Ihr PoC, RAG-System, Copilot oder AI Agent funktioniert grundsätzlich, ist aber noch nicht zuverlässig genug für den produktiven Betrieb.
Ich teste das vorhandene KI-System mit realistischen Fällen: RAG-Evaluation und Retrieval-Qualität, LLM- und Agent-Evaluation, Tool Calls, Guardrails, Berechtigungsgrenzen, Regressionen, Latenz und Kosten. Das Ergebnis ist eine nachvollziehbare Failure Analysis mit priorisierten Fixes und klaren Go-/No-Go-Kriterien.
Unabhängig · stack-neutral · remote im DACH-Raum
Messbare Qualitäts- und Freigabekriterien
Priorisierte Ursachen statt unscharfer Symptome
Konkreter Fix-, Guardrail- und Go-Live-Plan
Wiederholbare Tests für spätere Änderungen
Eine Demo zeigt meist den Happy Path. Im Alltag entscheiden Retrieval-Fehler, wechselnde Daten, uneindeutige Nutzerfragen, falsche Tool Calls, schwache Berechtigungsgrenzen und unbemerkte Regressionen darüber, ob ein KI-System wirklich tragfähig ist.
Der genaue Scope hängt vom vorhandenen System ab. Entscheidend ist, Qualität entlang des tatsächlichen Workflows messbar zu machen und Ursachen getrennt von Symptomen zu analysieren.
Wir messen, ob relevante Inhalte gefunden werden, ob Antworten auf den Quellen beruhen und ob die fachliche Aufgabe korrekt gelöst wird.
Bei Agenten zählt nicht nur das Endergebnis, sondern auch, welche Schritte, Werkzeuge und Parameter dorthin führen.
Wir machen sichtbar, ob die Anwendung unter realistischen Bedingungen stabil, beobachtbar und wirtschaftlich bleibt.
Kontrollen werden dort geprüft, wo Daten, Werkzeuge oder autonome Aktionen tatsächlich Risiken erzeugen.
Wir beginnen mit dem vorhandenen System und seinen realen Geschäftsaufgaben. Jeder Schritt erzeugt ein Ergebnis, das Ihr Team unmittelbar verwenden kann.
Wir grenzen den kritischen Workflow ein und übersetzen fachliche Erwartungen in messbare Qualitäts-, Sicherheits- und Betriebsziele.
Aus repräsentativen realen Fällen und Golden Questions entsteht ein wiederholbares Testset. Die aktuelle Version liefert die Baseline für Qualität, Latenz und Kosten.
Wir testen Retrieval, Groundedness, Grenzfälle, Regressionen, Tool Calls, Berechtigungen und relevante Prompt-Injection-Szenarien und ordnen Ursachen statt Symptome.
Sie erhalten priorisierte Maßnahmen, Guardrail- und Observability-Empfehlungen, offene Restrisiken sowie klare Kriterien für Fix, Rollout, Go-Live oder Stopp.
Die Ergebnisse sind so aufgebaut, dass Ihr Team oder Umsetzungspartner unmittelbar weiterarbeiten kann – ohne neue Abhängigkeit.
Der Sprint ist nicht an eine bestimmte Modell-Cloud, Vector Database oder Observability-Plattform gebunden. Bestehende Open-Source-, EU-Cloud-, Private-Cloud- und On-Premise-Stacks werden berücksichtigt.
Die bestehende experdoo-Referenz dokumentiert eine selbstgehostete KI-Architektur mit RAG, mehreren Agents sowie klarer Mandanten-, Daten- und Rechte-Trennung im produktiven Einsatz. Diese Erfahrung ist für Production Readiness relevant, weil Evaluation immer das Zusammenspiel aus Retrieval, Berechtigungen, Tool-Nutzung und Betrieb prüfen muss.
Der größte Hebel entsteht, wenn bereits ein Pilot, RAG-System, Copilot oder Agent existiert und eine belastbare Entscheidung über Fixes, Rollout oder Go-Live ansteht.
Wenn Evaluation konkrete technische Anpassungen an APIs, Datenflüssen, RAG, Workflows oder Tool-Integrationen ergibt.
Wenn Private Cloud, On-Premise, EU-Hosting oder Hybridarchitektur Teil des Reliability- oder Security-Problems ist.
Der Sprint eignet sich für vorhandene RAG- und Wissenssysteme, interne Copilots, dokumentenbasierte Workflows sowie Agents mit Tool- oder API-Zugriff. Der Scope wird auf einen geschäftlich relevanten Workflow begrenzt.
Mit einem repräsentativen Eval-Set und getrennten Messpunkten für Retrieval und Antwortqualität. Je nach Use Case betrachten wir unter anderem relevante Treffer, Groundedness, Correctness, Quellenzuordnung und Task Success. Es gibt keinen universellen Schwellenwert; die Freigabekriterien müssen zum Geschäftsprozess passen.
Nein. Am sinnvollsten ist die Prüfung vor einem Go-Live, bei einem festgefahrenen Pilot oder vor einer größeren Modell-, Prompt-, Provider-, Index- oder Architekturänderung.
Der Sprint verbindet fachliche Qualität, Agentenverhalten, Reliability und ausgewählte AI-spezifische Sicherheitsrisiken. Er ersetzt kein umfassendes Penetration Testing und keine juristische oder regulatorische Prüfung.
Datenzugriff und Testumgebung werden vorab festgelegt. Wenn sensible Daten nicht extern verarbeitet werden sollen, kann der Sprint in einer dafür geeigneten vorhandenen EU-, Private-Cloud- oder On-Premise-Umgebung stattfinden.
Beschreiben Sie kurz das vorhandene System, den aktuellen Stand und die größte Unsicherheit. Ich ordne ein, ob ein abgegrenzter Production-Readiness-Sprint sinnvoll ist.