AI Quality Testing Framework:
Aufbau, Anwendung und Nutzen
Künstliche Intelligenz hält in immer mehr Unternehmen Einzug – von Chatbots über Empfehlungssysteme bis hin zu KI gestützten Entscheidungen im HR oder Finanzbereich. Damit stellt sich für die Anbieter vieler KI-Produkte eine zentrale Frage:
Wie demonstriere ich, dass meine KI leistungsfähig, sicher und vertrauenswürdig ist?
Genau hier setzt das AI Quality Testing Framework an. Wir helfen Unternehmen und Organisationen praxisnah, ihre KI nachvollziehbar zu bewerten und zu verbessern, bevor Probleme in der Produktion, bei Kunden oder in Audits auftauchen.
Das Framework bietet Unternehmen eine einfache und flexible Möglichkeit, die Qualität von KI-Systemen zu testen und so Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
In diesem Beitrag erläutern wir, was das AI Quality Testing Framework ist und wie der Auditprozess funktioniert.
Warum ein AI Quality Testing Framework?
KI wirkt nicht nur auf Systeme, sondern auch auf Menschen – auf Nutzende, Kunden, Bürger oder Mitarbeitende. KI trifft Entscheidungen, priorisiert Inhalte, empfiehlt Maßnahmen oder automatisiert Schritte, die früher Menschen vorgenommen haben. Je mehr Einfluss KI erhält, desto wichtiger wird die Frage, ob die KI tatsächlich das tut, was sie tun soll.
Das AI Quality Testing Framework bietet hier eine strukturierte Vorgehensweise, die Qualität eines KI-Systems zu testen und verbindlich nachzuweisen. Im Mittelpunkt stehen drei Aspekte:
1. Ist die KI gut genug?
Hier geht es um die Analyse der Qualität, Robustheit und Leistungsfähigkeit eines KI-Systems oder einer KI-Komponente im realen Einsatz.
2. Welche Risiken gibt es?
Dies betrifft etwa Bias, Fairness, Datenschutz, Sicherheit oder fehlende Systemkontrolle.
3. Wie kann die Qualität belegt werden?
Es wird eine belastbare Dokumentation mit (technischen) Evidenzen für die KI-Systemqualität aufgebaut.
Ziel ist es, die Qualitätseigenschaften einer KI zu demonstrieren und dadurch Vertrauen zu schaffen.
Was zeichnet das AI Quality Testing Framework aus?
Die AI Quality & Testing Hub GmbH ist Partner des vom Bundesdigitalministerium initialisierten Mission KI Konsortiums, das einen KI-Qualitätsstandard für Niedrig-Risiko-KI-Systeme entwickelt hat. Wir haben den Mission KI Standard unter Berücksichtigung zusätzlicher KI-Qualitäts-Frameworks und Best Practice-Vorgehensweisen erweitert, so dass dieser einfach und flexibel auf unterschiedliche KI-Qualitätsfragestellungen in unterschiedlichen Anwendungsfällen und Branchen angewendet werden kann.
Eine besondere Eigenschaft des AI Quality Testing Frameworks ist seine Kompatibilität mit der europäischen KI-Verordnung (EU AI Act). Diese ist 2024 in Kraft getreten und betrifft Anbieter und Betreiber von KI-Systemen in unterschiedlichem Umfang. Für den AI Act gelten eine Reihe von Übergangsbestimmungen, die zur Folge haben, dass einzelne Anforderungen erst nach und nach zum Tragen kommen. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt fehlen harmonisierte Normen, so dass die praktische Umsetzung gesetzlicher Anforderungen nur bedingt möglich ist. Darüber hinaus sind umfangreiche Änderungen am Gesetz seitens der EU-Kommission vorgeschlagen worden. Dies hat zur Folge, dass aus Sicht eines KI-Anbieters oder KI-Betreibers die Schwierigkeit besteht, nicht zu wissen, welche Compliance-Anforderungen der Gesetzgeber absehbar verlangt.
Hier greift die Kompatibilität des AI Quality Testing Frameworks: Sollten zukünftig neue Anforderungen des AI Acts verbindlich werden, kann das Framework entsprechend angepasst oder erweitert werden. Doppelaufwände werden vermieden.
Das Audit nach AI Quality Testing Framework im Profil
An wen richtet sich das Audit:
Das Audit gemäß AI Quality Testing Framework richtet sich an Unternehmen und Organisationen, die Künstliche Intelligenz in ihre Produkte oder Geschäftsprozesse integrieren und dabei Risiken, Qualitätsanforderungen sowie erforderliche Nachweise – intern oder extern gegenüber Kunden, Behörden, Förderern, Investoren oder Regulatoren – strukturiert und zuverlässig steuern wollen.
Was beinhaltet das Audit:
- eine Qualitätsprüfung von KI-Systemen entlang klar definierter Kriterien, die sowohl für technische Teams als auch für das Management verständlich sind
- eine risikoorientierte Prüftiefe, d.h. Umfang und Detailgrad richten sich nach Schutzbedarf, Risiko und potenziellen Auswirkungen des KI-Systems
- eine standardisierte Prüfmethodik inklusive Checklisten, definierten Bewertungskriterien und strukturierten Evidenzanforderungen
- optional ein erweitertes technisches Audit mit vertiefter Analyse technischer Evidenzen, beispielsweise durch Prüfung von Leistungsmetriken, Robustheitstests oder Bias-Analysen
Was ist das Ergebnis des Audits:
- ein Assessment mit klarer Einordnung, welche Aspekte des KI-Systems unkritisch, kritisch oder noch ungeklärt sind
- ein Evidenzregister, das transparent darstellt, welche Nachweise welche Bewertung oder Aussage stützen
- ggf. eine priorisierte Maßnahmenliste mit kurzfristigen Verbesserungen und strukturellen Handlungsempfehlungen
- einen Prüf- und Bewertungsbericht, der die Durchführung der Qualitätsprüfung dokumentiert
Der Auditprozess im Einzelnen
Der Auditprozess beginnt mit einer strukturierten Anwendungsfallanalyse. In diesem Schritt werden der Einsatz des KI-Systems, der Verwendungszweck, die Systemarchitektur sowie die eingesetzten Daten und Modelle beschrieben. Dadurch entsteht ein klares Verständnis des Anwendungskontextes und der Rahmenbedingungen des Systems.
Auf dieser Grundlage erfolgt eine systematische Bewertung entlang von sechs zentralen Qualitätsdimensionen:
1. Datenqualität, Datenschutz und Daten-Governance
2. Nicht-Diskriminierung
3. Transparenz
4. Menschliche Aufsicht und Kontrolle
5. Verlässlichkeit
6. KI-spezifische Cybersicherheit
Für jede Dimension stehen standardisierte Checklisten zur Verfügung, mit denen der Kunde zunächst eine strukturierte Selbsteinschätzung seines Systems vornimmt.
Im nächsten Schritt werden relevante Nachweise und Dokumentationen bereitgestellt. Diese können beispielsweise technische Dokumentationen, Testberichte, Prozessbeschreibungen oder Governance-Richtlinien sein. Die Nachweise dienen dazu, die Selbsteinschätzung zu belegen und eine fundierte Bewertung zu ermöglichen.
AIQ prüft anschließend die bereitgestellten Informationen im Rahmen einer unabhängigen Validierung. Dabei wird bewertet, inwieweit die vorhandenen Maßnahmen geeignet sind, die Qualität und Zuverlässigkeit des KI-Systems sicherzustellen. Gleichzeitig werden mögliche Schwachstellen oder Verbesserungsbereiche identifiziert.
Das Ergebnis des Audits ist ein AIQ Prüfbericht, der den aktuellen Qualitätsstatus des KI-Systems transparent darstellt. Der Bericht enthält eine Zusammenfassung der Ergebnisse sowie ggf. konkrete Empfehlungen zur Verbesserung der Qualität und Governance. Optional kann im Rahmen eines erweiterten AIQ Technical Audit zusätzlich eine vertiefte Analyse technischer Evidenzen durchgeführt werden, beispielsweise durch Prüfung von Leistungsmetriken, Robustheitstests oder Bias-Analysen.
Fazit
Ein Audit nach dem AI Quality Testing Framework bietet Unternehmen einen klaren strategischen Vorteil.
- Es dient nicht nur als belastbarer Qualitätsnachweis, sondern schafft darüber hinaus echte operative und langfristige Mehrwerte. Der strukturierte Prüfprozess ermöglicht die frühzeitige Erkennung systemischer Risiken – etwa hinsichtlich Datenqualität, Modellrobustheit oder Governance – und stärkt gleichzeitig Vertrauen und Reputation bei Kunden, Partnern sowie Aufsichtsstellen.
- Die wiederholte Anwendung des Frameworks professionalisiert interne Entwicklungs‑ und Dokumentationsprozesse, schafft klare Verantwortlichkeiten und erhöht die Nachvollziehbarkeit über den gesamten KI‑Lebenszyklus hinweg. Zudem erleichtert ein erfolgreiches Audit die Vorbereitung auf regulatorische Anforderungen, insbesondere im Kontext der EU‑KI‑Verordnung, da zentrale Prinzipien der europäischen Regulierung bereits berücksichtigt werden und mögliche Lücken frühzeitig identifizierbar sind.
- Als AI Quality Hub in Hessen – getragen vom VDE e.V. und dem Land Hessen – verbinden wir technische Standardisierungs- und Prüfkompetenz mit einem öffentlichen Auftrag und bringen diese Perspektive in die Weiterentwicklung des Frameworks ein. Unternehmen profitieren dadurch von hoher Vertrauenswürdigkeit, reduzierten Risiken, optimierten Entwicklungsprozessen und klaren Wettbewerbsvorteilen. Ein dokumentierter Auditprozess schafft zudem ein Qualitätslabel, das die Einhaltung definierter Standards transparent belegt.
Für Organisationen, die KI-Systeme bereits einsetzen oder deren Einführung planen, stellt dieser Qualitätsnachweis somit einen deutlichen Vorsprung dar – sowohl hinsichtlich interner Qualitätssicherung als auch mit Blick auf künftig verpflichtende regulatorische Vorgaben. Sprechen Sie uns gerne an!