Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant vom experimentellen Werkzeug zur geschäftskritischen Technologie. Unternehmen setzen KI-Systeme ein, um Prozesse zu automatisieren, Risiken zu erkennen oder neue Geschäftsfelder zu erschließen. Doch mit steigender Verbreitung wächst auch die Verantwortung: Unzuverlässige oder unfair arbeitende Systeme können nicht nur finanzielle Schäden verursachen, sondern auch das Vertrauen von Kunden und Partnern untergraben. Qualität bei KI bedeutet daher mehr als reine technische Leistungsfähigkeit – sie umfasst Genauigkeit, Robustheit, Fairness, Transparenz und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben.
Was ist KI-Qualität?
KI-Qualität beschreibt das Ausmaß, in dem ein KI-System zuverlässig, vertrauenswürdig, leistungsfähig und im Einklang mit ethischen sowie regulatorischen Standards arbeitet.
Sie lässt sich in unterschiedliche Dimensionen unterteilen.
Funktionale Qualität
Genauigkeit und Präzision:
Wie korrekt sind die Ergebnisse der KI im Vergleich zu einer bekannten Wahrheit oder zu einem definierten Ziel?
Ein passendes Beispiel für Genauigkeit und Präzision ist die KI-gestützte Erkennung von Hautkrebs. In der Dermatologie werden Hautläsionen fotografiert und anschließend mit einer KI-Software analysiert. Die KI soll zwischen gutartigen und bösartigen Hautveränderungen unterscheiden. Dabei sind sowohl die Genauigkeit, d.h. der Prozentsatz aller richtigen Vorhersagen, als auch die Präzision, d.h. der Anteil der tatsächlich bösartigen Fälle unter allen von der KI als „bösartig“ erkannten Fällen wichtig. Eine hohe Genauigkeit reduziert das Risiko, dass Hautkrebs übersehen wird (falsch Negative) und eine hohe Präzision reduziert das Risiko, dass harmlose Muttermale fälschlich als bösartig eingestuft werden (falsch Positive).
Robustheit:
Wie gut reagiert das System auf Störungen, ungewöhnliche Eingaben oder Rauschen in den Daten?
Ein anschauliches Beispiel für Robustheit ist der Einsatz von KI in der Verkehrszeichenerkennung bei selbstfahrenden Autos. Autonome Fahrzeug nutzen Kameras und neuronale Netze, um Verkehrszeichen zu erkennen. Im Alltag sind Schilder jedoch oft nicht perfekt sichtbar, da sie verschmutzt, teilweise verdeckt, beschädigt oder verwittert sein können oder die Erkennung durch schlechtes Wetter beeinträchtigt ist. Ein z. B. fehlgedeutetes „Stop“-Schild könnte fatale Folgen haben. Robuste Systeme erkennen das Stop-Schild trotz widriger Bedingungen. Dies wird z. B. durch Datenaugmentation im Training erreicht, also gezieltes Einfügen von Schmutz, Schatten, Verzerrungen und anderen Störgrößen in Trainingsbildern. Zusätzlich helfen Ensemble-Modelle oder Sensorfusion, um Fehldeutungen zu vermeiden.
Generalisierungsfähigkeit:
Kann die KI auch bei neuen, zuvor unbekannten Daten gute Ergebnisse liefern?
Ein gutes Beispiel hierfür ist eine KI zur Erkennung von Überschwemmungsflächen anhand von Satellitenbildern. Die Trainingsdaten können zum Beispiel Bilder von Überschwemmungen in Mitteleuropa sein, d.h. typischerweise Flüsse mit breiten Auen und überwiegend Sommer- und Herbstaufnahmen bei mäßiger Bewölkung. Wird ein derart trainiertes KI-System mit Satellitenbildern konfrontiert, die etwa Überschwemmungen in Südostasien mit schmaleren Flüssen und dichter Vegetation, aufgenommen in der Regenzeit mit starker Bewölkung und küstennahen Überflutungen nach Zyklonen zeigen, wird nur ein adäquat generalisierendes KI-Modell zu ausreichend guten Ergebnissen kommen.
Technische Qualität
Performance:
Wie stellen sich wesentliche Leistungsparameter, wie etwa Antwortzeiten, Rechenaufwand oder Skalierbarkeit dar?
Eine KI-gestützte Routenplanung einer Navigations-App ist ein gutes Beispiel, welches die Bedeutung der Leistungsfähigkeit veranschaulicht. Eine solche App nutzt KI, um für die Nutzer die schnellste Route zu berechnen. Dabei verarbeitet die KI zum Beispiel Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterinformationen oder Daten über Baustellen, Straßensperrungen usw. Wenn die Routenberechnung zu lange dauert, d.h. mehr als wenige Sekunden, verliert der Nutzer möglicherweise das Interesse und nutzt die App nicht weiter. Bei Millionen parallelen Routing-Anfragen müssen die Algorithmen effizient arbeiten. Eine leistungsoptimierte KI kann dieselben Berechnungen mit weniger Serverleistung durchführen. Zudem steigen unter bestimmten Voraussetzungen die Anfragen sprunghaft an, so z. B. bei Großereignissen oder in Krisensituationen. Eine gute Skalierbarkeit bedeutet, dass die KI auch bei erhöhter Last stets stabil und schnell bleibt.
Wartbarkeit:
Wie leicht lässt sich das Modell aktualisieren, verbessern oder debuggen?
Hier kann eine KI-gestützte Erkennung von Gebäudeschäden nach Naturkatastrophen als Beispiel dienen. Wird etwa ein KI-System genutzt, um anhand von Satelliten- und Drohnenbildern Gebäude zu identifizieren, die durch Naturkatastrophen beschädigt wurden, muss das KI-System aktuell gehalten werden. Haben sich die Bebauung, die Gebäudetypen oder die Schadensarten über die Zeit geändert, muss das Modell nachtrainiert werden, um weiterhin eine leistungsfähige Gebäudeerkennung zu realisieren. Dazu sollte das KI-Modell modular aufgebaut und die Trainingsdaten und Modellparameter gut dokumentiert sein. Dann kann nur der Schadensklassifikator gezielt mit neuen Beispieldaten nachtrainiert werden. Updates dauern so ggf. wenige Tage und nicht Monate.
Nachvollziehbarkeit:
Sind die wesentlichen Merkmale des KI-Systems gut dokumentiert, z. B. die Systemarchitektur, Trainingsdaten, Parameter oder vorgenommene Änderungen?
Ein gutes Beispiel in diesem Kontext ist ein KI-System zur Paket-Routenoptimierung bei einem Lieferdienst. Ziele eines solchen Unternehmens sind kurze Fahrzeiten, geringer Treibstoffverbrauch oder pünktliche Zustellung. Kommt es zu Störungen bei der Routenoptimierung, ist es für das Unternehmen von hoher Wichtigkeit, nachvollziehen zu können, welche Fehler zu diesen Störungen geführt haben, da die finanziellen Risiken hoch sind. Waren zum Beispiel Versionsänderungen der KI, falsch integrierte Verkehrsdatenquellen oder fehlerhafte Parameteränderungen Auslöser für die Störungen? Gute Nachvollziehbarkeit in der Praxis bedeutet, dass alle Änderungen an der KI lückenlos dokumentiert sind. Dies betrifft etwa Zeitstempel, verantwortliche Entwickler, den Grund für eine Änderung, genutzte Datenquellen und deren Aktualisierungsstand oder der Vergleich alter und neuer Modellperformance vor dem Rollout. Bei einem Problem kann innerhalb von kurzer Zeit auf eine vorherige stabile Version zurückgegangen, der genaue Fehler identifiziert und gezielt korrigiert werden.
Vertrauen und Sicherheit
Erklärbarkeit:
Kann nachvollzogen werden, warum die KI eine bestimmte Entscheidung trifft?
Dies lässt sich gut anhand einer KI-gestützten Kreditvergabe bei einer Bank verdeutlichen. Wenn eine Bank ein solches System nutzt, werden unterschiedliche Entscheidungskriterien herangezogen, etwa Einkommen, Ausgaben, Schuldenstand, Zahlungshistorie, Beschäftigungsstatus uvm. Wird der KI-bearbeitete Kreditantrag eines Kunden abgelehnt, und kann das Prüfergebnis nicht ausdrücklich begründet werden, können weder Kunde noch Bankpersonal im Detail nachvollziehen, warum es zu dieser Entscheidung kam. Dies führt nicht nur zu einem potenziellen Misstrauen gegenüber der Bank seitens der Kundschaft, sondern auch dazu, dass regulatorische Anforderungen ggf. nicht erfüllt werden können. Nutzt die Bank ein erklärbares KI-Modell, z. B. unter Einsatz von SHAP-Werten oder LIME, kann die Bank die Ablehnung, beispielsweise in Folge einer zu hohen Schuldenquote oder einem noch nicht ausreichend langen Beschäftigungsverhältnis, begründen.
Fairness und Bias-Kontrolle:
Werden diskriminierende Verzerrungen erkannt und minimiert?
Für diesen Aspekt steht etwa das Beispiel einer KI-gestützten Bewerberauswahl. Schlägt ein KI-System Bewerbende für Vorstellungsgespräche vor und wurde das zugrunde liegende KI-Modell mit „historischen“ Einstellungsdaten des Unternehmens trainiert, kann es zu einer ungewollten Ergebnisverzerrung kommen. Wurden in früheren Zeiten ggf. überproportional viele Männer in Führungspositionen eingestellt, kann das dazu führen, dass Bewerbungen von Frauen heute im Schnitt möglicherweise schlechter von der KI bewertet werden. Grund dafür ist nicht die Qualifikation der Bewerberinnen, sondern der verwendete Datensatz. Eine entsprechende „Bias-Kontrolle“ ist in der Praxis folglich wichtig. KI-Modelle sollten daher vor deren Einsatz entsprechend geprüft werden, d.h. Auswahlquoten nach Geschlecht, Alter, Herkunft usw. sollten einem Vergleich unterzogen und Bias-Metriken wie „Demographic Parity“ oder „Equal Opportunity“ Verwendung finden. Ggf. müssen weitere Trainings mit ausgewogeneren Daten durchgeführt oder sensible Merkmale anonymisiert werden.
Sicherheit und Datenschutz:
Ist das System ausreichend gegen Angriffe gehärtet und werden sensible Daten geschützt?
Setzt zum Beispiel eine Versicherung eine Sprach-KI im Kundenservice ein, um Kundenanfragen telefonisch zu beantworten, enthalten die Gespräche oft sensible, personenbezogene Daten, wie Name, Adresse, Geburtsdatum, Versicherungsnummer oder sogar Gesundheitsinformationen. Würden dann etwa die Audiodaten unverschlüsselt prozessiert, hätte ein externer Dienstleister unnötig weitreichenden Zugriff auf die Daten, oder würden bei einem Cyberangriff Kundendaten ausgespäht und im Darknet veröffentlicht, entstünde ein erheblicher Schaden. Daher sind technische, organisatorische und rechtliche Schutzmaßnahmen solcher KI-Systeme zwingend erforderlich, um Missbrauch und Datenpannen zu verhindern. Solche Maßnahmen umfassen beispielsweise eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung der Sprachdaten im Transfer und bei der Speicherung, eine Pseudonymisierung bzw. Anonymisierung personenbezogener Daten, Zugriffsrechte nach dem „Need-to-know-Prinzip“, regelmäßige Penetrationstests zur Identifikation von Sicherheitslücken oder angemessene bzw. gesetzlich vorgeschriebene Speicherfristen.
Ethische und gesellschaftliche Qualität
Transparenz:
Werden Grenzen und Risiken des KI-Systems offengelegt?
Ein Beispiel aus dem täglichen Erleben sind Social Media. Die entsprechenden Unternehmen setzen KI ein, um Inhalte automatisiert zu moderieren. Damit können, z. B. Hassrede oder Fake News identifiziert und ausgeschlossen werden. Ist diese Vorgehensweise nicht transparent, wissen Nutzer nicht, warum ein Beitrag anhand welcher Kriterien gelöscht wurde. Hier spielen entsprechende Richtlinien eine wichtige Rolle, die festlegen, welche Inhalte verboten sind. Die KI-Entscheidung kann dem Nutzer auf diese Weise erklärt werden, und es gibt eine Möglichkeit zur Überprüfung und Beschwerde.
Verantwortlichkeit:
Wer ist bei Fehlern oder Schäden für was zuständig?
Was passiert, wenn ein Logistikunternehmen autonome Lieferfahrzeuge benutzt und eines dieser Fahrzeuge einen Unfall verursacht, weil die KI die Verkehrslage falsch interpretiert hat? Dieses Beispiel zeigt die Bedeutung der Verantwortlichkeit bei KI-Systemen. Ohne eine eindeutige Verantwortlichkeit bleibt unklar, ob der Fahrzeughersteller, der KI-Entwickler oder der Betreiber haftet. Daraus resultieren Risiken, auch in Bezug auf die Unternehmensreputation. Daher sollten diese Haftungsfragen vertraglich geregelt, die Schadensdokumentation gut und die Versicherungsaspekte geklärt sein.
Nachhaltigkeit:
Handelt es sich um ein energieeffizientes und ressourcenschonendes KI-System bei Training und Betrieb?
Im Zeitalter der großen Sprachmodelle spielt der entsprechende Ressourcenverbrauch eine immer größere Rolle. Hat ein Unternehmen keine passfähige Nachhaltigkeitsstrategie und misst bzw. optimiert den Ressourcenverbrauch nicht, resultiert ein hoher CO₂-Fußabdruck. Eine Nachhaltigkeitsstrategie kann zum Beispiel zur Folge haben, dass Rechenzentren unter Verwendung erneuerbarer Energie zum Einsatz kommen, dass das Training durch effizientere Algorithmen oder weniger redundante Rechenläufe optimiert wird oder dass vortrainierte Modelle wiederverwendet werden. In der Folge wird der Ressourcenverbrauch reduziert und die Außenwirkung des Unternehmens verbessert.
Warum ist KI Qualität für Anbieter wichtig?
Die Qualität von KI-Systemen entscheidet maßgeblich über deren wirtschaftlichen Nutzen und langfristige Akzeptanz im Markt. Zuverlässige und robuste Modelle liefern konsistente Ergebnisse, erhöhen die Kundenzufriedenheit und fördern dadurch die Bereitschaft zu langfristigen Vertragsbindungen – ein klarer Wettbewerbsvorteil.
Darüber hinaus trägt qualitativ hochwertige KI wesentlich zur Reduzierung von Haftungs- und Reputationsrisiken bei. Fehlerhafte Entscheidungen oder diskriminierende Ergebnisse können nicht nur finanzielle Schäden nach sich ziehen, sondern auch das Vertrauen in die Marke nachhaltig beeinträchtigen.
Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen. Mit der zunehmenden Regulierung von KI-Systemen – in der EU vor allem durch den AI Act – gewinnt die Fähigkeit, Compliance frühzeitig nachzuweisen, stark an Bedeutung. Unternehmen, die ihre KI-Qualität systematisch sichern, vermeiden Strafen, langwierige Prüfungen und kostspielige Nachrüstungen.
Auch aus technischer Sicht ist Qualität ein Schlüsselfaktor. Skalierbare und wartbare Systeme lassen sich effizient auf neue Märkte und Anwendungsfälle übertragen, ohne jedes Mal von Grund auf überarbeitet werden zu müssen. Dadurch sinkt der Aufwand für Anpassungen erheblich, während die Innovationsgeschwindigkeit steigt.
Nicht zuletzt schafft geprüfte und nachvollziehbar faire KI einen Vorteil beim Vertrauensaufbau. Unternehmen, die Transparenz und Sicherheit nachweisen können, stärken ihr Markenimage und positionieren sich als verantwortungsbewusste Marktführer in einem zunehmend kompetitiven Umfeld.
Fazit: Qualität ist bei KI-Systemen unverzichtbar
Die Qualität von KI-Systemen ist kein Randthema, sondern Grundlage für Erfolg. Sie bestimmt, ob Anwendungen zuverlässig, nachvollziehbar und im Einklang mit rechtlichen sowie ethischen Anforderungen arbeiten. Funktionale Dimensionen wie Genauigkeit, Robustheit und Generalisierungsfähigkeit sorgen dafür, dass Modelle in der Praxis korrekte Ergebnisse liefern und auch unter widrigen Bedingungen verlässlich arbeiten. Ergänzt wird dies durch technische Aspekte wie Performance, Wartbarkeit und Nachvollziehbarkeit, die für den stabilen Betrieb und die effiziente Weiterentwicklung entscheidend sind.
Darüber hinaus gewinnen Vertrauen und Sicherheit immer mehr an Bedeutung. Erklärbare KI-Modelle, eine aktive Bias-Kontrolle und transparente Dokumentation schaffen die notwendige Grundlage, um Akzeptanz bei Nutzern, Kunden und Aufsichtsbehörden zu sichern. Gleichzeitig stellen ethische und gesellschaftliche Faktoren wie Verantwortlichkeit und Nachhaltigkeit sicher, dass KI nicht nur wirtschaftlich, sondern auch sozial tragfähig eingesetzt wird.
Für Anbieter bedeutet das: Hochwertige KI-Systeme sind ein Wettbewerbsvorteil. Sie steigern die Kundenzufriedenheit, reduzieren Haftungs- und Reputationsrisiken, sichern regulatorische Compliance und erleichtern die Skalierung in neue Märkte.
Wer nachweislich faire, sichere und nachhaltige KI entwickelt, baut Vertrauen auf und positioniert sich als verlässlicher Partner in einem zunehmend regulierten und wettbewerbsintensiven Umfeld.