Validierung von ML-Modellen, LLM-Anwendungen und Datenpipelines, automatisiert gegen Drift, Halluzinationen, Bias, Datenexposition und Compliance-Lücken.
ML-Modelle, LLMs und Daten verlangen unterschiedliche Validierungs-Logiken. Wir verbinden sie zu einem konsistenten Prüfablauf mit gemeinsamer Dokumentation und Nachweisführung.
Performance, Drift und Robustheit als kontinuierlicher Prozess statt einmaliger Abnahmetest.
Halluzinationen, Prompt-Injection, Output-Konsistenz und Datenexposition systematisch absichern.
Vollständigkeit, Bias und Verteilungsänderungen als Basis jeder verlässlichen Modellaussage.
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 →Sechs Bereiche, in denen klassische Software-Tests nicht reichen — und wie wir sie messbar machen.
Vollständigkeit, Konsistenz, Ausreißer und fehlerhafte Labels.
Schleichende Veränderungen in Eingaben und Modellleistung im Betrieb.
Verhalten bei ungewöhnlichen oder leicht veränderten Eingaben.
Systematische Verzerrungen in Daten und Modell-Entscheidungen.
Prompt-Injection, Datenabfluss und unzulässige Output-Muster.
Vergleichbare Modell- und Datenstände, revisionssichere Test-Nachweise.
Strukturiertes Vorgehen, von der Risiko-Einordnung bis zur kontinuierlichen Überwachung im Betrieb.
Use Case, Modelltyp, Datenquellen, Risikoklasse, Prüfziele.
Testfälle, Metriken, Schwellenwerte, adversariale Szenarien.
ML-, LLM-, Daten- und Pipeline-Tests automatisiert ausführen.
Drift, Output-Verhalten, Performance und Auffälligkeiten im Betrieb.
Technische Ergebnisse, Management-Summary und Audit-Nachweise.
Findings in Daten, Prompts, Guardrails oder Architektur zurückführen.
Fünf Kriterien für belastbare KI-Tests in der Praxis.
Modellverhalten über definierte Metriken und Testsets bewertet.
Datenstände, Prompts und Modellversionen vergleichbar dokumentiert.
Geprüft auch bei veränderten, ungewöhnlichen oder kritischen Eingaben.
LLM-Risiken wie Prompt Injection und Datenexposition getestet.
Anschlussfähig an Governance, Risiko- und Compliance-Prozesse.
