Überblick — Praxisleitfaden und Engineering richtig einordnen.
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Verbesserung durch Regressionstests
Regressionstests sind wichtig, um sicherzustellen, dass Änderungen an Prompts oder dem KI-Modell keine ungewollten Nebeneffekte haben. Änderungen am Input können unvorhergesehene Auswirkungen auf etablierte Funktionen haben. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein KMU, das seine KI-gestützte Kundenanfragebearbeitung aktualisiert, könnte versehentlich die Antwortfähigkeit auf Standardfragen verschlechtern. Regelmässige Regressionstests minimieren solche Risiken und sichern die Konsistenz.
Handlungsanleitung für die nächsten 30 Tage
Woche 1: Sammeln Sie aktuelle Prompts, die in Ihrem Unternehmen genutzt werden. Erstellen Sie ein Inventar der genutzten Eingabebefehle und der damit erzielten Ergebnisse.
Woche 2: Identifizieren Sie Schwachstellen durch gezielte Prompt-Tests. Variieren Sie die Formulierungen, um die inkonsistenten Outputs zu isolieren und zu analysieren.
Woche 3: Entwickeln Sie verbesserte Prompts und führen Sie Regressionstests durch, um sicherzustellen, dass neue Inputs keine negativen Auswirkungen haben.
Woche 4: Integrieren Sie eine Feedback-Schleife, um kontinuierlich Nutzerfeedback zu sammeln. Optimieren Sie basierend auf diesen Daten. Implementieren Sie Schulungen für Mitarbeitende, um die neuen Prozesse und Prompts effizient zu nutzen.
Durch diese strukturierte Vorgehensweise können KMUs die Effizienz ihrer KI-Anwendungen signifikant erhöhen und Wettbewerbsvorteile sichern. Regressionstests und Anpassungen sollten zu einer regelmässigen Praxis werden, um dauerhaft optimalen Nutzen aus KI-Lösungen zu ziehen.
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