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  4. KI in Prozessen: Wenn Testing plötzlich geschäftskritisch wird | #KIundTECH
Künstliche Intelligenz macht Prozesse schneller – aber auch
unberechenbarer. Während klassische Software deterministisch
funktioniert, verändern sich KI-Modelle, Daten driften und Fehler
tauchen oft erst spät im Live-Betrieb auf.

In dieser Episode spricht Holger Winkler mit Stephan Wirth, CEO
von WICO Software Tech, über ein reales KI-Projekt mit
hochsensiblen Gesundheitsdaten und die zentrale Frage: Wann wird
Testing bei KI nicht nur wichtig, sondern geschäftskritisch?

Das Gespräch zeigt praxisnah, warum klassisches Testing bei
KI-Prozessen nicht ausreicht – und wo Unternehmen zwingend
Kontrollpunkte einbauen müssen, um teure Fehler zu
vermeiden. 

Warum sollten Sie dieses Interview nicht verpassen?

Sie erfahren, warum KI-Projekte nicht wie klassische
Automatisierungen behandelt werden dürfen

Sie verstehen, an welchen Stellen KI-Ergebnisse zwingend
geprüft werden müssen

Sie lernen, wie sich Risiken, Haftung und wirtschaftliche
Schäden vermeiden lassen

Sie erhalten klare Entscheidungshilfen für KI-Einsatz in
geschäftskritischen Prozessen

Sie erkennen, woran Sie gute von schlechten KI- und
Automatisierungspartnern unterscheiden

Takeaways aus dem Interview:

KI-Systeme liefern probabilistische Ergebnisse – nicht
deterministische Wahrheiten

Testing bei KI ist kein einmaliger Schritt, sondern ein
kontinuierlicher Prozess

Kontrollpunkte sind dort Pflicht, wo Fehler finanzielle oder
rechtliche Folgen haben

Vollautomatisierung ohne menschliche Prüfung ist bei
sensiblen Daten fahrlässig

Datenqualität und Prozessverständnis sind die Basis jeder
erfolgreichen KI-Integration

KI spart Zeit vor allem durch Vorarbeit – nicht durch
vollständigen Ersatz von Expertise

Wartung, Monitoring und Support müssen von Beginn an
einkalkuliert werden

Über #KIundTECH – der KIundTECH Podcast:

Mehr erfahren: https://kiundtech.com/

Holger Winkler auf LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/holger-winkler/
 

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Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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