KI-Glossar für Gründer: 50 Begriffe einfach erklärt

Stell Dir vor, Du sitzt im Gespräch mit einem potenziellen Investor. Er fragt: „Wie setzt Ihr NLP in Eurem Produkt ein?“ – und Du bist unsicher, was er meint. Genau für solche Momente gibt es dieses KI-Glossar: eine Sammlung der wichtigsten Begriffe, die Dir als Gründer im Alltag begegnen. Ohne Fachchinesisch, dafür mit Praxisbezug.

Dieses Glossar ist Dein Werkzeugkoffer, den Du immer griffbereit hast – ob für die Businessplanung, das Gespräch mit Entwicklern oder beim Pitch vor Investoren.

Warum ein KI-Glossar für Gründer wichtig ist

KI ist keine ferne Zukunftsmusik mehr. Ob ChatGPT, Bild-KIs wie Midjourney oder Automatisierungstools – die Technologie ist längst in Startups angekommen. Gründer, die diese Sprache sprechen, haben gleich mehrere Vorteile:

• Du wirkst souverän im Gespräch mit Investoren und Partnern.
• Du verstehst Deine Tools besser und kannst sie gezielter einsetzen.
• Du erkennst Chancen schneller und triffst fundiertere Entscheidungen.

Kurz gesagt: Wer die Basics kennt, verschafft sich einen Vorsprung.

Grundlagenbegriffe, die jeder Gründer kennen sollte

• Künstliche Intelligenz (KI): Der Versuch, menschliche Intelligenz mit Computern nachzubilden.
• Algorithmus: Schritt-für-Schritt-Anleitung, nach der ein Computer ein Problem löst.
• Neuronales Netz: Struktur, die lose am menschlichen Gehirn orientiert ist und Muster erkennt.
• Training: Phase, in der ein KI-Modell aus Daten lernt.
• Overfitting: Wenn ein Modell zu stark auf Trainingsdaten passt, aber in der Praxis schlecht funktioniert.

Machine Learning – Das Herzstück der KI

• Machine Learning (ML): Lernen aus Daten statt aus fest programmierten Regeln.
• Supervised Learning: Modell lernt mit vorab beschrifteten Daten (z. B. Spam-Mail vs. normale Mail).
• Unsupervised Learning: Modell erkennt Muster in unbeschrifteten Daten (z. B. Kundensegmente).
• Reinforcement Learning: Lernen durch Belohnung/Bestrafung – ähnlich wie beim Training eines Hundes.
• Feature Engineering: Auswahl und Bearbeitung relevanter Datenmerkmale, um ein Modell zu verbessern.

👉 Lies dazu auch unseren Leitfaden „So funktioniert KI: Machine Learning, Deep Learning & NLP in 20 Minuten verstanden“.

Deep Learning – Intelligente Netze

• Deep Learning: Spezialform von ML mit sehr tiefen, komplexen neuronalen Netzen.
• CNN (Convolutional Neural Network): Besonders stark bei Bildern und Videos.
• RNN (Recurrent Neural Network): Gut für zeitliche Daten wie Sprache oder Aktienkurse.
• Transformers: Architektur hinter modernen Sprachmodellen wie ChatGPT oder GPT-4.
• GPU/TPU: Hochleistungsprozessoren, die für Deep-Learning-Berechnungen optimiert sind.

Sprache & Text – Natural Language Processing (NLP)

• Natural Language Processing (NLP): Verarbeitung natürlicher Sprache.
• Large Language Model (LLM): Riesige Sprachmodelle, die menschlich klingende Texte erzeugen.
• Token: Kleinste Einheit, die ein Modell versteht (z. B. ein Wort oder Teil eines Wortes).
• Prompt: Texteingabe, mit der Du die KI steuerst.
• Halluzination: Wenn KI Antworten „erfindet“, die nicht korrekt sind.

👉 Vertiefung: In Kürze erscheint unser Beitrag „Prompting 101: So sprichst Du mit Sprach-KI wie ein Pro“.

Bilder, Video & Generative KI

• Generative AI: KI, die Inhalte neu erschafft (Texte, Bilder, Videos, Musik).
• Text-to-Image: KI erstellt Bilder auf Basis einer Texteingabe (z. B. Midjourney).
• Text-to-Video: KI generiert kurze Videos aus Textbefehlen.
• Diffusionsmodell: Technik, mit der viele moderne Bild-KIs arbeiten.
• Synthetic Data: Künstlich erzeugte Trainingsdaten, wenn echte Daten fehlen.

Daten & Qualität

• Big Data: Extrem große Datenmengen, die mit KI analysiert werden.
• Bias: Verzerrung in Daten oder Ergebnissen, die zu falschen Schlüssen führt.
• Data Cleaning: Bereinigung und Strukturierung von Rohdaten.
• Training Data: Daten, mit denen ein Modell „lernt“.
• Test Data: Unabhängige Daten, um die Leistung der KI zu überprüfen.

Recht, Ethik & Praxis

• Explainable AI (XAI): Ansätze, die KI-Entscheidungen für Menschen nachvollziehbar machen.
• Fairness: Vermeidung diskriminierender Ergebnisse.
• DSGVO: Europäische Datenschutzgrundverordnung – wichtig für alle Gründer.
• Human-in-the-Loop: Mensch überprüft und korrigiert KI-Ergebnisse.
• Compliance: Sicherstellen, dass gesetzliche Vorgaben eingehalten werden.

👉 Lies dazu bald: „DSGVO & KI: Was Gründer rechtssicher beachten müssen (mit Checkliste)“.

Tools & Anwendungen

• API (Application Programming Interface): Schnittstelle, über die KI-Services in Deine App integriert werden können.
• SaaS (Software as a Service): Cloud-Software, die KI-Funktionen bereitstellt.
• Low-Code/No-Code: Entwicklung ohne tiefgehende Programmierung – oft kombiniert mit KI.
• Chatbot: Automatisierte Kundenkommunikation, z. B. im Support.
• Predictive Analytics: Nutzung von Daten, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.

👉 Schau Dir dazu unseren Beitrag „Kostenlose KI-Tools für Gründer und Startups“ an.

Fazit – Dein KI-Werkzeugkasten als Gründer

Und das Beste: Dieses Glossar ist nur der Anfang. Vertiefe Dein Wissen mit den nächsten Artikeln:

• „So funktioniert KI: Machine Learning, Deep Learning & NLP in 20 Minuten verstanden“
• „Prompting 101: So sprichst Du mit Sprach-KI wie ein Pro“
• „DSGVO & KI: Was Gründer rechtssicher beachten müssen“

Damit baust Du Schritt für Schritt Dein KI-Grundlagenwissen aus – und verschaffst Dir als Gründer einen echten Wettbewerbsvorteil.

👉 Wenn Du Dich zusätzlich noch tiefer in Fachbegriffe und Definitionen einlesen möchtest, lohnt sich ein Blick ins offizielle KI-Glossar der Plattform Lernende Systeme. Dort findest Du wissenschaftlich fundierte Erklärungen zu zahlreichen Begriffen.

Auch die Bundeszentrale für politische Bildung bietet einen umfassenden Überblick über die gesellschaftlichen Chancen und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz.