Trustworthy AI
beginnt mit Testen

Künstliche Intelligenz ist längst Teil produktiver Systeme, von automatisierten Entscheidungen bis hin zu generativen und agentischen Anwendungen.

Vertrauen entsteht jedoch nicht von selbst. KI-Systeme müssen auf Zuverlässigkeit, Fairness, Sicherheit, Transparenz und Compliance getestet werden.

TestSolutions unterstützt Unternehmen dabei, Trustworthy AI aufzubauen: mit strukturiertem Testing, KPI-basierter Validierung und belastbaren Nachweisen für Governance und Audits.

AI-Assessment anfragen

Machen Sie Ihre KI vertrauenswürdig

Wir testen KI-Systeme über den gesamten Lebenszyklus hinweg, von Daten und Modellen bis hin zu Anwendungen, Überwachung und Nachweisen für Governance und Audits.

Risiken frühzeitig erkennen

Wir identifizieren Schwachstellen wie Bias, Fehlverhalten und Sicherheitsrisiken in KI-Systemen.

Transparenz schaffen

Wir machen KI-Entscheidungen, Ergebnisse und Nachweise nachvollziehbar, überprüfbar und verständlich für Fachbereiche, technische Teams und Compliance-Verantwortliche.

Vertrauen ermöglichen

Wir unterstützen die sichere, faire und gesetzeskonforme Nutzung von KI-Systemen.

Trustworthy AI braucht klare Leitplanken

"Bei TestSolutions liegt unser Fokus darauf, modernste Testing-Kompetenz in KI-gestützte Systeme einzubringen.

Aufgrund ihrer nichtdeterministischen Natur helfen wir sicherzustellen, dass die richtigen technischen und regulatorischen Leitplanken vorhanden sind.

So können Unternehmen KI-Systeme einsetzen, die zuverlässig, kontrollierbar und vertrauenswürdig sind.“

-- Anupam Krishnamurthy, Head of AI Testing

Was ist moderne künstliche Intelligenz?

Moderne KI-Systeme lassen sich in drei zentrale Kategorien einteilen. Je stärker diese Fähigkeiten zusammenwachsen, desto wichtiger wird Testing, das nicht nur die Ergebnisqualität prüft, sondern auch Zuverlässigkeit, Sicherheit, Transparenz, Compliance und Kontrolle.

Welche Risiken birgt die KI?

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Systemen entstehen neue Risiken, die sich deutlich von herkömmlicher Software unterscheiden.

Während herkömmliche Systeme deterministisch arbeiten, treffen KI-Modelle probabilistische Entscheidungen - mit entsprechenden neuen Herausforderungen für Qualität, Sicherheit und Kontrolle.

Die letzten Jahre haben etwa gezeigt: Fehlerhafte Chatbot-Antworten führen zu Rechtsstreitigkeiten.

Manipulierbare Systeme werden öffentlich bloßgestellt. Diskriminierende Modelle schaffen Haftungsrisiken. Agenten, die über ihren Rahmen hinaus agieren, lösen unkontrollierbare Prozesse aus.

Dabei handelt es sich nicht um einzelne Vorfälle. Es sind systemische Schwachstellen, die ohne professionelle Prüfung unsichtbar bleiben.

Trustworthy AI setzt voraus, dass diese Risiken erkannt, gemessen und kontrolliert werden, bevor sie Nutzer, Audits oder geschäftskritische Prozesse beeinträchtigen.

Mehr Informationen anfordern

Was ist AI Testing?

Unter KI-Testing versteht man das systematische Testen von KI-Systemen über ihre gesamte Lebensdauer hinweg.

Im Gegensatz zum klassischen Softwaretest geht es dabei nicht nur um die Funktionalität, sondern um das Verhalten von Systemen unter Unsicherheit.

Typische Fragen sind:

Trifft das System zuverlässige Entscheidungen?
Ist das Verhalten stabil und robust?
Sind die Ergebnisse nachvollziehbar und fair?
Erfüllt das System die gesetzlichen Anforderungen?

Insbesondere die Bereiche Sicherheit, Governance und Fairness gewinnen zunehmend an Bedeutung.

Es wurden bestimmte KPIs entwickelt, die sich als Grundlage für die Prüfung von KI-Systemen als nützlich erwiesen haben.

Trustworthy AI beginnt mit Beweisen

"KI zu testen bedeutet mehr, als technische Performance zu messen.

Es bedeutet auch zu überprüfen, ob Governance, Verantwortlichkeiten und Aufsicht stark genug sind, um einen vertrauenswürdigen und verantwortungsvollen Einsatz zu ermöglichen.“

-- Prof. Dr. Marco Barenkamp, Advisory Board Member und KI-Experte

Mehr über Marco Barenkamp

KI-Risiken mit KPI-basiertem Testing reduzieren

Trustworthy AI braucht Nachweise, keine Annahmen.

Wir validieren faktische Zuverlässigkeit, Sicherheitsrobustheit, Compliance-Fähigkeit und Modellstabilität anhand messbarer KPIs.

Weniger Fehlentscheidungen, höhere Sicherheit, bessere Datenqualität und dokumentierte Compliance-Nachweise reduzieren Risiken und Nacharbeiten im Produktivbetrieb.

Wir helfen Ihnen, KI-Verhalten zu validieren, Risiken zu quantifizieren, Ihre KI zu optimieren und Nachweise für Ihre Trustworthy AI zu schaffen.

Welche Metriken helfen, vertrauenswürdige KI nachzuweisen?

F1-Score

Wie gut stimmen Antworten mit verifizierten Referenzen überein?

Objektive, vergleichbare Aussage zur Qualität der Antworten

Hallucination Rate

Wie oft werden faktisch unzuverlässige Aussagen gemacht?

Geringeres Risiko in kritischen Anwendungsfällen

Injection Success Rate

Wie oft ist ein Angriff auf das System erfolgreich?

Belastbarer Nachweis der Sicherheitsrobustheit

Demographic Parity Difference

Behandelt das System alle Gruppen gleich?

Rechtlich relevanter Maßstab für Nicht-Diskriminierung

PSI / Drift Score

Wie stark weichen die Produktionsdaten von den Trainingsdaten ab?

Frühwarnung vor schleichender Qualitätsverschlechterung

Task Success Rate

Wie zuverlässig erledigt ein Agent seine Aufgaben?

Transparenz über Zuverlässigkeit und Reifegrad der Automatisierung

Wann sollten Sie Ihre KI testen lassen?

Bei der Validierung und Analyse Ihrer KI-KPIs
Vor dem Go-live eines neuen KI-Systems
Nach Modelländerungen, Prompt-Anpassungen oder Systemänderungen
Bei Qualitätsproblemen im Produktivbetrieb
Vor Audits, Freigaben oder regulatorischen Prüfungen
Bei der Auswahl zwischen Modellen oder Architekturen
Als fester Bestandteil Ihres Qualitätsprozesses

AI-Testing-Bedarf mit uns prüfen

Chatbots & Assistenten

LLM-basierte Dialogsysteme müssen mehr leisten als gute Antworten. Damit sie vertrauenswürdig sind, müssen sie zuverlässig, sicher, konsistent und robust sein, auch in Grenzfällen.

Typische Risiken: Falsche Informationen, Tonaussetzer, schwaches Fallback-Verhalten, fehlende KI-Offenlegung

Was wir bewerten:

Antwortqualität und faktische Genauigkeit
Robustheit gegenüber Umformulierungen
Umgang mit Unsicherheit und Ablehnung
Sicherheit & Manipulationsresistenz

Knowledge Assistants (RAG)

Bei wissensbasierten Systemen zählt nicht nur die Antwort, sondern auch ihre Herleitung. Wir bewerten, ob relevante Inhalte gefunden, korrekt genutzt und auf die richtigen Quellen zurückgeführt werden können.

Typische Risiken: Falsche Quellen, veraltete Inhalte, schwacher Abruf trotz plausibler Antwort, unberechtigter Zugriff auf vertrauliche Dokumente

Was wir bewerten:

Abrufqualität & Quellentreue
Halluzinationsrate bei Wissensfragen
Datenverluste aus der Wissensdatenbank
Aktualität der Dokumente

AI Agents

KI-Agenten müssen nicht nur in ihren Antworten vertrauenswürdig sein, sondern auch in ihren Handlungen. Wir testen, ob sie planen, Werkzeuge nutzen und Aktionen zuverlässig, sicher und innerhalb definierter Grenzen ausführen.

Typische Risiken: Unbeabsichtigte Handlungen, schrittübergreifende Fehlerfortpflanzung, Einspeisung von Informationen über externe Quellen, irreversible Handlungen

Was wir bewerten:

Aufgabenerfüllung und Effizienz
Tool-Nutzung und Einhaltung des Umfangs
Injektionsresistenz und Sicherheitsgrenzen
Unumkehrbarkeit von Aktionen

Decision Systems & ML Models

Automatisierte Entscheidungen in Kreditvergabe, HR oder öffentlicher Verwaltung gelten regulatorisch als Hochrisiko-Anwendungsfälle. Wir bewerten Fairness, Genauigkeit und Erklärbarkeit als Grundlage für belastbare Compliance-Nachweise.

Typische Risiken: Diskriminierung aufgrund geschützter Merkmale, Modelldrift, mangelnde Erklärbarkeit gegenüber betroffenen Personen

Was wir bewerten:

Fairness und Bias je Gruppe
Modellgenauigkeit und Drift-Erkennung
Erklärbarkeit einzelner Entscheidungen
Regulatorische Compliance

Complex AI Landscapes (Enterprise)

Trustworthy AI auf Enterprise-Ebene braucht ein einheitliches Qualitätsframework, keinen Flickenteppich aus isolierten Einzeltests. Wir unterstützen bei der Bewertung von KI-Portfolios über Abteilungen, Risiken und Governance-Anforderungen hinweg.

Typische Risiken: Inkonsistente Qualitätsstandards, fehlende systemübergreifende Governance

Was wir bewerten:

Portfolio-Inventar und Risikoklassifizierung
Einheitliches Qualitätsframework
Nachweise für Governance und Compliance
Kontinuierliches Monitoring

AI Advisory

Nicht jede Organisation braucht als ersten Schritt einen Test.

Manchmal braucht es zunächst Klarheit: über Strategie, Risiken und die richtigen nächsten Schritte.

Typische Risiken: Fehlende KI-Strategie, unklare Verantwortlichkeiten, regulatorische Risiken

Was wir anbieten:

AI Act Readiness Assessment
Governance-Struktur und AI-Policy
Regulatorisches Risiko-Mapping
Management-Briefing und Roadmap

Keine Nieten. Mit uns gewinnen Sie immer.

Wir kennen iGaming-Systeme in- und auswendig - kratzen Sie an den Kästchen.

LOTTERYFORCE Zentrales Omnichannel-Lotteriemanagement.

SCRATCH

Brightstar Volaris Bewährte IGT-Plattform für Transaktionen.

RUBBLE

Brightstar Aurora , das leistungsstarke Kernsystem der nächsten Generation.

RUBBLE

Imperia CMS Content Management für Webportale.

RUBBELN

AEGIS Überwachung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

RUBBELN

Symphony Sichere Automatisierung von Arbeitsabläufen.

RUBBELN

* Mouseover oder Berührung zum Einblenden.

TestSolutions-Methodik

Das TestSolutions AI Quality Framework

Hinter unseren Assessment Services steht eine strukturierte Methodik: das TestSolutions Trustworthy AI Quality Framework.
Es verbindet drei Säulen, die gemeinsam eine vollständige Bewertung ermöglichen: Governance, technische Qualität und systemspezifisches Testing.

Säule 1

Governance & Accountability

Technisches Testing allein reicht nicht aus. Ein System kann Qualitätstests bestehen und trotzdem ein Risiko bleiben, wenn Verantwortlichkeiten, Aufsicht und Dokumentation unklar sind.

Risikoklassifizierung nach EU AI Act
Menschliche Aufsicht gemäß Art. 14
Verantwortlichkeitsstrukturen
Anforderungen an Dokumentation und Transparenz
Ausrichtung an EU AI Act, DSGVO und ISO 42001

Säule 2

Technisches Testing

Sechs Qualitätsdimensionen mit 46 messbaren Controls bewerten, ob sich das KI-System wie vorgesehen verhält: zuverlässig, sicher, fair und auf einer soliden Datengrundlage.

6 Qualitätsdimensionen
46 messbare Controls
Klare Messgrößen für jede Control

Säule 3

System- und Kontextbezug

Trustworthy AI hängt vom Kontext ab. Jeder Systemtyp bringt eigene Risiken mit und benötigt deshalb eine passgenaue Testing-Methodik.

LLMs
RAG-Systeme
Agenten
ML-Modelle
Computer Vision
Automatisierte Entscheidungssysteme

Trustworthy AI braucht unabhängige Verifikation

"Die entscheidende Frage ist nicht, ob KI Code schreiben kann. Entscheidend ist, ob Ihr Unternehmen überprüfen kann, ob KI-generierte oder KI-gestützte Software tatsächlich zweckgeeignet ist.

Unabhängiges Testing macht genau das sichtbar, bevor Defekte, Compliance-Lücken oder versteckte Qualitätsrisiken Trustworthy AI im Produktivbetrieb gefährden.“

-- Florian Fieber, Chief Process Officer, Head of Academy, Keynote Speaker

Florian Fieber's Blog

Warum herkömmliche Softwaretests nicht ausreichen

KI-Systeme verhalten sich anders als herkömmliche Software. Ihre Ergebnisse sind probabilistisch, sie reagieren sensibel auf sich ändernde Eingaben und können sich im Laufe der Zeit verändern, wenn sich Daten, Prompts und Modelle ändern.

Trustworthy AI erfordert deshalb szenariobasiertes Testing, adversariales Testing, Bias- und Fairness-Analysen, Prompt- und Eingabevariationen, kontinuierliches Monitoring sowie Nachweise für Governance nach dem Deployment.

KI-Systeme können nicht einmalig validiert und danach als erledigt betrachtet werden. Sie benötigen kontinuierliches Testing und Assurance über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, damit sie zuverlässig, verantwortungsvoll und kontrollierbar bleiben.

Mehr über KI-Testing erfahren

In Hochrisikobereichen ist Trustworthy AI unverzichtbar.

Testen ist nicht optional.

KI wird heute in immer mehr geschäftskritischen und risikobehafteten Bereichen eingesetzt. Dazu zählen HR und Recruiting, Kreditvergabe und Credit Scoring, medizinische Diagnostik, öffentliche Verwaltung, Kundenservice und Chatbots sowie Betrugserkennung.

Viele dieser Anwendungsfälle bringen erhöhte Risiken mit sich und erfordern deshalb strukturierte Testing- und Verifikationsverfahren.

Je stärker KI in operative Entscheidungsprozesse eingebettet wird, desto unverzichtbarer werden Zuverlässigkeit, Verantwortlichkeit und Compliance.

KI-Risikoassessment starten

Bauen Sie Kompetenzen für Trustworthy AI auf.

Die TestSolutions Academy bietet praxisnahe KI-Trainings für Tester und Anwender. Lernen Sie die grundlegenden Konzepte, Begriffe und Vorgehensweisen beim Testing KI-basierter Systeme kennen. Unsere Trainings eignen sich ideal für alle, die einen praktischen Einstieg in Trustworthy AI Testing suchen oder vorhandenes Wissen gezielt ausbauen möchten.

ISTQB Certified Tester - AI Testing

Erlangen Sie ein grundlegendes Verständnis und praktische Fähigkeiten für das Testing KI-basierter Softwaresysteme sowie für den Einsatz von KI-Technologien im Testing.

ISTQB Certified Tester - Testing with Generative AI

Gewinnen Sie ein grundlegendes Verständnis für generative KI im Softwaretesting, einschließlich des Testens von GenAI-Systemen und des Einsatzes von GenAI zur Unterstützung und Automatisierung von Testing-Aufgaben.

A4Q AI Essentials

Dieses E-Learning mit Zertifizierung bietet eine Einführung in KI-Compliance, Ethik und Risikobewusstsein. Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

A4Q AI Foundation

Gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis dafür, wie generative KI verantwortungsvoll und wirksam im Einklang mit regulatorischen Anforderungen eingesetzt werden kann. Sie erwerben grundlegende KI-Kompetenzen gemäß EU AI Act.

TestSolutions Originals - Grundlagen AI Testing

Lernen Sie die grundlegenden Konzepte, Begriffe und Vorgehensweisen beim Testing KI-basierter Systeme kennen. Der Kurs eignet sich für alle, die sich für KI-Testing interessieren und einen schnellen, verständlichen Einstieg in das Thema suchen.

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