Intelligentere Tests für intelligentere Systeme:
Ein Leitfaden aus dem Jahr 2025 für Tester, die wollen, dass sich ihre KI anständig verhält
KI ist kein futuristischer Zauberkasten mehr. Sie ist da, und sie trifft echte Entscheidungen. Über Kredite. Über Diagnosen. Über das Autofahren. Wenn es schief geht, ist der Preis dafür nicht nur eine Fehlermeldung. Es geht um verlorenes Vertrauen, Geld oder Schlimmeres.
Das bedeutet: If it breaks, it matters. Testen kann kein nachträglicher Gedanke sein. Wie testen wir Systeme, die lernen, sich anpassen und – manchmal – selbstbewusst halluzinieren?
Nicht mit Checklisten der alten Schule. Wir brauchen neue Gewohnheiten. Hier ist ein Leitfaden mit 10 Gewohnheiten, der Deiner KI hilft, sich in der realen Welt zu verhalten – nicht nur in der Lab-Umgebung.
Zehn Gewohnheiten zur Zähmung intelligenter Systeme
Hier findest Du einen kurzen Spickzettel mit Informationen darüber, was zu tun ist, warum es hilfreich ist und wie Du anfangen kannst.
Gewohnheit | Warum es wichtig ist | Wie man es macht |
Von Anfang an wissen, wie "gut" aussieht | Vermeidet die Änderung von Zielen während des Projekts | Definiere Zahlen wie Genauigkeit oder Fehlerquote im Voraus |
Testdaten verwenden, die die Realität widerspiegeln | Vermeidet das Problem, dass "es im Lab funktioniert". | Unordentliche, seltene, reale Fälle einbeziehen. Echte Benutzer tun das mühelos. |
Testen, bis etwas kaputt geht | Finde Schwachstellen, bevor Deine Benutzer sie finden | Die Eingabe, die kein normaler Benutzer jemals tippen würde? Das ist Dein Testfall. Lass die KI Spaß haben! |
Beobachte, wie sich die KI nach dem Start verhält | Modelle werden "schal" (wie Sprudelwasser) | Achte auf Konzeptabweichungen bei Vorhersagen und Ergebnissen. Das menschliche Verhalten ist ein bewegliches Ziel. |
Audit for Bias (Prüfung auf Voreingenommenheit) | Verhindert rechtliche Probleme und ethische Alpträume | Vergleiche, wie verschiedene Gruppen behandelt werden. Suche nach ungerechten Mustern. Im Gegensatz zur KI bist Du immer noch besser darin, widersprüchliche menschliche Werte zu erkennen. |
Mache es erklärbar | Schafft Vertrauen bei Nutzern und Prüfern | Verwende Tools, die zeigen, was die Entscheidung beeinflusst hat. |
Teste in kurzen Zyklen | Frühzeitiges Erkennen von Fehlern, schnellere Behebung | Automatisiere, was Du kannst, um schnelles Feedback zu erhalten |
Rund um die Uhr überwachen | KI schläft nicht. Aber du solltest es tun, solange du kannst. Dafür gibt's ja Monitoring-Warnmeldungen. | Richte eine Live-Überwachung und Warnmeldungen für Anomalien ein. |
Dokumentiere, als hinge Deine Zukunft davon ab | Leichtere Fehlerbehebung und Einhaltung von Vorschriften | Führe Aufzeichnungen über Tests, Versionen und Ergebnisse. Behandle sie wie Beweise. |
Überprüfe und verbessere regelmäßig | Hält die Dinge trennscharf und pointiert | Prüfe vierteljährlich und nimm Anpassungen vor. |
Warum das Testen von AI anders ist
Das Testen von normalem Code ist wie das Checken eines Rezepts. Das Testen von KI ist wie das Begutachten eines Kochs, der das Rezept auf Instagram gelernt hat. Du weißt bereits, wie das läuft. Sicher, am Anfang bekommt er vielleicht gute Kritiken, aber wenn er eine neue Zutat hinzufügt, vergisst er plötzlich, wie man Wasser kocht. Reines Meme-Material.
KI ist unberechenbar. Beim Training kann sie alles richtig machen, aber wenn neue Daten hinzukommen, geht alles schief. Deshalb muss man sie testen:
- Die Daten selbst: Sind sie ausgewogen? Verzerrt? Lächerlich?
- Egal wie stabil das System ist: Funktioniert es auch noch im nächsten Monat?
- Die Logik: Kannst Du erklären, warum es das getan hat?
Testen in jeder Projektphase
Stelle Dir das Ganze wie eine Autoreise vor. Das wären dann die Punkten, an denen Du den Motor überprüfen müsstest:
- Definiere das Ziel und die Schlaglöcher. Schreibe auf, wie der Erfolg aussehen soll. Außerdem: Was kann schief gehen?
- Prüfe Deinen Treibstoff (Daten). Ist er sauber? Repräsentativ? Oder nur für fünf Fahrten an sonnigen Tagen?
- Saubermachen, bevor Du fährst. Reinige die Eingaben. Versioniere die Daten. Sichere die Reproduzierbarkeit.
- Wie ein Verrückter fahren (mit Absicht). Füttere Müll ein. Sieh zu, wie es scheitert - besser jetzt als in der Produktion.
- Denke wie ein Hacker. Kann es jemand überlisten? Daten durchsickern lassen? Die Logik brechen? Finde es heraus.
- Mache es erklärbar. Wenn es "nein" sagt, solltest Du erklären können, warum.
- Lege die Rollen fest. Wer fährt, wer flickt den Reifen, und wer nimmt den Anruf entgegen, wenn alles platt ist?
- Allmählich loslassen. Fange klein an. Beobachte. Sei bereit, auf die Bremse zu treten.
- Teste erneut, wenn sich die Straße ändert. Wenn sich der Weg ändert, sollten sich auch Deine Tests ändern. Neue Benutzer oder Daten? Teste erneut, als wäre es der erste Tag.
- Lerne aus jeder Reise. Halte Rückschau. Was hat funktioniert? Was ging schief? Iterieren.
⚠️ Was Dich stören könnte
Selbst bei guten Gewohnheiten ist Vorsicht geboten:
- 🧱 Undurchsichtige Logik: Das "Warum hat es das getan?"-Achselzucken
- 🐢 Langsame Testzyklen: Einige Modelle brauchen Stunden zum Trainieren
- 📜 Wöchentlich wechselnde Gesetze: Bleib wachsam
- 🎭 Kreative Angreifer: Prompt Injection ist das neue SQLi. Eine raffinierte Eingabe – und Dein Modell halluziniert Geständnisse.
- 🔒 Beschränkungen der Privatsphäre: Begrenzte Testdaten aus der realen Welt
Tipp: Verwende synthetische (aber realistische) Daten. Verwende nach Möglichkeit kleinere Modelle. Automatisiere die Alarmierung.
Einfache Einrichtung für Live-Überwachung
Behandle Deine KI wie ein kritisches System, nicht wie eine einmalige Anwendung:
- Protokolliere alles: Eingaben, Ausgaben, Confidence Scores.
- Prüfe auf Änderungen: Vergleiche das aktuelle Verhalten mit dem der Vergangenheit (ist es abgedriftet?).
- Setze Warnungen: Lass Dich benachrichtigen, wenn die Dinge aus dem Ruder laufen.
- Wiederholungstests auslösen: Löse Tests automatisch aus, wenn eine Abweichung festgestellt wird.
- Der Mensch in der Schleife: Es gibt einen Grund, warum wir es künstliche Intelligenz nennen. Eskaliere unsichere Fälle für eine menschliche Überprüfung. Das klingt nach gesundem Menschenverstand, aber Du musst trotzdem hart dafür kämpfen – dank des blinden Glaubens an die Magie der KI.
Q&A: Schnelle Fragen und Antworten
F: Wie oft sollte ich Testdaten aktualisieren?
A: Mindestens vierteljährlich – oder früher, wenn Dein Modell anfängt, sich seltsam zu verhalten.
F: Sind unechte Daten ok?
A: Ja – wenn sie sorgfältig ausgearbeitet sind. Sie helfen bei seltenen Grenzfällen und vermeiden Datenschutzprobleme.
F: Kann KI sich selbst erklären?
A: Gewissermaßen. Verwende Erklärungswerkzeuge (wie SHAP oder LIME), um zu sehen, was eine Ausgabe beeinflusst hat.
Einige Abschiedsworte
Wenn Du intelligente Systeme entwickelst, solltest Du sie auch intelligent testen. Die Arbeit endet nicht mit dem Start des Modells – es entwickelt sich weiter, wenn sich Benutzer, Daten und die Welt um es herum verändern.
Mit diesen Gewohnheiten deckst Du nicht nur Randfälle ab, sondern entwickelst eine KI, die sich verhält, anpasst und Vertrauen verdient.
Und denk‘ daran: Das Ziel ist nicht, die KI intelligent aussehen zu lassen. Es geht darum, dass sie funktioniert – für alle.
Wenn Du mehr zum Thema hören möchtest, dann kannst an Rahuls regelmäßigen Trainings teilnehmen: https://trendig.com/training/trainer/rahul-verma/
Außerdem wird er in diesem Jahr wieder auf den Agile Testing Days teilnehmen: Du kannst ihn mit einem Online-Ticket sehen und hören oder aber auf der Konferenz in Potsdam mit ihm zu Deiner Herausforderung sprechen.
Noch mehr Blogbeiträge von Rahul findest Du hier: https://trendig.com/blog/author/rahul-verma/