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Evaluation (Eval) & Benchmarking

HTML-Schreibweise – KI/IT-Lösungen messbar vergleichen und testen.

Evaluation (Eval) & Benchmarking bedeutet, KI- oder IT-Lösungen systematisch zu testen und anhand messbarer Kriterien zu vergleichen – z. B. Qualität der Antworten, Kosten, Geschwindigkeit, Datenschutz oder Fehlerquote. Für KMU ist das wichtig, weil Entscheidungen so nicht nach Bauchgefühl, sondern nach belastbaren Zahlen getroffen werden.

Was bedeutet „Eval“ und was ist „Benchmarking“?

Evaluation (Eval) ist die Bewertung einer Lösung anhand definierter Anforderungen: Erfüllt das System Ihre Ziele (z. B. Support entlasten, Angebote schneller erstellen, Wissen auffindbar machen)? Benchmarking ist der direkte Vergleich mehrerer Optionen unter gleichen Bedingungen – etwa verschiedener Large Language Model (LLM)|Large Language Model (LLM)-Anbieter, Prompt-Varianten oder ganzer KI-Workflows.

Wie funktioniert Evaluation (Eval) & Benchmarking in der Praxis?

  • 1) Ziel & Use Case festlegen: z. B. „E-Mails zusammenfassen“, „FAQ-Antworten im Support“, „Verträge prüfen“.
  • 2) Messkriterien definieren (KPIs): z. B. fachliche Richtigkeit, Tonalität, Vollständigkeit, Bearbeitungszeit, Kosten pro Vorgang, Eskalationsrate, Datenschutzanforderungen.
  • 3) Testdaten/Beispiele sammeln: idealerweise echte, typische Fälle (ggf. anonymisiert). Häufig nutzt man auch ein „Gold-Set“ (siehe Golden Dataset (Goldstandard-Datensatz)|Golden Dataset (Goldstandard-Datensatz)) und klare Referenzantworten (siehe Ground Truth (Referenzwahrheit)|Ground Truth (Referenzwahrheit)).
  • 4) Vergleichsaufbau standardisieren: gleiche Prompts, gleiche Dokumente, gleiche Randbedingungen (z. B. Temperatur, Kontext). Sonst sind Ergebnisse nicht fair vergleichbar.
  • 5) Auswerten & entscheiden: Ergebnisse werden in Scorecards/Reports zusammengeführt – oft mit Gewichtung (z. B. Qualität 50%, Kosten 30%, Latenz 20%).

Welche Kriterien sind für Cloud & SaaS besonders relevant?

Bei Cloud- und SaaS-Lösungen zählen neben „Output-Qualität“ oft betriebliche Faktoren: Verfügbarkeit (SLA), Latenz (Reaktionszeit), Skalierbarkeit, Integrationen (APIs, Tools), Compliance (z. B. DSGVO), Data Residency sowie Vendor Lock-in. Gerade bei generativer KI kommen zusätzlich Risiken wie Halluzinationen (Hallucinations)|Halluzinationen (Hallucinations) oder Prompt-Angriffe hinzu, die man mit Sicherheits- und Robustheits-Tests abprüft.

Beispiel (verständlich für KMU): Chatbot im Kundenservice

Sie vergleichen zwei Modelle (z. B. ChatGPT|ChatGPT-basierte Lösung vs. Alternative) für einen Support-Chatbot. In der Evaluation messen Sie: (a) richtige Antworten auf 100 typische Fragen, (b) Quote an „ich weiß es nicht“-Antworten, (c) Eskalationen an Mitarbeitende, (d) Kosten pro 1.000 Chats, (e) Reaktionszeit. Zusätzlich testen Sie mit internen Dokumenten via RAG (Retrieval-Augmented Generation)|RAG (Retrieval-Augmented Generation), ob Quellen korrekt genutzt werden (Grounding/Citations) und ob sensible Daten geschützt bleiben.

Warum ist das relevant (ROI & Risikominimierung)?

Ohne Evaluation kaufen Unternehmen oft „die bekannteste“ Lösung – und merken erst später, dass Kosten explodieren, Antworten unzuverlässig sind oder Compliance-Anforderungen nicht erfüllt werden. Evals und Benchmarks reduzieren dieses Risiko, machen Leistung transparent und helfen, Verbesserungen nachzuweisen (z. B. nach Prompt-Optimierung oder Modellwechsel). Das ist die Grundlage für eine seriöse KI-Beschaffung und nachhaltige Skalierung.