KI-Glossar

Bevor wir über KI als Führungsfrage sprechen, lohnt es sich, einen kurzen Stopp einzulegen. Viele Menschen nutzen inzwischen KI, ohne genau zu wissen, was im Hintergrund passiert. Andere haben noch kaum Berührung damit. Dieses Glossar soll keine technische Einführung ersetzen. Es soll eine gemeinsame Flughöhe schaffen. Falls du dich schon etwas mit dem Thema auskennst, kannst du dein Wissen mit den Stichwörtern auf die Probe stellen und das Kapitel nutzen, dich selbst testen.

Stell dir vor, du willst eine Reise vorbereiten. Früher hast du dafür Suchmaschine, Vergleichsportal, Kalender- und Mail-Programm separat genutzt. Heute kannst du alles zusammenführen, indem du einem KI-System sagst, wohin du reisen willst, welche Termine möglich sind, welches Budget du hast und welche Art von Hotel du suchst. Die KI kann Optionen strukturieren, eine Nachricht an Mitreisende formulieren und eine Checkliste für die Buchung vorbereiten. Entscheiden, prüfen und buchen musst du weiterhin selbst.

Ein anderes Beispiel: Du musst eine schwierige E-Mail schreiben. Du gibst der KI Kontext, Ziel, Ton und Empfänger vor. Sie macht daraus einen Entwurf. Du prüfst, ob der Inhalt stimmt und ob der Ton passend ist. Genau dieses Zusammenspiel ist der Kern der folgenden Kapitel. KI generiert, Menschen bewerten das Ergebnis, verfeinern und präzisieren es.

Die wichtigsten Begriffe

Copilot

Copilot ist der KI-Assistent von Microsoft, der nativ in Microsoft 365 eingebettet ist. Er zeichnet sich dadurch aus, dass er in einem bestehenden Microsoft-Programm (wie PowerPoint oder Excel) mitarbeiten kann. Er hilft im Schreibprogramm, in der Tabellenkalkulation, im Mailprogramm oder im Meetingtool.

Beispiel Copilot fasst einen langen E-Mail-Verlauf in Outlook zusammen und schlägt eine Antwort vor.

Generative KI

Generative KI generiert auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten nach Anfragen bzw. Prompts neue Inhalte, die sie als bestmögliche Chance auf eine gute Antwort errechnet. Dazu gehören Texte, Bilder, Code, Zusammenfassungen, Präsentationsideen oder erste Konzepte.

Beispiel Du gibst drei Stichpunkte zu einem Kundenproblem ein und bekommst einen ersten Entwurf für eine Antwortmail.

Halluzination

Als Halluzination bezeichnet man ein Ergebnis, das zwar flüssig und plausibel klingt, aber falsch, veraltet oder frei erfunden ist. Der Begriff selbst ist streng genommen irreführend: Das System nimmt nichts wahr, es sieht nichts, was nicht da ist, und es schlägt auch nichts nach. Ein Sprachmodell berechnet Token für Token (siehe Erläuterung unten), welche Fortsetzung statistisch am wahrscheinlichsten ist. Eine erfundene Angabe kann dabei genauso wahrscheinlich wirken wie eine zutreffende, weil das Modell nicht zwischen „belegt“ und „plausibel“ unterscheidet. In der Forschung wird deshalb häufig der treffendere Begriff Konfabulation verwendet: Das Modell füllt Wissenslücken mit passend klingendem Material auf, ohne Täuschungsabsicht und ohne zu bemerken, dass es nur rät.

Beispiel Ein New Yorker Anwalt reichte 2023 einen Schriftsatz ein, für den ChatGPT sechs Präzedenzfälle geliefert hatte mit Aktenzeichen, Gerichtsnamen und wörtlichen Zitaten aus den Urteilsbegründungen. Keiner dieser Fälle existierte. Das Gericht verhängte 5.000 Dollar Strafe. Deshalb müssen wichtige Angaben immer überprüft werden.

KI-Agent

Ein KI-Agent kann eine Aufgabe in mehrere Schritte zerlegen und nacheinander bearbeiten. Je nach System kann er Informationen suchen, Dateien auswerten, Entwürfe erstellen oder nächste Schritte vorbereiten. Er zeichnet sich dadurch aus, dass er je nach Freigabe selbstständig arbeiten und entscheiden kann.

Beispiel Ein Agent erstellt für eine Dienstreise eine Checkliste, vergleicht Optionen und bereitet eine Nachricht an die Assistenz vor. Freigabe und Verantwortung bleiben bei guter Governance jedoch immer beim Menschen.

KI mit eigener Wissensbasis / Second Brain

Moderne KI-Systeme greifen auf Dokumente, Handbücher oder Datenbanken des Unternehmens zu. Dadurch können sie Richtlinien und Vorgaben des Unternehmens bei ihren Antworten berücksichtigen. Je besser die Daten benannt und abgelegt sind, desto günstiger und effizienter arbeitet die KI.

Beispiel Die KI kennt die interne Reiserichtlinie und kann dir die Hotels aus der Hotelkategorie heraussuchen, die für eine Dienstreise erlaubt sind.

Kontext

Kontext ist alles, was die KI wissen muss, um hilfreich zu antworten. Dazu gehören Rolle, Aufgabe, Empfänger, Vorwissen, Beispiele, Ton oder Grenzen.

Beispiel Die KI weiß, dass du mit zwei Kindern reist, nur Direktflüge willst und morgens keine Termine legen kannst. Die Ergebnisse sind darauf zugeschnitten.

Kontextfenster

Das Kontextfenster ist das Arbeitsgedächtnis der KI in einem Gespräch. Wenn ein Gespräch zu lang wird, können früher genannte Details an Gewicht verlieren.

Tipp Bei einer komplexen Reiseplanung startest du besser einen neuen Chat für Flug, Hotel und Programm, statt alles in einem endlosen Verlauf zu vermischen.

Künstliche Intelligenz (KI)

Wir sprechen bereits seit den 1950er-Jahren von künstlicher Intelligenz. KI ist ein Sammelbegriff für Systeme, die Aufgaben übernehmen, für die früher menschliche Mustererkennung, Sprache, Planung oder Entscheidungsvorbereitung nötig waren.

Beispiel Eine KI hilft dir, die beste Route von München nach Hamburg zu finden oder dein E-Mail-Postfach zu filtern.

Lokales Modell und Cloud-Modell

Ein lokales Modell läuft auf dem eigenen Rechner oder in der eigenen Infrastruktur. Ein Cloud-Modell läuft beim Anbieter. Lokale Modelle können bei sensiblen Daten sinnvoll sein und werden immer mächtiger. Cloud-Modelle sind oft leistungsfähiger und einfacher zugänglich.

Beispiel Eine interne HR-Notiz mit persönlichen Daten sollte lokal bleiben. Eine allgemeine Marktübersicht oder Konkurrenzanalyse kann ein Cloud-Modell vorbereiten.

Multimodale KI

Multimodale KI kann mehrere Arten von Input verarbeiten. Dazu gehören Texte, Bilder, Audios, Videos oder Tabellen.

Beispiel Du fotografierst ein Whiteboard nach einem Workshop und lässt daraus ein Protokoll mit nächsten Schritten und eine PowerPoint-Darstellung für die Nachbereitung erstellen.

Orchestrierung

Orchestrierung bedeutet, die richtigen Aufgaben an die richtigen Menschen, Tools oder KI-Systeme zu geben und die Ergebnisse zusammenzuführen.

Beispiel Die KI schreibt den ersten Mailentwurf, ein Tabellenwerkzeug prüft die Zahlen, der Mensch entscheidet über Ton, Inhalt und Versand.

Prompt

Ein Prompt ist die initiale Anweisung an die KI, die sowohl von Menschen als auch von Maschinen ausgeführt werden kann. Er enthält Ziel, Kontext, Zielgruppe, gewünschtes Ergebnis und Qualitätskriterien.

Beispiel Ein guter Prompt ähnelt einem guten Briefing. Er enthält Ziel, Kontext, Zielgruppe und das gewünschte Ergebnis. Je präziser die Anweisung, desto brauchbarer das Ergebnis. In Kapitel 10 „Orchestrierung“ gehen wir ausführlich darauf ein, warum gutes Prompten und gute Führung denselben Prinzipien folgen.

Qualitätskontrolle / Human in the Loop (HITL)

Qualitätskontrolle / Human in the Loop ist der menschliche Prüfprozess nach der KI-Nutzung. Sie fragt, ob das Ergebnis wahr, passend, fair, sicher und brauchbar ist.

Beispiel Bevor du eine KI-generierte Reiseplanung verschickst, prüfst du Preise, Daten, Stornoregeln und ob die Empfehlung wirklich passt.

Skill

Ein Skill ist eine vorgefertigte Anweisung für ein KI-System. Er enthält Kontext, Regeln und Beispiele für eine bestimmte Aufgabe. Wer regelmäßig ähnliche Aufgaben erledigt, kann sich einen Skill bauen, der die KI jedes Mal richtig instruiert.

Beispiel Ein Skill für Rechnungserstellung kennt deine Firmendaten, dein Layout und deine Zahlungsbedingungen. Du gibst bei der jeweiligen Nutzung nur noch Kunde, Leistung und Betrag ein.

Sprachmodell oder Large Language Model (LLM)

Ein Sprachmodell verarbeitet Sprache und erzeugt wahrscheinliche nächste Wörter auf Basis von Mustern, die es im Training gelernt hat. Es kann sehr überzeugend formulieren, aber es besitzt kein eigenes Erfahrungswissen aus deinem Arbeitsalltag.

Beispiel Du fragst nach einer freundlichen Absage und bekommst einen höflich formulierten Text, den du danach fachlich prüfst.

Token

Ein Token ist die kleinste Einheit (Zahlenfolge), in die ein Sprachmodell Text zerlegt: mal ein ganzes Wort, mal eine Silbe, mal nur ein Satzzeichen. Das Modell arbeitet nicht mit Begriffen, Fakten oder Bedeutungen, sondern sagt für jedes Token voraus, welches Token als nächstes am wahrscheinlichsten folgt und welches danach und so weiter. Deutsche Komposita werden dabei in mehr Token zerlegt als kurze englische Wörter. Das erklärt auch, warum Anbieter meist pro Token abrechnen und warum Modelle nur eine begrenzte Textmenge auf einmal verarbeiten können (das sogenannte Kontextfenster).

Beispiel „Verantwortungsbewusstsein“ ist für ein Sprachmodell kein Wort, sondern eine Kette mehrerer Token, etwa „Verantwortung“, „bewusst“ und „sein“. Was für uns ein Begriff ist, ist für das Modell eine Abfolge von Wahrscheinlichkeiten.

Workflow und Automatisierung

Ein Workflow ist eine wiederkehrende Abfolge von Arbeitsschritten. Automatisierung bedeutet, dass Teile dieser Abfolge selbstständig ausgelöst oder vorbereitet werden.

Beispiel Eine eingehende Anfrage wird kategorisiert, einem Projekt zugeordnet und mit einem Antwortentwurf versehen.