Plattform- und KI-Glossar
Definitionen für Führungskräfte und Entscheidungsträger in regulierten Schweizer Branchen, mit Fokus auf rezeptfreie Arzneimittel und Medizinprodukte.
Algorithmus
Eine Folge eindeutiger logischer Anweisungen zur Lösung eines Problems. In der Unternehmens-KI erkennen Algorithmen Muster in unstrukturierten Daten, automatisieren Prüfpfade oder prognostizieren Kennzahlen.
Answer Engine Optimization (AEO)
Die Ausrichtung eigener Inhalte darauf, in direkt beantwortenden Systemen als Quelle herangezogen zu werden. Abgrenzung zu GEO: AEO zielt auf die Beantwortung einer konkreten Frage, GEO auf die Sichtbarkeit der Entität in synthetisierten Übersichten. In der Praxis überlappen beide stark.
Antwort mit Websuche
Eine Antwort, für die der KI-Assistent im Moment der Frage im Web sucht und auf den gefundenen Seiten aufbaut. Sie kann aktueller sein als die Trainingsdaten des Modells, greift aber auch veraltete, ausländische oder fremde Seiten auf. Welche Seiten gefunden werden, kann sich von Durchlauf zu Durchlauf ändern.
Antwortgenauigkeit (Answer Accuracy)
Der Anteil der Antworten eines KI-Systems auf eine definierte Frage, der mit der freigegebenen Referenz des Unternehmens übereinstimmt, gemessen über mehrere Durchläufe und nicht an einer Einzelantwort. Weil generative Systeme probabilistisch arbeiten, ist die Streuung über Wiederholungen selbst ein Befund.
Artificial Intelligence (AI) / Künstliche Intelligenz (KI)
Sammelbegriff für Systeme, die Aufgaben ausführen, die zuvor menschliche Wahrnehmung oder Urteilsfähigkeit erforderten. Im Unternehmen relevant durch die Verschiebung von deterministischer Automatisierung zu probabilistischer Erstellung und Zusammenfassung von Inhalten.
Audit Trail & Nachvollziehbarkeit
Die lückenlose, nicht veränderbare Dokumentation von Datenzugriffen, Modellausgaben und Freigabeschritten. Für Hochrisiko-KI-Systeme verlangt die EU-KI-Verordnung eine automatische Protokollierung (Art. 12); das Schweizer Datenschutzrecht kann in bestimmten Fällen eine Protokollierung verlangen (Art. 4 DSV).
Baseline (Erstmessung)
Die erste Messung unter festgehaltenen Bedingungen (Fragen, KI-System, Modellversion, Sprache, Datum), mit der spätere Messungen verglichen werden. Ohne Baseline lässt sich eine Veränderung nach einer Korrektur nicht von einem Modellwechsel unterscheiden.
Bias (algorithmische Verzerrung)
Systematische Schieflage in Trainingsdaten, Modellarchitektur oder Bewertungslogik, die für bestimmte Gruppen oder Fälle zu benachteiligenden oder sachlich falschen Ergebnissen führt. Die EU-KI-Verordnung verlangt für Hochrisiko-Systeme ausdrücklich Massnahmen zur Datenqualität und zur Vermeidung von Verzerrungen.
Big Data
Grosse, heterogene und sich schnell verändernde Datenbestände, die klassische relationale Datenbanksysteme überfordern. Grundlage für das Training und Fine-Tuning fachspezifischer Modelle.
Computer Vision
Automatisierte Erfassung und Auswertung von Bild- und Videodaten durch neuronale Netze, etwa zur Qualitätskontrolle, Sensorüberwachung oder Dokumentenerfassung.
Deep Learning
Teilbereich des Machine Learning auf Basis mehrschichtiger neuronaler Netze. Erkennt hierarchische Muster in komplexen Rohdaten ohne vorherige manuelle Merkmalsextraktion.
Digitale Souveränität
Die Fähigkeit eines Unternehmens, Plattformen, Schnittstellen und Datenbestände unabhängig von einzelnen Anbietern und proprietären Ökosystemen zu kontrollieren.
Drift (Modell- und Datendrift)
Das Nachlassen der Modellgüte im Betrieb, weil sich die Eingangsdaten oder die Realität gegenüber dem Trainingszeitpunkt verändert haben. Drift ist der Grund, weshalb ein einmal validiertes System ohne laufende Überwachung unbemerkt schlechter wird.
Erklärbarkeit (Explainability)
Die Fähigkeit, nachvollziehbar zu machen, auf welcher Grundlage ein System zu einer Ausgabe gekommen ist. Fehlt sie, lässt sich nach einem Vorkommnis keine Ursachenanalyse führen und ohne Ursachenanalyse keine belastbare Korrekturmassnahme festlegen.
Ethische Leitplanken
Verbindliche, technisch durchgesetzte Grenzen für den Einsatz von KI, im Unterschied zu Grundsatzpapieren ohne Prüfpunkt. Wirksam sind Leitplanken erst, wenn sie an einer Stelle im Ablauf greifen: eine Freigabe, die nicht erteilt wird; eine Ausgabe, die gefiltert wird; ein Datensatz, der nicht übermittelt wird.
Genehmigte Referenzinformation
Die Information, gegen die KI-Antworten geprüft werden: bei Arzneimitteln die von Swissmedic genehmigte Information (Packungsbeilage, Fachinformation), bei Medizinprodukten die Gebrauchsanweisung und Kennzeichnung, die der Hersteller im Rahmen der Konformitätsbewertung herausgegeben hat. Jede Referenzaussage bestätigt eine fachlich qualifizierte Person im Unternehmen, bevor sie verwendet wird.
Generative Engine Optimization (GEO)
Die methodische Pflege von Unternehmensinformationen und freigegebenen Quellen mit dem Ziel, dass generative Suchsysteme (ChatGPT, Perplexity, Gemini) sie heranziehen. Ob eine Massnahme wirkt, muss gemessen werden: Eine Übersicht über 45 Studien fand 2026 keine Technik mit stabiler, langfristiger und plattformübergreifender kausaler Wirkung auf die organische Auffindbarkeit.
Generative KI
Systeme, die auf Basis umfangreicher Trainingsdaten neue Inhalte erzeugen (Text, Code, Zusammenfassungen, Molekülstrukturen), statt Daten nur zu klassifizieren.
Grounding
Die Bindung einer Modellausgabe an eine benannte, prüfbare Quelle. Ein System mit Grounding gibt nicht nur eine Antwort, sondern auch das Dokument, aus dem sie stammt. Das verlagert die Prüfung von «klingt plausibel» auf «steht dort tatsächlich».
Halluzination
Eine sachlich falsche oder frei erfundene Aussage, die ein generatives System im selben Ton und Format ausgibt wie eine zutreffende. Die Gefahr liegt nicht im Fehler selbst, sondern darin, dass er sich sprachlich nicht von einer korrekten Antwort unterscheidet. Halluzinationen ergeben sich aus der Funktionsweise generativer Modelle und lassen sich nicht allein mit mehr Trainingsdaten beseitigen.
Hochrisiko-KI-System
Einstufung nach der EU-KI-Verordnung mit weitreichenden Pflichten zu Risikomanagement, Datenqualität, technischer Dokumentation, Transparenz und menschlicher Aufsicht. Zwei Wege führen dorthin: Artikel 6 Absatz 1 in Verbindung mit Anhang I erfasst Systeme, die Sicherheitsbauteil eines Produkts oder selbst ein solches Produkt sind, darunter Medizinprodukte nach MDR und In-vitro-Diagnostika nach IVDR, sofern eine Benannte Stelle beteiligt ist. Anhang III erfasst eigenständige Anwendungen etwa in Beschäftigung, Bildung oder Strafverfolgung.
Human-in-the-Loop
Ein verbindlicher menschlicher Prüf- und Freigabeschritt vor einer Entscheidung oder Veröffentlichung. Der Begriff trägt nur, wenn die prüfende Person die Ausgabe auch beurteilen kann und Zeit dafür hat; sonst entsteht eine formale Unterschrift ohne inhaltliche Kontrolle.
KI-Verordnung (EU AI Act)
Verordnung (EU) 2024/1689, in Kraft seit 1. August 2024. Sie stuft KI-Systeme nach Risiko ein und knüpft daran abgestufte Pflichten. Die Fristen wurden durch die Verordnung (EU) 2026/1744 («Digital Omnibus on AI», in Kraft seit 27. Juli 2026) verschoben: Anhang-III-Systeme ab 2. Dezember 2027, produktbezogene Systeme nach Anhang I ab 2. August 2028. Unterlagen, die 2026 oder 2027 als Stichtag für alle Hochrisiko-Systeme nennen, sind seit Juli 2026 überholt.
Konformitätsbewertung
Das Verfahren, mit dem nachgewiesen wird, dass ein Produkt die gesetzlichen Anforderungen erfüllt. Ob eine Benannte Stelle beteiligt sein muss, entscheidet bei KI-Systemen zugleich darüber, ob sie nach Artikel 6 Absatz 1 der KI-Verordnung als Hochrisiko gelten.
Machine Learning (ML)
Verfahren, bei denen Algorithmen aus Daten statistische Modelle bilden, um Vorhersagen oder Klassifikationen ohne starre Programmierung zu treffen.
Natural Language Processing (NLP)
Verfahren zur maschinellen Analyse, Übersetzung und Strukturierung natürlicher Sprache. Grundlage für die Auswertung von Dokumenten und für semantische Suche.
Nicht belegte Aussage
Eine Aussage in einer KI-Antwort, die die genehmigte Referenzinformation weder bestätigt noch widerlegt, etwa eine geschätzte Standarddosis. Sie wird getrennt von Widersprüchen ausgewiesen, weil sie sich nicht gegen die Referenz prüfen lässt.
Predictive Analytics
Einsatz statistischer Methoden, historischer Daten und Machine Learning zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit künftiger Ereignisse.
Prompt Injection
Ein Angriff, bei dem Anweisungen in Inhalte eingeschleust werden, die ein System verarbeitet, etwa in ein Dokument, eine Webseite oder eine E-Mail, um sein Verhalten zu verändern. Da Sprachmodelle Anweisung und Inhalt nicht zuverlässig trennen, wirkt eingeschleuster Text wie eine Weisung.
Red Teaming
Die systematische Suche nach Fehlverhalten eines Systems durch gezielte Angriffe und Grenzfälle, vor dem Produktivgang und danach wiederholt. Unterschied zum Funktionstest: Geprüft wird nicht, ob das System das Erwartete tut, sondern was es unter Druck sonst noch tut.
Regtech
Technologische Lösungen, mit denen regulatorische Pflichten standardisiert, effizient und nachvollziehbar erfüllt werden.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Architektur, bei der vor der Antwort passende Passagen aus einem kuratierten Bestand gesucht und dem Modell mitgegeben werden. Das verringert freie Erfindung und macht Quellen zitierbar, beseitigt Halluzinationen aber nicht: Der Syntheseschritt bleibt ein Sprachmodell. Eine falsch berechtigte Suche kann ausserdem vertrauliche Inhalte an Unbefugte ausgeben.
Shadow AI
Die Nutzung nicht freigegebener KI-Dienste durch Mitarbeitende, meist mit Geschäftsdaten. Entsteht oft dort, wo ein Verbot ausgesprochen wurde, ohne eine brauchbare interne Alternative bereitzustellen; die Nutzung wandert dann auf private Geräte und entzieht sich der Kontrolle.
Sicherheitsrelevante Abweichung
Ein Unterschied zwischen einer KI-Antwort und der genehmigten Referenzinformation, der zu falscher Anwendung führen kann, etwa bei Dosis, Altersgrenze, Gegenanzeige oder Handhabung. Im KI-Antwort-Audit wird jede solche Abweichung von einer Person geprüft, bevor sie im Bericht steht.
Source Governance & Ownership
Die verbindliche Zuweisung von Verantwortung für Primärquellen: deren Aktualität, Freigabestatus und maschinenlesbare Zugriffsrechte.
Supervised Learning
Trainingsmethode für Machine-Learning-Modelle anhand gekennzeichneter (gelabelter) Datensätze mit bekannten Zielwerten.
Unsupervised Learning
Trainingsmethode, bei der Algorithmen ohne vorgegebene Zielwerte selbstständig Gruppen, Ausreisser und verborgene Muster in Rohdaten finden.
Verwechslung der Länderversion
Eine KI-Antwort, die Angaben zu einer im Ausland verkauften Version eines Produkts, oft mit anderer Stärke, Indikation oder Altersgrenze, in die Antwort zum erfragten Produkt mischt.
Werbung für Medizinprodukte (MepV Art. 69)
Nach Art. 69 Abs. 1 der Medizinprodukteverordnung (MepV, SR 812.213) darf die Anpreisung von Produkten ausschliesslich Aussagen enthalten, die der Produktinformation entsprechen. Abs. 2 verbietet irreführende Angaben, etwa zu Zweckbestimmung, Sicherheit und Leistungsfähigkeit. Die Bestimmung erfasst die eigenen Inhalte des Herstellers, auf die sich KI-Systeme stützen können.
Zero Data Retention
Vertragliche und technische Zusicherung eines Anbieters, Eingaben und Ausgaben nicht über die Bearbeitung hinaus zu speichern und nicht für das Training eigener Modelle zu verwenden. Die beiden Punkte sind getrennt zu prüfen: Verzicht auf Training bedeutet nicht automatisch Verzicht auf Aufbewahrung.
Mehrere dieser Begriffe beschreiben, wie das KI-Antwort-Audit arbeitet. Um die Methode an einem Ihrer Produkte auszuprobieren: KI-Antworten selbst prüfen.