EN
FR
DE
ES
NO
SV
FI
DA
LV
1
Datasettoppretting
Balanserte datasett med både ekte og deepfake-innhold for grundig, rettferdig evaluering.
AI-testingstjenester
AI-systemer bygges annerledes. Det gjør også vår testing.
AI-en din fungerer i demoen. Vi finner ut om den fungerer i produksjon. LLM-evaluering, modelltesting, deepfake-deteksjon og QA av AI-funksjoner — bygget på metodikken Zoom ga oss i oppdrag å bruke da de offentlig skulle benchmarke sin AI mot konkurrentene.
Utfordringen
Å bevege seg raskt med AI er enkelt. Å kontrollere det er det ikke.
Tradisjonell QA fanger opp krasj, ødelagte layouter og mislykkede API-kall. Den fanger ikke opp en chatbot som selvsikkert dikter opp informasjon. Den flagger ikke en transkripsjonsmotor som bryter sammen med aksenter. Den måler ikke om AI-sammendraget ditt droppet den ene detaljen kunden faktisk trengte.
AI-feil er subtile, sannsynlighetsbaserte og kontekstavhengige. De genererer ikke feilmeldinger — de eroderer tillit. Og innen brukerne merker det, er skaden omdømmemessig, ikke bare teknisk.
Hallusinasjoner i produksjon
LLM-en din genererer selvsikre, troverdige svar som er faktisk feil. Brukerne kan ikke se forskjellen. Supportteamet ditt finner det ut gjennom klager.
Stille nøyaktighetsforringelse
Modellen din fungerte ved lansering. Men datadrift, nye grensetilfeller og endrede inputdata har stille erodert ytelsen — og ingenting i overvåkingen din fanger det opp.
Skjevheter og sikkerhetshull
AI-en din behandler noen brukergrupper annerledes enn andre, eller responderer på ondsinnede prompts på måter som skaper juridisk risiko og merkevarerisiko.
Konkurransemessige blindsoner
Du vet ikke hvordan AI-funksjonene dine står seg mot konkurrentene — og det gjør heller ikke kundene dine, noe som betyr at de også bare gjetter.
Ingen forsvarbar kvalitetsbaseline
Du kan ikke svare på «hvor god er AI-en vår?» med et tall. Interessenter, kunder og regulatorer begynner å spørre.
Hvilke av disse risikoene bærer du? La oss finne ut av det!
Bestill en gratis vurderingDekning
Hvis det drives av AI, kan vi teste det
Vi tester hele stacken — fra modellens nøyaktighet til funksjonen brukerne dine faktisk ser. Hvert oppdrag skreddersys til din teknologi, dine bruksområder og kvalitetsspørsmålene teamet ditt trenger svar på.
Chatboter, assistenter, oppsummering og innholdsgenerering. Vi evaluerer hallusinasjonsrater, intensjonsforståelse, toksisitet, skjevheter, sikkerhetsmekanismer og prompt-robusthet — systematisk, ikke med stikkprøver.
Fortell oss hva du bygger. Vi forteller deg nøyaktig hvordan du tester det. Snakk med en ingeniør
Vår tilnærming
En testprosess bygget for hvordan AI faktisk feiler
Du kan ikke teste AI på samme måte som du tester et innloggingsskjema. Outputene er ikke-deterministiske, kvalitet er kontekstuelt, og grensetilfellene er uendelige. Vår AI-testmetodikk er designet spesielt for disse utfordringene. Det er den samme tilnærmingen Zoom ga oss i oppdrag å bruke da de trengte uavhengig, publiserbart bevis på at deres AI overgikk konkurrentene.
Omfang & testdesign
Vi samarbeider med teamet ditt for å definere hva «bra» betyr for dine spesifikke AI-funksjoner. Betingelsene, kvalitetstersklene og scenariene som betyr noe for brukerne dine og markedet ditt.
Tilpassede testmedier & grunnlag
Vi forbereder skreddersydde testinputer — rene prøver, kontrollerte forvrengninger, virkelige scenarier — sammen med menneskeverifiserte referanseoutputer som etablerer baselinen AI-en din måles mot.
Systematisk testgjennomføring
AI-funksjonene dine kjøres mot de forberedte inputene under kontrollerte forhold. Alle outputer fanges opp systematisk for direkte sammenligning.
Output-normalisering
Genererte og referanseoutputer renses og standardiseres, formateringsstøy og metadataartefakter fjernes slik at evalueringen reflekterer faktisk innholdskvalitet, ikke kosmetiske forskjeller.
Metrikkutvinning, validering & rapportering
Vi trekker ut ytelsesmetrikker, validerer dem for statistisk pålitelighet og leverer visuelle rapporter som viser nøyaktig hvor AI-en din utmerker seg, hvor den sliter, og hva som bør fikses først.
Denne metodikken er prøvd og testet. Den produserte resultatene Zoom publiserte i sin AI-ytelsesrapport 2025.
Metrikker
Tallene som driver AI-kvaliteten fremover
Hvert AI-testoppdrag produserer metrikker tilpasset din teknologi og ditt bruksområde. Dette er ikke forfengelighets-dashboards — det er tallene ingeniørteamet ditt trenger for å prioritere, produktteamet ditt trenger for å ta go/no-go-beslutninger, og ledelsen din trenger for å rapportere fremgang.
Transkripsjon & ASR
Word Error Rate (flere varianter for ulike feiltyper), LLM-as-a-judge kvalitativ evaluering og Speaker Label Accuracy.
Møtesammendrag
Tilpassede sammensatte evalueringsskårer som kombinerer fullstendighet, nøyaktighet og enhetsgjenkjenning.
Undertekster
Tilpassede sammensatte evalueringsskårer som kombinerer fullstendighet, nøyaktighet og enhetsgjenkjenning.
Oversettelse
MetricX og COMET — bransjestandard-metrikker som lar deg benchmarke mot konkurrenter og spore forbedringer over tid.
Chatboter & assistenter
Svarstatus (binær bestått/ikke-bestått eller flernivå kvalitetsskala), nyttighetsvektet skåring som skiller delvise svar fra feil svar, og responslatens fra prompt til fullstendig output.
Hva metrikkene avdekker
Styrker og svakheter per betingelse
Hvilke funksjoner eller modeller som presterer godt på rene inputer, og hvor de svikter under virkelige forhold.
Når skårer og brukervennlighet spriker
Tilfeller der en transkripsjon er teknisk «korrekt» etter WER, men praktisk ubrukelig for sluttbrukeren.
Veikartvalidering
Om forbedringene teamet ditt leverte faktisk ga målbare, brukersynlige kvalitetsgevinster.
Konkurranseposisjonering
Hvordan AI-funksjonene dine står seg mot alternativer i markedet.
Vil du se hvordan rapportene våre ser ut? Be om en eksempelrapport
Datamerking
Testing er bare så god som dataene bak den
Taket for modellen din er datakvaliteten. Unøyaktige merkelapper reduserer ikke bare nøyaktigheten — de bygger inn skjevheter og feilmodi som er kostbare å diagnostisere etter utrulling.
Manuell annotering
Vårt Europa-baserte annoteringsteam skaper rene, høykvalitets referansedatasett gjennom human-in-the-loop-merking — presisjonen som automatiserte verktøy alene ikke kan garantere, spesielt for tvetydig eller domenespesifikt innhold.
Automatisert datautvidelse
Når en pålitelig baseline er etablert, utvider vi datasettene dine algoritmisk i stor skala, genererer syntetiske variasjoner, forsterker grensetilfeller og validerer alt mot grunnlaget. Større, mer mangfoldige treningssett uten å ofre kvalitet.
Trenger du treningsdata du kan stole på? La oss snakke!
Testing av deepfake-deteksjon
Vit hva som er ekte. Vit om verktøyene dine fungerer.
Deepfakes er en forretningsrisiko for plattformer som evaluerer brukeropplastet innhold, for organisasjoner som er bekymret for syntetiske medier rettet mot merkevaren deres, og for ethvert selskap der tillit avhenger av medieautentisitet.
Vi tilbyr to tjenester: direkte analyse av mediene dine (bilder, video, lyd, tekst) for å avgjøre om de har blitt syntetisk manipulert, og uavhengig evaluering av deepfake-deteksjonsverktøyene dine mot kuraterte datasett for å måle pålitelighet i praksis.
Vår prosess
Ende-til-ende prosjektledelse med valgfri abonnementstilgang for kontinuerlig overvåking.
Bekymret for deepfakes? Få en uavhengig vurdering
Forretningsmessige resultater
Hva teamet ditt oppnår når AI-testing gjøres riktig
Organisasjonene som leder på AI-kvalitet tester ikke bare mer. De tester annerledes. Med uavhengig metodikk, skreddersydde metrikker og resultater som tåler gransking.
Færre hendelser etter lansering
Fang opp hallusinasjoner, nøyaktighetsforringelse og grensetilfelle-feil før de når brukerne — ikke etter at supportkøen forteller deg om dem.
Raskere utgivelsessykluser
Fjern usikkerheten som bremser go/no-go-beslutninger. Når teamet ditt har metrikker, leverer de med selvtillit i stedet for nøling.
Lavere kvalitetskostnader
Fiks AI-feil under testing, ikke i produksjon. Jo tidligere en feil oppdages, jo billigere er den å løse.
Forsvarbare kvalitetspåstander
Uavhengige, metodikkbaserte resultater teamet ditt kan vise til kunder, regulatorer og ledelse — ikke bare interne dashboards.
Konkurranseklarhet
Vit nøyaktig hvordan AI-funksjonene dine står seg mot alternativer i markedet — før kundene dine finner det ut selv.
Redusert omdømmerisiko
AI-feil eroderer tillit stille og raskt. Uavhengig validering gir deg beviset på at AI-en din er klar før den eksponeres.
Kundecase
Hvordan Zoom beviste at AI-en deres var bedre. Med våre data.
Zoom ba oss ikke om å få dem til å se bra ut. De ba oss om å fortelle sannheten.
Zoom trengte uavhengige tredjepartsbevis på at AI-møtefunksjonene deres overgikk konkurrentene. Interne benchmarks ville ikke være troverdige nok for offentlige påstander. De trengte en evaluering kundene og markedet ville stole på.
Vi designet og gjennomførte en konkurranseevaluering av AI-drevne møtefunksjoner på tvers av flere leverandører i virkelige scenarier. Kvaliteten på transkripsjon og post-møtesammendrag ble sammenlignet ved hjelp av Word Error Rate-analyse og LLM-basert kvalitetsevaluering, som fanget både statistisk nøyaktighet og brukervennlighet i praksis.
Nøkkelresultater:
- Zoom-undertekster var opptil 13 ganger mer stabile, med langt færre omskrivinger enn konkurrerende plattformer.
- Zoom leverte de laveste oversettelsefeilratene med opptil 28 % færre feil enn konkurrentene i hvert testet språk.
Zoom publiserte funnene våre i sin offentlige AI-ytelsesrapport, og ga potensielle kunder uavhengig, troverdig dokumentasjon på plattformens kvalitetsfortrinn. Evalueringen ble et markedsførings- og salgsverktøy, ikke bare en QA-øvelse.
Les Zoom AI-ytelsesrapporten 2025
Ønsker du resultater kundene og markedet ditt vil tro på? La oss designe evalueringen din
Hvem dette er for
AI-testingstjenester for team som sender AI i produksjon
CTOer & tekniske ledere
Du må vite om AI-en din er produksjonsklar — ikke basert på interne demoer, men på uavhengig, metrikkdrevet evaluering under virkelige forhold. Du trenger en QA-partner som forstår AI-feilmodi, ikke bare tradisjonelle programvarefeil.
Produktledere
Du leverer AI-funksjoner med en deadline og trenger kvalitetsdata for å ta go/no-go-beslutninger. Du må vite hvilke funksjoner som er klare, hvilke som trenger mer arbeid, og hvordan du ligger an mot konkurrentene — før lansering, ikke etter.
Startup-gründere
Du er i ferd med å presentere AI-produktet ditt for kunder eller investorer. Du trenger uavhengig validering av at det fungerer — en troverdig kvalitetsbaseline som bygger tillit til produktet og teamet ditt.
Regulerte bransjer
Du opererer i et miljø der AI-beslutninger har implikasjoner for compliance, sikkerhet eller juridisk ansvar. Du trenger dokumentert, reviderbar evaluering med forsvarbar metodikk — ikke et regneark fra ditt eget team.
Uansett hvilken rolle du har, er første steg det samme Få en gratis vurdering
Hvorfor team velger oss
Vi vet hva vi leter etter fordi vi har funnet det før
De fleste QA-team lærer hva de skal se etter ved å lese om AI-feil. Vi har brukt år på å finne dem — på tvers av LLMer, ML-modeller, computer vision, transkripsjon og AI-drevne funksjoner i produksjon. Den erfaringen former hver test vi designer, hver metrikk vi velger og hver rapport vi leverer.
Vi bygger ikke AI-produkter. Vi selger ikke AI-verktøy. Vår eneste motivasjon er nøyaktig evaluering — derfor stoler selskaper som Zoom på oss for å produsere resultater de publiserer offentlig.
Se forskjellen allerede i ditt første oppdrag Be om en konsultasjon
Kom i gang
Start med en samtale. Gå derfra med en plan.
Ingen binding! Hvert oppdrag starter som et frittstående prosjekt. Du skalerer bare hvis resultatene rettferdiggjør det.
FAQ
Spørsmål vi får før første samtale
Tradisjonell QA fanger opp krasj, ødelagte layouter og mislykkede API-kall. AI-testing er annerledes fordi AI-feil er sannsynlighetsbaserte, kontekstuelle og ofte usynlige — en chatbot som dikter opp informasjon genererer ikke en feilmelding, den eroderer bare tillit. Vår metodikk er designet spesielt for outputer som er ikke-deterministiske, kvalitetsstandarder som er kontekstuelle, og grensetilfeller som er tilnærmet uendelige.
Vi tester hele AI-stacken — LLMer, ML-modeller, computer vision, transkripsjon, oppsummering, oversettelse, chatboter, RAG-pipelines, agentiske arbeidsflyter og AI-drevne produktfunksjoner. Hvis det drives av AI og må prestere i produksjon, kan vi teste det.
Tidslinjen avhenger av omfanget, kompleksiteten til AI-systemet og hvilke typer testing som er involvert. Under omfangssamtalen gjennomgår vi målene og miljøet ditt og gir en tydelig tidslinje før arbeidet starter.
Ja. Vi jobber ved siden av det interne teamet ditt, ikke i stedet for det. De fleste kundene bruker oss for det uavhengige, AI-spesifikke evalueringslaget som den eksisterende QA-prosessen ikke var designet for å dekke.
Når QA-en kommer fra teamet som bygde AI-en, får du bekreftelse. Når den kommer fra oss, får du bevis. Uavhengig evaluering fjerner blindsonene som oppstår av nærhet — antakelsene som er bakt inn i testdesignet ditt, grensetilfellene teamet ditt ikke tenkte på å lete etter, og skjevheten mot å finne det man forventer å finne.
Metrikkene tilpasses din teknologi og ditt bruksområde. For transkripsjon bruker vi Word Error Rate-varianter og LLM-basert evaluering. For oversettelse, MetricX og COMET. For chatboter, bestått/ikke-bestått og flernivå kvalitetsskåring. For sammendrag, sammensatte skårer som dekker fullstendighet, nøyaktighet og enhetsgjenkjenning. Hvert oppdrag produserer metrikker som ingeniør-, produkt- og lederteamene dine kan handle på.
Ja — og noen kunder gjør det. Vår metodikk og rapportering er designet for å produsere funn som er forsvarbare, troverdige og brukbare i offentlig rettet materiale. Zoom ga oss spesifikt i oppdrag å produsere resultater de kunne publisere i sin offentlige AI-ytelsesrapport.
Spesielt for startups. Hvis du er i ferd med å presentere AI-en din for kunder eller investorer, er uavhengig validering av at den fungerer noe av det mest verdifulle du kan ha. Det bygger troverdighet i markedet og tillit i teamet ditt, før innsatsen blir høyere.
En fokusert samtale om AI-produktet ditt, dine kvalitetsbekymringer og hvilke beslutninger testingen skal understøtte. Du får en ærlig anbefaling om omfang, inkludert hva du ikke trenger. Ingen forpliktelse, ingen salgspitch.
Vi tilbyr hele spekteret av QA-tjenester, inkludert AI-forsterket programvaretesting som kan redusere regresjonssykluser med 50–70 %. AI-testing er en av våre spesialiteter. Hvis produktet ditt kombinerer tradisjonell programvare med AI-funksjoner, kan vi dekke begge deler.
Hva nå
AI-en din fungerer i demoen. La oss finne ut om den fungerer i produksjon.
Uavhengig, metrikkdrevet AI-testing som gir teamet ditt bevisene til å levere med selvtillit, og kundene dine beviset til å stole på det dere har bygget.
- Over 500 QA-ingeniører i hele Europa
- Over 14 års erfaring med enterprise QA
- Klarert av Zoom for offentlige AI-benchmarks
- Uavhengig, leverandørnøytral metodikk
- Fra datamerking til konkurranseevaluering — hele AI-kvalitetslivssyklusen
