KI-basierte Lösungen werden zunehmend Teil von Geschäftsprozessen. Unternehmen implementieren Chatbots, KI-Assistenten, RAG-Systeme, Copilots, Dokumentenanalyse-Tools und KI-Agenten, die mit Unternehmensanwendungen verbunden sind.
Diese Systeme können den Kundenservice beschleunigen, Mitarbeiter unterstützen, Dokumente analysieren, Code generieren, Tickets organisieren und repetitive Aufgaben automatisieren. Gleichzeitig führen sie neue Risiken ein, die nicht allein durch klassische Anwendungstests bewertet werden können.
Ein Modell kann halluzinieren, eine Anwendung kann den Kontext falsch verarbeiten, ein Agent kann übermäßige Berechtigungen erhalten und die Integration mit Unternehmensdaten kann zur Offenlegung von Informationen führen. Deshalb sollte das Testen von KI-basierten Lösungen das gesamte System abdecken, nicht nur die vom Modell generierten Antworten.
Was ist das Testen von KI-basierten Lösungen?
Das Testen von KI-basierten Lösungen ist der Prozess der Bewertung von Systemen, die künstliche Intelligenz in Anwendungen, Prozessen oder Unternehmenswerkzeugen einsetzen.
In der Praxis testen wir nicht nur das KI-Modell selbst. Wir überprüfen auch:
- die Anwendung, die das Modell verwendet,
- die an die KI übergebenen Daten,
- wie der Kontext abgerufen wird,
- Integrationen mit Unternehmenssystemen,
- Benutzerrollen und Berechtigungen,
- Aktionen von KI-Agenten,
- Validierung von Antworten,
- Protokollierung und Überwachung,
- Resistenz gegen Manipulation.
Der Zweck des Testens besteht darin, zu prüfen, ob die KI-Lösung wie vorgesehen funktioniert, keine Daten offenlegt und keine Aktionen ausführt, die die Organisation bei der Implementierung nicht vorgesehen hat.
Warum reicht die Überprüfung des KI-Modells allein nicht aus?
In vielen Projekten liegt der Fokus darauf, ob das Modell korrekte Antworten liefert. Das ist wichtig, aber nicht ausreichend. Eine KI-basierte Lösung besteht aus mehr als nur dem Modell.
Risiken können auftreten bei:
- einem schlecht konzipierten System-Prompt,
- falscher Konfiguration des Datenzugriffs,
- unsachgemäßer Dokumentenfilterung,
- API-Verbindungen,
- automatisierten Aktionen, die von einem Agenten ausgeführt werden,
- fehlender Validierung von Modellantworten,
- unzureichender Überwachung.
Ein Beispiel aus dem Jahr 2025 zeigt, warum eine breitere Perspektive erforderlich ist. CVE-2025-32711 beschrieb eine KI-Command-Injection-Schwachstelle in Microsoft 365 Copilot, die es einem unbefugten Angreifer ermöglichen könnte, Informationen über ein Netzwerk offenzulegen. Dies zeigt, dass das Risiko die gesamte Umgebung betrifft, in der KI Organisationsdaten verwendet.
Was umfasst das Testen von KI-basierten Lösungen?
- Testen der Antwortqualität
Der erste Bereich ist die Bewertung der Qualität der vom KI-System generierten Antworten. Das Modell sollte im Einklang mit dem Kontext, der Wissensbasis und dem Zweck der Anwendung antworten.
Während des Testens prüfen wir:
- Genauigkeit der Antworten,
- Konsistenz der Ergebnisse,
- Halluzinationsgrad,
- Übereinstimmung mit der Dokumentation,
- Resistenz gegen mehrdeutige Fragen,
- Antwortqualität in Geschäftsszenarien.
Dies ist besonders wichtig, wenn eine KI-Lösung Kunden, Mitarbeiter, Vertriebsabteilungen, Helpdesks, Personalabteilungen, Compliance- oder technische Teams unterstützt.
- Testen von Daten und Kontext
KI-basierte Lösungen arbeiten häufig mit Unternehmensdokumenten, Wissensdatenbanken, Tickets, Verträgen, E-Mails oder Repositories. In diesem Modell muss geprüft werden, ob das System die richtigen Daten verwendet und Zugriffsgrenzen nicht überschreitet.
Tests sollten Fragen beantworten wie:
- sieht der Benutzer nur Daten, auf die er zugreifen darf,
- vermeidet die KI die Offenlegung von Fragmenten vertraulicher Dokumente,
- trennt das System Daten über verschiedene Rollen hinweg korrekt,
- basieren die Antworten auf den richtigen Quellen,
- vermeidet das Modell die Rekonstruktion von Informationen außerhalb des Benutzerkontexts.
In RAG-Systemen hängt die Antwortqualität nicht nur vom Modell ab. Sie hängt auch stark davon ab, welche Dokumente abgerufen wurden, wie sie gefiltert wurden und ob der Benutzer tatsächlich Zugriff darauf haben sollte.
- Testen der KI-Sicherheit
Sicherheit ist eines der Schlüsselelemente beim Testen von KI-basierten Lösungen. Das System kann von einem Benutzer, einem bösartigen Dokument, einer manipulierten E-Mail oder aus dem Internet abgerufenen Inhalten manipuliert werden.
Bei Sicherheitstests prüfen wir:
- Prompt Injection,
- indirekte Prompt Injection,
- Jailbreak-Versuche,
- Umgehung von Systemanweisungen,
- Datenlecks,
- Missbrauch von Tools durch einen KI-Agenten,
- Schwachstellen in Integrationen.
Prompt Injection ist besonders wichtig in Systemen, die Daten aus externen Quellen abrufen. Ein Angreifer muss keinen bösartigen Befehl direkt in das Chat-Fenster eingeben. Die Anweisung kann in einer Datei, Webseite, einem Kommentar oder einer Nachricht versteckt sein, die die KI später verarbeitet.
- Testen von RAG-Systemen
RAG-Systeme verbinden ein Sprachmodell mit der Wissensbasis einer Organisation. Dies ermöglicht es der KI, unter Verwendung aktueller Dokumente, Verfahren, Berichte oder interner Daten zu antworten.
Beim Testen von RAG-Systemen ist es sinnvoll, Folgendes zu prüfen:
- Korrektheit des Dokumentenabrufs,
- Durchsetzung von Berechtigungen,
- in Antworten verwendete Quellen,
- Risiko der Offenlegung vertraulicher Daten,
- Resistenz gegen Dokumentenmanipulation,
- Antwortqualität bei fehlenden Daten.
Ein gutes RAG-System sollte in der Lage sein zu sagen, dass es die Antwort nicht kennt. Das ist sicherer als eine überzeugende, aber falsche Antwort zu generieren.
- Testen von KI-Agenten
KI-Agenten können Aktionen ausführen, nicht nur Antworten generieren. Sie können Nachrichten senden, Tickets erstellen, Daten abrufen, Abfragen ausführen, Prozesse starten oder Entwicklertools verwenden.
Dies verändert die Art und Weise, wie Tests durchgeführt werden sollten. Ein KI-Agent sollte als ausführbare Systemkomponente behandelt werden, die Kontrolle, Einschränkungen und Aufsicht erfordert.
Beim Testen von KI-Agenten prüfen wir:
- welche Aktionen der Agent ausführen kann,
- ob er eine Benutzerbestätigung benötigt,
- ob er über die minimal notwendigen Berechtigungen verfügt,
- ob er einen Aktivitätsverlauf aufzeichnet,
- ob er gezwungen werden kann, eine unbefugte Aktion auszuführen,
- ob die Organisation seine Entscheidungen nachvollziehen kann.
Die OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 beschreibt Risiken im Zusammenhang mit autonomen und agentischen KI-Systemen, die in komplexen Prozessen planen, handeln und Entscheidungen treffen. Dies ist eine wichtige Richtung für Unternehmen, die KI-Lösungen implementieren, die mit Geschäftstools verbunden sind.
- Testen von Integrationen
Eine KI-Lösung arbeitet selten eigenständig. Sie ist normalerweise mit einer Anwendung, API, Datenbank, einem Dateisystem, CRM, ERP, E-Mail, Helpdesk oder Entwicklertools verbunden.
Deshalb sollten Tests auch Integrationen umfassen.
Wir überprüfen unter anderem:
- wie Daten an das Modell übergeben werden,
- API-Sicherheit,
- Zugriffskontrolle,
- Validierung von Eingabedaten,
- Validierung von Modellantworten,
- Fehlerbehandlung,
- Sicherheit von Plugins und Konnektoren,
- Aktivitätsprotokollierung.
In vielen Fällen kommt das Problem nicht vom Modell selbst. Es tritt erst auf, wenn die KI mit Daten, Tools und Unternehmensprozessen verbunden wird.
Microsoft 365 Copilot und EchoLeak
Im Jahr 2025 wurde CVE-2025-32711 für Microsoft 365 Copilot offengelegt. NVD beschrieb es als KI-Command-Injection, die eine Offenlegung von Informationen über ein Netzwerk ermöglichen könnte.
Dieses Beispiel zeigt, dass KI-Lösungen mit Zugriff auf Organisationsdaten Tests auf Prompt Injection, Kontextkontrolle, Ausgabefilter und Integrationssicherheit erfordern.
KI-Missbrauch bei kriminellen Aktivitäten
Im August 2025 beschrieb Anthropic Fälle von Claude-Missbrauch, einschließlich der Verwendung von Claude Code zur Automatisierung von Aufklärung, zum Erlangen von Zugangsdaten und zur Durchführung von Aktionen in den Netzwerken der Opfer. Das Unternehmen wies auch darauf hin, dass KI verwendet wurde, um taktische und strategische Entscheidungen während Erpressungsoperationen zu treffen.
Für Organisationen bedeutet dies, dass das Testen von KI-basierten Lösungen auch Missbrauchsszenarien umfassen sollte. Es ist sinnvoll zu prüfen, wie sich das System verhält, wenn ein Benutzer versucht, es auf eine Weise zu verwenden, die über den vorgesehenen Zweck hinausgeht.
Agentische KI als neuer Risikobereich
Im Jahr 2026 wurden agentische Systeme zu einem besonders wichtigen Thema. OWASP weist darauf hin, dass agentische Anwendungen einen separaten Ansatz erfordern, da KI planen, Entscheidungen treffen und mehrstufige Aktionen ausführen kann.
Dies bedeutet, dass das Testen von KI-basierten Lösungen Berechtigungen, Speicher, Tool-Zugriff, Aktivitätsprotokollierung und Kontrolle über Agentenentscheidungen umfassen muss.
Die häufigsten Fehler bei der Implementierung von KI-basierten Lösungen
Unternehmen konzentrieren sich oft darauf, eine Lösung schnell zu starten. Tests erscheinen erst, wenn das System bereits von Mitarbeitern oder Kunden verwendet wird.
Zu den häufigsten Fehlern gehören:
- keine Tests der Antwortqualität,
- keine Tests der Prompt-Sicherheit,
- übermäßiger Zugriff auf Daten,
- fehlende Kontrolle über RAG-Systeme,
- keine Validierung von Modellantworten,
- zu viel Autonomie für den KI-Agenten,
- keine Aktivitätsprotokollierung,
- kein Verfahren zur Reaktion auf KI-Missbrauch,
- keine Integrationstests mit Unternehmenssystemen.
Eine KI-Lösung kann während einer Demo gut aussehen, sich aber anders verhalten, wenn sie Produktionsdaten, einem ungewöhnlichen Benutzer oder einem komplexen Geschäftsprozess ausgesetzt ist.
Wann sollten KI-basierte Lösungen getestet werden?
Tests sollten vor dem Produktionseinsatz, nach wesentlichen Konfigurationsänderungen und nach der Verbindung der KI mit neuen Datenquellen durchgeführt werden.
Tests sind besonders wertvoll, wenn eine Organisation:
- einen Chatbot für Kunden oder Mitarbeiter implementiert,
- ein RAG-System aufbaut,
- KI mit internen Dokumenten verbindet,
- einen KI-Agenten zur Automatisierung von Prozessen einsetzt,
- KI mit CRM, ERP, E-Mail oder Helpdesk integriert,
- Code oder Analysen mit KI generiert,
- personenbezogene Daten verarbeitet,
- in einem regulierten Sektor tätig ist,
- das Risiko vor dem vollständigen Systemstart reduzieren möchte.
Der beste Zeitpunkt zum Testen ist vor der Produktion. In dieser Phase ist es möglich, die Architektur zu verbessern, Berechtigungen einzuschränken und Überwachung zu implementieren, ohne kostspielige Änderungen an einer Live-Umgebung vorzunehmen.
Wie testet Cyberforces KI-basierte Lösungen?
Bei Cyberforces testen wir KI-basierte Lösungen aus der Perspektive von Qualität, Sicherheit und Resistenz gegen Missbrauch. Wir überprüfen nicht nur das Modell, sondern das gesamte System, in dem die KI arbeitet: die Anwendung, Daten, Integrationen, Benutzerrollen, Berechtigungen und Geschäftsprozesse.
Im Rahmen der Tests können wir Folgendes überprüfen:
- Qualität der KI-Antworten,
- Resistenz gegen Prompt Injection,
- Sicherheit von RAG-Systemen,
- Verhalten von KI-Agenten,
- Umfang der Berechtigungen,
- Integrationsrisiken,
- potenzielle Datenlecks,
- Validierung der Modellausgabe,
- Protokollierung und Überwachung von KI-Aktivitäten,
- Missbrauchsszenarien aus der Perspektive eines Angreifers.
Wir kombinieren Erfahrung in Penetrationstests, Sicherheitsaudits, Red Teaming und Risikoanalyse. Dies ermöglicht es uns zu bewerten, ob eine KI-basierte Lösung bereit ist, sicher in einer Produktionsumgebung zu arbeiten.
Zusammenfassung
Das Testen von KI-basierten Lösungen hilft zu überprüfen, ob ein System wie vorgesehen funktioniert, die richtigen Daten verwendet und keine unkontrollierten Risiken für die Organisation schafft.
In den Jahren 2025 und 2026 wurden das Testen von RAG-Systemen, Copilots, KI-Agenten, Integrationen mit Unternehmenstools und die Resistenz gegen Prompt Injection besonders wichtig. Dies sind die Bereiche, in denen das KI-Modell mit Daten, Prozessen und Geschäftsentscheidungen verbunden ist.
Wenn eine KI-Lösung eine Organisation unterstützen soll, sollte sie vor dem Produktionseinsatz getestet werden. Es reicht nicht aus zu prüfen, ob das Modell korrekte Antworten gibt. Das gesamte System muss getestet werden, um zu bestätigen, dass es unter Bedingungen, die der täglichen Nutzung ähneln, sicher funktioniert.
FAQ
Was ist das Testen von KI-basierten Lösungen?
Es ist der Prozess der Bewertung von Systemen, die künstliche Intelligenz verwenden. Er umfasst Antwortqualität, Sicherheit, Datenzugriff, Integrationsverhalten, Verhalten von KI-Agenten und Resistenz gegen Manipulation.
Unterscheidet sich das Testen einer KI-Lösung vom Testen des Modells selbst?
Ja. Das Modell ist nur ein Teil des Systems. In der Praxis müssen die Anwendung, Datenquellen, Prompts, Integrationen, Benutzerrollen, Berechtigungen und das Verhalten der gesamten Lösung getestet werden.
Welche KI-Lösungen sollten getestet werden?
Es ist sinnvoll, Chatbots, RAG-Systeme, Copilots, KI-Agenten, LLM-Anwendungen, Code-Generierungstools, prädiktive Modelle und KI-Lösungen zu testen, die mit Unternehmensdaten verbunden sind.
Was ist Prompt Injection?
Prompt Injection ist ein Versuch, das Verhalten eines KI-Modells mithilfe einer speziell gestalteten Anweisung zu manipulieren. Sie kann von einem Benutzer eingegeben oder in einem Dokument, einer E-Mail, einer Webseite oder einer anderen Datenquelle versteckt sein.
Wann ist der beste Zeitpunkt, um eine KI-Lösung zu testen?
Der beste Zeitpunkt ist vor dem Produktionseinsatz, nach dem Wechsel des Modells, nach der Verbindung neuer Daten und nach dem Hinzufügen von Integrationen mit Unternehmenssystemen.
Implementieren Sie eine KI-basierte Lösung? Prüfen Sie, ob sie sicher und wie vorgesehen funktioniert.
Cyberforces testet Chatbots, RAG-Systeme, KI-Agenten, LLM-Anwendungen und Integrationen unter Verwendung künstlicher Intelligenz. Wir helfen dabei, Fehler zu erkennen, das Risiko von Datenlecks zu reduzieren und KI-Lösungen für den Produktionseinsatz vorzubereiten.
