KI am Prüfstand: Objektive Tests sind unverzichtbar

Künstliche Intelligenz verändert Branchen, Prozesse und Geschäftsmodelle – doch wie stellen Unternehmen sicher, dass ihre KI-Systeme zuverlässig und fair arbeiten? Die Antwort ist klar: durch objektive und reproduzierbare Tests auf Basis verlässlicher Daten.

„KI ist kein Selbstläufer. Wer sie einsetzen will, muss ihre Leistungsfähigkeit objektiv und nachvollziehbar prüfen – und das geht nur mit einem strukturierten Ansatz“, betont Andreas Gruber, Managing Director von TRUSTED AI by TÜV AUSTRIA.

Zuverlässige Testbeispiele für KI-Modelle erheben

• Messbare Performance: Nur ein sorgfältig erhobener und korrekt gelabelter Testdatensatz ermöglicht die valide Berechnung von Kennzahlen wie Precision, Recall oder F1-Score – und ist damit essenziell für die Bewertung der Modellqualität. Ausschlaggebend ist, dass sie zufällig aus der Anwendungsdomäne der KI gezogen werden, um systematische Verzerrungen oder „Blind Spots“ in der Performancebewertung zu vermeiden.

• Validierung in sicherheitskritischen Anwendungen: In Bereichen wie Medizin, Automotive oder Industrieautomatisierung kann ein fehlerhaftes Modell gravierende Folgen haben. Eine objektive Referenz stellt sicher, dass Tests auf überprüfbaren Fakten basieren. Sie schafft Vertrauen und minimiert Risiken.

Andreas Gruber: „Wenn KI am Prüfstand steht – und zwar nicht nur für Anwendungen in sicherheitskritischen Branchen –, braucht es eine solide Grundlage: unabhängige, repräsentative und präzise gelabelte Testdaten. Nur so sind valide, nachvollziehbare und vor allem sichere Entscheidungen möglich. TÜV AUSTRIA unterstützt dabei mit KI-Anwendungen Vertrauen zu schaffen und Risiken zu minimieren.“

Das neue TÜV AUSTRIA KI-White Paper

Das soeben erschienene TÜV AUSTRIA KI-Whitepaper "Safe and Certifiable AI Systems: Concepts, Challenges, and Lessons Learned" ist kostenfrei verfügbar unter ki.tuvaustria.com