Qualität & Evaluation
Wir definieren, was „gut genug“ für Ihren konkreten Prozess bedeutet, und messen es an realistischen Fällen.
- Task Success und Korrektheit
- Groundedness und Quellenbezug
- Regressionstests und Grenzfälle
AI Production Readiness & Reliability Sprint
Ist Ihr KI-System bereit für den produktiven Betrieb?
Ich prüfe RAG- und Agentic-AI-Systeme systematisch auf Qualität, Fehlverhalten, Sicherheit, Kosten und Betriebsfähigkeit.
Sie erhalten keine weitere Demo und keine abstrakte Governance-Präsentation, sondern realistische Tests, eine nachvollziehbare Failure Analysis und einen priorisierten Fix- und Go-Live-Plan.
Unabhängig · stack-neutral · remote im DACH-Raum
Ergebnis nach 2–4 Wochen
Messbare Qualitäts- und Freigabekriterien
Priorisierte Ursachen statt unscharfer Symptome
Konkreter Fix-, Guardrail- und Go-Live-Plan
Wiederholbare Tests für spätere Änderungen
Vom Pilot zur Produktion
Eine überzeugende Demo ist noch kein verlässliches System.
LLM-Anwendungen wirken im Happy Path schnell fertig. Im Alltag entstehen die teuren Probleme an den Rändern: uneindeutige Fälle, wechselnde Daten, falsche Tool Calls, fehlende Berechtigungsgrenzen und Ergebnisse, die niemand reproduzierbar bewerten kann.
Warnsignale
- Das Team kann nicht belastbar sagen, wie gut das System ist.
- Halluzinationen oder falsche Quellen treten nur sporadisch auf.
- Ein Agent nutzt Werkzeuge oder Daten anders als erwartet.
- Modell- oder Prompt-Änderungen erzeugen unbemerkte Regressionen.
- Latenz und Kosten schwanken ohne klare Ursache.
- Für den Go-Live fehlen nachvollziehbare Freigabekriterien.
Prüfumfang
Nicht nur Antworten testen – das ganze System prüfen.
Der genaue Scope hängt vom Use Case ab. Der Sprint verbindet fachliche Qualität, Agentenverhalten, technische Reliability und wirksame Sicherheitsgrenzen.
Agenten & Tool Calls
Bei Agenten zählt nicht nur das Endergebnis, sondern auch, welche Schritte und Aktionen dorthin führen.
- Tool-Auswahl und Parameter
- Ablauf, Abbruch und Wiederholung
- Human Approval und Eskalation
Reliability & Betrieb
Wir machen sichtbar, ob die Anwendung unter realistischen Bedingungen stabil, beobachtbar und wirtschaftlich bleibt.
- Latenz und Kosten pro Aufgabe
- Logging und Failure Analysis
- Fallbacks und Wiederanlauf
Guardrails & Sicherheit
Kontrollen werden dort gesetzt, wo Daten, Werkzeuge und autonome Aktionen tatsächliche Risiken erzeugen.
- Berechtigungen und Least Privilege
- Prompt Injection und Datenabfluss
- Limits, Freigaben und Kill Switches
Ablauf
Ein klar abgegrenzter Sprint statt offener Analyse.
Wir beginnen mit Ihrem vorhandenen System und den tatsächlichen Geschäftsaufgaben. Jeder Schritt erzeugt ein verwertbares Ergebnis.
01
Ziel, Risiken und Freigabekriterien klären
Wir grenzen den kritischen Workflow ein und übersetzen fachliche Erwartungen in messbare Qualitäts-, Sicherheits- und Betriebsziele.
02
Testset und Baseline aufbauen
Aus realen Fällen entsteht ein repräsentatives Eval-Set. Die aktuelle Version liefert die Baseline für Qualität, Latenz und Kosten.
03
Failures und Angriffspfade untersuchen
Wir testen Grenzfälle, Regressionen, Tool Calls, Berechtigungen und relevante Prompt-Injection-Szenarien und ordnen Ursachen statt Symptome.
04
Fix- und Go-Live-Plan übergeben
Sie erhalten priorisierte Maßnahmen, Guardrail-Empfehlungen, offene Restrisiken und klare Kriterien für Fix, Pilot, Go-Live oder Stopp.
Lieferumfang
Was nach dem Sprint im Unternehmen bleibt.
Die Ergebnisse sind so aufgebaut, dass Ihr Team oder Umsetzungspartner unmittelbar weiterarbeiten kann – ohne neue Abhängigkeit.
- Dokumentierte Qualitäts- und Risikokriterien
- Wiederverwendbares Eval-Set mit repräsentativen Testfällen
- Baseline zu Qualität, Latenz, Kosten und kritischen Failures
- Failure Map mit Ursachen, Auswirkung und Reproduktionsweg
- Guardrail- und Observability-Empfehlungen passend zur Architektur
- Priorisierter Maßnahmenplan mit Go-Live-Entscheidungspunkten
Vendor-neutral und souverän
Der Sprint ist nicht an eine bestimmte Modell-Cloud oder Observability-Plattform gebunden. Open-Source-, EU-Cloud- und On-Premise-Stacks werden gleichwertig berücksichtigt.
Passung
Für vorhandene Systeme mit einem konkreten Produktionsproblem.
Der größte Hebel entsteht, wenn bereits ein Pilot, RAG-System, Copilot oder Agent existiert und eine belastbare Entscheidung ansteht.
Der Sprint passt, wenn …
- ein KI-System vor dem Go-Live oder Rollout steht
- Qualität, Halluzinationen oder Tool Calls unklar sind
- ein Pilot in der Demo funktioniert, aber im Alltag schwankt
- Modell-, Provider- oder Architekturänderungen abgesichert werden müssen
Der Sprint passt nicht, wenn …
- noch kein konkreter Use Case oder Prototyp existiert
- nur ein allgemeiner KI-Workshop gesucht wird
- eine juristische Konformitätsprüfung erwartet wird
- ein vollständiger Enterprise-Rollout ohne begrenzten Scope beauftragt werden soll
Häufige Fragen
Fragen zur Evaluation produktiver KI-Systeme.
Welche Systeme können geprüft werden?
Der Sprint eignet sich für RAG- und Wissenssysteme, interne Copilots, dokumentenbasierte Workflows sowie Agenten mit Tool- oder API-Zugriff. Der Scope wird auf einen geschäftlich relevanten Workflow begrenzt.
Muss das System bereits produktiv sein?
Nein. Am sinnvollsten ist die Prüfung vor einem Go-Live, bei einem festgefahrenen Pilot oder vor einer größeren Modell-, Provider- oder Architekturänderung.
Was ist der Unterschied zu einem Security Audit?
Der Sprint verbindet fachliche Qualität, Agentenverhalten, Reliability und ausgewählte AI-spezifische Sicherheitsrisiken. Er ersetzt kein umfassendes Penetration Testing und keine juristische oder regulatorische Prüfung.
Bleiben Testdaten und Ergebnisse unter unserer Kontrolle?
Ja. Datenzugriff und Testumgebung werden vorab festgelegt. Wenn sensible Daten nicht extern verarbeitet werden dürfen, kann der Sprint in Ihrer vorhandenen EU-, Private-Cloud- oder On-Premise-Umgebung stattfinden.
Nächster Schritt
Aus Bauchgefühl werden belastbare Freigabekriterien.
Beschreiben Sie kurz System, aktuellen Stand und größte Unsicherheit. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, ob ein 2–4-Wochen-Sprint sinnvoll abgrenzbar ist.