Künstliche Intelligenz macht Prozesse schneller – aber auch unberechenbarer. Während klassische Software deterministisch funktioniert, verändern sich KI-Modelle, Daten driften und Fehler tauchen oft erst spät im Live-Betrieb auf.
In dieser Episode spricht Holger Winkler mit Stephan Wirth, CEO von WICO Software Tech, über ein reales KI-Projekt mit hochsensiblen Gesundheitsdaten und die zentrale Frage: Wann wird Testing bei KI nicht nur wichtig, sondern geschäftskritisch?
Das Gespräch zeigt praxisnah, warum klassisches Testing bei KI-Prozessen nicht ausreicht – und wo Unternehmen zwingend Kontrollpunkte einbauen müssen, um teure Fehler zu vermeiden.
Warum sollten Sie dieses Interview nicht verpassen?
Sie erfahren, warum KI-Projekte nicht wie klassische Automatisierungen behandelt werden dürfen
Sie verstehen, an welchen Stellen KI-Ergebnisse zwingend geprüft werden müssen
Sie lernen, wie sich Risiken, Haftung und wirtschaftliche Schäden vermeiden lassen
Sie erhalten klare Entscheidungshilfen für KI-Einsatz in geschäftskritischen Prozessen
Sie erkennen, woran Sie gute von schlechten KI- und Automatisierungspartnern unterscheiden
Takeaways aus dem Interview:
KI-Systeme liefern probabilistische Ergebnisse – nicht deterministische Wahrheiten
Testing bei KI ist kein einmaliger Schritt, sondern ein kontinuierlicher Prozess
Kontrollpunkte sind dort Pflicht, wo Fehler finanzielle oder rechtliche Folgen haben
Vollautomatisierung ohne menschliche Prüfung ist bei sensiblen Daten fahrlässig
Datenqualität und Prozessverständnis sind die Basis jeder erfolgreichen KI-Integration
KI spart Zeit vor allem durch Vorarbeit – nicht durch vollständigen Ersatz von Expertise
Wartung, Monitoring und Support müssen von Beginn an einkalkuliert werden
Über #KIundTECH – der KIundTECH Podcast:
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