› Was ist ein KI-Audit?
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 beginnt der Einstieg mit der kompakten KI-Statusbestimmung ab 1.490 Euro; das vollständige Tiefen-Audit startet ab 5.000 Euro. Es schafft die Entscheidungsgrundlage, bevor in einzelne Projekte investiert wird.
› Was ist Agentic Coding?
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.
› Was ist ein Corporate-LLM-Workspace?
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.
› Was ist ein AI Voice Agent?
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. So entlastet er wiederkehrende Telefonanfragen, ohne dass Anrufer warten müssen.
› Was ist ein Personal-AI-Assistant?
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 ist er vor allem für die Geschäftsführung.
› Was ist KI-Wissensmanagement mit RAG?
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.
› Was ist KI-Workflow-Automatisierung?
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.
› Was ist ein LLM?
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.
› Was ist DSGVO-konforme KI?
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.
› Was ist EU-Hosting?
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.
› Was ist ein Prompt?
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.
› Was ist ein KI-Agent?
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.
› Was ist eine Halluzination bei KI?
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.
› Was ist Fine-Tuning?
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.
› Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
Künstliche Intelligenz bezeichnet Computersysteme, die Aufgaben übernehmen, für die üblicherweise menschliche Intelligenz nötig ist: etwa Sprache verstehen, Muster erkennen, Entscheidungen vorbereiten oder Texte erzeugen.
Im Unternehmensalltag steckt KI heute vor allem in Sprachmodellen, Assistenten und Automatisierungen, die wiederkehrende Aufgaben schneller und mit weniger Aufwand erledigen.
› Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, bei dem ein System aus Beispieldaten lernt, statt für jede Regel ausdrücklich programmiert zu werden. Es erkennt Muster und leitet daraus Vorhersagen oder Einordnungen ab.
Je mehr und je besser die Trainingsdaten, desto zuverlässiger die Ergebnisse. Sprachmodelle sind eine besonders leistungsfähige Form des maschinellen Lernens.
› Was ist generative KI?
Generative KI erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder Sprache, statt nur vorhandene Daten zu analysieren. Grundlage sind Modelle, die aus großen Datenmengen gelernt haben, plausible Ergebnisse zu erstellen.
Für Unternehmen ist sie die Basis von Schreibassistenten, Chatbots und Werkzeugen, die Entwürfe, Zusammenfassungen oder Antworten auf Knopfdruck liefern.
› Was ist ein neuronales Netz?
Ein neuronales Netz ist ein nach dem Vorbild des Gehirns aufgebautes Rechenmodell aus vielen verbundenen Recheneinheiten. Es lernt, indem es die Stärke dieser Verbindungen anhand von Beispieldaten anpasst.
Große neuronale Netze bilden die technische Grundlage moderner KI, einschließlich der Sprachmodelle hinter Chat-Assistenten.
› Was sind Trainingsdaten?
Trainingsdaten sind die Beispiele, aus denen ein KI-Modell lernt. Ihre Qualität, Menge und Ausgewogenheit bestimmen maßgeblich, wie gut und wie fair das Modell später arbeitet.
Für datenschutzkonforme KI ist wichtig, dass eigene Eingaben nicht ungewollt zu Trainingsdaten der Anbieter werden. Das lässt sich vertraglich und technisch ausschließen.
› Was bedeutet Inferenz?
Inferenz ist die Phase, in der ein fertig trainiertes KI-Modell tatsächlich genutzt wird, also eine Eingabe verarbeitet und eine Antwort erzeugt. Sie ist vom vorgelagerten, aufwendigen Training zu unterscheiden.
Die meisten laufenden Betriebskosten einer KI-Anwendung entstehen bei der Inferenz, da jede Anfrage Rechenleistung benötigt.
› Was ist ein Token?
Ein Token ist die kleinste Texteinheit, in die ein Sprachmodell Eingaben und Ausgaben zerlegt (meist ein Wort oder Wortteil). Modelle rechnen intern nicht mit Buchstaben, sondern mit solchen Tokens.
Tokens sind auch die übliche Abrechnungseinheit: Die Kosten einer KI-Nutzung richten sich meist nach der Zahl der verarbeiteten Tokens.
› Was ist das Kontextfenster?
Das Kontextfenster ist die Menge an Text, die ein Sprachmodell gleichzeitig berücksichtigen kann, gemessen in Tokens. Alles innerhalb dieses Fensters fließt in die Antwort ein.
Ein größeres Kontextfenster erlaubt es, längere Dokumente am Stück zu verarbeiten. Reicht es nicht aus, helfen Verfahren wie RAG, nur die relevanten Stellen einzuspeisen.
› Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering ist die Praxis, Eingaben für KI-Modelle so zu formulieren, dass sie zuverlässig brauchbare Ergebnisse liefern. Klare Aufgabe, passender Kontext und gewünschtes Format sind dabei entscheidend.
In professionellen Anwendungen werden bewährte Prompts fest hinterlegt, damit Ergebnisse reproduzierbar und stabil bleiben.
› Was ist ein System-Prompt?
Ein System-Prompt ist eine feste Grundanweisung, die das Verhalten eines KI-Assistenten vorgibt: etwa Rolle, Tonfall, erlaubte Themen und Regeln. Anwender sehen ihn in der Regel nicht.
Über den System-Prompt wird ein allgemeines Sprachmodell zu einem spezialisierten Assistenten für einen konkreten Einsatzzweck.
› Was ist ein Embedding?
Ein Embedding wandelt Texte, Bilder oder andere Inhalte in eine Zahlenreihe um, die ihre Bedeutung abbildet. Inhalte mit ähnlicher Bedeutung erhalten ähnliche Zahlenreihen.
Embeddings sind die Grundlage semantischer Suche und von RAG: Sie ermöglichen, die inhaltlich passendsten Dokumente zu finden, statt nur nach Stichworten zu suchen.
› Was ist eine Vektordatenbank?
Eine Vektordatenbank speichert Inhalte als Embeddings und findet zu einer Anfrage die inhaltlich ähnlichsten Einträge. Sie ist auf Bedeutungssuche statt auf exakte Stichwortsuche ausgelegt.
In KI-Wissensmanagement-Systemen liefert die Vektordatenbank die passenden Dokumentstellen, die ein Sprachmodell anschließend für seine Antwort nutzt.
› Was ist multimodale KI?
Multimodale KI kann mehrere Arten von Inhalten zugleich verarbeiten: etwa Text, Bilder, Audio oder Dokumente. Sie ist nicht auf eine einzige Eingabeform beschränkt.
Praktisch bedeutet das etwa, dass eine KI ein eingescanntes Dokument lesen, den Inhalt verstehen und dazu Fragen beantworten kann.
› Was ist ein Chatbot?
Ein Chatbot ist ein Programm, das in natürlicher Sprache mit Menschen kommuniziert. Moderne Chatbots auf Basis von Sprachmodellen verstehen freie Formulierungen statt nur vorgegebener Befehle.
Anders als ein KI-Agent beantwortet ein einfacher Chatbot vor allem Fragen; ein Agent kann zusätzlich eigenständig Aufgaben ausführen.
› Was ist ein KI-Copilot?
Ein KI-Copilot ist ein Assistent, der Menschen direkt bei der Arbeit unterstützt: etwa beim Schreiben, Programmieren oder Recherchieren. Er macht Vorschläge, während der Mensch die Kontrolle behält.
Der Begriff betont das Zusammenspiel: Die KI beschleunigt die Arbeit, die Verantwortung für das Ergebnis bleibt beim Menschen.
› Was ist Function Calling?
Function Calling (Werkzeugnutzung) erlaubt einem Sprachmodell, definierte Funktionen oder Schnittstellen aufzurufen: etwa eine Datenbank abzufragen, eine E-Mail zu verschicken oder einen Termin einzutragen.
Damit wird aus einem reinen Textmodell ein handlungsfähiger Agent, der nicht nur antwortet, sondern Aufgaben in anderen Systemen ausführt.
› Was ist ein Multi-Agent-System?
In einem Multi-Agent-System arbeiten mehrere spezialisierte KI-Agenten zusammen, um eine größere Aufgabe zu lösen. Jeder Agent übernimmt einen Teilschritt, ein koordinierender Agent führt die Ergebnisse zusammen.
Dieser Aufbau eignet sich für komplexe Abläufe, die sich in klar abgegrenzte Teilaufgaben zerlegen lassen.
› Was ist OCR?
OCR (Optical Character Recognition, Texterkennung) wandelt gescannte Dokumente, Fotos oder PDFs in maschinenlesbaren Text um. Erst dadurch werden Papierunterlagen für KI durchsuchbar und auswertbar.
In Verbindung mit KI-Wissensmanagement lassen sich so auch Archive, Formulare und technische Zeichnungen erschließen.
› Was ist Speech-to-Text?
Speech-to-Text (Spracherkennung) wandelt gesprochene Sprache in geschriebenen Text um. Die Gegenrichtung, Text-to-Speech, erzeugt aus Text natürlich klingende Sprache.
Beide Verfahren sind die Grundlage von Voice Agents und Telefonassistenten, die Anrufe verstehen und in natürlicher Sprache antworten.
› Was ist eine API?
Eine API (Programmierschnittstelle) ist eine definierte Verbindung, über die Programme Daten und Funktionen austauschen. Über APIs lassen sich KI-Dienste und bestehende Unternehmenssoftware miteinander verbinden.
Sie sind der Schlüssel zur Integration: Eine KI-Lösung kann so etwa auf Warenwirtschaft, CRM oder Kalender zugreifen, ohne dass Systeme ausgetauscht werden müssen.
› Was ist On-Premise-KI?
On-Premise-KI läuft auf der eigenen Infrastruktur eines Unternehmens statt in der Cloud eines Anbieters. Daten verlassen damit das Haus nicht, was für sensible Anwendungen vorteilhaft ist.
Sie bietet maximale Kontrolle über Daten und Betrieb, erfordert aber eigene Rechenkapazität. Oft ist EU-Hosting ein guter Mittelweg.
› Was ist ein Open-Source-Modell?
Ein Open-Source-Modell ist ein KI-Modell, dessen Gewichte frei verfügbar sind und das sich selbst betreiben lässt. Es schafft Unabhängigkeit von einem einzelnen Anbieter.
Solche Modelle eignen sich besonders für On-Premise-Betrieb und Szenarien, in denen Daten das eigene Haus nicht verlassen sollen.
› Was ist der EU AI Act?
Der EU AI Act ist die KI-Verordnung der Europäischen Union. Sie stuft KI-Anwendungen nach ihrem Risiko ein und knüpft daran abgestufte Pflichten, vor allem zu Transparenz und Dokumentation.
Die meisten typischen Mittelstands-Anwendungen fallen in niedrige Risikoklassen. Entscheidend ist, den eigenen Einsatzzweck korrekt einzuordnen.
› Was ist ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV)?
Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) regelt nach DSGVO, wie ein Dienstleister personenbezogene Daten im Auftrag eines Unternehmens verarbeitet. Er ist Pflicht, sobald ein externer KI- oder Cloud-Dienst solche Daten verarbeitet.
Der AVV legt Zweck, Umfang, Schutzmaßnahmen und Pflichten fest und ist ein zentraler Baustein datenschutzkonformer KI-Nutzung.
› Was ist Pseudonymisierung?
Pseudonymisierung ersetzt identifizierende Angaben durch Kennungen, sodass Daten ohne Zusatzinformation keiner Person mehr zugeordnet werden können. Anders als bei der Anonymisierung bleibt eine Zuordnung mit Schlüssel möglich.
Sie ist ein praktisches Mittel, um personenbezogene Daten datensparsam und sicherer in KI-Prozessen zu verarbeiten.
› Was bedeutet Human-in-the-Loop?
Human-in-the-Loop bezeichnet KI-Prozesse, bei denen an entscheidenden Stellen ein Mensch prüft, freigibt oder korrigiert. Die KI arbeitet zu, die Verantwortung für kritische Entscheidungen bleibt beim Menschen.
Dieser Ansatz verbindet die Geschwindigkeit der Automatisierung mit menschlicher Kontrolle. Das ist überall dort wichtig, wo Fehler teuer wären.
