Testen von KI-Chatbots: Was Unternehmen mit Blick auf die neue EU-Verordnung wissen müssen

Chatbots übernehmen immer mehr Aufgaben – im Kundenservice, in Marketing, im Vertrieb. Doch mit dem wachsenden Einsatz steigt auch das Risiko: Selbstlernende KI-Systeme können unvorhersehbar reagieren, sensible Daten preisgeben oder rechtliche Anforderungen verletzen.

Besonders brisant wird das Thema mit Blick auf die EU-KI-Verordnung, die ab dem 2. Februar 2025 schrittweise in Kraft tritt. Sie definiert strenge Anforderungen an die Sicherheit, Transparenz und Kontrolle von KI-Systemen – und damit auch an Chatbots, die auf maschinellem Lernen basieren.

In diesem Artikel zeige ich, worauf es beim Testen selbstlernender KI-Chatbots wirklich ankommt, welche Risiken Sie im Blick behalten sollten – und wie Sie Ihre Systeme fit für die neuen regulatorischen Anforderungen machen.

Wo und wie KI-Chatbots heute (schon) eingesetzt werden

KI-Chatbots übernehmen je nach Einsatzbereich ganz unterschiedliche Aufgaben – intern wie extern. Während öffentlich zugängliche Systeme wie Google Gemini, ChatGPT von OpenAI oder Microsoft Copilot direkt mit Kunden kommunizieren und besonders präzise sowie sensibel agieren müssen, gelten für interne Unternehmensbots meist andere Anforderungen in Bezug auf Datenschutz, Kontexttiefe und Integration.

Auch die Plattform spielt eine Rolle: Während einige Chatbots auf externen Clouds laufen, setzen andere auf lokale KI-Lösungen mit Open-Source-Modellen (z. B. Meta LLaMa oder DeepSeek-R1). Jede Variante bringt eigene Herausforderungen in Bezug auf Implementierung und Wartung mit sich.

Ebenso variabel sind die Trainingsdaten: Neben umfangreichen öffentlichen Datenquellen nutzen viele Unternehmen eigene, spezifische Datensätze – sei es aus internen Dokumenten oder regelmäßig aktualisierten Webseiten. Hier ist der Einsatz von selbstlernenden Algorithmen und RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) entscheidend, um sicherzustellen, dass Chatbots relevante und präzise Antworten liefern.

Diese Risiken sollten Sie beim Einsatz von KI-Chatbots kennen

Die Implementierung von KI-Chatbots birgt Risiken. Dazu zählen:

• Manipulation & Data Poisoning: Chatbots sind anfällig für Angriffe, die ihr Verhalten ungewollt verändern können.
• Fehlende Kontrolle über Antworten: Sie könnten unangemessene oder voreingenommene Aussagen generieren.
• Datenlecks: Da sie auf umfangreichen Datensätzen basieren, besteht ein erhöhtes Risiko, sensible Informationen preiszugeben.
• Regulatorische Herausforderungen: Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben ist komplex – Beispiele wie die DPD- und Air-Canada-Fälle zeigen, dass Verstöße teuer werden können.
• Jailbreaking von LLMs: Forschungen zeigen, dass persuasive Adversarial Prompts (PAPs) in 92 % der Fälle erfolgreich sind und selbst „sicher“ konfigurierte KI-Modelle überlisten können (Persuasive Jailbreaker).

Was die neue EU-KI-Verordnung für Ihre KI wirklich bedeutet

Mit der Verabschiedung der EU-KI-Verordnung am 1. August 2024 setzt die Europäische Union neue Maßstäbe für den Einsatz künstlicher Intelligenz. Die Vorschriften treten schrittweise in Kraft, und Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme diesen Anforderungen entsprechen.

Ein besonderer Fokus liegt auf selbstlernenden KI-Chatbots, die sich durch Interaktion weiterentwickeln. Die Verordnung fordert, dass solche Systeme sicher, ethisch und transparent agieren.

⚠️ Achtung: Verstöße gegen die EU-KI-Verordnung können teuer werden! Die höchsten Strafen liegen bei bis zu 7 % des weltweiten Jahresumsatzes oder 35 Millionen Euro – je nachdem, welcher Betrag höher ist.

Zu den schwerwiegendsten Verstößen gehören:

• Der Einsatz verbotener KI-Praktiken

• Nichteinhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften
• Missachtung von Transparenzanforderungen

So testen Sie KI-Chatbots effektiv und regelkonform

Das Testen von selbstlernenden KI-Chatbots muss mehrere Aspekte abdecken, um die Anforderungen der EU-KI-Verordnung zu erfüllen:

• Transparenz & Offenlegung: KI-Nutzung muss klar kommuniziert werden.
• Datenmanagement: Strenge Kontrolle der Trainingsdaten, um Datenschutz und Integrität zu gewährleisten.
• Genauigkeit & Verlässlichkeit: Fehler und Verzerrungen müssen minimiert werden.
• Menschliche Kontrolle: Es müssen Mechanismen zur Korrektur und Überwachung vorhanden sein.
• Risikomanagement: Potenzielle Gefahren müssen proaktiv erkannt und gemindert werden.

Gefragt sind neue Teststrategien – klassische IT-Tests reichen hier nicht mehr aus. Wichtige Maßnahmen sind:

• Testumfang klar definieren: Detaillierte Testanweisungen für KI-Modelle erstellen, um eindeutige Prüfparameter festzulegen.
• Trainingsmethoden optimieren: Modelle mit geeigneten Einschränkungen versehen, um ethische und betriebliche Richtlinien einzuhalten.
• Risiko- und szenariobasiertes Testen: Fokus auf Datenverarbeitung, Compliance und operative Integrität.
• Negativ- & Guardrail-Tests: Überprüfung, wie der Chatbot auf ungültige oder unangemessene Eingaben reagiert.
• Live-Überwachung: Kontinuierliche Tests im produktiven Einsatz, um ethische Standards und Qualität sicherzustellen.

Fazit

Die Entwicklung und Implementierung von KI-Chatbots ist mit neuen Herausforderungen verbunden – insbesondere durch die steigenden Anforderungen an Compliance und Sicherheit. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Teststrategien den strengen Auflagen der EU-KI-Verordnung entsprechen.

Unser Ansatz setzt auf innovative Testmethoden, um Chatbots nicht nur regelkonform, sondern auch zuverlässig und sicher zu gestalten. Die drohenden Strafen bei Verstößen machen es unerlässlich, sich frühzeitig vorzubereiten – damit KI-Chatbots auch in Zukunft innovative und gesetzeskonforme Lösungen für Unternehmen bieten.