Was wir uns ansehen: Sechs Audit-Dimensionen.
Kein Blackbox-Report, sondern konkrete Befunde pro Ebene. Sie sehen am Ende, wo Ihr System blutet.
| Use Case | Symptom | Audit-Befund | Fix-Typ |
|---|---|---|---|
| Support-Chatbot | Erfindet Produktdetails | RAG-Retrieval schwach | Index-Rebuild |
| LLM-Pipeline (intern) | Kosten explodieren | GPT-4 statt Haiku | Routing-Layer |
| Recruiting-Tool | Bias bei Namen | Fehlende Prompt-Guards | Eval-Set + Filter |
| Production-API | P95 bei 14s | Seriell statt parallel | Streaming + Cache |
Bauchgefühl vs. Messung. Was ein Audit wirklich klärt..
"Das läuft halt" ist keine Produktionsstrategie. Hier der Unterschied zwischen Vermutung und Befund.
Sie fliegen blind
Sie haben Zahlen
So sieht dasAudit im Code aus..
Wir laufen Ihr System gegen ein Eval-Set aus echten Prompts — Ihren, nicht irgendwelchen Benchmarks. Parallel messen wir Latency, Token-Verbrauch und Failure-Modes. Am Ende steht ein Report, in dem jeder Befund reproduzierbar ist.
// Eval-Set gegen Production-System laufen
const results = await runEvalSet(customerPrompts, {
model: 'production',
metrics: ['factuality', 'latency', 'cost'],
sampleSize: 500
});
for (const r of results.failures) {
logFinding(r.prompt, r.output, r.expected);
}
// Report: hallucinations, cost-per-request, P95Häufige Fragen zum KI-Audit.
Wie läuft so ein KI-Audit konkret ab?
Drei Phasen. Erst Kickoff: wir schauen uns Ihr System an, sammeln Logs, Prompts, Architektur. Dann Eval-Phase: wir bauen ein Test-Set mit Ihren realen Anfragen und lassen es gegen Ihr System laufen. Zum Schluss der Report mit Befunden, Priorisierung und Fix-Empfehlungen. Dauer je nach Umfang zwei bis vier Wochen.
Was analysiert ihr genau?
Output-Qualität (Faktentreue, Konsistenz), Bias- und Hallucination-Risiken, Latency und Performance (P95, Tail-Latencies), Kosten-Effizienz (welche Requests fressen Ihr Budget), Integrations-Stabilität (Retry, Error-Handling, API-Verhalten) und Compliance-Readiness (AI Act, Datenflüsse, Logging). Was wir nicht machen: Rechtsberatung. Dafür arbeiten wir mit Juristen zusammen.
Brauche ich das Audit überhaupt, wenn ich nur GPT oder Claude nutze?
Ja, eher sogar mehr. Wer ein fertiges Modell nutzt, denkt oft: läuft ja. Dabei liegt das Risiko halt woanders — in Ihren Prompts, im RAG-Setup, in der Kostenstruktur, in der Fehlerbehandlung. Wir schauen uns genau diese Schicht an. Das Modell selbst ist nur einer von sechs Prüfpunkten.
Was kommt am Ende raus — ein PDF oder ein Live-Review?
Beides. Sie bekommen einen schriftlichen Report mit Befunden, Messwerten und priorisierten Empfehlungen. Plus ein Walkthrough-Meeting, in dem wir die Ergebnisse gemeinsam durchgehen — damit Ihr Team Fragen stellen kann und die Befunde nicht im Drive vergammeln.
Wie oft sollte man ein KI-System auditieren?
Einmal nach dem Launch, dann alle sechs bis zwölf Monate. Oder wenn Sie das Modell wechseln, RAG-Daten massiv ändern oder neue Use Cases dazukommen. LLM-Systeme driften — was heute stabil ist, kann in drei Monaten teurer oder schlechter laufen, ohne dass es jemand merkt.
Was kostet so ein Audit?
Hängt vom Scope ab. Ein fokussierter Teil-Audit (z.B. nur Kostenstruktur eines Chatbots) ist deutlich schlanker als ein vollständiges Six-Dimension-Review über mehrere Services hinweg. Wir geben Ihnen nach dem Kickoff eine feste Summe, keine Stundensätze mit offenem Ende. Für ein grobes Bauchgefühl: Erstgespräch ist kostenlos.
Ihr KI-System auf den Prüfstand.
Kostenloses Erstgespräch, 30 Minuten. Sie zeigen uns Ihr Setup, wir sagen Ihnen, ob ein Audit Sinn ergibt — oder ob's an einer anderen Schraube hängt.
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