Welche Testdaten eignen sich für ein KI-Pilotprojekt?

Das Problem

Ein KI-Pilot steht und fällt mit den Beispielen, an denen Sie testen. Zu wenige oder zu einfache Beispiele zeigen ein rosiges Bild, das im Alltag nicht hält. Echte Daten wären ideal, doch sie enthalten Namen, Adressen, Preise und manchmal Heikles. Dürfen Sie damit ein neues Werkzeug füttern?

Viele Betriebe schwanken zwischen zwei Fehlern: Entweder testen sie mit ein paar erfundenen Musterfällen, die nie die Unordnung des Alltags abbilden, oder sie laden unbedacht echte Unterlagen hoch, ohne die Datenschutzfolgen zu bedenken.

Der Mittelweg sind Testdaten, die dem Alltag ähneln, aber niemanden gefährden: erfunden, anonymisiert oder bereinigt, mit klaren Erwartungen an die Ergebnisse.

Welche Arten von Testdaten gibt es?

In vielen Piloten ist eine Mischung sinnvoll: anonymisierte echte Fälle als Grundlage, ergänzt durch erfundene Sonder- und Fehlerfälle.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Bestimmen Sie, was getestet wird. Welche Aufgabe, welche Arten von Eingaben (Mails, PDF, Tabellen)? Danach richtet sich die Auswahl.
2. Legen Sie die Menge fest. Für einen ersten Pilot genügen oft 30 bis 100 Beispiele. Mehr ist nur sinnvoll, wenn Sie sie auch auswerten können.
3. Sammeln Sie typische Fälle. Die häufigsten Situationen, so wie sie im Alltag aussehen, einschliesslich unsauberer Formulierungen, Tippfehler und Abkürzungen.
4. Ergänzen Sie Sonderfälle und Fehlerfälle. Unvollständige Angaben, widersprüchliche Informationen, ungewöhnliche Wünsche, Beschwerden, fremdsprachige Texte. Hier zeigen sich Schwächen. Siehe Testfälle für typische Fälle und Grenzfälle.
5. Entfernen Sie Personenbezug. Ersetzen Sie Namen, Adressen, Telefonnummern, Kontodaten und Freitextdetails durch erfundene Werte, so dass keine Person erkennbar bleibt. Siehe Daten vor der KI anonymisieren.
6. Prüfen Sie Restmerkmale. Seltene Kombinationen (Beruf, Ort, Ereignis) können Personen verraten. Verfremden Sie sie.
7. Notieren Sie die richtige Lösung. Zu jedem Beispiel eine Musterantwort oder erwartete Kategorie, erstellt von einer Fachperson. Ohne Vergleich gibt es keine Bewertung.
8. Trennen Sie Test- und Übungsdaten. Beispiele, an denen Sie den Auftrag verbessert haben, taugen nicht mehr für die Schlussprüfung. Halten Sie eine Reserve zurück.
9. Dokumentieren Sie Herkunft und Bearbeitung. Woher stammen die Daten, wie wurden sie anonymisiert, wer hat geprüft?

Vorlage zum Kopieren

Mit diesem Auftrag lassen Sie sich Testbeispiele entwerfen. Fügen Sie keine echten Daten ein:

Erstelle [Anzahl, z. B. 20] erfundene Testbeispiele für einen KI-Pilot bei [Betrieb, Branche in der Schweiz]. Aufgabe der KI: [z. B. eingehende Kundenmails nach Thema kategorisieren].
Die Beispiele sollen:
- typische Anfragen (ca. 60 %), Sonderfälle (ca. 25 %) und schwierige Fälle (ca. 15 %) enthalten, z. B. unvollständige Angaben, Tippfehler, Mundartanklänge, Beschwerden, mehrere Anliegen in einer Mail,
- vollständig erfunden sein, ohne echte Namen, Firmen, Adressen oder Telefonnummern (verwende Beispiel-Domains wie @beispiel.test),
- in einer Tabelle stehen mit den Spalten: Nr. | Beispieltext | Art (typisch/Sonderfall/schwierig) | erwartete richtige Lösung | Hinweis, was daran schwierig ist.
Schreibe in Schweizer Schreibweise. Erfinde keine Fakten über reale Personen.

Prüfen Sie die Beispiele mit einer Fachperson aus dem Alltag: Wirken sie realistisch? Fehlt etwas Typisches?

Worauf Sie achten müssen

• Zu schöne Beispiele: Wenn alle Testfälle sauber und eindeutig sind, überschätzen Sie die KI. Der Alltag ist chaotischer.
• Anonymisierung ist anspruchsvoll: Das Entfernen von Namen genügt oft nicht. Prüfen Sie Freitexte und Kombinationen. Im Zweifel behandeln Sie die Daten wie Personendaten.
• Datenschutz und Verträge: Bevor echte Daten in ein KI-Werkzeug gelangen, brauchen Sie Rechtsgrundlage, Information und geprüften Vertrag. Klären Sie das mit der Datenschutzverantwortlichen.
• Geschäftsgeheimnisse: Auch ohne Personenbezug können Preise, Rezepturen oder Strategien vertraulich sein.
• Schieflagen: Wenn die Testdaten nur eine Kundengruppe oder Sprache abbilden, bleibt der Rest ungetestet.
• Verzerrung durch KI-erzeugte Daten: Von KI erzeugte Beispiele klingen oft ähnlich. Mischen Sie sie mit Beispielen aus dem Alltag.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Reisebüro in Basel testet eine KI, die Kundenanfragen nach Reiseart sortiert.

Vorher: Die Mitarbeiterin schreibt zehn Beispielanfragen selbst: «Ich möchte im Juli eine Woche nach Griechenland.» Die KI schneidet fast perfekt ab. Im Alltag aber kommen Mails wie «hallo, wegen dem ding von letzter woche, geht das auch für 5 pers + hund?». Dort versagt sie.

Nachher: Das Team nimmt 60 echte Anfragen der letzten Monate, ersetzt Namen, Daten und Orte durch erfundene Angaben und ergänzt 15 Sonderfälle: unvollständige Mails, zwei Sprachen, Beschwerden. Zu jeder Anfrage steht die richtige Kategorie. Der Test zeigt deutlich, wo die KI gut ist und wo nicht.

So hilft Ihnen Alpasana

Wer einen Pilot mit realistischen und zugleich unbedenklichen Daten aufsetzen möchte, kann sich Unterstützung holen. Die KI-Beratung und digitale Transformation von Alpasana hilft, Prozesse aufzunehmen, KI-Potenziale zu analysieren, Vorhaben zu priorisieren und einen Umsetzungsplan zu erstellen. Für technische Umsetzungen bietet ready4future ICT betreute Informatiklernende, die standardmässig mit Testdaten sowie anonymisierten oder synthetischen Daten arbeiten.

Häufige Fragen

Darf ich für den Test echte Kundendaten verwenden?

Nur mit geprüfter Rechtsgrundlage, Information der Betroffenen und einem Vertrag mit dem Anbieter. Besser starten Sie mit erfundenen oder anonymisierten Daten.

Wie viele Testbeispiele brauche ich?

Für einen Pilot oft 30 bis 100, abhängig von der Vielfalt der Aufgabe. Wichtig ist, dass Sie jedes Beispiel auch bewerten können.

Kann die KI selbst Testdaten erzeugen?

Ja, als Hilfe. Prüfen Sie die Ergebnisse auf Realismus, Vielfalt und mögliche Zufallstreffer mit echten Personen, und ergänzen Sie Beispiele aus dem Alltag.