KI-Begriffe einfach erklärt: Von Agent bis Token

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Wer über KI im Betrieb redet, stößt schnell auf Fachwörter. Hier die wichtigsten, in alphabetischer Reihenfolge und in eigenen Worten, mit der jeweiligen Quelle im Kopf des Beitrags.

Die Begriffe

Agent. Ein KI-System, das nicht nur antwortet, sondern selbstständig Aktionen ausführt, etwa Webseiten bedient, Dateien anlegt oder Mails sortiert. Dafür bekommt es laut BSI Zugriffsrechte und Schnittstellen zu anderen Programmen und dem Internet. Je mehr Rechte, desto größer Nutzen und Risiko.

Feinabstimmung (Fine-Tuning). Ein bereits trainiertes Modell wird mit zusätzlichen Daten weiter trainiert, damit es sich einem Fachgebiet, einer Aufgabe oder einem Schreibstil annähert. Anthropic weist darauf hin, dass die Auswahl dieser Daten sorgfältig sein muss, weil sie Leistung und Verzerrungen des Modells beeinflusst.

Halluzination. Die KI liefert eine Antwort, obwohl ihr die Grundlage fehlt, und erfindet dabei Inhalte. Das BSI warnt, dass solche Texte oft menschlich und überzeugend wirken und deshalb zu viel Vertrauen erzeugen. Faustregel: Zahlen, Namen, Paragrafen und Quellen immer selbst prüfen.

KI-Kennzeichnung. Das EU-KI-Gesetz verlangt in Artikel 50 unter anderem: Anbieter müssen KI-Systeme, die direkt mit Menschen interagieren, so gestalten, dass die Menschen erfahren, dass sie mit einer KI interagieren, außer es ist offensichtlich. Anbieter generativer KI müssen deren Inhalte maschinenlesbar markieren. Wer KI-Texte zu Themen von öffentlichem Interesse veröffentlicht, muss das offenlegen, es sei denn, eine Person hat sie redaktionell geprüft und verantwortet sie. Artikel 50 gilt seit dem 2. August 2026; für Systeme, die schon vorher auf dem Markt waren, haben die Anbieter für die maschinenlesbare Markierung bis zum 2. Dezember 2026 Zeit (Artikel 111). Das ist eine Einordnung, keine Rechtsauskunft.

Kontextfenster. Die Textmenge, die ein Modell bei einer Antwort gleichzeitig berücksichtigen kann, eine Art Arbeitsgedächtnis. Es ist nicht dasselbe wie das Wissen aus dem Training. Gemessen wird es in Token: Bei GPT-6.1 Sol in ChatGPT Work sind es laut OpenAI standardmäßig 500.000 Token. Im normalen Chat hängt die Größe vom Tarif ab; im kostenlosen ChatGPT reicht die maximale Eingabe beim schnellen Modell GPT Instant laut Preisseite für etwa 12 Seiten Text.

Multimodal. Ein Modell, das verschiedene Arten von Eingaben verarbeitet, etwa Text, Bilder, Audio und Video, und auch in anderer Form antworten kann. Googles Beispiel: Aus dem Foto eines Tellers mit Keksen wird ein Rezept.

Open-Weight-Modell. Ein Modell, das der Hersteller selbst zum Herunterladen bereitstellt, sodass man es auf eigenen Rechnern betreiben und anpassen kann. Beispiel: OpenAIs gpt-oss gibt es in zwei Größen unter der Apache-2.0-Lizenz, ausgelegt für Desktop-PCs, Laptops und Rechenzentren. Für Betriebe interessant, wenn Daten das Haus nicht verlassen sollen; der Betrieb braucht aber Technik und Wissen.

Prompt. Die Eingabe, mit der Sie dem Modell sagen, was Sie wollen: eine Frage, eine Anweisung, Beispiele oder Hintergrund. Je klarer Aufgabe, Format und Kontext beschrieben sind, desto brauchbarer ist laut Google das Ergebnis.

Prompt-Injection. Versteckte Anweisungen in einer Webseite, einer Mail oder einem Dokument, die eine KI dazu bringen sollen, etwas Unerwünschtes zu tun, zum Beispiel Daten weiterzugeben. Für Menschen können sie verborgen sein, für die KI sind sie sichtbar. Das BSI und die großen Anbieter warnen bei Agenten ausdrücklich davor.

RAG (Retrieval Augmented Generation). Vor der Antwort werden passende Stellen aus einer Wissenssammlung, etwa Ihren Handbüchern oder Preislisten, herausgesucht und dem Modell mitgegeben. So kann es aktuelles oder firmeneigenes Wissen nutzen und Quellen angeben. Laut Anthropic hängt die Qualität davon ab, wie gut diese Wissenssammlung ist.

Sprachmodell (LLM). Ein KI-Modell, das mit sehr großen Textmengen trainiert wurde und Texte erzeugen, Fragen beantworten und zusammenfassen kann. Claude etwa beruht laut Anthropic auf einem solchen Modell, Google nennt die Gemini-Apps LLM-Anwendungen. Das BSI weist darauf hin: Fehler oder veraltete Stände in den Trainingsdaten spiegeln sich in den Antworten.

Token. Die Einheiten, in die ein Modell Text zerlegt: ein Zeichen, ein Wortteil, ein ganzes Wort oder ein Satzzeichen. Als grobe Faustregel für englischen Text nennt OpenAI etwa vier Zeichen je Token und rund 75 Wörter je 100 Token; in anderen Sprachen kann das Verhältnis abweichen. Nach Token richten sich Preise und Grenzen bei der Nutzung über Programmierschnittstellen.

Was Sie damit anfangen

• Bei Angeboten für KI-Werkzeuge nachfragen, welches Modell darin steckt, wie groß das Kontextfenster ist und ob Ihre Daten zum Training genutzt werden.
• Bei Agenten und RAG-Lösungen fragen, wie der Anbieter mit Prompt-Injection umgeht.
• Ergebnisse immer gegenlesen, besonders Zahlen, Namen und Quellen.

Quellen

• BSI, Generative KI
• BSI, KI-Agenten
• Anthropic, Glossary
• OpenAI Hilfe, Token verstehen und zählen
• OpenAI, ChatGPT Pläne und Preise (Deutschland)
• OpenAI, Offene Modelle von OpenAI
• Google Cloud, Anleitung: Prompt Engineering für KI
• Google Cloud, Multimodale KI
• Google Hilfe, Tasks und Workflows in Gemini-Apps verwalten
• Google, Privacy Hub für Gemini-Apps
• OpenAI Hilfe, ChatGPT Arbeit und Codex
• EU-Kommission, AI Act Service Desk, Artikel 50
• EU-Kommission, AI Act Service Desk, Artikel 113
• EU-Kommission, AI Act Service Desk, Artikel 111

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