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KI-Begriffe

12 zentrale KI-Begriffe mit Risiko, Prüfbeleg, Tool-Kategorie und Berufsbezug.

Begriffe

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Berufsseiten

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Berufs-Begriffe

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Begriff prüfen

  • Jeder Begriff muss mit Arbeitsproblem, Risiko und Prüfbeleg erklärt werden.
  • Begriffe ersetzen keine Tool-Auswahl, keinen Preischeck und keine externe Fachprüfung.
  • Berufsseiten verbinden Begriff, Workflow, Kategorie, Tool-Startpunkte und Stop-Go-Gate.
  • Affiliate-Programme bestimmen weder Begriffsauswahl noch Tool-Reihenfolge.

Warum dieser Hub zählt

Viele Longtail-Suchen starten nicht mit einem Toolnamen, sondern mit Begriffen wie KI-Agent, RAG, Prompt, Datenfluss oder Halluzination. Der Hub führt von der Erklärung direkt zu Arbeitsprobe, Kategorie, Kosten und Tooltest.

Tooltests öffnen Datenfluss prüfen

Offene Glossar-Daten

Der öffentliche Export enthält Begriff, Risiko, Prüfbeleg, Workflow, Kategorien, Tool-Startpunkte und Berufsbezug ohne interne Arbeitsdaten oder Tracking-IDs.

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Abgrenzung

Begriffe sind Einstiegshilfen. Vor Kauf oder Rollout bleiben Preischeck, Datenfluss, Testprotokoll und externe Fachprüfung relevant.

Begriffe

KI-Agent

Ein KI-Agent plant mehrere Schritte, nutzt Werkzeuge und führt Aufgaben kontrolliert aus.

Risiko: Ohne Rollen, Grenzen und Abbruchkriterien kann ein Agent falsche Aktionen skalieren.

Prüfbeleg: Erst mit Testfall, Fehlerfall, Protokoll und menschlicher Freigabe produktiv einsetzen.

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RAG

Retrieval Augmented Generation verbindet KI-Antworten mit ausgewählten Dokumenten oder Wissensquellen.

Risiko: Antworten wirken plausibel, obwohl Quelle, Aktualität oder Zugriff nicht passen.

Prüfbeleg: Quellenpfad, Dokumentversion und Gegenfrage mit absichtlich fehlender Information prüfen.

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Prompt

Ein Prompt beschreibt Aufgabe, Kontext, Ziel, Grenzen und gewünschtes Ausgabeformat für ein KI-Tool.

Risiko: Zu offene Prompts erzeugen generische Ergebnisse und verstecken Nacharbeit.

Prüfbeleg: Gleichen Prompt mit Beispiel, Negativfall und Freigabekriterium in zwei Tools testen.

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Halluzination

Halluzination bezeichnet plausible, aber falsche oder unbelegte KI-Ausgaben.

Risiko: Falsche Fakten, erfundene Quellen oder unzulässige Empfehlungen werden zu schnell übernommen.

Prüfbeleg: Absichtlich schwierige Fachfrage mit Quellenpflicht, Stoppsignal und menschlichem Review testen.

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Kontextfenster

Das Kontextfenster begrenzt, wie viel Text, Verlauf oder Dokumentinhalt ein KI-Modell gleichzeitig berücksichtigt.

Risiko: Wichtige Details fallen aus dem Kontext und werden später falsch zusammengefasst.

Prüfbeleg: Langes Beispiel mit Pflichtdetails am Anfang, in der Mitte und am Ende prüfen.

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Embedding

Embeddings wandeln Inhalte in vergleichbare Zahlenräume um, damit Suche und Ähnlichkeitsabgleich funktionieren.

Risiko: Ähnliche Begriffe können falsch gematcht werden, wenn Kontext, Sprache oder Fachbegriffe fehlen.

Prüfbeleg: Trefferliste mit Synonymen, Fachbegriffen und bewusst unpassendem Beispiel prüfen.

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Fine-Tuning

Fine-Tuning passt ein Modell mit Beispieldaten an wiederkehrende Aufgaben oder Tonalität an.

Risiko: Training löst kein Quellen-, Datenschutz- oder Qualitätsproblem automatisch.

Prüfbeleg: Vorher-Nachher-Test mit Kontrollbeispiel, Fehlertyp und Freigabeaufwand dokumentieren.

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API-Integration

Eine API-Integration verbindet KI-Tools mit CRM, Shop, Kalender, Formularen oder internen Systemen.

Risiko: Fehlerhafte Felder, Dubletten oder fehlende Rechte können Folgeprozesse beschädigen.

Prüfbeleg: Test mit Dublette, fehlendem Pflichtfeld, Rollenrecht und Rückfallweg durchführen.

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Datenfluss

Datenfluss beschreibt, welche Eingaben ein Tool erhält, wo sie verarbeitet werden und wie Ergebnisse zurückkommen.

Risiko: Sensible Daten werden zu früh eingegeben oder bleiben ohne klare Lösch- und Rollenlogik im System.

Prüfbeleg: Anonymisierten Testdatensatz, Speicherort, Export und menschliche Freigabe dokumentieren.

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Human in the Loop

Human in the Loop bedeutet, dass Menschen KI-Ausgaben prüfen, freigeben oder stoppen.

Risiko: Ohne klare Freigabepunkte werden KI-Ergebnisse ungeprüft übernommen.

Prüfbeleg: Prüfschritt, Verantwortliche, Stoppsignal und Nacharbeitszeit vor Rollout festlegen.

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Token

Token sind Textbausteine, nach denen KI-Modelle Eingaben, Ausgaben und Kosten berechnen.

Risiko: Lange Prompts, Dokumente oder Transkripte treiben Kosten und Paketgrenzen schneller hoch als erwartet.

Prüfbeleg: Monatsvolumen, Beispielgröße und Paketlimit gegen reale Arbeitsproben rechnen.

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Workflow-Automatisierung

Workflow-Automatisierung verbindet Schritte wie Eingang, KI-Auswertung, Entscheidung und Übergabe.

Risiko: Automationen sparen nur Zeit, wenn Ausnahmen sichtbar bleiben und nicht falsch weiterlaufen.

Prüfbeleg: Standardfall, Ausnahmefall, Abbruch und manuelle Übergabe in einem Testlauf messen.

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