KI-basierte L\u00f6sungen werden zunehmend Teil von Gesch\u00e4ftsprozessen. Unternehmen implementieren Chatbots, KI-Assistenten, RAG-Systeme, Copilots, Dokumentenanalyse-Tools und KI-Agenten, die mit Unternehmensanwendungen verbunden sind. <\/p>\n
Diese Systeme k\u00f6nnen den Kundenservice beschleunigen, Mitarbeiter unterst\u00fctzen, Dokumente analysieren, Code generieren, Tickets organisieren und repetitive Aufgaben automatisieren. Gleichzeitig f\u00fchren sie neue Risiken ein, die nicht allein durch klassische Anwendungstests bewertet werden k\u00f6nnen. <\/p>\n
Ein Modell kann halluzinieren, eine Anwendung kann den Kontext falsch verarbeiten, ein Agent kann \u00fcberm\u00e4\u00dfige Berechtigungen erhalten und die Integration mit Unternehmensdaten kann zur Offenlegung von Informationen f\u00fchren. Deshalb sollte das Testen von KI-basierten L\u00f6sungen das gesamte System abdecken, nicht nur die vom Modell generierten Antworten. <\/p>\n
Das Testen von KI-basierten L\u00f6sungen ist der Prozess der Bewertung von Systemen, die k\u00fcnstliche Intelligenz in Anwendungen, Prozessen oder Unternehmenswerkzeugen einsetzen.<\/p>\n
In der Praxis testen wir nicht nur das KI-Modell selbst. Wir \u00fcberpr\u00fcfen auch: <\/p>\n
Der Zweck des Testens besteht darin, zu pr\u00fcfen, ob die KI-L\u00f6sung wie vorgesehen funktioniert, keine Daten offenlegt und keine Aktionen ausf\u00fchrt, die die Organisation bei der Implementierung nicht vorgesehen hat.<\/p>\n
In vielen Projekten liegt der Fokus darauf, ob das Modell korrekte Antworten liefert. Das ist wichtig, aber nicht ausreichend. Eine KI-basierte L\u00f6sung besteht aus mehr als nur dem Modell. <\/p>\n
Risiken k\u00f6nnen auftreten bei:<\/p>\n
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 erm\u00f6glichen k\u00f6nnte, Informationen \u00fcber ein Netzwerk offenzulegen. Dies zeigt, dass das Risiko die gesamte Umgebung betrifft, in der KI Organisationsdaten verwendet. <\/p>\n
Der erste Bereich ist die Bewertung der Qualit\u00e4t der vom KI-System generierten Antworten. Das Modell sollte im Einklang mit dem Kontext, der Wissensbasis und dem Zweck der Anwendung antworten. <\/p>\n
W\u00e4hrend des Testens pr\u00fcfen wir:<\/p>\n
Dies ist besonders wichtig, wenn eine KI-L\u00f6sung Kunden, Mitarbeiter, Vertriebsabteilungen, Helpdesks, Personalabteilungen, Compliance- oder technische Teams unterst\u00fctzt.<\/p>\n
KI-basierte L\u00f6sungen arbeiten h\u00e4ufig mit Unternehmensdokumenten, Wissensdatenbanken, Tickets, Vertr\u00e4gen, E-Mails oder Repositories. In diesem Modell muss gepr\u00fcft werden, ob das System die richtigen Daten verwendet und Zugriffsgrenzen nicht \u00fcberschreitet. <\/p>\n
Tests sollten Fragen beantworten wie:<\/p>\n
In RAG-Systemen h\u00e4ngt die Antwortqualit\u00e4t nicht nur vom Modell ab. Sie h\u00e4ngt auch stark davon ab, welche Dokumente abgerufen wurden, wie sie gefiltert wurden und ob der Benutzer tats\u00e4chlich Zugriff darauf haben sollte. <\/p>\n
Sicherheit ist eines der Schl\u00fcsselelemente beim Testen von KI-basierten L\u00f6sungen. Das System kann von einem Benutzer, einem b\u00f6sartigen Dokument, einer manipulierten E-Mail oder aus dem Internet abgerufenen Inhalten manipuliert werden. <\/p>\n
Bei Sicherheitstests pr\u00fcfen wir:<\/p>\n
Prompt Injection ist besonders wichtig in Systemen, die Daten aus externen Quellen abrufen. Ein Angreifer muss keinen b\u00f6sartigen Befehl direkt in das Chat-Fenster eingeben. Die Anweisung kann in einer Datei, Webseite, einem Kommentar oder einer Nachricht versteckt sein, die die KI sp\u00e4ter verarbeitet. <\/p>\n
RAG-Systeme verbinden ein Sprachmodell mit der Wissensbasis einer Organisation. Dies erm\u00f6glicht es der KI, unter Verwendung aktueller Dokumente, Verfahren, Berichte oder interner Daten zu antworten. <\/p>\n
Beim Testen von RAG-Systemen ist es sinnvoll, Folgendes zu pr\u00fcfen:<\/p>\n
Ein gutes RAG-System sollte in der Lage sein zu sagen, dass es die Antwort nicht kennt. Das ist sicherer als eine \u00fcberzeugende, aber falsche Antwort zu generieren. <\/p>\n
KI-Agenten k\u00f6nnen Aktionen ausf\u00fchren, nicht nur Antworten generieren. Sie k\u00f6nnen Nachrichten senden, Tickets erstellen, Daten abrufen, Abfragen ausf\u00fchren, Prozesse starten oder Entwicklertools verwenden. <\/p>\n
Dies ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie Tests durchgef\u00fchrt werden sollten. Ein KI-Agent sollte als ausf\u00fchrbare Systemkomponente behandelt werden, die Kontrolle, Einschr\u00e4nkungen und Aufsicht erfordert. <\/p>\n
Beim Testen von KI-Agenten pr\u00fcfen wir:<\/p>\n
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 f\u00fcr Unternehmen, die KI-L\u00f6sungen implementieren, die mit Gesch\u00e4ftstools verbunden sind. <\/p>\n
Eine KI-L\u00f6sung arbeitet selten eigenst\u00e4ndig. Sie ist normalerweise mit einer Anwendung, API, Datenbank, einem Dateisystem, CRM, ERP, E-Mail, Helpdesk oder Entwicklertools verbunden. <\/p>\n
Deshalb sollten Tests auch Integrationen umfassen.<\/p>\n
Wir \u00fcberpr\u00fcfen unter anderem:<\/p>\n
In vielen F\u00e4llen kommt das Problem nicht vom Modell selbst. Es tritt erst auf, wenn die KI mit Daten, Tools und Unternehmensprozessen verbunden wird. <\/p>\n
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Im Jahr 2025 wurde CVE-2025-32711 f\u00fcr Microsoft 365 Copilot offengelegt. NVD beschrieb es als KI-Command-Injection, die eine Offenlegung von Informationen \u00fcber ein Netzwerk erm\u00f6glichen k\u00f6nnte. <\/p>\n
Dieses Beispiel zeigt, dass KI-L\u00f6sungen mit Zugriff auf Organisationsdaten Tests auf Prompt Injection, Kontextkontrolle, Ausgabefilter und Integrationssicherheit erfordern.<\/p>\n
Im August 2025 beschrieb Anthropic F\u00e4lle von Claude-Missbrauch, einschlie\u00dflich der Verwendung von Claude Code zur Automatisierung von Aufkl\u00e4rung, zum Erlangen von Zugangsdaten und zur Durchf\u00fchrung von Aktionen in den Netzwerken der Opfer. Das Unternehmen wies auch darauf hin, dass KI verwendet wurde, um taktische und strategische Entscheidungen w\u00e4hrend Erpressungsoperationen zu treffen. <\/p>\n
F\u00fcr Organisationen bedeutet dies, dass das Testen von KI-basierten L\u00f6sungen auch Missbrauchsszenarien umfassen sollte. Es ist sinnvoll zu pr\u00fcfen, wie sich das System verh\u00e4lt, wenn ein Benutzer versucht, es auf eine Weise zu verwenden, die \u00fcber den vorgesehenen Zweck hinausgeht. <\/p>\n
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 ausf\u00fchren kann. <\/p>\n
Dies bedeutet, dass das Testen von KI-basierten L\u00f6sungen Berechtigungen, Speicher, Tool-Zugriff, Aktivit\u00e4tsprotokollierung und Kontrolle \u00fcber Agentenentscheidungen umfassen muss.<\/p>\n
Unternehmen konzentrieren sich oft darauf, eine L\u00f6sung schnell zu starten. Tests erscheinen erst, wenn das System bereits von Mitarbeitern oder Kunden verwendet wird. <\/p>\n
Zu den h\u00e4ufigsten Fehlern geh\u00f6ren:<\/p>\n
Eine KI-L\u00f6sung kann w\u00e4hrend einer Demo gut aussehen, sich aber anders verhalten, wenn sie Produktionsdaten, einem ungew\u00f6hnlichen Benutzer oder einem komplexen Gesch\u00e4ftsprozess ausgesetzt ist.<\/p>\n
Tests sollten vor dem Produktionseinsatz, nach wesentlichen Konfigurations\u00e4nderungen und nach der Verbindung der KI mit neuen Datenquellen durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n
Tests sind besonders wertvoll, wenn eine Organisation:<\/p>\n
Der beste Zeitpunkt zum Testen ist vor der Produktion. In dieser Phase ist es m\u00f6glich, die Architektur zu verbessern, Berechtigungen einzuschr\u00e4nken und \u00dcberwachung zu implementieren, ohne kostspielige \u00c4nderungen an einer Live-Umgebung vorzunehmen. <\/p>\n
Bei Cyberforces testen wir KI-basierte L\u00f6sungen aus der Perspektive von Qualit\u00e4t, Sicherheit und Resistenz gegen Missbrauch. Wir \u00fcberpr\u00fcfen nicht nur das Modell, sondern das gesamte System, in dem die KI arbeitet: die Anwendung, Daten, Integrationen, Benutzerrollen, Berechtigungen und Gesch\u00e4ftsprozesse. <\/p>\n
Im Rahmen der Tests k\u00f6nnen wir Folgendes \u00fcberpr\u00fcfen:<\/p>\n
Wir kombinieren Erfahrung in Penetrationstests, Sicherheitsaudits, Red Teaming und Risikoanalyse. Dies erm\u00f6glicht es uns zu bewerten, ob eine KI-basierte L\u00f6sung bereit ist, sicher in einer Produktionsumgebung zu arbeiten. <\/p>\n
Zusammenfassung<\/strong><\/p>\n Das Testen von KI-basierten L\u00f6sungen hilft zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob ein System wie vorgesehen funktioniert, die richtigen Daten verwendet und keine unkontrollierten Risiken f\u00fcr die Organisation schafft.<\/p>\n 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 Gesch\u00e4ftsentscheidungen verbunden ist. <\/p>\n Wenn eine KI-L\u00f6sung eine Organisation unterst\u00fctzen soll, sollte sie vor dem Produktionseinsatz getestet werden. Es reicht nicht aus zu pr\u00fcfen, ob das Modell korrekte Antworten gibt. Das gesamte System muss getestet werden, um zu best\u00e4tigen, dass es unter Bedingungen, die der t\u00e4glichen Nutzung \u00e4hneln, sicher funktioniert. <\/p>\n <\/p>\n Es ist der Prozess der Bewertung von Systemen, die k\u00fcnstliche Intelligenz verwenden. Er umfasst Antwortqualit\u00e4t, Sicherheit, Datenzugriff, Integrationsverhalten, Verhalten von KI-Agenten und Resistenz gegen Manipulation. <\/p>\n Ja. Das Modell ist nur ein Teil des Systems. In der Praxis m\u00fcssen die Anwendung, Datenquellen, Prompts, Integrationen, Benutzerrollen, Berechtigungen und das Verhalten der gesamten L\u00f6sung getestet werden. <\/p>\n Es ist sinnvoll, Chatbots, RAG-Systeme, Copilots, KI-Agenten, LLM-Anwendungen, Code-Generierungstools, pr\u00e4diktive Modelle und KI-L\u00f6sungen zu testen, die mit Unternehmensdaten verbunden sind.<\/p>\n 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. <\/p>\n Der beste Zeitpunkt ist vor dem Produktionseinsatz, nach dem Wechsel des Modells, nach der Verbindung neuer Daten und nach dem Hinzuf\u00fcgen von Integrationen mit Unternehmenssystemen.<\/p>\n <\/p>\n Cyberforces testet Chatbots, RAG-Systeme, KI-Agenten, LLM-Anwendungen und Integrationen unter Verwendung k\u00fcnstlicher Intelligenz. Wir helfen dabei, Fehler zu erkennen, das Risiko von Datenlecks zu reduzieren und KI-L\u00f6sungen f\u00fcr den Produktionseinsatz vorzubereiten. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" KI-basierte L\u00f6sungen werden zunehmend Teil von Gesch\u00e4ftsprozessen. Unternehmen implementieren Chatbots, KI-Assistenten, RAG-Systeme, Copilots, Dokumentenanalyse-Tools und KI-Agenten, die mit Unternehmensanwendungen verbunden sind. Diese Systeme k\u00f6nnen den Kundenservice beschleunigen, Mitarbeiter unterst\u00fctzen, Dokumente analysieren, Code generieren, Tickets organisieren und repetitive Aufgaben automatisieren. Gleichzeitig f\u00fchren sie neue Risiken ein, die nicht allein durch klassische Anwendungstests bewertet werden k\u00f6nnen. Ein […]<\/p>\n","protected":false},"author":25,"featured_media":255758,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[187,194],"tags":[],"class_list":["post-255751","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sicherheit","category-dienstleistungen"],"yoast_head":"\nFAQ<\/strong><\/h2>\n
Was ist das Testen von KI-basierten L\u00f6sungen?<\/strong><\/h3>\n
Unterscheidet sich das Testen einer KI-L\u00f6sung vom Testen des Modells selbst?<\/strong><\/h3>\n
Welche KI-L\u00f6sungen sollten getestet werden?<\/strong><\/h3>\n
Was ist Prompt Injection?<\/strong><\/h3>\n
Wann ist der beste Zeitpunkt, um eine KI-L\u00f6sung zu testen?<\/strong><\/h3>\n
Implementieren Sie eine KI-basierte L\u00f6sung? Pr\u00fcfen Sie, ob sie sicher und wie vorgesehen funktioniert. <\/strong><\/h3>\n