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Datensatz-Erstellung
Ausgewogene Datensätze mit sowohl echtem als auch Deepfake-Inhalt für eine rigorose, faire Evaluierung.
AI-Testing-Services
KI-Systeme werden anders gebaut. Unser Testing auch.
Ihre KI funktioniert in der Demo. Wir finden heraus, ob sie auch in der Produktion funktioniert. LLM-Evaluierung, Modell-Testing, Deepfake-Erkennung und AI-Feature-QA — gestützt auf die Methodik, mit der Zoom ihre KI öffentlich gegen den Wettbewerb gebenchmarkt hat.
Die Herausforderung
Mit KI schnell voranzukommen ist einfach. Sie zu kontrollieren nicht.
Traditionelles QA fängt Abstürze, kaputte Layouts und fehlgeschlagene API-Aufrufe ab. Es erkennt aber keinen Chatbot, der selbstbewusst Informationen erfindet. Es flaggt keine Transkriptions-Engine, die bei akzentuierter Sprache versagt. Es misst nicht, ob Ihre KI-Zusammenfassung das eine Detail ausgelassen hat, das Ihr Kunde tatsächlich brauchte.
KI-Fehler sind subtil, probabilistisch und kontextabhängig. Sie werfen keine Fehlermeldungen — sie untergraben Vertrauen. Und wenn Ihre Nutzer es bemerken, ist der Schaden reputationsbezogen, nicht nur technisch.
Halluzinationen in der Produktion
Ihr LLM generiert selbstbewusste, plausible Antworten, die faktisch falsch sind. Nutzer können es nicht erkennen. Ihr Support-Team erfährt es durch Beschwerden.
Schleichender Genauigkeitsverlust
Ihr Modell funktionierte beim Launch. Aber Data Drift, neue Edge Cases und veränderte Eingaben haben die Leistung stillschweigend erodiert — und nichts in Ihrem Monitoring erkennt es.
Bias und Sicherheitslücken
Ihre KI behandelt bestimmte Nutzergruppen anders als andere oder reagiert auf Adversarial Prompts auf Weisen, die rechtliche Risiken und Markenrisiken schaffen.
Wettbewerbliche blinde Flecken
Sie wissen nicht, wie Ihre KI-Features im Vergleich zum Wettbewerb abschneiden — und Ihre Kunden auch nicht, was bedeutet, dass sie ebenfalls raten.
Keine belastbare Qualitätsbaseline
Sie können "wie gut ist unsere KI?" nicht mit einer Zahl beantworten. Stakeholder, Kunden und Regulierungsbehörden beginnen zu fragen.
Welche dieser Risiken tragen Sie? Finden wir es heraus!
Kostenlose Bewertung buchenAbdeckung
Wenn es mit KI betrieben wird, können wir es testen
Wir testen den gesamten Stack — von der Modellgenauigkeit bis zum Feature, das Ihre Nutzer tatsächlich sehen. Jedes Engagement wird auf Ihre Technologie, Ihre Use Cases und die Qualitätsfragen zugeschnitten, die Ihr Team beantwortet haben muss.
Chatbots, Assistenten, Zusammenfassungen und Content-Generierung. Wir evaluieren Hallucinationsraten, Intent-Verständnis, Toxizität, Bias, Sicherheits-Guardrails und Prompt-Robustheit — systematisch, nicht stichprobenartig.
Erzählen Sie uns, was Sie bauen. Wir sagen Ihnen genau, wie Sie es testen. Mit einem Ingenieur sprechen
Unser Ansatz
Ein Testprozess, der darauf ausgelegt ist, wie KI tatsächlich versagt
KI lässt sich nicht so testen wie ein Login-Formular. Outputs sind nicht-deterministisch, Qualität ist kontextuell und Edge Cases sind unendlich. Unsere AI-Testing-Methodik ist speziell für diese Herausforderungen konzipiert. Es ist derselbe Ansatz, den Zoom bei uns beauftragt hat, als sie unabhängige, veröffentlichbare Beweise dafür brauchten, dass ihre KI die Konkurrenz übertrifft.
Scope & Testdesign
Wir arbeiten mit Ihrem Team, um zu definieren, was "gut" für Ihre spezifischen KI-Features bedeutet. Die Bedingungen, die Qualitätsschwellen und die Szenarien, die für Ihre Nutzer und Ihren Markt zählen.
Maßgeschneiderte Testmedien & Ground Truth
Wir bereiten maßgeschneiderte Testeingaben vor — saubere Samples, kontrollierte Verzerrungen, reale Szenarien — zusammen mit menschlich verifizierten Referenzausgaben, die die Baseline etablieren, an der Ihre KI gemessen wird.
Systematische Testdurchführung
Ihre KI-Features werden gegen die vorbereiteten Eingaben unter kontrollierten Bedingungen ausgeführt. Alle Ausgaben werden systematisch erfasst für einen direkten Vergleich.
Output-Normalisierung
Generierte und Referenzausgaben werden bereinigt und standardisiert, wobei Formatierungsrauschen und Metadaten-Artefakte entfernt werden, damit die Evaluierung die tatsächliche Inhaltsqualität widerspiegelt — nicht kosmetische Unterschiede.
Metrik-Extraktion, Validierung & Reporting
Wir extrahieren Leistungsmetriken, validieren sie auf statistische Zuverlässigkeit und liefern visuelle Reports, die genau zeigen, wo Ihre KI glänzt, wo sie schwächelt und was zuerst behoben werden muss.
Diese Methodik ist peer-getestet. Sie hat die Ergebnisse produziert, die Zoom in ihrem 2025 AI Performance Report veröffentlicht hat.
Metriken
Die Zahlen, die KI-Qualität voranbringen
Jedes AI-Testing-Engagement produziert Metriken, die auf Ihre Technologie und Ihren Use Case zugeschnitten sind. Das sind keine Vanity-Dashboards — es sind die Zahlen, die Ihr Engineering-Team zum Priorisieren braucht, Ihr Produktteam für Go/No-Go-Entscheidungen und Ihre Führungsebene für Fortschrittsberichte.
Transkription & ASR
Word Error Rate (mehrere Varianten für verschiedene Fehlertypen), LLM-as-a-judge qualitative Evaluierung und Speaker Label Accuracy.
Meeting-Zusammenfassungen
Maßgeschneiderte zusammengesetzte Evaluierungsscores, die Vollständigkeit, Genauigkeit und Entitätserkennung kombinieren.
Untertitel
Maßgeschneiderte zusammengesetzte Evaluierungsscores, die Vollständigkeit, Genauigkeit und Entitätserkennung kombinieren.
Übersetzung
MetricX und COMET — branchenübliche Metriken, mit denen Sie gegen den Wettbewerb benchmarken und Verbesserungen über die Zeit verfolgen können.
Chatbots & Assistenten
Antwortstatus (Boolean bestanden/nicht bestanden oder mehrstufige Qualitätsskala), nützlichkeitsbewusste Bewertung, die partielle Antworten von falschen Antworten unterscheidet, und Antwortlatenz vom Prompt bis zur vollständigen Ausgabe.
Was die Metriken enthüllen
Stärken und Schwächen nach Bedingung
Welche Features oder Modelle bei sauberen Eingaben gut abschneiden und wo sie unter realen Bedingungen versagen.
Wo Scores und Nutzbarkeit auseinandergehen
Fälle, in denen ein Transkript nach WER technisch "korrekt" ist, aber für den Endnutzer praktisch unbrauchbar.
Roadmap-Validierung
Ob die Verbesserungen, die Ihr Team ausgeliefert hat, tatsächlich messbare, für Nutzer sichtbare Qualitätsgewinne gebracht haben.
Wettbewerbspositionierung
Wie Ihre KI-Features im Vergleich zu Alternativen auf dem Markt abschneiden.
Möchten Sie sehen, wie unsere Reports aussehen? Beispielreport anfordern
Data Labeling
Testing ist nur so gut wie die Daten dahinter
Die Obergrenze Ihres Modells ist die Qualität Ihrer Daten. Ungenaue Labels reduzieren nicht nur die Genauigkeit — sie betten Bias und Fehlermuster ein, die nach dem Deployment teuer zu diagnostizieren sind.
Manuelle Annotation
Unser in Europa ansässiges Annotationsteam erstellt saubere, hochwertige Baseline-Datensätze durch Human-in-the-Loop-Labeling — die Präzision, die automatisierte Tools allein nicht garantieren können, besonders bei mehrdeutigen oder domänenspezifischen Inhalten.
Automatisierte Datenerweiterung
Sobald eine zuverlässige Baseline etabliert ist, erweitern wir Ihre Datensätze algorithmisch im großen Maßstab — durch synthetische Variationen, Augmentation von Edge Cases und Validierung gegen Ground Truth. Größere, vielfältigere Trainingsdatensätze ohne Qualitätseinbußen.
Brauchen Sie Trainingsdaten, denen Sie vertrauen können? Sprechen wir darüber!
Deepfake-Erkennungstests
Wissen, was echt ist. Wissen, ob Ihre Tools funktionieren.
Deepfakes sind ein Geschäftsrisiko für Plattformen, die nutzergenerierte Inhalte evaluieren, für Organisationen, die sich um synthetische Medien sorgen, die auf ihre Marke abzielen, und für jedes Unternehmen, dessen Vertrauen von der Medienauthentizität abhängt.
Wir bieten zwei Services: direkte Analyse Ihrer Medien (Bilder, Video, Audio, Text) um festzustellen, ob sie synthetisch manipuliert wurden, und unabhängige Evaluierung Ihrer Deepfake-Erkennungstools gegen kuratierte Datensätze zur Messung der realen Zuverlässigkeit.
Unser Prozess
End-to-End-Projektmanagement mit optionalem Abonnementzugang für kontinuierliches Monitoring.
Besorgt über Deepfakes? Unabhängige Bewertung anfordern
Geschäftsergebnisse
Was Ihr Team gewinnt, wenn AI-Testing richtig gemacht wird
Die Organisationen, die bei KI-Qualität führen, testen nicht einfach mehr. Sie testen anders. Mit unabhängiger Methodik, maßgeschneiderten Metriken und Ergebnissen, die einer Überprüfung standhalten.
Weniger Post-Release-Vorfälle
Fangen Sie Halluzinationen, Genauigkeitsverlust und Edge-Case-Fehler ab, bevor sie Nutzer erreichen — nicht erst, nachdem Ihre Support-Warteschlange Sie darauf hinweist.
Schnellere Release-Zyklen
Beseitigen Sie die Unsicherheit, die Go/No-Go-Entscheidungen verlangsamt. Wenn Ihr Team Metriken hat, liefert es mit Zuversicht statt mit Zögern.
Niedrigere Qualitätskosten
Beheben Sie KI-Fehler in der Testphase, nicht in der Produktion. Je früher ein Fehler gefunden wird, desto günstiger ist die Behebung.
Belastbare Qualitätsaussagen
Unabhängige, methodologisch fundierte Ergebnisse, die Ihr Team Kunden, Regulierungsbehörden und der Führungsebene zeigen kann — nicht nur interne Dashboards.
Wettbewerbsklarheit
Wissen Sie genau, wie Ihre KI-Features im Vergleich zu Alternativen auf dem Markt abschneiden — bevor Ihre Kunden es selbst herausfinden.
Reduziertes Reputationsrisiko
KI-Fehler untergraben Vertrauen still und schnell. Unabhängige Validierung gibt Ihnen den Nachweis, dass Ihre KI bereit ist, bevor sie exponiert wird.
Fallstudie
Wie Zoom bewiesen hat, dass ihre KI besser ist. Mit unseren Daten.
Zoom hat uns nicht gebeten, sie gut aussehen zu lassen. Sie haben uns gebeten, die Wahrheit zu sagen.
Zoom brauchte unabhängige Drittanbieter-Evidenz dafür, dass ihre KI-Meeting-Features die Konkurrenz übertreffen. Interne Benchmarks wären für öffentliche Behauptungen nicht glaubwürdig genug gewesen. Sie brauchten eine Evaluierung, der ihre Kunden und der Markt vertrauen würden.
Wir haben eine Wettbewerbsevaluierung von KI-gestützten Meeting-Features über mehrere Anbieter in realen Szenarien entworfen und durchgeführt. Transkriptions- und Post-Meeting-Zusammenfassungsqualität wurden mittels Word Error Rate-Analyse und LLM-basierter Qualitätsevaluierung verglichen, um sowohl statistische Genauigkeit als auch reale Nutzbarkeit zu erfassen.
Wichtigste Ergebnisse:
- Zoom-Untertitel waren bis zu 13× stabiler und erforderten deutlich weniger Korrekturen als Konkurrenzplattformen.
- Zoom lieferte die niedrigsten Übersetzungsfehlerraten mit bis zu 28% weniger Fehlern als die Konkurrenz in jeder getesteten Sprache.
Zoom veröffentlichte unsere Ergebnisse in ihrem öffentlichen AI Performance Report und gab Interessenten damit unabhängige, glaubwürdige Evidenz für den Qualitätsvorsprung ihrer Plattform. Die Evaluierung wurde zu einem Marketing- und Vertriebsasset — nicht nur eine QA-Übung.
Zoom AI Performance Report 2025 lesen
Möchten Sie Ergebnisse, denen Ihre Kunden und Ihr Markt vertrauen? Lassen Sie uns Ihre Evaluierung gestalten
Wer profitiert
AI-Testing-Services für Teams, die KI in die Produktion bringen
CTOs & Engineering-Leads
Sie müssen wissen, ob Ihre KI produktionsreif ist — nicht basierend auf internen Demos, sondern auf unabhängiger, metrikgetriebener Evaluierung unter realen Bedingungen. Sie brauchen einen QA-Partner, der KI-Fehlermuster versteht, nicht nur traditionelle Software-Bugs.
Produktmanager
Sie liefern KI-Features unter Zeitdruck und brauchen Qualitätsdaten für Go/No-Go-Entscheidungen. Sie müssen wissen, welche Features bereit sind, welche mehr Arbeit brauchen und wie Sie im Vergleich zur Konkurrenz stehen — vor dem Launch, nicht danach.
Startup-Gründer
Sie stehen kurz davor, Ihr KI-Produkt Kunden oder Investoren zu präsentieren. Sie brauchen eine unabhängige Validierung, dass es funktioniert — eine glaubwürdige Qualitätsbaseline, die Vertrauen in Ihr Produkt und Ihr Team aufbaut.
Regulierte Branchen
Sie operieren in einem Umfeld, in dem KI-Entscheidungen Compliance-, Sicherheits- oder rechtliche Implikationen haben. Sie brauchen eine dokumentierte, auditierbare Evaluierung mit belastbarer Methodik — kein Spreadsheet von Ihrem eigenen Team.
Egal in welcher Rolle Sie sind, der erste Schritt ist derselbe Kostenlose Bewertung anfordern
Warum Teams uns wählen
Wir wissen, wonach wir suchen, weil wir es schon gefunden haben
Die meisten QA-Teams lernen, wonach sie suchen sollen, indem sie über KI-Fehler lesen. Wir haben Jahre damit verbracht, sie zu finden — bei LLMs, ML-Modellen, Computer Vision, Transkription und KI-gestützten Features in Produktion. Diese Erfahrung prägt jeden Test, den wir entwerfen, jede Metrik, die wir wählen, und jeden Report, den wir liefern.
Wir bauen keine KI-Produkte. Wir verkaufen keine KI-Tools. Unser einziger Anreiz ist präzise Evaluierung — deshalb vertrauen Unternehmen wie Zoom darauf, dass wir Ergebnisse produzieren, die sie öffentlich veröffentlichen.
Erleben Sie den Unterschied bei Ihrem ersten Engagement Beratung anfordern
So starten Sie
Starten Sie mit einem Gespräch. Gehen Sie mit einem Plan.
Keine Bindung! Jedes Engagement startet als eigenständiges Projekt. Sie skalieren nur, wenn die Ergebnisse es rechtfertigen.
FAQ
Fragen, die wir vor dem ersten Gespräch gestellt bekommen
Traditionelles QA fängt Abstürze, kaputte Layouts und fehlgeschlagene API-Aufrufe ab. AI-Testing ist anders, weil KI-Fehler probabilistisch, kontextuell und oft unsichtbar sind — ein Chatbot, der Informationen erfindet, wirft keinen Fehler, er untergräbt einfach Vertrauen. Unsere Methodik ist speziell konzipiert für Outputs, die nicht-deterministisch sind, Qualitätsstandards, die kontextuell sind, und Edge Cases, die praktisch unendlich sind.
Wir testen den gesamten KI-Stack — LLMs, ML-Modelle, Computer Vision, Transkription, Zusammenfassung, Übersetzung, Chatbots, RAG-Pipelines, agentische Workflows und KI-gestützte Produktfeatures. Wenn es mit KI betrieben wird und in der Produktion funktionieren muss, können wir es testen.
Der Zeitrahmen hängt vom Umfang, der Komplexität des KI-Systems und den involvierten Testarten ab. Im Scoping-Gespräch besprechen wir Ihre Ziele und Umgebung und geben Ihnen einen klaren Zeitplan, bevor die Arbeit beginnt.
Ja. Wir arbeiten neben Ihrem internen Team, nicht anstelle davon. Die meisten Kunden nutzen uns für die unabhängige, KI-spezifische Evaluierungsebene, die ihr bestehender QA-Prozess nicht abdecken sollte.
Wenn Ihr QA vom Team kommt, das die KI gebaut hat, bekommen Sie Bestätigung. Wenn es von uns kommt, bekommen Sie Evidenz. Unabhängige Evaluierung beseitigt die blinden Flecken, die durch Nähe entstehen — die Annahmen in Ihrem Testdesign, die Edge Cases, an die Ihr Team nicht gedacht hat, und die Neigung, das zu finden, was man erwartet.
Metriken werden auf Ihre Technologie und Ihren Use Case zugeschnitten. Für Transkription verwenden wir Word Error Rate-Varianten und LLM-basierte Evaluierung. Für Übersetzung MetricX und COMET. Für Chatbots bestanden/nicht bestanden und mehrstufige Qualitätsbewertung. Für Zusammenfassungen zusammengesetzte Scores, die Vollständigkeit, Genauigkeit und Entitätserkennung abdecken. Jedes Engagement produziert Metriken, auf die Ihre Engineering-, Produkt- und Führungsteams handeln können.
Ja — und einige Kunden tun das. Unsere Methodik und unser Reporting sind darauf ausgelegt, Ergebnisse zu produzieren, die belastbar, glaubwürdig und in öffentlichem Material verwendbar sind. Zoom hat uns speziell damit beauftragt, Ergebnisse zu produzieren, die sie in ihrem öffentlichen AI Performance Report veröffentlichen konnten.
Gerade für Startups. Wenn Sie Ihre KI bald Kunden oder Investoren präsentieren, ist eine unabhängige Validierung, dass sie funktioniert, eines der wertvollsten Dinge, die Sie haben können. Es baut Glaubwürdigkeit bei Ihrem Markt und Vertrauen in Ihrem Team auf — bevor die Einsätze steigen.
Ein fokussiertes Gespräch über Ihr KI-Produkt, Ihre Qualitätsbedenken und welche Entscheidungen das Testing unterstützen soll. Sie erhalten eine ehrliche Empfehlung zum Umfang — einschließlich dessen, was Sie nicht brauchen. Keine Verpflichtung, kein Verkaufsgespräch.
Wir bieten das gesamte Spektrum an QA-Services an, einschließlich KI-gestütztem Software-Testing, das Regressionszyklen um 50–70% reduzieren kann. AI-Testing ist eine unserer Kernkompetenzen. Wenn Ihr Produkt traditionelle Software mit KI-Features kombiniert, können wir beides abdecken.
Wie geht es weiter
Ihre KI funktioniert in der Demo. Finden wir heraus, ob sie in der Produktion funktioniert.
Unabhängiges, metrikgetriebenes AI-Testing, das Ihrem Team die Evidenz gibt, um mit Zuversicht auszuliefern, und Ihren Kunden den Beweis, dem zu vertrauen, was Sie gebaut haben.
- 500+ QA-Ingenieure in ganz Europa
- 14+ Jahre Enterprise-QA-Expertise
- Von Zoom für öffentliche KI-Benchmarks vertraut
- Unabhängige, anbieterneutrale Methodik
- Von Data Labeling bis Wettbewerbsevaluierung — voller AI-Qualitäts-Lifecycle
