Das Geheimnis erfolgreicher KI-Modelle

KI-Fortschritte basierten bisher auf einer einfachen Formel: mehr Daten, bessere Modelle, höhere Leistung. Diese Gleichung gilt so nicht mehr. Heute haben die meisten Unternehmen bereits Zugriff auf leistungsstarke Basismodelle. Die eigentliche Herausforderung besteht also nicht mehr in der Entwicklung dieser Modelle. Wichtiger ist die Analyse des Verhaltens von KI-Systemen im Praxiseinsatz, da sie nicht wie herkömmliche Software funktionieren. Folgendes kann von KI-Systemen nicht erwartet werden:

• Deterministisches Agieren
• Transparente Fehlerhandhabung
• Nachvollziehbarkeit von Fehlern

Mögliches Verhalten von Modellen:

• Generieren flüssiger, überzeugender Antworten, die subtile Fehler enthalten
• Bestehen von Benchmarktests, während das Modell unter Einsatzbedingungen scheitert
• Leistungsverluste im Zeitverlauf ohne offensichtliche Warnungen

Ergebnisse dieser Art werfen eine grundlegende Frage auf. Wie lässt sich die Qualität eines Systems messen, wenn es nicht das eine „richtige“ Ergebnis gibt? Im Folgenden befassen wir uns mit dem Nutzen der KI-Evaluierung.

KI-Evaluierung als Engpass

Für die Leistung moderner KI-Systeme – insbesondere mit LLM, multimodalen Modellen und KI-Agents – ist nicht nur die Genauigkeit ausschlaggebend,. Die Leistung eines KI-Agents lässt sich anhand folgender Kriterien messen:

• Relevanz
• Qualität der Argumentation
• Tonfall und Angemessenheit
• Sicherheit und Compliance
• Aufgabenerfüllung

Diese Dimensionen sind kontextabhängig und setzen Urteilsvermögen voraus, über das herkömmliche Verfahren zur KI-Evaluierung gerade nicht verfügen. Statische Benchmarktests und automatisch ermittelte Kennzahlen können nicht alle Nuancen, Ausnahmefälle und Varianten im Praxiseinsatz erfassen. Dies gilt insbesondere für Systeme mit nicht deterministischen Ausgaben. Deshalb wird die Evaluierung im Rahmen von KI-Datenservices zunehmend zur Ursache für Verspätungen bei der KI-Implementierung.

Welche Modelle benötigen eine menschliche anstelle einer KI-Evaluierung?

Eine Human-in-the-Loop-Evaluierung wird umso wichtiger, je ausgeprägter Komplexität, Mehrdeutigkeit und Risiko sind. Davon profitieren besonders folgende Modelle:

• Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM): nicht deterministische Generierung von Text, dessen Richtigkeit kontextabhängig ist
• Dialog- und Sprach-KI: Intent, Ton, Latenz und Gesprächsfluss müssen evaluiert werden, nicht nur das Transkript
• Multimodale Systeme: durch die Abstimmung von Text, Bild, Audio und Video entstehende Mehrdeutigkeiten
• Agent-Systeme: Evaluierung von Entscheidungsfindung, Toolnutzung und Aufgabenerfüllung
• Hochrisikobereiche: Finanzen, Gesundheitswesen und kundenorientierte KI, weil Fehler schwerwiegende Folgen haben

Hier gibt es keine eindeutig richtigen Ergebnisse. Es gibt nur Qualitätsabstufungen.

Was Evaluation-as-a-Service auszeichnet

Evaluation-as-a-Service (EaaS) implementiert einen kontinuierlichen, strukturierten Prozess zum Messen und Verbessern der Leistung von KI-Systemen im Praxiseinsatz. Es geht also um eine kontinuierliche Evaluierung in Form einer KI-Lösung, nicht um eine einmalige Qualitätssicherungsmaßnahme. Im Kern vereint EaaS Folgendes:

• Menschliches Urteilsvermögen in Bezug auf Nuancen und Kontext
• Automatische Bewertung im Hinblick auf Skalierung und Konsistenz

Für die Verbesserung der Wertschöpfung ist aber weniger die Messung der Leistung relevant. Es geht vielmehr um das Feedback, mit dem Verbesserungen vorangetrieben werden können.

Leistungsstarke KI-Systeme sind nicht statisch, sondern entwickeln sich mithilfe von Feedback weiter. EaaS schafft einen geschlossenen Regelkreis zwischen Ausgaben und Optimierung. Bei einer menschlichen Evaluierung geschieht Folgendes:

• Bewertung der Ausgaben in Bezug auf Genauigkeit, Ton, Sicherheit usw.
• Ranking der Antworten, um die besten Ergebnisse zu identifizieren
• Kennzeichnen von Fehlermodi, Halluzinationen (Konfabulationen) und Grenzfällen

Auf Basis der Ergebnisse können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

• Optimierung der Modelle (RLHF-Verfahren)
• Verbesserung von Prompts und Systemanweisungen
• Stärkung der Sicherheitsvorkehrungen und Schutzmaßnahmen
• Optimieren der Retrievalpipelines in RAG-Systemen

Im Lauf der Zeit können KI-Services die Abstimmung, Zuverlässigkeit und Konsistenz von KI-Systemen mit dieser Herangehensweise steigern.

Was automatisch erhobene Kennzahlen bei der KI-Evaluierung nicht berücksichtigen

Die gebildeten Durchschnittswerte erzählen nicht die ganze Geschichte. Zu den gravierendsten Fehlern von KI-Systemen zählen die Ausreißer:

• Überzeugt vorgetragene, aber dennoch falsche Antworten
• Seltene Halluzinationen (Konfabulationen) in bestimmten Themenbereichen
• Subtiler Bias im Ton oder in Formulierungen
• Diskrepanz zwischen Benutzerintent und Ausgabe

Automatisch erhobene Kennzahlen verdecken diese Sachverhalte häufig. Menschliche Evaluierungen decken sie dagegen frühzeitig auf, bevor echte Probleme entstehen. Und schaffen anstelle einer nur berichtenden Funktion die Möglichkeit zur Risikominderung.

Wie Lionbridge EaaS umsetzt

Für EaaS kommt es auf Umsetzung und Infrastruktur an. Lionbridge AI™ vereint globale Reichweite, Expertise in den jeweiligen Fachgebieten und integrierte Workflows mit Einbindung von Menschen (Human-in-the-Loop, HITL), um die Evaluierung im Betrieb zu operationalisieren. Das Zentrum bildet ein globales Netzwerk erfahrener Experten:

• Linguisten und Lokalisierungsexperten
• Spezialisten für Finanzen, Gesundheitswesen, Telekommunikation usw.
• Geschulte Rater, denen die genutzten Evaluierungsframeworks bekannt sind

Mit dieser Herangehensweise wird die KI-Evaluierung über oberflächliche Bewertungen hinaus erweitert auf kontextbezogene Urteile, abgestimmt auf den Praxiseinsatz. Expertise allein genügt jedoch nicht. Lionbridge AI wird direkt in die Ökosysteme der Kunden integriert, die Evaluierung also eingebettet in:

• Modellentwicklungspipelines
• Workflows zur Prompt-Iteration
• RAG- und Retrieval-Systeme
• Umgebungen zur Überwachung nach Bereitstellung

Strukturierte HITL-Workflows und Plattformen wie Aurora Studios verleihen der Evaluierung folgende Eigenschaften:

• Schnelle Feedbackzyklen
• Skalierbar auf Tausende bis Millionen Evaluierungen
• Konsistenz durch standardisierte Leitlinien und Qualitätssicherung

Teams können anstelle periodischer Prüfungen Schleifen zur kontinuierlichen Verbesserung implementieren, ohne die Entwicklung zu verlangsamen. Daraus resultiert eine KI-Evaluierung, die in Echtzeit zur aktiven Verbesserung der Modellleistung beiträgt.

Von der Evaluierung zur Transparenz

Mit der Skalierung der KI-Systeme entwickelt sich auch die Evaluierung über einfache Prüfungen hinaus. Sie schafft vielmehr Transparenz. Unternehmen benötigen Informationen:

• Wie entwickelt sich die Leistung im Zeitverlauf?
• Wo steigen die Fehlerquoten?
• In welchen Szenarien zeigt sich unzureichende Leistung?
• Wie verhalten sich Modelle für unterschiedliche Benutzersegmente?

Mit EaaS liefert die Evaluierung strukturierte und nachverfolgbare Signale, schafft also Transparenz in Bezug auf die Leistung von KI-Systemen im Praxiseinsatz. Der KI-Einsatz verlässt das Versuchsstadium hin zum Praxiseinsatz, für den die Leistungsfähigkeit belegt sein muss. Ohne Evaluierung erfahren Teams nicht, ob ein Modell:

• falsche Ergebnisse liefert
• verbessert wird
• fehlschlägt

EaaS sorgt hier für Klarheit, weil die Evaluierung kontinuierlich erfolgt, messbar ist und umsetzbare Ergebnisse liefert.

Der neue Schwerpunkt der KI-Evaluierung

Die KI-Evaluierung ist nicht länger ein im Prozessablauf abzuhakender Punkt. Sie bildet vielmehr einen eigenständigen Layer im KI-Stack – neben Daten, Modellen und Infrastruktur. Für den Erfolg von Unternehmen reicht es nicht aus, KI-Strukturen aufzubauen. Sie messen den Erfolg, nehmen Verbesserungen vor und belegen dies – kontinuierlich. Wenn KI im Praxiseinsatz nicht evaluiert wird, macht dies Management und Verbesserungen schwierig. Mit Lionbridge AI wird Evaluation-as-a-Service (EaaS) von einer bloßen Option zu einem echten Wettbewerbsvorteil.