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Ratgeber · Wissen validieren

Wie misst man die Qualität von KI-Antworten?

Qualität misst man, indem man eine feste Menge realer Fragen mit bekannten richtigen Antworten immer wieder durch das System schickt und die Ergebnisse nach vorher festgelegten Kriterien bewertet. Wichtig sind dabei Richtigkeit, Beleg durch eine Quelle, Vollständigkeit und das Verhalten bei Fragen ohne Grundlage. Ein Gesamteindruck aus wenigen Versuchen ersetzt das nicht.

Warum der Eindruck täuscht

Nach einer Vorführung mit ein paar gelungenen Antworten wirkt ein System oft besser, als es ist. Menschen merken sich die überraschend guten Ergebnisse und übersehen die mittelmäßigen. Außerdem stellt man in einer Vorführung andere Fragen als im Alltag. Messen heißt, diesen Eindruck durch etwas Wiederholbares zu ersetzen.

Was bewertet wird

Bewährt haben sich wenige, klar beschriebene Kriterien. Stimmt die Aussage inhaltlich? Ist sie durch die genannte Fundstelle gedeckt? Fehlt etwas Wesentliches? Hat das System bei fehlender Grundlage ehrlich abgelehnt, statt zu raten? Zusätzlich kann man Ton und Verständlichkeit bewerten, sollte diese aber getrennt von der Richtigkeit führen.

Bewertungsskala und Ausschlusskriterien

Eine einfache Skala, etwa richtig, teilweise richtig, falsch, ist leichter einheitlich anzuwenden als feine Punkteskalen. Daneben braucht es Ausschlusskriterien, die unabhängig vom Durchschnitt gelten: Eine erfundene Quelle oder eine erfundene Zusage wiegt schwerer als mehrere unvollständige Antworten und sollte das Ergebnis insgesamt kippen.

Wiederholbarkeit sichern

Eine Messung ist nur dann etwas wert, wenn man sie wiederholen und vergleichen kann. Dazu gehört, die Fragen und Referenzantworten unverändert aufzubewahren, die verwendete Konfiguration festzuhalten und die Bewertungen zu dokumentieren. So lässt sich nach einer Änderung zeigen, ob sie geholfen oder geschadet hat.

Was Messung nicht leisten kann

Gemessen wird immer nur, was im Fragenkatalog steht. Neue Themen, seltene Ausnahmen und ungewöhnliche Formulierungen fallen durch das Raster. Deshalb ergänzt man die Messung im Betrieb durch Stichproben und durch die Rückmeldungen der Menschen, die mit den Ergebnissen arbeiten. Zahlen aus einer Messung sind eine Orientierung, kein Gütesiegel.

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Ein Gespräch, keine Präsentation. Wir schauen uns an, worüber in Ihrem Betrieb kommuniziert wird, wo Vorgänge auseinanderfallen und was sich mit welchem Aufwand automatisieren lässt. Unverbindlich.

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Häufig gestellte Fragen

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Kann eine KI die Antworten einer anderen KI bewerten?

Als Vorsortierung kann das helfen, etwa um offensichtlich unbelegte Antworten zu finden. Die maßgebliche Bewertung sollte aber bei Fachleuten bleiben, weil auch die bewertende KI irren kann.

Welches Ergebnis ist gut genug?

Das legt der Betrieb vor der Messung fest, abhängig davon, was ein Fehler im jeweiligen Ablauf bedeutet. Eine allgemeingültige Schwelle gibt es nicht.

Wie oft sollte gemessen werden?

Vor dem Start, nach jeder wesentlichen Änderung und darüber hinaus in einem Rhythmus, den die zuständige Person festlegt.