Тестирование
ИИ-продуктов

Убедимся, что ваш ИИ-сервис работает предсказуемо, безопасно и в соответствии с бизнес-требованиями

Специалисты компании «Точка качества» помогут проверить качество работы ИИ-продукта, выявить риски и подготовить систему к безопасному запуску или масштабированию. Для этого проводится тестирование модели, данных, бизнес-логики и пользовательских сценариев с применением необходимых методик оценки качества.

Стоимость работ по тестированию ИИ-продуктов рассчитывается индивидуально в зависимости от архитектуры решения, уровня риска и объёма задач.

Оценим качество работы ИИ-продукта, выявим критичные риски и определим, что стоит исправить до выхода к пользователям

Наши инженеры учитывают ключевые направления тестирования ИИ-систем

Качество ответов

Проверка точности, полноты и полезности ответов для пользователя.
Анализ стабильности результатов при разных формулировках запросов.
Контроль соблюдения инструкций, ролей и бизнес-ограничений.
Риски и безопасность

Проверка на токсичные, дискриминационные и нежелательные ответы.
Анализ рисков утечки конфиденциальных данных.
Проверка устойчивости к prompt injection, jailbreak и обходу ограничений.
Надёжность работы

Проверка времени ответа и стабильности под нагрузкой.
Анализ поведения при ошибках API, сбоях интеграций и деградации внешних сервисов.
Проверка устойчивости ИИ-функционала после изменений в модели, промптах или бизнес-логике.
Данные и обучение

Оценка качества и репрезентативности датасетов.
Проверка смещений по ключевым пользовательским сегментам.
Выявление рисков дрейфа данных и модели во времени.
Бизнес-результат

Проверка влияния ИИ на конверсию, скорость обработки обращений и пользовательский опыт.
Формирование понятных метрик качества для продуктовой и управленческой команды.
Подготовка рекомендаций по улучшению качества и снижению рисков.

Почему выбирают наших специалистов по тестированию ИИ-продуктов

Понятные метрики
Разрабатываются критерии качества ИИ-системы, чтобы бизнес видел динамику улучшений и мог принимать решения на основе данных.
Максимальная интеграция
Тестирование ИИ-функционала встраивается в текущие процессы разработки, релизов и контроля качества.
Практический опыт QA
Используются подходы классического тестирования ПО, дополненные проверками моделей, данных и ИИ-рисков.
Подробная отчётность
Настраивается регулярная отчётность с выводами, приоритизацией проблем и рекомендациями по улучшению.
Тестирование ИИ-функционала разных типов
Проверяются чат-боты, ассистенты, генеративные сервисы, ML-модели (Machine Learning - модель машинного обучения) и ИИ-модули внутри цифровых продуктов.
Ориентация на бизнес-риски
Особое внимание уделяется ответам, которые могут повлиять на репутацию бренда, безопасность данных и пользовательское доверие.

Как выстраивается тестирование ИИ-системы

Требования

Изучаются продуктовые сценарии, бизнес-цели, ограничения, типы пользователей и ожидания к качеству ИИ-ответов.
План

Формируется стратегия тестирования, определяются контрольные метрики, риски, объём и сроки работ.
Ресурсы

Готовятся тестовые наборы данных, сценарии, шаблоны проверок и инструменты фиксации результатов.
Тестирование

Проводятся функциональные, пользовательские, нагрузочные и adversarial-проверки ИИ-функционала.
Отчётность

Предоставляется промежуточная отчётность по ходу проекта и итоговый отчёт с рекомендациями по доработкам.

В «Точке качества» тестируются разные виды ИИ-решений

Чат-боты и виртуальные ассистенты;
Генеративные ИИ-сервисы для текста, изображений и внутренних задач;
ML-модели для скоринга, классификации, прогнозирования и рекомендаций;
ИИ-функционал в мобильных приложениях, веб-сервисах и корпоративных системах;
Решения с интеграцией внешних LLM (Large Language Model - Большая языковая модель) API (Application programming interface - интерфейс программирования приложений) и внутренних баз знаний.

Реализуемые задачи:

Аудит ИИ-ассистента перед выводом в продакшен для оценки качества ответов и рисков.
Проверка корпоративного чат-бота на утечки данных и обход ограничений.
Настройка регрессионного тестирования для ИИ-функционала после обновления модели или промптов.
Оценка влияния ИИ-модуля на клиентский опыт, скорость обработки обращений и операционные метрики.
Подготовка процесса постоянного мониторинга качества ИИ-сервиса после запуска.
Валидация бизнес-логики прикладных ИИ-решений: тестирование чат-ботов, автономных агентов и интерфейсов на базе LLM на соответствие функциональным требованиям.

Что получает заказчик:

Понимание реального качества ИИ-продукта и его ограничений.
Карту рисков с приоритетами и рекомендациями по устранению проблем.
Метрики качества, понятные бизнесу, продуктовой команде и техническим специалистам.
Основание для безопасного запуска или масштабирования ИИ-решения

Заказать тестирование

Проверим надежность ИИ-модели

Тема обращения
ФИО
Телефон
Компания
Почта
Ваше сообщение

Нажимая кнопку вы даёте согласие на обработку ваших персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности

Прикрепить файл

Максимальный размер файла 5 МБ

Тестирование
ИИ-продуктов

Наши инженеры учитывают ключевые направления тестирования ИИ-систем

Качество ответов

Риски и безопасность

Надёжность работы

Данные и обучение

Бизнес-результат

Почему выбирают наших специалистов по тестированию ИИ-продуктов

Как выстраивается тестирование ИИ-системы

Требования

План

Ресурсы