrichten, Produktversprechen und Fachdiskussionen rund um KI deutlich besser einordnen. Dieses Glossar deckt die wichtigsten Grundlagen, Nutzungs-, Agenten-, Sicherheits- und GEO-Begriffe ab – für tiefere Erklärungen lohnt sich der Blick in die verlinkten Beiträge dieser Reihe.