KI-Glossar
Wichtige Begriffe rund um KI-Beratung, BAFA-Förderung und Implementierung — verständlich auf den Punkt gebracht.
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- KI-Beratung
- KI-Beratung ist eine strukturierte Beratungsleistung, die Geschäftsprozesse eines Unternehmens analysiert und konkrete Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz identifiziert. Anders als klassische IT-Beratung geht es nicht um Hardware oder Lizenzen, sondern um die strategische Integration intelligenter Systeme in bestehende Arbeitsabläufe. Eine professionelle KI-Beratung folgt typischerweise einem Phasenmodell aus Analyse, Architektur und Umsetzung.
- BAFA-Förderung (KI-Beratung)
- Die BAFA-Beratungsförderung ist ein Bundesprogramm des Bundesamts für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle, das KMU bei der Inanspruchnahme von Unternehmensberatung — einschließlich KI-Beratung — bezuschusst. Förderhöhe: bis 80 % der Beratungskosten in Ostdeutschland (max. 2.800 € Zuschuss), bis 50 % in Westdeutschland (max. 1.750 €). Voraussetzung: KMU mit unter 250 Mitarbeitenden, Antrag vor Beratungsbeginn, BAFA-registrierter Berater.
- Firmen-GPT
- Ein Firmen-GPT ist eine zentrale KI-Plattform, die ausschließlich auf den Daten und Dokumenten eines einzelnen Unternehmens basiert. Statt allgemeiner ChatGPT-Antworten kennt das System die Vorlagen, Projekte, Normen und Sprache des Unternehmens. Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache und bekommen Antworten in Sekunden — statt langer Recherche in Ordnerstrukturen, E-Mails oder Wikis.
- Generative KI
- Generative KI bezeichnet eine Klasse von KI-Systemen, die neue Inhalte erzeugen — Text, Bilder, Code, Audio. Anders als klassische KI, die nur klassifiziert oder vorhersagt, produziert generative KI eigene Outputs auf Basis von Prompts. Bekannteste Vertreter: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Mistral.
- Large Language Model (LLM)
- Ein Large Language Model ist ein KI-Modell, das darauf trainiert ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Trainiert auf großen Textmengen (Bücher, Webseiten, Code), kann ein LLM Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, übersetzen oder Entwürfe schreiben. Die führenden Anbieter sind OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Mistral, Meta (Llama).
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Retrieval-Augmented Generation ist eine Technik, bei der ein LLM zur Beantwortung einer Frage zuerst relevante Dokumente aus einer Wissensquelle abruft und diese als Kontext nutzt. So kombiniert RAG die Sprachfähigkeit eines LLM mit dem aktuellen Wissen eines Unternehmens. Typische Bestandteile: Vektor-Datenbank (für die Suche), Embedding-Modell (für die Indexierung) und ein LLM (für die Antwort).
- Vektor-Datenbank
- Eine Vektor-Datenbank speichert Daten als hochdimensionale Zahlenvektoren — sogenannte Embeddings — und erlaubt eine semantische Suche: ähnliche Inhalte finden, auch wenn sie unterschiedliche Wörter benutzen. Vektor-Datenbanken sind das Fundament moderner RAG-Systeme. Bekannte Implementierungen: Qdrant, Pinecone, Weaviate, pgvector (Postgres-Erweiterung).
- Embedding
- Ein Embedding ist eine numerische Repräsentation von Text, Bild oder Audio in einem hochdimensionalen Raum. Inhalte mit ähnlicher Bedeutung haben ähnliche Embeddings — was semantische Suche und Clustering ermöglicht. Ohne Embeddings keine RAG-Pipeline, keine semantische Suche, kein Firmen-GPT.
- n8n
- n8n (gesprochen "n-eight-n") ist eine Open-Source-Plattform für Workflow-Automatisierung. Über eine grafische Oberfläche werden Datenflüsse zwischen Anwendungen definiert — etwa von einem Mailserver zu einer Datenbank, mit KI-Verarbeitung dazwischen. ZENIT KI nutzt n8n als Backbone für KMU-spezifische Automatisierungen, weil es self-hosted laufen kann (DSGVO-konform, EU-Hosting).
- Prozessautomatisierung
- Prozessautomatisierung beschreibt die Übertragung von wiederkehrenden, regelbasierten Arbeitsabläufen an Software. Im KI-Kontext kommt zur klassischen Automatisierung (Trigger → Aktion) eine Verständnis-Schicht hinzu: das System interpretiert unstrukturierte Eingaben (E-Mails, Dokumente, Sprache) und entscheidet kontextabhängig.
- KMU (Kleine und mittlere Unternehmen)
- Die EU-Definition für KMU umfasst Unternehmen mit weniger als 250 Mitarbeitenden, einem Jahresumsatz von höchstens 50 Mio. € oder einer Bilanzsumme bis 43 Mio. €. KMU sind primäre Zielgruppe der BAFA-Beratungsförderung und damit der Schwerpunkt von ZENIT KI.
- 12-Monats-ROI-Garantie
- Die 12-Monats-ROI-Garantie ist ein vertraglich zugesichertes Ergebnis-Versprechen: Wenn innerhalb von 12 Monaten nach Projektstart kein messbarer Return on Investment nachweisbar ist, ist die Beratungsleistung kostenlos. ZENIT KI bietet diese Garantie als Standardbestandteil seiner KI-Beratung — ein Risiko-Reduktor für KMU-Entscheider.
- EU AI Act
- Der EU AI Act ist die erste umfassende KI-Regulierung der Europäischen Union. In Kraft getreten 2024, mit gestuften Wirksamkeitsterminen bis 2026/27. Der Act unterteilt KI-Systeme in Risikoklassen (verboten, Hochrisiko, begrenztes Risiko, minimales Risiko) und erlegt entsprechende Pflichten auf. Für die meisten KMU-Anwendungen relevant: Transparenzpflichten bei generativer KI und Dokumentationspflichten.
- DSGVO und KI
- KI-Systeme unterliegen der DSGVO, sobald sie personenbezogene Daten verarbeiten. Praktisch bedeutet das: Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit dem KI-Anbieter, möglichst EU-Hosting (oder vertraglich abgesicherter Drittlandtransfer), Transparenz im Datenschutzhinweis, Möglichkeit zur Auskunft und Löschung. ZENIT KI empfiehlt ausschließlich DSGVO-konforme Lösungen mit EU-Servern und AVV.
- Open-Source-LLM
- Open-Source-LLMs sind Sprachmodelle, deren Gewichte und Architektur öffentlich verfügbar sind. Sie können on-premise oder in der eigenen Cloud-Umgebung betrieben werden — relevant für sensible Daten oder DSGVO-strikte Anforderungen. Bekannte Vertreter: Llama (Meta), Mistral, Mixtral, DeepSeek, Qwen.
- KI-Strategie
- Eine KI-Strategie ist ein dokumentierter Plan, der festlegt, welche KI-Anwendungsfälle ein Unternehmen in welcher Reihenfolge umsetzt — basierend auf Geschäftszielen, Prozess-Engpässen und vorhandenen Daten. Eine gute KI-Strategie priorisiert nach wirtschaftlichem Hebel, nicht nach Technologie-Hype, und enthält konkrete Meilensteine, Investitionsrahmen und Erfolgskennzahlen.
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