Qualitätssicherung von
KI-Modellen

Ermöglichen Sie Ihrem Unternehmen durch gezielte KI-Integration einen Wettbewerbsvorteil, effizientere Arbeitsprozesse und leistungsfähigere Teams.

Zuverlässigkeit gewährleisten

KI-Systeme sicher und effizient implementieren

Künstliche Intelligenz transformiert Branchen, sie automatisiert Prozesse, liefert wertvolle Einblicke und steigert die Effizienz. Doch großes Potenzial bringt auch große Verantwortung mit sich: KI muss zuverlässig und sicher sein. KI/ML-Modelle sind komplexe, sich weiterentwickelnde Systeme, die auf riesigen Datenmengen trainiert werden und eine gründliche Validierung erfordern, um Genauigkeit, Fairness und Sicherheit zu gewährleisten. Ohne gezielte Tests kann KI Verzerrungen, Sicherheitslücken und unzuverlässige Ergebnisse verursachen – mit direkten Folgen für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden.

Ein ganzheitlicher Testansatz ist für KI daher entscheidend. Nur durch gründliche Validierung und Verifizierung kann sichergestellt werden, dass KI-Modelle zuverlässig, fair und ethisch korrekt agieren. QESTIT unterstützt Unternehmen dabei, ihre KI-Implementierung zu stärken, indem umfassende Analysen in den Bereichen Performance, Fairness, Robustheit, Datenqualität und Sicherheit durchgeführt werden. So identifizieren und minimieren wir proaktiv Risiken, sodass KI-Systeme zuverlässig und vertrauenswürdig arbeiten.

Gezielte Qualitätssicherung für KI-Systeme ist entscheidend, um erstklassige Leistung und Sicherheit zu garantieren. Wir bieten

QS für Machine-Learning-Systeme
Sicherstellung der betrieblichen Effizienz und Sicherheit in Bereichen, von der Bildverarbeitung bis zur Datenanalyse.
QS für generative KI-Anwendungen
Abdeckung eines breiten Spektrums an Nutzeranforderungen durch den Einsatz von Open-Source- und proprietären KI-Modellen.
Gezielte KI-Trainings für Ihr Team
Erweiterung der KI-Fähigkeiten in Unternehmen durch praxisorientierte Trainings – mit Schwerpunkt auf sichere Implementierung und Schutz vertraulicher Informationen.

Ob im Banking, Gesundheitswesen, Handel oder Transport – wir unterstützen Sie bei der vertrauensvollen Implementierung von KI. KI sollte als wertvolle Ressource dienen, die gezielt auf die Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens abgestimmt ist. So sichern Sie sich einen Wettbewerbsvorteil und optimieren gleichzeitig Ihre Kosten.

Wir helfen Ihnen gerne

Optimieren Sie Ihre
KI-Testprojekte

Maßgeschneiderte
KI-Teststrategie Erstellung individueller Testverfahren, die den besonderen Anforderungen von KI-Systemen entsprechen, um eine detaillierte Analyse und Optimierung von KI-Algorithmen und -Anwendungen sicherzustellen.

Umfassende Risikoanalyse Identifizierung potenzieller Gefahrenquellen, darunter Bias, Sicherheitsrisiken und Modellabweichungen, um die Integrität und Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen zu gewährleisten.

Multi-Level-Teststrategie Implementierung eines strukturierten Testframeworks, der Unit-, Integrations- und Systemtests sowie explorative Prüfungen umfasst, um die Robustheit, Genauigkeit und Effizienz von KI-Systemen sicherzustellen.

Modellbasiertes Testen Erstellung intelligenter, automatisierter Testfälle, die das Verhalten von KI-Modellen gezielt analysieren, um komplexe Entscheidungsprozesse effizient zu validieren und die Genauigkeit der Tests zu verbessern.

Integrations- und Systemtests Sicherstellung der nahtlosen Integration von KI-Komponenten in bestehende Umgebungen durch umfassende Systemtests, die eine lückenlose Funktionalität und optimale Zusammenarbeit sicherstellen.

Kontinuierliche Tests und Anpassung Kontinuierliche Sicherstellung der KI-Zuverlässigkeit durch fortlaufende Validierung, Identifizierung von Bias und Anpassung an sich entwickelnde Datenstrukturen – für eine vertrauenswürdige, skalierbare und geschäftsorientierte KI.

Erfolgreiche KI-gestützte Tests

Brauchen Sie Hilfe bei KI?

Sprechen Sie mit unseren Experten, um die komplexen Funktionen von KI-Tools besser zu verstehen und herauszufinden, wie Ihr Projekt davon profitieren kann.

FAQ

Häufige Fragen zu KI Tests

Was sind KI-Tests und warum sind sie wichtig?

KI-Tests bezeichnen die Validierung und Überprüfung von KI-Modellen und -Systemen, um sicherzustellen, dass sie erwartungsgemäß funktionieren und zuverlässige, unvoreingenommene sowie ethische Ergebnisse liefern. Dies ist von großer Bedeutung, da KI-Systeme komplex und manchmal unvorhersehbar agieren können. Durch umfassendes Testen wird gewährleistet, dass die KI unter verschiedenen Bedingungen wie erwartet arbeitet, gesetzlichen Vorgaben entspricht und keinen Schaden verursacht, der dem Ruf oder den finanziellen Interessen eines Unternehmens schaden könnte.

Wie unterscheiden sich KI-Tests von herkömmlichen Softwaretests?

KI-Tests unterscheiden sich von traditionellen Softwaretests durch die Lernfähigkeit und Unvorhersehbarkeit von KI-Systemen. Während herkömmliche Software deterministisch ist und festgelegte Eingaben zu vorhersehbaren Ausgaben führen, lernen KI-Systeme kontinuierlich aus Daten, passen sich an und können bei gleichen Eingaben unterschiedliche Ergebnisse liefern. Dies erfordert flexible und dynamische Teststrategien, um diese Variabilität und das kontinuierliche Lernen effektiv zu prüfen.

Was sind die wesentlichen Merkmale einer Teststrategie für KI-Lösungen?

Anwendungsspektrum verstehen:
Um passende Testfälle zu erstellen, ist es wichtig, den Anwendungsbereich, die Einschränkungen und den Kontext der KI-Lösung zu verstehen.
Multi-Level-Teststrategien:
Eine mehrstufige Teststrategie, von Unit-Tests bis hin zu System- und Integrationstests, gewährleistet eine umfassende Prüfung der Funktionalität und Sicherheit der KI.
Ergebnisorientiertes Testen:
Der Schwerpunkt liegt auf den Ergebnissen der KI und ihrer Fähigkeit, reale Anforderungen zu erfüllen, anstatt sich nur auf die Algorithmen zu konzentrieren.
Risikoreduzierung und Verlässlichkeit: Potenzielle Risiken wie Datenverzerrungen und Sicherheitslücken werden identifiziert und Strategien implementiert, um diese zu minimieren und die Zuverlässigkeit des KI-Systems zu gewährleisten.
Kontinuierliches Testen:
Regelmäßige Tests, insbesondere bei veränderlichen Einsatzumgebungen, helfen dabei, Abweichungen frühzeitig zu erkennen und die Systemleistung sicherzustellen.

Wie trägt die Automatisierung zur Verbesserung der KI-Tests bei?

Automatisierung bei KI-Tests steigert die Effizienz und erweitert die Testabdeckung. Sie kann verwendet werden, um sich wiederholende und komplexe Testfälle zu automatisieren, große Datensätze effektiv zu handhaben und Tests konsistent auszuführen. Automatisierte Tests lassen sich schnell an Änderungen in den KI-Modellen anpassen und können rund um die Uhr laufen, wodurch kontinuierliches Feedback und eine konstante Validierung gewährleistet werden.

Welche Herausforderungen gibt es bei KI-Tests und wie können sie gelöst werden?

Zu den häufigsten Herausforderungen bei KI-Tests gehören die Variabilität des KI-Verhaltens, die Komplexität des Testens neuronaler Netzwerke und die Schwierigkeit, umfassende Testdatensätze zu erstellen, die alle potenziellen Anwendungsszenarien abdecken. Diese Herausforderungen können wie folgt gelöst werden:

Entwicklung robuster Testframeworks, die auf die lernende Natur der KI zugeschnitten sind.
Verwendung synthetischer Daten zur Verbesserung der Testabdeckung.
Nutzung von erklärbarer KI, um den Entscheidungsprozess des Modells transparent zu machen.
Einführung klarer Testmetriken und Benchmarks zur Beurteilung von Leistung, Fairness und Zuverlässigkeit.
Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams, um ethische und regulatorische Anforderungen sicherzustellen.

Weitere Infos