Warum Evaluation der Schlüssel zu erfolgreicher KI ist
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an fehlender systematischer Evaluierung.
In der Welt der künstlichen Intelligenz gibt es einen fundamentalen Unterschied zwischen einem funktionierenden Prototyp und einem produktiven System. Dieser Unterschied liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie wir ihre Leistung messen, verstehen und kontinuierlich verbessern. Evaluation-Driven Engineering bedeutet: keine Entscheidung ohne Daten, keine Annahme ohne Validierung.
"Funktioniert die KI?" ist die falsche Frage. Die richtige lautet: "Wie gut funktioniert sie, in welchen Fällen, und wie können wir sie besser machen?"
Der Prototyp-Fehler
Wir alle kennen das Phänomen: Ein KI-Prototyp zeigt beeindruckende Ergebnisse in der Demo. Alle sind begeistert. Dann kommt der Produktiveinsatz – und plötzlich häufen sich Probleme. Warum?
Weil ein funktionierender Prototyp nicht dasselbe ist wie ein produktives System. Der Prototyp wurde mit ausgewählten Beispielen getestet, das produktive System muss mit der Realität klarkommen – inklusive aller Edge Cases, Inkonsistenzen und unerwarteten Inputs.
Das Problem: Ohne systematische Evaluation wissen wir nicht, wo die Grenzen des Systems liegen. Wir wissen nicht, ob 60% oder 98% der Anfragen korrekt beantwortet werden. Wir wissen nicht, welche Fehlertypen auftreten und wie kritisch sie sind.
Was Evaluation-Driven Engineering bedeutet
Bei Klartext AI ist Evaluation nicht ein Schritt am Ende des Projekts – sie ist von Anfang an integriert:
1. Evaluation von Tag 1
Bevor wir die erste Zeile Code schreiben, definieren wir: Was bedeutet Erfolg? Welche Metriken zählen? Wie messen wir Qualität, Relevanz, Zuverlässigkeit?
2. Kontinuierliches Messen
Evaluation ist kein einmaliges Event, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Jede Änderung am System wird gemessen. Jede Hypothese wird validiert. Keine Annahme ohne Daten.
3. Transparenz über Grenzen
Wir kommunizieren nicht nur, was das System kann, sondern auch, was es nicht kann. Denn nur so kann man ein System verantwortungsvoll einsetzen.
4. Feedback-Loops
Die besten Systeme lernen aus Feedback. Aber dafür muss man Feedback erst einmal erfassen, strukturieren und analysieren.
Verifizierbarkeit als Beschleuniger
Der ehemalige Tesla-AI-Direktor und OpenAI-Mitgründer Andrej Karpathy beschreibt diesen Paradigmenwechsel als Software 2.0: "Software 2.0 easily automates what you can verify" (Karpathy, 2024, Threadreader). Software 1.0 automatisierte alles, was wir explizit spezifizieren konnten, was zu deterministischen Ergebnissen führte; Software 2.0 automatisiert alles, was wir zuverlässig überprüfen können, basierend auf probabilistischen LLMs. Karpathys wichtigste Folgerung - "The more a task/job is verifiable, the more amenable it is to automation in the new programming paradigm" - unterstreicht unseren Ansatz: Evaluation wird zur Produktfunktion, mit der wir komplexe, API-basierte Lösungen kontinuierlich prüfen. Wir schaffen resetbare Umgebungen, schnelle Feedback-Schleifen und präzise Bewertungskriterien, damit sich Integrationen mit KI-Komponenten reproduzierbar verbessern.
Warum so viele KI-Projekte scheitern
Laut dem MIT-Bericht State of AI in Business 2025 (MIT, 2025, PDF) erreichen 95% der GenAI-Projekte keine messbare Geschäftswirkung. Nicht weil die Technologie nicht funktioniert, sondern weil:
- Keine klaren Erfolgskriterien – Was bedeutet "besser"? Schneller? Genauer? Relevanter?
- Fehlende Messungen – Man kann nicht optimieren, was man nicht misst
- Keine Baseline – Ohne zu wissen, wo man startet, kann man keinen Fortschritt messen
- Ignorieren von Edge Cases – Die 5% Ausnahmefälle, die 80% der Probleme verursachen
Ein Beispiel aus der Praxis
Bei unserem Compliance Assistant für ein ATX-Unternehmen haben wir nicht einfach "ein System gebaut". Wir haben:
- 200 Test-Fragen aus echten Compliance-Anfragen zusammengestellt
- Expert-Antworten als Goldstandard definiert
- Mehrdimensionale Metriken festgelegt: Korrektheit, Vollständigkeit, Quellenqualität, Antwortzeit
- Wöchentliche Evaluierungen durchgeführt und dokumentiert
- A/B-Tests für jeden größeren System-Update
Das Ergebnis: Ein System, das nicht nur "funktioniert", sondern dessen Leistung wir präzise kennen – und kontinuierlich verbessern.
Die harte Wahrheit
Evaluation-Driven Engineering ist aufwendig. Es kostet Zeit. Es bedeutet, dass man Schwächen des Systems dokumentieren und kommunizieren muss. Es ist unangenehm, wenn Tests zeigen, dass eine neue Idee schlechter performt als die alte Lösung.
Aber es ist der einzige Weg, um von einem Prototyp zu einem produktiven, verlässlichen System zu kommen.
Keine Entscheidung ohne Daten
Am Ende geht es um eine einfache Philosophie: Keine Entscheidung ohne Daten, keine Annahme ohne Validierung.
KI ist keine Magie. Es ist Engineering. Und gutes Engineering basiert auf Messungen, Fakten und kontinuierlicher Verbesserung.
Die Projekte, die scheitern, sind oft die, die dieser Wahrheit ausweichen. Die Projekte, die erfolgreich sind, sind die, die Evaluation zur Kernkompetenz machen.
Bei Klartext AI messen wir nicht nur, weil es gut klingt. Wir messen, weil es der einzige Weg ist, echte Qualität zu liefern.
