🛠️ Von Testing bis Monitoring

Wir testen, korrigieren und überwachen KI-Systeme auf Fairness, Transparenz und Robustheit – mit wissenschaftlich validierten Methoden und production-ready Tools.

1. Testing (Analyse & Diagnose)

Wir testen auf …

• Fairness & Bias (70+ Metriken) in Algorithmen und Trainingsdaten
• Explainability (warum trifft das System Entscheidungen?)
• Data Quality (ist Training-Data repräsentativ, vollständig, fehlerfrei?)
• Robustness (wie reagiert das System auf unerwartete Inputs?)

Wie testen wir?

• Quantitative Metriken (Disparate Impact, Equal Opportunity, etc.)
• Qualitative Analysen (Root-Cause für Bias)
• Subgroup-Analysen (intersektionale Fairness)
• Benchmark gegen Best Practices

Output:

Detaillierte Test-Reports mit konkreten Findings, Severity-Ratings und Empfehlungen

2. Mitigation (Korrektur & Optimierung)

Bias gefunden – was nun?

Pre-Processing (Daten):

• Data Reweighing (benachteiligte Gruppen höher gewichten)
• Sampling-Strategien (Balancing)
• Feature Engineering (problematische Features entfernen/anpassen)

In-Processing (Training):

• Fairness Constraints (z.B. „Demographic Parity ≥ 0.80“)
• Adversarial Debiasing (das Modell lernt fair zu sein)
• Optimierung auf mehrere Ziel wie Genauigkeit und Fairness

Post-Processing (Outputs):

• Threshold Optimization (unterschiedliche Schwellwerte pro Gruppe)
• Calibration (Output-Kalibrierung für Fairness)

Trade-off-Analysen:
Jede Mitigation hat Kosten (meist Accuracy). Wir zeigen alle Optionen mit klaren Trade-offs auf.

3. Monitoring & Reporting (Kontinuierliche Überwachung)

AI-Systeme ändern sich im Einsatz – Monitoring ist Pflicht (EU AI Act Art. 72).

Was monitoren wir?

• Data Drift (ändern sich Input-Daten?)
• Concept Drift (ändern sich Muster?)
• Performance Drift (sinkt Accuracy?)
• Fairness Drift (verschlechtert sich Fairness über Zeit?)

Wie monitoren wir?

• Automated Monitoring-Pipelines (Alibi Detect)
• Real-time Alerting (bei kritischen Schwellwerten)
• Dashboard-Visualisierung (Evidently AI)
• Quarterly Reports (für Compliance-Nachweis)

Output:
Live-Dashboards, Alerts, quartalsweise Compliance-Reports

💡 Wir decken den kompletten Lifecycle: Von initialer Diagnose über Korrektur bis zu kontinuierlicher Überwachung.

⚖️ Umfassende Regulierungsexpertise

Wir verstehen nicht nur, WAS der EU AI Act fordert – sondern WARUM, und wie man es praktisch umsetzt. Von ethischen Grundprinzipien bis zu audit-sicherer Dokumentation.

1. Herleitung – Warum wird reguliert?

Wir verstehen die philosophischen und ethischen Grundlagen:

• EU-Grundrechtecharta (Würde, Nichtdiskriminierung, Datenschutz)
• OECD AI Principles (Transparenz, Fairness, Accountability)
• High-Level Expert Group Ethics Guidelines (Trustworthy AI)
• Politische Ziele (European Digital Strategy, Green Deal)

Warum wichtig?
Nur wer die Herleitung versteht, kann neue Anforderungen antizipieren und sinnvoll interpretieren.

Beispiel:
„Warum fordert Art. 10 ‚representative‘ Data?“

→ Herleitung: Grundrecht auf Nichtdiskriminierung + OECD Fairness Principle

→ Verständnis: Es geht um Vermeidung von Group-Bias durch skewed Training-Data

→ Umsetzung: Distribution-Matching gegen Target-Population

2. Ziel (Was will der Gesetzgeber erreichen?)

Wir kennen die Intentionen hinter jedem Artikel:

EU AI Act Kern-Ziele:

• Risiko-basierter Ansatz (unterschiedliche Anforderungen je nach Risiko)
• Harmonisierung (einheitlicher EU-Binnenmarkt für AI)
• Grundrechte-Schutz (Würde, Diskriminierung, Datenschutz)
• Innovation-Förderung (durch Rechtssicherheit)
• Human Oversight (Mensch behält Kontrolle)

Beispiel-Artikel:
Art. 14 (Human Oversight) → Ziel: Menschen können Systemoutput verstehen und übersteuern
Art. 72 (Post-Market Monitoring) → Ziel: Continuous Improvement & Risk Management

Warum wichtig?
Das Ziel-Verständnis ermöglicht pragmatische Lösungen statt ineffektiver Box-Ticking-Compliance.

3. Umsetzung (Wie erfüllt man Anforderungen technisch?)

Wir übersetzen Gesetzestexte in konkrete technische Anforderungen:

Übersetzungs-Methodik:

Gesetzestext → Interpretation → Technische Requirements → Messbare Metriken → Tools/Prozesse

Beispiel Art. 15 (Accuracy, Robustness, Cybersecurity):

„Accuracy“:
→ Performance-Metriken über alle Subgroups
→ Tool: Fairness Indicators (Subgroup-Performance-Matrix)
→ Schwellwert: Max 5% Performance-Gap zwischen Gruppen

„Robustness“:
→ Adversarial Testing (wie reagiert System auf manipulierte Inputs?)
→ Tool: IBM ART (Adversarial Robustness Toolbox)
→ Schwellwert: <10% Performance-Drop bei standard attacks

„Cybersecurity“:
→ Security-Testing (kann System gehackt werden?)
→ Tool: Penetration Testing + Security Audit
→ Standard: OWASP Top 10 für ML

4. Nutzung (Wie setzt man das im Unternehmen um?)

Von Compliance-Anforderung zu operativer Praxis:

Governance-Strukturen:

• AI Governance Board (wer entscheidet?)
• Roles & Responsibilities (wer ist wofür verantwortlich?)
• Eskalations-Pfade (bei Incidents)
• Review-Zyklen (wie oft prüfen?)

Prozesse:

• AI System Lifecycle Management
• Risk Assessment Workflows
• Incident Response Procedures
• Documentation Standards

Integration:

• Einbettung in bestehende Prozesse (DSGVO, ISO 27001, etc.)
• Toolchain-Integration (CI/CD-Pipelines)
• Training & Awareness (Teams befähigen)

Beispiel:
Art. 9 (Risk Management System):
→ Governance: Risk Committee (monatliche Meetings)
→ Prozess: Risk Assessment bei jedem Release
→ Integration: Risk-Scores in JIRA-Tickets
→ Training: Quarterly Risk Assessment Workshops

💡 Wir denken vom Prinzip zur Praxis: Warum → Was → Wie → Wer/Wann/Wo