KI-Begriffe verstehen.Understand AI terms.Ohne Technik-Kauderwelsch.Without the tech jargon.
Von LLM und RAG bis Voice Agents, MCP und Guardrails: Hier erklären wir die wichtigsten Begriffe rund um KI und Automatisierung verständlich, praxisnah und ohne Marketing-Sprech.From LLM and RAG to voice agents, MCP and guardrails: here we explain the key terms around AI and automation clearly, practically and without marketing speak.
Zuletzt aktualisiert: September 2026Last updated: September 2026
Von der Definition zur praktischen Anwendung.From definition to practical use.
VerstehenUnderstand
Was bedeutet der Begriff? Kurz, klar und ohne unnötigen Fachjargon.What does the term mean? Short, clear and without unnecessary jargon.
EinordnenContextualise
Warum ist der Begriff für Unternehmen relevant? Wir zeigen den praktischen Kontext.Why is the term relevant for companies? We show the practical context.
AnwendenApply
Wo begegnet er dir in realen KI- und Automatisierungsprojekten? Mit Beispielen aus der Praxis.Where do you meet it in real AI and automation projects? With examples from practice.
Modelle & GrundlagenModels & Fundamentals
Wie KI denkt und arbeitet.How AI thinks and works.
Chain of Thought beschreibt Ansätze, bei denen ein Modell eine Aufgabe in Zwischenschritte zerlegt, bevor es eine Antwort ausgibt.Chain of thought describes approaches in which a model breaks a task into intermediate steps before producing an answer.
In der PraxisIn practice
Bei mehrstufigen Aufgaben – etwa einer Kalkulation mit mehreren Bedingungen – kann das die Ergebnisqualität verbessern.For multi-step tasks, such as a calculation with several conditions, this can improve the quality of results.
Warum relevant?Why does it matter?Die Zwischenschritte sind eine Textausgabe des Modells, kein Protokoll eines echten Denkvorgangs.The intermediate steps are text produced by the model, not a log of an actual thought process.
Computer Vision umfasst Verfahren, mit denen Systeme Bilder und Videos auswerten, etwa um Objekte, Text oder Zustände zu erkennen.Computer vision covers methods with which systems analyse images and video, for example to detect objects, text or conditions.
In der PraxisIn practice
Ein Handwerksbetrieb lässt Fotos von Baustellen automatisch nach Material und Fortschritt vorsortieren.A trade business has photos from building sites pre-sorted automatically by material and progress.
Warum relevant?Why does it matter?Die Genauigkeit hängt stark von Bildqualität, Blickwinkel und davon ab, wie ähnlich die Beispiele dem Einsatz sind.Accuracy depends heavily on image quality, angle and how similar the examples are to the actual use.
Das Kontextfenster beschreibt, wie viele Informationen ein Modell innerhalb einer einzelnen Verarbeitung gleichzeitig berücksichtigen kann.The context window describes how much information a model can take into account at once within a single processing step.
In der PraxisIn practice
Ein grösseres Kontextfenster kann beispielsweise längere Dokumente oder umfangreichere Gesprächsverläufe aufnehmen.A larger context window can, for example, hold longer documents or more extensive conversation histories.
Warum relevant?Why does it matter?Wichtig zu wissen: Ein Kontextfenster ist kein dauerhaftes Gedächtnis. Was ausserhalb liegt, ist für diesen Verarbeitungsschritt nicht vorhanden.Worth knowing: a context window is not permanent memory. Anything outside it does not exist for that processing step.
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, bei dem neuronale Netze mit vielen Schichten eingesetzt werden.Deep learning is a subfield of machine learning that uses neural networks with many layers.
In der PraxisIn practice
Fast alle heutigen Sprach-, Bild- und Audiomodelle basieren auf Deep Learning.Almost all of today’s language, image and audio models are based on deep learning.
Warum relevant?Why does it matter?Mehr Schichten bedeuten mehr Kapazität für Muster, aber auch mehr Rechenaufwand und Datenbedarf.More layers mean more capacity for patterns, but also more computation and more data needed.
Ein Embedding ist eine Darstellung von Text, Bildern oder anderen Inhalten als Zahlenreihe. Inhalte mit ähnlicher Bedeutung liegen in dieser Darstellung näher beieinander.An embedding represents text, images or other content as a series of numbers. Content with similar meaning sits closer together in that representation.
In der PraxisIn practice
Embeddings sind die Grundlage dafür, dass ein System zu einer Frage die inhaltlich passenden Abschnitte aus einem Handbuch findet – auch wenn dort andere Wörter stehen.Embeddings are what allow a system to find the sections of a manual that match a question, even when those sections use different words.
Warum relevant?Why does it matter?Ohne Embeddings gibt es keine semantische Suche und kein RAG.Without embeddings there is no semantic search and no RAG.
Zero-Shot bedeutet, eine Aufgabe ohne Beispiele zu stellen. Few-Shot bedeutet, dem Modell im Prompt einige Beispiele für das gewünschte Ergebnis mitzugeben.Zero-shot means giving a task without examples. Few-shot means providing the model with a few examples of the desired result in the prompt.
In der PraxisIn practice
Für ein festes Ausgabeformat reichen oft zwei bis drei gute Beispiele, um das Ergebnis deutlich stabiler zu machen.For a fixed output format, two or three good examples are often enough to make results noticeably more stable.
Warum relevant?Why does it matter?Beispiele wirken meist stärker als lange Beschreibungen in Worten.Examples usually work better than long descriptions in words.
Inference ist der Vorgang, bei dem ein bereits trainiertes Modell eine Eingabe verarbeitet und daraus eine Ausgabe erzeugt.Inference is the process in which an already trained model processes an input and produces an output from it.
In der PraxisIn practice
Einfach gesagt: Training bedeutet, dass ein Modell lernt. Inference bedeutet, dass ein Modell genutzt wird. Die laufenden Kosten einer KI-Anwendung entstehen überwiegend bei der Inference.Put simply: training is when a model learns. Inference is when a model is used. The running costs of an AI application arise mainly during inference.
Warum relevant?Why does it matter?Wer Betriebskosten einschätzen will, schaut auf Inference, nicht auf Training.If you want to estimate operating costs, look at inference, not training.
Auch: Large Language Model / Grosses SprachmodellAlso: Large Language Model
Ein grosses Sprachmodell ist ein KI-Modell, das aus sehr grossen Mengen an Textdaten sprachliche Muster gelernt hat. Dadurch kann es Texte analysieren, erzeugen, zusammenfassen und Informationen in natürlicher Sprache verarbeiten.A large language model is an AI model that has learned linguistic patterns from very large amounts of text data. This allows it to analyse, generate and summarise text and to process information in natural language.
In der PraxisIn practice
Ein Sprachmodell bildet die Grundlage für Chatbots, Textassistenten, Zusammenfassungen von Dokumenten oder die automatische Einordnung von Anfragen.A language model forms the basis for chatbots, writing assistants, document summaries or the automatic classification of enquiries.
Warum relevant?Why does it matter?Fast jede KI-Anwendung im Geschäftsalltag baut heute in irgendeiner Form auf einem Sprachmodell auf.Almost every AI application in day-to-day business builds on a language model in some form today.
Machine Learning bezeichnet Verfahren, bei denen ein System Regeln aus Daten ableitet, statt dass jede Regel vorher programmiert wird.Machine learning refers to methods in which a system derives rules from data instead of every rule being programmed in advance.
In der PraxisIn practice
Ein Modell lernt aus tausenden vergangenen Serviceanfragen, welche Kategorie zu welchem Text passt, und ordnet neue Anfragen entsprechend zu.A model learns from thousands of past service requests which category fits which text, and assigns new requests accordingly.
Warum relevant?Why does it matter?Machine Learning ist der Oberbegriff. Sprachmodelle sind nur ein Teilbereich davon.Machine learning is the umbrella term. Language models are only one part of it.
Auch: Gedächtnis eines KI-SystemsAlso: Memory of an AI system
Memory beschreibt Mechanismen, mit denen ein KI-System Informationen über frühere Interaktionen oder Zustände über einen einzelnen Verarbeitungsschritt hinaus verfügbar machen kann.Memory describes mechanisms that let an AI system keep information about earlier interactions or states available beyond a single processing step.
In der PraxisIn practice
Ein Assistent könnte sich beispielsweise bestimmte Gesprächsinformationen merken, damit sie in späteren Interaktionen wieder berücksichtigt werden können.An assistant could remember certain conversation details so that they can be taken into account again in later interactions.
Warum relevant?Why does it matter?Memory ist nicht automatisch dauerhaft, vollständig oder zuverlässig. Was gespeichert wird, wie lange und wer darauf zugreifen kann, hängt stark von der konkreten Implementierung ab.Memory is not automatically permanent, complete or reliable. What is stored, for how long and who can access it depends heavily on the specific implementation.
Multimodale KI-Modelle können mehrere Arten von Informationen verarbeiten, beispielsweise Text, Bilder, Audio oder Video.Multimodal AI models can process several types of information, for example text, images, audio or video.
In der PraxisIn practice
Ein System kann beispielsweise ein Produktfoto analysieren und gleichzeitig die dazugehörige Textbeschreibung verarbeiten.A system can, for example, analyse a product photo and process the accompanying text description at the same time.
Warum relevant?Why does it matter?Viele Geschäftsdokumente sind keine reinen Texte – Scans, Fotos und Sprachnachrichten gehören zum Alltag.Many business documents are not pure text. Scans, photos and voice messages are part of everyday work.
Ein neuronales Netz ist eine Rechenstruktur aus vielen verbundenen Einheiten, deren Gewichte beim Training angepasst werden.A neural network is a computational structure of many connected units whose weights are adjusted during training.
In der PraxisIn practice
Die Bezeichnung ist an das Gehirn angelehnt. Technisch handelt es sich um Matrizenrechnung, nicht um eine Nachbildung biologischer Nervenzellen.The name is borrowed from the brain. Technically it is matrix arithmetic, not a replica of biological nerve cells.
Warum relevant?Why does it matter?Die Analogie zum Gehirn hilft beim ersten Verständnis, führt aber schnell zu falschen Erwartungen.The brain analogy helps for a first understanding but quickly leads to wrong expectations.
Auch: Texterkennung / Optical Character RecognitionAlso: Optical Character Recognition
OCR wandelt Text aus Bildern oder Scans in maschinenlesbaren Text um.OCR converts text from images or scans into machine-readable text.
In der PraxisIn practice
Eingescannte Lieferscheine oder fotografierte Rechnungen werden ausgelesen und die Werte direkt in die Buchhaltung übernommen.Scanned delivery notes or photographed invoices are read out and the values transferred straight into accounting.
Warum relevant?Why does it matter?Handschrift, schlechte Scans und ungewöhnliche Layouts bleiben fehleranfällig – eine Prüfstufe lohnt sich.Handwriting, poor scans and unusual layouts remain error-prone, so a review step is worthwhile.
Bei einem Open-Source-Modell sind die Modellgewichte öffentlich verfügbar, sodass es selbst betrieben oder angepasst werden kann.With an open-source model, the model weights are publicly available so it can be self-hosted or adapted.
In der PraxisIn practice
Für Anwendungsfälle mit besonderen Datenschutzanforderungen kann ein selbst betriebenes Modell sinnvoll sein.For use cases with particular data protection requirements, a self-hosted model can make sense.
Warum relevant?Why does it matter?Die Lizenzbedingungen unterscheiden sich stark. «Open» heisst nicht automatisch frei für jeden kommerziellen Einsatz.Licence terms differ considerably. “Open” does not automatically mean free for any commercial use.
Ein Prompt ist die Eingabe, mit der ein KI-System angewiesen wird. Er kann eine Frage, eine Aufgabe, Kontextinformationen oder eine Kombination daraus enthalten.A prompt is the input used to instruct an AI system. It can contain a question, a task, contextual information or a combination of these.
In der PraxisIn practice
In produktiven Anwendungen ist ein Prompt selten nur eine Frage: Meist kommen Rollenbeschreibung, Regeln, Beispiele und aktuelle Daten zusammen.In production applications a prompt is rarely just a question: it usually combines a role description, rules, examples and current data.
Warum relevant?Why does it matter?Wie eine Aufgabe formuliert ist, beeinflusst das Ergebnis deutlich – gerade bei wiederkehrenden Abläufen.How a task is phrased noticeably influences the result, especially in recurring processes.
Reasoning Models beziehungsweise entsprechende Modellkonfigurationen verwenden zusätzlichen Rechenaufwand, um komplexe Aufgaben schrittweise zu analysieren und Lösungen zu entwickeln.Reasoning models, or corresponding model configurations, use additional computation to analyse complex tasks step by step and develop solutions.
In der PraxisIn practice
Sie können beispielsweise für komplexe Planung, Analyse, Programmierung oder mehrstufige Entscheidungen eingesetzt werden.They can be used for complex planning, analysis, programming or multi-step decisions, for example.
Warum relevant?Why does it matter?Der zusätzliche Rechenaufwand kostet Zeit und Geld – deshalb lohnt sich die bewusste Auswahl je Aufgabe.The additional computation costs time and money, which is why choosing deliberately per task pays off.
Structured Output bedeutet, dass ein KI-Modell Informationen in einem vorher definierten Format ausgibt, beispielsweise als JSON mit festgelegten Feldern.Structured output means an AI model returns information in a previously defined format, for example as JSON with fixed fields.
In der PraxisIn practice
Aus einer formlosen E-Mail werden so saubere Felder: Name, E-Mail, Produktinteresse, Budget, Terminwunsch – direkt weiterverarbeitbar im CRM.An informal email becomes clean fields this way: name, email, product interest, budget, preferred appointment, ready to be processed in the CRM.
Warum relevant?Why does it matter?Strukturierte Ausgaben lassen sich zuverlässiger in Automatisierungen und andere Systeme weiterverarbeiten als Fliesstext.Structured output can be processed more reliably in automations and other systems than free-form text.
Ein System Prompt enthält übergeordnete Anweisungen für Verhalten, Rolle und Grenzen eines KI-Systems. Er beeinflusst, wie das Modell auf nachfolgende Eingaben reagiert.A system prompt contains overarching instructions for the behaviour, role and boundaries of an AI system. It influences how the model responds to subsequent inputs.
In der PraxisIn practice
Ein Kundenservice-Assistent bekommt darüber beispielsweise Tonalität, Zuständigkeitsgrenzen und den Hinweis, wann an einen Menschen übergeben wird.A customer service assistant receives its tone of voice, scope boundaries and the rule for when to hand over to a human this way.
Warum relevant?Why does it matter?Ein System Prompt lenkt das Verhalten, garantiert aber für sich allein keine Zuverlässigkeit. Dafür braucht es zusätzlich Guardrails, Tests und Freigaben.A system prompt steers behaviour but on its own does not guarantee reliability. That additionally requires guardrails, tests and approvals.
Temperature beeinflusst bei unterstützten Modellen die Zufälligkeit bei der Auswahl möglicher Ausgaben.Temperature influences the randomness in selecting possible outputs, on models that support it.
In der PraxisIn practice
Niedrigere Werte können tendenziell konsistentere Ausgaben begünstigen, höhere Werte vielfältigere. Für strukturierte Datenextraktion wird meist ein niedriger Wert gewählt, für Textvarianten ein höherer.Lower values tend to favour more consistent output, higher values more varied output. Structured data extraction usually uses a low value, text variations a higher one.
Warum relevant?Why does it matter?Verfügbarkeit und Wirkung hängen vom jeweiligen Modell beziehungsweise Anbieter ab – es ist kein universeller Regler.Availability and effect depend on the specific model or provider. It is not a universal dial.
Sprachmodelle verarbeiten Text nicht direkt als ganze Wörter, sondern zerlegen ihn in kleinere Einheiten – sogenannte Tokens. Ein Token kann ein ganzes Wort, einen Wortteil, ein Satzzeichen oder eine andere Zeichenfolge repräsentieren.Language models do not process text directly as whole words. They break it into smaller units called tokens. A token can represent a whole word, part of a word, a punctuation mark or another sequence of characters.
In der PraxisIn practice
Die Anzahl der Tokens beeinflusst unter anderem, wie viel Text ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann und bei vielen APIs auch die Nutzungskosten.The number of tokens influences, among other things, how much text a model can process at once and, with many APIs, the usage costs.
Warum relevant?Why does it matter?Wer Kosten und Grenzen einer KI-Anwendung einschätzen will, kommt an Tokens nicht vorbei.Anyone estimating the cost and limits of an AI application will come across tokens.
Beim Training wird ein Modell mit sehr grossen Datenmengen darauf angepasst, Muster zu erkennen und vorherzusagen.During training, a model is adjusted with very large amounts of data to recognise and predict patterns.
In der PraxisIn practice
Ein Basismodell zu trainieren ist extrem aufwendig. Unternehmen trainieren in der Regel nicht selbst, sondern nutzen bestehende Modelle und passen den Kontext an.Training a base model is extremely resource-intensive. Companies usually do not train their own but use existing models and adapt the context.
Warum relevant?Why does it matter?Training ist nicht dasselbe wie Nutzung. Wer laufende Kosten einschätzt, schaut auf Inference.Training is not the same as usage. To estimate running costs, look at inference.
Ein Agentic Workflow verbindet KI-Modelle mit Regeln, Daten und Werkzeugen, um mehrere Prozessschritte auszuführen.An agentic workflow connects AI models with rules, data and tools in order to carry out several process steps.
Warum relevant?Why does it matter?Der Unterschied zur klassischen Automatisierung liegt darin, dass Zwischenschritte inhaltlich bewertet und nicht nur stumpf abgearbeitet werden.The difference from classic automation is that intermediate steps are assessed in terms of content rather than simply executed.
Auch: Zwischenschicht für ModellzugriffeAlso: Model access layer
Ein AI Gateway ist eine technische Zwischenschicht zwischen einer Anwendung und einem oder mehreren KI-Modellen beziehungsweise Modellanbietern.An AI gateway is a technical layer between an application and one or more AI models or model providers.
In der PraxisIn practice
Es kann beispielsweise Modellrouting, Logging, Kostenkontrolle, Rate Limits, Authentifizierung, Fallbacks und Monitoring übernehmen.It can take care of model routing, logging, cost control, rate limits, authentication, fallbacks and monitoring, for example.
Warum relevant?Why does it matter?Unternehmen können dadurch mehrere Modelle zentraler verwalten und Anwendungen weniger stark an einen einzelnen Anbieter binden.This lets companies manage several models more centrally and tie applications less tightly to a single provider.
Bei der Batch-Verarbeitung werden viele Datensätze gesammelt und gemeinsam abgearbeitet, statt jeden einzeln in Echtzeit.In batch processing, many records are collected and processed together instead of each one individually in real time.
In der PraxisIn practice
Einmal pro Nacht werden alle neuen Dokumente ausgelesen, kategorisiert und in die Wissensdatenbank aufgenommen.Once per night, all new documents are read, categorised and added to the knowledge base.
Warum relevant?Why does it matter?Bei vielen Anbietern ist Batch deutlich günstiger als Einzelabfragen in Echtzeit.With many providers, batch is considerably cheaper than individual real-time requests.
Auch: Verankerung in QuellenAlso: Anchoring in sources
Grounding bedeutet, eine KI-Antwort auf konkrete Informationen oder Datenquellen zu stützen, statt ausschliesslich auf das allgemeine Modellwissen zurückzugreifen.Grounding means basing an AI answer on specific information or data sources instead of relying solely on the model’s general knowledge.
In der PraxisIn practice
Ein Chatbot kann Antworten beispielsweise mit Produktdaten, CRM-Informationen, FAQs oder internen Dokumenten verknüpfen.A chatbot can link answers to product data, CRM information, FAQs or internal documents, for example.
Warum relevant?Why does it matter?Grounding kann Antworten relevanter und nachvollziehbarer machen und das Risiko unbelegter Aussagen reduzieren – vollständige Fehlerfreiheit garantiert es trotzdem nicht.Grounding can make answers more relevant and traceable and reduce the risk of unsupported statements. It still does not guarantee complete accuracy.
Ein KI-Agent ist ein System, das ein Modell mit Werkzeugen, Daten und einer definierten Ablauf- oder Entscheidungslogik verbindet, sodass nicht nur Antworten erzeugt, sondern auch Aktionen ausgeführt werden können.An AI agent is a system that connects a model with tools, data and a defined process or decision logic, so that it can not only produce answers but also carry out actions.
In der PraxisIn practice
Ein Agent kann beispielsweise Informationen abrufen, einen CRM-Kontakt aktualisieren, einen Kalender prüfen, eine Aufgabe erstellen oder einen Workflow starten.An agent can retrieve information, update a CRM contact, check a calendar, create a task or start a workflow, for example.
Warum relevant?Why does it matter?Agenten handeln nicht pauschal autonom. Was ein Agent tun darf, wird über Berechtigungen, Regeln und Freigabeschritte festgelegt.Agents are not autonomous across the board. What an agent may do is defined through permissions, rules and approval steps.
Make ist eine visuelle Automatisierungsplattform, mit der Anwendungen ohne eigene Programmierung verbunden und Abläufe gesteuert werden können.Make is a visual automation platform for connecting applications and controlling processes without writing code.
In der PraxisIn practice
Ein Szenario verbindet Webformular, Kalender, CRM und E-Mail-Versand zu einem durchgehenden Ablauf.A scenario connects a web form, calendar, CRM and email delivery into one continuous process.
Warum relevant?Why does it matter?Gut für schnellen Aufbau. Bei sehr hohem Volumen oder komplexer Logik lohnt sich ein Blick auf Kosten und Grenzen.Good for building quickly. At very high volume or with complex logic, it is worth checking costs and limits.
Auch: Model Context ProtocolAlso: Model Context Protocol
MCP ist ein offener Standard, der beschreibt, wie KI-Anwendungen auf externe Daten, Ressourcen und Werkzeuge zugreifen können. Dadurch können Integrationen nach einem gemeinsamen Protokoll umgesetzt werden.MCP is an open standard describing how AI applications can access external data, resources and tools. It allows integrations to be built against a common protocol.
In der PraxisIn practice
Eine KI-Anwendung kann über MCP beispielsweise verfügbare Tools oder Datenquellen entdecken und – abhängig von Berechtigungen und Implementierung – darauf zugreifen.Via MCP, an AI application can discover available tools or data sources and access them, depending on permissions and implementation.
Warum relevant?Why does it matter?MCP entwickelt sich zu einem wichtigen Standard für die Verbindung zwischen KI-Anwendungen und externen Systemen. Sicher wird eine Integration dadurch aber nicht automatisch: Authentifizierung, Berechtigungen und Schutzmassnahmen müssen konkret umgesetzt werden.MCP is becoming an important standard for connecting AI applications to external systems. It does not make an integration secure by itself: authentication, permissions and safeguards have to be implemented specifically.
Model Routing beschreibt die automatische Auswahl unterschiedlicher KI-Modelle abhängig von Aufgabe oder Anforderungen.Model routing describes the automatic selection of different AI models depending on the task or requirements.
In der PraxisIn practice
Ein schnelles, günstiges Modell übernimmt einfache Aufgaben, ein stärkeres Modell die komplexe Analyse, ein spezialisiertes Modell Bilder oder Audio.A fast, inexpensive model handles simple tasks, a stronger model does complex analysis, a specialised model handles images or audio.
Warum relevant?Why does it matter?Routing kann Kosten, Geschwindigkeit und Qualität besser ausbalancieren, als immer dasselbe Modell für alles zu verwenden.Routing can balance cost, speed and quality better than using the same model for everything.
In einem Multi-Agenten-System übernehmen mehrere spezialisierte Agenten unterschiedliche Teilaufgaben und geben Ergebnisse untereinander weiter.In a multi-agent system, several specialised agents take on different sub-tasks and pass results between each other.
In der PraxisIn practice
Ein Agent recherchiert, ein zweiter prüft die Ergebnisse auf Plausibilität, ein dritter formuliert daraus einen Entwurf für die menschliche Freigabe.One agent researches, a second checks the results for plausibility, a third turns them into a draft for human approval.
Warum relevant?Why does it matter?Mehr Agenten bedeuten nicht automatisch bessere Ergebnisse. Ohne klare Zuständigkeiten und Protokollierung steigt vor allem die Komplexität.More agents do not automatically mean better results. Without clear responsibilities and logging, mainly the complexity grows.
n8n ist eine Automatisierungsplattform, mit der sich Abläufe zwischen verschiedenen Systemen visuell zusammenbauen lassen. Sie kann auch auf eigener Infrastruktur betrieben werden.n8n is an automation platform for visually assembling processes between different systems. It can also run on your own infrastructure.
In der PraxisIn practice
Ein Workflow nimmt eine Formularanfrage entgegen, prüft sie mit einem Sprachmodell, legt sie im CRM an und benachrichtigt das Team.A workflow receives a form submission, checks it with a language model, creates it in the CRM and notifies the team.
Warum relevant?Why does it matter?Der Selbstbetrieb ist besonders dann interessant, wenn Daten das eigene Umfeld nicht verlassen sollen.Self-hosting is particularly interesting when data should not leave your own environment.
Bei RAG sucht ein KI-System vor einer Antwort nach relevanten Informationen in einer angebundenen Wissensquelle und stellt diese dem Sprachmodell als zusätzlichen Kontext zur Verfügung.With RAG, an AI system searches a connected knowledge source for relevant information before answering and provides that information to the language model as additional context.
In der PraxisIn practice
Ein Website-Chatbot kann beispielsweise zuerst in Produktinformationen, FAQs oder internen Dokumenten nach passenden Informationen suchen und diese anschliessend für seine Antwort verwenden.A website chatbot can first search product information, FAQs or internal documents for relevant details and then use them for its answer.
Warum relevant?Why does it matter?RAG kann Antworten stärker auf vorhandene Unternehmensinformationen stützen und das Risiko unpassender oder erfundener Antworten reduzieren.RAG can anchor answers more strongly in existing company information and reduce the risk of unsuitable or invented answers.
Auch: Berechtigungen für AktionenAlso: Action permissions
Tool Calling Permissions legen fest, welche externen Aktionen ein KI-System oder Agent tatsächlich ausführen darf.Tool calling permissions define which external actions an AI system or agent is actually allowed to carry out.
In der PraxisIn practice
Ein Agent darf beispielsweise Daten lesen, aber möglicherweise nicht Daten löschen, Zahlungen auslösen oder Verträge versenden – jedenfalls nicht ohne zusätzliche Freigabe.An agent may read data, but possibly not delete data, trigger payments or send out contracts, at least not without an additional approval step.
Warum relevant?Why does it matter?Je mehr Aktionen ein Agent ausführen kann, desto wichtiger werden Rollen, Berechtigungen und Freigabeprozesse.The more actions an agent can perform, the more important roles, permissions and approval processes become.
Tool Use / Function CallingTool Use / Function Calling
Auch: WerkzeugnutzungAlso: Tool use
Tool Use beschreibt die Fähigkeit eines Modells oder KI-Systems, strukturierte Aufrufe an externe Funktionen oder Werkzeuge zu erzeugen.Tool use describes the ability of a model or AI system to produce structured calls to external functions or tools.
In der PraxisIn practice
Dadurch können beispielsweise Daten abgefragt, APIs genutzt, Systeme aktualisiert oder Aktionen ausgelöst werden.This allows data to be queried, APIs to be used, systems to be updated or actions to be triggered.
Warum relevant?Why does it matter?Tool Use ist der Übergang von der reinen Antwort zur tatsächlichen Handlung im System.Tool use is the transition from a pure answer to an actual action in the system.
Ein Trigger ist das Ereignis, das einen automatisierten Ablauf startet.A trigger is the event that starts an automated process.
In der PraxisIn practice
Typische Trigger sind ein eingegangenes Formular, eine neue E-Mail, ein Statuswechsel im CRM oder ein Zeitplan.Typical triggers are a submitted form, a new email, a status change in the CRM or a schedule.
Warum relevant?Why does it matter?Ob ein Ablauf sofort oder in Intervallen reagiert, entscheidet sich am Trigger.Whether a process reacts immediately or at intervals is decided by the trigger.
Vector Search sucht Informationen anhand mathematischer Repräsentationen ihrer Bedeutung. Dadurch können Inhalte gefunden werden, die semantisch ähnlich sind, obwohl sie unterschiedliche Wörter verwenden.Vector search finds information using mathematical representations of meaning. This makes it possible to find content that is semantically similar even though it uses different words.
In der PraxisIn practice
Vector Search wird häufig verwendet, um passende Inhalte für RAG-Systeme oder Wissensassistenten zu finden.Vector search is often used to find suitable content for RAG systems or knowledge assistants.
Warum relevant?Why does it matter?Klassische Stichwortsuche findet nur, was wörtlich übereinstimmt. Vector Search findet, was gemeint ist.Classic keyword search only finds literal matches. Vector search finds what is meant.
Eine Vektor-Datenbank ist ein Speicher, der Embeddings ablegt und darin sehr schnell inhaltlich ähnliche Einträge findet.A vector database is a store that holds embeddings and can very quickly find entries that are similar in content.
In der PraxisIn practice
Handbücher, Preislisten, FAQs oder Protokolle werden in Abschnitte zerlegt, als Embedding gespeichert und bei jeder Anfrage passend abgerufen.Manuals, price lists, FAQs or transcripts are split into sections, stored as embeddings and retrieved as needed for each query.
Warum relevant?Why does it matter?Sie ist die technische Grundlage dafür, dass eine Wissensanbindung auch bei grossen Datenmengen schnell bleibt.It is the technical basis that keeps a knowledge connection fast even with large amounts of data.
Ein Webhook ist eine automatische Benachrichtigung von einem System an ein anderes, sobald ein bestimmtes Ereignis eintritt.A webhook is an automatic notification from one system to another as soon as a particular event occurs.
In der PraxisIn practice
Sobald ein Formular abgeschickt wird, meldet ein Webhook das Ereignis an die Automatisierung, die daraufhin den weiteren Ablauf startet.As soon as a form is submitted, a webhook reports the event to the automation, which then starts the rest of the process.
Warum relevant?Why does it matter?Webhooks sind der Grund, warum Abläufe sofort reagieren können, statt in festen Intervallen nachzuschauen.Webhooks are the reason processes can react immediately instead of checking at fixed intervals.
Eine Wissensdatenbank ist die aufbereitete Sammlung an Informationen, auf die ein KI-System bei Antworten zugreifen kann.A knowledge base is the prepared collection of information an AI system can draw on when answering.
In der PraxisIn practice
Produktdatenblätter, Preislisten, FAQs und Prozessbeschreibungen werden zusammengeführt, strukturiert und regelmässig aktualisiert.Product sheets, price lists, FAQs and process descriptions are consolidated, structured and updated regularly.
Warum relevant?Why does it matter?Die Qualität der Antworten hängt direkt daran, wie gepflegt und eindeutig diese Sammlung ist.The quality of the answers depends directly on how well maintained and unambiguous this collection is.
Auch: ProzessautomatisierungAlso: Process automation
Bei der Workflow-Automatisierung werden einzelne Arbeitsschritte zu einem Ablauf verkettet, der nach festgelegten Regeln automatisch ausgeführt wird.In workflow automation, individual work steps are chained into a process that runs automatically according to defined rules.
In der PraxisIn practice
Eine neue Anfrage wird erfasst, im CRM angelegt, dem zuständigen Team zugewiesen, mit einer Eingangsbestätigung beantwortet und als Aufgabe eingeplant.A new enquiry is captured, created in the CRM, assigned to the responsible team, answered with a confirmation and scheduled as a task.
Warum relevant?Why does it matter?Automatisierung wirkt dort am stärksten, wo Abläufe häufig, gleichförmig und klar beschreibbar sind.Automation has the strongest effect where processes are frequent, uniform and clearly describable.
Zapier ist ein Dienst, der Anwendungen über vorgefertigte Bausteine miteinander verbindet und einfache Abläufe automatisiert.Zapier is a service that connects applications through ready-made building blocks and automates simple processes.
In der PraxisIn practice
Neue Newsletter-Anmeldung landet automatisch als Kontakt im CRM und löst eine Willkommensmail aus.A new newsletter signup automatically lands as a contact in the CRM and triggers a welcome email.
Warum relevant?Why does it matter?Stark bei einfachen Verkettungen, weniger flexibel bei verzweigter Logik und eigenen Datenverarbeitungen.Strong for simple chains, less flexible for branched logic and custom data processing.
Ein Chatbot ist ein System, das in Textform mit Menschen kommuniziert. Moderne Chatbots arbeiten mit Sprachmodellen und verstehen frei formulierte Eingaben statt fester Auswahlmenüs.A chatbot is a system that communicates with people in text form. Modern chatbots use language models and understand freely worded input instead of fixed menus.
In der PraxisIn practice
Auf einer Website oder in WhatsApp beantwortet ein Chatbot wiederkehrende Fragen, erfasst Anliegen und übergibt bei Bedarf an einen Menschen.On a website or in WhatsApp, a chatbot answers recurring questions, records requests and hands over to a human when needed.
Warum relevant?Why does it matter?Der Nutzen hängt weniger vom Modell ab als davon, welches Wissen angebunden ist und wann sauber an Menschen übergeben wird.The benefit depends less on the model than on which knowledge is connected and when it hands over cleanly to people.
Auch: Dialogorientierte KIAlso: Dialogue-oriented AI
Conversational AI ist der Oberbegriff für KI-Systeme, die in natürlicher Sprache kommunizieren – schriftlich oder gesprochen.Conversational AI is the umbrella term for AI systems that communicate in natural language, either in writing or by voice.
In der PraxisIn practice
Darunter fallen Website-Chatbots, WhatsApp-Assistenten, Telefonagenten und interne Wissensassistenten.This includes website chatbots, WhatsApp assistants, phone agents and internal knowledge assistants.
Warum relevant?Why does it matter?Der Begriff beschreibt die Interaktionsform, nicht die Technologie dahinter.The term describes the form of interaction, not the technology behind it.
Ein Intent beschreibt, was eine Person mit ihrer Nachricht erreichen möchte. Die Erkennung dieser Absicht ist die Grundlage dafür, den passenden Ablauf zu starten.An intent describes what a person wants to achieve with their message. Recognising that intent is the basis for starting the right process.
In der PraxisIn practice
«Wann habt ihr offen?», «Bis wann habt ihr heute?» und «Öffnungszeiten?» führen zum gleichen Intent und damit zur gleichen Antwortlogik.“When are you open?”, “How late are you open today?” and “Opening hours?” lead to the same intent and therefore the same answer logic.
Warum relevant?Why does it matter?Eine saubere Intent-Struktur macht Chatbots verlässlicher als eine lange Liste an Stichwörtern.A clean intent structure makes chatbots more reliable than a long list of keywords.
Auch: Antwortzeit / VerzögerungAlso: Response time / delay
Latency bezeichnet die Zeit zwischen einer Eingabe und der Reaktion des Systems.Latency is the time between an input and the system’s response.
In der PraxisIn practice
In einem Telefongespräch fällt schon eine Verzögerung von etwa einer Sekunde deutlich auf, während sie in einer E-Mail-Automatisierung kaum eine Rolle spielt.In a phone conversation, a delay of around a second is already clearly noticeable, while in an email automation it hardly matters.
Warum relevant?Why does it matter?Je direkter der Kontakt mit Menschen, desto wichtiger wird Latency für die Akzeptanz.The more direct the contact with people, the more latency matters for acceptance.
Semantic Search sucht nach inhaltlicher Bedeutung statt ausschliesslich nach identischen Schlüsselwörtern.Semantic search looks for meaning rather than only for identical keywords.
In der PraxisIn practice
Die Suche nach «Wie kann ich meine Rechnung bezahlen?» kann auch Inhalte finden, in denen nur «Zahlungsmöglichkeiten» steht.A search for “How can I pay my invoice?” can also find content that only says “payment options”.
Warum relevant?Why does it matter?Für Wissensdatenbanken und Kundenservice ist das der Unterschied zwischen «nichts gefunden» und einer brauchbaren Antwort.For knowledge bases and customer service this is the difference between “nothing found” and a usable answer.
Die Sentiment-Analyse schätzt ein, ob eine Nachricht eher positiv, neutral oder negativ formuliert ist.Sentiment analysis estimates whether a message is worded positively, neutrally or negatively.
In der PraxisIn practice
Verärgerte Nachrichten können automatisch priorisiert und direkt an einen Mitarbeiter übergeben werden.Frustrated messages can be prioritised automatically and passed straight to an employee.
Warum relevant?Why does it matter?Ironie, Knappheit und kulturelle Unterschiede werden regelmässig falsch eingeordnet – als alleinige Entscheidungsgrundlage ungeeignet.Irony, brevity and cultural differences are regularly misread, so it is unsuitable as the sole basis for a decision.
Speech-to-Text wandelt gesprochene Sprache in geschriebenen Text um.Speech-to-text converts spoken language into written text.
In der PraxisIn practice
Ein Telefongespräch wird mitgeschrieben, damit daraus Notizen, Aufgaben oder ein CRM-Eintrag entstehen können.A phone call is transcribed so that notes, tasks or a CRM entry can be created from it.
Warum relevant?Why does it matter?Dialekt, Nebengeräusche, Fachbegriffe und Leitungsqualität beeinflussen die Erkennungsgenauigkeit spürbar.Dialect, background noise, technical terms and line quality noticeably affect recognition accuracy.
Beim Streaming wird eine Antwort schon während der Entstehung ausgegeben, statt erst am Ende vollständig.With streaming, a response is delivered while it is still being produced instead of only once it is complete.
In der PraxisIn practice
Im Chat erscheint der Text fortlaufend, bei Voice Agents beginnt die Sprachausgabe, bevor der ganze Satz berechnet ist.In chat the text appears progressively; with voice agents the speech output starts before the whole sentence has been computed.
Warum relevant?Why does it matter?Streaming verkürzt nicht die Gesamtdauer, aber die gefühlte Wartezeit.Streaming does not shorten the total duration, but it does shorten the perceived wait.
Text-to-Speech erzeugt aus geschriebenem Text eine gesprochene Ausgabe.Text-to-speech turns written text into spoken output.
In der PraxisIn practice
Ein Telefonassistent liest die Antwort mit einer definierten Stimme vor, statt sie nur als Text auszugeben.A phone assistant reads out the answer in a defined voice instead of only returning text.
Warum relevant?Why does it matter?Stimme, Tempo und Pausen prägen den Eindruck stark – sie gehören zur Markenwahrnehmung.Voice, pace and pauses shape the impression strongly and are part of how the brand is perceived.
Ein Voice Agent ist ein KI-gestütztes System, das gesprochene Sprache verarbeitet und per Stimme darauf reagieren kann.A voice agent is an AI-supported system that processes spoken language and can respond by voice.
In der PraxisIn practice
Je nach Setup kann es beispielsweise Telefonanfragen aufnehmen, Informationen abfragen, Termine koordinieren, Gespräche weiterleiten oder Gesprächsinhalte dokumentieren.Depending on the setup it can take phone enquiries, ask for information, coordinate appointments, transfer calls or document what was discussed.
Warum relevant?Why does it matter?Verfügbarkeit, Sprachqualität und Weiterleitungsregeln hängen vom konkreten Setup und den eingesetzten Diensten ab.Availability, speech quality and transfer rules depend on the specific setup and the services used.
Verantwortungsvoll einsetzen.Using it responsibly.
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DatenschutzData Protection
Auch: DSGVO / DSGAlso: GDPR / Swiss FADP
Datenschutz beschreibt die Anforderungen an den Umgang mit personenbezogenen Daten. Bei KI-Anwendungen betrifft das unter anderem Erhebung, Übertragung, Verarbeitung, Speicherung, Aufbewahrung und Zugriffsrechte.Data protection describes the requirements for handling personal data. For AI applications this covers collection, transmission, processing, storage, retention and access rights, among others.
In der PraxisIn practice
Welche Massnahmen notwendig sind, hängt vom konkreten System, Anbieter, den Daten und dem Einsatzzweck ab.Which measures are necessary depends on the specific system, provider, data and purpose.
Warum relevant?Why does it matter?Ein Tool ist nie pauschal «DSGVO-konform». Konformität ergibt sich aus dem konkreten Einsatz, den Verträgen und den umgesetzten Massnahmen.A tool is never “GDPR-compliant” across the board. Compliance follows from the specific use, the contracts and the measures actually implemented.
Evals sind systematische Tests, mit denen die Qualität oder Zuverlässigkeit eines KI-Systems gemessen wird.Evals are systematic tests used to measure the quality or reliability of an AI system.
In der PraxisIn practice
Geprüft werden beispielsweise Antwortqualität, korrekte Tool-Auswahl, Einhaltung von Regeln, Informationsgenauigkeit und Sicherheitsverhalten.They check answer quality, correct tool selection, rule compliance, factual accuracy and safety behaviour, for example.
Warum relevant?Why does it matter?KI-Systeme sollten nicht nur nach Gefühl beurteilt werden – gerade nach Modell- oder Prompt-Änderungen.AI systems should not be judged by feel alone, especially after model or prompt changes.
Beim Fine-Tuning wird ein bereits trainiertes Modell mit zusätzlichen Beispieldaten weiter angepasst, um Stil, Format oder Verhalten für einen bestimmten Anwendungsfall zu prägen.In fine-tuning, an already trained model is further adapted with additional example data to shape style, format or behaviour for a specific use case.
In der PraxisIn practice
Sinnvoll etwa, wenn ein Modell konsequent ein bestimmtes Ausgabeformat oder eine bestimmte Tonalität treffen soll.Useful when a model should consistently hit a particular output format or tone of voice.
Warum relevant?Why does it matter?Für die Anbindung von aktuellem Firmenwissen ist meist RAG der passendere Weg – Fine-Tuning macht Wissen nicht automatisch aktuell.For connecting current company knowledge, RAG is usually the more suitable route. Fine-tuning does not automatically keep knowledge up to date.
Guardrails sind technische oder organisatorische Regeln und Kontrollen, mit denen das Verhalten eines KI-Systems begrenzt oder überprüft wird.Guardrails are technical or organisational rules and controls that limit or check the behaviour of an AI system.
In der PraxisIn practice
Beispiele sind erlaubte Aktionen, Inhaltsfilter, Eingabevalidierung, Freigabeschritte, Rollen und Berechtigungen sowie die Eskalation an einen Menschen.Examples include permitted actions, content filters, input validation, approval steps, roles and permissions, and escalation to a human.
Warum relevant?Why does it matter?Guardrails entscheiden darüber, wie weit ein System gehen darf, bevor ein Mensch eingreift.Guardrails determine how far a system may go before a human steps in.
Eine Halluzination ist eine Antwort, bei der ein KI-Modell Informationen erzeugt, die plausibel klingen, aber falsch oder nicht ausreichend belegt sind.A hallucination is an answer in which an AI model produces information that sounds plausible but is wrong or insufficiently supported.
In der PraxisIn practice
Wissensanbindungen, strukturierte Daten, Validierungen, Guardrails und menschliche Freigaben können das Risiko reduzieren.Knowledge connections, structured data, validation, guardrails and human approvals can reduce the risk.
Warum relevant?Why does it matter?Vollständig ausschliessen lässt sich das Risiko grundsätzlich nicht. Deshalb gehören kritische Ausgaben in eine Prüfschleife.The risk cannot be ruled out entirely. That is why critical outputs belong in a review loop.
Human-in-the-Loop beschreibt einen Prozess, bei dem Menschen an definierten Stellen prüfen, freigeben oder Entscheidungen übernehmen.Human-in-the-loop describes a process in which people check, approve or take decisions at defined points.
In der PraxisIn practice
Ein System kann beispielsweise ein Angebot vorbereiten, bevor ein Mitarbeiter es final prüft und versendet.A system can prepare a quote, for example, before an employee makes the final check and sends it.
Warum relevant?Why does it matter?Je grösser die Auswirkung einer Aktion, desto sinnvoller ist eine bewusste Freigabe durch einen Menschen.The greater the impact of an action, the more sensible a deliberate human approval becomes.
Observability beschreibt die Protokollierung und Überwachung eines KI-Systems.Observability describes the logging and monitoring of an AI system.
In der PraxisIn practice
Dadurch lässt sich nachvollziehen, welche Schritte ausgeführt wurden, welche Tools aufgerufen wurden, welche Eingaben verarbeitet wurden, wo Fehler entstanden sind und wie lange Schritte gedauert haben.It makes it possible to trace which steps ran, which tools were called, which inputs were processed, where errors occurred and how long steps took.
Warum relevant?Why does it matter?Komplexe KI-Systeme müssen nachvollziehbar betrieben und verbessert werden können – sonst bleibt jede Störung Rätselraten.Complex AI systems need to be operated and improved in a traceable way, otherwise every incident stays guesswork.
Prompt Engineering ist das systematische Entwickeln und Verbessern von Anweisungen an ein KI-System, damit die Ergebnisse für einen Anwendungsfall möglichst gut passen.Prompt engineering is the systematic development and refinement of instructions to an AI system so that the results fit a use case as well as possible.
In der PraxisIn practice
Dazu gehören klare Rollen, Beispiele, Formatvorgaben, Abbruchregeln und das wiederholte Testen an echten Fällen.This includes clear roles, examples, format requirements, stop rules and repeated testing against real cases.
Warum relevant?Why does it matter?Ohne Messung bleibt es Bauchgefühl. Deshalb gehört Prompt Engineering mit Evals zusammen.Without measurement it stays a gut feeling. That is why prompt engineering belongs together with evals.
Bei einer Prompt Injection versucht jemand, über eingeschleuste Inhalte das Verhalten eines KI-Systems zu verändern – etwa um Regeln zu umgehen oder Informationen abzugreifen.In a prompt injection, someone tries to change the behaviour of an AI system through injected content, for example to bypass rules or extract information.
In der PraxisIn practice
Der Text kann in einer hochgeladenen Datei, auf einer verlinkten Website oder in einer eingehenden E-Mail stehen, die das System verarbeitet.The text can sit in an uploaded file, on a linked website or in an incoming email that the system processes.
Warum relevant?Why does it matter?Sobald ein System fremde Inhalte verarbeitet und Aktionen ausführen kann, gehören Eingabevalidierung, enge Berechtigungen und Freigaben dazu.As soon as a system processes external content and can perform actions, input validation, tight permissions and approvals are part of the setup.
Vom Begriff zur Entscheidung.From term to decision.
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APIAPI
Auch: SchnittstelleAlso: Interface
Eine API ist eine definierte Schnittstelle, über die Programme Daten austauschen und Funktionen eines anderen Systems nutzen können.An API is a defined interface through which programs exchange data and use functions of another system.
In der PraxisIn practice
Über APIs holt eine Automatisierung Kundendaten aus dem CRM, prüft Verfügbarkeiten im Kalender oder legt eine Rechnung in der Buchhaltung an.Via APIs, an automation pulls customer data from the CRM, checks availability in the calendar or creates an invoice in accounting.
Warum relevant?Why does it matter?Ob ein System sinnvoll automatisierbar ist, entscheidet sich oft daran, ob es eine brauchbare API hat.Whether a system can be sensibly automated often comes down to whether it has a usable API.
Change Management umfasst die organisatorischen Schritte, mit denen eine neue Arbeitsweise im Team eingeführt und verankert wird.Change management covers the organisational steps that introduce and embed a new way of working in a team.
In der PraxisIn practice
Dazu gehören klare Zuständigkeiten, Schulung, ein definierter Umgang mit Ausnahmen und ein Weg, Rückmeldungen aus dem Alltag einzusammeln.This includes clear responsibilities, training, a defined way of handling exceptions and a channel for collecting day-to-day feedback.
Warum relevant?Why does it matter?Technisch funktionierende Automatisierungen scheitern häufiger an der Einführung als an der Technik.Technically working automations fail more often at adoption than at the technology.
Ein CRM ist das System, in dem Kontakte, Anfragen, Angebote und der Verlauf der Kundenbeziehung gepflegt werden.A CRM is the system in which contacts, enquiries, quotes and the history of the customer relationship are maintained.
In der PraxisIn practice
Für Automatisierungen ist das CRM meist der zentrale Bezugspunkt: Hier entstehen Trigger und hierher fliessen Ergebnisse zurück.For automations the CRM is usually the central reference point: triggers originate here and results flow back here.
Warum relevant?Why does it matter?Ohne saubere CRM-Daten laufen Automatisierungen zwar, treffen aber häufig die falschen Kontakte.Without clean CRM data, automations still run but often address the wrong contacts.
Datenqualität beschreibt, wie vollständig, aktuell, konsistent und korrekt die Daten sind, mit denen ein KI-System arbeitet.Data quality describes how complete, current, consistent and correct the data is that an AI system works with.
In der PraxisIn practice
Doppelte CRM-Einträge, veraltete Preislisten oder widersprüchliche Dokumente führen dazu, dass auch ein gutes System unpassende Antworten gibt.Duplicate CRM records, outdated price lists or contradictory documents lead even a good system to give unsuitable answers.
Warum relevant?Why does it matter?Bei Wissensanbindungen ist die Pflege der Quellen oft der grössere Hebel als die Wahl des Modells.For knowledge connections, maintaining the sources is often a bigger lever than the choice of model.
Der EU AI Act ist ein europäisches Regelwerk, das KI-Systeme nach Risikoklassen einordnet und daran unterschiedliche Anforderungen knüpft.The EU AI Act is a European regulatory framework that classifies AI systems by risk category and attaches different requirements to each.
In der PraxisIn practice
Für viele typische Anwendungen wie Chatbots stehen vor allem Transparenzpflichten im Vordergrund, während Systeme in sensiblen Bereichen deutlich strengeren Anforderungen unterliegen können.For many typical applications such as chatbots, transparency obligations are the main point, while systems in sensitive areas can face considerably stricter requirements.
Warum relevant?Why does it matter?Die Schweiz ist nicht direkt gebunden, für Unternehmen mit EU-Bezug kann die Verordnung dennoch relevant sein. Eine rechtliche Einschätzung ersetzt dieser Eintrag nicht.Switzerland is not directly bound by it, yet the regulation can still be relevant for companies with EU ties. This entry does not replace legal advice.
Auch: Lead-BewertungAlso: Lead qualification scoring
Beim Lead-Scoring werden Kontakte anhand definierter Kriterien bewertet, um die Bearbeitung zu priorisieren.Lead scoring rates contacts against defined criteria in order to prioritise how they are handled.
In der PraxisIn practice
Region, Bedarf, Budgetrahmen und Zeitpunkt fliessen in eine Einstufung, die dem Vertrieb die Reihenfolge vorschlägt.Region, need, budget range and timing feed into a rating that suggests an order of work to sales.
Warum relevant?Why does it matter?Ein Score ist eine Priorisierungshilfe, keine Entscheidung. Die Kriterien gehören regelmässig überprüft.A score is an aid to prioritisation, not a decision. The criteria should be reviewed regularly.
Auch: Eigener Betrieb / Self-HostingAlso: Self-hosting
On-Premise bedeutet, dass Software auf eigener Infrastruktur betrieben wird statt bei einem externen Cloud-Anbieter.On-premise means software runs on your own infrastructure instead of at an external cloud provider.
In der PraxisIn practice
Bei sensiblen Daten kann ein eigener Betrieb oder eine europäische Hosting-Region eine Anforderung sein – oft zu höheren Betriebskosten und mit eigenem Wartungsaufwand.For sensitive data, self-hosting or a European hosting region can be a requirement, usually at higher operating cost and with your own maintenance effort.
Warum relevant?Why does it matter?On-Premise löst Datenschutzfragen nicht automatisch, verschiebt aber Verantwortung und Kontrolle.On-premise does not automatically solve data protection questions, but it shifts responsibility and control.
Ein Proof of Concept ist ein bewusst klein gehaltenes Projekt, mit dem geprüft wird, ob ein Ansatz technisch und praktisch funktioniert.A proof of concept is a deliberately small project used to check whether an approach works technically and practically.
In der PraxisIn practice
Statt gleich alle Abläufe zu automatisieren, wird ein klar abgegrenzter Prozess umgesetzt, gemessen und danach entschieden.Instead of automating everything at once, one clearly bounded process is implemented, measured and then decided upon.
Warum relevant?Why does it matter?Ein PoC beantwortet eine Frage. Wer vorher nicht festlegt, welche, bekommt am Ende nur ein Demo-Gefühl.A PoC answers a question. If you do not define which one beforehand, you end up with nothing but a demo feeling.
Ein Rate Limit begrenzt, wie viele Anfragen ein System innerhalb eines Zeitraums an einen Dienst stellen darf.A rate limit caps how many requests a system may send to a service within a given period.
In der PraxisIn practice
Wird die Grenze überschritten, werden Anfragen abgewiesen oder verzögert. Automatisierungen brauchen dafür Wiederholungslogik.If the limit is exceeded, requests are rejected or delayed. Automations need retry logic for this.
Warum relevant?Why does it matter?Bei Massenverarbeitung ist das Rate Limit oft die eigentliche Grenze, nicht die Modellqualität.In bulk processing, the rate limit is often the real constraint, not model quality.
Auch: Return on Investment / WirtschaftlichkeitAlso: Return on investment
Der ROI setzt den Nutzen einer Massnahme ins Verhältnis zu ihren Kosten – bei KI-Projekten also Zeitersparnis, Qualität oder zusätzliche Abschlüsse gegenüber Aufbau- und Betriebskosten.ROI relates the benefit of a measure to its cost. For AI projects that means time saved, quality or additional deals versus build and operating cost.
In der PraxisIn practice
Zu den Kosten gehören nicht nur Lizenzen, sondern auch Inference, Integrationen, Wartung, Tests und interne Betreuung.Costs include not only licences but also inference, integrations, maintenance, testing and internal support.
Warum relevant?Why does it matter?Belastbare Zahlen entstehen erst, wenn der Ausgangszustand vorher gemessen wurde.Meaningful figures only emerge if the starting point was measured beforehand.
Auch: Service Level AgreementAlso: Service Level Agreement
Ein SLA legt vertraglich fest, welche Verfügbarkeit, Reaktionszeit oder Qualität ein Dienst zusichert.An SLA contractually defines the availability, response time or quality a service commits to.
In der PraxisIn practice
Bei KI-Diensten lohnt der Blick auf zugesicherte Verfügbarkeit, Support-Reaktionszeiten und den Umgang mit Ausfällen.With AI services it is worth checking committed availability, support response times and how outages are handled.
Warum relevant?Why does it matter?Wenn ein Prozess geschäftskritisch wird, ist das SLA des Anbieters Teil des eigenen Risikos.Once a process becomes business-critical, the provider’s SLA is part of your own risk.
Ein Use Case beschreibt einen konkreten Anwendungsfall: welcher Ablauf verbessert werden soll, für wen und mit welchem erwarteten Nutzen.A use case describes a specific application: which process should improve, for whom and with what expected benefit.
In der PraxisIn practice
«KI einsetzen» ist kein Use Case. «Eingehende Serviceanfragen automatisch erfassen, kategorisieren und dem richtigen Team zuweisen» ist einer.“Use AI” is not a use case. “Automatically capture incoming service requests, categorise them and assign them to the right team” is one.
Warum relevant?Why does it matter?Ein sauber beschriebener Use Case macht Aufwand, Nutzen und Machbarkeit überhaupt erst beurteilbar.A clearly described use case is what makes effort, benefit and feasibility assessable in the first place.
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Von der Theorie zur PraxisFrom theory to practice
Verstanden, was möglich ist? Jetzt schauen wir, was davon für dein Unternehmen sinnvoll ist.Got a picture of what is possible? Now let us look at what actually makes sense for your business.
Nicht jeder KI-Begriff braucht ein Projekt. Wir schauen gemeinsam, wo Automatisierung in deinem Unternehmen tatsächlich einen praktischen Nutzen bringen kann.Not every AI term needs a project. Together we look at where automation can bring real practical value in your company.
