Künstliche Intelligenz verändert den E-Commerce, das Marketing und die Webentwicklung grundlegend. Von automatisierten Produktempfehlungen über intelligente Suchsysteme bis hin zu personalisiertem Content – KI schafft neue Effizienz, Präzision und Kundenerlebnisse. Gleichzeitig ist sie für viele Entscheider noch ein komplexes Thema voller Fachbegriffe. Unser KI-Glossar erklärt die wichtigsten Technologien, Methoden und Begriffe verständlich und praxisnah. So verstehen Sie, wie KI konkret in Online-Shops, Websites und digitalen Prozessen eingesetzt werden kann.
- LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein Sprachmodell, das große Mengen an Textdaten analysiert, um Sprache zu verstehen, zu interpretieren und selbst zu erzeugen. Es bildet die Grundlage vieler moderner KI-Tools wie ChatGPT oder Copilot.
Wichtig für: Content-Automatisierung, Produktbeschreibungen, Chatbots und intelligente Textgenerierung im E-Commerce. - Vektordatenbank
Vektordatenbanken speichern Inhalte nicht nach Keywords, sondern nach Bedeutung – in sogenannten semantischen Vektoren. Dadurch kann KI ähnliche Produkte, Texte oder Kundenanfragen besser zuordnen.
Wird eingesetzt von: Suchsystemen, Empfehlungstools und personalisierten E-Commerce-Plattformen. - Prompt Engineering
Prompt Engineering beschreibt das gezielte Formulieren von Eingaben, um KI-Systeme zu optimalen Ergebnissen zu führen. Ein präziser Prompt kann die Qualität von Text-, Bild- oder Code-Generierungen stark verbessern.
Wichtig für: Marketing-Teams, Content-Erstellung, Automatisierung und KI-gestützte Kommunikation. - Embeddings
Embeddings wandeln Texte, Bilder oder Audioinhalte in Zahlenräume um, die deren Bedeutung abbilden. So können KI-Systeme Inhalte semantisch verstehen und ähnliche Themen oder Produkte erkennen.
Wird eingesetzt von: KI-Suchfunktionen, Recommendation Engines und automatischen Produktvergleichen. - Fine-Tuning
Beim Fine-Tuning wird ein KI-Modell mit firmeneigenen Daten nachtrainiert, um Tonalität, Fachsprache oder Produktwissen zu übernehmen. So entstehen maßgeschneiderte Modelle mit echtem Markencharakter.
Wichtig für: Unternehmen mit individuellen Produkten, Corporate Voice und branchenspezifischem Know-how. - Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG verbindet Sprachmodelle mit externen Wissensquellen, um faktenbasierte und aktuelle Antworten zu liefern. Damit kann eine KI auf interne Daten, Produktkataloge oder Support-Dokumente zugreifen.
Wird eingesetzt von: KI-Assistenten, Chatbots und Knowledge-Systemen in Unternehmen. - API-Integration
APIs binden KI-Funktionen direkt in bestehende Systeme wie Shopware, Shopify oder CMS ein. So entstehen intelligente, automatisierte Prozesse ohne Medienbrüche.
Wichtig für: Webentwicklung, Schnittstellen-Programmierung und E-Commerce-Automatisierung. - Machine Learning (ML)
ML ist der Teil der KI, bei dem Systeme selbstständig aus Daten lernen und Muster erkennen. Es optimiert Prozesse und ermöglicht datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit.
Wird eingesetzt von: Preisoptimierung, Betrugserkennung, Warenwirtschaft und Marketing-Automatisierung. - Neurales Netz
Ein künstliches neuronales Netz imitiert die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns und erkennt komplexe Muster. Dadurch kann KI Sprache, Bilder und Kundenverhalten intelligent auswerten.
Wichtig für: Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Nutzeranalyse in digitalen Plattformen. - Recommendation Engine
Empfehlungssysteme schlagen automatisch passende Produkte oder Inhalte vor – basierend auf Verhalten, Trends oder Vorlieben. Das steigert Conversion und Warenkorbwert.
Wird eingesetzt von: Online-Shops, Streaming-Plattformen und personalisierten Newsletter-Systemen. - Chatbot / AI Assistant
Ein Chatbot führt natürliche Gespräche, beantwortet Fragen und begleitet Kunden durch den Kaufprozess. Moderne Varianten lernen selbstständig und verbessern sich mit jeder Interaktion.
Wichtig für: Kundensupport, Leadgenerierung und 24/7-Service im E-Commerce. - Computer Vision
Computer Vision ermöglicht Maschinen, Bilder und Videos zu „sehen“ und zu interpretieren. So können Produkte automatisch erkannt, kategorisiert und geprüft werden.
Wird eingesetzt von: Bildsuche, Qualitätskontrolle und visueller Produkterkennung in Online-Shops. - Natural Language Processing (NLP)
NLP befähigt Computer, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und darauf zu reagieren. Es ist Grundlage für Textanalyse, Chatbots und semantische Suchfunktionen.
Wichtig für: Kundenservice, Content-Automatisierung und intelligente Suchsysteme. - Predictive Analytics
Predictive Analytics nutzt historische Daten, um zukünftige Ereignisse wie Absatztrends oder Retourenquoten vorherzusagen. So lassen sich Marketing und Lagerbestände datenbasiert steuern.
Wird eingesetzt von: Online-Händlern, Marketing-Teams und Logistiksystemen. - Data Pipeline
Eine Data Pipeline sammelt, bereinigt und strukturiert Daten für die Nutzung in KI-Systemen. Sie sorgt dafür, dass alle Daten aktuell, vollständig und analysierbar sind.
Wichtig für: Entwickler, Datenanalysten und KI-basierte Prozessautomatisierung. - Model Inference
Inference beschreibt die Anwendung eines trainierten Modells auf neue Daten – also den Moment, in dem die KI „antwortet“. Das ist der produktive Einsatz der gelernten Intelligenz.
Wird eingesetzt von: Chatbots, automatisierten Textgeneratoren und Empfehlungssystemen. - Training Data
Die Trainingsdaten bilden die Basis jeder KI und bestimmen, wie genau und relevant ihre Ergebnisse sind. Je sauberer und diverser die Daten, desto intelligenter die Anwendung.
Wichtig für: alle Unternehmen, die KI mit eigenen Produkt-, Kunden- oder Inhaltsdaten einsetzen wollen. - KI-Copilot
Ein KI-Copilot unterstützt Mitarbeitende bei Routineaufgaben und Vorschlägen im Arbeitsalltag. Er verbessert Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit im digitalen Workflow.
Wird eingesetzt von: Marketing, Entwicklung, Support und Content-Teams. - Datenschutz & DSGVO
KI-Systeme müssen personenbezogene Daten sicher, transparent und rechtskonform verarbeiten. Datenschutz schafft Vertrauen bei Kunden und ist rechtlich unverzichtbar.
Wichtig für: alle E-Commerce-, CRM- und Marketinglösungen mit Kundendaten. - Explainable AI (XAI)
Erklärbare KI macht nachvollziehbar, wie Entscheidungen oder Vorschläge entstehen. Das stärkt Vertrauen, Transparenz und Akzeptanz in automatisierten Prozessen.
Wird eingesetzt von: Entscheidern, Compliance-Abteilungen und bei sensiblen Business-Anwendungen.