Aufgabenbasierte Tests sind entscheidend für KI-Performance

In einer Vorlesungsreihe von Deeplearn 2025 zum Thema „From Prototype to Production: Evaluation Strategies for Agentic Applications“ wurde deutlich, warum Aufgabenbasierte Evaluierungen für die Entwicklung von KI-Systemen unverzichtbar sind. Diese Tests messen die Leistung einer KI in konkreten, realen Anwendungsfällen und liefern damit praxisrelevante Erkenntnisse.

Im Gegensatz zu den weit verbreiteten Benchmark-Tests, die sich auf die allgemeinen Fähigkeiten von Basismodellen konzentrieren, zeigen Aufgabenbasierte Evaluierungen, wie ein System in spezifischen Szenarien tatsächlich funktioniert. Obwohl Benchmarks wichtig sind, um Forschung voranzutreiben und generelle Leistungsprofile zu vergleichen, übersetzen sie selten die Ergebnisse sauber in die Leistung bei konkreten Aufgaben.

Die Erkenntnisse aus der Vorlesung betonen, dass die KI-Forschung dringend mehr Fokus auf solche praxisnahen Tests legen muss, um die tatsächliche Nützlichkeit von Agenten in der Produktion zu verstehen und zu verbessern.