EN
FR
DE
ES
NO
SV
FI
DA
LV
1
Datasetskapande
Balanserade dataset med både äkta och deepfake-innehåll för noggrann, rättvis utvärdering.
AI-testningstjänster
AI-system byggs annorlunda. Det gör vår testning också.
Din AI fungerar i demon. Vi tar reda på om den fungerar i produktion. LLM-utvärdering, modelltestning, deepfake-detektering och QA av AI-funktioner — med den metodik Zoom gav oss i uppdrag att använda när de offentligt skulle benchmarka sin AI mot konkurrenterna.
Utmaningen
Att röra sig snabbt med AI är enkelt. Att kontrollera det är det inte.
Traditionell QA fångar krascher, trasiga layouter och misslyckade API-anrop. Den fångar inte en chatbot som självsäkert fabricerar information. Den flaggar inte en transkriptionsmotor som faller ihop vid accenter. Den mäter inte om din AI-sammanfattning tappade den enda detaljen din kund faktiskt behövde.
AI-fel är subtila, sannolikhetsbaserade och kontextberoende. De genererar inga felmeddelanden — de eroderar förtroende. Och när dina användare märker det är skadan varumärkesmässig, inte bara teknisk.
Hallucinationer i produktion
Din LLM genererar självsäkra, trovärdiga svar som är faktiskt felaktiga. Användarna kan inte se skillnaden. Ditt supportteam får reda på det genom klagomål.
Tyst försämring av noggrannheten
Din modell fungerade vid lansering. Men datadrift, nya gränsfall och förändrade indata har tyst eroderat prestandan — och ingenting i din monitorering fångar det.
Bias och säkerhetsluckor
Din AI behandlar vissa användargrupper annorlunda än andra, eller svarar på fientliga prompts på sätt som skapar juridiska risker och varumärkesrisker.
Konkurrensmässiga blinda fläckar
Du vet inte hur dina AI-funktioner står sig mot konkurrenterna — och det gör inte dina kunder heller, vilket innebär att de också bara gissar.
Ingen försvarbar kvalitetsbaseline
Du kan inte svara på «hur bra är vår AI?» med en siffra. Intressenter, kunder och tillsynsmyndigheter börjar fråga.
Vilka av dessa risker bär du? Låt oss ta reda på det!
Boka en kostnadsfri bedömningTäckning
Om det drivs av AI kan vi testa det
Vi testar hela stacken — från modellens noggrannhet till funktionen dina användare faktiskt ser. Varje uppdrag skräddarsys efter din teknik, dina användningsfall och de kvalitetsfrågor ditt team behöver svar på.
Chatbotar, assistenter, sammanfattning och innehållsgenerering. Vi utvärderar hallucinationsfrekvens, intentionsförståelse, toxicitet, bias, säkerhetsmekanismer och prompt-robusthet — systematiskt, inte med stickprov.
Berätta vad du bygger. Vi berättar exakt hur du testar det. Prata med en ingenjör
Vår metod
En testprocess byggd för hur AI faktiskt fallerar
Du kan inte testa AI på samma sätt som du testar ett inloggningsformulär. Resultaten är icke-deterministiska, kvalitet är kontextuellt och gränsfallen är oändliga. Vår AI-testmetodik är utformad specifikt för dessa utmaningar. Det är samma metod Zoom gav oss i uppdrag att använda när de behövde oberoende, publicerbart bevis på att deras AI överträffade konkurrenterna.
Omfattning & testdesign
Vi arbetar med ditt team för att definiera vad «bra» innebär för dina specifika AI-funktioner. Villkoren, kvalitetströsklar och scenarierna som är viktiga för dina användare och din marknad.
Anpassade testmedier & facit
Vi förbereder skräddarsydda testindata — rena prover, kontrollerade förvrängningar, verkliga scenarier — tillsammans med mänskligt verifierade referensutdata som etablerar den baseline din AI mäts mot.
Systematiskt testgenomförande
Dina AI-funktioner körs mot de förberedda indatan under kontrollerade förhållanden. Alla utdata fångas systematiskt för direkt jämförelse.
Normalisering av utdata
Genererade och referensutdata rensas och standardiseras, formateringsbrus och metadataartefakter tas bort så att utvärderingen speglar faktisk innehållskvalitet, inte kosmetiska skillnader.
Metrikutvinning, validering & rapportering
Vi extraherar prestandametriker, validerar dem för statistisk tillförlitlighet och levererar visuella rapporter som visar exakt var din AI utmärker sig, var den har svårigheter och vad som bör åtgärdas först.
Denna metodik är beprövad. Den producerade resultaten som Zoom publicerade i sin AI-prestandarapport 2025.
Metriker
Siffrorna som driver AI-kvaliteten framåt
Varje AI-testuppdrag producerar metriker anpassade efter din teknik och ditt användningsfall. Det här är inga fåfängedashboards — det är siffrorna ditt ingenjörsteam behöver för att prioritera, ditt produktteam behöver för att fatta go/no-go-beslut och din ledning behöver för att rapportera framsteg.
Transkription & ASR
Word Error Rate (flera varianter för olika feltyper), LLM-as-a-judge kvalitativ utvärdering och Speaker Label Accuracy.
Mötessammanfattningar
Anpassade sammansatta utvärderingspoäng som kombinerar fullständighet, noggrannhet och entitetsigenkänning.
Undertexter
Anpassade sammansatta utvärderingspoäng som kombinerar fullständighet, noggrannhet och entitetsigenkänning.
Översättning
MetricX och COMET — branschstandardmetriker som låter dig benchmarka mot konkurrenter och följa förbättringar över tid.
Chatbotar & assistenter
Svarsstatus (binär godkänd/underkänd eller flernivå kvalitetsskala), användbarhetsvägd poängsättning som skiljer delsvar från felaktiga svar, och svarslatens från prompt till fullständig output.
Vad metrikerna avslöjar
Styrkor och svagheter per förutsättning
Vilka funktioner eller modeller som presterar bra på rena indata och var de fallerar under verkliga förhållanden.
När poäng och användbarhet skiljer sig åt
Fall där en transkription är tekniskt «korrekt» enligt WER men praktiskt oanvändbar för slutanvändaren.
Validering av produktplan
Huruvida förbättringarna ditt team levererade faktiskt gav mätbara, användarsynliga kvalitetsvinster.
Konkurrenspositionering
Hur dina AI-funktioner står sig mot alternativen på marknaden.
Vill du se hur våra rapporter ser ut? Begär en exempelrapport
Datamärkning
Testning är bara så bra som datan bakom den
Din modells tak är din datakvalitet. Felaktiga etiketter minskar inte bara noggrannheten — de bygger in bias och fellägen som är dyra att diagnostisera efter driftsättning.
Manuell annotering
Vårt Europa-baserade annoteringsteam skapar rena, högkvalitativa referensdataset genom human-in-the-loop-märkning — den precision som automatiserade verktyg ensamma inte kan garantera, särskilt för tvetydigt eller domänspecifikt innehåll.
Automatiserad datautökning
När en tillförlitlig baseline har etablerats utökar vi dina dataset algoritmiskt i stor skala, genererar syntetiska varianter, förstärker gränsfall och validerar allt mot facit. Större, mer diversifierade träningsdataset utan att kompromissa med kvaliteten.
Behöver du träningsdata du kan lita på? Låt oss prata!
Testning av deepfake-detektering
Vet vad som är äkta. Vet om dina verktyg fungerar.
Deepfakes är en affärsrisk för plattformar som utvärderar användaruppladdat innehåll, för organisationer som oroar sig för syntetiska medier riktade mot deras varumärke, och för varje företag vars förtroende bygger på medieäkthet.
Vi erbjuder två tjänster: direkt analys av dina medier (bilder, video, ljud, text) för att avgöra om de har manipulerats syntetiskt, samt oberoende utvärdering av dina deepfake-detekteringsverktyg mot kurerade dataset för att mäta verklig tillförlitlighet.
Vår process
Projektledning från början till slut med valfri prenumerationsåtkomst för kontinuerlig övervakning.
Orolig för deepfakes? Få en oberoende bedömning
Affärsresultat
Vad ditt team vinner när AI-testning görs på rätt sätt
Organisationerna som leder inom AI-kvalitet testar inte bara mer. De testar annorlunda. Med oberoende metodik, skräddarsydda metriker och resultat som håller för granskning.
Färre incidenter efter lansering
Fånga hallucinationer, noggrannhetsförsämring och gränsfallsfel innan de når användarna — inte efter att din supportkö berättar det.
Snabbare releasecykler
Eliminera osäkerheten som bromsar go/no-go-beslut. När ditt team har metriker levererar de med tillförsikt istället för tvekan.
Lägre kvalitetskostnad
Åtgärda AI-fel under testfasen, inte i produktion. Ju tidigare ett fel upptäcks, desto billigare är det att lösa.
Försvarbara kvalitetsanspråk
Oberoende, metodikbaserade resultat ditt team kan visa för kunder, tillsynsmyndigheter och ledning — inte bara interna dashboards.
Konkurrensklarhet
Vet exakt hur dina AI-funktioner står sig mot alternativen på marknaden — innan dina kunder tar reda på det själva.
Minskad varumärkesrisk
AI-fel eroderar förtroende tyst och snabbt. Oberoende validering ger dig beviset på att din AI är redo innan den exponeras.
Kundcase
Hur Zoom bevisade att deras AI var bättre. Med vår data.
Zoom bad oss inte att få dem att se bra ut. De bad oss att berätta sanningen.
Zoom behövde oberoende tredjepartsbevis på att deras AI-mötesfunktioner överträffade konkurrenterna. Interna benchmarks skulle inte vara tillräckligt trovärdiga för offentliga påståenden. De behövde en utvärdering som deras kunder och marknaden skulle lita på.
Vi designade och genomförde en konkurrensutvärdering av AI-drivna mötesfunktioner hos flera leverantörer i verkliga scenarier. Transkriptions- och mötessammanfattningskvalitet jämfördes med hjälp av Word Error Rate-analys och LLM-baserad kvalitetsutvärdering, som fångade både statistisk noggrannhet och verklig användbarhet.
Nyckelresultat:
- Zooms undertexter var upp till 13 gånger stabilare, med betydligt färre omskrivningar än konkurrerande plattformar.
- Zoom levererade de lägsta översättningsfelfrekvenserna med upp till 28 % färre fel än konkurrenterna i varje testat språk.
Zoom publicerade våra resultat i sin offentliga AI-prestandarapport, och gav potentiella kunder oberoende, trovärdig dokumentation av plattformens kvalitetsförsprång. Utvärderingen blev en marknadsförings- och försäljningstillgång, inte bara en QA-övning.
Läs Zooms AI-prestandarapport 2025
Vill du ha resultat som dina kunder och din marknad kommer att tro på? Låt oss utforma din utvärdering
Vem det är för
AI-testningstjänster för team som levererar AI i produktion
CTOer & tekniska ledare
Du behöver veta om din AI är produktionsklar — inte baserat på interna demos, utan på oberoende, metrikdriven utvärdering under verkliga förhållanden. Du behöver en QA-partner som förstår AI-fellägen, inte bara traditionella programvarufel.
Produktchefer
Du levererar AI-funktioner med en deadline och behöver kvalitetsdata för att fatta go/no-go-beslut. Du behöver veta vilka funktioner som är klara, vilka som behöver mer arbete och hur du står dig mot konkurrenterna — innan lansering, inte efter.
Startup-grundare
Du är på väg att presentera din AI-produkt för kunder eller investerare. Du behöver oberoende validering att den fungerar — en trovärdig kvalitetsbaseline som bygger förtroende för din produkt och ditt team.
Reglerade branscher
Du verkar i en miljö där AI-beslut har implikationer för compliance, säkerhet eller juridiskt ansvar. Du behöver dokumenterad, revisionsbar utvärdering med försvarbar metodik — inte ett kalkylblad från ditt eget team.
Oavsett vilken roll du har är första steget detsamma Få en kostnadsfri bedömning
Varför team väljer oss
Vi vet vad vi letar efter eftersom vi har hittat det förut
De flesta QA-team lär sig vad de ska leta efter genom att läsa om AI-fel. Vi har ägnat år åt att hitta dem — i LLMer, ML-modeller, computer vision, transkription och AI-drivna funktioner i produktion. Den erfarenheten formar varje test vi utformar, varje metrik vi väljer och varje rapport vi levererar.
Vi bygger inte AI-produkter. Vi säljer inte AI-verktyg. Vårt enda incitament är korrekt utvärdering — det är därför företag som Zoom litar på oss för att producera resultat de publicerar offentligt.
Se skillnaden redan i ditt första uppdrag Begär en konsultation
Kom igång
Börja med ett samtal. Gå därifrån med en plan.
Ingen inlåsning! Varje uppdrag startar som ett fristående projekt. Du skalar bara om resultaten motiverar det.
FAQ
Frågor vi får innan första samtalet
Traditionell QA fångar krascher, trasiga layouter och misslyckade API-anrop. AI-testning är annorlunda eftersom AI-fel är sannolikhetsbaserade, kontextuella och ofta osynliga — en chatbot som fabricerar information genererar inget felmeddelande, den eroderar bara förtroende. Vår metodik är utformad specifikt för utdata som är icke-deterministiska, kvalitetsstandarder som är kontextuella och gränsfall som är i praktiken oändliga.
Vi testar hela AI-stacken — LLMer, ML-modeller, computer vision, transkription, sammanfattning, översättning, chatbotar, RAG-pipelines, agentiska arbetsflöden och AI-drivna produktfunktioner. Om det drivs av AI och måste prestera i produktion kan vi testa det.
Tidsplanen beror på omfattningen, komplexiteten hos AI-systemet och vilka typer av testning som ingår. Under omfattningssamtalet går vi igenom dina mål och din miljö och ger en tydlig tidsplan innan arbetet börjar.
Ja. Vi arbetar vid sidan av ditt interna team, inte istället för det. De flesta kunder anlitar oss för det oberoende, AI-specifika utvärderingslager som deras befintliga QA-process inte var designad att täcka.
När din QA kommer från teamet som byggde AI:n får du bekräftelse. När den kommer från oss får du bevis. Oberoende utvärdering tar bort de blinda fläckar som uppstår av närhet — antagandena som är inbakade i din testdesign, gränsfallen ditt team inte tänkte på att leta efter och tendensen att hitta det man förväntar sig att hitta.
Metrikerna anpassas efter din teknik och ditt användningsfall. För transkription använder vi Word Error Rate-varianter och LLM-baserad utvärdering. För översättning, MetricX och COMET. För chatbotar, godkänd/underkänd och flernivå kvalitetspoäng. För sammanfattningar, sammansatta poäng som täcker fullständighet, noggrannhet och entitetsigenkänning. Varje uppdrag producerar metriker som dina ingenjörs-, produkt- och ledningsteam kan agera på.
Ja — och vissa kunder gör det. Vår metodik och rapportering är utformade för att producera resultat som är försvarbara, trovärdiga och användbara i offentligt material. Zoom gav oss specifikt i uppdrag att producera resultat de kunde publicera i sin offentliga AI-prestandarapport.
Särskilt för startups. Om du är på väg att presentera din AI för kunder eller investerare är oberoende validering att den fungerar en av de mest värdefulla sakerna du kan ha. Det bygger trovärdighet på din marknad och tillit i ditt team, innan insatserna blir högre.
Ett fokuserat samtal om din AI-produkt, dina kvalitetsfarhågor och vilka beslut testningen ska stödja. Du får en ärlig rekommendation om omfattningen, inklusive vad du inte behöver. Inget åtagande, ingen säljpitch.
Vi erbjuder hela spektrumet av QA-tjänster, inklusive AI-förstärkt mjukvarutestning som kan minska regressionscykler med 50–70 %. AI-testning är en av våra specialiteter. Om din produkt kombinerar traditionell mjukvara med AI-funktioner kan vi täcka båda.
Nästa steg
Din AI fungerar i demon. Låt oss ta reda på om den fungerar i produktion.
Oberoende, metrikdriven AI-testning som ger ditt team bevisen att leverera med tillförsikt, och dina kunder beviset att lita på det ni har byggt.
- Över 500 QA-ingenjörer i hela Europa
- Över 14 års erfarenhet av enterprise QA
- Anlitade av Zoom för offentliga AI-benchmarks
- Oberoende, leverantörsneutral metodik
- Från datamärkning till konkurrensutvärdering — hela AI-kvalitetslivscykeln
