Systematische und wiederholbare Fehler in einem Computersystem, die zu unfairen Ergebnissen führen, häufig aufgrund voreingenommener Annahmen im maschinellen Lernprozess.

Systematische und wiederholbare Fehler in einem Computersystem, die zu unfairen Ergebnissen führen, z. B. die Bevorzugung einer Gruppe gegenüber anderen, was durch nicht repräsentative oder fehlerhafte Trainingsdaten verursacht werden kann.

Automatisierung bestimmter Aufgaben mit hohem Volumen, wie E-Mails, Terminplanung oder Rechnungsstellung.

Die Möglichkeit für alle Teammitglieder, den Status, die Zuständigkeit und die Fristen der zugewiesenen Aufgaben in einem gemeinsamen System einzusehen.

Technologie, die regelbasierte, sich wiederholende Aufgaben mit minimalem menschlichem Aufwand automatisch ausführt.

Ein Chatbot ist ein KI-gestütztes System, das automatisch Kundenanfragen beantwortet. Er kann Standardfragen lösen, den Kundenservice entlasten und rund um die Uhr verfügbar sein. Beispiel: Ein Online-Shop-Chat, der Fragen zu Lieferzeiten beantwortet.

Churn Prevention umfasst Strategien und Maßnahmen, um vorherzusagen, wann Kunden abspringen könnten, und dies aktiv zu verhindern. KI-Modelle erkennen Risikomuster, sodass Unternehmen frühzeitig reagieren können. Beispiel: Automatisierte Rabatte oder Angebote für gefährdete Kunden.

Eine KI-Funktion, die visuelle Daten (Bilder, Videos) analysiert, um Muster, Fehler oder Objekte zu erkennen.

Der Prozess der Entfernung von Fehlern, Duplikaten und fehlenden Werten, um die Datenqualität und -zuverlässigkeit sicherzustellen.

EU-Gesetz zum Datenschutz und zur Privatsphäre, das den Export personenbezogener Daten außerhalb der EU regelt und die Einwilligung sowie die rechtmäßige Verarbeitung personenbezogener Daten vorschreibt.

Eine umfassende Verordnung der Europäischen Union (gültig ab 2024, mit schrittweiser Umsetzung), die KI-Systeme nach Risikostufen kategorisiert und Anforderungen an Sicherheit, Transparenz und Rechenschaftspflicht stellt.

Erstellung neuer, aussagekräftigerer Variablen aus vorhandenen Daten, um die Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern.

Ein grundlegendes Prinzip für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, das bedeutet, dass immer ein menschlicher Fachmann in den Prozess eingebunden sein muss, der die Arbeit der KI überwacht und die endgültigen Entscheidungen trifft.

Der Prozess der Anpassung von Produkten, Dienstleistungen oder Botschaften an einen einzelnen Kund*innen durch die Verwendung detaillierter Daten und fortschrittlicher Analysen, wodurch eine viel relevantere und effektivere Kommunikation ermöglicht wird.

Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen ohne direkte menschliche Aufsicht zu treffen.

Ein KI-gestütztes Tool, das Benutzer*innen durch Automatisierung und natürliche Sprachverarbeitung bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben wie Terminplanung, Verfassen von E-Mails oder Zusammenfassen von Texten hilft.

Ein Arbeitsumfeld, in dem KI regelmäßig eingesetzt, diskutiert und in die Strategie integriert wird.

KI-gesteuerte Verbesserung von Arbeitsabläufen durch Analyse von Mustern, Identifizierung von Ineffizienzen und Empfehlung optimierter Maßnahmen.

Systeme oder Maschinen, die menschliche Intelligenz nachahmen, um Aufgaben auszuführen, und sich auf der Grundlage der von ihnen gesammelten Informationen iterativ verbessern können. 

Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen und seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden, wobei häufig Daten verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. 

Die Praxis, von KI-Systemen vorgeschlagene oder ausgeführte Aktionen zu überprüfen, zu verifizieren und die endgültige Verantwortung dafür zu übernehmen.

Die Praxis der Überprüfung und Genehmigung von KI-generierten Ergebnissen, um Qualität und Genauigkeit sicherzustellen.

Der Einsatz von KI und Datenanalyse zur Vorhersage zukünftiger Trends, des Kundenverhaltens und der Marktnachfrage, um Unternehmen dabei zu helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Anwendung statistischer und KI-Modelle zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Trends anhand historischer Daten.

Eine spezifische Anweisung oder Anfrage an ein KI-Modell, um eine gewünschte Antwort oder Ausgabe zu generieren.

Sicherstellung, dass Produkte oder Dienstleistungen definierte Standards erfüllen, durch Inspektion, Überwachung und Korrekturmaßnahmen.

Ein Empfehlungssystem schlägt Nutzern passende Produkte oder Inhalte vor. Es basiert auf Algorithmen, die das Verhalten und die Vorlieben der Nutzer analysieren. Beispiel: „Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, interessierten sich auch für …“

Ein Maß für den Wert, den ein Unternehmen im Vergleich zu seinen Ausgaben erzielt.

Die schrittweise Einführung von KI-Tools in den Geschäftsbetrieb, beginnend mit einfachen Anwendungsfällen und einer schrittweisen Ausweitung im Laufe der Zeit.

Die Sentiment-Analyse ist ein KI-Verfahren, das Stimmungen und Meinungen in Texten erkennt. Es kategorisiert Inhalte als positiv, neutral oder negativ. Anwendung: Kundenfeedback aus Umfragen, Social-Media-Beiträgen oder Bewertungen automatisch auswerten.

Der Prozess der Ausweitung des KI-Einsatzes von kleinen Experimenten auf breitere Geschäftsbereiche.

Vorgefertigte, einsatzbereite KI-Tools, die keine Programmierung oder Entwicklung erfordern.

Ein Voice Bot ist ein Sprachdialogsystem, das Telefongespräche oder Sprachinteraktionen automatisiert. Er wird häufig im Callcenter eingesetzt, um Anrufe entgegenzunehmen und einfache Anliegen ohne menschlichen Agenten zu klären. Beispiel: Eine Hotline, die automatisch Kontostände abfragt.

Der Prozess der Verwendung von KI-Tools zur automatischen Abwicklung routinemäßiger operativer Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingriff.