Agentic AI
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die autonom handeln, um mehrstufige Ziele zu erreichen – ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt auslösen muss. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die auf einzelne Prompts reagiert, plant Agentic AI selbstständig, trifft Entscheidungen und führt Aufgabensequenzen aus – oft in Verbindung mit externen Datenquellen und Tools. In Unternehmen wird Agentic AI zunehmend eingesetzt, um komplexe Workflows wie Reporting, Content-Erstellung und Kommunikation zu automatisieren.
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Agentic Enterprise
Ein Agentic Enterprise ist eine Organisation, in der KI-Agenten ganze Workflows autonom übernehmen – inklusive Denken, Entscheiden und Kommunizieren. Statt KI als passiven Assistenten einzusetzen, integriert das Agentic Enterprise autonome Agenten in seine Kernprozesse: Datenaktualisierungen, Content-Produktion und Stakeholder-Kommunikation laufen mit minimalem menschlichen Eingriff ab. Das Konzept steht für den Wandel von KI-unterstützter zu KI-orchestrierter Arbeit.
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Agentic Slides
Agentic Slides sind Präsentationsfolien, die autonom auf Änderungen in verbundenen Unternehmenssystemen reagieren. Statt statischer Dokumente rufen Agentic Slides Live-Daten aus Quellen wie CRM, ERP oder BI-Tools ab und aktualisieren ihren Inhalt automatisch. Wenn sich KPIs ändern oder neue Informationen vorliegen, werden die betroffenen Folien ohne manuellen Aufwand aktualisiert. Das Konzept macht Präsentationen zu einem lebendigen Teil der Dateninfrastruktur eines Unternehmens.
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KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das seine Umgebung wahrnimmt, über Kontext nachdenkt und autonom Aktionen ausführt, um ein definiertes Ziel zu erreichen – ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt auslösen muss. Im Gegensatz zu einem Chatbot, der auf einen einzelnen Prompt antwortet, plant ein KI-Agent mehrstufige Aufgaben, nutzt Tools und passt sich anhand der beobachteten Ergebnisse an. KI-Agenten können eigenständig oder als Teil größerer Multi-Agenten-Systeme operieren und werden zunehmend in Unternehmenssoftware eingebettet, um komplexe Workflows bereichsübergreifend zu automatisieren.
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Autonomer Agent
Ein autonomer Agent ist ein KI-System, das selbstständig Ziele verfolgt, Entscheidungen trifft und Aufgaben über einen längeren Zeitraum ausführt – ohne kontinuierliche menschliche Steuerung. Was einen autonomen Agenten von einem einfachen Automatisierungsskript unterscheidet, ist seine Fähigkeit zu denken, sich an neue Informationen anzupassen und mit unerwarteten Situationen umzugehen. Autonome Agenten verfolgen den Fortschritt auf ein Ziel hin über mehrere Schritte und Sitzungen, was sie für komplexe Unternehmens-Workflows geeignet macht – wie automatisiertes Reporting, Content-Updates und Kommunikationsmanagement.
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Agent-Loop
Der Agent-Loop ist der grundlegende Betriebszyklus eines autonomen KI-Agenten. Er durchläuft kontinuierlich vier Phasen: Wahrnehmung, Denken, Handeln und Beobachtung. Der Loop wiederholt sich, bis die Aufgabe abgeschlossen ist. Dies ist der Mechanismus hinter Agentic AI-Systemen – er ermöglicht es Agenten, komplexe, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen, die ein einfaches Prompt-and-Response-Modell nicht leisten könnte.
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Orchestrator-Agent
Ein Orchestrator-Agent ist ein spezialisierter KI-Agent, der die Arbeit anderer Agenten koordiniert und steuert. In einem Multi-Agenten-System empfängt der Orchestrator ein übergeordnetes Ziel, zerlegt es durch Aufgabenzerlegung in Teilaufgaben und weist sie den passenden Spezialagenten zu. Dieses Muster ermöglicht die zuverlässige Automatisierung komplexer, mehrstufiger Unternehmens-Workflows.
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Multi-Agenten-System
Ein Multi-Agenten-System ist ein Aufbau, bei dem mehrere autonome KI-Agenten zusammenarbeiten und jeweils einen spezifischen Teil einer größeren Aufgabe übernehmen. Typischerweise koordiniert ein Orchestrator-Agent den Workflow, während Spezialagenten definierte Teilaufgaben ausführen. In Unternehmensumgebungen ermöglichen Multi-Agenten-Systeme die vollständige Automatisierung komplexer Workflows – von der Recherche über die Content-Erstellung bis zur Distribution.
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Generative KI
Generative KI bezeichnet KI-Systeme, die auf einen Prompt oder eine Aufgabe hin neue Inhalte erstellen – wie Texte, Bilder, Code oder strukturierte Daten – anstatt vorhandene Informationen lediglich zu analysieren oder zu klassifizieren. Angetrieben von Large Language Models und anderen Foundation-Modellen kann generative KI Dokumente verfassen, Berichte zusammenfassen, Folieninhalte produzieren und Daten in natürliche Sprache übersetzen. In Unternehmen ist sie die Kerntechnologie hinter modernen KI-Assistenten, Dokumentenautomatisierungstools und Präsentationsgeneratoren.
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Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-System, das auf enormen Mengen an Textdaten trainiert wurde und Sprache auf menschlichem Niveau verstehen, erzeugen und transformieren kann. LLMs bilden die Grundlage für eine Vielzahl von Anwendungen – von Chatbots und Schreibassistenten bis hin zu automatischer Dokumenterstellung und Datenzusammenfassung. In Unternehmenssoftware werden LLMs zunehmend in Workflows eingebettet, um unstrukturierte Daten zu interpretieren, Inhalte zu verfassen und Informationen zwischen Systemen automatisch zu übersetzen.
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KI-Präsentationsersteller
Ein KI-Präsentationsersteller ist ein Tool, das künstliche Intelligenz einsetzt, um automatisch Foliendeck zu generieren, zu strukturieren und zu gestalten – basierend auf Nutzereingaben wie einem Thema, einem Textdokument oder einer Datendatei. Die meisten KI-Präsentationsersteller folgen einem ähnlichen Prozess: Die KI analysiert die Eingabe, erstellt eine logische Folienstruktur, wendet ein passendes Layout und Design an und befüllt den Inhalt. Fortgeschrittene KI-Präsentationsersteller gehen über einmalige Generierung hinaus: Sie verbinden sich mit Live-Datenquellen, passen Decks an verschiedene Zielgruppen an und halten Präsentationen automatisch aktuell.
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Prompt-to-Deck
Prompt-to-Deck beschreibt die Generierung einer vollständigen Präsentation aus einer kurzen natürlichsprachlichen Anweisung. Ein System Generativer KI erstellt daraus ein fertiges Foliendeck. Fortgeschrittene Prompt-to-Deck-Systeme gehen über Vorlagen hinaus und sind vergleichbar mit einem vollwertigen KI-Präsentationsersteller. Der Begriff wird synonym mit "Text-to-Presentation" verwendet.
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Datengetriebene Präsentation
Eine datengetriebene Präsentation ist ein Foliendeck, dessen Inhalte direkt aus Live-Datenquellen stammen statt manuell eingegeben zu werden. Das Ergebnis ist eine Living Presentation, die stets aktuelle Daten widerspiegelt – und die Grundlage der Agentic Slides-Architektur bildet.
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Living Presentation
Eine Living Presentation ist ein Foliendeck, das sich kontinuierlich aktualisiert und stets die neuesten Daten widerspiegelt. Sie ist eine praktische Umsetzung des Agentic Slides-Konzepts und das natürliche Ergebnis datengetriebener Präsentations-Workflows. Living Presentations sind besonders wertvoll für wiederkehrende Formate wie Management-Reports und Investoren-Updates.
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Adaptive Präsentation
Eine adaptive Präsentation passt ihren Inhalt, ihre Struktur oder Länge automatisch an den Kontext an. Sie ist eine praktische Anwendung von KI-gesteuerten Workflows in der Präsentationsebene und verwandt mit dem Living Presentation-Konzept – kombiniert dynamischen Inhalt mit zielgruppenorientierter Anpassung.
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KI-Orchestrierung
KI-Orchestrierung bezeichnet die Koordination mehrerer KI-Agenten, Tools und Datenquellen zur Ausführung eines komplexen, mehrstufigen Workflows. Eine Orchestrierungsschicht fungiert als Dirigent – analog zu einem Orchestrator-Agenten: Sie entscheidet, welcher Agent welche Aufgabe übernimmt, in welcher Reihenfolge und wie Ergebnisse zwischen den Schritten weitergegeben werden. KI-Orchestrierung ermöglicht End-to-End-Automatisierung ohne menschliche Übergaben zwischen den einzelnen Phasen.
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Präsentationsautomatisierung
Präsentationsautomatisierung bezeichnet den Einsatz von Software, um Präsentationen automatisch zu erstellen, zu aktualisieren oder zu verteilen – basierend auf vordefinierten Regeln, Vorlagen oder Live-Daten. Sie eliminiert wiederkehrende manuelle Aufgaben wie das Kopieren von Kennzahlen in Folien, das Neuformatieren von Decks für verschiedene Zielgruppen oder das Anwenden von Marken-Updates auf hunderte von Dateien. Typische Anwendungsfälle sind automatisierte Management-Reports, Investoren-Updates und Sales-Decks, die stets die aktuellen Zahlen widerspiegeln.
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KI-gesteuerter Workflow
Ein KI-gesteuerter Workflow ist ein Geschäftsprozess, bei dem künstliche Intelligenz einen oder mehrere Schritte automatisiert, die sonst manuell erledigt werden müssten. Das Spektrum reicht von einfacher regelbasierter Automatisierung bis hin zu vollständig autonomen Agenten, die in Echtzeit planen, ausführen und sich anpassen. In Kommunikations- und Marketingteams werden KI-gesteuerte Workflows eingesetzt, um Content-Produktion, Freigabeprozesse und Distribution zu optimieren – und so Zeit bis zur Fertigstellung zu verkürzen.
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KI-Grounding
KI-Grounding bezeichnet den Prozess, die Ausgaben eines KI-Systems an verifizierten Daten zu verankern. Eine gegroundete KI ruft aktuelle Informationen aus externen Quellen ab, bevor sie eine Antwort generiert. Das reduziert das Risiko von KI-Halluzinationen erheblich und stellt sicher, dass Ausgaben präzise und aktuell sind. Grounding ist eine zentrale Technik in LLM-basierten Systemen für Unternehmen.
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KI-Halluzination
KI-Halluzination beschreibt das Phänomen, bei dem ein LLM selbstbewusst Inhalte produziert, die faktisch falsch oder erfunden sind. In Unternehmensumgebungen sind Halluzinationen in Präsentationen ein ernstes Risiko. KI-Grounding – die Verankerung von Ausgaben in verifizierten Unternehmensdaten – ist die primäre Strategie zur Vermeidung von Halluzinationen in produktiven KI-Systemen.
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Model Context Protocol (MCP)
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der 2024 von Anthropic entwickelt und 2025 von OpenAI, Google und Microsoft übernommen wurde. Es definiert eine standardisierte Methode, mit der KI-Agenten eine Verbindung zu externen Tools, Datenquellen und Unternehmenssystemen herstellen können – ohne für jede Verbindung eine eigene Integration entwickeln zu müssen. MCP fungiert als universelle Schnittstelle: Ein KI-Agent mit MCP-Unterstützung kann sicher auf Datenbanken, APIs, Dokumentenrepositorys und Geschäftsanwendungen zugreifen – unabhängig vom zugrunde liegenden System. Das vereinfacht die Integration von KI in komplexe Unternehmensumgebungen erheblich.
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Aufgabenzerlegung
Aufgabenzerlegung ist der Prozess, durch den ein KI-Agent ein komplexes Ziel in eine Abfolge kleinerer, handhabbarer Teilaufgaben aufteilt. Der Agent identifiziert Abhängigkeiten zwischen den Schritten und entscheidet, welche Teilaufgaben parallel ausgeführt werden können. Aufgabenzerlegung ist eine Grundfähigkeit von Agentic AI-Systemen und zentral für die Funktionsweise des Agent-Loops.
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Chain of Thought
Chain of Thought ist eine KI-Denktechnik, bei der ein Modell explizit Zwischenschritte durcharbeitet, bevor es zu einer endgültigen Antwort gelangt. In agentischen KI-Systemen wird Chain-of-Thought eingesetzt, um Workflows zu planen und in jeder Phase des Agent-Loops Entscheidungen zu treffen. Für Unternehmensanwendungen erhöht es die Transparenz und macht das Verhalten der KI besser nachvollziehbar.
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Agent-Gedächtnis
Agent-Gedächtnis bezeichnet die Fähigkeit eines KI-Agenten, Informationen über Aufgaben und Sitzungen hinweg zu behalten. Man unterscheidet Kurzzeitgedächtnis (Kontext innerhalb einer einzelnen Agent-Loop-Interaktion) und Langzeitgedächtnis (sitzungsübergreifend). Gedächtnis verwandelt ein zustandsloses KI-Tool in einen kontextbewussten Agenten – eine Kernanforderung für produktive Agentic AI-Deployments.
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Prompt Engineering
Prompt Engineering ist die Praxis, Anweisungen an ein KI-System so zu formulieren und zu verfeinern, dass bessere, präzisere oder nützlichere Ausgaben entstehen. Ein gut gestalteter Prompt liefert klaren Kontext, gibt das gewünschte Format vor und setzt Einschränkungen, die das Modell zum gewünschten Ergebnis führen. Im Kontext von Präsentationstools bestimmt Prompt Engineering, wie effektiv ein Nutzer eine KI anweisen kann, die richtige Folienstruktur, den richtigen Ton und den richtigen Inhalt zu erzeugen – und ist damit eine praktische Kompetenz für alle, die mit generativen KI-Tools arbeiten.
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Human-in-the-Loop (HITL)
Human-in-the-Loop (HITL) bezeichnet ein KI-Designmuster, bei dem ein Mensch an bestimmten Entscheidungspunkten einbezogen wird, um die Aktionen der KI zu prüfen oder zu genehmigen. HITL ergänzt KI-Guardrails als zentrales Governance-Prinzip im Enterprise-Agentic AI-Bereich: Es balanciert die Effizienz der Automatisierung mit der Verantwortlichkeit menschlicher Aufsicht.
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KI-Guardrails
KI-Guardrails sind Kontrollen und Einschränkungen in einem KI-System, die begrenzen, was es tun, abrufen oder produzieren kann. Sie verhindern, dass ein Agent auf nicht autorisierte Daten zugreift oder irreversible Aktionen ohne Genehmigung ausführt. Guardrails arbeiten zusammen mit Human-in-the-Loop-Checkpoints, um sicherzustellen, dass Agentic AI-Automatisierung Effizienz liefert, ohne Sicherheit oder Compliance zu gefährden.
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Corporate-Identity-Konformität (CI-Compliance)
Corporate-Identity-Konformität (CI-Compliance) beschreibt den Grad, in dem Kommunikationsmaterialien – wie Präsentationen, Dokumente und Marketingmaterialien – den definierten Markenrichtlinien eines Unternehmens entsprechen. Dazu gehören die korrekte Verwendung von Farben, Typografie, Logos, Bildsprache und Sprache. Die Sicherstellung der CI-Konformität ist eine erhebliche Herausforderung in Organisationen, in denen viele Mitarbeitende eigene Materialien erstellen, oft ohne zentrale Kontrolle. KI-Tools werden zunehmend eingesetzt, um Compliance-Prüfungen und Korrekturen in großem Maßstab zu automatisieren.
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Generative Engine Optimization (GEO)
Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet die Praxis, Inhalte so zu gestalten, dass die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten verbessert wird – anstatt ausschließlich für klassische Suchergebnisse zu optimieren. Da KI-generierte Antworten mehr als 60 % aller Suchanfragen ausmachen, ist GEO zu einer zentralen Disziplin geworden – ergänzend zu klassischen Prompt-Engineering-Strategien.
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