AEO · Answer Engine Optimization
Optimierung dafür, dass Ihre Inhalte in den Antworten von ChatGPT, Claude und Gemini auftauchen.
AEO ist die nächste Schicht über klassischer SEO. Statt um Klicks auf einen Listen-Eintrag geht es darum, dass die KI Ihre Inhalte in einer durchformulierten Antwort als Quelle zitiert. Wer in den KI-Antworten nicht vorkommt, taucht in der Recherche eines Mittelständlers nicht mehr auf. Die Voraussetzungen sind klare Definitionen, konkrete Zahlen, namentlich genannte Quellen und sauberes strukturiertes Markup.
RAG · Retrieval Augmented Generation
Verfahren, bei dem die KI nur auf Ihren eigenen Dokumenten antwortet und die Quelle mitliefert.
Bei RAG sucht das System für jede Anfrage zuerst die passenden Stellen in Ihrer Wissensbasis (FAQs, Verträge, Anleitungen) und schickt sie zusammen mit der Frage an die KI. Die KI formuliert die Antwort ausschließlich auf Basis dieser Quellen und liefert die Belegstelle mit. Vorteile: keine Halluzination, kein Trainingsaufwand bei neuen Dokumenten, klare Verantwortung.
Halluzination
Wenn die KI etwas dazu erfindet, weil sie keine Quelle hat, aber trotzdem antworten will.
Generative KI ohne Quellenbindung neigt dazu, plausible, aber falsche Aussagen zu machen. Im Mittelstand ist das ein Compliance- und Reputationsrisiko. Gegenmittel ist Quellenbindung (RAG), eine konservative Eskalationsschwelle und eine Stichprobenprüfung durch einen verantwortlichen Menschen.
AV-Vertrag · Auftragsverarbeitung
Vertrag nach Artikel 28 DSGVO, der regelt, wie ein Dienstleister mit Ihren personenbezogenen Daten umgeht.
Sobald personenbezogene Daten durch einen externen Dienst laufen, brauchen Sie einen AV-Vertrag. Bei jedem KI-Anbieter sollten Sie diesen Vertrag mit dem Angebot bekommen, nicht erst nach Vertragsabschluss. Der Vertrag definiert Rechte, Löschfristen, Subdienstleister und Zugriffsrechte.
EU AI Act
EU-Verordnung, die KI-Anwendungen in vier Risikoklassen einteilt und Pflichten daran knüpft.
Der EU AI Act ist seit 2024 in Kraft und wird gestaffelt anwendbar. Für die meisten Mittelstandsanwendungen fällt die Risikoklasse niedrig aus, mit Transparenz- und Dokumentationspflichten. Hochrisiko-Anwendungen (Bewerberauswahl, Kreditvergabe, medizinische Diagnose) brauchen umfangreichere Dokumentation und Konformitätsbewertung.
DSFA · Datenschutz-Folgeabschätzung
Strukturierte Risikoanalyse für Verarbeitungen mit hohem Risiko für die Rechte Betroffener.
Eine DSFA ist nicht für jede KI-Anwendung Pflicht, aber für jede sinnvoll, die mit Kundendaten arbeitet. Sie dokumentiert, welche Daten verarbeitet werden, welche Risiken bestehen und wie sie reduziert werden. White Fox liefert die DSFA-Vorlage mit jedem Setup mit.
LLM · Large Language Model
Großes Sprachmodell, das auf Basis seiner Trainingsdaten Texte versteht und generiert.
Bekannte LLMs sind GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) und Mistral (Frankreich). Für DSGVO-konforme Setups im Mittelstand setzen wir auf EU-Anbieter mit AV-Vertrag, also Mistral aus Frankreich oder Anthropic mit EU-Setup.
Token
Kleinste Verarbeitungseinheit eines LLM, ungefähr ein halbes Wort oder ein Wortbestandteil.
LLMs werden nach Tokens abgerechnet. Ein deutscher Satz mit 20 Wörtern entspricht etwa 30 bis 40 Tokens. Wer die Token-Kosten verstehen will, sollte sich Eingabe- und Ausgabetokens getrennt anschauen, weil Ausgabe oft teurer ist.
Lead-Qualifizierung
Systematischer Prozess, um aus eingehenden Anfragen die kauffähigen herauszufiltern.
Im Vertrieb verbringt das Team einen großen Teil der Zeit damit, schlecht passende Anfragen zu sortieren. Eine KI kann im Dialog Bedarf, Budget und Zeitrahmen vorklären. Was übrig bleibt, ist eine sortierte Liste mit klarer Lead-Score, an der der Vertrieb anknüpfen kann.
Knowledge Base
Strukturierte Sammlung Ihrer Dokumente, Anleitungen und FAQs als Grundlage für KI-Antworten.
Die Knowledge Base ist das Fundament jeder Service Machine. Je sauberer und aktueller Ihre Dokumente, desto besser sind die KI-Antworten. Vor jedem Setup machen wir mit Ihnen einen Quellen-Check und priorisieren, was zuerst überarbeitet werden sollte.
Embeddings · Vektor-Datenbank
Mathematische Repräsentation Ihrer Inhalte, die semantische Ähnlichkeit zwischen Texten misst.
Embeddings sind das Mittel, mit dem RAG-Systeme die richtigen Dokumentstellen für eine Frage finden. Im Mittelstandsetup speichern wir Embeddings in einer EU-gehosteten Vektordatenbank, oft Qdrant oder pgvector auf eigenem Server.
Prompt Engineering
Die handwerkliche Kunst, einer KI eine Aufgabe so klar zu beschreiben, dass sie zuverlässig liefert.
Im Setup-Prozess schreiben wir System-Prompts, die definieren, wie die KI antworten soll, welche Tonalität sie hat, wann sie eskaliert und welche Aussagen sie nie machen darf. Ein Prompt ist mehr Vertrag als Magie.
Human-in-the-Loop
Modell, bei dem Menschen die KI-Ergebnisse stichprobenartig prüfen und nachsteuern.
Wir verwenden den Begriff zurückhaltend, weil er oft missverstanden wird. Bei 800 Service-Tickets pro Monat kann nicht jede Antwort manuell geprüft werden. Realität ist Stichprobenprüfung, klare Eskalationsregeln und ein verantwortlicher Mensch, der Tonalität und Qualität nachsteuert.
Agent
KI-System, das mehrere Schritte plant und ausführt, statt nur eine einzelne Antwort zu liefern.
Ein Agent kann zum Beispiel einen Lead aus dem Formular nehmen, die Firma recherchieren, einen Lead-Score berechnen und ihn ins CRM eintragen. Im Mittelstand setzen wir Agenten gezielt für klar definierte Workflows ein, nicht für Open-Ended-Aufgaben.
Festpreis-Modell
Vertragsmodell, bei dem Sie vor Vertragsstart wissen, was die Lösung kostet, ohne Stundensatz.
Die Alternative ist Beratertage zu Stundensätzen, die schnell ins Offene gleiten können. Im Festpreis ist die Einrichtung als einmaliger Preis definiert, die monatliche Betreuung als Pauschale. Sie haben Planungssicherheit, wir die Einladezeit zur Optimierung.
Sichtbarkeit in KI-Suchen
Maß dafür, wie oft Ihr Unternehmen oder Ihre URL in KI-generierten Antworten zitiert wird.
Aus unseren laufenden Projekten sehen wir realistische Zielbereiche von acht bis vierzehn KI-Erwähnungen pro Monat, plus zwei bis vier neue Top-10-Platzierungen bei Google. Voraussetzung ist Substanz: konkrete Zahlen, eigene Erfahrung, klare Definitionen.
