KI-Tests und Qualitätssicherung für die Entwicklung künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz, insbesondere Machine Learning, stellt besondere Anforderungen an den Softwaretest. Auch in der klassischen Softwareentwicklung erfahrene Unternehmen müssen sich darauf einstellen, wenn sie die Technologie erfolgreich nutzen wollen.
Während klassische Software deterministisch arbeitet, basieren KI-Systeme auf statistischen Modellen. Ihr Verhalten ergibt sich aus Trainingsdaten und Wahrscheinlichkeiten, wodurch ihr Output sich nicht eindeutig vorhersagen lässt. Statistisch ausgewogene KI-Tests sind daher unerlässlich, um Qualität, Zuverlässigkeit und Aussagekraft von KI-Systemen sicherzustellen.
Hinzu kommt, dass für Training und Test große Datenmengen erforderlich sind. Die Qualität dieser Daten beeinflusst direkt die Leistungsfähigkeit des Modells. Unzureichende Datenqualität, Verzerrungen oder eine mangelnde statistische Repräsentation können die Güte von KI-Systemen erheblich beeinträchtigen. ITPower Solutions unterstützt Sie dabei, KI-basierte Komponenten systematisch zu testen, zu validieren und dadurch deren Qualität zu steigern.
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Unsere Leistungen: Qualitätssicherung und Test für künstliche Intelligenz
MLOps-Reifegradbewertung und –Verbesserung
- Wir analysieren Ihre bestehenden MLOps-Fähigkeiten und entwickeln gezielte Strategien zur Verbesserung Ihrer Prozesse und Systeme –abgestimmt auf Ihren individuellen Reifegrad.
KI-Governance mit ISO 42001
- Wir unterstützen Sie bei der Einführung und Aufrechterhaltung von KI-Managementsystemen nach ISO 42001. Dadurch erhöhen Sie die Transparenz, das Vertrauen in Ihre Organisation und sichern den verantwortungsbewussten Betrieb von KI-Systemen.
Testmethoden für KI-Systeme
- Der Test von KI-Systemen erfordert eine Kombination aus bewährten Methoden des klassischen Softwaretests und speziell angepassten Ansätzen für KI-Modelle. Anhand unseres systematischen Vorgehensmodells entwickeln wir gemeinsam mit Ihnen systematische Testkonzepte und Methoden, die auf statistischen Verfahren basieren und eine objektive Bewertung ermöglichen. Ziel ist eine nachvollziehbare Qualitätssicherung für KI, die sich an den Eigenschaften Ihres Systems orientiert.
Auswahl und Bewertung von Trainingsdaten
- Die systematische Analyse und die Auswahl geeigneter Trainingsdaten für KI sind entscheidend für die Leistungsfähigkeit eines Modells. Wir unterstützen Sie dabei, Daten hinsichtlich Qualität, Vollständigkeit und statistischer Ausgewogenheit zu bewerten. Durch gezielte Maßnahmen vermeiden wir Bias in KI-Systemen und stellen sicher, dass Verzerrungen in KI-Modellen frühzeitig erkannt und reduziert werden.
Domänenspezifische Optimierung von KI-Systemen
- Um KI-Systeme zielgerichtet testen zu können, müssen deren Fähigkeiten und Grenzen klar definiert sein. Auf dieser Basis lassen sich relevante Testbereiche eingrenzen und priorisieren. Wir schaffen damit die Grundlage für eine fundierte KI-Validierung und eine realistische Bewertung der Modellleistung unter definierten Rahmenbedingungen.
Testfallerstellung und Testauswahl
- Für aussagekräftige Testergebnisse sind geeignete Testfälle erforderlich. Wir erstellen und priorisieren Testfälle auf Basis statistischer Kriterien und definieren klare Testendekriterien. Ziel ist es, mit einer angemessenen Anzahl an Tests eine belastbare Bewertung von KI-Modellen zu ermöglichen und die Qualität der Ergebnisse transparent darzustellen.
Testdatengenerierung
- Neben realen Datensätzen setzen wir auf die Testdatengenerierung mit simulierten und synthetischen Daten. So stellen wir statistisch repräsentative Testdaten für KI bereit, die eine hohe Aussagekraft besitzen. Gleichzeitig unterstützen wir die Datenqualität für KI, indem wir Daten gezielt ergänzen und ausbalancieren.
Testautomatisierung
- Automatisierte Tests sind ein zentraler Bestandteil moderner KI-Teststrategien. Durch Testautomatisierung für KI-Systeme werden Testdurchläufe objektiv, wiederholbar und effizient. Dies reduziert den manuellen Aufwand, spart Zeit und ermöglicht eine kontinuierliche Qualitätssicherung über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg.
Simulation für KI-Training und –Validierung
- In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer FOKUS bieten wir eine Simulationsumgebung für Training und Validierung. Diese generiert realistische 3D-Szenarien und Eingabedaten, um KI-basierte Perzeptionssysteme zu trainieren und zu testen, und unterstützt Sie bei einer sicheren und skalierbaren Entwicklung KI-basierter Wahrnehmungssysteme (Kamera, LIDAR).
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Ihre Vorteile durch systematische KI-Tests
Profitieren Sie von unserer Erfahrung im Bereich KI-Test und schaffen Sie eine belastbare Grundlage für qualitativ hochwertige und vertrauenswürdige KI-Lösungen.
- Schnellere Marktreife: Durch Effiziente Validierung und Optimierung von ML-Modellen
- Kosteneffizienz: Reduzierung der Kosten für Datenerhebung, Annotation und Tests sowie Reduzierung der Aufwände für Compliance, Audits und regulatorisch bedingte Anpassungen.
- Höhere Genauigkeit: Verbesserung der Modellleistung durch optimierte und Trainings-und Testdaten
- Flexibilität und Skalierbarkeit: Anpassung an spezifische Anwendungsfälle und problemorientierte Erweiterung
- Regulatorische Sicherheit: Frühzeitige Anpassung an den AI Act und europäische KI-Verordnungen, um Compliance-Risiken zu minimieren
Qualifizierung und Standards für systematischen Test von KI-Systemen
Ein strukturierter KI Test erfordert die konsequente Anwendung etablierter Standards, fundierte Qualifikationen sowie den Einsatz geeigneter Werkzeuge. Unsere Vorgehensweise orientiert sich an anerkannten Normen des Softwaretests, an aktuellen Richtlinien für Künstliche Intelligenz sowie an bewährten Tools zur Qualitätssicherung, Datenanalyse und Testautomatisierung von KI-Systemen.
Normen und Standards für KI
- Orientierung an internationalen Standards wie ISO/IEC 25010 (Software-Produktqualität), ISO/IEC 29119 (Software Testing), ISO/IEC 23894 (Risk Management für KI), ISO/IEC 42001:2023 (Managementsystem für Künstliche Intelligenz – AIMS), den EU AI Act, die ISO/IEC 24027:2021 (Bias in KI-Systemen) sowie an Richtlinien aus dem Umfeld von ISO/IEC JTC 1/SC 42 (Artificial Intelligence) zur strukturierten Qualitätssicherung für KI-Systeme.
Zertifizierungen und Qualifikation
- Fachliche Qualifikation durch anerkannte Zertifizierungen im Softwaretest und Qualitätsmanagement, z. B. ISTQB® Certified Tester, ISTQB® AI Testing, sowie kontinuierliche Weiterbildung in den Bereichen Machine Learning, KI-Validierung und Datenanalyse.
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