Stell Dir vor…

Du hast einen intelligenten Assistenten gebaut. Er schreibt E-Mails, beantwortet Fragen, fasst Dokumente zusammen und erzählt vielleicht sogar Witze, wenn der Chef nicht hinsieht.

Dann fragt ein Kunde etwas, das nicht im Drehbuch steht. Der Assistent erfindet eine selbstbewusste Lüge, gibt einen Namen an, den er nicht kennen sollte, oder plappert irgendeinen Unsinn nach, den er vor sechs Monaten im Internet gelesen hat.

Das ist kein Feature. Das ist eine Klage vor Gericht, die nur darauf wartet, eingereicht zu werden.

Wenn Dein Produkt auf generativer KI basiert, sind Tests nicht optional – sie sind Dein Frühwarnsystem. Es fängt Halluzinationen, Verzerrungen, Toxizität und jeden seltsamen Sonderfall ab, den Dir die Benutzer am Tag nach der Einführung vorwerfen.

Dieses Handbuch ist nicht für Forschungslabore gedacht. Es ist für Teams gedacht, die echte Software an echte Menschen liefern – mit LLMs und GenAI im Erstellungsprozess eingebunden.

1. Gewohnheiten einer GenAI-App, die nicht nach hinten losgehen werden

Wenn Dein Produkt spricht, schreibt, antwortet oder Empfehlungen ausspricht – das Testen muss Teil der Entwicklung sein, nicht der Aufräumarbeiten.

Das ist hilfreich:

• Definiere den Erfolg frühzeitig. Was gilt als "gut genug"? Was ist inakzeptabel? Hol dir die Zustimmung, bevor die erste Aufforderung geschrieben wird.
• Teste mit tatsächlichen Benutzereingaben. Poliere deine Testaufforderungen nicht auf. Verwende das seltsame, chaotische Zeug, das Menschen tippen, wenn sie müde, gehetzt oder wütend sind.
• Überprüfe, wie es kaputt geht. Gib ihm Suggestivfragen, widersprüchliche Anweisungen und schlechte Daten. Wenn es halluziniert oder Informationen preisgibt, willst du es wissen, bevor die Kunden es tun.
• Beobachte, wie es sich mit der Zeit verändert. GenAI-Systeme verschlechtern sich lautlos. Achte auf Drift, seltsame Tonverschiebungen oder nachlassende Antwortqualität.
• Prüfe auf Bias (Vorurteile, Verzerrungen). Wenn dein Assistent eine bestimmte Art von Nutzer/innen anders behandelt, ist das dein Problem, das du beheben musst.
• Mache Ausgaben erklärbar. Wenn die Antwort falsch ist, sollte jemand zurückverfolgen können , warum- auch wenn es nicht immer glasklar ist.
• Führe Tests in kurzen Schleifen durch. Binde die Tests in deinen Entwicklungsprozess ein, damit jede neue Eingabeaufforderung oder Funktion auf dem Weg dorthin geprüft wird.
• Überwache rund um die Uhr. Wenn dein Assistent um 2 Uhr nachts anfängt, seltsame Dinge zu sagen, muss das jemand wissen.
• Versioniere Prompts und Ausgaben. Speichere alles. Du brauchst einen Nachweis, wenn etwas schief läuft.
• Führe vierteljährlich Chaos-Übungen durch. Lass deine Techniker – oder ein externes Notfall-Team – versuchen, das System zum Fehlverhalten zu bringen. Repariere, was sie finden.

Wenn du das Gefühl hast, dass es zu übertrieben ist, denk daran: Den Nutzern ist es egal, dass „nur das Modell spricht“. Sie werden dein Produkt dafür verantwortlich machen.

2. Vom Prototyp zum fertigen Produkt (ohne Reue)

Beginne damit, herauszufinden, was deine GenAI-Funktion tatsächlich tun wird - und was für ein Chaos sie anrichten könnte, wenn etwas schiefgeht.

Ein Helpdesk-Bot, der zu höflich ist, um zuzugeben, dass er keine Ahnung hat? Schlecht.
Ein Chatbot, der juristische Vermutungen anstellt und sich dabei irrt? Noch schlimmer.
Ein intelligentes Schreibwerkzeug, das private Informationen preisgibt? Verheerend.

Sprich die Risiken durch, bevor du etwas entwickelst. Dann gehe zu den Daten über.

Verwende echte Beispiele - Nutzerfragen, Dokumente, Chatprotokolle (natürlich anonymisiert). Trainiere und teste nicht nur mit bereinigten Demo-Inhalten. Die reale Welt ist chaotischer als alles, was dein Testteam erfinden kann.

Speichere während der Entwicklung jede Version deiner Prompts und Outputs. Was gestern noch funktionierte, kann morgen nach einer Bibliotheksaktualisierung nicht mehr funktionieren. Und vergiss nicht die Gegentests - die Nutzer/innen werden deine App anpöbeln, provozieren und in die Irre führen, ob dir das gefällt oder nicht.

Wenn du kurz vor der Markteinführung stehst, solltest du ein stilles Canary-Release durchführen. Lass den Assistenten nur einen begrenzten Teil der echten Anfragen bearbeiten. Führe Protokolle. Richte Alarme ein. Beobachte, was er tut, wenn er nicht beaufsichtigt wird.

Wenn dein Produkt unter die neuen „Hochrisikokategorien“ des EU-KI-Gesetzes fällt (wie z. B. Tools für die Arbeitswelt, Bildungseinstufungen, juristische Zusammenfassungen oder alles, was mit Gesundheit zu tun hat), musst du es vor der Markteinführung offiziell testen und dokumentieren. Der Papierkram ist nicht aufregend, aber ihn zu überspringen ist schlimmer.

3. Probleme der realen Welt sind näher, als Du denkst

Selbst wenn dein GenAI-System in der Testphase funktioniert, kann es in der Produktion vom Kurs abkommen - erst langsam, dann auf einmal.

Aufforderungen, die früher zuverlässig waren, führen zu seltsamen Wendungen. Die Antworten werden zu selbstbewusst. Der Tonfall wechselt von hilfreich zu selbstgefällig. Das sind keine Fehler im herkömmlichen Sinne - es sind Anzeichen dafür, dass das System auf subtile Veränderungen der Daten, des Nutzerverhaltens oder sogar der Modellgewichte von vorgelagerten Anbietern reagiert.

Außerdem: Die Vorschriften werden strenger. Das EU-KI-Gesetz ist real und wird jeden betreffen, der GenAI der Öffentlichkeit anbietet. ISO 42001 und das NIST AI Risk Framework sind nicht nur Checklisten - sie werden schnell zu den Standards, die deine Partner und die Aufsichtsbehörden erwarten. Dein Rechtsteam weiß das bereits.

Vergessen wir nicht den Datenschutz. Wenn dein Assistent interne Dokumente oder Kundentickets zusammenfasst, hast du es wahrscheinlich mit sensiblen Daten zu tun. Eine Protokollierung ohne Sicherheitsvorkehrungen ist nicht nur riskant, sondern in manchen Ländern sogar illegal.

Und dann ist da noch die Frage des Kohlenstoffs. Die Regierungen beginnen sich zu fragen, welche Umweltkosten deine KI-Dienste verursachen. Wenn dein GenAI-Backend rund um die Uhr Modelle mit mehreren Milliarden Parametern ausführt, wird jemand nach dem Fußabdruck fragen.

4. Gute Werkzeuge und intelligentere Systeme (nutzen, was es gibt)

Du musst nicht dein eigenes Sicherheitskonzept entwickeln. Du musst nur das nutzen, was bereits vorhanden ist – und es konsequent anwenden.

Verwende kleinere Modelle oder API-effiziente Modi für die meisten benutzerseitigen Aufgaben. Wenn du nicht das größte Modell für die Aufgabe brauchst, lass es weg. Das spart Geld, beschleunigt die Feedbackschleifen und begrenzt das Risiko.

Synthetische Daten können helfen, Lücken für Grenzfälle oder sensible Szenarien zu schließen. Ersetze reale Daten aber nicht vollständig – deine Nutzer/innen sind immer merkwürdiger als deine Generatoren.

Verwende moderne Beobachtungstools wie Weights & Biases, Evidently oder LangSmith, um Antwortqualität, Drift, prompte Leistung und Fehlerspitzen zu verfolgen. Die meisten Tools ermöglichen es dir, schlechte Ausgaben zu markieren, Nutzerfeedback zu sammeln und sie mit dem Prompt oder der Funktion, die sie verursacht hat, in Verbindung zu bringen.

Wenn du ISO- oder NIST-konforme Audits durchlaufen hast, solltest du das erwähnen. Es macht einen Unterschied, wenn jemand fragt: „Können wir diesem System vertrauen?“

5. Schließe den Kreis, bevor er sich für Dich schließt

Sobald deine GenAI-Funktion live ist, muss dein Überwachungszyklus rund um die Uhr laufen. Hier ein Überblick, wie das aussieht:

• Protokolliere Eingaben, Ausgaben und Nutzer-Feedback – sicher und unter Berücksichtigung des Datenschutzes.
• Nutze Drift-Detektoren, um zu verfolgen, wann das Modell ungewöhnliche Ergebnisse liefert.
• Benachrichtige das richtige Team, wenn sich etwas wesentlich ändert – nicht bei jeder kleinen Störung, sondern bei echten Veränderungen in Ton, Qualität oder Genauigkeit.
• Leite markierte Fälle – wie Halluzinationen oder wichtige Zusammenfassungen – an menschliche Prüfer weiter.
• Automatisiere Nachschulungen oder Aktualisierungen auf der Grundlage klarer, nachverfolgbarer Muster und nicht aufgrund von Bauchgefühlen.
• Halte Daten verschlüsselt und den Zugriff darauf eingeschränkt. Ein einziger Datenleck reicht aus, um das Vertrauen zu verlieren.

Wenn dein Kreislauf engmaschig ist, reagierst du nicht nur auf Probleme, sondern antizipierst sie. Dein Produkt wird immer besser. Deine Nutzer merken das.

6. Fazit: Takeaways

Generative KI kommt nicht mit Schutzvorrichtungen. Das ist deine Aufgabe.

Wenn du Produkte entwickelst, die im Namen deines Unternehmens sprechen, schreiben oder Empfehlungen aussprechen, dann sind Tests und Überwachung das, was für ein großartiges Erlebnis sorgt – und Schäden begrenzt, wenn etwas schief geht.

Es geht nicht um Perfektion, sondern um Verantwortung. Wenn du das Testen als Teil des kreativen Prozesses betrachtest und nicht nur als Compliance-Aufgabe, lieferst du etwas, das die Nutzer lieben, das rechtlich einwandfrei ist und das dein Team tatsächlich verwalten kann.

Und genau so sollte sich die Entwicklung mit GenAI im Jahr 2025 anfühlen: spannend, aber niemals außer Kontrolle.