Verständliche Definitionen der Begriffe, die Entscheider bei Planung, Einkauf und Betrieb von KI am häufigsten brauchen. Jeder Eintrag verweist auf die Seite, auf der wir das Thema praktisch behandeln.
Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!Strategie und Umsetzung
KI-Reifegradprüfung
Eine strukturierte Prüfung, ob ein Unternehmen KI gut nutzen kann: Strategie, Daten, Systeme, Kompetenzen und Governance. Das Ergebnis ist ein klares Bild der Lücken und eine priorisierte Liste erster Schritte. Mehr erfahren →
Anwendungsfall-Findung
Eine kurze, workshopbasierte Methode, um die KI-Anwendungsfälle zu finden, die sich lohnen. Teams sammeln Ideen, bewerten sie nach Nutzen, Machbarkeit und Risiko und wählen einen oder zwei für den ersten Piloten aus. Mehr erfahren →
Proof of Value (PoV)
Ein zeitlich begrenzter Test, der zeigt, dass eine KI-Lösung auf echten Daten ein messbares Geschäftsergebnis liefert, bevor große Investitionen fließen. Anders als eine Demo werden die Erfolgskriterien vorab vereinbart.
Vom Pilot in den Betrieb
Der Schritt, einen KI-Piloten, der im Test funktioniert, in den täglichen Betrieb zu überführen, mit Verantwortlichen, Überwachung, Support und Einbindung in bestehende Systeme. Mehr erfahren →
Build vs. Buy
Die Entscheidung zwischen der Eigenentwicklung einer KI-Lösung und dem Einsatz einer bestehenden Plattform. Kaufen ist oft schneller im Start, Bauen bietet mehr Kontrolle. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie spezifisch der Bedarf ist. Mehr erfahren →
Change-Management (KI-Einführung)
Die Arbeit, Menschen dabei zu helfen, ein neues KI-Werkzeug im Alltag zu nutzen: Kommunikation, Schulung, veränderte Rollen und Unterstützung, damit das Werkzeug nach dem Start wirklich genutzt wird. Mehr erfahren →
OKR (Objectives and Key Results)
Eine Zielmethode, die ein ehrgeiziges Ziel mit wenigen messbaren Schlüsselergebnissen verbindet. Unternehmen nutzen sie, um die Strategie mit den Vorhaben zu verknüpfen, die sie umsetzen. Mehr erfahren →
KI-Konzepte
Generative KI
KI, die aus einer Eingabe neue Inhalte erzeugt, etwa Texte, Bilder, Code oder Zusammenfassungen. Sie basiert auf großen Modellen, die mit sehr großen Datenmengen trainiert wurden.
KI-Agent
Ein Softwaresystem, das ein KI-Modell nutzt, um eine Aufgabe selbstständig zu erledigen, die Schritte festzulegen und Werkzeuge wie ein CRM oder eine Datenbank zu verwenden, innerhalb von Grenzen, die Menschen setzen.
Agentische KI
Ein Ansatz, bei dem KI-Agenten mehrstufige Arbeit mit einer gewissen Autonomie erledigen: planen, handeln und Ergebnisse prüfen, statt nur eine einzelne Frage zu beantworten.
KI-Copilot
Ein KI-Assistent, der neben einer Person in einem Werkzeug arbeitet, Vorschläge macht, Entwürfe schreibt oder zusammenfasst, während die Person die Arbeit und die endgültige Entscheidung behält. Mehr erfahren →
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Eine Technik, bei der ein KI-Modell zuerst passende Textstellen aus einer vertrauenswürdigen Quelle abruft, etwa aus Unternehmensdokumenten, und seine Antwort daraus formuliert. So bleiben Antworten an die eigenen Daten gebunden.
KI-Halluzination
Wenn ein KI-Modell etwas überzeugend Klingendes sagt, das falsch oder nicht belegt ist. Quellenprüfung, Antworten auf Basis der eigenen Daten und menschliche Kontrolle senken das Risiko.
Human in the Loop
Ein Gestaltungsprinzip, bei dem eine Person prüft oder freigibt, was die KI erzeugt, bevor es verwendet oder umgesetzt wird, besonders bei Entscheidungen mit Risiko.
Daten und Compliance
KI-Governance
Die Regeln, Rollen und Kontrollen, die festlegen, wie KI in einem Unternehmen eingesetzt werden darf: zulässige Nutzung, Umgang mit Daten, Risikoprüfung, Verantwortlichkeit und Einhaltung der Gesetze. Mehr erfahren →
VAE-PDPL
Das föderale Datenschutzgesetz der VAE (Bundesdekretgesetz Nr. 45 von 2021). Es regelt Erhebung, Nutzung, Speicherung und Übermittlung personenbezogener Daten und gilt für KI-Projekte, die solche Daten verarbeiten. Mehr erfahren →
Datenresidenz
Die Vorgabe oder Entscheidung, Daten in einem bestimmten Land oder einer bestimmten Region zu speichern und zu verarbeiten. Sie ist wichtig für KI-Projekte mit regulierten oder sensiblen Daten.
Datenplattform-Reife
Wie gut die Daten eines Unternehmens für KI vorbereitet sind: zugänglich, sauber, dokumentiert, gesichert und verbunden, damit KI-Lösungen sie zuverlässig nutzen können. Mehr erfahren →
Plattformen, die wir einführen
Generative BI
Business Intelligence, bei der Menschen Fragen in einfacher Sprache stellen und ein generatives KI-Modell validierte Antworten aus den Unternehmensdaten liefert, statt auf einen gebauten Bericht zu warten. Mehr erfahren →
Agentisches CRM
Ein CRM-System, in dem KI-Agenten die Routinearbeit rundherum erledigen, etwa Datensätze aktualisieren, stockende Deals nachfassen und neue Leads weiterleiten. Mehr erfahren →