Glossar für KI Begriffe

Ein KI-Assistent ist ein virtueller Helfer, der per Sprache oder Text bedient wird. Er beantwortet Fragen, führt einfache Aufgaben aus und unterstützt z. B. bei der Terminplanung, beim Verfassen von E-Mails oder beim Abrufen von Informationen.

Typische Einsatzbereiche:

• Kundenservice (Chatbots)
• Interne Helpdesks
• Automatisierung von Routineaufgaben

KI-Assistenten basieren auf Sprachmodellen (NLP) und reagieren auf klar formulierte Eingaben, sogenannte Prompts. Sie benötigen Benutzerinteraktion und handeln nicht selbstständig.

Ihre Fähigkeiten sind auf definierte Funktionen beschränkt – sie vergleichen z. B. Daten in einer Tabelle, wenn sie dazu aufgefordert werden, treffen aber keine eigenen Entscheidungen. In der Regel speichern sie keine Informationen über vergangene Sitzungen, es sei denn, eine Memory-Funktion ist explizit integriert.

KI-Assistenten steigern Effizienz, entlasten Teams und bieten einen einfachen Einstieg in KI-gestützte Prozessoptimierung – besonders für wiederkehrende, standardisierte Aufgaben.

Ein KI-Agent ist ein intelligentes Softwaresystem, das eigenständig auf ein Ziel hinarbeitet. Im Gegensatz zu klassischen Assistenten reagiert ein Agent nicht nur auf Eingaben, sondern trifft selbst Entscheidungen, plant Arbeitsschritte, ruft externe Tools oder APIs auf und passt sich dynamisch an neue Situationen an.

Typische Einsatzbereiche:

• Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse
• Datenanalyse & Reporting
• IT- und Systemüberwachung
• Entscheidungsunterstützung in Echtzeit

Ein Agent erhält ein Ziel oder eine Startanweisung und übernimmt den Rest: Er zerlegt Aufgaben in sinnvolle Einzelschritte, analysiert Datenquellen, erkennt Abhängigkeiten und nutzt bei Bedarf externe Systeme zur Umsetzung. Durch kontinuierliche Auswertung der Ergebnisse lernt der Agent dazu und kann Prozesse selbstständig optimieren – etwa bei Lieferverzögerungen, Kostensteigerungen oder Ressourcenengpässen. Das reduziert manuellen Aufwand, steigert die Effizienz und gibt Teams Freiraum für strategischere Aufgaben.

Gleichzeitig bringt der Einsatz von KI-Agenten auch neue Herausforderungen mit sich: Unternehmen müssen Datenschutz und IT-Sicherheit aktiv mitdenken, da Agenten auf sensible Daten zugreifen können. Auch die technische Komplexität ist höher als bei klassischen Automatisierungslösungen – sowohl bei der Entwicklung als auch im laufenden Betrieb. Und schließlich sollten Entscheidungen von Agenten nachvollziehbar bleiben, damit Mensch und Maschine gemeinsam erfolgreich arbeiten können.

Der zentrale Unterschied liegt im Grad der Eigenständigkeit:
KI-Assistenten sind reaktive Helfer – sie führen Aufgaben auf Anfrage aus, liefern Informationen, erstellen Berichte oder erinnern an Termine.
KI-Agenten hingegen arbeiten proaktiv und autonom. Sie verfolgen definierte Ziele, analysieren Daten, erkennen Optimierungspotenziale und stoßen eigenständig Prozesse an – ohne ständige Nutzerinteraktion.

Während Assistenten punktuell entlasten und dem Nutzer die Kontrolle lassen, übernehmen Agenten komplette Verantwortungsbereiche. Das ermöglicht eine deutlich höhere Automatisierung – etwa bei der Angebotserstellung, Prozessoptimierung oder Logistiksteuerung.

Strategische Auswahlhilfe:

• Kleine Aufgaben? → Assistent zur punktuellen Unterstützung (z. B. E-Mail-Organisation)
• Dauerhafte Automatisierung? → Agent für ganzheitliche Prozessverantwortung

Worauf Unternehmen achten sollten:

• Ziele klar definieren
• Schnittstellen und Systemintegration prüfen
• Lösungen skalierbar denken
• Mit einem konkreten Use Case starten und iterativ optimieren
• Transparenz schaffen – auch bei automatisierten Entscheidungen

RAG beschreibt eine Technik, bei der ein KI-Modell zusätzlich zu seinem trainierten Wissen externe Informationen in Echtzeit abrufen kann – etwa aus einer Datenbank, einem Dokumentenarchiv oder internen Systemen. So entsteht ein hybrides System: Das KI-Modell generiert Inhalte, die auf tagesaktuellen, geprüften oder unternehmensspezifischen Informationen basieren.

Im Gegensatz zu reinen Sprachmodellen, die nur auf Daten aus dem Training zurückgreifen, kann ein RAG-Modell gezielt auf relevante Inhalte zugreifen, bevor es eine Antwort formuliert. Das macht RAG besonders wertvoll in Anwendungen, bei denen Fakten, Aktualität oder Kontexttreue entscheidend sind – z. B. in der Kundenkommunikation, bei internen Wissenssystemen oder im technischen Support.

Der Ablauf ist dabei zweistufig: Zuerst wird eine Anfrage analysiert und passende Informationen aus einem externen Datenspeicher (z. B. einer Vektordatenbank) abgerufen. Anschließend generiert das Sprachmodell eine Antwort, die auf diesen Daten basiert – verständlich formuliert, aber mit hoher inhaltlicher Genauigkeit.

RAG verbessert also nicht die „Intelligenz“ des Modells selbst, sondern erweitert dessen Zugriff auf Wissen. Die Technik wird oft in KI-Assistenten oder auch in Agenten integriert, um deren Antworten zuverlässiger, faktenbasierter und unternehmensspezifischer zu machen.

Wichtig ist: RAG ist kein autonomes System. Es handelt sich um eine Architekturkomponente – nicht um einen eigenständigen Akteur wie ein KI-Agent. Ohne gute Datenquelle bringt auch RAG keinen Mehrwert, denn die Qualität der Ergebnisse hängt stark von den abgerufenen Informationen ab.

Bei der Multi-Agenten-Kollaboration arbeiten mehrere spezialisierte KI-Agenten gemeinsam an der Lösung komplexer, mehrstufiger Aufgaben. Jeder Agent ist auf eine bestimmte Teilaufgabe spezialisiert – etwa Recherche, Planung, Ausführung oder Analyse – und bringt domänenspezifisches Wissen ein. Ein übergeordneter Steuerungsagent (Supervisor) koordiniert den Ablauf: Er zerlegt Anfragen in Teilaufgaben, weist diese den passenden Agenten zu und führt die Einzelergebnisse zu einer konsolidierten Antwort zusammen.

Dieses kollaborative System entfaltet seine Stärke besonders dann, wenn eine einzelne Agenteninstanz nicht ausreicht, um die Aufgabe effizient zu lösen. Typische Einsatzbereiche sind zum Beispiel Supply-Chain-Management, Produktentwicklung oder komplexe Geschäftsprozesse mit hoher Domänentiefe. Mit zunehmender Komplexität steigen jedoch auch die technischen Anforderungen – etwa bei der Orchestrierung, dem Speichermanagement oder der Sitzungsverwaltung der Agenten.