Validierung und Prüfung von KI-Modellen

Einem KI-Modell sollte nicht allein deshalb vertraut werden, weil es während der Entwicklung überzeugende Ergebnisse liefert. Bevor das Modell Mitarbeitende, Kunden, geschäftliche Entscheidungen oder automatisierte Prozesse unterstützt, muss seine Leistung unabhängig und unter realistischen Bedingungen geprüft werden.

Die Validierung und Prüfung von KI-Modellen hilft Ihnen festzustellen, ob ein Modell genau, zuverlässig, sicher und für seinen vorgesehenen Zweck geeignet ist. CA untersucht nicht nur, wie gut das Modell funktioniert. Wir analysieren auch, unter welchen Bedingungen es fehlerhafte Ergebnisse liefern kann, welche Auswirkungen daraus entstehen könnten und welche Schutzmassnahmen erforderlich sind.

Unser Ziel ist es, Ihnen vor der Freigabe für den operativen Einsatz ein klares und evidenzbasiertes Verständnis der Fähigkeiten und Einschränkungen des Modells zu geben.

Warum das wichtig ist

KI-Modelle können Ergebnisse liefern, die zuverlässig erscheinen, obwohl sie auf unvollständigen Daten, falschen Annahmen oder Mustern beruhen, die reale Geschäftsbedingungen nicht angemessen widerspiegeln.
Ein Modell kann mit den während der Entwicklung verwendeten Informationen gute Ergebnisse erzielen, aber Schwierigkeiten mit neuen Kunden, ungewöhnlichen Transaktionen, veränderten Marktbedingungen oder unbekannten Dokumenttypen haben. Generative KI-Lösungen können falsche oder irreführende Antworten auf eine überzeugende Weise darstellen.
Werden solche Schwächen während der Prüfung nicht erkannt, können Mitarbeitende oder automatisierte Prozesse Ergebnisse verwenden, die unvollständig, ungeeignet oder fehlerhaft sind.
Die Validierung und Prüfung von KI-Modellen hilft Ihnen:

🎯

Die Eignung des Modells zu bestätigen

Stellen Sie fest, ob das Modell die für seine vorgesehenen Nutzer, Entscheidungen, Prozesse und Geschäftsergebnisse erforderliche Leistung erreicht.

📊

Einschränkungen und Fehlerszenarien zu verstehen

Identifizieren Sie Bedingungen, unter denen das Modell ungenaue, inkonsistente, irreführende oder unerwartete Ergebnisse liefern kann.

🛡️

Nutzer und Geschäftsprozesse zu schützen

Führen Sie geeignete Kontrollen, Warnhinweise, Genehmigungsschritte und menschliche Prüfungen ein, wenn fehlerhafte Ergebnisse erhebliche Folgen haben könnten.

🤝

Fundierte Freigabeentscheidungen zu unterstützen

Geben Sie Geschäfts- und Technologieverantwortlichen klare Nachweise, um zu entscheiden, ob ein Modell einsatzbereit ist, verbessert werden muss oder nicht verwendet werden sollte.

Unser Ansatz

Wir passen den Validierungsprozess an den vorgesehenen Zweck, die Komplexität und das Risikoniveau des Modells an. Ein Modell, das eine kritische Geschäftsentscheidung unterstützt, benötigt umfangreichere Tests als ein risikoarmes internes Werkzeug.
Unsere Prüfungen sollen ein realistisches Bild davon vermitteln, wie sich das Modell im praktischen Einsatz verhalten wird, und nicht nur unter idealen Testbedingungen.

Validierungskriterien definieren

Zunächst betrachten wir den Zweck des Modells, die vorgesehenen Nutzer, die erwarteten Ergebnisse und seine Rolle innerhalb des gesamten Geschäftsprozesses.
Gemeinsam mit den relevanten Beteiligten definieren wir messbare Abnahmekriterien. Dazu können Genauigkeit, Konsistenz, Reaktionszeit, Zuverlässigkeit, Erklärbarkeit, Sicherheit und die Häufigkeit fehlerhafter oder unvollständiger Ergebnisse gehören.
Wir berücksichtigen auch die möglichen Folgen eines Fehlers. Dadurch können der Testumfang und die erforderlichen Schutzmassnahmen an die Bedeutung und das Risiko des Modells angepasst werden.

Modell, Daten und Entwicklungsprozess prüfen

Wir untersuchen die Informationen, die zur Entwicklung und Prüfung des Modells verwendet wurden. Dabei berücksichtigen wir Qualität, Relevanz, Vollständigkeit und Eignung für den vorgesehenen Zweck.
Wir prüfen, ob die Testdaten realistische Betriebsbedingungen widerspiegeln und ob wichtige Szenarien oder Kategorien übersehen wurden. Zusätzlich betrachten wir die Annahmen des Modells, wesentliche Entwicklungsentscheidungen, dokumentierte Einschränkungen und die angewendeten Kontrollen.
Wo es erforderlich ist, bewerten wir auch, ob Zugriffsrechte, Datenschutzanforderungen, geistiges Eigentum und Sicherheitsaspekte angemessen berücksichtigt wurden.

Leistung und Widerstandsfähigkeit testen

Wir testen das Modell mit Daten und Szenarien, die nicht während seiner Entwicklung verwendet wurden.
Die Tests zeigen, ob die Ergebnisse unter normalen Betriebsbedingungen genau, konsistent und nützlich sind. Wir untersuchen ausserdem, wie das Modell auf unvollständige Informationen, ungewöhnliche Eingaben, unerwartetes Nutzerverhalten, veränderte Daten und Versuche einer zweckfremden Nutzung reagiert.
Bei generativen KI-Lösungen können die Prüfungen zusätzlich die sachliche Zuverlässigkeit, den Umgang mit sensiblen Informationen, die Qualität verwendeter Quellen und die Reaktion bei unzureichender Informationsgrundlage umfassen.
Die Ergebnisse vermitteln ein klareres Bild der erwarteten Leistung und der möglichen Fehlerszenarien.

Ergebnisse berichten und Verbesserungen unterstützen

Wir präsentieren die Ergebnisse der Validierung in klarer Sprache für geschäftliche und technische Verantwortliche.
Der Bericht erläutert, was geprüft wurde, wie das Modell abgeschnitten hat, welche Einschränkungen erkannt wurden und ob die vereinbarten Abnahmekriterien erfüllt sind. Bei festgestellten Schwächen empfehlen wir realistische Massnahmen. Dazu können die Verbesserung der Daten, Anpassungen am Modell, stärkere Zugriffskontrollen, zusätzliche Hinweise für Nutzer oder eine menschliche Genehmigung gehören.
Nach der Umsetzung der Verbesserungen können wir weitere Tests durchführen, um zu prüfen, ob die erkannten Probleme vor dem operativen Einsatz behoben wurden.

Was CA auszeichnet

💬

Unabhängige Bewertung

Wir bieten eine objektive Einschätzung der Leistung, Einschränkungen und Einsatzbereitschaft des Modells.

🛡️

Risikobasierte Prüfung

Der Umfang der Tests richtet sich nach dem Zweck, der Komplexität, den Nutzergruppen und den möglichen Auswirkungen des Modells auf die Organisation.

🤝

Realistische Testszenarien

Wir untersuchen das Verhalten des Modells unter normalen, ungewöhnlichen und anspruchsvollen Bedingungen, anstatt nur ideale Beispiele zu verwenden.

⚖️

Klare und praktische Ergebnisse

Wir erklären technische Resultate in verständlicher Geschäftssprache und entwickeln Empfehlungen, die praktisch umgesetzt werden können.

Der geschäftliche Nutzen

Die Validierung und Prüfung von KI-Modellen mit CA gibt Ihnen mehr Sicherheit, dass eine KI-Lösung für ihren vorgesehenen Zweck geeignet ist, bevor sie Bestandteil des täglichen Betriebs wird.
Die Prüfung hilft, Leistungsschwächen, unzuverlässige Ergebnisse, Datenprobleme und Sicherheitsbedenken zu erkennen, bevor Mitarbeitende, Kunden oder wichtige Entscheidungen betroffen sind. Sie liefert ausserdem nachvollziehbare Grundlagen für die Freigabe, stärkt die Verantwortlichkeit und unterstützt eine verantwortungsvolle KI-Governance.
Vor allem verhindert die Validierung, dass das Vertrauen in ein KI-Modell seine tatsächlichen Fähigkeiten übersteigt. Ihre Organisation kann Einführungsentscheidungen auf der Grundlage von Nachweisen statt von Annahmen treffen.

Nächster Schritt

Vertrauen in KI-Modelle sollte auf Nachweisen und nicht allein auf überzeugenden Ergebnissen beruhen.
Kontaktieren Sie CA für ein erstes Beratungsgespräch. Wir helfen Ihnen, Ihre KI-Lösung zu validieren, ihre Einschränkungen zu verstehen und ihre Eignung für einen sicheren und verantwortungsvollen operativen Einsatz zu bewerten.