Das größte Problem im Umgang mit generativer KI ist für viele Unternehmen und Menschen nicht die Technik, sondern die fehlende gemeinsame Sprache. Je stärker KI in Marketing, Kommunikation, Vertrieb und Wissensarbeit genutzt wird, desto wichtiger wird eine klare Einordnung von Begriffen, Technologien und Anwendungsformen. Genau hier setzt das KI-Glossar des Deutschen Instituts für Marketing an: Es schafft Orientierung in einem Markt, der von Fachbegriffen, Anbieterbegriffen und Marketingbegriffen geprägt ist.
Warum Unternehmen ein KI-Glossar brauchen
Was ist eigentlich ein GPT? Ist ChatGPT ein Modell, eine Anwendung oder ein Assistent? Ist Copilot eine KI, ein Tool oder eine Plattform? Was unterscheidet einen KI-Assistenten von einem KI-Agenten?
Diese Fragen zeigen ein grundlegendes Problem der aktuellen KI-Landschaft: Viele Begriffe werden unterschiedlich verwendet, obwohl sie ähnlich klingen. Anbieter wie OpenAI, Microsoft, Google, Anthropic, Mistral, Meta oder GitHub nutzen häufig eigene Begriffswelten. Einige Begriffe sind technisch klar definiert, andere sind produktbezogen und wieder andere dienen vor allem dem Marketing.
Für Unternehmen ist das weit mehr als ein sprachliches Problem. Wer Begriffe falsch einordnet, trifft schnell falsche Entscheidungen:
- beim Einkauf von KI-Tools
- bei der Schulung von Mitarbeitenden
- bei Datenschutz- und Governance-Fragen
- bei der Bewertung von Automatisierungspotenzialen
- bei der Einführung neuer Arbeitsprozesse
Das KI-Glossar des Deutschen Instituts für Marketing soll deshalb nicht nur Begriffe definieren, sondern diese systematisch einordnen.
Das Grundproblem: KI-Sprache vermischt Ebenen
Ein zentrales Problem der aktuellen KI-Debatte ist die Vermischung unterschiedlicher Ebenen.
Basismodell, Anwendung und Plattform sind nicht dasselbe
Ein Basismodell ist nicht dasselbe wie eine Anwendung. Eine Produktoberfläche ist nicht dasselbe wie eine Plattform. Ein Assistent ist nicht automatisch ein Agent. Ein Workflow bedeutet noch keine Autonomie. Und ein Copilot ist meist keine eigene KI, sondern eine Assistenzschicht innerhalb einer bestehenden Arbeitsumgebung.
Warum diese Unterscheidung wichtig ist
Unternehmen möchten KI heute nicht nur testen, sondern produktiv einsetzen. Dafür braucht es ein gemeinsames Verständnis der verschiedenen Ebenen.
Das KI-im-Marketing-Framework des DIM beschreibt diesen Perspektivwechsel als Entwicklung vom reinen Tooldenken hin zu einem arbeitsfähigen System aus:
- Verständnis
- Steuerung
- Nutzung
- Integration
KI wird dabei nicht als isoliertes Tool betrachtet, sondern als integriertes Marketing-, Arbeits- und Wissenssystem.
Ohne gemeinsame Sprache entstehen Missverständnisse
Viele Unternehmen starten mit einzelnen Anwendungen wie:
- Chatbots
- Textgeneratoren
- Bildgeneratoren
- Recherche-Tools
- Präsentationshilfen
Das ist für erste Erfahrungen sinnvoll. Für eine nachhaltige Nutzung reicht es jedoch nicht aus. Ohne gemeinsame Begriffe entstehen Missverständnisse, falsche Erwartungen und ineffiziente Prozesse. Deshalb schafft das Glossar eine gemeinsame Sprache für den praktischen KI-Einsatz.
Warum „Prompts statt Tools“ auch für das Glossar gilt
Der KI-Markt wirkt auf den ersten Blick riesig und unübersichtlich. Tatsächlich greifen viele Anwendungen auf dieselben oder ähnliche Basismodelle zurück.
Unterschiede entstehen häufig nicht durch das Modell
Die Unterschiede zwischen KI-Anwendungen entstehen oft durch:
- Benutzeroberflächen
- Workflows
- Integrationen
- Rechtekonzepte
- Anbieterlogiken
Deshalb genügt es nicht, lediglich Toolnamen zu kennen. Unternehmen müssen verstehen, auf welcher Ebene sie sich gerade bewegen.
Das DIM-Prinzip „Prompts statt Tools“
Das DIM-Prinzip „Prompts statt Tools“ beschreibt genau diesen Perspektivwechsel. Der strategische Nutzen entsteht nicht durch immer neue Werkzeuge, sondern durch Klarheit im Zusammenspiel von:
- Modellen
- Prompts
- Prozessen
Für das Glossar bedeutet das: Begriffe werden nicht isoliert erklärt, sondern immer in ihrem praktischen Unternehmenskontext betrachtet.
Ein Begriff ist erst verstanden, wenn folgende Fragen beantwortet sind
- Was bedeutet er technisch?
- Wie verwenden Anbieter ihn?
- Was bedeutet er konkret für Unternehmen?
- Welche Missverständnisse entstehen häufig
- Welche Entscheidungen hängen daran?
Vertiefen Sie Ihr Wissen mit unserem Prompting Powerbook und lernen Sie, wie Sie gezielte KI-Abfragen formulieren, um optimale Ergebnisse in KI-generierten Antworten zu erzielen. Oder profitieren Sie von unserer individuellen KI-Beratung, um maßgeschneiderte Strategien für die Zukunft Ihres Unternehmens in einer KI-gesteuerten Suchwelt zu entwickeln.
Das Prompting E-Book ist für alle, die die Potenziale von KI im hybriden Marketing entdecken möchten. In unserem E-Book erwartet Sie:
- Rolle von KI im hybriden Marketing
- Grundlagen des Prompt Engineerings
- Methoden zur Prompt-Erstellung
- Nützliche Vorlagen & Exklusiver GPT-Zugriff
- Übungen zur praktischen Umsetzung
Entdecken Sie jetzt in unserem E-Book, wie verschiedene Methoden des Prompt Engineerings die Content-Erstellung optimieren und das hybride Arbeiten erleichtern können. Profitieren Sie von unseren praxisnahen Anleitungen und exklusiven Tools – ein unverzichtbarer Leitfaden für jeden modernen Marketer.
Agent, Assistant, Copilot und GPT richtig unterscheiden
Ein Schwerpunkt des Glossars liegt auf Begriffen, die besonders häufig verwechselt werden.
KI-Assistent vs. KI-Agent: Ein KI-Assistent unterstützt Menschen in der Regel dialogisch, auf Anfrage und innerhalb klar definierter Grenzen.
Ein KI-Agent geht deutlich weiter. Er kann:
- Aufgaben planen
- Werkzeuge nutzen
- Zwischenschritte durchführen
- Ergebnisse prüfen
- Prozesse fortsetzen
In der Praxis ist die Grenze jedoch nicht immer eindeutig, da Anbieter den Begriff „Agent“ unterschiedlich definieren.
Was ist ein Copilot? Begriffe wie Microsoft 365 Copilot oder GitHub Copilot werden häufig missverstanden. Copilots sind keine Basismodelle. Es handelt sich um Assistenzsysteme, die in bestehende Arbeitsumgebungen integriert sind. Je nach Produkt enthalten sie:
- Assistenzfunktionen
- Integrationen
- Agentische Funktionen
Die Bezeichnung beschreibt also eher die Rolle innerhalb eines Systems als die zugrunde liegende Technologie.
Warum GPT oft missverstanden wird: Auch der Begriff GPT wird unterschiedlich verwendet. GPT kann bedeuten:
- eine Modellarchitektur
- eine Modellfamilie
- eine Funktion innerhalb von ChatGPT
- generative KI im Allgemeinen
Diese Mehrdeutigkeit macht eine präzise Einordnung notwendig.
Die drei Definitionsebenen des DIM-Glossars
Um Missverständnisse zu vermeiden, arbeitet das Glossar mit drei Perspektiven:
- Technische Definition: Was bedeutet der Begriff fachlich?
- Anbieterdefinition: Wie nutzen Plattformen und Hersteller den Begriff?
- DIM-Definition: Welche praxisorientierte Arbeitsdefinition empfiehlt das Deutsche Institut für Marketing?
Dadurch wird sichtbar, ob ein Begriff fachlich stabil, anbieterabhängig oder primär marketinggetrieben ist.
Warum gemeinsame Begriffe für Unternehmen wichtig sind
Ein KI-Glossar ist im Jahr 2026 weit mehr als ein Nachschlagewerk.
Ein Glossar wird zum Steuerungsinstrument
Unternehmen benötigen gemeinsame Begriffe, um KI effektiv einzusetzen. Ohne gemeinsame Sprache entstehen Missverständnisse zwischen:
- Marketing
- IT
- Datenschutz
- Geschäftsführung
- Agenturen
- externen Dienstleistern
Was die eine Person als Agent bezeichnet, versteht die andere als Workflow. Was als Copilot verkauft wird, wird intern möglicherweise als Basismodell interpretiert.
Die Folgen unklarer Begrifflichkeiten
Unklare Definitionen führen häufig dazu, dass:
- falsche Tools gekauft werden
- Automatisierungspotenziale überschätzt werden
- Datenschutzrisiken falsch bewertet werden
- Schulungen zu allgemein bleiben
- KI-Ergebnisse nicht ausreichend geprüft werden
- Governance-Regeln ins Leere laufen
Das DIM-Glossar schafft Orientierung und ermöglicht handlungsfähige Entscheidungen.
Das Ziel des DIM-Glossars: Orientierung statt Begriffswirrwarr
Das KI-Glossar des Deutschen Instituts für Marketing verfolgt eine klare Grundhaltung: KI soll nicht mystifiziert werden. Sie soll verständlich, steuerbar und nutzbar werden.
Wie das Glossar arbeitet
Das Glossar:
- erklärt Begriffe technisch und praxisnah
- unterscheidet Fach-, Anbieter- und Trendbegriffe
- zeigt typische Missverständnisse
- ordnet Begriffe in das KI-im-Marketing-Framework ein
- macht ihre Bedeutung für Marketing, Kommunikation, Vertrieb, Führung und Organisation sichtbar
Der entscheidende Punkt ist nicht, jedes neue KI-Wort zu kennen. Entscheidend ist, KI-Begriffe richtig einordnen zu können.
Glossarbegriff 1: LLM
Kurzdefinition: Ein LLM (Large Language Model) ist ein großes Sprachmodell, das Sprache verarbeitet und neue Texte erzeugen kann. Es bildet die technologische Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen wie Chatbots, Schreibassistenten oder Analysewerkzeuge.
Einfach erklärt: Ein LLM kann man sich als leistungsfähiges Sprachsystem vorstellen. Es wurde mit großen Mengen an Text trainiert und erkennt dadurch Muster in Sprache.
Wenn Nutzer Fragen stellen oder Aufgaben formulieren, berechnet das Modell, welche Antwort mit hoher Wahrscheinlichkeit passend ist.
Wichtig: Ein LLM versteht Sprache nicht wie ein Mensch. Es arbeitet auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten. Deshalb können Antworten überzeugend wirken und dennoch fachliche Fehler enthalten.
Warum ist das wichtig? Viele KI-Anwendungen basieren auf denselben oder ähnlichen Sprachmodellen. Die Unterschiede entstehen häufig durch:
- Oberfläche
- Datenzugriff
- Workflows
- Integrationen
- Steuerungsmechanismen
Wer LLMs versteht, erkennt schneller, warum mehr Tools nicht automatisch bessere Ergebnisse liefern. Entscheidend ist das Zusammenspiel von Modell, Prompt, Daten und Qualitätsregeln.
Begriffsstatus: Eindeutiger Fachbegriff. Der Begriff LLM wird technisch relativ stabil verwendet. Unterschiede entstehen meist dadurch, dass Anbieter ihre Produkte und die zugrunde liegenden Modelle nicht immer sauber voneinander trennen.
Definitionsebenen
Technische Definition: Ein LLM ist ein großes neuronales Sprachmodell, das auf umfangreichen Textdaten trainiert wurde und Sprache tokenweise verarbeitet.
Anbieterdefinition: Anbieter sprechen häufig von Produkten wie ChatGPT, Claude oder Gemini, obwohl diese Anwendungen, Oberflächen oder Modellfamilien darstellen.
DIM-Definition: Ein LLM ist die sprachzentrierte Basistechnologie hinter generativen KI-Anwendungen. Für Unternehmen ist entscheidend, Modell, Anwendung, Plattform und Workflow sauber voneinander zu unterscheiden.
Häufige Missverständnisse
Ist ChatGPT ein LLM?
Nein. ChatGPT ist eine Anwendung. Das LLM ist die zugrunde liegende Technologie.
Sind LLMs objektiv?
Nein. LLMs erzeugen plausible Antworten auf Basis von Trainingsdaten und Eingaben. Sie besitzen kein eigenes Faktenverständnis.
Verwandte Begriffe
- Basismodell
- Transformer
- Token
- Prompt
- Reasoning
- RAG
- KI-Assistent
- Plattform
Erweitern Sie Ihr Expertenwissen und perfektionieren Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich KI im Marketing, indem Sie an unseren geplanten Seminaren teilnehmen. Hier Erfahren Sie alles Wichtige zu den anstehenden Seminarterminen:
DIM-Einschätzung
LLMs bilden die zentrale Grundlage generativer KI. Ihre Bedeutung wird weiter wachsen. Für Unternehmen wird jedoch weniger entscheidend sein, welches Modell verwendet wird, sondern wie dieses Modell in Prozesse, Workflows, Assistenten und Governance-Strukturen eingebunden wird.
Dieses Glossar wird sukzessive erweitert.
Sie benötigen Unterstützung bei der Entwicklung eines gemeinsames KI-Verständnisses im Unternehmen?
Lassen Sie sich von unserem Experten beraten.
FAQ
Was ist ein LLM?
Ein großes Sprachmodell, das Texte verstehen, erzeugen, zusammenfassen und umformulieren kann.
Ist ChatGPT ein LLM?
Nein. ChatGPT ist die Anwendung, die verschiedene Modelle und Funktionen nutzt.
Wofür brauchen Unternehmen LLMs?
Für Wissensarbeit, Kommunikation, Analysen, Recherchen, Textproduktion und Prozessunterstützung.
Sind LLMs fehlerfrei?
Nein. Sie können fehlerhafte oder erfundene Informationen erzeugen und müssen deshalb geprüft werden.
#KIGlossar #KIBegriffe #KISprache #generativeKI
