AI Quality Testing Framework
Das AIQ Testing Framework übersetzt etablierte Standards in ein schlankes Auditverfahren, das Qualität, Verlässlichkeit und organisatorische Reife von KI-Systemen transparent macht.
Fokus
- Auditierbare Qualitätsmerkmale
- Strukturierte Nachweisführung
- Managementtaugliche Ergebnisse
Prüfprozess:
Fünf Schritte zu einer belastbaren Bewertung von KI-Systemen
Das Framework verbindet Governance, technische Evidenz und nachvollziehbare Bewertung in einem kompakten, operativ nutzbaren Ablauf.
1
Anwendungsfallanalyse
Klare Einordnung des KI‑Systems, seines Einsatzkontexts sowie des vorgesehenen Nutzungszwecks. Erfassung relevanter Risiken in Bezug auf Qualität, Sicherheit, Governance und vertrauenswürdige Nutzung.
2
Festlegung der Qualitätsanforderungen
Ableitung konkreter und prüfbarer Anforderungen als Grundlage für die weitere Bewertung.
3
Bereitstellung von Nachweisen
Sammlung von Dokumentationen, Testberichten und weiteren belastbaren Nachweisen für das KI-System.
4
Validierung der Nachweise
Prüfung der Vollständigkeit, Belastbarkeit und Nachvollziehbarkeit der bereitgestellten Evidenzen.
5
Erstellung des AIQ Prüfberichts
Verdichtung der Ergebnisse in einem strukturierten Bericht mit Bewertung, Einordnung und Empfehlungen.
Qualitätsdimensionen:
Worauf die Prüfung konkret schaut
Die Bewertung konzentriert sich auf sechs Qualitätsdimensionen und ordnet sie jeweils konkreten Anforderungen des EU AI Act zu.
Verlässlichkeit
EU AI Act: Art. 15 | Art. 17 | Art. 72 | Art. 73
Die Prüfung bewertet, ob das KI-System robust, reproduzierbar und im praktischen Einsatz belastbar funktioniert.
Datenqualität, Datenschutz und Daten-Governance
EU AI Act: Art. 10 | Art. 13
Im Fokus stehen Qualität, Herkunft, Steuerung und Schutz der Daten über den gesamten Lebenszyklus des KI-Systems.
Transparenz
EU AI Act: Art. 11 | Art. 12 | Art. 13 | Art. 50
Es wird bewertet, ob Funktionsweise, Grenzen, Dokumentation und Informationspflichten klar und angemessen umgesetzt sind.
KI-spezifische Cybersicherheit
EU AI Act: Art. 15 | Art. 53/55
Betrachtet werden technische und organisatorische Massnahmen zum Schutz vor Manipulation, Missbrauch und sicherheitsrelevanten Schwachstellen.
Nicht-Diskriminierung
EU AI Act: Art. 10 | Art. 15 | Art. 53/55
Geprüft wird, ob Risiken unfairer Verzerrungen erkannt, reduziert und durch geeignete Kontrollen nachvollziehbar adressiert werden.
Menschliche Aufsicht und Kontrolle
EU AI Act: Art. 14 | Art. 53/55 | Art. 72
Bewertet wird, wie wirksam Menschen in kritische Entscheidungen eingebunden bleiben und wie Eingriffe und Eskalationen organisiert sind.
Prüfszenarien:
Anwendungsfälle
Die folgenden Beispiele zeigen praxisnahe Anwendungsszenarien, in denen Unternehmen besonders von einer strukturierten Qualitätsprüfung ihrer KI-Systeme profitieren können.
Healthcare / Medtech
Medical – Radiologische Bildanalyse
Ein KI-System analysiert Röntgen- oder CT-Bilder und unterstützt Radiologen bei der Erkennung möglicher Auffälligkeiten.
Computer Vision
hohes Risiko (EU AIA)
Wie unser Framework hilft:
- Modellvalidierung: Umfassende Prüfung der Sensitivität, Spezifität und Robustheit bei verschiedenen Bildtypen und Patientenpopulationen
- Bias-Analyse: Überprüfung auf Diskriminierung gegenüber Patientengruppen, Altersgruppen und Geschlecht
- EU AI Act Compliance: Dokumentation zur Erfüllung hochregulatorischer Anforderungen und Risikoklassifizierung
- Explainability: Validierung der Nachvollziehbarkeit von Model-Vorhersagen für klinische Anwendung
- Monitoring: Etablierung von KPIs und Kontrollmechanismen für kontinuierliche Qualitätsüberwachung
Finance / Banking
Finance – Kreditrisikobewertung
Ein Finanzinstitut nutzt Machine Learning zur Bewertung von Kreditrisiken und zur automatisierten Vorentscheidung von Kreditanträgen.
Klassische ML-Modelle
hohes Risiko (EU AIA)
Wie unser Framework hilft:
- Fairness-Testing: Umfassende Prüfung auf Diskriminierung nach geschützten Merkmalen (Geschlecht, Alter, Ethnizität)
- Modellrobustheit: Validierung der Modellstabilität über verschiedene wirtschaftliche Zyklen und Kundengruppen
- Regulatorische Compliance: Nachweise für Aufsichtsbehörden (EZB, BaFin) zur Erfüllung von Risikomaagement-anforderungen
- Explainability: Bereitstellung von nachvollziehbaren Gründen für Kreditentscheidungen zur Erfüllung von Transparenzanforderungen
- Stabilitätsprüfung: Prüfung auf Overfitting und Robustheit bei adversarialen Szenarien
SaaS / Digital Services
Customer Support – LLM-Chatbot
Ein Unternehmen setzt ein LLM-basiertes Chat-System zur automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen ein.
Wie unser Framework hilft:
- Halluzinations-Testing: Systematische Prüfung auf erfundene oder inkorrekte Informationen in den Antworten
- Bias- und Fairness-Prüfung: Überprüfung auf stereotypische oder unfaire Antworten gegenüber bestimmten Nutzergruppen
- Datensicherheit: Validierung, dass sensible Kundendaten nicht in Trainingsdaten oder Outputs weitergegeben werden
- Robustheit: Test von Edge Cases und adversarialen Anfragen zur Sicherheit des Systems
- Performance & Qualität: Definition von Metriken für Antwortqualität, Kundenverständnis und Eskalationsraten
LLM
begrenztes Risiko (EU AIA)
Insurance
Insurance – Dokumentanalyse
Ein KI-System analysiert Schadensmeldungen sowie Versicherungsdokumente und unterstützt Sachbearbeiter bei deren Bearbeitung.
LLM /
Document AI
begrenztes Risiko (EU AIA)
Wie unser Framework hilft:
- Datenqualitätsprüfung: Validierung der Trainingsdaten auf Vollständigkeit, Konsistenz und repräsentative Abdeckung verschiedener Schadenstypen
- Genauigkeitsbewertung: Prüfung der Extraktiongenauigkeit kritischer Informationen (Claims, Beträge, Policies)
- Fairness-Assessment: Überprüfung, dass das System nicht systematisch bestimmte Kundengruppen benachteiligt
- Datenschutzcompliance: Nachweis, dass personenbezogene Daten angemessen geschützt werden
- Governance:
Dokumentation von Verantwortlichkeiten und Eskalationsprozessen bei Fehlerbearbeitung
E-Commerce
Retail – Produktempfehlungssystem
Ein Online-Shop nutzt KI zur personalisierten Produktempfehlung für Kunden und zur Optimierung der Customer Journey.
Recommen-dation System
geringes Risiko (EU AIA)
Wie unser Framework hilft:
- Fairness der Empfehlungen: Überprüfung, dass das System nicht systematisch bestimmte Produktkategorien oder Lieferanten begünstigt oder benachteiligt
- Datenqualität: Prüfung der Trainings- und Referenzdaten auf Verzerrungen und Repräsentativität
- Datenschutzcompliance: Nachweis angemessener Behandlung von Kundendaten und Tracking-Konformität (GDPR, DSGVO)
- Transparenz: Dokumentation darüber, wie Empfehlungen entstehen und welche Faktoren Einfluss haben
- Performance-Überwachung: Definition und Monitoring von KPIs (CTR, Conversion, Kundenzufriedenheit) zur kontinuierlichen Qualitätsverbesserung
HR / Recruiting
HR – Bewerber-Screening
Ein Unternehmen nutzt KI zur Voranalyse von Bewerbungen und zur Unterstuetzung der Kandidatenauswahl.
Wie unser Framework hilft:
- Diskriminierungsprüfung: Umfassende Analyse auf Bias bezüglich Geschlecht, Alter, ethnischer Herkunft, Behinderung und sonstigen geschützten Merkmalen
- Fairness-Assessment: Validierung, dass das System gleiche Chancen für qualifizierte Kandidaten aus unterschiedlichen Hintergründen bietet
- Transparenz & Nachvollziehbarkeit: Dokumentation, wie die Bewertung erfolgt und welche Kriterien zu Ablehnung führen
- Rechtliche Compliance: Nachweis zur Erfüllung von AGG und EU AI Act Requirements für hochriskante Use-Cases
- Monitoring & Governance: Etablierung von Review-Prozessen und KPIs für kontinuierliche Fairness-Überwachung
NLP / ML
begrenztes Risiko (EU AIA)
An etablierten Standards ausgerichtet
Das Framework steht nicht isoliert, sondern ordnet Nachweise in bekannte regulatorische und normative Strukturen ein.
Testing
Framework
Regulatorischer Rahmen für Anforderungen an vertrauenswürdige und sichere KI-Systeme.
Risikoorientierter Ansatz für Governance, Messbarkeit und laufende Kontrolle von KI.
Managementsystem für verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI.
Strukturierte Leitlinie für KI-Risikomanagement.
Internationale Prinzipien für Transparenz, Fairness, Robustheit und Rechenschaft.
Bezugsrahmen zur strukturierten Bewertung und Weiterentwicklung von Qualität in KI-Systemen.
Wählen Sie das passende Audit für Ihr KI-System
Die zwei Optionen des Audits fokussieren auf die organisatorische Qualität und zusätzlich auf die technische Evidenz.
Option 1
AIQ Audit
- Qualitätsmanagement
- Governance und Prozesse
- Dokumentation und Monitoring
- Strukturierte Evidenzprüfung
Organisatorische Reife und Qualitätsstatus transparent machen.
Option 2
AIQ Technical Audit
- Alles aus dem AIQ Audit
- Evaluierung technischer Evidenzen
- Leistungsmetriken-Prüfung
- Robustheitstests
- Bias-Analysen
Technische Qualität und Systemleistung unabhängig verifizieren.
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