KI- und maschinelles Lerndienstleistungen
Von den Organisationen nennen Datengenauigkeit und –vorgaben eine der größten Hindernisse für die Einführung von KI.
Das eigentliche Risiko bei KI besteht nicht darin, dass sie fehlschlägt. Vielmehr besteht die Gefahr darin, dass sie zunächst funktioniert, bis sie wirklich entscheidend wird.
Priya konnte nicht erklären, warum das Model diese Entscheidung getroffen hatte.
Marcus konnte das Risiko nicht in den Daten, dem Modell und der Live-Umgebung erkennen.
Elena dachte, dass die Testung bereits die Verzerrung aufgedeckt hatte.
Arjun hatte immer noch keine Einigung darüber, ob die KI bereit war, live verfügbar zu sein.
Organisationen rücken rasant in die Verfolgung von Effizienzsteigerungen, Automatisierung von Entscheidungen und der Entfaltung neuer Wertschöpfung aus Daten. Da KI jedoch in zentrale Systeme integriert wird, entsteht eine neue Komplexität.
Was als Innovation beginnt, wird schnell zu einer Herausforderung. Denn KI ist nicht statisch.
Es lernt weiterhin, sich anzupassen und die Ergebnisse lange nach der Implementierung zu beeinflussen.
Ohne die richtigen Kontrollen, Tests und Governance riskieren Organisationen, schnellerere Entscheidungen zu treffen, aber mit weniger Sicherheit.
Was wäre, wenn Sie…
Vertrauen Sie KI-Entscheidungen auf erklärbare und validierte Ergebnisse, die an reale Ergebnisse ausgerichtet sind
Risiken frühzeitig durch kontinuierliche Tests, Überwachung und Sicherung identifizieren
Die Datenqualität verbessern, Vorurteile reduzieren und Modelle auf einer soliden Grundlage entwickeln
Scale sichert die Innovationen in der KI sicher und erhöht gleichzeitig nicht die Risiken.
Halten Sie die Kontrolle über den gesamten KI-Lebenszyklus – von der Entwicklung bis hin zur vollen Betriebsbereitschaft
Vertraut von führenden Organisationen
Unterstützen von Organisationen dabei, die Qualität, Widerstandsfähigkeit und Zuverlässigkeit ihrer digitalen Infrastrukturen zu verbessern.
Unser Ansatz bei der Entwicklung von Testdiensten und der Qualitätssicherung
Wir helfen Organisationen dabei, KI sicher einzuführen und zu skalieren, indem wir Beratungsdienstleistungen, Qualitätsingenieurbereiche und kontinuierliche Überwachung in einen einheitlichen Ansatz integrieren.
Von der Vorbereitung auf die Nutzung von KI über die Konzeption von Anwendungsfällen bis hin zur Implementierung, dem Testen und der Optimierung unterstützen wir den gesamten Lebenszyklus.
Wir entwickeln verwaltete, skalierbare KI-Lösungen, integrieren sie in Bereitstellungspipelines und wenden unabhängige Überprüfungen an, um die Leistung, Sicherheit, Ungenauigkeiten und Compliance zu validieren. Durch kontinuierliche Überwachung wird sichergestellt, dass die Modelle auch bei deren Weiterentwicklung zuverlässig bleiben.
Wir helfen Ihnen dabei, KI zu entwickeln, die vertraut, kontrollierbar und nachweislich echte Geschäftswert schafft.
Wie wir helfen können
Wenn Sie mehr über unsere Dienste im Bereich KI und maschinelles Lernen erfahren möchten, können Sie sich einige dieser Seiten ansehen:
End-to-end-Sicherheit, die die Zuverlässigkeit von KI über den gesamten Lebenszyklus hinweg gewährleistet – von der Validierung von Daten und Modellen bis hin zur kontinuierlichen Überwachung in der Produktion.
Mit KI werden Tests beschleunigt und modernisiert, Erkenntnisse und Diagnosen automatisiert, sodass Teams schneller und mit größerer Sicherheit arbeiten können.
FALLSTUDIE
KI in der Software-Testung: Interpretation der Testdiagnosen für 600 Tests pro Tag
Ein europäischer Telekommunikations- und Medienanbieter führte täglich Tausende automatisierte Tests zur Wiedergabe von Android Live TV durch. Selbst ein geringer Fehleranteil führte zu erheblichen manuellen Analysen, bei denen die Ingenieure die Aufzeichnungen, Screenshots und Protokolle überprüften und sich auf Fachwissen stützten, um die Ursachen in Bereichen wie DRM, App-Updates und Umgebungsfragen zu identifizieren.
Wir haben einer Test-as-a-Service-Plattform eine KI-Analyseschicht hinzugefügt, die die Geräteinteraktionen automatisch interpretiert und externe Videoaufnahmen für die Wiedergabe mit DRM-Schutz sowie Testartefakte (Logdateien, Zeitleisten, Screenshots) erfasst.
Das Ergebnis: Das System analysiert derzeit ~350–400 Tests pro Tag (in der Größenordnung von 600) mit einer Genauigkeit von ~95%, wodurch die Diagnose beschleunigt und die manuelle Arbeit reduziert wird.
Warum Resillion für KI und maschinelles Lernen?
700+ globale Experten
700+ Spezialisten in den Bereichen Qualitätsingenieurwesen, Testen und Cybersicherheit
End-to-end-Abdeckung des KI-Lebenszyklus
Unterstützung von KI von der Bereitschaft und dem Design über die Testphase bis hin zur Bereitstellung und dem Betrieb in Echtzeit
Qualitätsingenieurwesen mit KI
Die Verwendung von KI zur Beschleunigung der Tests, zur Verbesserung der Qualität und zur Erweiterung des Testumfangs über den gesamten SDLC
Unabhängige KI-Zertifizierung
Nachgewiesene Fähigkeiten in Bereichen wie Verzerrungstests, Modellvalidierung, Verständlichkeit und Sicherheitsprüfung
Vertrauenswürdige KI, bereit für die Regulierung
Unterstützung der Einhaltung von Rahmenbestimmungen wie dem EU-AI-Act und Governance-Anforderungen
Kontinuierliche Überwachung und Kontrolle
Kontinuierliche Evaluierung von Modellen für Drift, Instabilität und die tatsächliche Performance
Daten- und Modellvalidierung in großem Maßstab
Die Qualität der Testdaten, die Verzerrungen und das Verhalten der Modelle in komplexen Systemen testen
Flexibler Liefermodell
Beratung, Implementierung, Testen oder Managed Services, abgestimmt auf Ihre Bedürfnisse
Anwendung von künstlicher Intelligenz in komplexen Umgebungen
Die Bereitstellung von KI-gestützten Tests und Sicherheiten in großflächigen, realen Systemen
Robby Putzeys
Leiter Qualitätsingenieurwesen
Robby Putzeys ist ein erfahrener Führungskräfte mit mehr als 25 Jahren Erfahrung in der Software-Qualitätsentwicklung und hilft Unternehmen dabei, qualitativ hochwertige IT-Systeme, digitale Produkte und komplexe Technologieumgebungen in Branchen wie Telekommunikation und Verbraucherelektronik zu liefern.
Conor Thomson
Experte für Qualitätsingenieurwesen und KI-Praktiken
Conor ist ein Global Solution Architect mit 12 Jahren Erfahrung in den Bereichen Qualitätsingenieurwesen, QA, Testautomatisierung, Softwarebereitstellung, KI-Engineering und Digitalisierung.
