KI-Glossar

AI Enablement beschreibt den Prozess, Unternehmen für den produktiven Einsatz von KI zu befähigen. Das umfasst Schulungen, Strategie, Toolauswahl und Implementierung. Ziel ist es, KI nicht als Experiment, sondern als festen Bestandteil der Geschäftsprozesse zu etablieren.

Eine API (Application Programming Interface) ist eine Schnittstelle, über die zwei Software-Systeme miteinander kommunizieren. Im KI-Kontext: Über APIs werden Daten an LLMs gesendet und Ergebnisse empfangen. Beispiel: Dein ERP-System sendet Kundendaten an Claude, Claude generiert ein Angebot, das ERP speichert es.

Claude ist ein LLM von Anthropic, das auf Sicherheit und Zuverlässigkeit optimiert ist. Claude eignet sich besonders für Unternehmensanwendungen: Dokumentenanalyse, Code-Generierung, Kundenservice und Prozessautomatisierung. w2 Labs nutzt Claude als primäres KI-Modell für Implementierungen.

Der digitale Reifegrad beschreibt, wie weit ein Unternehmen in seiner digitalen Transformation fortgeschritten ist. Bewertungskategorien: Website-Qualität, Social-Media-Präsenz, eingesetzte Tools, Prozessdigitalisierung und DSGVO-Konformität. Ein Score von 1-10 zeigt, wo das Unternehmen steht und wo die größten Hebel liegen.

Docker ist eine Plattform, die Anwendungen in isolierten Containern ausführt. Jeder Container enthält alles, was die Anwendung braucht. Für den Mittelstand relevant: Docker ermöglicht es, KI-Tools wie n8n, Supabase oder eigene Chatbots auf dem eigenen Server zu betreiben. Das spart Cloud-Kosten und erhöht die Datenkontrolle.

Die Datenschutz-Grundverordnung regelt den Umgang mit personenbezogenen Daten in der EU. Für KI-Projekte bedeutet das: Kundendaten dürfen nicht an US-Server gesendet werden, ohne explizite Einwilligung. DSGVO-konforme KI setzt auf europäische Server, selbst gehostete Modelle oder vertraglich abgesicherte Anbieter.

ERP-Integration verbindet ein Enterprise Resource Planning System (z.B. Weclapp, SAP, Microsoft Dynamics) mit KI-Tools und Automatisierungen. Typische Anwendungen: automatische Angebotserstellung aus ERP-Daten, Bestandsüberwachung mit Benachrichtigungen, Kundendaten-Synchronisation zwischen Systemen.

Ein KI-Audit ist eine strukturierte Analyse der bestehenden Prozesse eines Unternehmens mit dem Ziel, Automatisierungspotenziale zu identifizieren. Ergebnis ist ein Report mit konkreten Maßnahmen, Prioritäten und geschätztem Einsparpotenzial in Euro pro Jahr.

KI-Automatisierung nutzt künstliche Intelligenz, um wiederkehrende Geschäftsprozesse ohne manuellen Eingriff auszuführen. Typische Anwendungen: E-Mail-Klassifizierung, Angebotserstellung, Dateneingabe, Social-Media-Posting. Moderne Tools wie n8n ermöglichen die Verbindung verschiedener Systeme über Workflows.

Ein KI-Chatbot nutzt ein Large Language Model, um Kundenanfragen in natürlicher Sprache zu beantworten. Anders als regelbasierte Chatbots versteht er den Kontext und kann flexibel antworten. Einsatzgebiete: Kundenservice auf der Website, interner Helpdesk, FAQ-Automatisierung. DSGVO-konform umsetzbar über selbst gehostete Modelle.

KI-Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen auf den Einsatz von KI vorbereitet ist. Faktoren sind: Datenqualität, IT-Infrastruktur, digitale Kompetenz der Mitarbeiter und die Bereitschaft der Führungsebene. Ein KI-Readiness-Score von 1-10 gibt eine schnelle Einschätzung.

Eine KI-Strategie definiert, wie ein Unternehmen KI gezielt einsetzt, um Geschäftsziele zu erreichen. Sie beantwortet: Welche Prozesse automatisieren wir zuerst? Welche Tools nutzen wir? Wie schulen wir das Team? Wie messen wir den Erfolg? Eine gute KI-Strategie startet mit Quick Wins und skaliert schrittweise.

Ein Large Language Model ist ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und natürliche Sprache verstehen und generieren kann. Bekannte Beispiele: Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Gemini (Google). LLMs werden im Mittelstand eingesetzt für Textgenerierung, Klassifizierung, Zusammenfassung und Datenextraktion.

Der deutsche Mittelstand umfasst Unternehmen mit 10 bis 500 Mitarbeitern. Sie bilden das Rückgrat der deutschen Wirtschaft. Für KI-Projekte ist der Mittelstand besonders interessant: Genug Prozessvolumen für Automatisierung, aber oft noch manuelle Arbeitsabläufe. Das Einsparpotenzial durch KI liegt typischerweise bei 15-40% der Prozesskosten.

n8n (sprich: n-eight-n) ist eine Open-Source Workflow-Automation-Plattform. Sie verbindet verschiedene Apps und Services über visuelle Workflows. Im Vergleich zu Zapier oder Make bietet n8n mehr Flexibilität, kann selbst gehostet werden (DSGVO-konform) und hat keine Beschränkung bei der Anzahl der Workflows.

Prompt Engineering ist die Kunst, Anweisungen an KI-Modelle so zu formulieren, dass sie zuverlässig die gewünschten Ergebnisse liefern. Im Unternehmenskontext bedeutet das: System-Prompts für wiederkehrende Aufgaben erstellen, die konsistent und fehlerfrei funktionieren. Gutes Prompt Engineering kann die Qualität von KI-Ausgaben um 50-80% verbessern.

RAG ist eine Technik, bei der ein LLM vor der Antwortgenerierung relevante Dokumente aus einer Wissensdatenbank abruft. So kann die KI auf firmenspezifische Informationen zugreifen, ohne dass diese in das Modell trainiert werden müssen. Ideal für interne Chatbots, Dokumentensuche und Wissensmanagement.

RPA nutzt Software-Roboter, die menschliche Aktionen in digitalen Systemen nachahmen: Klicken, Kopieren, Einfügen, Formulare ausfüllen. Im Gegensatz zur KI-Automatisierung folgt RPA festen Regeln. In der Praxis werden RPA und KI oft kombiniert: RPA erledigt die Routine, KI trifft die Entscheidungen.

Supabase ist eine Open-Source-Alternative zu Firebase. Es bietet eine PostgreSQL-Datenbank, Authentifizierung, Echtzeit-Subscriptions und Datei-Speicher. Supabase kann in der EU gehostet werden und ist damit DSGVO-konform. w2 Labs nutzt Supabase für Kundenprojekte als Backend-Lösung.

Eine Vektor-Datenbank speichert Texte als mathematische Vektoren (Embeddings). Das ermöglicht semantische Suche: Nicht nach exakten Wörtern, sondern nach Bedeutung. Wenn du nach 'Urlaubsantrag' suchst, findet die Datenbank auch 'Freistellung' oder 'Abwesenheitsmeldung'. Supabase bietet mit pgvector eine integrierte Lösung.

Workflow Automation ist die Automatisierung von Arbeitsabläufen über mehrere Systeme hinweg. Beispiel: Ein Kontaktformular wird ausgefüllt, die Daten landen im CRM, eine Bestätigungsmail geht raus und der Vertrieb bekommt eine Benachrichtigung. Tools wie n8n oder Make verbinden diese Schritte ohne Programmierung.