Begriffe in der KI
Künstliche Intelligenz (KI) ist heute allgegenwärtig – von Sprache über Bilder bis hin zu Datenanalyse.
Künstliche Intelligenz verändert bereits heute die Arbeitswelt im Büro. Von smarter Dokumentenverarbeitung, Textbearbeitung, über automatische Zusammenfassungen bis hin zur Datenanalyse sowie vorausschauender Termin-, Personal- und Ressourcenplanung.
KI verspricht Effizienz, Genauigkeit und neue Freiräume für komplexe Aufgaben. Doch wo Licht ist, gibt es auch Schatten: Datenschutz, Fachkompetenz, Veränderungsmanagement und Kostenfallen gilt es zu beachten.
Eine klare Begriffskenntnis hilft, Entwicklungen zu verstehen, fundierte Entscheidungen zu treffen und verantwortungsvoll zu handeln.
Die weiter unten aufgeführte Begriffsliste deckt zentrale Bereiche ab:
- grundlegende Konzepte (KI, ML, DL, Neuronale Netze),
- spezialisierte Modelle und Anwendungen (LLMs, Chatbots, NLP, Prompting),
- Lernparadigmen (überwacht/unüberwacht),
- Reinforcement Learning, Transfer Learning),
- Qualitäts- und Ethikaspekte (Explainable AI, Bias, Datenschutz, Data Governance)
- Betriebsmethoden (MLOps, Model Governance, Drift).
Wer diese Begriffe kennt, bewertet Chancen und Risiken realistischer und kann KI-Initiativen sicherer, effizienter und zielgerichteter steuern und kommunizieren. Wir haben einige der gängigsten Begriffe (ohne Anspruch auf Vollständigkeit) zusammengetragen und deren Bedeutung recherchiert.




