🧠 KI-Begriffe erklärt: Dein Crashkurs durch den Buzzword-Dschungel

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde.
Agenten hier, Automatisierung dort, Prompt Engineering überall.
Aber was heißt das eigentlich alles?

Wenn du dich schon mal gefragt hast, was der Unterschied zwischen GPT, API und Machine Learning ist – dieser Artikel bringt Licht ins Buzzword-Gewitter.

Klartext, statt Tech-Bla. Verständlich, ohne dabei schlauer zu tun als nötig. Und natürlich wie immer mit einem Augenzwinkern – damit du beim nächsten LinkedIn-Post nicht nur nicken, sondern auch mitreden kannst.

🧩 1. Künstliche Intelligenz (KI / AI)

Der Oberbegriff für alles, was Maschinen das Denken beibringen will.
Von Spam-Filtern bis selbstfahrenden Autos: KI imitiert menschliches Verhalten – aber auf Basis von Daten, nicht Gefühl.

📚 2. Machine Learning (ML)

Der Motor unter der Haube.
Hier „lernt“ die KI auf Basis von Beispielen.
Beispiel: Du zeigst dem System 1.000 Katzenfotos – es erkennt beim 1.001. Bild (hoffentlich) auch eine Katze.

🧠 3. Deep Learning

Die Deluxe-Version von ML:
Mit sogenannten neuronalen Netzen wird das Modell tief – es erkennt nicht nur Katzen, sondern auch deren Emotionen (theoretisch).
Wird für Bilderkennung, Sprache und mehr genutzt.

📏 4. Neuronales Netz

Inspiriert vom menschlichen Gehirn – aber ohne Gefühle.
Ein Netzwerk aus „Knotenpunkten“, das Informationen verarbeitet.
Die Basis fast aller modernen KI-Systeme.

🧾 5. Prompt

Die Eingabe, die du der KI gibst – also deine Frage oder Anweisung.
Gutes Prompting entscheidet oft über gute oder schlechte Ergebnisse.
Und nein, „Schreib mal schnell was Nettes“ reicht meist nicht.

🛠 6. Prompt Engineering

Die Kunst, KIs präzise zu steuern.
Ein bisschen wie Zaubersprüche – nur mit JSON statt Zauberstab.

🧱 7. Token

Ein Token ist ein Bruchteil eines Wortes.
Große Sprachmodelle wie GPT rechnen nicht in Zeichen, sondern in Tokens.
Ein Satz wie „Hallo Welt!“ besteht z. B. aus 3 Tokens.
Tokens = Recheneinheiten = Kostenfaktor.

💬 8. LLM (Large Language Model)

Große Sprachmodelle wie GPT-4 oder Claude.
Sie können Texte verstehen, schreiben, zusammenfassen – oft besser als manche Menschen.
Aber nur, wenn sie richtig gefüttert werden.

🎭 9. Halluzination

Wenn die KI Unsinn erfindet, aber dabei überzeugt klingt.
Beispiel: „Die Hauptstadt von Bayern ist Zürich.“
Fühlt sich richtig an, ist aber komplett falsch.
Ein ernstes Problem bei KI – besonders in Fachanwendungen.

🧠 10. AGI (Artificial General Intelligence)

Die nächste Evolutionsstufe: Eine KI, die alles kann – und zwar auf menschlichem Niveau.
Aktuell noch Science-Fiction. Und Stoff für viele Ethik-Debatten.

🔄 11. API (Application Programming Interface)

Die Brücke zwischen deiner Software und der KI.
Ohne API kein Zugriff auf ChatGPT, DALL·E oder sonstige smarte Tools.

🧙 12. AI-Agent

Ein autonomer Task-Bot mit Zugriff auf Tools, Gedächtnis und Entscheidungslogik.
Denkt selbstständig – zumindest im Rahmen seiner Aufgaben.
Ideal für Automatisierungen.

📤 13. Webhook

Der digitale Türöffner:
Erlaubt z. B. n8n oder Zapier, auf Ereignisse zu reagieren („Neuer Kunde → schick Begrüßungsmail“).
Oft genutzt in AI-Automationen.

🎡 14. Fine-Tuning

Wenn du einem Modell beibringst, sich an deinen Stil oder dein Thema anzupassen.
Wird vor allem bei spezialisierten Aufgaben genutzt, etwa in der Medizin oder bei Chatbots.

🧠 15. Embeddings

KI kann Texte, Bilder oder Audio mathematisch abbilden – als Zahlencodes (Vektoren).
So können Inhalte verglichen werden: „Was klingt ähnlich wie…?“

🗂 16. Vektor-Datenbank

Speichert Embeddings und erlaubt dir, KI-Inhalte effizient zu durchsuchen.
Super nützlich für KI-Chatbots mit eigenem Gedächtnis.

🔐 17. Alignment

Der Versuch, eine KI nicht durchdrehen zu lassen.
Ziel: Die KI soll tun, was wir wollen – und nicht, was sie für sinnvoll hält.

🛎 18. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Verfahren, bei dem eine KI externe Infos abruft, bevor sie antwortet.
So entsteht ein dynamischer Mix aus Training und Live-Infos.
Wird oft in Unternehmens-Chatbots genutzt.

📉 19. Token Limit

Jedes KI-Modell hat eine Begrenzung, wie viel Text es gleichzeitig verarbeiten kann.
Wird das Limit erreicht, fliegt der Anfang raus – oder die Antwort bricht ab.

📊 20. Benchmark

Der Leistungstest für KI-Modelle.
Zeigt, wie gut ein Modell bei Aufgaben wie Logik, Mathe oder Allgemeinwissen abschneidet.

✂️ TL;DR

• Dieser Artikel liefert dir die 20 wichtigsten Begriffe rund um KI

• Verständlich erklärt – ganz ohne Informatik-Studium

• Ideal für Entscheider, Entwickler, Kreative oder Neugierige

• Ob Prompt, Token, Agent oder RAG – hier bist du ab sofort im Bilde

• Und nächstes Mal kannst du bei der Mittagspause souverän mitreden, wenn jemand „Fine-Tuning“ murmelt