Agentische KI
Agentische KI beschreibt Systeme, die Ziele in Teilschritte zerlegen und mit Werkzeugen ausführen. Was das für Betriebe bedeutet und wo die Grenzen liegen.
Glossar
Die Begriffe hinter
einem guten Anfrageprozess.
Verständliche Definitionen ohne Fachjargon, mit Beispielen aus dem Betriebsalltag.
Kurz gesagtDieses Glossar erklärt 64 Begriffe aus den Bereichen KI, Automatisierung, Datenschutz und Sichtbarkeit im Web. Jeder Eintrag sagt, was der Begriff im Betrieb bedeutet und was ein Agent dabei nicht entscheidet.
Alle Begriffe von A bis Z
Jeder Eintrag erklärt einen Begriff für den Betriebsalltag und nennt die Grenze, an der ein Mensch entscheidet.
Answer Engine Optimization
Answer Engine Optimization richtet Inhalte auf direkte, überprüfbare Antworten aus. Prinzipien, Beispiel und Grenzen.
Auftragsverarbeitung
Auftragsverarbeitung liegt vor, wenn ein Dienstleister Daten in Ihrem Auftrag verarbeitet. Was Art. 28 DSGVO verlangt und worauf Sie bei KI achten.
Automatisierte Entscheidung
Art. 22 DSGVO schützt vor rein automatisierten Entscheidungen mit erheblicher Wirkung. Was das für KI-Agenten heißt und wie Vorbereiten aussieht.
Berufsgeheimnis
Ärzte, Rechtsanwälte und Steuerberater unterliegen Verschwiegenheitspflichten. Was § 203 StGB, § 43a BRAO und § 57 StBerG sagen und was das für KI heißt.
Besondere Kategorien personenbezogener Daten
Besondere Kategorien personenbezogener Daten, etwa Gesundheitsdaten, unterliegen nach Art. 9 DSGVO strengeren Regeln. Was das für KI-Agenten bedeutet.
Chatbot
Ein Chatbot führt Dialoge per Text oder Sprache. Wie sich die Arten unterscheiden, wofür sie taugen und wann ein Agent besser passt.
Datenminimierung
Datenminimierung heißt: nur die Daten verarbeiten, die die Aufgabe verlangt. Wie sich das in Formularen, Rechten und Abläufen umsetzen lässt.
Digitaler Mitarbeiter
Ein digitaler Mitarbeiter ist ein KI-Agent mit festem Aufgabenbereich in Ihrem Betrieb. Was er übernimmt, wer ihn führt und wo seine Grenzen liegen.
Dokumentenerkennung (OCR)
OCR wandelt Scans in maschinenlesbaren Text um. Wie die Erkennung mit KI arbeitet, wo Fehler entstehen und wie man sie bei Belegen kontrolliert.
Durchlaufzeit
Die Durchlaufzeit misst die Zeit von Eingang bis Abschluss. Wie man sie definiert, von Bearbeitungszeit trennt und mit Automatisierung verkürzt.
E-E-A-T
E-E-A-T steht für Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Was das Konzept meint, wie man es belegt und was es nicht ist.
Embedding
Ein Embedding ist eine Zahlenreihe, die die Bedeutung eines Textes abbildet. Wie sich damit ähnliche Inhalte finden lassen und wo die Grenzen liegen.
Entlastungs-Check
Der Entlastungs-Check von Mümken AI zeigt in wenigen Minuten einen Planwert in Stunden. Was er leistet, wie Sie Angaben vorbereiten und was er nicht ist.
Erstlösungsquote
Die Erstlösungsquote zeigt den Anteil der Anfragen, die beim ersten Kontakt gelöst werden. Definition, Berechnung, Fallstricke, Beitrag von KI-Agenten.
Eskalationsregel
Eine Eskalationsregel legt fest, wann ein KI-Agent einen Fall an Menschen abgibt, an wen und bis wann. Aufbau, Beispiele, Pflege, typische Fehler.
Fine-Tuning
Fine-Tuning trainiert ein vorhandenes Sprachmodell mit eigenen Beispielen nach. Wann es sich lohnt, wann RAG besser ist und welche Risiken es gibt.
Generative Engine Optimization (GEO)
GEO beschreibt Maßnahmen, damit Inhalte in Antworten generativer KI-Dienste vorkommen. Was sich beeinflussen lässt und warum es keine Garantien gibt.
Generative KI
Generative KI erzeugt Texte, Bilder und Ton aus Anweisungen. Was dahintersteckt, wo sie im Büro hilft und warum jedes Ergebnis geprüft werden muss.
Halluzination
KI-Halluzination bezeichnet erfundene, aber überzeugend formulierte Aussagen. Warum sie entsteht, wie man sie erkennt und mit Quellen eindämmt.
Human in the Loop
Human in the Loop: Ein Mensch prüft oder gibt frei, bevor ein KI-System Wirkung entfaltet. Formen, Beispiel, Grenzen, Bezug zu Art. 22 DSGVO.
Informationssicherheit
Informationssicherheit schützt Daten vor Verlust, Missbrauch und Manipulation. Welche Risiken generative KI bringt, was das BSI sagt, welche Maßnahmen tragen.
KI-Agent
Ein KI-Agent erledigt Aufgaben in Ihren Systemen, statt nur zu antworten. Definition, Beispiel, Abgrenzung zum Chatbot und die Grenzen, die ein Agent einhält.
KI-Assistent
Ein KI-Assistent unterstützt eine Person bei der Arbeit auf Zuruf. Was er kann, wie er sich vom Agenten unterscheidet und welche Regeln gelten sollten.
KI-Crawler
KI-Crawler lesen Webseiten für Training oder Abruf durch KI-Dienste. Wie Zugriff gesteuert wird und was die robots.txt kann und nicht kann.
KI-Verordnung (EU AI Act)
Die KI-Verordnung (EU) 2024/1689 regelt KI in Stufen. Überblick zu Transparenz nach Art. 50, KI-Kompetenz nach Art. 4 und Fristen für Hochrisiko-Systeme.
KI-Übersicht in der Suche
Eine KI-Übersicht fasst Suchergebnisse zu einer Antwort zusammen und verlinkt Quellen. Was das für Reichweite und Inhalte bedeutet.
Kontextfenster
Das Kontextfenster legt fest, wie viel Text ein Sprachmodell in einer Anfrage berücksichtigen kann. Was hineingehört, was herausfällt und wie man damit plant.
Künstliche Intelligenz
Was künstliche Intelligenz bedeutet, welche Verfahren dahinterstehen und was KI im Mittelstand leistet und was nicht. Mit Abgrenzung und Beispiel.
llms.txt
llms.txt ist ein Vorschlag für eine Textdatei im Hauptverzeichnis, die KI-Systemen eine kompakte Übersicht gibt. Aufbau, Nutzen und Grenzen.
Lokales Sprachmodell
Ein lokales Sprachmodell läuft auf eigenen Servern statt beim Anbieter. Vorteile für den Datenschutz, Aufwand, Leistung und wann es sich lohnt.
Low-Code
Low-Code-Plattformen kombinieren grafisches Bauen mit gezielter Programmierung. Für wen sie taugen, wo die Grenzen liegen, Bezug zu KI-Agenten.
Löschkonzept
Ein Löschkonzept legt fest, welche Daten wie lange gespeichert und wann gelöscht werden. Aufbau für KI-Agenten, Protokolle und Wissensbasen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen lässt Software aus Beispieldaten Muster ableiten, statt jede Regel von Hand zu schreiben. Arten, Beispiel, Abgrenzung zu KI und Grenzen.
MCP (Model Context Protocol)
MCP, das Model Context Protocol, beschreibt einheitlich, wie KI-Anwendungen auf Werkzeuge und Daten zugreifen. Aufbau, Nutzen, Sicherheitsfragen.
Multi-Agenten-System
Ein Multi-Agenten-System verteilt eine Aufgabe auf mehrere spezialisierte KI-Agenten. Zusammenspiel, sinnvolle Einsätze und Risiken.
No-Code
No-Code-Werkzeuge verbinden Programme und bauen Abläufe ohne Programmierung. Wofür sie taugen, wo Grenzen liegen und wie sie zu KI-Agenten stehen.
Pilot
Ein Pilot erprobt einen KI-Agenten an einem Vorgang mit echten Daten und Freigaben. Ablauf, Erfolgs- und Abbruchkriterien, Rollen und Grenzen.
Posteingang-Triage
Triage sortiert eingehende Nachrichten nach Art und Dringlichkeit, bevor jemand sie bearbeitet. Wie das mit KI funktioniert und was zu prüfen ist.
Prompt
Ein Prompt ist die Anweisung, mit der man ein Sprachmodell steuert. Aufbau, Beispiel, Unterschied zur Systemanweisung.
Protokollierung
Protokollierung hält fest, welche Schritte ein KI-Agent wann ausgeführt hat und wer freigegeben hat. Was hineingehört, was nicht, wie lange es bleibt.
Prozessautomatisierung
Prozessautomatisierung lässt wiederkehrende Abläufe von Software erledigen. Was sich eignet, wie man vorgeht, wo KI dazukommt und welche Grenzen gelten.
RAG (Abruf-gestützte Antworten)
RAG (Retrieval-Augmented Generation) lässt ein Sprachmodell erst in Ihren Unterlagen nachschlagen und dann antworten. Ablauf, Beispiel, Vorteile und Grenzen.
RPA
RPA lässt Software-Roboter Oberflächen wie ein Mensch bedienen. Wann das sinnvoll ist, wo es bricht und wie sich RPA von KI-Agenten unterscheidet.
Schnittstelle (API)
Eine API ist die vereinbarte Schnittstelle, über die Programme Daten austauschen. Warum sie für KI-Agenten zentral ist und worauf bei Schlüsseln zu achten ist.
Servicelevel
Ein Servicelevel legt fest, in welcher Zeit und Qualität Anfragen bearbeitet werden. Wie man realistisch zusagt, misst und mit KI-Agenten absichert.
Spracherkennung
Spracherkennung wandelt gesprochene Sprache in Text um. Wie das in Telefonie und Diktat funktioniert, wo Fehler entstehen, welche Datenschutzfragen es gibt.
Sprachmodell (LLM)
Ein Sprachmodell (LLM) berechnet, welcher Text zu einer Eingabe passt. Wie es funktioniert, was es kann und warum es Quellen und Kontrolle braucht.
Stichprobenprüfung
Die Stichprobenprüfung kontrolliert regelmäßig einen Ausschnitt der Agentenarbeit. Wie man Stichproben zieht, bewertet und Muster erkennt.
Strukturierte Daten
Strukturierte Daten kennzeichnen Inhalte maschinenlesbar. Wie JSON-LD und schema.org arbeiten, was es bringt und wo die Grenzen liegen.
Systemanweisung
Die Systemanweisung legt fest, wer ein KI-Agent ist, was er darf und wann er übergibt. Aufbau, Beispiel, Pflege und Grenzen dieses zentralen Bausteins.
Ticketsystem
Ein Ticketsystem erfasst Anfragen als nachverfolgbare Vorgänge mit Status und Zuständigkeit. Aufbau und Zusammenarbeit mit einem KI-Agenten.
Token
Token sind die Textbausteine, in die ein Sprachmodell Eingaben zerlegt. Warum sie Länge, Kosten und Tempo bestimmen und was das für Ihre Unterlagen heißt.
Tool-Aufruf
Beim Tool-Aufruf fordert ein Sprachmodell ein Werkzeug an, etwa eine Datenabfrage; das System führt es aus. Ablauf und Sicherheit.
Transparenzpflicht
Art. 50 Abs. 1 KI-Verordnung: Menschen müssen erfahren, dass sie mit einem KI-System interagieren. Wer verpflichtet ist und wie ein Hinweis aussehen kann.
Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und findet Texte mit ähnlicher Bedeutung. Wofür sie dient, wie sie arbeitet und wann eine einfachere Lösung reicht.
Verbindliche Datenquelle
Eine verbindliche Datenquelle ist die eine freigegebene Stelle für Fakten wie Preise, Bestände und Regeln. Warum das nötig ist und wie man sie festlegt.
Webhook
Ein Webhook meldet ein Ereignis automatisch an ein anderes System. Wie er arbeitet, wozu er bei KI-Agenten dient und worauf bei Sicherheit zu achten ist.
Wissensagent
Ein Wissensagent beantwortet Fragen auf Basis Ihrer eigenen Unterlagen und nennt die Quelle. Aufbau, Einsatz, Pflege und Grenzen. Einstieg ab 1.000 € Setup.
Wissensbasis-Pflege
Die Wissensbasis eines KI-Agenten veraltet ohne Pflege. Aufgaben, Rhythmus, Rollen und Werkzeuge, damit Antworten aktuell und belegt bleiben.
Workflow
Ein Workflow beschreibt Schritte, Zuständigkeiten und Bedingungen einer Aufgabe. Wie man ihn aufbaut, wo KI-Schritte passen und was er nicht leistet.
Zitierfähigkeit
Zitierfähige Inhalte sind ohne Kontext verständlich, belegen Aussagen und nennen Autor und Stand. Merkmale, Beispiel, Prüfliste und Grenzen.
Übergabe an Menschen
Die Übergabe an Menschen ist der geregelte Wechsel von der Automatik zur Person. Was dazugehört, wie sie für Kundschaft und Team funktioniert.
Übergabequote
Die Übergabequote zeigt den Anteil der Fälle, die ein KI-Agent an Menschen abgibt. Definition, Interpretation, Gegenmaßnahmen bei zu hoher oder niedriger Quote.
Häufige Fragen
Für wen ist das Glossar gedacht?
Für Inhaber, Büroleitung und Teams, die Begriffe rund um KI-Agenten einordnen wollen, ohne technisches Vorwissen.
Ist das Glossar eine Rechtsberatung?
Nein. Es erklärt Begriffe und nennt Rechtsquellen nur dort, wo sie belegt sind. Für Ihren Einzelfall besprechen Sie die Fragen mit Ihrer Beratung.
Autor: Melvin Mümken, Gründer & Technischer Leiter. Stand: 22.10.2026. Die Hinweise sind ein allgemeiner Überblick und keine Rechtsberatung.