Glossar. Begriffe ohne Nebel.
51 Begriffe aus KI, Softwareentwicklung und EU-Regulatorik, jeweils in wenigen Sätzen erklärt, mit dem Blick auf das, was sie für ein mittelständisches Unternehmen praktisch bedeuten. Jeder Eintrag verweist auf die passende vertiefende Seite.
A
Agentic AI
KI-Systeme, die eine Aufgabe eigenständig in Teilschritte zerlegen, dafür Werkzeuge aufrufen und das Zwischenergebnis prüfen, bevor sie weiterarbeiten. Der Unterschied zum klassischen Chatbot liegt nicht in der Sprachqualität, sondern darin, dass das System handelt statt nur antwortet.
Für Unternehmen heißt das: Der Nutzen steigt, das Risiko auch. Ein Agent, der E-Mails verschickt, Datensätze ändert oder Bestellungen auslöst, braucht ein definiertes Rechtekonzept und eine Protokollierung, die im Nachhinein zeigt, warum er was getan hat.
Vertiefung: Agentic AI im Unternehmen·KI-Agenten verstehen
API-Integration
Die programmatische Kopplung zweier Systeme über eine Programmierschnittstelle, damit Daten ohne manuelle Übertragung fließen. Beispiel: Ein Auftrag im Webshop erzeugt automatisch den Datensatz im ERP und die Aufgabe im Lager.
Der Aufwand steckt selten in der Verbindung selbst, sondern in Fehlerfällen: Was passiert bei Zeitüberschreitung, doppelter Zustellung oder geänderter Datenstruktur auf der Gegenseite. Wer das vorab klärt, bekommt eine Integration, die auch nach zwei Jahren noch läuft.
Vertiefung: API-Integration für KMU
API-Key
Ein Zugangsschlüssel, der eine Anwendung gegenüber einem Dienst ausweist und dessen Nutzung abrechenbar macht. Wer den Schlüssel hat, nutzt den Dienst auf Rechnung des Eigentümers, eine weitere Prüfung findet nicht statt.
Deshalb ist der Fundort entscheidend: Schlüssel in einer öffentlich erreichbaren Datei, in einem Git-Repository oder in einer Frontend-Datei sind kompromittiert, sobald sie dort liegen. Ein automatisierter Prüfschritt vor jeder Veröffentlichung ist billiger als jede nachträgliche Aufarbeitung.
Vertiefung: API-Keys richtig absichern
App-Entwicklung
Entwicklung von Anwendungen für Smartphone und Tablet, entweder nativ je Plattform (Swift für iOS, Kotlin für Android) oder plattformübergreifend aus einer gemeinsamen Codebasis (Flutter, React Native).
Die Plattformfrage entscheidet weniger über die Qualität als über die laufenden Kosten: Zwei native Apps bedeuten zwei Codebasen, zwei Releasezyklen und doppelte Wartung. Für die meisten Geschäftsanwendungen ohne extreme Hardware-Nähe ist der plattformübergreifende Weg wirtschaftlicher.
Vertiefung: App-Entwicklung·Was kostet eine App
AVV (Auftragsverarbeitungsvertrag)
Vertrag nach Art. 28 DSGVO zwischen dem verantwortlichen Unternehmen und jedem Dienstleister, der in dessen Auftrag personenbezogene Daten verarbeitet. Er regelt Zweck, Dauer, Weisungsbindung, Unterauftragnehmer und Löschung.
Betroffen ist praktisch jeder externe Dienst: Hosting, E-Mail, Newsletter, Analytics, Cloud-Speicher und KI-Anbieter. Fehlt der AVV, ist die Verarbeitung formal unzulässig, unabhängig davon wie sicher der Anbieter technisch arbeitet.
Vertiefung: DSGVO-konforme KI-Tools·DSGVO-Checkliste Website
B
Backend as a Service (BaaS)
Fertige Backend-Infrastruktur als Dienst: Datenbank, Authentifizierung, Dateiablage, Echtzeit-Synchronisation und automatisch erzeugte API, ohne eigenen Serverbetrieb. Bekannte Vertreter sind Supabase und Firebase.
Der Zeitgewinn am Anfang ist erheblich, der Preis ist Abhängigkeit. Vor der Entscheidung lohnt die Frage, wie ein Ausstieg aussähe: Wie kommen die Daten heraus, welche Funktionen wären neu zu bauen, wie hoch wären die Kosten bei zehnfacher Nutzung.
Vertiefung: Supabase oder Firebase
C
Codebase-Audit
Systematische Prüfung eines bestehenden Softwaresystems auf Sicherheitslücken, technische Schulden, veraltete Abhängigkeiten, Testabdeckung und Wartbarkeit. Ergebnis ist kein Bauchgefühl, sondern eine priorisierte Liste mit Fundort und Aufwandsschätzung.
Der übliche Anlass: eine Übernahme, ein Entwicklerwechsel, ein Sicherheitsvorfall oder die Frage, ob ein System noch weiterentwickelt oder besser abgelöst wird. Ein Audit beantwortet diese Frage mit Belegen statt mit Meinungen.
Vertiefung: Codebase-Audit·Technische Schulden
Cyber Resilience Act (CRA)
EU-Verordnung, die Hersteller von Produkten mit digitalen Elementen zu Sicherheitsanforderungen über den gesamten Lebenszyklus verpflichtet: sichere Voreinstellungen, Schwachstellenbehandlung, Meldepflichten und eine zugesagte Update-Versorgung.
Betroffen ist nicht nur klassische Hardware. Auch wer Software verkauft oder in Geräte einbettet, fällt in den Anwendungsbereich. Die praktische Konsequenz ist organisatorisch: Es braucht einen definierten Prozess für gemeldete Schwachstellen, nicht nur guten Code.
Vertiefung: Cyber Resilience Act
D
Digitale Sichtbarkeit
Das Ausmaß, in dem ein Unternehmen dort auffindbar ist, wo potenzielle Kunden suchen: Suchmaschinen, KI-Assistenten, Branchenverzeichnisse, Kartendienste und soziale Netzwerke. Ein Unternehmen ohne digitale Sichtbarkeit existiert für den Suchenden faktisch nicht.
Die Hebel sind messbar und einzeln bearbeitbar: Rankings für relevante Suchbegriffe, vollständiges Unternehmensprofil, regelmäßige Fachinhalte, korrekte Verzeichniseinträge und Erwähnungen in KI-Antworten.
Vertiefung: Digitale Sichtbarkeit·Sichtbarkeit für KMU
DSGVO
Die EU-Datenschutz-Grundverordnung, seit Mai 2018 unmittelbar geltendes Recht. Sie verlangt für jede Verarbeitung personenbezogener Daten eine Rechtsgrundlage, eine klare Zweckbindung, Datensparsamkeit und die Fähigkeit, all das nachzuweisen.
In der Praxis scheitert es selten an der Rechtslage und meist an der Dokumentation: fehlendes Verarbeitungsverzeichnis, fehlende AVV mit Dienstleistern, Einwilligungen ohne echte Wahlfreiheit. Beim Einsatz von KI kommt die Frage hinzu, ob Eingaben zum Modelltraining verwendet werden.
Vertiefung: DSGVO-Checkliste Website·DSGVO und KI-Tools in Österreich
E
E-Rechnung
Eine Rechnung in strukturiertem, maschinenlesbarem Format wie XRechnung oder ZUGFeRD, die von der Buchhaltungssoftware des Empfängers ohne Abtippen eingelesen werden kann. Ein PDF im E-Mail-Anhang erfüllt diese Anforderung nicht.
Für Unternehmen bedeutet die Umstellung zwei getrennte Aufgaben: E-Rechnungen empfangen und verarbeiten können, und sie selbst korrekt ausstellen. Der Empfangsteil kommt in der Regel zuerst und ist der günstigere Einstieg.
Vertiefung: E-Rechnungspflicht
EU AI Act (KI-Verordnung)
EU-Verordnung, die KI-Systeme nach Risiko einteilt: verbotene Praktiken, Hochrisiko-Systeme mit Prüf- und Dokumentationspflichten, Systeme mit begrenztem Risiko und reinen Transparenzpflichten sowie minimales Risiko ohne besondere Auflagen.
Die meisten Unternehmen fallen nicht unter Hochrisiko, sondern unter die Transparenzpflichten nach Artikel 50: Nutzer müssen erkennen können, dass sie mit einer KI sprechen, und KI-erzeugte Inhalte müssen gekennzeichnet sein. Der erste Schritt ist deshalb eine Bestandsaufnahme, welche KI überhaupt im Einsatz ist.
Vertiefung: EU AI Act, Stand August 2026·EU AI Act im Überblick
F
Flutter
Cross-Platform-Framework von Google, mit dem iOS-, Android-, Web- und Desktop-Anwendungen aus einer gemeinsamen Dart-Codebasis entstehen. Flutter zeichnet die Oberfläche selbst, statt native Bedienelemente zu verwenden.
Das ergibt ein identisches Erscheinungsbild auf allen Plattformen und volle gestalterische Kontrolle, weicht dafür aber von den Plattformkonventionen ab. React Native geht den umgekehrten Weg. Die Wahl ist damit weniger eine Technik- als eine Produktentscheidung.
Vertiefung: Flutter oder React Native
Förderung (KMU.DIGITAL)
Österreichisches Förderprogramm, das Beratung und Umsetzung von Digitalisierungsvorhaben in kleinen und mittleren Unternehmen bezuschusst, üblicherweise gestaffelt nach Beratungs- und Umsetzungsphase.
Zwei Regeln entscheiden über den Erfolg des Antrags: Die Förderung muss vor Projektbeginn zugesagt sein, und der Berater muss zertifiziert sein. Wer erst nach dem Start fragt, verliert den Anspruch, unabhängig davon wie förderwürdig das Vorhaben inhaltlich wäre.
Vertiefung: Förder-Check·KMU.DIGITAL erklärt
Fractional CTO
Ein erfahrener Technikverantwortlicher, der anteilig für ein Unternehmen arbeitet, typischerweise ein bis drei Tage pro Woche. Er verantwortet Architektur, Technologieentscheidungen, Lieferantenauswahl und die Entwicklung des Teams.
Sinnvoll ist das Modell dort, wo die Entscheidungen die Erfahrung eines CTO brauchen, der Arbeitsanfall eine Vollzeitstelle aber nicht rechtfertigt. Typisch für Unternehmen mit fünf bis dreißig Mitarbeitern und wachsender Softwareabhängigkeit.
Vertiefung: Fractional CTO·Interim CTO
G
GEO (Generative Engine Optimization)
Die Optimierung von Inhalten darauf, in den Antworten generativer Suchsysteme zitiert zu werden, etwa in ChatGPT Search, Perplexity oder Google AI Overviews. Nicht das Ranking zählt, sondern die Erwähnung als Quelle.
Was dabei hilft, ist unspektakulär: klar abgegrenzte, faktische Abschnitte, die für sich verständlich sind, präzise Überschriften, strukturierte Daten und nachvollziehbare Autorenangaben. Wer für klassische Suche sauber aufgestellt ist, hat den größten Teil davon bereits.
Vertiefung: Digitale Sichtbarkeit·SEO für KMU
Geschäftsprozessautomatisierung
Die Übertragung wiederkehrender, regelbasierter Arbeitsschritte an Software, sodass Menschen nur noch bei Ausnahmen eingreifen. Typische Kandidaten: Angebotserstellung, Rechnungserfassung, Terminbestätigungen, Datenübertragung zwischen Systemen.
Der häufigste Fehler ist die Reihenfolge. Ein schlecht definierter Prozess wird durch Automatisierung nicht besser, sondern nur schneller falsch. Erst beschreiben, dann vereinfachen, dann automatisieren.
Vertiefung: Geschäftsprozesse automatisieren·Prozessautomatisierung in der Praxis
H
Hochrisiko-KI-System
Risikoklasse des EU AI Act für KI in sensiblen Anwendungsbereichen, etwa Personalauswahl, Kreditwürdigkeitsprüfung, Bildungszugang, kritische Infrastruktur oder als Sicherheitsbauteil eines regulierten Produkts.
Die Pflichten sind erheblich: Risikomanagementsystem, Datenqualitätsanforderungen, technische Dokumentation, Protokollierung, menschliche Aufsicht und eine Konformitätsbewertung vor dem Inverkehrbringen. Wer ein Werkzeug für die Bewerbervorauswahl einführt, sollte die Einordnung vorher klären, nicht danach.
Vertiefung: EU AI Act, Stand August 2026·KI-Governance
I
Individualsoftware
Software, die für einen konkreten Betrieb gebaut wird, statt dessen Abläufe an ein Standardprodukt anzupassen. Sinnvoll überall dort, wo der Ablauf selbst der Wettbewerbsvorteil ist und eine Standardlösung ihn einebnen würde.
Die ehrliche Rechnung umfasst nicht nur die Erstellung, sondern auch Wartung, Weiterentwicklung und die Frage, wer das System in fünf Jahren betreut. Für alles, was viele Unternehmen gleich machen, etwa Buchhaltung, ist Standardsoftware die günstigere Antwort.
Vertiefung: Softwareentwicklung·No-Code oder Individualentwicklung
Interim CTO
Technische Führung auf Zeit für eine klar umrissene Situation: nach dem Abgang des bisherigen CTO, während einer Migration, vor einer Finanzierungsrunde oder in der Sanierung eines gescheiterten Projekts.
Der Unterschied zum Fractional CTO liegt im Zeithorizont und im Auftrag. Interim heißt: eine Lücke füllen oder eine Lage stabilisieren, mit definiertem Ende und Übergabe an eine dauerhafte Besetzung.
Vertiefung: Interim CTO·Warum KI-Projekte scheitern
IT-Outsourcing
Die Vergabe von Entwicklung oder Betrieb an externe Dienstleister, im Inland, im nahen Ausland (Nearshoring) oder in entfernten Regionen (Offshoring). Der Reiz ist der Stundensatz, das Risiko liegt in Kommunikation, Zeitzonen und Qualitätskontrolle.
Wer auslagert, braucht eine technische Gegenkontrolle im eigenen Haus. Ohne jemanden, der Code und Architektur beurteilen kann, wird der Einkauf zum Blindflug, und die Ersparnis pro Stunde kehrt sich über die Projektlaufzeit oft ins Gegenteil.
Vertiefung: IT-Outsourcing in Österreich·Wenn Entwickler nicht die sind, die sie vorgeben
K
KI-Agent
Ein KI-System mit Zugriff auf Werkzeuge und einem Gedächtnis, das ein vorgegebenes Ziel über mehrere Schritte hinweg selbstständig verfolgt: planen, ausführen, Ergebnis prüfen, nachbessern.
Der wirtschaftliche Nutzen entsteht bei Aufgaben, die häufig anfallen und klare Erfolgskriterien haben, etwa Recherche, Datenanreicherung oder Erstklassifizierung von Anfragen. Bei Aufgaben ohne prüfbares Ergebnis ist ein Agent teurer als ein Mensch, weil jemand seine Arbeit trotzdem kontrollieren muss.
Vertiefung: KI-Agenten verstehen·ROI von KI-Agenten
KI-Beratung
Externe Begleitung bei den Fragen, die vor der Technik kommen: Welche Prozesse eignen sich, welche Modelle und Plattformen kommen infrage, was kostet der laufende Betrieb, welche rechtlichen Pflichten entstehen.
Gute Beratung endet mit einer Entscheidungsgrundlage und einem ersten Anwendungsfall, nicht mit einer Präsentation über Potenziale. Der Prüfstein: Steht am Ende eine Zahl, ein Verantwortlicher und ein Termin.
Vertiefung: KI-Beratung·Was KI-Beratung kostet
KI-Governance
Der interne Regelrahmen für KI: Wer darf welche Werkzeuge mit welchen Daten nutzen, wer verantwortet die Ergebnisse, was wird protokolliert, wie werden neue Werkzeuge freigegeben.
Governance ist keine Bürokratieübung, sondern die Voraussetzung dafür, KI überhaupt breit einsetzen zu können. Ohne Regeln entsteht entweder ein Verbot, das umgangen wird, oder ein Wildwuchs, den niemand mehr überblickt.
Vertiefung: KI-Governance im Unternehmen·Shadow AI
KI-Integration
Die Einbindung von KI-Funktionen in bestehende Systeme und Abläufe, im Unterschied zur bloßen Nutzung eines Chatfensters neben der eigentlichen Arbeit. Die KI sitzt dort, wo die Aufgabe ohnehin entsteht.
Der Unterschied ist wirtschaftlich entscheidend. Ein Chatfenster spart einzelnen Personen Zeit, deren Nutzen schwer messbar bleibt. Eine integrierte Funktion verändert einen Prozess und lässt sich vorher und nachher zählen.
Vertiefung: KI-Integration·KI im Unternehmen einführen
KI-Strategie
Die Festlegung, welche Geschäftsprobleme mit KI gelöst werden sollen, in welcher Reihenfolge, mit welchem Budget und woran der Erfolg gemessen wird. Eine Liste von Werkzeugen ist keine Strategie.
Brauchbare Strategien für mittelständische Unternehmen sind kurz: zwei bis drei Anwendungsfälle mit klarem Nutzen, ein benannter Verantwortlicher je Fall, eine Kennzahl je Fall und ein Zeitpunkt, an dem nachgemessen wird.
Vertiefung: KI-Strategie für KMU·KI-Check
KI-Workshop
Kompaktes Format, in dem ein Team KI-Werkzeuge an eigenen, echten Aufgaben erprobt und dabei Prompting, typische Fehlerbilder, Grenzen und die geltenden Datenschutzregeln lernt.
Entscheidend ist das Material: Ein Workshop mit Beispielen aus dem eigenen Betrieb verändert die Arbeit am nächsten Tag, ein Workshop mit generischen Beispielen bleibt Unterhaltung.
Vertiefung: KI-Workshop·Prompt Engineering lernen
Kontext-Engineering
Die Gestaltung des gesamten Kontexts, den ein KI-System zur Laufzeit erhält: Systemprompt, Beispiele, abgerufene Wissensdokumente, Gesprächsverlauf und das geforderte Ausgabeformat. Die Weiterentwicklung von Prompt Engineering vom Einzelsatz zur Systemgestaltung.
Im Unternehmenseinsatz ist das der Hebel für Reproduzierbarkeit: standardisierte Systemprompts je Aufgabe, Beispiele aus dem eigenen Haus statt generischer Anweisungen und maschinenlesbare Ausgabeformate für alles, was weiterverarbeitet wird.
Vertiefung: Fragen und Antworten·Prompt Engineering lernen
L
Landing Page
Eine Seite mit genau einem Ziel, auf die bezahlter oder redaktioneller Verkehr geleitet wird. Ihr Erfolg wird an der Konversionsrate gemessen, nicht an Gestaltung oder Verweildauer.
Die häufigsten Verluste entstehen nicht am Text, sondern an Ladezeit, unklarem Nutzenversprechen im ersten Bildschirm und zu vielen konkurrierenden Handlungsaufforderungen. Wer alles anbietet, bekommt nichts.
Vertiefung: Landing Pages optimieren·Was eine Website kostet
Large Language Model (LLM)
Ein auf sehr großen Textmengen trainiertes Sprachmodell, das im Kern Text fortsetzt. Aus dieser einen Fähigkeit ergeben sich Zusammenfassen, Übersetzen, Klassifizieren, Programmieren und Beantworten von Fragen.
Die daraus folgende Eigenschaft ist die wichtigste für den betrieblichen Einsatz: Ein LLM erzeugt plausiblen Text, keine geprüften Fakten. Überall dort, wo Richtigkeit zählt, braucht es eine Quelle, eine Prüfung oder beides.
Vertiefung: Claude oder ChatGPT·ChatGPT im Unternehmen
Legacy-System
Ein produktiv laufendes, geschäftskritisches System auf veralteter Technik. Kennzeichen sind nicht das Alter allein, sondern fehlende Tests, unklare Dokumentation und die Tatsache, dass nur noch wenige Personen es verstehen.
Die Ablösung im großen Wurf scheitert regelmäßig. Zuverlässiger ist die schrittweise Verdrängung: Ein Teilbereich wird herausgelöst, neu gebaut und übernommen, während der Rest weiterläuft.
Vertiefung: Technische Schulden·Monolith oder Microservices
M
MCP (Model Context Protocol)
Ein offener Standard, über den KI-Modelle einheitlich auf externe Datenquellen und Werkzeuge zugreifen. Statt für jede Kombination aus Modell und System einen eigenen Adapter zu bauen, spricht beides dasselbe Protokoll.
Für Unternehmen ist der Nutzen strategisch: Die Anbindung an das eigene CRM, Dateisystem oder ERP wird einmal gebaut und bleibt beim Wechsel des Modellanbieters bestehen. Das reduziert die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter spürbar.
Vertiefung: MCP in der Unternehmensintegration
Micro-SaaS
Ein kleines Softwareprodukt im Abonnement für eine eng umrissene Aufgabe, betrieben von einer Person oder einem sehr kleinen Team, in der Regel ohne externes Kapital.
Das Modell lebt von niedrigen Fixkosten und einer klar abgegrenzten Zielgruppe, die das Problem kennt und dafür zahlt. Wachstum ist nicht das Ziel, planbarer wiederkehrender Umsatz schon.
Vertiefung: Micro-SaaS entwickeln·SaaS-Idee validieren
Microservices
Ein Architekturstil, bei dem eine Anwendung aus vielen eigenständig entwickelbaren und betreibbaren Diensten besteht, die über das Netzwerk miteinander kommunizieren.
Der Preis dieser Unabhängigkeit ist Betriebskomplexität: verteilte Fehlersuche, Netzwerkausfälle, Versionierung der Schnittstellen. Für die meisten mittelständischen Systeme ist ein gut strukturierter Monolith die wirtschaftlichere Wahl.
Vertiefung: Monolith oder Microservices
MVP (Minimum Viable Product)
Die kleinste auslieferbare Version eines Produkts, die eine zentrale Annahme unter echten Bedingungen mit echten Nutzern überprüft. Kein halbfertiges Produkt, sondern ein vollständiges Experiment.
Der übliche Fehler ist der Umfang. Ein MVP soll genau eine Frage beantworten. Wer alle geplanten Funktionen hineinnimmt, verliert die Aussagekraft und die Zeitersparnis gleichzeitig.
Vertiefung: MVP-Entwicklung·SaaS-Idee validieren
N
NIS2 und NISG 2026
Die EU-Richtlinie zur Cybersicherheit und ihre österreichische Umsetzung. Betroffene Unternehmen müssen Risikomanagement betreiben, Vorfälle innerhalb enger Fristen melden und die Wirksamkeit ihrer Maßnahmen nachweisen können.
Der Anwendungsbereich ist breiter als vermutet, weil er auch Zulieferer wesentlicher Einrichtungen erfasst. Die praktische Folge für kleinere Betriebe: Sicherheitsanforderungen kommen zunehmend über Kundenverträge, auch wenn das eigene Unternehmen nicht direkt reguliert ist.
Vertiefung: NIS2 und NISG 2026 für KMU
No-Code
Plattformen, auf denen Anwendungen ohne Programmierung zusammengesetzt werden. Schnell im Start und ideal für interne Werkzeuge, Formulare und Prototypen.
Die Grenzen zeigen sich bei Sonderlogik, Datenhoheit, Schnittstellen und Nutzerzahlen. Eine brauchbare Faustregel: interne Hilfsmittel gern No-Code, das Produkt, mit dem Geld verdient wird, eher nicht.
Vertiefung: No-Code oder Individualentwicklung
P
Prompt Engineering
Das gezielte Formulieren von Anweisungen an ein Sprachmodell, sodass Rolle, Aufgabe, Kontext, Ausgabeformat und Qualitätskriterien eindeutig sind. Der Unterschied zwischen brauchbarem und unbrauchbarem Ergebnis liegt meist hier, nicht im Modell.
Im betrieblichen Einsatz zählt weniger der einzelne geniale Prompt als die Wiederverwendbarkeit: geprüfte Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, die jeder im Team nutzt, statt individueller Improvisation.
Vertiefung: Prompt Engineering lernen·KI-Workshop
Prozessautomatisierung
Die technische Verkettung von Arbeitsschritten über Systemgrenzen hinweg, meist mit Plattformen wie Make, Zapier oder n8n. Ein Ereignis löst aus, Bedingungen filtern, Aktionen laufen in mehreren Systemen ab.
Für datenschutzsensible Abläufe ist die Betriebsform relevant: n8n lässt sich selbst hosten, die Daten bleiben damit im eigenen Verantwortungsbereich. Bei Cloud-Diensten braucht es den passenden AVV.
Vertiefung: Prozessautomatisierung in der Praxis·Make, Zapier oder n8n
R
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Ein Verfahren, bei dem zuerst passende Ausschnitte aus einer eigenen Wissensbasis gesucht und dem Sprachmodell als Kontext mitgegeben werden, bevor es antwortet. Das Modell erfindet dadurch seltener und kann Quellen nennen.
RAG ist in den meisten Fällen die richtige Antwort auf die Frage nach eigenem Firmenwissen, nicht das Nachtrainieren eines Modells. Es ist billiger, sofort aktualisierbar und erlaubt es, Zugriffsrechte je Dokument durchzusetzen.
Vertiefung: KI-gestütztes Wissensmanagement·KI-Integration
ROI (Return on Investment)
Das Verhältnis von wirtschaftlichem Nutzen zu den Gesamtkosten eines Vorhabens. Bei KI-Projekten gehören zu den Kosten nicht nur die Einführung, sondern auch Token- und Lizenzkosten, Betrieb, Schulung und die laufende Qualitätskontrolle.
Die belastbarste Rechnung entsteht dort, wo ein Prozess vorher gemessen wurde. Ohne Ausgangswert bleibt jede Nutzenaussage eine Schätzung, und die fällt erfahrungsgemäß zu optimistisch aus.
Vertiefung: ROI von KI-Agenten·KI-Kosten im Griff behalten
S
SaaS (Software as a Service)
Software, die als Dienst über den Browser bereitgestellt und laufend abgerechnet wird, statt einmalig lizenziert und lokal installiert zu werden. Betrieb, Wartung und Aktualisierung liegen beim Anbieter.
Für den Anbieter bedeutet das planbaren wiederkehrenden Umsatz, aber auch dauerhafte Betriebsverantwortung. Für den Kunden bedeutet es niedrige Einstiegskosten bei gleichzeitiger Abhängigkeit, weshalb die Frage nach dem Datenexport vor Vertragsschluss gehört.
Vertiefung: SaaS-Entwicklung·KI-Agenten in SaaS-Produkten
Schema.org (strukturierte Daten)
Ein gemeinsames Vokabular, mit dem Seiteninhalte maschinenlesbar ausgezeichnet werden, üblicherweise als JSON-LD im Quelltext. Damit erkennt eine Maschine, dass eine Zahl ein Preis, ein Name ein Autor und ein Text eine Antwort ist.
Der Ertrag ist doppelt: erweiterte Darstellungen in klassischen Suchergebnissen und bessere Verwertbarkeit durch KI-Systeme, die strukturierte Angaben zuverlässiger übernehmen als Fließtext.
Vertiefung: Digitale Sichtbarkeit·SEO für KMU
SEO (Suchmaschinenoptimierung)
Alle Maßnahmen, damit eine Website für relevante Suchanfragen unbezahlt gefunden wird. Sie zerfallen in drei Bereiche: technische Auffindbarkeit, inhaltliche Übereinstimmung mit der Suchabsicht und externe Verweise.
Für ein mittelständisches B2B-Unternehmen ist der zweite Bereich der ergiebigste. Wenige Suchbegriffe mit echter Kaufabsicht und dazu passende, tiefe Inhalte bringen mehr als breite Reichweite ohne Bezug zum Angebot.
Vertiefung: SEO-Beratung für KMU·Sichtbarkeit für KMU
Shadow AI
Die Nutzung privater KI-Konten für dienstliche Aufgaben, ohne Wissen der IT. Kundendaten, Verträge und Quellcode verlassen dabei unkontrolliert und undokumentiert das Unternehmen.
Ein Verbot verlagert das Verhalten meist nur weiter in den Untergrund. Wirksamer ist ein freigegebener, bezahlter Zugang mit klaren Regeln, denn Shadow AI entsteht dort, wo Mitarbeiter einen echten Nutzen sehen, den ihnen niemand offiziell anbietet.
Vertiefung: Shadow AI im Unternehmen·KI-Governance
T
Technische Schulden
Der spätere Mehraufwand, der entsteht, weil zugunsten von Tempo eine einfachere statt einer tragfähigen Lösung gewählt wurde. Wie bei einem Kredit fallen laufend Zinsen an, hier in Form langsamerer Änderungen und häufigerer Fehler.
Schulden sind nicht per se schlecht, unbewusste Schulden schon. Wer bewusst abkürzt, hält fest wo und warum. Das erkennbarste Symptom im Betrieb: Änderungen, die früher Stunden dauerten, brauchen inzwischen Tage.
Vertiefung: Technische Schulden·Codebase-Audit
Token
Die Verarbeitungs- und Abrechnungseinheit von Sprachmodellen, ungefähr ein Wortteil. Eingabe und Ausgabe werden getrennt gezählt und zu unterschiedlichen Preisen verrechnet, Ausgabe ist in der Regel deutlich teurer.
Für die Budgetierung sind zwei Punkte entscheidend: Lange Kontexte kosten bei jedem Aufruf erneut, und Systeme mit mehreren Modellaufrufen je Vorgang vervielfachen die Kosten unbemerkt. Ein Kostenlimit je Vorgang gehört deshalb in die Architektur, nicht in die Rechnungskontrolle.
Vertiefung: KI-Kosten im Griff behalten·ROI von KI-Agenten
V
Vertikales SaaS
Software für genau eine Branche, in der Fachlogik, Begriffe, Vorschriften und typische Abläufe bereits eingebaut sind, im Gegensatz zu breiten Werkzeugen für alle Branchen.
Der Vorteil liegt in der Einführung: Wer die Sprache seiner Kunden spricht, muss weniger erklären und weniger anpassen. Die Marktgröße ist kleiner, dafür sind Abwanderung geringer und Preise stabiler.
Vertiefung: Vertikales SaaS und Nischensoftware·SaaS-Entwicklung
Vibe Coding
Softwareentwicklung, bei der Code überwiegend von KI erzeugt und nach Eindruck statt nach Prüfung übernommen wird. Es läuft, also passt es.
Für Prototypen und Wegwerfskripte ist das legitim und schnell. In Produktivsystemen entstehen so die teuersten Fehler, weil KI-Code plausibel aussieht: falsche Rechteprüfungen, ungeprüfte Eingaben, offengelegte Schlüssel. Der Prüfschritt ist nicht optional, er ist der eigentliche Beitrag des Entwicklers.
Vertiefung: Vibe Coding im Unternehmen·Sicherheitsrisiken von Vibe Coding
W
Wissensmanagement, KI-gestützt
Die Aufbereitung des verstreuten Unternehmenswissens aus Handbüchern, Protokollen, Angeboten und E-Mails so, dass ein KI-System darauf antworten kann, mit Quellenangabe und unter Beachtung der Zugriffsrechte.
Der aufwendige Teil ist nicht die KI, sondern die Vorarbeit: Was gilt noch, was ist überholt, wer darf was sehen. Ein Assistent, der aus veralteten Dokumenten zitiert, richtet mehr Schaden an als gar keiner.
Vertiefung: KI-gestütztes Wissensmanagement·KI-Tools für interne Kommunikation
Workflow-Automatisierung
Die Verkettung von Auslöser, Bedingungen und Aktionen über mehrere Systeme hinweg in einer Automatisierungsplattform, ohne eigene Programmierung.
Ab einer gewissen Größe kippt der Vorteil: Verzweigte Abläufe mit vielen Sonderfällen werden in einer grafischen Oberfläche unübersichtlicher als in Code, und sie lassen sich schwerer testen. Dann lohnt der Wechsel zu einer gebauten Lösung.
Vertiefung: Make, Zapier oder n8n·Geschäftsprozesse automatisieren
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