AI- en machine learning-services
Van de organisaties geven ze data-precisie of -bias aan als een van de grootste belemmeringen voor de adoptie van AI.
Het echte risico met AI is niet dat het faalt. Het risico is dat het lijkt te werken totdat het het belangrijkst is.
Priya kon niet uitleggen waarom het model die beslissing had genomen.
Marcus zag het risico niet goed aankomen in de data, het model en de live omgeving.
Elena vond dat de test al het selectief gedrag had ontdekt.
Arjun had nog steeds geen duidelijk beeld van of de AI klaar was om live te gaan draaien.
Organisaties streven ernaar om AI en machine learning te implementeren om efficiëntie te realiseren, besluitvorming te automatiseren en nieuwe waarde uit data te halen. Maar naarmate AI in de kernsystemen wordt geïntegreerd, komt er een nieuw niveau van complexiteit.
Wat als innovatie begint, wordt al snel tot blootstelling. Omdat AI niet statisch is.
Het blijft leren, zich aanpassen en invloed uitoefenen op de resultaten lang na de implementatie.
Zonder de juiste controles, testen en governance riskeren organisaties snellere beslissingen te nemen, maar met minder zekerheid.
Wat als je...
Vertrouw AI-beslissingen met verduidelijke, gevalideerde output die aansluit bij de resultaten in de echte wereld
Risico's vroegtijdig identificeren door voortdurende testen, monitoring en assurance
Verbeter de gegevenskwaliteit, verminder de bias en bouw modellen op een sterkere basis op
Scale AI-innovatie veilig aan, zonder het risico te vergroten
Blijf de controle behouden gedurende de volledige levenscyclus van AI, van ontwikkeling tot live gebruik
Vertrouwensbasis bij toonaangevende organisaties
Organisaties helpen om de kwaliteit, veerkracht en leveringszekerheid in complexe digitale omgevingen te verbeteren.
Onze benadering van AI-testdiensten en kwaliteitsborging
We helpen organisaties AI met vertrouwen te implementeren en te schalen door advisory, quality engineering en continuous assurance te combineren in één geïntegreerd aanpak.
Van AI-readyheidsbeoordelingen en gebruikskanalenontwerp tot implementatie, testen en optimalisatie, we ondersteunen de volledige levenscyclus.
We ontwerpen gecontroleerde, schaalbare AI-oplossingen, integreren deze in leveringsprocessen en implementeren onafhankelijke assurance om de prestaties, de veiligheid, de vooroordelen en de naleving te valideren. Continu monitoring zorgt ervoor dat modellen betrouwbaar blijven tijdens hun evolutie.
Wij helpen u bij het leveren van AI die wordt vertrouwd, gecontroleerd en bewezen dat het echte bedrijfswaarde oplevert.
Hoe we kunnen helpen
Als u meer wilt weten over onze diensten op het gebied van AI en Machine Learning, kunt u een kijkje nemen op een aantal van deze pagina's:
Een end-to-end-garantie die ervoor zorgt dat AI tijdens de volledige levenscyclus betrouwbaar, gecontroleerd en betrouwbaar is, van de validatie van data en modellen tot de continue monitoring in productie.
Door gebruik te maken van AI om testen te versnellen en te moderniseren, en om inzichten en diagnoses te automatiseren, kunnen teams sneller en met meer zekerheid resultaten opleveren.
CASESTUDIE
AI in software testing: het interpreteren van testdiagnoses voor 600 tests per dag
Een Europese telecom- en mediabedrijf uitvoerde dagelijks duizenden geautomatiseerde tests op het afspelen van Android Live TV. Zelfs een klein aantal storingen leidde tot een aanzienlijke handmatige triage, waarbij de engineers de opnames, screenshots en logs beoordeelden en gebruik maakten van specialistische kennis om de onderliggende oorzaken te identificeren op het gebied van DRM, app-updates en milieuproblemen.
We hebben een AI-analysefunctie toegevoegd aan een Test-as-a-Service-platform om interacties tussen apparaten automatisch te interpreteren, externe videobeelden voor het afspelen met DRM-bescherming en testartefacten (logbestanden, tijdlijnen, screenshots).
Het resultaat: Het systeem analyseert nu ~350–400 tests per dag (in te schalen naar 600) met een nauwkeurigheid van ~95%, waardoor de diagnose wordt versneld en de handmatige inspanning wordt verminderd.
Waarom Resillion voor AI en Machine Learning?
700+ wereldwijde experts
700+ specialisten op het gebied van kwaliteitsengineering, testen en cyberbeveiliging
Omvattende dekking van de volledige AI-lifecycle
AI ondersteunen, van de voorbereiding en het ontwerp tot het testen, implementeren en live gebruik
Kwaliteitstechnologie met AI
Het gebruik van AI om het testen te versnellen, de kwaliteit te verbeteren en de dekking te vergroten gedurende de gehele SDLC-cyclus
Onafhankelijke AI-bewaking
Uitgeharde ervaring in bias testing, modelvalidatie, verklarebaarheid en beveiligingstests
Vertrouwde, regelgeving-ready AI
De naleving van richtlijnen zoals de EU AI Act en governancevereisten ondersteunen
Continu toezicht en controle
Continu evaluatie van modellen voor drift, instabiliteit en prestaties in de echte wereld
Data- en modelvalidatie op grote schaal
Het testen van gegevenskwaliteit, bias en modelgedrag in complexe systemen
Flexibel leveringsmodel
Advies, implementatie, testen of beheerde diensten afgestemd op uw behoeften
Toepasde AI in complexe omgevingen
Het leveren van AI-gebaseerde testen en assurance in grote, echte systemen
Robby Putzeys
Hoofd kwaliteitsingenieur
Robby Putzeys is een ervaren leider met meer dan 25 jaar ervaring in softwarekwaliteitstechnologie. Hij helpt organisaties om hoogwaardige IT-systemen, digitale producten en complexe technologie-omgevingen te leveren in sectoren zoals telecommunicatie en consumentenelektronica.
Conor Thomson
Expert in kwaliteitsengineering en AI-praktijken
Conor is een Global Solution Architect met 12 jaar ervaring in Quality Engineering, QA, testautomatisering, softwarelevering, AI-engineering en digitale transformatie.
