Sie müssen KI nicht programmieren können. Aber zehn Begriffe sollten Sie einordnen können, bevor Ihnen jemand etwas verkauft. Hier sind sie — ohne Techniksprech, jeweils mit dem einen Satz, warum der Begriff für Ihre Entscheidungen zählt.
1. KI, Machine Learning, LLM — was ist was?
Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für Software, die Aufgaben löst, für die man bisher menschliches Urteil brauchte. Machine Learning ist der Weg dorthin: Statt dass ein Programmierer Regeln aufschreibt („wenn X, dann Y“), lernt die Software aus Tausenden Beispielen selbst, worauf es ankommt — so wie ein neuer Mitarbeiter aus Vorgängen lernt, nicht aus dem Organigramm. Ein LLM (Large Language Model, „großes Sprachmodell“) ist die Variante, die auf Sprache trainiert wurde: ChatGPT, Claude, Gemini und die offenen Modelle sind LLMs. Warum es Sie betrifft: Vieles, was derzeit als „KI“ angeboten wird, ist im Kern ein Sprachmodell mit einer Oberfläche darüber. Die nützliche Frage an jedes Angebot lautet deshalb: Welches Modell steckt dahinter — und was leistet die Oberfläche zusätzlich?
2. Cloud-KI und lokale KI
Cloud-KI heißt: Ihre Eingabe reist zu einem Rechenzentrum des Anbieters, wird dort verarbeitet, die Antwort kommt zurück — Miete statt Eigentum, stärkste Modelle, aber Ihre Daten sind unterwegs. Lokale KI heißt: Das Modell läuft auf einem Rechner in Ihrem Haus; der einfache Test ist der Netzwerkstecker — gezogen, und sie arbeitet weiter. Warum es Sie betrifft: Das ist keine Technik-, sondern eine Datenfrage — Mandanten-, Patienten- und Personaldaten gehören nach unserer Datenklassen-Regel nicht in fremde Chat-Fenster. Ausführlich: KI lokal betreiben, mit Messwerten: der Messbericht.
3. Token
Die Währungseinheit der KI-Welt: Modelle lesen und schreiben nicht in Wörtern, sondern in Wort-Bausteinen — ein Token entspricht je nach Sprache grob einem halben bis Dreiviertel-Wort. Tempo („Tokens pro Sekunde“) und API-Preise („Euro je Million Tokens“) werden darin gemessen. Warum es Sie betrifft: Wer Angebote vergleichen will, muss die Einheit kennen, in der abgerechnet wird. Sehen statt lesen: In der Token-Demo wird Ihr eigener Text live im Browser zerlegt — mit Preistabelle dazu.
4. Kontextfenster
Das Arbeitsgedächtnis des Modells: alles, was es in einem Gespräch gleichzeitig „im Blick“ behalten kann. Ist das Fenster voll, fällt Frühes heraus. Warum es Sie betrifft: „Kann die KI unseren 80-Seiten-Vertrag lesen?“ ist eine Kontextfenster-Frage — und die Antwort steht im Datenblatt des Modells. Ausprobieren: Im Kontextfenster-Modul der Token-Demo legen Sie Dokumente auf den „Schreibtisch“ und sehen Füllstand und Kosten.
5. Halluzination
Ein Sprachmodell ist eine Wahrscheinlichkeits-Maschine, keine Wahrheits-Maschine: Es erzeugt die plausibelste Fortsetzung — und plausibel ist nicht dasselbe wie wahr. Wenn ihm Wissen fehlt, erfindet es flüssig und selbstbewusst. Warum es Sie betrifft: 2024 wurde eine Fluggesellschaft zur Erstattung einer Preisdifferenz verurteilt, nachdem ihr eigener Chatbot eine Rabatt-Auskunft erfunden hatte (Moffatt v. Air Canada, 2024). Jede KI-Anwendung mit Außenwirkung braucht deshalb eine Prüfung auf genau diesen Fehler — vor dem Livegang, nicht danach.
6. RAG — die Wissensbasis
Retrieval-Augmented Generation — gemeint ist: Das Modell bekommt ein offenes Buch neben sich — Ihre Dokumente, Verträge, Handbücher — und antwortet daraus, idealerweise mit Fundstellen-Angabe. Das ist die Technik hinter „unsere Dokumente befragen“, dem aus unserer Sicht wertvollsten Anwendungsfeld im Mittelstand. Warum es Sie betrifft: Die Qualitätsfrage an jeden Anbieter lautet: Zitiert das System die Fundstelle, und sagt es „steht nicht in den Unterlagen“, statt zu erfinden?
7. Mixture of Experts (MoE)
Moderne Modell-Bauart: kein einzelner Generalist, sondern ein Haus voller Spezialisten, von denen pro Wort nur wenige aufwachen. Ergebnis: großes Wissen bei kleinem Rechenaufwand. Warum es Sie betrifft: Die alte Faustregel „größeres Modell = läuft auf kleiner Hardware langsamer“ stimmt so pauschal nicht mehr — in unserer eigenen Messung war das größte Modell das schnellste. Wer Hardware-Angebote prüft, sollte nach der Architektur fragen, nicht nur nach der Größe.
8. Agent
Ein LLM, das nicht nur antwortet, sondern handelt: Werkzeuge bedienen, Dateien lesen, Schritte planen, Zwischenergebnisse prüfen. Die nächste Ausbaustufe nach dem Chat. Warum es Sie betrifft: Agenten multiplizieren Nutzen und Risiko gleichermaßen — je mehr eine KI selbständig tut, desto wichtiger werden Kontroll-Gates und Eskalationspfade: Automatisiere die Regel, eskaliere den Zweifel.
9. AVV — der Auftragsverarbeitungs-Vertrag
Der Vertrag, der regelt, was ein Dienstleister mit Ihren personenbezogenen Daten tun darf. Fachanwendungen im Betrieb haben ihn; das private Chat-Fenster eines Mitarbeiters hat ihn nicht — und genau dort, im Copy-Paste-Moment, entsteht aus unserer Sicht das reale Datenschutz-Leck. Warum es Sie betrifft: Die wichtigste KI-Regel im Haus ist keine Software, sondern ein Aushang: welche Datenarten nie in ein Chat-Fenster gehören — bei uns sind das Mandanten- und Patientendaten, Personaldaten, Finanzdaten. Ob eine Datenklasse das Haus verlassen darf, entscheidet Ihr Datenschutzbeauftragter.
10. Training vs. Nutzung
Zwei getrennte Vorgänge: Das Training hat das Modell längst hinter sich — dabei hat es aus großen Textmengen gelernt. Bei der Nutzung lernt es nicht automatisch weiter; ob Ihre Eingaben zur Verbesserung künftiger Modelle verwendet werden dürfen, ist eine Vertrags- und Einstellungsfrage, die sich je Anbieter und Tarif unterscheidet. Warum es Sie betrifft: „Trainiert die KI mit unseren Daten?“ ist die richtige Frage — die Antwort steht in den Vertragsbedingungen, und sie zu prüfen dauert zehn Minuten, die sich lohnen.
Tiefer einsteigen? Diese zehn Begriffe sind das Fundament unserer Team-Schulungen und Vorträge — dort mit Übungen an Ihren echten Aufgaben. Und welche Anwendung sich für Ihren Betrieb rechnet, klärt der Prüfstand: zwei Tage, Messung, Verdikt.
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