Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Stabilität für KI-Systeme im produktiven Einsatz. Wenn KI zur produktiven Realität wird, reicht funktionale Entwicklung allein nicht aus.
Cierra unterstützt Unternehmen bei der systematischen Qualitätssicherung und regulatorischen Absicherung von KI-Lösungen, die in sicherheits- oder geschäftskritischen Umgebungen zum Einsatz kommen. Ob medizinische Assistenzsysteme, Prozessautomatisierung in der Energieversorgung oder datengetriebene Entscheidungen im Finanzsektor – wir sorgen dafür, dass KI nachvollziehbar, testbar und robust bleibt.
In unserer jahrelangen Erfahrung als Dienstleister haben wir uns darin optimiert, flexible, übertragbare und sichere QA-Prozesse im Team durchzuführen. Diese Prozesse implementieren wir in angepasster Form individuell in deiner interdisziplinären Projekt-Umgebung.
Unsere Leistungen im Bereich AI Quality & Compliance umfassen:
Modell-Validierung & Robustheitsprüfung
Wir analysieren ML-Modelle und Agentensysteme auf Konsistenz, Verlässlichkeit und Belastbarkeit. Dazu gehören adversarial Tests, Bias Checks, Outlier Handling sowie Benchmarks unter realistischen Bedingungen.
Testframeworks & Regressionstests
Wir implementieren automatisierte Testpipelines für inferenzbasierte Systeme – inklusive Regressionstests, Verhaltensvergleiche bei Modellaktualisierungen und Output-Monitoring auf semantischer Ebene.
Monitoring, Drift Detection & Self-Healing
Laufende Analyse des Echtzeitverhaltens produktiver Systeme: Wir erkennen Daten-Drift, Modellverfall und potenzielle Ausreißer frühzeitig – und schaffen Grundlagen für adaptive Retraining-Logiken oder manuelle Review-Zyklen.
Auditierbarkeit & Dokumentation
Wir unterstützen beim Aufbau dokumentierter AI-Lifecycle-Prozesse (z. B. nach EU AI Act, ISO 13485, MDR oder internen Richtlinien). So entstehen reproduzierbare, prüfbare KI-Systeme – inkl. Logging, Versionskontrolle und Change-Protokollen.
Risikoanalyse & Impact Scoring
Wir bewerten und priorisieren AI-Risiken je nach Einsatzkontext – mit einem eigenen AI Risk Scoring Framework. Kritische Systembestandteile werden dabei besonders abgesichert, kontrolliert und gegebenenfalls fallback-fähig gestaltet.
Typische Einsatzfelder von AI-QA:
Medizinische Produkte & Diagnostiksoftware
Automatisierung in Energie-, Versorgungs- und Transportnetzen
Risiko- und Kreditbewertung im Finanzsektor
HR & Recruiting (Bias-Vermeidung, Fairness)
B2B-Serviceplattformen mit AI-in-the-Loop
Fazit:
Wer KI in der echten Welt einsetzen will, braucht mehr als ein gutes Modell. Cierra liefert die Methoden, Tools und das Mindset, um KI produktionsreif, sicher und verantwortungsvoll zu machen.
Weil KI in produktiven Systemen eigenständig Entscheidungen trifft – oft auf Basis nicht vollständig vorhersehbarer Daten. Ohne strukturierte QS besteht das Risiko von Fehlverhalten, Drift, Bias oder nicht reproduzierbaren Ergebnissen. In kritischer Infrastruktur kann das gravierende Folgen haben – technisch, rechtlich und wirtschaftlich.
Spätestens dann, wenn dein System in Kundenkontakt tritt, Entscheidungen beeinflusst oder Teil eines produktiven Geschäftsprozesses wird. Frühzeitige QS-Strategien sparen später immense Kosten und minimieren Haftungsrisiken.
Wir sichern alles ab – von klassischen Supervised-Modellen bis hin zu komplexen Agentic Architectures mit LLMs und Toolchains. Qualitätssicherung muss technologieagnostisch sein – unser Framework ist es auch.
Zuerst bewerten wir das Risiko deines Use-Cases, dann prüfen wir Architektur und Datenlage. Darauf bauen wir ein maßgeschneidertes QS-Konzept auf – inklusive Testautomation, Monitoring und Audit-Fähigkeit. Begleitend oder vollständig integriert in deinen bestehenden DevOps-Prozess.
Ja. Ob EU AI Act, ISO 13485, MDR oder branchenspezifische Normen – wir richten unsere Qualitätssicherungsmaßnahmen entlang regulatorischer Anforderungen aus und unterstützen bei Audit-Vorbereitungen.
Wir integrieren Drift Detection, Alerting und automatische Regressionstests – damit du rechtzeitig reagieren kannst. Optional unterstützen wir mit kontinuierlicher Überwachung (MLOps-as-a-Service).
