KI-Wissen für Entscheidungsträger
Ein semantisches Glossar der wichtigsten Begriffe im Bereich Enterprise AI. Konzipiert für CEOs, CTOs und Strategieverantwortliche, die KI nicht nur verstehen, sondern gezielt einsetzen wollen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG ist ein Architekturmuster, bei dem ein grosses Sprachmodell (LLM) zur Laufzeit auf externe, verifizierte Wissensquellen zugreift. Statt sich ausschliesslich auf Trainingsdaten zu verlassen, ruft das System relevante Dokumente, Datenbanken oder Unternehmensrichtlinien ab und integriert diese in die Antwortgenerierung. Für Schweizer KMU bedeutet das: präzisere, faktenbasierte KI-Antworten, die auf firmeninternem Wissen basieren – bei voller Kontrolle über die Datenhoheit. RAG reduziert Halluzinationen drastisch und ermöglicht Compliance-konforme KI-Nutzung.
LLM Integration
LLM-Integration bezeichnet die systematische Einbettung grosser Sprachmodelle in bestehende Geschäftsprozesse und IT-Infrastrukturen. Dies umfasst API-Anbindungen, Prompt-Engineering, Fine-Tuning und die Orchestrierung mehrerer Modelle. Im Schweizer Kontext steht dabei die Datensouveränität im Vordergrund: Modelle können lokal oder auf Schweizer Servern betrieben werden, um nDSG-Konformität sicherzustellen. Eine durchdachte LLM-Integration automatisiert repetitive Aufgaben, beschleunigt Entscheidungsprozesse und skaliert Fachwissen über Abteilungsgrenzen hinweg.
Agentic Workflows
Agentic Workflows beschreiben autonome KI-Systeme, die eigenständig mehrstufige Aufgaben planen, ausführen und iterativ optimieren. Anders als einfache Chatbots können diese Agenten Tools nutzen, Entscheidungen treffen und komplexe Prozessketten durchlaufen – von der Marktanalyse bis zur automatisierten Berichtserstellung. Für Entscheidungsträger bedeutet das eine neue Qualität der Prozessautomatisierung: Nicht einzelne Schritte werden automatisiert, sondern ganze Arbeitsstroeme werden intelligent orchestriert, während menschliche Kontrollpunkte strategisch erhalten bleiben.
AI Governance
AI Governance umfasst das Rahmenwerk aus Richtlinien, Prozessen und Kontrollen, das den verantwortungsvollen Einsatz künstlicher Intelligenz im Unternehmen sicherstellt. Für Schweizer Organisationen ist dies besonders relevant: Das neue Datenschutzgesetz (nDSG) stellt hohe Anforderungen an Transparenz, Erklärbarkeit und Datenverarbeitung. Ein robustes Governance-Framework definiert Verantwortlichkeiten, Audit-Prozesse, Risikobewertungen und ethische Leitplanken – und schafft damit die Grundlage für nachhaltiges Vertrauen bei Kunden, Regulatoren und Mitarbeitenden.
Data Sovereignty (Datensouveränität)
Datensouveränität bezeichnet das Prinzip, dass Organisationen die vollständige Kontrolle über ihre Daten behalten – von der Speicherung über die Verarbeitung bis zur Löschung. Im KI-Kontext wird dies kritisch: Trainingsdaten, Prompts und generierte Inhalte müssen unter der Hoheit des Unternehmens verbleiben. In der Schweiz geniessen Unternehmen durch strenge Datenschutzgesetze und lokale Serverinfrastrukturen einen natürlichen Standortvorteil. KI-Outsourcing.ch stellt sicher, dass alle KI-Operationen diese Souveränität wahren.
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