Das kleine AI-Marketing Glossar für den großen Überblick
Was genau ist ein Prompt? Was bedeutet Finetuning? Und wo liegt eigentlich der Unterschied zwischen AI, GenAI und LLM?
Wenn du bei künstlicher Intelligenz nicht nur nicken, sondern wirklich verstehen willst, bist du hier richtig.
In unserem Glossar erklären wir dir die wichtigsten Begriffe aus der Welt des AI-Marketings – verständlich, praxisnah und auf den Punkt. Für alle, die AI nicht nur hören, sondern auch nutzen wollen.
AI-Marketing Glossar
Hier findest du kurze, verständliche Erklärungen zu wichtigen Begriffen rund um AI, digitale Transformation und Marketing.
Damit du Trends einordnen und Entwicklungen besser bewerten kannst.
Agent (AI-Agent)
Ein AI-Agent ist ein automatisierter Prozess, der eigenständig Aufgaben erledigt – z. B. automatisch E-Mails verschicken oder Social-Media-Posts erstellen.
Oft arbeiten mehrere Agents zusammen in einer sogenannten Agent Chain.
AI Act
Der EU AI Act ist eine Verordnung zur Regulierung künstlicher Intelligenz in Europa. Er legt fest, wie AI eingesetzt werden darf – je nach Risiko.
AI (Artificial Intelligence)
Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme, die Aufgaben erledigen, für die menschliche Intelligenz nötig wäre – z. B. Texte schreiben, Bilder generieren oder Daten auswerten.
AI-Avatar
Ein AI-Avatar ist ein digitaler Charakter, der mit künstlicher Intelligenz gesteuert wird. Er kann sprechen, reagieren und z. B. im Onboarding, Training oder Marketing eingesetzt werden.
AI-Marketing
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Marketing – z. B. zur Personalisierung, Automatisierung, Analyse oder Content-Erstellung. Ziel: effizientere, datengetriebene Kommunikation.
Automatisierung (Marketing Automation)
Der Einsatz von Software und KI, um wiederkehrende Marketing-Aufgaben zu vereinfachen, zu beschleunigen und dabei Inhalte, Zeitpunkte oder Kanäle zu personalisieren. Dies reicht vom automatisierten E-Mail-Versand bis zur Kampagnen-Optimierung in Echtzeit.
Beispiel: KI-gestützte Tools, die Social-Media-Posts planen und zum optimalen Zeitpunkt veröffentlichen, abgestimmt auf Zielgruppe und Kanalverhalten.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet – und zwar mit besonders vielen Schichten („deep“). Damit kann die AI komplexe Muster in unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos, Sprache oder Ton erkennen.
Deep Learning steckt hinter vielen Anwendungen, die heute als „intelligent“ wahrgenommen werden – von Chatbots über LLMs bis zu Bildgeneratoren.
Beispiel:
Spracherkennung in Chatbots, automatische Objekterkennung in Videos oder das Erstellen von Bildern mit Tools wie Midjourney.
Embedding
Eine Technik, um Wörter oder ganze Inhalte als Zahlen (Vektoren) darzustellen. Damit kann die AI Zusammenhänge erkennen und Inhalte besser „verstehen“.
Finetuning
Ein AI-Modell wird mit spezifischen Daten (z. B. aus deinem Unternehmen) nachtrainiert, damit es besser zur Zielgruppe, Tonalität oder Aufgabe passt.
GenAI (Generative AI)
Generative AI erstellt Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder sogar Code – basierend auf Prompts. Tools wie ChatGPT, Midjourney oder DALL·E basieren auf GenAI.
Halluzination
Wenn eine AI Inhalte erfindet oder falsche Informationen glaubwürdig präsentiert. Ein bekanntes Problem bei Sprachmodellen – daher ist menschliches Review oft nötig.
LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein großes Sprachmodell wie GPT oder Claude, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde. Es kann Texte verstehen, schreiben und zusammenfassen.
Mindkit & Mindset
Mindkit ist unser strategisches System für AI-Transformation. Das passende Mindset sorgt dafür, dass Tools nicht nur da sind, sondern wirken.
Mehr dazu: Mindkit entdecken
Prompt
Ein Prompt ist die Eingabe, mit der man ein Sprachmodell wie ChatGPT anweist, etwas zu tun – z. B. „Schreibe eine Produktbeschreibung“. Gute Prompts liefern bessere Ergebnisse.
Prompt Engineering
Die Kunst, Prompts so zu gestalten, dass sie optimale Resultate liefern. Eine Schlüsselkompetenz im Umgang mit generativer AI.
Retrieval (RAG)
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dabei kombiniert AI aktuelle oder externe Informationen mit ihren Trainingsdaten, um relevantere Antworten zu liefern.
Token
Tokens sind Textbausteine (z. B. Wörter oder Wortteile), mit denen Sprachmodelle rechnen. Die Tokenanzahl bestimmt oft, wie lang oder detailliert eine Antwort sein darf.
Training
Die Phase, in der ein AI-Modell mit Daten „gefüttert“ wird, um Muster zu erkennen. Je besser das Training, desto verlässlicher das Modell.
Mehr als nur Begriffe?
Entdecke, wie wir AI konkret einsetzen,
z. B. mit Mindkit AI oder dem KI-Check.
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