EN
FR
DE
ES
NO
SV
FI
DA
LV
1
Datasætoprettelse
Balancerede datasæt med både ægte og deepfake-indhold til grundig, retfærdig evaluering.
AI-testservices
AI-systemer er bygget anderledes. Det er vores test også.
Din AI virker i demoen. Vi finder ud af, om den virker i produktion. LLM-evaluering, modeltest, deepfake-detektion og AI-funktions-QA — understøttet af den metodologi, Zoom brugte til offentligt at benchmarke deres AI mod konkurrenterne.
Udfordringen
At bevæge sig hurtigt med AI er nemt. At kontrollere det er ikke.
Traditionel QA fanger nedbrud, ødelagte layouts og fejlede API-kald. Den fanger ikke en chatbot, der selvsikkert opfinder information. Den flagger ikke en transskriptionsmotor, der bryder sammen ved accentueret tale. Den måler ikke, om din AI-opsummering droppede den ene detalje, din kunde faktisk havde brug for.
AI-fejl er subtile, probabilistiske og kontekstafhængige. De kaster ikke fejl — de udhuler tilliden. Og når dine brugere opdager det, er skaden omdømmemæssig, ikke kun teknisk.
Hallucinationer i produktion
Din LLM genererer selvsikre, plausible svar, der er faktuelt forkerte. Brugerne kan ikke se det. Dit supportteam finder ud af det gennem klager.
Stille præcisionsforringelse
Din model virkede ved lancering. Men datadrift, nye edge cases og ændrede inputs har stille og roligt udhulet præstationen — og intet i din overvågning fanger det.
Bias og sikkerhedshuller
Din AI behandler nogle brugergrupper anderledes end andre eller reagerer på adversarial prompts på måder, der skaber juridisk risiko og brandrisiko.
Konkurrencemæssige blinde vinkler
Du ved ikke, hvordan dine AI-funktioner klarer sig sammenlignet med konkurrenterne — og det gør dine kunder heller ikke, hvilket betyder, at de også gætter.
Ingen forsvarlig kvalitetsbaseline
Du kan ikke besvare "hvor god er vores AI?" med et tal. Interessenter, kunder og regulatorer er begyndt at spørge.
Hvilke af disse risici bærer du på? Lad os finde ud af det!
Book en gratis vurderingDækning
Hvis det er drevet af AI, kan vi teste det
Vi tester hele stakken — fra modellens præcision til den funktion, dine brugere faktisk ser. Hvert engagement er tilpasset din teknologi, dine use cases og de kvalitetsspørgsmål, dit team har brug for svar på.
Chatbots, assistenter, opsummering og indholdsgenerering. Vi evaluerer hallucinationsrater, intentforståelse, toksicitet, bias, sikkerhedsguardrails og prompt-robusthed — systematisk, ikke med stikprøver.
Fortæl os, hvad du bygger. Vi fortæller dig præcis, hvordan du tester det. Tal med en ingeniør
Vores tilgang
En testproces bygget til, hvordan AI faktisk fejler
Man kan ikke teste AI på samme måde som en loginformular. Output er ikke-deterministisk, kvalitet er kontekstuel, og edge cases er uendelige. Vores AI-testmetodologi er designet specifikt til disse udfordringer. Det er den samme tilgang, Zoom bestilte os til at bruge, da de havde brug for uafhængigt, publicerbart bevis for, at deres AI overgik konkurrenterne.
Scope & testdesign
Vi arbejder med dit team om at definere, hvad "godt" ser ud for dine specifikke AI-funktioner. Betingelserne, kvalitetsgrænserne og de scenarier, der betyder noget for dine brugere og dit marked.
Tilpassede testmedier & ground truth
Vi forbereder skræddersyede testinputs — rene samples, kontrollerede forvrængninger, virkelige scenarier — sammen med menneskeligt verificerede referenceoutputs, der etablerer den baseline, din AI måles op imod.
Systematisk testudførelse
Dine AI-funktioner køres mod de forberedte inputs under kontrollerede forhold. Alle outputs opfanges systematisk til sammenligning på lige vilkår.
Output-normalisering
Genererede og reference-outputs renses og standardiseres, så formateringsstøj og metadata-artefakter fjernes, og evalueringen afspejler reel indholdskvalitet — ikke kosmetiske forskelle.
Metrikekstraktion, validering & rapportering
Vi udtrækker præstationsmetrikker, validerer dem for statistisk pålidelighed og leverer visuelle rapporter, der viser præcis, hvor din AI excellerer, hvor den kæmper, og hvad der skal fixes først.
Denne metodologi er fagfælletestet. Den producerede de resultater, Zoom publicerede i deres 2025 AI Performance Report.
Metrikker
Tallene, der driver AI-kvalitet fremad
Hvert AI-testengagement producerer metrikker tilpasset din teknologi og use case. Det er ikke forfængelighedsdashboards — det er de tal, dit engineering-team har brug for til at prioritere, dit produktteam har brug for til at træffe go/no-go-beslutninger, og din ledelse har brug for til at rapportere fremgang.
Transskription & ASR
Word Error Rate (flere varianter for forskellige fejltyper), LLM-as-a-judge kvalitativ evaluering og Speaker Label Accuracy.
Mødeopsummeringer
Brugerdefinerede sammensatte evalueringsscore, der kombinerer fuldstændighed, præcision og entitetsgenkendelse.
Undertekster
Brugerdefinerede sammensatte evalueringsscore, der kombinerer fuldstændighed, præcision og entitetsgenkendelse.
Oversættelse
MetricX og COMET — branchestandardmetrikker, der lader dig benchmarke mod konkurrenter og spore forbedring over tid.
Chatbots & assistenter
Svarstatus (boolsk godkendt/fejlet eller flerniveau-kvalitetsskala), nyttebevidst scoring, der skelner delvise svar fra forkerte svar, og responslatens fra prompt til fuldendt output.
Hvad metrikkerne afslører
Styrker og svagheder efter betingelse
Hvilke funktioner eller modeller performer godt på rene inputs, og hvor de bryder sammen under virkelige forhold.
Hvor score og brugervenlighed divergerer
Tilfælde, hvor en transskription teknisk er "korrekt" målt på WER, men praktisk ubrugelig for slutbrugeren.
Roadmap-validering
Om de forbedringer, dit team har leveret, faktisk har givet målbare, brugersynlige kvalitetsforbedringer.
Konkurrencepositionering
Hvordan dine AI-funktioner klarer sig sammenlignet med alternativer på markedet.
Vil du se, hvordan vores rapporter ser ud? Anmod om en eksempelrapport
Datalabeling
Test er kun så god som dataene bag
Din models loft er din datakvalitet. Upræcise labels reducerer ikke bare præcision — de indlejrer bias og fejlmønstre, der er dyre at diagnosticere efter deployment.
Manuel annotering
Vores Europa-baserede annoteringsteam skaber rene, højkvalitets baseline-datasæt gennem human-in-the-loop labeling — den præcision, automatiserede værktøjer alene ikke kan garantere, især for tvetydigt eller domænespecifikt indhold.
Automatiseret dataudvidelse
Når en pålidelig baseline er etableret, udvider vi dine datasæt algoritmisk i stor skala ved at generere syntetiske variationer, udvide edge cases og validere alt mod ground truth. Større, mere diverse træningssæt uden at gå på kompromis med kvaliteten.
Har du brug for træningsdata, du kan stole på? Lad os tale!
Deepfake-detektionstest
Vid, hvad der er ægte. Vid, om dine værktøjer virker.
Deepfakes er en forretningsrisiko for platforme, der evaluerer brugeruploadet indhold, for organisationer bekymret over syntetiske medier rettet mod deres brand, og for enhver virksomhed, hvis tillid afhænger af medieautenticitet.
Vi tilbyder to services: direkte analyse af dine medier (billeder, video, lyd, tekst) for at afgøre, om de er syntetisk manipuleret, og uafhængig evaluering af dine deepfake-detektionsværktøjer mod kuraterede datasæt for at måle pålidelighed i den virkelige verden.
Vores proces
End-to-end projektstyring med valgfri abonnementsadgang til løbende overvågning.
Bekymret over deepfakes? Få en uafhængig vurdering
Forretningsresultater
Hvad dit team opnår, når AI-test udføres korrekt
De organisationer, der fører an på AI-kvalitet, tester ikke bare mere. De tester anderledes. Med uafhængig metodologi, skræddersyede metrikker og resultater, der holder til granskning.
Færre post-release-hændelser
Fang hallucinationer, præcisionsforringelse og edge case-fejl, før de når brugerne — ikke efter din supportkø fortæller dig om dem.
Hurtigere releasecyklusser
Fjern den usikkerhed, der bremser go/no-go-beslutninger. Når dit team har metrikker, shipper de med selvtillid i stedet for tøven.
Lavere kvalitetsomkostninger
Ret AI-fejl under test, ikke i produktion. Jo tidligere en fejl findes, jo billigere er den at løse.
Forsvarlige kvalitetspåstande
Uafhængige, metodologiunderstøttede resultater, dit team kan vise til kunder, regulatorer og ledelse — ikke bare interne dashboards.
Konkurrencemæssig klarhed
Vid præcis, hvordan dine AI-funktioner klarer sig sammenlignet med alternativer på markedet — før dine kunder finder ud af det selv.
Reduceret omdømmerisiko
AI-fejl udhuler tillid stille og hurtigt. Uafhængig validering giver dig beviserne for, at din AI er klar, før den eksponeres.
Case study
Sådan beviste Zoom, at deres AI var bedre. Med vores data.
Zoom bad os ikke om at få dem til at se godt ud. De bad os om at fortælle sandheden.
Zoom havde brug for uafhængigt, tredjeparts bevis for, at deres AI-mødefunktioner overgik konkurrenterne. Interne benchmarks ville ikke være troværdige nok til offentlige påstande. De havde brug for en evaluering, deres kunder og markedet ville stole på.
Vi designede og udførte en konkurrenceevaluering af AI-drevne mødefunktioner på tværs af flere leverandører i virkelige scenarier. Transskriptions- og post-møde-opsummeringskvalitet blev sammenlignet ved hjælp af Word Error Rate-analyse og LLM-baseret kvalitetsevaluering, der fangede både statistisk præcision og brugervenlighed i den virkelige verden.
Nøgleresultater:
- Zooms undertekster var op til 13× mere stabile og krævede langt færre omskrivninger end konkurrerende platforme.
- Zoom leverede de laveste oversættelsesfejlrater med op til 28% færre fejl end konkurrenter i hvert testet sprog.
Zoom publicerede vores resultater i deres offentlige AI Performance Report, hvilket gav potentielle kunder uafhængigt, troværdigt bevis for deres platforms kvalitetsfordel. Evalueringen blev et marketing- og salgsaktiv — ikke bare en QA-øvelse.
Læs Zoom AI Performance Report 2025
Vil du have resultater, dine kunder og marked vil tro på? Lad os designe din evaluering
Hvem har gavn af det
AI-testservices til teams, der shipper AI i produktion
CTO'er & tekniske ledere
Du har brug for at vide, om din AI er produktionsklar — ikke baseret på interne demoer, men på uafhængig, metrikdrevet evaluering mod virkelige forhold. Du har brug for en QA-partner, der forstår AI-fejlmønstre, ikke bare traditionelle softwarefejl.
Produktchefer
Du shipper AI-funktioner med en deadline og har brug for kvalitetsdata til at træffe go/no-go-beslutninger. Du har brug for at vide, hvilke funktioner der er klar, hvilke der kræver mere arbejde, og hvordan du klarer dig sammenlignet med konkurrenter — før lancering, ikke efter.
Startup-stiftere
Du er ved at præsentere dit AI-produkt for kunder eller investorer. Du har brug for uafhængig validering af, at det virker — en troværdig kvalitetsbaseline, der opbygger tillid til dit produkt og dit team.
Regulerede brancher
Du opererer i et miljø, hvor AI-beslutninger har compliance-, sikkerheds- eller juridiske implikationer. Du har brug for dokumenteret, reviderbar evaluering med forsvarlig metodologi — ikke et regneark fra dit eget team.
Uanset hvilken rolle du har, er første skridt det samme Få en gratis vurdering
Hvorfor teams vælger os
Vi ved, hvad vi leder efter, fordi vi har fundet det før
De fleste QA-teams lærer, hvad de skal lede efter, ved at læse om AI-fejl. Vi har brugt årevis på at finde dem — på tværs af LLM'er, ML-modeller, computer vision, transskription og AI-drevne funktioner i produktion. Den erfaring former hver test, vi designer, hver metrik, vi vælger, og hver rapport, vi leverer.
Vi bygger ikke AI-produkter. Vi sælger ikke AI-værktøjer. Vores eneste incitament er præcis evaluering — det er derfor, virksomheder som Zoom stoler på, at vi producerer resultater, de publicerer offentligt.
Se forskellen i dit første engagement Anmod om en konsultation
Sådan kommer du i gang
Start med en samtale. Gå derfra med en plan.
Ingen binding! Hvert engagement starter som et enkeltstående projekt. Du skalerer kun, hvis resultaterne berettiger det.
FAQ
Spørgsmål, vi får før det første opkald
Traditionel QA fanger nedbrud, ødelagte layouts og fejlede API-kald. AI-test er anderledes, fordi AI-fejl er probabilistiske, kontekstuelle og ofte usynlige — en chatbot, der opfinder information, kaster ikke en fejl, den udhuler bare tilliden. Vores metodologi er specifikt designet til outputs, der er ikke-deterministiske, kvalitetsstandarder, der er kontekstuelle, og edge cases, der reelt er uendelige.
Vi tester hele AI-stakken — LLM'er, ML-modeller, computer vision, transskription, opsummering, oversættelse, chatbots, RAG-pipelines, agentiske workflows og AI-drevne produktfunktioner. Hvis det er drevet af AI og skal performe i produktion, kan vi teste det.
Tidsplanen afhænger af omfanget, AI-systemets kompleksitet og de involverede testtyper. Under scoping-samtalen gennemgår vi dine mål og miljø og giver en klar tidslinje, inden arbejdet begynder.
Ja. Vi arbejder sammen med dit interne team, ikke i stedet for det. De fleste kunder bruger os til det uafhængige, AI-specifikke evalueringslag, deres eksisterende QA-proces ikke var designet til at dække.
Når din QA kommer fra det team, der byggede AI'en, får du bekræftelse. Når den kommer fra os, får du bevis. Uafhængig evaluering fjerner de blinde vinkler, der kommer med nærhed — de antagelser, der er bagt ind i dit testdesign, de edge cases, dit team ikke tænkte på at lede efter, og bias mod at finde det, du forventer at finde.
Metrikker tilpasses din teknologi og use case. For transskription bruger vi Word Error Rate-varianter og LLM-baseret evaluering. For oversættelse, MetricX og COMET. For chatbots, godkendt/fejlet og flerniveau-kvalitetsscoring. For opsummeringer, sammensatte scorer, der dækker fuldstændighed, præcision og entitetsgenkendelse. Hvert engagement producerer metrikker, dine engineering-, produkt- og ledelsesteams kan handle på.
Ja — og det gør nogle kunder. Vores metodologi og rapportering er designet til at producere fund, der er forsvarlige, troværdige og anvendelige i offentligt materiale. Zoom bestilte os specifikt til at producere resultater, de kunne publicere i deres offentlige AI Performance Report.
Især for startups. Hvis du er ved at præsentere din AI for kunder eller investorer, er uafhængig validering af, at den virker, noget af det mest værdifulde, du kan have. Det opbygger troværdighed på dit marked og tillid i dit team — før indsatserne stiger.
En fokuseret samtale om dit AI-produkt, dine kvalitetsproblemer, og hvilke beslutninger du har brug for, at testene understøtter. Du får en ærlig anbefaling om omfang — inkl. hvad du ikke har brug for. Ingen forpligtelse, ingen salgstale.
Vi tilbyder hele spektret af QA-services, inkl. AI-forstærket softwaretest, der kan reducere regressionscyklusser med 50–70%. AI-test er en af vores specialer. Hvis dit produkt kombinerer traditionel software med AI-funktioner, kan vi dække begge dele.
Hvad nu
Din AI virker i demoen. Lad os finde ud af, om den virker i produktion.
Uafhængig, metrikdrevet AI-test, der giver dit team evidensen til at shippe med selvtillid og giver dine kunder beviset til at stole på det, du har bygget.
- 500+ QA-ingeniører i hele Europa
- 14+ års enterprise QA-ekspertise
- Betroet af Zoom til offentlige AI-benchmarks
- Uafhængig, leverandørneutral metodologi
- Fra datalabeling til konkurrenceevaluering — fuld AI-kvalitetslivscyklus
