AI Automation Glossar
Alle Begriffe erklärt
Über 54 Fachbegriffe rund um KI, Automation und AI Agents — verständlich erklärt mit Praxisbezug.
Vollständigen Glossar-Artikel lesenBegriffe mit A
Agentic Workflow
Ein Geschäftsprozess, der von einem oder mehreren AI Agents autonom gesteuert wird. Im Gegensatz zu regelbasierten Workflows kann ein Agentic Workflow dynamisch auf Veränderungen reagieren, eigenständige Entscheidungen treffen und sich über die Zeit verbessern.
Mehr erfahrenAI Agent
Ein autonomes KI-System, das eigenständig Ziele verfolgt, Entscheidungen trifft und Aktionen ausführt. AI Agents unterscheiden sich von einfachen Chatbots durch ihre Fähigkeit zur Planung, zum Lernen und zur Nutzung externer Tools.
Mehr erfahrenAPI (Application Programming Interface)
Eine Programmierschnittstelle, die es verschiedenen Software-Systemen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren. In der AI Automation verbinden APIs Tools wie n8n oder Make mit KI-Modellen (OpenAI API, Claude API) und Geschäftssystemen (CRM, ERP).
AutoGen
Ein Open-Source-Framework von Microsoft für Multi-Agent-Systeme. AutoGen ermöglicht es, mehrere AI Agents zu erstellen, die miteinander kommunizieren und gemeinsam komplexe Aufgaben lösen.
Mehr erfahrenAutomation
Die Ausführung von Aufgaben oder Prozessen durch technische Systeme ohne oder mit minimalem menschlichem Eingriff. Automation reicht von einfacher regelbasierter Ausführung (RPA) über intelligente Workflows (No-Code) bis zu autonomen AI Agents.
Begriffe mit B
Batch Processing
Die gebündelte Verarbeitung grosser Datenmengen zu festgelegten Zeitpunkten, statt einzelner Echtzeit-Verarbeitung. In der AI Automation wird Batch Processing häufig für periodische Aufgaben wie nächtliche Report-Generierung, wöchentliche Datenanalysen oder monatliche Rechnungsverarbeitung eingesetzt.
Begriffe mit C
Chain-of-Thought (CoT)
Eine Prompting-Technik, bei der ein KI-Modell angewiesen wird, seinen Denkprozess Schritt für Schritt darzulegen. CoT verbessert die Genauigkeit bei komplexen Aufgaben erheblich, weil das Modell Zwischenschritte explizit durchdenkt statt direkt zur Antwort zu springen.
Chunking
Das Aufteilen grosser Texte oder Dokumente in kleinere, verarbeitbare Abschnitte. In der AI Automation ist Chunking essenziell für RAG-Systeme: Dokumente werden in Chunks aufgeteilt, in Embeddings umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert, um später relevante Passagen gezielt abzurufen.
Claude
Ein KI-Sprachmodell von Anthropic. Claude ist besonders stark in längeren Texten, mehrsprachiger Verarbeitung und der Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien.
CrewAI
Ein Python-Framework für die Erstellung von Multi-Agent-Systemen. In CrewAI werden AI Agents als "Crew Members" mit definierten Rollen, Zielen und Tools konfiguriert.
Begriffe mit D
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 für ihre Entscheidungen benötigen.
Begriffe mit E
Embedding
Eine numerische Repräsentation von Text, Bildern oder anderen Daten in einem hochdimensionalen Vektorraum. Semantisch ähnliche Inhalte liegen im Vektorraum nahe beieinander.
EAV Triple (Entity-Attribute-Value)
Eine Methode zur strukturierten Darstellung von Wissen in der Form (Entität, Attribut, Wert). In der Semantic SEO werden EAV Triples genutzt, um Suchmaschinen den Zusammenhang zwischen Konzepten explizit zu vermitteln.
Begriffe mit F
Few-Shot Learning
Eine Technik, bei der ein KI-Modell anhand weniger Beispiele lernt, eine neue Aufgabe auszuführen. Statt das Modell komplett neu zu trainieren, werden im Prompt einige Beispiele mitgegeben.
Fine-Tuning
Das Nachtrainieren eines vortrainierten KI-Modells mit unternehmensspezifischen Daten. Fine-Tuning verbessert die Qualität für spezifische Aufgaben erheblich, ist aber aufwändig und kostspielig.
Function Calling
Eine Fähigkeit moderner LLMs, strukturierte Funktionsaufrufe zu generieren. Statt nur Text auszugeben, kann das Modell gezielt externe Tools aufrufen (z.
Begriffe mit 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 — für Textverständnis, Entscheidungsfindung und Content-Generierung.
Guardrails
Sicherheitsmechanismen, die das Verhalten von AI Agents eingrenzen. Guardrails verhindern, dass ein Agent unerwünschte Aktionen ausführt — z.
Begriffe mit H
Halluzination
Das Phänomen, bei dem ein KI-Modell überzeugend klingende, aber faktisch falsche Informationen generiert. Halluzinationen sind ein zentrales Risiko bei AI Agents und können zu fehlerhaften Geschäftsentscheidungen führen.
Human-in-the-Loop (HITL)
Ein Konzept, bei dem ein Mensch an definierten Stellen eines automatisierten Prozesses eingreift, prüft oder entscheidet. HITL ist die beste Strategie gegen Überautomatisierung 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 prägte den Begriff als einen der wichtigsten Technologietrends.
Begriffe mit I
In-Context Learning
Die Fähigkeit eines LLM, Aufgaben zu lösen, 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.
Begriffe mit K
KI (Künstliche Intelligenz)
Der übergeordnete Begriff für Computersysteme, die menschliche Intelligenzleistungen nachahmen. KI umfasst Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing und weitere Teilbereiche.
Mehr erfahrenKnowledge Graph
Eine strukturierte Wissensdatenbank, die Entitäten und ihre Beziehungen in einem Netzwerk darstellt. In der AI Automation ermöglichen Knowledge Graphs AI Agents den Zugriff auf unternehmensinternes Wissen.
Begriffe mit L
LangChain
Ein Open-Source-Framework zur Entwicklung von KI-Applikationen und AI Agents. LangChain bietet Bausteine für Prompt-Management, Verkettung von LLM-Aufrufen, Memory, Tool-Nutzung und RAG.
LLM (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.
Begriffe mit 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.
Make (ehemals Integromat)
Eine visuelle No-Code-Automationsplattform. Make ermöglicht es, komplexe Workflows aus hunderten von App-Integrationen zusammenzubauen — ohne Programmierkenntnisse.
Mehr erfahrenModel Drift
Die schleichende Verschlechterung der Vorhersagequalität eines KI-Modells über die Zeit. Model Drift tritt auf, wenn sich die Eingabedaten verändern, das Modell aber unverändert bleibt.
Multi-Agent-System (MAS)
Ein System, in dem mehrere AI Agents zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Jeder Agent hat eine spezialisierte Rolle (z.
Mehr erfahrenBegriffe mit N
n8n
Eine Open-Source-Workflow-Automationsplattform mit starker AI-Integration. n8n bietet AI Nodes für LLM-Anbindung, Vektordatenbank-Integration und Agent-Workflows.
Mehr erfahrenNatural Language Processing (NLP)
Ein Teilbereich der KI, der sich mit der Verarbeitung und dem Verständnis menschlicher Sprache befasst. NLP umfasst Textklassifikation, Sentiment-Analyse, Named Entity Recognition und maschinelle Übersetzung.
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 berücksichtigen muss: Transparenz, Datensparsamkeit, Zweckbindung und Sicherheit.
Mehr erfahrenNo-Code
Ein Entwicklungsansatz, bei dem Software und Automationen ohne Programmierkenntnisse erstellt werden — über visuelle Drag-and-Drop-Interfaces. No-Code-Plattformen wie Make, Zapier und Power Automate demokratisieren den Zugang zur Automation und ermöglichen es Fachabteilungen, eigene Workflows zu bauen.
Begriffe mit O
Orchestrator
Ein zentraler Agent oder Service, der in einem Multi-Agent-System die Aufgabenverteilung und Koordination übernimmt. Der Orchestrator empfängt Anfragen, zerlegt sie in Teilaufgaben, weist sie spezialisierten Agents zu und konsolidiert die Ergebnisse.
Begriffe mit P
Prompt Engineering
Die Kunst und Wissenschaft, effektive Anweisungen (Prompts) für KI-Modelle zu formulieren. Gutes Prompt Engineering verbessert die Qualität der KI-Ausgaben erheblich — ohne das Modell neu trainieren zu müssen.
Process Mining
Eine Analyse-Methode, die anhand von Event-Log-Daten aus IT-Systemen reale Geschäftsprozesse rekonstruiert und visualisiert. Process Mining zeigt, wie Prozesse tatsächlich ablaufen (nicht wie sie geplant sind) und identifiziert Optimierungspotenziale für AI Automation.
Begriffe mit R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Eine Technik, die KI-Modelle mit externem Wissen anreichert. Statt sich nur auf Trainingsdaten zu verlassen, sucht ein RAG-System relevante Dokumente aus einer Wissensdatenbank und fügt sie in den Kontext des Modells ein.
RPA (Robotic Process Automation)
Software-Roboter, die menschliche Interaktionen mit Computer-Systemen nachahmen: Klicks, Dateneingabe, Copy-Paste zwischen Anwendungen. RPA eignet sich für repetitive, regelbasierte Aufgaben mit hohem Volumen.
Begriffe mit S
Semantic SEO
Eine SEO-Strategie, die auf semantischem Verständnis basiert statt auf einzelnen Keywords. Semantic SEO nutzt Topical Authority, EAV Triples, Schema Markup und inhaltliche Tiefe, um Suchmaschinen den Kontext und die Relevanz von Inhalten zu vermitteln.
Begriffe mit T
Tool Use (Function Calling)
Die Fähigkeit eines AI Agent, externe Werkzeuge und APIs aufzurufen, um Aufgaben auszuführen. Tool Use erweitert die Fähigkeiten eines LLM über reine Textgenerierung hinaus: Datenbank-Abfragen, Berechnungen, E-Mail-Versand, Kalender-Einträge.
Begriffe mit V
Vektordatenbank
Eine spezialisierte Datenbank, die Embeddings (numerische Repräsentationen) speichert und schnelle Ähnlichkeitssuchen ermöglicht. In RAG-Systemen werden Dokumente als Vektoren gespeichert, damit der AI Agent relevante Informationen blitzschnell finden kann.
Begriffe mit W
Webhook
Ein Mechanismus, bei dem ein System automatisch ein anderes System benachrichtigt, wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt. Webhooks sind das Standard-Verbindungsstück in der Automation: Ein neuer Kundenauftrag löst automatisch einen Workflow in n8n aus, eine neue E-Mail triggert einen AI Agent.
Workflow
Eine definierte Abfolge von Schritten, die einen Geschäftsprozess abbilden. In der AI Automation werden Workflows visuell in Tools wie Make, n8n oder Zapier erstellt und können sowohl regelbasierte als auch KI-gestützte Schritte enthalten.
Was ist der Unterschied zwischen einem AI Agent und RPA?
Ein AI Agent ist ein autonomes KI-System, das eigenständig Ziele verfolgt, Entscheidungen trifft und externe Tools nutzt — es kann planen, lernen und Aktionen ausführen. RPA (Robotic Process Automation) ahmt dagegen menschliche Interaktionen mit Computersystemen nach (Klicks, Dateneingabe, Copy-Paste) und eignet sich für repetitive, regelbasierte Aufgaben mit hohem Volumen.
Was bedeutet RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG ist eine Technik, die KI-Modelle mit externem Wissen anreichert: Statt sich nur auf Trainingsdaten zu verlassen, sucht das System relevante Dokumente aus einer Wissensdatenbank und fügt sie in den Kontext des Modells ein. Das reduziert Halluzinationen und ermöglicht AI Agents den Zugriff auf aktuelle, unternehmensspezifische Informationen.
Wie lassen sich Halluzinationen von KI-Modellen vermeiden?
Als Halluzination bezeichnet man das Phänomen, dass ein KI-Modell überzeugend klingende, aber faktisch falsche Informationen generiert — ein zentrales Risiko bei AI Agents, das zu fehlerhaften Geschäftsentscheidungen führen kann. Bewährte Gegenmassnahmen sind RAG (Retrieval-Augmented Generation), Faktencheck-Layer und Human-in-the-Loop, bei dem ein Mensch an definierten Stellen des Prozesses prüft oder entscheidet.
Welche Begriffe deckt das AI Automation Glossar ab?
Das Glossar erklärt die wichtigsten Fachbegriffe rund um AI Automation von A bis Z in verständlicher Sprache — mit Praxisbezug und Verlinkung zu vertiefenden Artikeln. Die Begriffe reichen von Technologie-Grundlagen (KI, Machine Learning, LLM) über AI-Agent-Konzepte und Frameworks wie LangChain, CrewAI oder n8n bis zu Methoden wie Prompt Engineering und RAG sowie Compliance-Themen wie dem nDSG.
Was müssen Schweizer Unternehmen beim Datenschutz in der AI Automation beachten?
Massgeblich ist das nDSG, das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz, das seit September 2023 in Kraft ist. Es stellt Anforderungen an die automatisierte Verarbeitung personenbezogener Daten, die jedes AI-Automation-Projekt in der Schweiz berücksichtigen muss: Transparenz, Datensparsamkeit, Zweckbindung und Sicherheit.
Begriffe mit Z
Zapier
Eine der bekanntesten No-Code-Automationsplattformen. Zapier verbindet über 7'000 Apps und ermöglicht einfache Wenn-Dann-Automationen (Zaps).
Mehr erfahrenZero-Shot Learning
Die Fähigkeit eines KI-Modells, Aufgaben zu lösen, ohne vorher spezifische Beispiele für diese Aufgabe gesehen zu haben. Moderne LLMs wie GPT-4 und Claude zeigen starke Zero-Shot-Fähigkeiten, was sie besonders wertvoll für AI Agents macht, die mit unvorhergesehenen Situationen umgehen müssen.
Begriffe verstanden — und jetzt?
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