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Wissen & Zusammenarbeit · Praxisimpuls

Nach einem KI-Update prüfen: Gute Ergebnisse dürfen nicht zufällig bleiben

Ein neues Modell oder ein geänderter Prompt kann hilfreiche Verbesserungen bringen und bisher funktionierende Antworten verschlechtern. Ein kleiner Satz bewährter Prüffälle macht solche Veränderungen sichtbar.

Redaktion Stein und Partner · 1 Min. Lesezeit

Gute Beispiele bewusst sammeln

Bewahren Sie typische Aufgaben mit fachlich geprüften Erwartungen auf. Ergänzen Sie Fälle, bei denen die Anwendung bereits Fehler gemacht hat. Dokumentieren Sie, woran eine brauchbare Antwort erkennbar ist: korrekte Werte, passende Quellen oder eine Rückfrage bei fehlenden Angaben. Die genaue Formulierung muss bei einem Sprachmodell nicht jedes Mal identisch sein.

Vor und nach der Änderung vergleichen

Führen Sie die Prüffälle unter nachvollziehbaren Bedingungen aus. Halten Sie fest, welche Version und welche Wissensgrundlage verwendet wurden. Bewerten Sie kritische Fehler getrennt von stilistischen Abweichungen. Wenn eine Antwort schöner klingt, aber eine Einschränkung verliert, ist das keine Verbesserung. Bei schwankenden Ergebnissen kann eine wiederholte Prüfung nötig sein.

Die Freigabe verantwortlich machen

Legen Sie fest, wer eine Änderung für den Betrieb freigibt. Bei wichtigen Anwendungen sollte ein Rückweg zum vorherigen Stand vorgesehen sein, soweit technisch möglich. Beobachten Sie nach der Umstellung zusätzlich echte Rückmeldungen aus dem Team. Die Prüfsammlung muss mit neuen Aufgaben wachsen, ohne zu einer ungepflegten Ablage zu werden.

Nächster Schritt

Wählen Sie zehn häufige und fünf schwierige Aufgaben. Beschreiben Sie gemeinsam mit dem Fachteam die erwarteten Eigenschaften und nutzen Sie diese Sammlung vor der nächsten Änderung.

VON KAUFMANN ZU KAUFMANN

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