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Generative-KI-Systeme nutzen Unternehmensdaten – Dokumente, Tickets, User Stories, Quellcode. Warum scheitern klassische Ansätze zur Qualitätssicherung daran? Worauf achtet ihr als IT-Projektmanager, damit Antworten wirklich stimmen und Entscheider sie nutzen?
Anders als herkömmliche Software, deren Bugs sofort auffallen, formuliert Generative KI stets plausible Sätze – korrekt klingend, doch oft fachlich falsch oder lückenhaft. Diese Eigenart erschwert das Prüfen: Das System läuft technisch sauber, bleibt fachlich jedoch wertlos, wenn ihr nur die Oberfläche betrachtet oder manuell testet.
Der Vortrag zeigt, warum das passiert und wie ihr die Qualität von Generative-KI-Systemen in Projekten gezielt steuert. Ihr lernt KI-Kennzahlen, automatisierte KI-Tests und synthetische Testdaten kennen, mit denen ihr verlässliche Qualität schafft, Risiken senkt und eure KI-Projekte sicher zum Erfolg führt.
