ML-Modelle
Performance, Drift und Robustheit als kontinuierlicher Prozess statt einmaliger Abnahmetest.
- Performance & Generalisierung
- Stabilität
- Drift-Erkennung
- Overfitting / Underfitting
- Robustheit
- Versionierung
- Dokumentation
·VALIDIERUNGS-DETAILS
KI testen, bevor sie Risiken produziert.
Wir prüfen ML-Modelle, LLMs und Datenpipelines automatisiert auf Qualität, Sicherheit, Drift, Bias und Nachweisbarkeit, vor dem Go-live und im Betrieb.
LLMs
Halluzinationen, Prompt-Injection, Output-Konsistenz und Datenexposition systematisch absichern.
- Prompt-Tests
- Halluzinationsprüfungen
- Prompt-Injection
- Datenexposition
- Zugriffskontrolle
- Output-Guardrails
- Protokollierung
Daten-Fundament
Vollständigkeit, Bias und Verteilungsänderungen als Basis jeder verlässlichen Modellaussage.
- Vollständigkeit
- Ausreißer & Inkonsistenzen
- Label-Qualität
- Verteilungsänderungen
- Bias-Risiken
- Daten-Drift
- Versionierung
Abgrenzung zu AI Services. AI Services entwickelt und integriert KI-Lösungen. AI Test Automation validiert, überwacht und dokumentiert deren Verhalten. Beide Bereiche ergänzen sich: Erst wird KI kontrolliert aufgebaut, dann wird sie messbar und prüfbar gemacht.
AI Services ansehen →·LEISTUNGSBAUSTEINE
Was AI Test Automation konkret prüft.
Sechs Bereiche, in denen klassische Software-Tests nicht reichen. Und wie wir sie messbar machen.
Datenqualität
Vollständigkeit, Konsistenz, Ausreißer und fehlerhafte Labels.
Model Drift
Schleichende Veränderungen in Eingaben und Modellleistung im Betrieb.
Robustheit
Verhalten bei ungewöhnlichen oder leicht veränderten Eingaben.
Bias & Fairness
Systematische Verzerrungen in Daten und Modell-Entscheidungen.
LLM-Sicherheit
Prompt-Injection, Datenabfluss und unzulässige Output-Muster.
Reproduzierbarkeit & Audit
Vergleichbare Modell- und Datenstände, revisionssichere Test-Nachweise.
·METHODIK
Von der Datenbasis bis zum Produktivbetrieb.
Strukturiertes Vorgehen, von der Risiko-Einordnung bis zur kontinuierlichen Überwachung im Betrieb.
01Scope & Risiko
Use Case, Modelltyp, Datenquellen, Risikoklasse, Prüfziele.
02Testdesign
Testfälle, Metriken, Schwellenwerte, adversariale Szenarien.
03Validierung
ML-, LLM-, Daten- und Pipeline-Tests automatisiert ausführen.
04Monitoring
Drift, Output-Verhalten, Performance und Auffälligkeiten im Betrieb.
05Reporting
Technische Ergebnisse, Management-Summary und Audit-Nachweise.
06Verbesserung
Findings in Daten, Prompts, Guardrails oder Architektur zurückführen.
·QUALITÄTSANSPRUCH
Was gute KI-Validierung leisten muss.
Fünf Kriterien für belastbare KI-Tests in der Praxis.
Messbar
Modellverhalten über definierte Metriken und Testsets bewertet.
Reproduzierbar
Datenstände, Prompts und Modellversionen vergleichbar dokumentiert.
Robust
Geprüft auch bei veränderten, ungewöhnlichen oder kritischen Eingaben.
Sicher
LLM-Risiken wie Prompt Injection und Datenexposition getestet.
Nachweisbar
Anschlussfähig an Governance, Risiko- und Compliance-Prozesse.