Kunstig intelligens
Kvalitetsbarren i AI-branchen sættes af jeres brugere, jeres enterprise-kunder og myndighederne. Vi hjælper AI-virksomheder med at nå den med uafhængig validering, der har vægt uden for deres egne vægge.
Tal med en QA-ekspert
Fortune 500-virksomheder over hele verden har haft tillid til os siden 2011
Sådan hjælper vi AI-virksomheder
Alle faser i jeres AI-produkts kvalitetslivscyklus, dækket
Fra validering af jeres produkts ydeevne i den virkelige verden til at accelerere jeres interne kvalitetssikring (QA) og integrere AI i jeres testpipeline. Vi hjælper virksomheder i AI-branchen på tværs af hele kvalitetsstakken, ikke kun en del af den.
Test af AI-produkter
Få uafhængig validering af jeres AI-produkts pålidelighed i den virkelige verden. Fra LLM-evaluering og hallucinationstest til vurdering af outputkvalitet og konkurrentbenchmarking.
AI-understøttet test
Accelerér jeres interne QA-processer med AI-drevet test med human-in-the-loop. Hurtigere regressionscyklusser, smartere testudvælgelse og større testdækning uden at ansætte flere.
Services inden for AI-integration
Forbind AI-værktøjer med de testworkflows, jeres udviklere allerede bruger. Vi vurderer jeres pipeline, finder ud af, hvor AI giver reel effekt, og implementerer det hands-on uden leverandørbinding.
Derfor vælger AI-virksomheder TestDevLab
Barren for AI-produkters kvalitet bliver ved med at stige. Vi hjælper jer over den.
At vælge en QA-partner til et AI-produkt er ikke den samme beslutning som at vælge en til en almindelig softwarerelease. Udfordringerne er anderledes, den nødvendige dokumentation er anderledes, og prisen for at tage fejl i produktion er højere.
Intern QA fortæller jer, hvordan jeres produkt klarer sig i forhold til jeres egne standarder. Uafhængig validering fortæller jeres kunder, investorer og myndigheder, hvordan det klarer sig i forhold til en standard, de kan stole på. Den forskel betyder mere, i takt med at jeres AI-produkt skalerer, og indsatsen stiger.
De fleste QA-leverandører anvender generelle testpraksisser på AI-produkter. Vores metode er bygget specifikt til probabilistiske output, kontekstafhængig kvalitet og variation i den virkelige verden. De egenskaber får AI-produkter til at fejle på måder, som almindelig QA ikke er designet til at fange.Se den metode, vi brugte til rapporten Zoom AI Performance Report 2025.
Over 500 QA-ingeniører kører strukturerede programmer for menneskelig evaluering på tværs af sprog, demografier og use cases, med en konsistens og dækning, som interne reviewprocesser sjældent opnår i stor skala uden at gå på kompromis med kvaliteten.
AI-produkter opfører sig forskelligt på tværs af enheder, netværksforhold, sprog og geografier. Test på over 5.000 rigtige enheder, ikke simulatorer, betyder, at kvalitetshuller, der kun viser sig i den virkelige verden, bliver fundet, før jeres brugere finder dem.
Én QA-partner i hele AI-produktets livscyklus, fra datasætkvalitet og evaluering på modelniveau til produktets end-to-end-pålidelighed og overvågning i produktion. Ingen overdragelser, ingen huller, ingen tabt kontekst mellem leverandører.
Rapporterne er struktureret, så de kan deles eksternt med enterprise-kunder, myndigheder og investorer, ikke kun arkiveres internt. Det er dokumentationen, der gør kvalitet til et kommercielt og compliancemæssigt aktiv, ikke bare et internt nøgletal.
Hvem vi arbejder med
Bygget til virksomheder, hvor AI er produktet, ikke bare en feature
De teams, vi arbejder med, bygger AI ind i kernen af det, de leverer, i stedet for at tilføje en AI-feature til noget, der allerede findes. For dem er kvalitet ikke et flueben. Det er en konkurrencefordel og et tillidssignal.
AI-startups
Teams i en tidlig fase, som har brug for kvalitetsprocesser, der skalerer med dem, og uafhængig validering, der opbygger tillid hos investorer og kunder fra starten.
AI-SaaS-virksomheder
Abonnementsprodukter, hvor kvaliteten af AI-output direkte driver fastholdelsen. Én dårlig oplevelse akkumulerer. Det gør konsistent kvalitet også.
Virksomheder inden for generativ AI
Produkter, hvor outputkvaliteten er hele værditilbuddet. Svingende kvalitet er ikke en bug – det er en eksistentiel risiko.
Udviklere af AI-agenter
Teams, der bygger autonome systemer, hvor pålidelighed, forudsigelighed og sikker adfærd ved fejl betyder mere end rå kapacitet.
Tale-AI-virksomheder
Produkter, der står og falder med genkendelsesnøjagtighed, latenstid og naturlighed i den virkelige verden på tværs af hele mangfoldigheden af rigtige brugere.
AI-teams i store virksomheder
Interne teams, der udruller AI i enterprise-miljøer, hvor compliance, auditerbarhed og ensartet ydeevne på tværs af komplekse integrationer ikke er til forhandling.
I tvivl om, hvor QA passer ind i jeres AI-produkts roadmap?
Det er det rigtige udgangspunkt for en samtale.
Udfordringer for AI-virksomheder
Den del af AI-produkters kvalitet, ingen har lyst til at tale om
Det er de udfordringer, vi oftest ser hos de AI-virksomheder, vi arbejder med. Med den rigtige QA-partner behøver ingen af dem at bremse jer.
Det, der virker med et par hundrede brugere, holder op med at virke med hundredtusinder. De fleste AI-virksomheder lærer det på den hårde måde. Det er langt nemmere at bygge kvalitetsprocesser, der skalerer med jeres produkt, før noget går i stykker i produktion, end bagefter.
Enterprise-kunder stiller skarpere spørgsmål om AI-produkters kvalitet. Selvrapporterede målinger og interne benchmarks er ikke længere nok. Uafhængig validering er i stigende grad det, der flytter en aftale videre.
Reguleringen af AI strammes i EU, USA og Storbritannien. De AI-virksomheder, der først tager fat på kvalitet og sikkerhed, når der er audit, kommer til at have travlt, når kravene skærpes. Det er nemmere at være på forkant med reguleringen end at indhente den.
De foundation-modeller, jeres produkt er bygget på, bliver opdateret jævnligt. Nogle gange ændrer opdateringerne stille og roligt, hvordan jeres produkt opfører sig, på måder jeres brugere opdager før jer. De fleste teams har ingen pålidelig måde at fange det tidligt på.
Står I med en af disse udfordringer lige nu? Vi kan hjælpe. Book en gratis konsultation
FAQ
Spørgsmål, vi får fra AI-virksomheder før det første samarbejde
Ja. Samarbejdet ser bare anderledes ud. Teams i en tidlig fase har typisk brug for lette kvalitetsprocesser og målrettet validering frem for programmer i fuld skala. Afklaringssamtalen er det rigtige sted at afgrænse, hvad der passer til, hvor I er.
Ja. Vores evaluering fokuserer på outputkvaliteten på produktniveau, ikke på modellens indre. Vi har ikke brug for adgang til modelvægte eller træningsdata for at vurdere pålideligheden i den virkelige verden.
Det betyder, at vores resultater ikke er påvirket af et kommercielt forhold til jeres modeludbyder, jeres platformsleverandør eller nogen anden part med en interesse i udfaldet. Vores rapporter afspejler det, vi finder, og er struktureret, så de holder til ekstern gennemgang.
Alle testdata, output og resultater håndteres under NDA og kan afgrænses efter jeres krav til dataplacering og sikkerhed. Evalueringsmiljøer on-premises og i privat cloud er tilgængelige til følsomme use cases.
Vi starter med de kvalitetsspørgsmål, der betyder mest: de fejltyper, der rammer brugerne hårdest, de scenarier, jeres interne test er dårligst rustet til at dække, og den dokumentation, jeres kunder eller myndighederne med størst sandsynlighed vil bede om.
Bygger I et produkt i AI-branchen? Lad os tale kvalitet.
AI-branchen sætter barren højt for produktkvalitet. Book en gratis afklaringssamtale, og find ud af, hvor jeres produkt står, hvad uafhængig validering ville dække, og hvor de kvalitetshuller, der betyder mest, ligger.