Von KI-Audit über LLM und RAG bis EU-Hosting: Die 14 wichtigsten KI-Begriffe für den Mittelstand — knapp, faktendicht und ohne Fachjargon definiert. Damit Sie in Gesprächen über KI mitreden und entscheiden können.
Ein KI-Audit ist eine strukturierte Bestandsaufnahme, die Prozesse, Daten und Engpässe eines Unternehmens auf KI-Potenzial untersucht. Das Ergebnis ist eine priorisierte Roadmap konkreter Anwendungsfälle mit Aufwand- und Wirtschaftlichkeitsabschätzung.
Bei MPS Consulting startet ein KI-Audit ab 5.000 Euro. Es schafft die Entscheidungsgrundlage, bevor in einzelne Projekte investiert wird.
Agentic Coding bezeichnet Softwareentwicklung, bei der KI-Agenten weitgehend selbstständig Code schreiben, testen und überarbeiten, während ein erfahrener Entwickler Ziel, Architektur und Qualität steuert.
Dadurch entstehen funktionsfähige Anwendungen oft in Wochen statt Monaten und zu einem Bruchteil der Kosten klassischer Softwareprojekte.
Ein Corporate-LLM-Workspace ist eine zentrale, abgesicherte KI-Arbeitsumgebung für alle Mitarbeiter eines Unternehmens. Sie bündelt den Zugang zu mehreren Sprachmodellen, durchsuchbare Wissens-Spaces und vorgefertigte Agenten.
Hinzu kommen Rechte-, Audit- und Team-Verwaltung. Auf Wunsch läuft der gesamte Workspace DSGVO-konform mit Hosting in der EU oder auf eigener Infrastruktur.
Ein AI Voice Agent ist ein KI-Telefonassistent, der Anrufe in natürlicher Sprache annimmt, Fragen beantwortet, Termine bucht und Anliegen weiterleitet.
Er ist rund um die Uhr erreichbar und lässt sich DSGVO-konform betreiben — ideal, um wiederkehrende Telefonanfragen zu entlasten, ohne dass Anrufer warten müssen.
Ein Personal-AI-Assistant ist ein KI-Agent, der wie eine persönliche Assistenz arbeitet: Er verwaltet E-Mails und Kalender, legt Dokumente ab und beantwortet Anfragen.
Bedient wird er bequem über Slack, Microsoft Teams oder Telegram und betrieben auf abgesicherter eigener Infrastruktur — gedacht vor allem für die Geschäftsführung.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort gezielt passende Stellen aus den eigenen Dokumenten eines Unternehmens heraussucht und zitiert.
So beantwortet die KI Fragen anhand des tatsächlichen Firmenwissens statt aus allgemeinem Training. Das senkt Fehler und macht verstreute PDFs, Mails und Handbücher durchsuchbar.
KI-Workflow-Automatisierung verkettet wiederkehrende Geschäftsprozesse so, dass KI-Schritte und klassische Automatisierung zusammenspielen. Werkzeuge wie n8n oder Make verbinden dabei vorhandene Systeme.
Aufgaben wie Datenübernahme, Klassifizierung oder Benachrichtigungen laufen dadurch ohne manuelles Zutun ab — ein einzelner automatisierter Workflow ersetzt häufig viele Stunden Handarbeit pro Woche.
Ein LLM (Large Language Model, großes Sprachmodell) ist ein KI-Modell, das aus sehr großen Textmengen gelernt hat, Sprache zu verstehen und zu erzeugen.
Es bildet die Grundlage für Chat-Assistenten, Textanalyse und Agenten. Bekannte Beispiele sind Modelle wie Claude, GPT, Gemini und Mistral.
DSGVO-konforme KI bezeichnet KI-Lösungen, die personenbezogene Daten gemäß der EU-Datenschutz-Grundverordnung verarbeiten. Dazu gehören eine klare Rechtsgrundlage, Auftragsverarbeitungsverträge und Datensparsamkeit.
Entscheidend ist außerdem die Kontrolle darüber, wo und wie Daten gespeichert und dass sie nicht zum Training Dritter verwendet werden.
EU-Hosting bedeutet, dass eine KI-Lösung und ihre Daten ausschließlich in Rechenzentren innerhalb der Europäischen Union betrieben werden. Das vereinfacht die DSGVO-Konformität und vermeidet Datentransfers in Drittländer.
Auf Wunsch läuft die gesamte Lösung auf eigener Infrastruktur in Deutschland.
Ein Prompt ist die Eingabe oder Anweisung, mit der ein Mensch ein KI-Modell steuert. Je klarer Aufgabe, Kontext und gewünschtes Format formuliert sind, desto besser das Ergebnis.
Gut gestaltete Prompts sind die Grundlage zuverlässiger KI-Anwendungen und werden in Agenten oft fest hinterlegt, damit sie konstant gleich funktionieren.
Ein KI-Agent ist ein KI-System, das eine Aufgabe nicht nur beantwortet, sondern eigenständig in Schritten bearbeitet: Es plant, nutzt Werkzeuge oder Datenquellen und handelt auf ein Ziel hin.
So kann ein Agent etwa Anfragen beantworten, Termine buchen oder Daten zwischen Systemen übertragen — mit so viel menschlicher Kontrolle, wie der Anwendungsfall verlangt.
Eine Halluzination ist eine Antwort, die ein KI-Modell überzeugend formuliert, die aber sachlich falsch oder erfunden ist. Sie entsteht, weil Sprachmodelle plausible Wortfolgen erzeugen, ohne Fakten zu prüfen.
Techniken wie RAG, Quellenangaben und menschliche Kontrolle verringern das Risiko deutlich — ganz ausschließen lässt es sich nicht.
Fine-Tuning ist das gezielte Nachtrainieren eines bestehenden KI-Modells mit eigenen Beispieldaten, damit es einen bestimmten Stil, ein Format oder Fachvokabular zuverlässiger trifft.
Für aktuelles Firmenwissen ist oft RAG der schnellere und günstigere Weg, während Fine-Tuning bei konstanten, wiederkehrenden Aufgaben sinnvoll ist.
