EN
FR
DE
ES
NO
SV
FI
DA
LV
1
Datasetin luonti
Tasapainotetut datasetit, joissa on sekä aitoa että deepfake-sisältöä, perusteellista ja reilua arviointia varten.
AI-testauspalvelut
AI-järjestelmät rakennetaan eri tavalla. Niin myös meidän testauksemme.
Tekoälysi toimii demossa. Me selvitämme, toimiiko se tuotannossa. LLM-arviointi, mallien testaus, deepfake-tunnistus ja AI-ominaisuuksien QA — tuettuna metodologialla, jota Zoom käytti julkisesti vertaillakseen tekoälyään kilpailijoihin.
Haaste
Tekoälyn kanssa on helppo edetä nopeasti. Sen hallinta ei ole.
Perinteinen QA havaitsee kaatumiset, rikkinäiset layoutit ja epäonnistuneet API-kutsut. Se ei havaitse chatbottia, joka itsevarmasti keksii tietoa. Se ei merkitse transkriptiomottooria, joka hajoaa aksentoidun puheen kanssa. Se ei mittaa, jättikö AI-yhteenvetosi pois sen ainoan yksityiskohdan, jota asiakkaasi todella tarvitsi.
AI-virheet ovat hienovaraisia, probabilistisia ja kontekstisidonnaisia. Ne eivät heitä virheitä — ne nakertavat luottamusta. Ja kun käyttäjäsi huomaavat, vahinko on maineeseen kohdistuvaa, ei vain teknistä.
Hallusinaatiot tuotannossa
LLM-mallisi tuottaa itsevarmoja, uskottavia vastauksia, jotka ovat faktuaalisesti vääriä. Käyttäjät eivät huomaa eroa. Tukitiimisi saa tietää valituksista.
Hiljainen tarkkuuden heikkeneminen
Mallisi toimi julkaisun yhteydessä. Mutta datadrift, uudet edge caset ja muuttuvat syötteet ovat hiljaa heikentäneet suorituskykyä — eikä mikään monitoroinnissasi havaitse sitä.
Bias ja turvallisuusaukot
Tekoälysi kohtelee joitakin käyttäjäryhmiä eri tavalla kuin toisia tai reagoi adversarial prompteihin tavoilla, jotka luovat juridista riskiä ja brändiriskiä.
Kilpailulliset sokeat pisteet
Et tiedä, miten AI-ominaisuutesi vertautuvat kilpailijoihin — eivätkä asiakkaasikaan, mikä tarkoittaa, että hekin arvaavat.
Ei puolustettavaa laatubaseline-tasoa
Et voi vastata "kuinka hyvä tekoälymme on?" numerolla. Sidosryhmät, asiakkaat ja sääntelyviranomaiset ovat alkaneet kysyä.
Mitä näistä riskeistä kannat? Selvitetään!
Varaa ilmainen arviointiKattavuus
Jos se toimii tekoälyllä, voimme testata sen
Testaamme koko stackin — mallin tarkkuudesta siihen ominaisuuteen, jonka käyttäjäsi todella näkevät. Jokainen toimeksianto räätälöidään teknologiaasi, käyttötapauksiisi ja niihin laatukysymyksiin, joihin tiimisi tarvitsee vastauksia.
Chatbotit, avustajat, yhteenvedot ja sisällöntuotanto. Arvioimme hallusinaatiotasot, intenttien ymmärtämisen, toksisuuden, biasin, turvallisuusguardrailit ja promptien robustisuuden — systemaattisesti, ei pistokokein.
Kerro meille, mitä rakennat. Kerromme sinulle tarkalleen, miten se testataan. Puhu insinöörin kanssa
Lähestymistapamme
Testausprosessi, joka on rakennettu sille, miten AI todella epäonnistuu
Tekoälyä ei voi testata samoin kuin kirjautumislomaketta. Tuotokset ovat ei-deterministisiä, laatu on kontekstisidonnaista ja edge caset ovat loputtomia. AI-testausmetodologiamme on suunniteltu nimenomaan näihin haasteisiin. Se on sama lähestymistapa, jonka Zoom tilasi meiltä, kun he tarvitsivat riippumattoman, julkaisukelpoisen todisteen siitä, että heidän tekoälynsä päihitti kilpailijat.
Laajuus ja testisuunnittelu
Työskentelemme tiimisi kanssa määritelläksemme, miltä "hyvä" näyttää juuri sinun AI-ominaisuuksillesi. Olosuhteet, laatukynnykset ja skenaariot, joilla on merkitystä käyttäjillesi ja markkinoillesi.
Räätälöidyt testimediat ja ground truth
Valmistelemme räätälöityjä testisyötteitä — puhtaita näytteitä, kontrolloituja vääristymiä, todellisen maailman skenaarioita — yhdessä ihmisen verifioimien referenssituotosten kanssa, jotka muodostavat baseline-tason, jota vasten tekoälyäsi mitataan.
Systemaattinen testien suoritus
AI-ominaisuutesi ajetaan valmisteltuja syötteitä vasten kontrolloiduissa olosuhteissa. Kaikki tuotokset kerätään systemaattisesti suoraa vertailua varten.
Tuotosten normalisointi
Generoidut ja referenssituotokset puhdistetaan ja standardoidaan poistamalla muotoilukohinaa ja metatietoartefakteja, jotta arviointi heijastaa todellista sisältölaatua — ei kosmeettisia eroja.
Metriikoiden poiminta, validointi ja raportointi
Poimimme suorituskykymetriikat, validoimme ne tilastollisen luotettavuuden osalta ja toimitamme visuaalisia raportteja, jotka näyttävät tarkalleen, missä tekoälysi loistaa, missä se kamppailee ja mitä korjata ensin.
Tämä metodologia on vertaisarvioitu. Se tuotti tulokset, jotka Zoom julkaisi 2025 AI Performance Report -raportissaan.
Metriikat
Luvut, jotka vievät AI-laatua eteenpäin
Jokainen AI-testaustoimeksianto tuottaa metriikoita, jotka on räätälöity teknologiaasi ja käyttötapaukseesi. Nämä eivät ole turhamaisuusdashboardeja — ne ovat luvut, joita insinööritiimisi tarvitsee priorisointiin, tuotetiimisi tarvitsee go/no-go-päätöksiin ja johtosi tarvitsee edistymisen raportointiin.
Transkriptio ja ASR
Word Error Rate (useita variantteja eri virhetyypeille), LLM-as-a-judge laadullinen arviointi ja Speaker Label Accuracy.
Kokousyhteenvedot
Räätälöidyt yhdistelmäarviointipisteet, jotka yhdistävät kattavuuden, tarkkuuden ja entiteettien tunnistuksen.
Tekstitys
Räätälöidyt yhdistelmäarviointipisteet, jotka yhdistävät kattavuuden, tarkkuuden ja entiteettien tunnistuksen.
Käännös
MetricX ja COMET — alan standardimetriikat, jotka mahdollistavat kilpailijavertailun ja parannusten seuraamisen ajan myötä.
Chatbotit ja avustajat
Vastauksen tila (boolean hyväksytty/hylätty tai monitasoinen laatuasteikko), hyödyllisyystietoinen pisteytys, joka erottaa osittaiset vastaukset väärille vastauksille, ja vastausviive promptista valmiiseen tuotokseen.
Mitä metriikat paljastavat
Vahvuudet ja heikkoudet olosuhteittain
Mitkä ominaisuudet tai mallit suoriutuvat hyvin puhtailla syötteillä ja missä ne hajoavat todellisissa olosuhteissa.
Missä pisteet ja käytettävyys eroavat
Tapaukset, joissa transkriptio on teknisesti "oikein" WER-mittarilla mutta käytännössä käyttökelvoton loppukäyttäjälle.
Roadmapin validointi
Tuottivatko tiimisi toimittamat parannukset todella mitattavia, käyttäjille näkyviä laadun parannuksia.
Kilpailupositiointi
Miten AI-ominaisuutesi vertautuvat markkinoiden vaihtoehtoihin.
Haluatko nähdä, miltä raporttimme näyttävät? Pyydä esimerkkiraportti
Data labeling
Testaus on vain niin hyvää kuin sen taustalla oleva data
Mallisi katto on datasi laatu. Epätarkat labelit eivät vain heikennä tarkkuutta — ne upottavat biaseja ja vikatiloja, jotka ovat kalliita diagnosoida käyttöönoton jälkeen.
Manuaalinen annotointi
Eurooppaan sijoittunut annotointitiimimme luo puhtaita, korkealaatuisia baseline-datasettejä human-in-the-loop-labeloinnilla — tarkkuus, jota automatisoidut työkalut yksinään eivät voi taata, erityisesti moniselitteiselle tai toimialakohtaiselle sisällölle.
Automatisoitu datan laajennus
Kun luotettava baseline on vakiintunut, laajennamme datasettejäsi algoritmisesti suuressa mittakaavassa tuottamalla synteettisiä variaatioita, laajentamalla edge caseja ja validoimalla kaiken ground truthia vasten. Suurempia, monimuotoisempia harjoitusdatasettejä laadusta tinkimättä.
Tarvitsetko harjoitusdataa, johon voit luottaa? Puhutaan!
Deepfake-tunnistuksen testaus
Tiedä, mikä on aitoa. Tiedä, toimivatko työkalusi.
Deepfaket ovat liiketoimintariski alustoille, jotka arvioivat käyttäjien lataamaa sisältöä, organisaatioille, jotka ovat huolissaan brändiään vastaan suunnatusta synteettisestä mediasta, ja jokaiselle yritykselle, jonka luottamus riippuu median aitoudesta.
Tarjoamme kahta palvelua: mediasi (kuvat, video, audio, teksti) suora-analyysi sen selvittämiseksi, onko sitä manipuloitu synteettisesti, ja riippumaton arviointi deepfake-tunnistustyökalujesi toimivuudesta kuratoituja datasettejä vasten todellisen luotettavuuden mittaamiseksi.
Prosessimme
End-to-end-projektinhallinta valinnaisella tilauspohjaisella pääsyllä jatkuvaan monitorointiin.
Huolissasi deepfakeista? Tilaa riippumaton arviointi
Liiketoimintatulokset
Mitä tiimisi saa, kun AI-testaus tehdään oikein
AI-laadun kärkiorganisaatiot eivät vain testaa enemmän. Ne testaavat eri tavalla. Riippumattomalla metodologialla, räätälöidyillä metriikoilla ja tuloksilla, jotka kestävät tarkastelun.
Vähemmän julkaisun jälkeisiä ongelmia
Havaitse hallusinaatiot, tarkkuuden heikkeneminen ja edge case -virheet ennen kuin ne saavuttavat käyttäjät — älä vasta, kun tukijonosi kertoo sinulle niistä.
Nopeammat julkaisusyklit
Poista epävarmuus, joka hidastaa go/no-go-päätöksiä. Kun tiimilläsi on metriikat, he julkaisevat luottavaisesti epäröinnin sijaan.
Matalammat laatukustannukset
Korjaa AI-virheet testausvaiheessa, ei tuotannossa. Mitä aiemmin virhe löydetään, sitä halvempaa sen korjaaminen on.
Puolustettavat laatuväittämät
Riippumattomat, metodologiaan perustuvat tulokset, jotka tiimisi voi esittää asiakkaille, sääntelyviranomaisille ja johdolle — ei vain sisäisiä dashboardeja.
Kilpailullinen selkeys
Tiedä tarkalleen, miten AI-ominaisuutesi vertautuvat markkinoiden vaihtoehtoihin — ennen kuin asiakkaasi selvittävät sen itse.
Pienennetty maineriski
AI-virheet nakertavat luottamusta hiljaa ja nopeasti. Riippumaton validointi antaa sinulle todisteet siitä, että tekoälysi on valmis ennen kuin se altistetaan.
Tapaustutkimus
Kuinka Zoom todisti, että heidän tekoälynsä oli parempi. Meidän datamme avulla.
Zoom ei pyytänyt meitä saamaan heitä näyttämään hyvältä. He pyysivät meitä kertomaan totuuden.
Zoom tarvitsi riippumatonta, kolmannen osapuolen todistetta siitä, että heidän AI-kokousominaisuutensa päihittivät kilpailijat. Sisäiset benchmarkit eivät olisi olleet tarpeeksi uskottavia julkisiin väitteisiin. He tarvitsivat arvioinnin, johon heidän asiakkaansa ja markkinat luottaisivat.
Suunnittelimme ja toteutimme kilpailullisen arvioinnin AI-pohjaisista kokousominaisuuksista useiden toimittajien välillä todellisissa skenaarioissa. Transkription ja kokousten jälkeisten yhteenvetojen laatua vertailtiin Word Error Rate -analyysillä ja LLM-pohjaisella laadunarvioinnilla, joka kattoi sekä tilastollisen tarkkuuden että todellisen käytettävyyden.
Keskeiset tulokset:
- Zoomin tekstitykset olivat jopa 13× vakaampia, vaatien huomattavasti vähemmän uudelleenkirjoituksia kuin kilpailevat alustat.
- Zoom toimitti alhaisimmat käännösvirhetasot jopa 28 % vähemmän virheitä kuin kilpailijat jokaisella testatulla kielellä.
Zoom julkaisi löydöksemme julkisessa AI Performance Report -raportissaan, tarjoten potentiaalisille asiakkaille riippumatonta, uskottavaa todistetta alustansa laatuedusta. Arvioinnista tuli markkinointi- ja myyntiresurssi — ei vain QA-harjoitus.
Lue Zoom AI Performance Report 2025
Haluatko tuloksia, joihin asiakkaasi ja markkinasi uskovat? Suunnitellaan arviointisi
Kenelle hyötyä
AI-testauspalvelut tiimeille, jotka vievät tekoälyä tuotantoon
CTO:t ja tekniset johtajat
Sinun täytyy tietää, onko tekoälysi tuotantovalmis — ei sisäisten demojen perusteella, vaan riippumattoman, metriikkapohjaisen arvioinnin perusteella todellisissa olosuhteissa. Tarvitset QA-kumppanin, joka ymmärtää AI-vikatiloja, ei vain perinteisiä ohjelmistobugeja.
Tuotepäälliköt
Julkaiset AI-ominaisuuksia aikataululla ja tarvitset laatudataa go/no-go-päätöksiin. Sinun täytyy tietää, mitkä ominaisuudet ovat valmiita, mitkä tarvitsevat lisätyötä ja miten vertaudut kilpailijoihin — ennen julkaisua, ei sen jälkeen.
Startup-perustajat
Olet esittelemässä AI-tuotettasi asiakkaille tai sijoittajille. Tarvitset riippumatonta validointia siitä, että se toimii — uskottavan laatubaselinen, joka rakentaa luottamusta tuotteeseesi ja tiimiisi.
Säännellyt toimialat
Toimit ympäristössä, jossa AI-päätöksillä on compliance-, turvallisuus- tai juridisia seurauksia. Tarvitset dokumentoidun, auditoitavan arvioinnin puolustettavalla metodologialla — et taulukkolaskentaa omalta tiimiltäsi.
Riippumatta roolistasi, ensimmäinen askel on sama Tilaa ilmainen arviointi
Miksi tiimit valitsevat meidät
Tiedämme, mitä etsiä, koska olemme löytäneet sen aiemmin
Useimmat QA-tiimit oppivat, mitä etsiä, lukemalla AI-virheistä. Me olemme käyttäneet vuosia niiden löytämiseen — LLM:ien, ML-mallien, computer visionin, transkription ja AI-pohjaisten tuotantoominaisuuksien parissa. Tämä kokemus muovaa jokaista suunnittelemaamme testiä, jokaista valitsemaamme metriikkaa ja jokaista toimittamaamme raporttia.
Emme rakenna AI-tuotteita. Emme myy AI-työkaluja. Ainoa kannustimemme on tarkka arviointi — siksi Zoomin kaltaiset yritykset luottavat meihin tuottamaan tuloksia, jotka he julkaisevat avoimesti.
Näe ero ensimmäisessä toimeksiannossasi Pyydä konsultaatio
Näin pääset alkuun
Aloita keskustelulla. Lähde suunnitelman kanssa.
Ei sitoutumispakkoa! Jokainen toimeksianto alkaa itsenäisenä projektina. Skaalaat vain, jos tulokset oikeuttavat sen.
UKK
Kysymykset, joita saamme ennen ensimmäistä puhelua
Perinteinen QA havaitsee kaatumiset, rikkinäiset layoutit ja epäonnistuneet API-kutsut. AI-testaus on erilaista, koska AI-virheet ovat probabilistisia, kontekstuaalisia ja usein näkymättömiä — chatbot, joka keksii tietoa, ei heitä virhettä, se vain nakertaa luottamusta. Metodologiamme on suunniteltu nimenomaan ei-deterministisille tuotoksille, kontekstuaalisille laatustandardeille ja käytännössä loputtomille edge caseille.
Testaamme koko AI-stackin — LLM:t, ML-mallit, computer vision, transkriptio, yhteenvedot, käännös, chatbotit, RAG-pipelinet, agenttiset workflowt ja AI-pohjaiset tuoteominaisuudet. Jos se toimii tekoälyllä ja sen täytyy suoriutua tuotannossa, voimme testata sen.
Aikataulu riippuu laajuudesta, AI-järjestelmän monimutkaisuudesta ja testaustyyppien laajuudesta. Rajauski puhelussa käymme läpi tavoitteesi ja ympäristösi ja annamme selkeän aikataulun ennen työn aloittamista.
Kyllä. Työskentelemme sisäisen tiimisi rinnalla, emme sen sijaan. Useimmat asiakkaat käyttävät meitä riippumattomaan, AI-spesifiseen arviointikerrokseen, jota heidän nykyinen QA-prosessinsa ei ole suunniteltu kattamaan.
Kun QA tulee tiimiltä, joka rakensi tekoälyn, saat vahvistusta. Kun se tulee meiltä, saat todisteita. Riippumaton arviointi poistaa sokeat pisteet, jotka tulevat läheisyydestä — oletukset testisuunnittelussasi, edge caset, joita tiimisi ei ajatellut etsiä, ja taipumus löytää se, mitä odottaa löytävänsä.
Metriikat räätälöidään teknologiaasi ja käyttötapaukseesi. Transkriptioon käytämme Word Error Rate -variantteja ja LLM-pohjaista arviointia. Käännökseen MetricX ja COMET. Chatbotteihin hyväksytty/hylätty ja monitasoinen laadun pisteytys. Yhteenvetoihin yhdistelmäpisteitä, jotka kattavat kattavuuden, tarkkuuden ja entiteettien tunnistuksen. Jokainen toimeksianto tuottaa metriikoita, joiden perusteella insinööri-, tuote- ja johtotiimisi voivat toimia.
Kyllä — ja jotkut asiakkaat tekevät niin. Metodologiamme ja raportointimme on suunniteltu tuottamaan löydöksiä, jotka ovat puolustettavia, uskottavia ja käyttökelpoisia julkisissa materiaaleissa. Zoom tilasi meiltä nimenomaan tuloksia, jotka he voisivat julkaista julkisessa AI Performance Report -raportissaan.
Erityisesti startupeille. Jos olet esittelemässä tekoälyäsi asiakkaille tai sijoittajille, riippumaton validointi siitä, että se toimii, on yksi arvokkaimmista asioista, mitä sinulla voi olla. Se rakentaa uskottavuutta markkinoillasi ja luottamusta tiimissäsi — ennen kuin panokset kasvavat.
Keskittynyt keskustelu AI-tuotteestasi, laatuhuolistasi ja siitä, mitä päätöksiä testauksen tulee tukea. Saat rehellisen suosituksen laajuudesta — mukaan lukien siitä, mitä et tarvitse. Ei sitoumusta, ei myyntipuhetta.
Tarjoamme koko QA-palveluvalikoiman, mukaan lukien AI-tehostetun ohjelmistotestauksen, joka voi lyhentää regressiosyklejä 50–70 %. AI-testaus on yksi erikoisaloistamme. Jos tuotteesi yhdistää perinteisen ohjelmiston AI-ominaisuuksiin, voimme kattaa molemmat.
Mitä seuraavaksi
Tekoälysi toimii demossa. Selvitetään, toimiiko se tuotannossa.
Riippumaton, metriikkapohjainen AI-testaus, joka antaa tiimillesi todisteet julkaista luottavaisesti ja asiakkaillesi todisteet luottaa siihen, mitä olet rakentanut.
- 500+ QA-insinööriä ympäri Eurooppaa
- 14+ vuotta enterprise-QA-kokemusta
- Zoomin luottama julkisiin AI-benchmarkeihin
- Riippumaton, toimittajaneutraali metodologia
- Data labelingista kilpailulliseen arviointiin — koko AI-laadun elinkaari
