KI-Testing
Das NELTA KI-Testing funktioniert in zwei Richtungen: Zum einen prüfen wir die Qualität Ihres KI-Modells auf Genauigkeit, Fairness und Robustheit. Zum anderen nutzen wir KI-Werkzeuge für ein intelligentes Testing traditioneller Software.
KI-Testing
Das NELTA KI-Testing funktioniert in zwei Richtungen: Zum einen prüfen wir die Qualität Ihres KI-Modells auf Genauigkeit, Fairness und Robustheit. Zum anderen nutzen wir KI-Werkzeuge für ein intelligentes Testing traditioneller Software.
KI-Testing
Das NELTA KI-Testing funktioniert in zwei Richtungen: Zum einen prüfen wir die Qualität Ihres KI-Modells auf Genauigkeit, Fairness und Robustheit. Zum anderen nutzen wir KI-Werkzeuge für ein intelligentes Testing traditioneller Software.
Unser Testing ermittelt nicht nur, ob das System funktioniert, sondern wie gut es funktioniert. Nur so können Unternehmen das ganze Potenzial ihrer KI-Anwendungen zuverlässig ausschöpfen.
Unser Testing ermittelt nicht nur, ob das System funktioniert, sondern wie gut es funktioniert. Nur so können Unternehmen das ganze Potenzial ihrer KI-Anwendungen zuverlässig ausschöpfen.
KI wird wertvoll, wenn sie nachvollziehbar und verlässlich ist. Dafür sorgen wir.
KI wird wertvoll, wenn sie nachvollziehbar und verlässlich ist. Dafür sorgen wir.
Vertrauen und Akzeptanz. Wir stellen sicher, dass Kunden und Mitarbeitende Entscheidungen der KI nachvollziehen können.
Risikominimierung. KI-Testing deckt Voreingenommenheit (Bias) und unvorhersehbares Verhalten auf, bevor sie geschäftsschädigend werden.
Verbesserte KI-Leistung. Systematisches Feedback verbessert Präzision, Stabilität und Zuverlässigkeit der Modelle.
Objektive Qualitätsnachweise. Messbare Kennzahlen belegen die Qualität der KI, relevant für Stakeholder und Audits.
Effizienterer Testprozess. Durch den Einsatz von KI im Testing selbst werden Fehler in klassischer Software schneller erkannt.
Vertrauen und Akzeptanz. Wir stellen sicher, dass Kunden und Mitarbeitende Entscheidungen der KI nachvollziehen können.
Risikominimierung. KI-Testing deckt Voreingenommenheit (Bias) und unvorhersehbares Verhalten auf, bevor sie geschäftsschädigend werden.
Verbesserte KI-Leistung. Systematisches Feedback verbessert Präzision, Stabilität und Zuverlässigkeit der Modelle.
Objektive Qualitätsnachweise. Messbare Kennzahlen belegen die Qualität der KI, relevant für Stakeholder und Audits.
Effizienterer Testprozess. Durch den Einsatz von KI im Testing selbst werden Fehler in klassischer Software schneller erkannt.
Gerade der innovative Mittelstand braucht jetzt ein Plus an Sicherheit.
Gerade der innovative Mittelstand braucht jetzt ein Plus an Sicherheit.
Viele Unternehmen setzen bereits KI-Komponenten ein – z.B. in Produktion, E-Commerce, Kundenservice oder für datengestützte Prognosen. Aber oft ist das noch verbunden mit Unsicherheiten im Geschäftsbetrieb.
Kommt Ihnen das bekannt vor? “Unsere KI ist eine Blackbox – wir wissen nicht genau, warum sie bestimmte Entscheidungen trifft. Wir befürchten, dass unser KI-System Kunden durch verzerrte Trainingsdaten diskriminiert. Unser Chatbot gibt manchmal unsinnige oder falsche Antworten. Kunden sind dadurch verärgert.”
Kommen Sie mit uns ins Gespräch. Gemeinsam sichern wir die Qualität Ihrer Lösungen.
Viele Unternehmen setzen bereits KI-Komponenten ein – z.B. in Produktion, E-Commerce, Kundenservice oder für datengestützte Prognosen. Aber oft ist das noch verbunden mit Unsicherheiten im Geschäftsbetrieb.
Kommt Ihnen das bekannt vor? “Unsere KI ist eine Blackbox – wir wissen nicht genau, warum sie bestimmte Entscheidungen trifft. Wir befürchten, dass unser KI-System Kunden durch verzerrte Trainingsdaten diskriminiert. Unser Chatbot gibt manchmal unsinnige oder falsche Antworten. Kunden sind dadurch verärgert.”
Kommen Sie mit uns ins Gespräch. Gemeinsam sichern wir die Qualität Ihrer Lösungen.
Unser Vorgehen
Unser Vorgehen
Die QA für intelligente Systeme
Die QA für intelligente Systeme
In 4 Schritten bringen wir Ihre KI-Anwendungen auf ein neues Level.
In 4 Schritten bringen wir Ihre KI-Anwendungen auf ein neues Level.
1.
Kontext-Analyse
Zuerst wollen wir Ihr KI-Modell und seinen Einsatzzweck detailliert verstehen.
2.
Daten-Validierung
Wir prüfen die Qualität und Ausgewogenheit Ihrer Trainings- und Testdaten.
3.
Modell-Evaluation
Mit spezialisierten Metriken testen wir das KI-Modell auf Fairness, Genauigkeit und Robustheit.
4.
Monitoring-Konzept
Wir entwickeln eine Strategie, um die Leistung der KI auch im Live-Betrieb zu überwachen.
5.
Kontinuierliche Verbesserung
Auf Wunsch beraten wir zur kontinuierlichen Verbesserung Ihrer QA für intelligente Systeme.
1.
Kontext-Analyse
Zuerst wollen wir Ihr KI-Modell und seinen Einsatzzweck detailliert verstehen.
2.
Daten-Validierung
Wir prüfen die Qualität und Ausgewogenheit Ihrer Trainings- und Testdaten.
3.
Modell-Evaluation
Mit spezialisierten Metriken testen wir das KI-Modell auf Fairness, Genauigkeit und Robustheit.
4.
Monitoring-Konzept
Wir entwickeln eine Strategie, um die Leistung der KI auch im Live-Betrieb zu überwachen.
5.
Kontinuierliche Verbesserung
Auf Wunsch beraten wir zur kontinuierlichen Verbesserung Ihrer QA für intelligente Systeme.
1.
Kontext-Analyse
Zuerst wollen wir Ihr KI-Modell und seinen Einsatzzweck detailliert verstehen.
2.
Daten-Validierung
Wir prüfen die Qualität und Ausgewogenheit Ihrer Trainings- und Testdaten.
3.
Modell-Evaluation
Mit spezialisierten Metriken testen wir das KI-Modell auf Fairness, Genauigkeit und Robustheit.
4.
Monitoring-Konzept
Wir entwickeln eine Strategie, um die Leistung der KI auch im Live-Betrieb zu überwachen.
5.
Kontinuierliche Verbesserung
Auf Wunsch beraten wir zur kontinuierlichen Verbesserung Ihrer QA für intelligente Systeme.
