[{"data":1,"prerenderedAt":561},["ShallowReactive",2],{"content:lexikon":3},[4,36,67,95,125,151,179,205,229,259,287,313,339,365,387,413,440,464,489,513,538],{"slug":5,"title":6,"metaTitle":7,"metaDescription":8,"excerpt":9,"toc":10,"updated":26,"related":27},"abnahme","Abnahme eines KI-Systems: wann ein stochastisches Werk als erbracht gilt","Abnahme nach § 640 BGB im KI-Projekt – Lexikon","Abnahme nach § 640 BGB im KI-Projekt: wie ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Werk geprüft wird, welche Rechtsfolgen eintreten und was nach deutschem Recht zählt.","Ein Sprachmodell liefert nicht zweimal dieselbe Antwort — geprüft wird deshalb das System, nicht der einzelne Aufruf. § 640 BGB verlangt trotzdem einen klaren Termin.",[11,14,17,20,23],{"id":12,"text":13},"werkbegriff","Wann ein stochastisches System ein Werk ist",{"id":15,"text":16},"rechtsfolgen","Was die Abnahme rechtlich auslöst",{"id":18,"text":19},"messung","Fallbestand, Schwelle, Stichprobe: der Maßstab",{"id":21,"text":22},"fiktion","Stillschweigende und fiktive Abnahme",{"id":24,"text":25},"praxis","Wie wir den Maßstab vor dem Start festlegen","2026-09-10",{"services":28,"lexikon":31},[29,30],"ki-implementierung","ki-agenten",[32,33,34,35],"werkvertrag","leistungsbeschreibung","maengelhaftung","halluzinationen-llm",{"slug":37,"title":38,"metaTitle":39,"metaDescription":40,"excerpt":41,"toc":42,"updated":26,"related":61},"api-schnittstelle","API-Schnittstelle für KI-Dienste und Modelle","API-Schnittstelle: Aufbau, Schlüssel, Grenzen – Lexikon","API-Schnittstelle erklärt: Aufbau, Schlüssel, Aufrufgrenzen und Fehlerfälle, dazu die Besonderheiten beim Anbinden von KI-Diensten in Deutschland.","Wie ein Programm Daten und Rechenleistung eines anderen nutzt: Zusage, Schlüssel, Aufrufgrenzen — und was beim Anbinden von Modellen zusätzlich zu klären ist.",[43,46,49,52,55,58],{"id":44,"text":45},"zusage","API-Schnittstelle: die Zusage zwischen zwei Programmen",{"id":47,"text":48},"abgrenzung","Abgrenzung zu Dateiaustausch und Datenbankzugriff",{"id":50,"text":51},"bestandteile","Adresse, Methode, Format, Rechte, Fehler, Fassung",{"id":53,"text":54},"zugang","Schlüssel, Aufrufgrenzen und Wiederholversuche",{"id":56,"text":57},"ki-dienste","API-Schnittstelle zu Modellen und KI-Diensten",{"id":59,"text":60},"personenbezug","Personenbezug, Protokolle und unsere Arbeitsweise",{"services":62,"lexikon":63},[29,30],[64,65,66],"systemintegration","dsgvo-und-ki","llm-large-language-model",{"slug":68,"title":69,"metaTitle":70,"metaDescription":71,"excerpt":72,"toc":73,"updated":26,"related":89},"dienstvertrag","Dienstvertrag: Tätigkeit statt Ergebnis im KI-Projekt","Dienstvertrag: Unterschied zum Werkvertrag – Lexikon","Dienstvertrag oder Werkvertrag: Der eine schuldet eine Tätigkeit, der andere ein Ergebnis. 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Wie sich beide Formen im selben Vorhaben verbinden lassen.",[131,134,137,140,143,146],{"id":132,"text":133},"pauschal","Festpreis: wann er trägt",{"id":135,"text":136},"aufwand","Tagessatz: wann er passt",{"id":138,"text":139},"ki-unsicherheit","Warum KI-Projekte den Festpreis schwer machen",{"id":141,"text":142},"geteilt","Der geteilte Weg: Vorstudie und Umsetzung",{"id":144,"text":145},"angebot","Was im Angebot stehen muss",{"id":24,"text":147},"Wie wir kalkulieren",{"services":149,"lexikon":150},[29,91],[32,68,124],{"slug":123,"title":152,"metaTitle":153,"metaDescription":154,"excerpt":155,"toc":156,"related":175,"updated":26},"Fine-Tuning von Sprachmodellen: wann es sich lohnt","Fine-Tuning: Sprachmodelle nachtrainieren – Lexikon","Fine-Tuning trainiert ein Sprachmodell mit eigenen Beispielen nach – für Stil, Format und Klassifikation, nicht für Fakten. Wann es lohnt und wie es abläuft.","Beim Nachtrainieren lernt ein Modell Verhalten, nicht Wissen: wie es antworten soll. 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Warum sie entstehen, wo sie im Unternehmen auftreten und wie man sie eindämmt.","Ein Sprachmodell füllt Wissenslücken mit Plausiblem. Abschalten lässt sich das nicht – mit Quellenbindung, Prüfschritten und Freigabestufen aber beherrschbar machen.",[185,187,190,193,196,199],{"id":158,"text":186},"Was Halluzinationen sind",{"id":188,"text":189},"ursachen","Warum Sprachmodelle halluzinieren",{"id":191,"text":192},"faelle","Typische Fälle im Unternehmen",{"id":194,"text":195},"technik","Technische Gegenmaßnahmen",{"id":197,"text":198},"organisation","Organisatorische Gegenmaßnahmen",{"id":200,"text":201},"messen","Halluzinationen messen",{"services":203,"lexikon":204},[29,91],[66,122,124,178],{"slug":206,"title":207,"metaTitle":208,"metaDescription":209,"excerpt":210,"toc":211,"related":226,"updated":26},"interim-management","Interim-Management: Fachwissen auf Zeit für KI-Vorhaben","Interim-Management: Bedeutung, Modell, Übergabe – Lexikon","Interim-Management heißt: Erfahrung wird für einen Abschnitt geholt statt dauerhaft eingestellt. 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Schwieriger ist die Übergabe: Fallbestände, Modellstände und Auswertungen müssen herausgabefähig sein.",[294,297,300,302,305,308],{"id":295,"text":296},"freies-recht","Kündigung ohne Grund: § 648 BGB und die Vergütung",{"id":298,"text":299},"wichtiger-grund","Der wichtige Grund nach § 648a BGB",{"id":47,"text":301},"Nicht dasselbe: Rücktritt, Kostenanschlag, Form",{"id":303,"text":304},"artefakte","Modelle, Fallbestände, Auswertungen: was herausgegeben wird",{"id":306,"text":307},"rechte","Nutzungsrechte nach vorzeitiger Kündigung",{"id":24,"text":309},"Wie wir Zwischenstände herausgabefähig halten",{"services":311,"lexikon":312},[29,91],[32,5,34,65],{"slug":66,"title":314,"metaTitle":315,"metaDescription":316,"excerpt":317,"toc":318,"related":336,"updated":26},"Large Language Model: was ein LLM kann und was nicht","Large Language Model (LLM): Grundlagen – Lexikon","Large Language Model: ein auf großen Textmengen trainiertes neuronales Netz. Token, Kontextfenster, Stärken, Grenzen sowie offene und geschlossene Modelle.","Ein großes Sprachmodell sagt voraus, welcher Text am wahrscheinlichsten folgt – und erzeugt so Antworten, Zusammenfassungen, Übersetzungen und Programmcode.",[319,321,324,327,330,333],{"id":194,"text":320},"Large Language Model: die Technik dahinter",{"id":322,"text":323},"token-kontext-parameter","Token, Kontextfenster, Parameter",{"id":325,"text":326},"staerken","Was ein LLM gut kann",{"id":328,"text":329},"grenzen","Was ein LLM nicht kann",{"id":331,"text":332},"offen-geschlossen","Offene und geschlossene Modelle",{"id":334,"text":335},"einsatz","Large Language Model im Unternehmen",{"services":337,"lexikon":338},[91,29],[122,35,178,123],{"slug":33,"title":340,"metaTitle":341,"metaDescription":342,"excerpt":343,"toc":344,"updated":26,"related":362},"Leistungsbeschreibung für ein KI-Vorhaben: Aufgabe, Daten, Schwelle","Leistungsbeschreibung für KI-Projekte – Lexikon","Leistungsbeschreibung im KI-Projekt nach deutschem Recht: Aufgabe des Modells, Herkunft der Daten, Messgröße und Schwelle sowie das Verhalten bei Unsicherheit.","Beschrieben wird nicht das Modell, sondern die Aufgabe: welche Vorgänge bearbeitet werden, woran ein richtiges Ergebnis erkennbar ist und was das System tut, wenn es unsicher bleibt.",[345,348,351,354,357,360],{"id":346,"text":347},"warum","Warum die Leistungsbeschreibung hier anders aussieht",{"id":349,"text":350},"aufgabe","Die Aufgabe des Modells beschreiben",{"id":352,"text":353},"daten","Datengrundlage, Messgröße und Schwelle",{"id":355,"text":356},"grenzfaelle","Grenzfälle, Unsicherheit und Protokoll",{"id":358,"text":359},"anlage","Die Leistungsbeschreibung als Anlage zum Angebot",{"id":24,"text":361},"Wie wir die Beschreibung erarbeiten",{"services":363,"lexikon":364},[29,30],[32,34,5,68],{"slug":34,"title":366,"metaTitle":367,"metaDescription":368,"excerpt":369,"toc":370,"updated":26,"related":384},"Mängelhaftung im KI-Projekt: wann ein Ergebnis fehlerhaft ist","Mängelhaftung bei KI: § 633 und § 634 BGB – Lexikon","Mängelhaftung in KI-Projekten nach deutschem Recht: wann eine falsche Ausgabe ein Sachmangel nach § 633 BGB ist und welche Rechte § 634 BGB dann eröffnet.","Bei einem statistischen System taugt der Einzelfall nicht als Maßstab. 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