KI-Glossar für Schweizer KMU

Rund um KI gibt es viele Fachbegriffe, und die meisten sind einfacher, als sie klingen. Hier erklären wir die wichtigsten in klarer Sprache und mit einem Beispiel aus dem Schweizer Geschäftsalltag.

API (Programmierschnittstelle): Eine API ist eine vereinbarte Schnittstelle, über die zwei Softwaresysteme automatisch Daten austauschen. Statt dass jemand Daten von einem Bildschirm in den anderen kopiert, fragt ein Programm das andere direkt über dessen API an. Die meisten modernen Geschäftsprogramme und alle grossen KI-Modelle bieten eine API an. In der Praxis: Ihr Webshop übergibt jede neue Bestellung über eine API an Ihre Buchhaltungssoftware, ohne dass jemand sie abtippen muss.
Chatbot / KI-Assistent: Ein Chatbot ist ein Programm, das Fragen in einem Chatfenster beantwortet, auf Ihrer Website, in einer App oder in internen Tools. Ältere Chatbots folgten festen Abläufen, moderne KI-Assistenten verstehen freien Text und antworten in natürlicher Sprache, oft in mehreren Sprachen. Ein guter Assistent antwortet nur auf Basis Ihrer freigegebenen Informationen und übergibt an einen Menschen, wenn er unsicher ist. In der Praxis: Der Website-Assistent einer Garage beantwortet abends Fragen zu Öffnungszeiten und Reifenwechsel und trägt den Termin direkt in den Kalender ein.
DSG (revDSG, Datenschutzgesetz): Das DSG ist das revidierte Bundesgesetz über den Datenschutz, oft auch revDSG genannt, und gilt seit dem 1. September 2023. Es gilt für private Unternehmen und Bundesorgane, die Personendaten bearbeiten, während kantonale und kommunale Verwaltungen den kantonalen Datenschutzgesetzen unterstehen. Es verlangt unter anderem Transparenz gegenüber den betroffenen Personen, angemessene Datensicherheit und Sorgfalt bei der Bekanntgabe von Personendaten ins Ausland, zudem müssen schwerwiegende Verletzungen dem Eidgenössischen Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragten (EDÖB) gemeldet werden. In der Praxis: Bevor ein KMU Kunden-E-Mails an einen KI-Dienst schickt, klärt es, wo die Daten bearbeitet werden, und hält dies in seiner Datenschutzerklärung fest.
DSGVO: Die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) ist das Datenschutzgesetz der Europäischen Union und gilt seit Mai 2018. Sie kann auch für Schweizer Unternehmen gelten, etwa wenn diese Waren oder Dienstleistungen an Personen in der EU anbieten oder deren Verhalten online verfolgen. Ihre Grundsätze sind dem Schweizer DSG ähnlich, einzelne Pflichten unterscheiden sich aber, und Bussen können bis zu 20 Millionen Euro oder 4 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes betragen. In der Praxis: Ein Schweizer Onlineshop, der auch nach Österreich liefert, muss seine KI-Tools sowohl am DSG als auch an der DSGVO messen.
Embedding: Ein Embedding wandelt einen Text in eine Zahlenreihe um, die seine Bedeutung abbildet. Texte mit ähnlicher Bedeutung erhalten ähnliche Zahlen, auch wenn sie andere Wörter oder eine andere Sprache verwenden. So kann Software nach Bedeutung suchen statt nur nach exakten Stichwörtern. In der Praxis: Die Suche nach 'Vertrag auflösen' findet auch das Dokument 'Kündigung des Abonnements', und zwar ebenso die französische Fassung.
EU AI Act (KI-Verordnung der EU): Der EU AI Act ist das Gesetz der Europäischen Union über künstliche Intelligenz. Er ist seit August 2024 in Kraft und gilt schrittweise, wobei die Regeln vom Risiko der jeweiligen Anwendung abhängen: Einige Praktiken sind verboten, Hochrisiko-Anwendungen wie bestimmte Entscheide bei Stellenbesetzungen oder Krediten unterliegen strengen Vorgaben, und Chatbots müssen offenlegen, dass man mit einer KI spricht. Er kann auch für Schweizer Unternehmen gelten, die KI-Systeme in der EU anbieten oder deren KI-Ergebnisse dort verwendet werden. In der Praxis: Ein Schweizer Unternehmen, dessen Website-Assistent auch Kundinnen und Kunden in Deutschland bedient, sollte klar angeben, dass es sich um einen KI-Assistenten handelt.
Fine-Tuning: Beim Fine-Tuning wird ein bestehendes KI-Modell mit eigenen Beispielen weiter trainiert, damit es einen bestimmten Stil, ein Format oder eine Fachaufgabe übernimmt. Dabei wird das Modell selbst verändert, was Aufwand, gute Trainingsdaten und eine Wiederholung bei jeder Änderung erfordert. Für die meisten KMU ist es günstiger und einfacher aktuell zu halten, dem Modell im Moment der Frage die richtigen Dokumente mitzugeben (RAG). In der Praxis: Ein Unternehmen trainiert ein kleines Modell mit Tausenden bereits zugeordneten Support-Tickets nach, damit es neue Tickets genau so einordnet wie das Team.
Generative KI: Generative KI ist KI, die neue Inhalte erzeugt, etwa Texte, Bilder, Audio oder Programmcode, statt nur zu sortieren oder vorherzusagen. Werkzeuge wie ChatGPT sind die bekanntesten Beispiele. Die Ergebnisse sind oft sehr gut, entstehen aber nach Wahrscheinlichkeit, deshalb sollten Fakten und Zahlen vor der Verwendung geprüft werden. In der Praxis: Eine Schreinerei lässt Begleitschreiben zu Offerten auf Deutsch und Französisch von generativer KI entwerfen, der Inhaber prüft sie und verschickt sie.
Grosses Sprachmodell (LLM): Ein grosses Sprachmodell ist ein KI-Modell, das mit riesigen Textmengen trainiert wurde und dadurch Sprache verstehen und schreiben kann. Es ist der Motor hinter Werkzeugen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Mistral. Ein LLM ist sehr gut im Lesen, Zusammenfassen, Übersetzen und Entwerfen, kennt aber von sich aus die Daten Ihres Unternehmens nicht. In der Praxis: Ein LLM fasst eine 30-seitige Vernehmlassungsvorlage für den Gemeinderat auf einer Seite zusammen, auf Deutsch und Französisch.
Halluzination: Von einer Halluzination spricht man, wenn ein KI-Modell etwas Falsches mit voller Überzeugung behauptet, etwa eine erfundene Zahl, einen nicht existierenden Gesetzesartikel oder eine falsche Öffnungszeit. Das passiert, weil Sprachmodelle den wahrscheinlichsten Text erzeugen und keine geprüften Fakten. Das Risiko sinkt deutlich, wenn das Modell nur aus Ihren eigenen Dokumenten antworten darf und seine Quellen angibt. In der Praxis: Ein Website-Assistent, der nur aus Preisliste und FAQ der Firma antworten darf, sagt 'Das weiss ich nicht', statt einen Preis zu erfinden.
Human in the Loop: Human in the Loop bedeutet, dass ein Mensch die Arbeit der KI an wichtigen Stellen prüft und freigibt, bevor etwas Wesentliches passiert. Die KI übernimmt die Vorbereitung, der Mensch behält den Entscheid und die Verantwortung. So gelingt der Einstieg in KI am sichersten, und bei heiklen Aufgaben in der Verwaltung wird es oft erwartet. In der Praxis: Die KI entwirft Antworten auf Anfragen aus der Bevölkerung an die Gemeindeverwaltung, eine Mitarbeiterin liest, ergänzt und verschickt jede einzelne.
Integration: Eine Integration verbindet zwei oder mehr Softwaresysteme, damit Daten automatisch zwischen ihnen fliessen. Sie erspart doppelte Erfassung und Copy-Paste zwischen Tools wie CRM, ERP, Webshop, E-Mail und Tabellen. Integrationen bauen meist auf APIs auf, und oft spart KI genau dort am meisten Zeit. In der Praxis: Trifft eine Anfrage per E-Mail ein, legt die Integration den Kontakt im CRM an, hängt die Dokumente an und informiert die zuständige Person.
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP): Intelligente Dokumentenverarbeitung kombiniert OCR mit KI, um Dokumente zu lesen, zu verstehen, worum es sich handelt, und die benötigten Daten herauszuziehen. Anders als einfache OCR erkennt sie, ob eine Zahl ein Rechnungstotal, ein Fälligkeitsdatum oder ein MWST-Betrag ist, auch wenn jeder Lieferant ein anderes Layout verwendet. Unsichere Felder werden zur Prüfung durch einen Menschen markiert. In der Praxis: Lieferantenrechnungen, die als PDF oder Papierscan eintreffen, werden gelesen, geprüft und zur Verbuchung in der Buchhaltungssoftware vorbereitet.
KI (künstliche Intelligenz): KI ist Software, die Aufgaben erledigt, für die bisher menschliches Urteilsvermögen nötig war, etwa Texte verstehen, Bilder erkennen oder Fragen beantworten. Sie denkt nicht wie ein Mensch, sondern erkennt Muster, die sie aus grossen Datenmengen gelernt hat. Im Geschäftsalltag geht es heute vor allem um Sprache: lesen, schreiben, sortieren und zusammenfassen. In der Praxis: Ein Treuhandbüro lässt eingehende Belege von KI lesen und die Buchungen zur Prüfung vorbereiten.
KI-Agent: Ein KI-Agent ist ein KI-System, das nicht nur antwortet, sondern selbstständig mehrere Schritte ausführt, um ein Ziel zu erreichen. Er kann Informationen nachschlagen, Werkzeuge wie Ihren Kalender oder Ihr CRM nutzen und entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Gute Agenten arbeiten in klaren Grenzen und fragen vor wichtigen Aktionen einen Menschen. In der Praxis: Ein Agent liest eine Kundenanfrage, prüft den Lagerbestand im ERP, entwirft eine Offerte und legt sie Ihnen zur Freigabe vor.
Kontextfenster: Das Kontextfenster ist die Textmenge, die ein Sprachmodell auf einmal berücksichtigen kann, inklusive Ihrer Frage, beigefügter Dokumente und seiner eigenen Antwort. Es wird in Tokens gemessen. Was ausserhalb des Fensters liegt, sieht das Modell schlicht nicht, deshalb müssen sehr lange Dokumente oft aufgeteilt oder zuerst durchsucht werden. In der Praxis: Ein Ausschreibungsdossier mit 200 Seiten passt eventuell nicht in eine Anfrage, also sucht das System zuerst die relevanten Abschnitte heraus und gibt nur diese an das Modell weiter.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist der Teil der KI, bei dem Software Regeln aus Beispielen lernt, statt Regel für Regel programmiert zu werden. Man zeigt ihr viele vergangene Fälle, und sie lernt, Muster zu erkennen und für neue Fälle Vorhersagen zu treffen. Es steckt hinter Spamfiltern, Absatzprognosen und Betrugserkennung, und auch Sprachmodelle entstehen so. In der Praxis: Eine Bäckerei schätzt mit maschinellem Lernen anhand früherer Verkäufe und Wetterdaten, wie viele Brote sie jeden Morgen backen soll.
OCR (Texterkennung): OCR (Optical Character Recognition) wandelt Bilder von Text, etwa Scans, Fotos oder reine Bild-PDFs, in Text um, den ein Computer durchsuchen und bearbeiten kann. Klassische OCR erkennt die Buchstaben, versteht aber nicht, was sie bedeuten. Moderne OCR kommt auch mit Handschrift und schlechten Scans deutlich besser zurecht als noch vor wenigen Jahren. In der Praxis: Jahrzehnte gescannter Baubewilligungen im Gemeindearchiv werden nach Adresse oder Parzellennummer durchsuchbar.
On-Premise oder Cloud-Hosting: On-Premise bedeutet, dass Software und KI-Modell auf Servern laufen, die Sie besitzen oder kontrollieren, im eigenen Büro oder Rechenzentrum. Cloud-Hosting bedeutet, dass sie im Rechenzentrum eines Anbieters laufen und Sie sie über das Internet nutzen. Die Cloud ist schneller startklar und braucht keine eigene Hardware, On-Premise bietet die grösste Kontrolle darüber, wohin Daten gehen, kostet aber mehr in Aufbau und Unterhalt. Ein Mittelweg ist eine Cloud mit Standort Schweiz und klarem Vertrag. In der Praxis: Ein kantonales Amt hält heikle Falldossiers mit einem Open-Weight-Modell auf eigenen Servern, während ein kleiner Laden für seinen Website-Assistenten einen Schweizer Cloud-Dienst nutzt.
Open-Weight-Modell: Ein Open-Weight-Modell ist ein KI-Modell, dessen trainierte Parameter, die sogenannten Gewichte, veröffentlicht sind, sodass jeder es herunterladen und auf eigener Hardware betreiben kann. Beispiele sind Modelle von Mistral, Meta (Llama) und Qwen. Sie sind nicht immer vollständig Open Source, denn Trainingsdaten und Lizenzbedingungen sind unterschiedlich. Ihr grösster Vorteil: Die Daten müssen Ihre eigene Infrastruktur nie verlassen. In der Praxis: Eine Anwaltskanzlei betreibt ein Open-Weight-Modell auf einem Server im eigenen Büro, damit Klientendossiers nie an einen externen Anbieter gehen.
Prompt: Ein Prompt ist die Anweisung oder Frage, die Sie einem KI-Modell geben. Je klarer der Prompt, mit Kontext, gewünschtem Format und Beispielen, desto besser und einheitlicher die Antwort. In Geschäftsanwendungen werden die meisten Prompts einmal vom Entwickler geschrieben und laufen im Hintergrund, die Mitarbeitenden müssen sie also nicht jedes Mal selbst formulieren. In der Praxis: Der Prompt hinter einem E-Mail-Assistenten legt fest, welcher Ton gilt, in welchen Sprachen geantwortet wird und wann eine Nachricht an einen Menschen geht.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): RAG ist ein Verfahren, bei dem die KI zuerst in Ihren eigenen Dokumenten nach den passenden Stellen sucht und ihre Antwort dann darauf stützt. So kann das Modell Fragen zu Ihrem Unternehmen beantworten, ohne neu trainiert zu werden, und es kann angeben, welche Quellen es verwendet hat. Ändert sich ein Dokument, ändern sich die Antworten mit, sobald die neue Version indexiert ist. In der Praxis: Mitarbeitende fragen 'Wie viele Ferientage haben Lernende?', und der Assistent antwortet aus dem aktuellen Personalreglement, mit Link auf die genaue Seite.
RPA (Robotic Process Automation): RPA ist Software, die nachahmt, wie ein Mensch sich durch Bildschirme klickt: Sie öffnet Programme, kopiert Werte, füllt Formulare aus und drückt Knöpfe, nach festen Regeln. Das ist nützlich bei älteren Systemen ohne API. Weil RPA vom genauen Bildschirmaufbau abhängt, kann sie bei einem Programm-Update ausfallen, und mit Fällen, die nicht vorgesehen sind, kommt sie nicht zurecht. In Kombination mit KI kann sie auch weniger strukturierte Eingaben verarbeiten. In der Praxis: Ein RPA-Bot überträgt jeden Abend bewilligte Ferienanträge aus einem E-Mail-Formular in ein altes HR-System ohne Schnittstelle.
Token: Ein Token ist die kleine Texteinheit, die ein Sprachmodell liest und schreibt, meist ein Wort oder ein Wortteil. Auf Englisch entsprechen 100 Tokens etwa 75 Wörtern, Deutsch, Französisch und Italienisch brauchen oft etwas mehr. Tokens sind wichtig, weil KI-Anbieter pro Token abrechnen und das Kontextfenster in Tokens gemessen wird. In der Praxis: Die Zusammenfassung eines 10-seitigen Vertrags kostet nur wenige Rappen, Tausende Dokumente pro Monat summieren sich aber, deshalb lohnt sich eine Schätzung im Voraus.
Vektordatenbank: Eine Vektordatenbank speichert Embeddings, also die Zahlenreihen, die die Bedeutung von Texten abbilden, und findet sehr schnell diejenigen, die einer Frage am nächsten kommen. Sie ist die Suchmaschine in den meisten RAG-Systemen. Ihre Dokumente bleiben an ihrem ursprünglichen Ort, die Vektordatenbank enthält den durchsuchbaren Index ihres Inhalts. In der Praxis: Alle 2000 Seiten an Handbüchern und Abläufen einer Firma sind in einer Vektordatenbank indexiert, sodass der Assistent den richtigen Abschnitt in weniger als einer Sekunde findet.
Workflow-Automatisierung: Workflow-Automatisierung heisst, dass Software einen wiederkehrenden Ablauf übernimmt, den bisher Menschen von Hand erledigt haben, etwa empfangen, prüfen, weiterleiten und ablegen. Klassische Automatisierung folgt festen Regeln, KI-Schritte übernehmen die Teile, die Lesen oder Urteilsvermögen erfordern. Jeder Schritt wird protokolliert, sodass Sie jederzeit sehen, was passiert ist und warum. In der Praxis: Jede eingehende Bewerbung wird bestätigt, zusammengefasst, im richtigen Ordner abgelegt und an die zuständige Führungsperson weitergeleitet, ohne dass jemand Hand anlegen muss.