AI Automation Glossar: Die wichtigsten Begriffe von A bis Z
Die Welt der KI und Automation ist voller Fachbegriffe, Abkuerzungen und englischer Termini. Dieses Glossar erklaert die wichtigsten Begriffe rund um AI Automation in verstaendlicher Sprache — mit Praxisbezug und Verlinkung zu vertiefenden Artikeln. Nutze es als Nachschlagewerk, wann immer du auf einen unbekannten Begriff stoesst.
A
Agentic Workflow
Ein Geschaeftsprozess, der von einem oder mehreren AI Agents autonom gesteuert wird. Im Gegensatz zu regelbasierten Workflows kann ein Agentic Workflow dynamisch auf Veraenderungen reagieren, eigenstaendige Entscheidungen treffen und sich ueber die Zeit verbessern. Mehr dazu: Agentic WorkflowsAI Agent
Ein autonomes KI-System, das eigenstaendig Ziele verfolgt, Entscheidungen trifft und Aktionen ausfuehrt. AI Agents unterscheiden sich von einfachen Chatbots durch ihre Faehigkeit zur Planung, zum Lernen und zur Nutzung externer Tools. Sie repraesentieren die naechste Stufe der Automation nach RPA und No-Code-Tools. Mehr dazu: Was sind AI AgentsAPI (Application Programming Interface)
Eine Programmierschnittstelle, die es verschiedenen Software-Systemen ermoeglicht, miteinander zu kommunizieren. In der AI Automation verbinden APIs Tools wie n8n oder Make mit KI-Modellen (OpenAI API, Claude API) und Geschaeftssystemen (CRM, ERP). APIs sind das Rueckgrat jeder modernen Automation.AutoGen
Ein Open-Source-Framework von Microsoft fuer Multi-Agent-Systeme. AutoGen ermoeglicht es, mehrere AI Agents zu erstellen, die miteinander kommunizieren und gemeinsam komplexe Aufgaben loesen. Besonders geeignet fuer Szenarien, in denen verschiedene Perspektiven oder Spezialisierungen benoetigt werden. Mehr dazu: AI Agent FrameworksAutomation
Die Ausfuehrung von Aufgaben oder Prozessen durch technische Systeme ohne oder mit minimalem menschlichem Eingriff. Automation reicht von einfacher regelbasierter Ausfuehrung (RPA) ueber intelligente Workflows (No-Code) bis zu autonomen AI Agents. Mehr dazu: AI AutomationB
Batch Processing
Die gebuendelte Verarbeitung grosser Datenmengen zu festgelegten Zeitpunkten, statt einzelner Echtzeit-Verarbeitung. In der AI Automation wird Batch Processing haeufig fuer periodische Aufgaben wie naaechtliche Report-Generierung, woechentliche Datenanalysen oder monatliche Rechnungsverarbeitung eingesetzt.C
Chain-of-Thought (CoT)
Eine Prompting-Technik, bei der ein KI-Modell angewiesen wird, seinen Denkprozess Schritt fuer Schritt darzulegen. CoT verbessert die Genauigkeit bei komplexen Aufgaben erheblich, weil das Modell Zwischenschritte explizit durchdenkt statt direkt zur Antwort zu springen. Relevant fuer AI Agents, die nachvollziehbare Entscheidungen treffen sollen.Chunking
Das Aufteilen grosser Texte oder Dokumente in kleinere, verarbeitbare Abschnitte. In der AI Automation ist Chunking essenziell fuer RAG-Systeme: Dokumente werden in Chunks aufgeteilt, in Embeddings umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert, um spaeter relevante Passagen gezielt abzurufen.Claude
Ein KI-Sprachmodell von Anthropic. Claude ist besonders stark in laengeren Texten, mehrsprachiger Verarbeitung und der Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien. Fuer Schweizer Unternehmen relevant wegen nativer Unterstuetzung von Deutsch, Franzoesisch und Italienisch. Wird haeufig in AI Agents fuer Kundenservice und Dokumentenanalyse eingesetzt.CrewAI
Ein Python-Framework fuer die Erstellung von Multi-Agent-Systemen. In CrewAI werden AI Agents als "Crew Members" mit definierten Rollen, Zielen und Tools konfiguriert. Die Agents arbeiten als Team zusammen, um komplexe Aufgaben zu loesen. Mehr dazu: AI Agent FrameworksD
Data Pipeline
Eine automatisierte Abfolge von Schritten, die Daten aus Quellsystemen extrahieren, transformieren und in Zielsysteme laden (ETL). In der AI Automation liefern Data Pipelines die sauberen, strukturierten Daten, die AI Agents fuer ihre Entscheidungen benoetigen.E
Embedding
Eine numerische Repraesentation von Text, Bildern oder anderen Daten in einem hochdimensionalen Vektorraum. Semantisch aehnliche Inhalte liegen im Vektorraum nahe beieinander. Embeddings sind die technische Grundlage fuer semantische Suche, RAG-Systeme und Empfehlungsalgorithmen.EAV Triple (Entity-Attribute-Value)
Eine Methode zur strukturierten Darstellung von Wissen in der Form (Entitaet, Attribut, Wert). In der Semantic SEO werden EAV Triples genutzt, um Suchmaschinen den Zusammenhang zwischen Konzepten explizit zu vermitteln. Mehr dazu: Semantic SEOF
Few-Shot Learning
Eine Technik, bei der ein KI-Modell anhand weniger Beispiele lernt, eine neue Aufgabe auszufuehren. Statt das Modell komplett neu zu trainieren, werden im Prompt einige Beispiele mitgegeben. In der AI Automation wird Few-Shot Learning genutzt, um Agents schnell an spezifische Unternehmenskontexte anzupassen.Fine-Tuning
Das Nachtrainieren eines vortrainierten KI-Modells mit unternehmensspezifischen Daten. Fine-Tuning verbessert die Qualitaet fuer spezifische Aufgaben erheblich, ist aber aufwaendig und kostspielig. Fuer die meisten KMU-Anwendungen reichen Prompt Engineering und RAG als kostenguenstigere Alternativen.Function Calling
Eine Faehigkeit moderner LLMs, strukturierte Funktionsaufrufe zu generieren. Statt nur Text auszugeben, kann das Modell gezielt externe Tools aufrufen (z. B. Datenbank-Abfragen, API-Calls, Berechnungen). Function Calling ist eine Kernfaehigkeit von AI Agents und ermoeglicht die Interaktion mit realen Systemen.G
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Eine Familie von KI-Sprachmodellen von OpenAI. GPT-Modelle (GPT-4, GPT-4o) werden in der AI Automation als "Gehirn" von AI Agents eingesetzt — fuer Textverstaendnis, Entscheidungsfindung und Content-Generierung. Sie sind ueber die OpenAI API in Tools wie n8n und Make integrierbar.Guardrails
Sicherheitsmechanismen, die das Verhalten von AI Agents eingrenzen. Guardrails verhindern, dass ein Agent unerwuenschte Aktionen ausfuehrt — z. B. vertrauliche Daten preisgibt, fehlerhafte Buchungen durchfuehrt oder unangemessene Antworten gibt. Essenziell fuer den sicheren Betrieb in Unternehmen.H
Halluzination
Das Phaenomen, bei dem ein KI-Modell ueberzeugend klingende, aber faktisch falsche Informationen generiert. Halluzinationen sind ein zentrales Risiko bei AI Agents und koennen zu fehlerhaften Geschaeftsentscheidungen fuehren. Gegenmassnahmen: RAG (Retrieval-Augmented Generation), Faktencheck-Layer und Human-in-the-Loop.Human-in-the-Loop (HITL)
Ein Konzept, bei dem ein Mensch an definierten Stellen eines automatisierten Prozesses eingreift, prueft oder entscheidet. HITL ist die beste Strategie gegen Ueberautomatisierung und stellt sicher, dass kritische Entscheidungen menschliche Kontrolle behalten.Hyperautomation
Ein strategischer Ansatz, der verschiedene Automation-Technologien kombiniert (RPA, KI, ML, Process Mining, No-Code), um End-to-End-Prozesse umfassend zu automatisieren. Gartner praegte den Begriff als einen der wichtigsten Technologietrends. Mehr dazu: AI AutomationI
In-Context Learning
Die Faehigkeit eines LLM, Aufgaben zu loesen, indem der relevante Kontext direkt im Prompt mitgegeben wird — ohne das Modell neu zu trainieren. In der AI Automation wird In-Context Learning genutzt, um Agents mit unternehmensspezifischem Wissen auszustatten, z. B. durch Bereitstellung von Produktkatalogen oder Richtlinien im System-Prompt.K
KI (Kuenstliche Intelligenz)
Der uebergeordnete Begriff fuer Computersysteme, die menschliche Intelligenzleistungen nachahmen. KI umfasst Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing und weitere Teilbereiche. In der Schweiz wird "KI" als deutscher Begriff parallel zum englischen "AI" verwendet. Mehr dazu: AI AutomationKnowledge Graph
Eine strukturierte Wissensdatenbank, die Entitaeten und ihre Beziehungen in einem Netzwerk darstellt. In der AI Automation ermoeglichen Knowledge Graphs AI Agents den Zugriff auf unternehmensinternes Wissen. In der Semantic SEO helfen sie Suchmaschinen, Inhalte besser zu verstehen.L
LangChain
Ein Open-Source-Framework zur Entwicklung von KI-Applikationen und AI Agents. LangChain bietet Bausteine fuer Prompt-Management, Verkettung von LLM-Aufrufen, Memory, Tool-Nutzung und RAG. Es ist eines der populaersten Frameworks fuer die Entwicklung von AI Agents. Mehr dazu: AI Agent FrameworksLLM (Large Language Model)
Ein grosses Sprachmodell, das auf Milliarden von Textdaten trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. LLMs wie GPT-4, Claude und Llama sind die technologische Grundlage moderner AI Agents. Sie ermoeglichen natuerlichsprachige Interaktion, Textanalyse und Entscheidungsfindung.M
Machine Learning (ML)
Ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. ML-Modelle erkennen Muster, treffen Vorhersagen und verbessern sich mit mehr Daten. In der AI Automation wird ML fuer Klassifikation, Anomalie-Erkennung und Prognosen eingesetzt.Make (ehemals Integromat)
Eine visuelle No-Code-Automationsplattform. Make ermoeglicht es, komplexe Workflows aus hunderten von App-Integrationen zusammenzubauen — ohne Programmierkenntnisse. Mit AI-Nodes koennen LLMs direkt in Workflows integriert werden. Mehr dazu: Make AI AutomationModel Drift
Die schleichende Verschlechterung der Vorhersagequalitaet eines KI-Modells ueber die Zeit. Model Drift tritt auf, wenn sich die Eingabedaten veraendern, das Modell aber unveraendert bleibt. In der AI Automation ist kontinuierliches Monitoring notwendig, um Model Drift fruehzeitig zu erkennen.Multi-Agent-System (MAS)
Ein System, in dem mehrere AI Agents zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu loesen. Jeder Agent hat eine spezialisierte Rolle (z. B. Recherche, Analyse, Kommunikation), und ein Orchestrator koordiniert die Zusammenarbeit. MAS skalieren besser als einzelne Agents bei komplexen Problemen. Mehr dazu: Multi-Agent SystemeN
n8n
Eine Open-Source-Workflow-Automationsplattform mit starker AI-Integration. n8n bietet AI Nodes fuer LLM-Anbindung, Vektordatenbank-Integration und Agent-Workflows. Besonders beliebt bei technisch versierten Teams, die volle Kontrolle ueber ihre Automation behalten wollen. Mehr dazu: n8n AI AutomationNatural Language Processing (NLP)
Ein Teilbereich der KI, der sich mit der Verarbeitung und dem Verstaendnis menschlicher Sprache befasst. NLP umfasst Textklassifikation, Sentiment-Analyse, Named Entity Recognition und maschinelle Uebersetzung. In der AI Automation ermoeglicht NLP die Verarbeitung von E-Mails, Dokumenten und Kundenanfragen in natuerlicher Sprache.nDSG (neues Datenschutzgesetz)
Das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz, in Kraft seit September 2023. Das nDSG stellt Anforderungen an die automatisierte Verarbeitung personenbezogener Daten, die jedes AI-Automation-Projekt in der Schweiz beruecksichtigen muss: Transparenz, Datensparsamkeit, Zweckbindung und Sicherheit. Mehr dazu: Datenschutz bei AI AutomationNo-Code
Ein Entwicklungsansatz, bei dem Software und Automationen ohne Programmierkenntnisse erstellt werden — ueber visuelle Drag-and-Drop-Interfaces. No-Code-Plattformen wie Make, Zapier und Power Automate demokratisieren den Zugang zur Automation und ermoeglichen es Fachabteilungen, eigene Workflows zu bauen.O
Orchestrator
Ein zentraler Agent oder Service, der in einem Multi-Agent-System die Aufgabenverteilung und Koordination uebernimmt. Der Orchestrator empfaengt Anfragen, zerlegt sie in Teilaufgaben, weist sie spezialisierten Agents zu und konsolidiert die Ergebnisse. Vergleichbar mit einem Projektleiter in einem Team.P
Prompt Engineering
Die Kunst und Wissenschaft, effektive Anweisungen (Prompts) fuer KI-Modelle zu formulieren. Gutes Prompt Engineering verbessert die Qualitaet der KI-Ausgaben erheblich — ohne das Modell neu trainieren zu muessen. Techniken umfassen System-Prompts, Few-Shot-Beispiele, Chain-of-Thought und strukturierte Ausgabeformate.Vertiefen Sie Ihr Wissen:>
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