En person som använder en AI-chatbot på en dator

AI-testning

Med AI som en integrerad del av din verksamhet kan du säkerställa smidigare arbetsflöden, starkare team och bättre konkurrenskraft.

Frigör effektivitet och spetskompetens

AI främjar en kultur av innovation och agila arbetssätt

AI:s potential omformar branscher och gör det möjligt för företag att möta kraven på innovation, förbättra kundnöjdheten samt säkerställa integriteten i robusta, säkra system. Skräddarsydda AI-lösningar ger den smidighet och precision som krävs för att behålla försprånget inom flertalet områden. Genom att öka den operativa effektiviteten, förbättra insikterna och anpassa sig till strategiska affärsmål kan AI avsevärt minska kostnaderna och förbättra resultaten.

Dessa AI-initiativ är mer än tekniska framsteg, de är en kraftfull drivkraft för företag som vill gå mot en framtid med smidigare arbetsflöden, stärkta team och ledarskap inom innovation. Att integrera AI sömlöst i verksamheten främjar en kultur av innovation och excellens, och prioriterar kundens strategiska mål.

Dedikerad kvalitetssäkring för AI-system är avgörande för att säkerställa rätt prestanda och säkerhet .

QA för maskininlärningssystem - Säkerställer driftseffektivitet och säkerhet i funktioner från bildigenkänning till dataanalys.
QA för generativa AI-applikationer - tillgodoser ett brett spektrum av användarbehov med både öppen källkod och egenutvecklade AI-modeller.

Våra skräddarsydda utbildningsprogram med expertis inom generativ AI är utformade för att stärka AI-kapaciteten inom team. Fokus ligger på den praktiska tillämpningen, från planeringsstadiet till driftsättning, med stark betoning på datasäkerhet och skydd av skyddad information.

Genom att använda AI-lösningar som är särskilt anpassade till verksamhetens behov och mål kan du behålla din konkurrensfördel och ligga steget före i det snabbt föränderliga digitala landskapet.

Vi hjälper dig

Optimera dina initiativ för AI-testning

Skräddarsydd teststrategi för AI Vi utvecklar skräddarsydda teststrategier som är anpassade till AI-systemens unika krav och som säkerställer en grundlig utvärdering och optimering av AI-algoritmer och applikationer.

Omfattande riskanalys Riskbedömningar som identifierar potentiella sårbarheter inom AI-implementeringar, med fokus på integritet, säkerhet och etiska överväganden för att effektivt minska potentiella hot.

Testmetod på flera nivåer Vårt ramverk för testning på flera nivåer hanterar komplexiteten i AI-system, från enhetstestning till utvärderingar på systemnivå, vilket säkerställer robusthet, tillförlitlighet och prestanda i alla lager.

Modellbaserad testning
för AI Med hjälp av avancerad modellbaserad testteknik validerar vi AI-modellernas noggrannhet mot förväntade resultat, vilket ökar förutsägbarheten och förtroendet för AI-drivna beslut.

Integration och systemtestning Vi är specialiserade på sömlös integration av AI-komponenter i befintliga ekosystem och utför omfattande systemtester för att validera end-to-end-funktionalitet och interoperabilitet.

Kontinuerlig testning och anpassning Vi lägger stor vikt vid flexibilitet och våra testmetoder säkerställer att AI-system förblir effektiva trots föränderliga datalandskap och operativa krav, vilket främjar ständig förbättring och innovation.

BEHÖVER DU HJÄLP?

Säkerställ Kvaliteten på Dina AI-lösningar

Vi hjälper dig att identifiera och åtgärda bristerpå flera nivåer i dina AI-modeller för att säkerställa prestanda och pålitlighet.

VANLIGA FRÅGOR

Vanliga frågor om AI-testning

Vad är AI-testning och varför är det viktigt?

AI-testning är en process där man validerar och verifierar AI-modeller och AI-system för att säkerställa att de fungerar som avsett och ger tillförlitliga, opartiska och etiska resultat. Det är viktigt eftersom AI-system kan vara komplexa och bete sig oförutsägbart. Effektiv testning säkerställer att AI beter sig som förväntat under olika förhållanden ,följer regleringsstandarder och inte orsakar skada eller agerar på sätt som kan skada ett företags rykte eller ekonomi.

Vilka är skillnaderna från traditionell mjukvarutestning?

AI-testning skiljer sig från traditionell programvarutestning på grund av AI-systemens inneboende oförutsägbarhet och inlärningsförmåga. Medan traditionell programvara har en deterministisk karaktär med fördefinierade in- och utdata, lär sig AI-system av data, anpassar sig över tid och kan producera olika utdata med samma inmatning. Detta kräver dynamiska testmetoder som kan hantera sådan variabilitet och kontinuerlig inlärning.

Vilka är de viktigaste egenskaperna hos en teststrategi för AI-lösningar?

Förstå applikationens omfattning: Att förstå den avsedda användningen, begränsningarna och sammanhanget för AI-applikationen är avgörande för att skapa relevanta testfall.
Teststrategier på flera nivåer: Detta innebär att man testar på olika nivåer, från enhetstester till integration och utvärderar på systemnivå, för att noggrant undersöka AI:ns funktionalitet och säkerhet.
Resultatfokuserad testning: Fokuserar på AI:ns resultat och hur de uppfyller verkliga krav, snarare än bara de underliggande algoritmerna.
Riskreducering och tillförlitlighet: Identifiering av potentiella risker, inklusive datafördomar och säkerhetsproblem, och implementering av strategier för att hantera dem för att säkerställa AI-systemets integritet.
Åtagande om kontinuerlig testning: Regelbunden testning av AI-systemet, särskilt för system som används i föränderliga miljöer, för att tidigt upptäcka eventuella avvikelser från förväntad prestanda.

Hur kan automatisering förbättra AI-testning?

Automatisering av AI-testning kan avsevärt förbättra testernas effektivitet och täckning. Det kan användas för att köra repetitiva och komplexa testfall, hantera stora datamängder på ett effektivt sätt och utföra tester på ett konsekvent sätt. Automatiserade tester kan snabbt anpassas till förändringar i AI-modeller och kan köras 24/7, vilket ger kontinuerlig feedback och validering.

Vilka är de vanligaste utmaningarna inom AI-testning och hur löser man dem?

Utmaningarna vid AI-testning omfattar variationen i AI-beteende, komplexiteten i testning av neurala nätverk och svårigheten att skapa testdataset som täcker alla potentiella användningsfall. Dessa kan hanteras genom att:

Utveckla robusta testramverk som kan anpassa sig till AI:ns inlärningsförmåga.
Använda syntetisk datagenerering för att förbättra testtäckningen.
Använda förklarande AI-tekniker för att tolka modellens beslutsprocess.
Fastställa tydliga testmått och riktmärken för funktionalitet, tillförlitlighet, prestanda och säkerhet.
Engagera sig i disciplinära samarbeten för att säkerställa att etiska och regulatoriska överväganden uppfylls.