Anwendungsfall
Zweck, Nutzer, Auswirkungen und Einsatzgrenzen.
Was kann untersucht werden?
Umfang und Prüftiefe richten sich nach der konkreten Fragestellung. Ein interner KI-Assistent benötigt andere Prüfungen als ein Machine-Learning-Modell in einem automatisierten Entscheidungsprozess.
Daten
Herkunft, Qualität, Relevanz und Verarbeitung.
Modell
Modellwahl, Annahmen, Leistung und bekannte Fehlerbilder.
Evaluation
Testdesign, Metriken, Vergleichswerte und Aussagekraft.
Integration
Schnittstellen, Datenflüsse, Abhängigkeiten und Fehlerbehandlung.
Menschliche Kontrolle
Prüfung, Freigabe, Korrektur und Eskalation.
Monitoring
Qualität, Veränderungen und Vorfälle im laufenden Betrieb.
Dokumentation
Annahmen, Grenzen, Entscheidungen und Prüfergebnisse.
Passt diese Beratung zu Ihrer Situation?
Vor Produktivsetzung, Beschaffung oder Weiterbetrieb eines KI-Systems fehlen häufig belastbare Antworten zu Qualität, Grenzen, Risiken und Kontrollmöglichkeiten.
Typische Ausgangslagen
- Ein Modell soll vor der Produktivsetzung fachlich und technisch eingeordnet werden.
- Ein externes KI-Produkt soll vor Beschaffung oder Integration bewertet werden.
- Kennzahlen sehen gut aus, ihre Aussagekraft für den konkreten Einsatz ist aber nicht eindeutig.
Was nach der Beratung geklärt sein sollte
Ziel ist ein nachvollziehbarer technischer und organisatorischer Befund, der eine Freigabe-, Beschaffungs-, Änderungs- oder Weiterbetriebsentscheidung unterstützt.
- Prüffragen und Entscheidungskriterien sind festgelegt.
- Leistungsfähigkeit und Grenzen werden im Einsatzkontext betrachtet.
- Risiken, Unsicherheiten und offene Punkte sind dokumentiert.
Häufige Fragen vor einer Beauftragung
Nicht jeder Einwand spricht gegen eine Beratung. Entscheidend ist, was in der konkreten Situation tatsächlich zutrifft.
Der Anbieter hat das System bereits getestet.
Herstellertests liefern wichtige Informationen. Sie beantworten jedoch nicht zwingend, ob das System unter den eigenen Daten, Prozessen und Fehlerfolgen geeignet ist.
Unsere Metriken sehen gut aus.
Gute Durchschnittswerte ersetzen keine Prüfung von Datenqualität, Fehlerszenarien, Unsicherheit und tatsächlichen Entscheidungskonsequenzen.
Ein Assessment kostet zusätzliche Zeit.
Der Prüfumfang kann auf die tatsächlich entscheidungsrelevanten Fragen begrenzt werden.
Wir können ohnehin nicht alles prüfen.
Deshalb wird zwischen notwendigen, sinnvollen und nachrangigen Prüfungen unterschieden.
Nächster sinnvoller Schritt
Für einen ersten Abgleich reichen das betreffende System, sein Einsatzkontext und die anstehende Entscheidung. Daraus lassen sich Prüffragen und ein angemessener Assessmentumfang ableiten.
Typischer Ablauf
Prüfauftrag definieren
Welche konkrete technische Frage soll beantwortet werden?
Unterlagen sichten
Architektur, Dokumentation, Datenbeschreibung und Testergebnisse prüfen.
Analyse durchführen
Beobachtungen, Annahmen, Unsicherheiten und Bewertungen trennen.
Ergebnisse aufbereiten
Befunde, Risiken und Handlungsoptionen verständlich zusammenführen.
Mögliche Ergebnisse
- strukturierte Assessment-Dokumentation
- technische Stellungnahme
- Management-Zusammenfassung
- priorisierte Maßnahmenliste
- Review von Architektur, Modellen oder Dokumentation
Abgrenzung
Ein KI-Assessment untersucht ein konkretes System oder einen konkreten Anwendungsfall.
- unternehmensweite Strategie: KI-Beratung
- Kompetenzaufbau: AI Literacy
- Responsible-AI-Strukturen: Responsible AI
- ethische Einzelfallanalyse: KI-Ethik
Praxisbeispiele
Typische Use Cases für KI-Assessment
Konkrete Beratungsfälle werden entlang eines iterativen Problemlösungszyklus strukturiert: Diagnose, Zielformulierung, Analyse, Entscheidungsfindung und anschließende Umsetzungsplanung.
Beispiele: Modellbewertung vor dem Go-live, Prüfung externer KI-Produkte und Re-Assessments produktiver Systeme.
KI-Assessment anfragen
Beschreiben Sie kurz das KI-System, seinen Anwendungsfall und die technische Frage, die beantwortet werden soll.