Qualitätssicherung für die Ära der Agenten-Systeme.
Sichern Sie Ihre KI-Systeme ab. Funktionale Richtigkeit, Verifizierbarkeit und Schutz vor KI-Fehlermustern durch Ehlert.Consulting. Unternehmen investieren massiv in den Aufbau eigener KI-Lösungen und Agenten-Systeme. Doch herkömmliche Software-Tests stoßen bei diesen probabilistischen Systemen an ihre Grenzen.
Künstliche Intelligenz macht andere Fehler als klassische Software: Sie ist oft "selbstbewusst falsch" (confidently wrong) und verpackt inkorrekte Daten in extrem flüssige und überzeugende Sprache.
Ehlert.Consulting aus Frankfurt bietet Ihnen spezialisierte KI Testing Services. Wir prüfen Ihre Modelle nicht nur auf sprachliche Korrektheit, sondern legen eine extrem hohe Messlatte für die funktionale Richtigkeit an.
KI-Ausgaben sind nicht deterministisch. Wir bändigen die Varianz durch statistische Absicherung.
Wir stellen sicher, dass Ihre KI-Investitionen verlässlich, sicher und wirtschaftlich arbeiten.
Wir lassen uns von der Sprachgewandtheit einer KI nicht täuschen. Unsere Experten entwickeln spezialisierte Test-Setups (Evaluation Harnesses), um die tatsächliche Leistungsfähigkeit Ihrer Systeme zu messen.
Wir testen, ob Ihre KI-Agenten komplexe Aufgaben (wie Kundenstimmungs-Eskalation) exakt wie spezifiziert ausführen, ohne Lücken willkürlich selbst zu füllen.
Validierung der Delegation: Wir testen, ob ein "Planer-Agent" Workflows logisch korrekt zerlegt und an die richtigen Sub-Agenten delegiert.
Wenn mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, steigt die Komplexität. Wir überprüfen die Architektur und Interaktion Ihrer Multi-Agenten-Systeme.
KI-Systeme können auf vielfältige Weise scheitern. Wir identifizieren und beheben die gefährlichsten Fehlermuster.
Scheinbar perfekte Antwort im Frontend, aber falsche Aktion im Backend (z.B. SAP).
KI stimmt falschen Unternehmensdaten blind zu und baut darauf fehlerhafte Prozesse auf.
Agenten vergessen bei langen Aufgaben ihre ursprünglichen Anweisungen.
Agenten nutzen bei komplexen Aufgaben das falsche Tool oder die falsche API.
Ein simples "Verhalte dich regelkonform" im System-Prompt reicht nicht aus. Wir etablieren harte Sicherheitsgrenzen (Guardrails).
Wir bewerten die potenziellen Kosten eines KI-Fehlers (Cost of Error). Ein fehlerhafter E-Mail-Entwurf ist korrigierbar, eine durch KI falsch ausgelöste Finanztransaktion hingegen nicht.
Wir prüfen, wie oft bestimmte KI-Prozesse laufen und ob Fehlentscheidungen rückgängig gemacht werden können, um das Risiko im Echtbetrieb zu minimieren.
Mit Tools wie New Relic und maßgeschneiderten Log-Auswertungen machen wir das Verhalten Ihrer KI jederzeit nachvollziehbar und verifizierbar.
Ehlert.Consulting verbindet neue KI-Testmethoden mit 18+ Jahren Erfahrung in stark regulierten Branchen wie dem Bankwesen, den Finanzen und der Energiewirtschaft.
Höchste Präzision bei Zugriffen auf SAP ISU, SAP SD oder IDOCs.
Nahtlose Einbettung in CI/CD, Jenkins, SoapUI und Postman.
Zusätzlich beraten wir Sie im Bereich der Token-Ökonomie, um vorab zu berechnen, ob der Einsatz ressourcenintensiver KI-Modelle für bestimmte Prozesse wirtschaftlich sinnvoll (ROI) ist.
Consulting anfragenVertrauen Sie auf menschliches Urteilsvermögen gepaart mit modernster Technik. Lassen Sie uns über die Qualitätssicherung Ihrer KI-Lösung sprechen!
Kontakt aufnehmenAktuelle Eigenentwicklung einer KI-SaaS-Plattform auf Anthropic Claude API mit Microsoft-Presidio-Anonymisierung — Beratung aus Praxis, nicht aus Folien.
Die meistgestellten Fragen aus Kundenprojekten zu KI-Qualitätssicherung.
Klassische Tests prüfen deterministische Systeme gegen erwartete Ergebnisse. LLM- und KI-Systeme sind probabilistisch: identische Eingaben können unterschiedliche Ausgaben liefern. Wir arbeiten mit Eval-Sets, Scoring-Funktionen (LLM-as-Judge, Embedding-Similarity, Exact-Match) und statistischen Schwellen statt reiner Pass/Fail-Logik.
Halluzinationen, Prompt-Injection, Data-Leakage, Bias, Toxizität, Datenschutzleaks (PII), Jailbreaks, Output-Inkonsistenz und fachliche Fehlentscheidungen. Für RAG-Systeme zusätzlich: Retrieval-Qualität, Groundedness und Citation-Treue.
Ja. Wir helfen bei der Einordnung in Risikoklassen (Minimal, High-Risk, Prohibited), bauen Test-Evidenz für High-Risk-Systeme auf (Datenqualität, Robustheit, menschliche Aufsicht, Logging) und dokumentieren Testergebnisse so, dass sie Teil des technischen Dokumentationsstandards werden.
Wir bauen Eval-Sets aus echten oder synthetischen Nutzerfragen, messen Retrieval-Qualität (Precision@k, Recall@k), Groundedness (ist die Antwort vom Kontext gedeckt?) und Answer-Faithfulness. Für Drift in der Wissensbasis laufen Regressionsläufe zyklisch.
Ja. Wir führen strukturierte Red-Teaming-Sessions gegen Prompt-Injection, Jailbreaks, Policy-Bypass und Data-Exfiltration durch — inklusive Dokumentation reproduzierbarer Angriffsvektoren und Mitigation-Empfehlungen.
Ragas, DeepEval, Promptfoo, OpenAI Evals und eigenentwickelte Pipelines. Für Tracing und Observability LangSmith und Langfuse. Wir setzen kein Tool ein, das der Kunde nicht auch eigenständig weiterführen könnte.