Von Katrin Heidemann am 01.10.2025
Die wichtigsten KI-Vokabeln für Führungskräfte
Damit Du in Diskussionen rund um KI, Tools und Strategien sicher mitreden kannst, reicht es nicht, nur einzelne Begriffe zu kennen. Es ist hilfreich, die Konzepte in ihrem Zusammenhang zu verstehen. Deshalb haben wir die wichtigsten Begriffe in sieben Themenbereiche unterteilt. Jeder Bereich zeigt Dir einen anderen Aspekt der KI-Welt – vom Verständnis der Grundlagen bis hin zu aktuellen Trends:
So ist die Begriffsliste aufgebaut
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Hier lernst Du die Basisbegriffe kennen, die Du brauchst, um KI-Systeme und deren Funktionsweise zu verstehen. - Sprachmodelle & Generative KI
Dieser Bereich erklärt die Technologien, die Texte, Bilder, Videos oder sogar Code erstellen können – inklusive Begriffe wie GPT, LLM oder Prompt Engineering. - KI-Agenten & Automatisierung
Hier geht es um smarte Assistenten, die eigenständig Aufgaben erledigen, Tools nutzen oder sogar ganze Workflows automatisieren. - Daten, Training & Modellarchitektur
Damit KI funktioniert, muss sie trainiert und kontinuierlich verbessert werden. In diesem Teil findest Du Begriffe rund um Trainingsprozesse, Embeddings und Modellanpassungen. - Infrastruktur & Plattformen
Dieser Bereich erklärt die technischen Grundlagen, also wie KI-Systeme in Unternehmensumgebungen eingebunden werden – von APIs bis Cloud-Services. - Sicherheit, Ethik & Governance
KI bringt Verantwortung mit sich. Hier findest Du wichtige Begriffe rund um Datenschutz, Compliance und ethische Leitlinien. - Neue Trends & Begriffe
KI entwickelt sich rasant. In diesem Teil lernst Du die aktuellen Trends kennen, wie multimodale KI, Synthetic Data oder MLOps.
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
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Begriff |
Erklärung |
Beispiel |
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KI (AI) |
Maschinen, die menschenähnliche Aufgaben wie Lernen, Analysieren und Entscheiden übernehmen. |
Chatbots, Sprachassistenten |
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Machine Learning (ML) |
KI-Systeme lernen Muster aus Daten und treffen auf dieser Basis Entscheidungen. |
Prognosen im Vertrieb |
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Deep Learning |
Nutzt mehrschichtige neuronale Netze für komplexe Aufgaben wie Bilderkennung. |
Gesichtserkennung |
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Neuronale Netze |
Strukturen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind und Daten verarbeiten. |
Grundlage von GPT |
Sprachmodelle & Generative KI
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Begriff |
Erklärung |
Beispiel |
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Generative KI |
Erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik. |
Midjourney, ChatGPT |
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LLM |
Sprachmodell, das Text versteht und generiert. |
GPT-4, Claude |
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GPT |
OpenAIs bekanntestes LLM, treibt ChatGPT an. |
Automatisierte Textgenerierung |
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Prompt |
Deine Eingabe, die der KI sagt, was sie tun soll. |
„Erstelle einen Marketingplan.“ |
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Prompt Engineering |
Technik, um Prompts optimal zu formulieren. |
„Schreibe einen Blogartikel für CEOs über KI.“ |
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Prompt Chaining |
Mehrere Prompts werden kombiniert, um komplexe Aufgaben zu lösen. |
Kampagnenplanung in Schritten |
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Few-Shot Learning |
KI lernt aus wenigen Beispielen. |
Texte im gewünschten Stil |
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Zero-Shot Learning |
KI löst Aufgaben ohne Trainingsbeispiele. |
Übersetzung unbekannter Sprachen |
KI-Agenten & Automatisierung
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Begriff |
Erklärung |
Beispiel |
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KI-Agenten |
Automatisieren Aufgaben eigenständig. |
Automatische Angebotsgenerierung |
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Autonome Agenten |
Arbeiten selbstständig mehrere Schritte ab. |
End-to-End-Leadmanagement |
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Orchestratoren |
Steuern mehrere KI-Agenten gleichzeitig. |
Automatisierte Marketingkampagnen |
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RAG |
Verknüpft KI mit externen Datenquellen für präzisere Antworten. |
Chatbots mit Wissensdatenbanken |
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Microsofts |
Vorschläge in Outlook & Teams |
Daten, Training & Modellarchitektur
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Begriff |
Erklärung |
Beispiel |
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Training |
Der Prozess, bei dem KI aus Daten lernt. |
GPT-Modelle werden trainiert |
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Fine-Tuning |
Anpassung der KI auf eigene Unternehmensdaten. |
KI lernt CRM-Inhalte |
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Embedding |
Daten werden in Vektoren umgewandelt. |
Semantische Suche in CRM-Systemen |
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Halluzinationen |
KI erfindet Fakten, die plausibel klingen. |
Falsche Quellenangaben |
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Token |
Kleinste Text-Einheit, die KI verarbeitet. |
KI zählt Tokens, um die Länge eines Textes und die Abrechnung zu bestimmen. |
Infrastruktur & Plattformen
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Begriff |
Erklärung |
Beispiel |
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API |
Schnittstelle zur Integration von KI in eigene Systeme. |
GPT in CRM einbinden |
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Cloud-KI |
KI-Dienste über die Cloud nutzbar. |
Azure OpenAI |
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On-Premises-KI |
KI lokal betrieben, z. B. für Datenschutz. |
Interne Datenanalysen |
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Edge-KI |
KI läuft direkt auf Geräten. |
Bilderkennung am Smartphone |
Sicherheit, Ethik & Governance
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Begriff |
Erklärung |
Beispiel |
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Responsible AI |
Rahmenwerk für ethische KI-Nutzung. |
Microsofts Leitlinien |
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Bias |
Verzerrungen durch Trainingsdaten. |
Diskriminierende Empfehlungen |
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Datenschutz & Compliance |
Rechtliche Vorgaben für KI. |
DSGVO-konforme Systeme |
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Explainable AI |
KI-Ergebnisse nachvollziehbar machen. |
Kreditvergabe-Transparenz |
Neue Trends & Begriffe
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Begriff |
Erklärung |
Beispiel |
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Multimodale KI |
KI verarbeitet Text, Bild, Video und Audio gleichzeitig. |
GPT-4o |
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Conversational AI |
KI-gestützte Dialogsysteme. |
Chatbots im Kundenservice |
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Self-Healing Systems |
Systeme erkennen und beheben Fehler eigenständig. |
Automatisierte Serverwartung |
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Synthetic Data |
Künstlich generierte Daten für Training. |
Kundenprofile simulieren |
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Vector Databases |
Datenbanken für semantische KI-Suchen. |
Pinecone, Weaviate |
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Model Drift |
Abnahme der Modellgenauigkeit über Zeit. |
Prognosen verlieren Präzision |
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MLOps |
Betriebsmodelle für Machine Learning. |
Monitoring & Versionierung |
Handlungsempfehlungen für Führungskräfte
KI verändert nicht nur Tools und Prozesse – sie verändert Rollen, Entscheidungen und Strategien. Für Führungskräfte geht es deshalb jetzt nicht darum, alles selbst umzusetzen, sondern die richtigen Weichen zu stellen. Diese fünf Schritte helfen Dir, KI gezielt und verantwortungsvoll in Deinem Unternehmen einzuführen:
1. Verstehen – Grundlagen schaffen
Baue Dir ein solides Basiswissen zu KI, Tools und Konzepten auf. Du musst kein Technikprofi werden, aber Du solltest die wichtigsten Begriffe und Möglichkeiten kennen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.
2. Identifizieren – Potenziale erkennen
Prüfe, wo KI in Deinem Unternehmen Mehrwert schaffen kann. Das können ganz unterschiedliche Bereiche sein: vom Marketing über den Vertrieb bis hin zur Produktentwicklung oder internen Prozessoptimierung.
3. Pilotieren – klein starten, groß lernen
Setze auf Pilotprojekte: Teste KI-Tools gezielt in einem klar abgegrenzten Anwendungsfall. So sammelst Du Erfahrungen, minimierst Risiken und erkennst schnell, welche Lösungen wirklich funktionieren.
4. Befähigen – Teams fit machen
Schaffe Wissen und Akzeptanz im Unternehmen. Schule Deine Teams im Umgang mit KI-Tools und zeige ihnen, wie diese den Arbeitsalltag erleichtern können. Je besser Mitarbeitende verstehen, was KI leisten kann, desto erfolgreicher werden Projekte umgesetzt.
5. Steuern – Verantwortung übernehmen
Definiere klare Leitlinien und Prozesse für den Umgang mit KI. Dazu gehören Datenschutz, ethische Grundsätze und der verantwortungsvolle Einsatz von Daten. So stellst Du sicher, dass KI-Projekte langfristig tragfähig sind.
Fazit: KI ist eine Chance – wenn man sie richtig nutzt
KI bietet Unternehmen enorme Möglichkeiten, schneller zu arbeiten, fundiertere Entscheidungen zu treffen und neue Wachstumsfelder zu erschließen. Sie kann Abläufe effizienter machen, Kundenerlebnisse verbessern und sogar neue Geschäftsmodelle ermöglichen.
Doch so groß das Potenzial ist, so wichtig ist es auch, die Stolpersteine zu kennen:
- Datenqualität:
Ohne saubere, strukturierte Daten bleiben KI-Ergebnisse oft unzuverlässig. - Fehleinschätzungen:
Wer KI nur als kurzfristigen Trend betrachtet, riskiert, wichtige Grundlagen zu übersehen. - Akzeptanz im Team:
KI-Projekte scheitern häufig nicht an der Technik, sondern an Vorbehalten und fehlendem Know-how. - Datenschutz & Compliance: Gerade im B2B-Bereich dürfen rechtliche Anforderungen nicht unterschätzt werden.
Der Schlüssel liegt darin, KI bewusst, geplant und schrittweise einzuführen. Wer klare Ziele setzt, Mitarbeitende einbindet und Prozesse sauber aufsetzt, kann die Technologie gezielt für Wachstum, Innovation und Wettbewerbsvorteile nutzen. Wenn Du mehr darüber erfahren möchtest, wie Du mit KI typische Herausforderungen im B2B-Business lösen kannst, dann ist unser Webinar genau das Richtige für Dich.
Hier zeigen wir praxisnah:
- welche konkreten Anwendungsfälle heute schon funktionieren,
- wie andere Unternehmen KI strategisch einsetzen,
- und welche Best Practices Du sofort auf Dein eigenes Unternehmen übertragen kannst.

