Wie wir KI-Systeme testen
Unsere Testmethodik
Tests für KI-Systeme unterscheiden sich grundlegend von klassischen Software-Tests. Ein Algorithmus lernt und verändert sich – das bedeutet, wir müssen verstehen, wie er auf unerwartete Eingaben reagiert und wo seine Grenzen liegen.
Wir arbeiten mit realen Datenszenarien. Das heißt: keine theoretischen Beispiele, sondern echte Situationen, die in Produktionsumgebungen auftreten können. So decken wir Schwachstellen auf, bevor Nutzer sie erleben.
Der Prozess beginnt mit der Definition von Testfällen, die das Systemverhalten unter Stress, bei unvollständigen Daten oder bei ungewöhnlichen Mustern prüfen. Dann analysieren wir die Outputs systematisch und dokumentieren Abweichungen.
Vier Schritte zum zuverlässigen System
Anforderungen klären
Wir definieren gemeinsam, welche Outputs das System liefern soll und unter welchen Bedingungen es stabil bleiben muss.
Szenarien entwickeln
Basierend auf realen Anwendungsfällen erstellen wir Testszenarien, die normale und extreme Situationen abdecken.
Tests durchführen
Wir führen automatisierte und manuelle Tests durch, überwachen das Verhalten und sammeln Leistungsdaten aus verschiedenen Perspektiven.
Ergebnisse auswerten
Jeder Testlauf wird dokumentiert. Wir zeigen Ihnen, wo das System funktioniert und welche Bereiche Optimierung brauchen.