KMU können KI nutzen, um alltägliche Prozesse zu automatisieren, Kundenanfragen schneller zu beantworten oder relevante Daten effizienter zu nutzen. Wichtig ist, klein zu starten – zum Beispiel mit einem KI-Assistenten oder der automatisierten Sortierung von E-Mails und Dokumenten.

Künstliche Intelligenz spart Zeit, reduziert Fehler in repetitiven Aufgaben und hilft, datenbasierte Entscheidungen schneller zu treffen. Unternehmen gewinnen dadurch mehr Effizienz, Klarheit und Innovationskraft – auch ohne riesige Budgets.

Am besten mit einer klaren Evaluation: Wo macht KI bei uns überhaupt Sinn? Wir helfen dir, Use Cases zu erkennen, Datenquellen zu prüfen und eine erste kleine Anwendung umzusetzen – z. B. einen internen Chatbot oder eine automatisierte Analyse.

KI-Systeme, die Aufgaben automatisch übernehmen. Zum Beispiel E-Mails sortieren oder Informationen beschaffen – ganz ohne Kaffeepause.

Bias ist eine Verzerrung der Ergebnisse. Wenn die KI mit Vorurteilen trainiert wurde, zeigt sich das in ihren Antworten.

API steht für Application Programming Interface. Es ist eine Schnittstelle, um KI-Dienste in eigene Systeme einzubinden.

Ohne gute Daten keine gute KI. Wer Chaos reinschickt, bekommt auch Chaos raus. Struktur ist der halbe Erfolg.

Embeddings sind Zahlen-Repräsentationen von Daten wie Texten oder Bildern. So erkennt die KI Ähnlichkeiten zwischen Inhalten – auch wenn sie verschieden aussehen.

LLM steht für Large Language Model. Es versteht und generiert menschliche Sprache – wie ChatGPT.

Das ist die Kunst, der KI gute Fragen zu stellen. So holst du mehr aus ihr raus – und bekommst bessere Antworten.

Ein KI-Modell wird auf deine Daten trainiert. So entstehen Antworten, die zu deinem Unternehmen passen.

Wenn die KI Fakten erfindet – oft überzeugend, aber falsch. Kontrolle ist hier besser als Vertrauen.

Es ist wie das Arbeitsgedächtnis der KI. Je grösser das Fenster, desto mehr Input kann sie auf einmal verarbeiten.

Inferenz ist die Fähigkeit der KI, mit vorhandenem Wissen neue Fragen zu beantworten – auch wenn sie sie so noch nie gelernt hat.

Das ist der Zeitpunkt, bis zu dem die KI trainiert wurde. Danach kennt sie (noch) keine neuen Daten.

Ein Modell ist das «Gehirn» der KI. Es erkennt Muster in Daten und wendet Algorithmen an, um daraus zu lernen.

Eine Technik, bei der die KI externes Wissen mit deinem kombiniert. Für bessere, genauere Antworten.

Kleinste Spracheinheiten. Tokens sind die «Währung» eines KI-Modells – je mehr, desto teurer und komplexer der Input.

Der Lernprozess der KI. Sie verarbeitet riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen und Zusammenhänge zu verstehen.

Lernen durch Belohnung. Die KI erhält Feedback, was richtig oder falsch war, und verbessert sich laufend.

Transparente KI. Du kannst nachvollziehen, wie Entscheidungen zustande kamen – keine Blackbox mehr.

Die KI löst Aufgaben, ohne sie vorher explizit gelernt zu haben. Dank Generalisierung kann sie Neues anwenden.