Für wen
Für Unternehmen, die KI-Funktionen in eigenen Produkten oder Abläufen einsetzen und wissen wollen, wie gut die Ergebnisse wirklich sind: Produkt- und Entwicklungsteams mit KI in App oder Shop, Redaktionen, die KI-Texte vor der Veröffentlichung prüfen oder lektorieren lassen wollen, und alle, die KI-Kosten und Fehlerquoten im Blick behalten müssen.
- Produkt- und Entwicklungsteams mit KI-Funktionen in App, Shop oder Portal
- Verlage und Redaktionen mit Lektorat vor dem Druck
- Kundenservice mit KI-Antworten, die stimmen müssen
- Verantwortliche, die Fehlerquote und KI-Kosten belegen müssen
So fühlt sich das an
Jedes Mal, wenn eure KI etwas erzeugt, schaut der Agent drüber. Statt auf Beschwerden zu warten, seht ihr in einer Übersicht, wie gut die Ergebnisse sind, woran es hakt und was es kostet. Euer Entwicklungsteam bekommt zu jedem Fehler einen konkreten Hinweis, wo es ansetzen kann.
Schritt 1 / 4
Jeder KI-Job wird erfasst
Eure Anwendung meldet jeden KI-Auftrag mit Status und Kosten. So fehlt kein Fall, auch nicht die, zu denen niemand etwas sagt.
Was ihr davon habt
Im eigenen Haus prüft der Agent seit Ende Juli jedes Rezept, das die KI einer Food-App erzeugt. Vorher zeigte nur das Feedback der wenigen, die sich melden, wie gut die Funktion ist. Seit der Agent das erzeugte Rezept selbst mitliest, findet er auch Fehler, die niemand gemeldet hat: fehlende Zutaten, Mengen ohne Einheit oder einen Titel, der nicht zu den Zutaten passt.
Die wertvollsten Befunde waren gar keine KI-Fehler. Die ersten gescheiterten Fälle im Betatest lagen an geteilten Links, hinter denen gar kein Rezept steckte, etwa Social-Media-Share-Links oder App-Links. Dazu zeigte die Auswertung, dass sich die Kosten je Auftragsart um den Faktor 8,5 unterscheiden, obwohl jeweils gleich viele Credits abgebucht werden, und dass doppelte Aufträge doppelt kosten. Solche Erkenntnisse sparen Geld, bevor überhaupt am Prompt gearbeitet wird.
Für redaktionelle Texte läuft dasselbe Prinzip als KI-Lektorat: Vor dem Druck wird jede Heftstrecke aller Print-Titel im eigenen Haus gegen das Regelwerk aus Hausstil und Schreibweisen geprüft. Die Redaktion legt die PDFs ab und bekommt einen Prüfbericht mit Fundstelle, verletzter Regel und Vorschlag zurück. Der Agent korrigiert nichts selbst, die Redaktion entscheidet anhand des Berichts und spart sich das komplette Gegenlesen.
Was kostet das?
Kein IT-Großprojekt: Der Agent dockt an die Schnittstelle eurer Anwendung an, die ohnehin jeden KI-Auftrag kennt, und schreibt in eine Datenbank und eine Tabelle, die euer Team lesen kann. Werkzeuge zur KI-Überwachung im Abo messen Technik, aber nicht, ob ein Rezept oder Text inhaltlich stimmt. Der Agent prüft genau eure Kriterien und ist meist günstiger. Wir starten mit einer KI-Funktion und einem Kriterienkatalog. Den Festpreis kennt ihr, bevor es losgeht.
KI-Qualitätssicherung: Was ihr wissen solltet
Feedback allein ist ein Zerrspiegel: Es melden sich vor allem die, die sich ärgern oder gezielt testen. Wie hoch die Fehlerquote wirklich ist und welche Quellen systematisch scheitern, zeigt erst die Prüfung aller Ergebnisse. Deshalb setzt der Agent nicht beim Feedback an, sondern bei jedem einzelnen KI-Auftrag.
Eine KI prüft hier eine andere KI. Damit das verlässlich bleibt, gelten feste Regeln: Die Bewertung beruht auf dem tatsächlich erzeugten Ergebnis, nicht auf einer Vermutung, Pflichtfelder werden nicht dem Sprachmodell überlassen, sondern fest aus der Note abgeleitet, und gemeldete Mängel begrenzen die Note. So kann die prüfende KI ein bekanntes Problem nicht schönreden.
Datenschutz gehört von Anfang an dazu. Gespeichert werden keine Namen oder E-Mail-Adressen, nur, was für die Qualität zählt: Auftrag, Ergebnis, Bewertung und Kosten.
Bewiesen
Läuft produktiv im eigenen Haus: Jedes KI-erzeugte Rezept einer Food-App wird seit Ende Juli automatisch bewertet, und das KI-Lektorat prüft die Druckvorlagen aller Print-Titel gegen den Hausstil.
Häufige Fragen
Welche Inhalte kann der Agent prüfen?
Alles, was eure KI nach einem erkennbaren Muster erzeugt, zum Beispiel Rezepte, Produkttexte, Zusammenfassungen oder Antworten im Kundenservice. Die Kriterien legen wir gemeinsam mit euch fest.
Prüft da nicht eine KI die andere?
Ja, und das funktioniert mit klaren Regeln: Der Agent bewertet das tatsächliche Ergebnis, wichtige Felder werden fest abgeleitet statt geschätzt, und gemeldete Mängel begrenzen die Note. Entscheidungen über Änderungen trifft euer Team.
Brauchen wir dafür Nutzer-Feedback?
Nein. Feedback ist eine gute Ergänzung, aber der Agent prüft jedes Ergebnis, auch wenn niemand etwas meldet. Gerade so werden Fehler sichtbar, die sonst unbemerkt bleiben.
Kann der Agent auch Texte lektorieren?
Ja. Als KI-Lektorat prüft er Textabzug und Layout einer Heftstrecke gegen euer Regelwerk aus Hausstil und Schreibweisen. Er schreibt nichts um, sondern liefert einen Prüfbericht mit Zitat, Regel, Quelle und Korrekturvorschlag, die Entscheidung bleibt bei der Redaktion.
Was passiert mit personenbezogenen Daten?
Der Agent speichert keine Namen oder E-Mail-Adressen. Für die Bewertung reichen Auftrag, Ergebnis und Kosten.
Sehen wir auch, was unsere KI kostet?
Ja. Weil jeder Auftrag mit seinen Kosten erfasst wird, seht ihr, welche Auftragsarten teuer sind und wo doppelte oder aussichtslose Aufträge Geld kosten.
Wo würde so ein Agent bei euch die meiste Zeit sparen?
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