OpenAI stellt ein KI Evaluierungsteam für Unternehmen auf, das Firmen hilft, Abläufe wie Rückerstattungen oder Code-Migration mit KI zu verbessern. Der Fokus liegt auf Voice-AI, mehrschrittigem Denken und klaren Messungen der Modellleistung. Ziel ist es, Qualität zu definieren, Lücken zu schließen und Ideen schneller produktiv zu machen. Ein OpenAI-Ingenieur gab bekannt, dass das Unternehmen eine neue Einheit mit dem Namen Applied Evals aufbaut. Diese Gruppe unterstützt Firmen dabei, komplexe Prozesse mit KI zu verfeinern, etwa bei Rückerstattungsanfragen oder beim Umzug von Code. Geleitet wird das Team von Shyamal Anadkat. Laut Stellenausschreibung liegt die Vergütung zwischen 255.000 und 325.000 US-Dollar plus Aktienanteile. Das neue Angebot zeigt, wie sehr sich die Arbeit an KI verschiebt: weg vom reinen Modellbau hin zu präzisen Messungen, praktischen Anwendungen und enger Zusammenarbeit mit Fachexperten. Genau hier setzt ein KI Evaluierungsteam für Unternehmen an.

Warum ein KI Evaluierungsteam für Unternehmen jetzt zählt

Evals prüfen, was ein Modell wirklich kann. Anadkat nennt das „den kritischsten Teil beim Bau von KI-Produkten“. Lange war die Frage: Funktioniert das Modell oder nicht? Heute geht es um Kontext, Aufgabenketten und konkrete Qualitätskriterien. Unternehmen wollen nicht nur ein starkes Modell. Sie brauchen Nachweise, dass es in ihren Abläufen verlässliche Ergebnisse liefert. Branchenkenner sehen eine Talentverschiebung. Firmen haben viele Jahre vor allem Menschen eingestellt, die Modelle bauen und trainieren. Nun rücken Fachleute mit „realer, tiefer, gelebter Expertise“ in den Vordergrund. Sie definieren, welche Fragen ein System stellen muss, welche Daten zählen, und woran „gut“ in einer Anwendung messbar ist. Ein KI Evaluierungsteam für Unternehmen bündelt dieses Wissen, übersetzt es in Testreihen und schließt so die Lücke zwischen Forschung und Produkt.

Was sind Evals – und was leisten sie?

Evals sind strukturierte Bewertungen der Modellfähigkeiten. Sie zeigen, wo ein System stark ist, wo es versagt und welche Änderungen wirken. Das betrifft Genauigkeit, Robustheit, Kontextverständnis und mehrschrittiges Denken.

Vom Daumen hoch zum Kontext

Laut Michael Jacobides von der London Business School haben sich Evals weiterentwickelt: weg von einem einfachen „Daumen hoch oder runter“, hin zu mehr Kontext und den richtigen Fragen. Der Unterschied ist groß. Ein einfaches Gutachten sagt: „Antwort korrekt.“ Ein kontextuelles Eval fragt: „War die Antwort korrekt für diesen Fall, mit diesen Daten, in dieser Reihenfolge von Schritten?“ So lassen sich Fehlerquellen gezielt finden und beheben.

Was „gut“ bedeutet

Offene Kriterien reichen nicht. Teams brauchen klare Definitionen von Qualität für einen bestimmten Anwendungsfall: Welche Metriken zeigen Fortschritt? Welche Fehler sind kritisch? Wie sieht ein reproduzierbarer Test aus? Applied Evals will genau hier ansetzen und „definieren, wie gut aussieht“. Das schafft gemeinsame Standards für Produktteams, Forschung und Kunden.

Applied Evals bei OpenAI: Auftrag und Fokus

Das Team hilft Unternehmen, Arbeitsabläufe mit KI zu verbessern. Genannt werden zwei Beispiele:

Rückerstattungen strukturieren und prüfen

Code von A nach B migrieren

Dazu kommen zwei technische Schwerpunkte:

Voice-AI

Mehrschrittiges Denken (Multi-Step Reasoning)

Beispiele aus der Praxis

– Rückerstattungen: Ein System sammelt Belege, ordnet sie, prüft Regeln und schlägt Entscheidungen vor. Evals messen, ob das System alle Schritte korrekt ausführt und Ausnahmen sauber behandelt. – Code-Migration: Ein Tool analysiert Module, überträgt Funktionen und testet Verhalten. Evals kontrollieren Genauigkeit und Vollständigkeit, etwa bei Abhängigkeiten oder Edge Cases. – Voice-AI: Ein Sprachsystem versteht Anfragen, führt Aktionen aus und fragt nach, wenn Informationen fehlen. Evals prüfen Verstehen, Reaktionszeit und Fehlerbehandlung. – Mehrschrittiges Denken: Komplexe Aufgaben verlangen logisch verknüpfte Schritte. Evals testen, ob das System Teilschritte erkennt, sauber begründet und zum Ziel kommt.

Teamaufbau: Generalisten zuerst, dann Spezialisten

Anadkat plant den Start mit Generalisten. Danach sollen Spezialisten für bestimmte Felder hinzukommen – etwa Softwareingenieure für Code-Aufgaben. Wenn die Nachfrage steigt, könnten auch Profile aus den Geisteswissenschaften folgen, zum Beispiel für Schreibaufgaben. Wichtig ist „gelebte Expertise“. Menschen, die in einem Bereich lange gearbeitet haben, erkennen, worauf es ankommt, welche Fehler relevant sind und wie man Qualität misst. Die Stellenausschreibung nennt eine Vergütung von 255.000 bis 325.000 US-Dollar plus Aktien. Das unterstreicht, wie strategisch die Rolle ist. Die Aufgabe verlangt Technikverständnis, Produktdenken und Praxiserfahrung. Genau diese Mischung braucht ein KI Evaluierungsteam für Unternehmen, damit es Tests nicht nur entwirft, sondern in produktive Verbesserungen übersetzt.

So arbeitet das Team mit Kunden

Applied Evals richtet sich ausschließlich an Geschäftskunden. Es arbeitet getrennt von Teams, die an verbraucherorientierten Angeboten wie Apps oder Beratung arbeiten. Das Team unterstützt Firmen, die die Entwicklerplattform von OpenAI nutzen. Ziel ist es, gemeinsam Evals für konkrete Fälle zu entwerfen und einzusetzen. Applied Evals stimmt Prioritäten mit Vertriebs- und Business-Teams ab. Entscheidend sind Kundenbedarf und Stellen, an denen Modelle noch unterperformen. Als KI Evaluierungsteam für Unternehmen identifiziert die Gruppe Lücken, setzt Messpunkte und begleitet die Umsetzung in den Prozess. So entsteht ein Kreislauf: messen, verbessern, erneut messen – bis Leistung und Wirtschaftlichkeit passen.

Der Talent-Shift im Überblick

Mehrere Stimmen machen den Wandel greifbar: – Michael Jacobides betont, dass Evals heute kontextsensitiver sind. Es zählt nicht nur das Ergebnis, sondern die richtige Fragestellung. – Justin Farris von Read AI sagt, es gebe vielleicht nur „hundert Menschen weltweit“, die ein Frontier-Modell führen könnten – aber enorm viel Arbeit, um diese Modelle wirklich nutzbar zu machen. – Tanmai Gopal von PromptQL beobachtet, dass KI von allgemeinen Anwendungen zu spezifischen Use Cases wandert. In der Praxis wird die Bewertung von „gut“ oder „schlecht“ dadurch feiner und nuancierter. Diese Aussagen zeigen: Ohne klare Evals bleibt Leistung vage. Mit Evals wird Nutzen sichtbar. Unternehmen können gezielt investieren, statt auf Verdacht zu optimieren.

Woran gute Evals erkennbar sind

1. Klare Zieldefinition

Ein gutes Eval beginnt mit einer präzisen Frage: Welches Problem lösen wir? Welche Qualität erwarten wir? Welche Fehler sind kritisch?

2. Relevante Szenarien

Tests müssen die echten Fälle der Nutzer abbilden: typische Anfragen, Ausnahmen, fehlende Daten, Zeitdruck.

3. Messbare Kriterien

Metriken müssen greifbar sein: Genauigkeit, Abdeckung, Latenz, Fehlerrate in bestimmten Schritten, Wiederholbarkeit.

4. Iteration

Evals sind kein einmaliger Check. Teams verbessern Modelle, Workflows und Prompts und messen erneut. Fortschritt wird dokumentiert.

5. Zusammenarbeit

Fachleute und Entwickler arbeiten zusammen. Die einen kennen die Domäne, die anderen das Modell. Beide legen fest, was „gut“ ist und wie man es misst.

Wie Unternehmen konkret vorgehen können

Auch ohne tiefe Vorkenntnisse können Firmen ansetzen. Die folgenden Schritte passen zu den Zielen von Applied Evals und helfen, Projekte zu strukturieren:

Prozess wählen: Einen klar abgegrenzten Ablauf nehmen, etwa Rückerstattungen oder die Migration eines Moduls.

Qualität definieren: Kriterien festlegen – zum Beispiel Vollständigkeit, Fehlerquote, Zeit bis zum Ergebnis.

Beispieldaten sammeln: Reale Fälle mit und ohne Ausnahmen. Sensible Daten schützen.

Evals entwerfen: Prüfpfade und Metriken anlegen, die jeden Schritt bewerten.

Pilot starten: Klein beginnen, Ergebnisse messen, Engpässe identifizieren.

Iterieren: Prompts, Workflows und Rollen verteilen, erneut testen.

Skalieren: Erst ausrollen, wenn die Metriken stabil sind und der Nutzen belegt ist.

Mit dieser Routine können Teams die Arbeit von Applied Evals gut begleiten. Ein KI Evaluierungsteam für Unternehmen wird schneller Wirkung zeigen, wenn die Grundlagen im Betrieb stimmen.

Praxisfelder: Voice, Reasoning, Rückerstattungen, Code

Applied Evals will Voice-AI und mehrschrittiges Denken besonders anschauen. Das macht Sinn: Sprache ist unklar, eine Aufgabe oft mehrteilig. Genau hier zeigt sich, ob ein System robuste Entscheidungen trifft. – Voice-AI: Ein System muss verstehen, wie Menschen sprechen, auch mit Pausen, Umgangssprache oder vagen Wünschen. Evals prüfen, ob das gelingt und wie das System nachfragt. – Reasoning: Komplexe Probleme bestehen aus Teilschritten. Evals messen, ob das Modell richtig plant, Zwischenergebnisse korrekt nutzt und Fehler früh erkennt. – Rückerstattungen: Regeln sind konkret, Ausnahmen häufig. Evals helfen, beides sauber abzubilden. – Code-Migration: Eine kleine Ungenauigkeit kann große Folgen haben. Evals decken Lücken und Inkompatibilitäten auf.

Rolle von Forschung und Produkt

OpenAI begann als Forschungslabor und baute dann ein Produkt. Nun soll Forschung enger mit Produktteams arbeiten, um gemeinsam zu definieren, was „gut“ in der Anwendung bedeutet. Applied Evals steht für diese Brücke. Das Team startet klein und wächst mit der Nachfrage. Es konzentriert sich auf Geschäftskunden und arbeitet unabhängig von den verbraucherorientierten Einheiten wie Apps oder Beratung. Diese klare Trennung hilft bei der Priorisierung. Mit Verkauf und Business Development ordnet das Team Themen nach Kundenbedarf und dort, wo die Modelle noch nicht überzeugen. So fließen Ressourcen in die Bereiche mit dem größten Hebel.

Was die Entwicklung für den Markt bedeutet

Der Schritt bestätigt, was viele spüren: Es gibt wenige Menschen, die die modernsten Modelle bauen können. Es gibt aber sehr viele offene Fragen, wenn es darum geht, diese Modelle in alltägliche Arbeit umzusetzen. Genau dort entfaltet ein KI Evaluierungsteam für Unternehmen Wirkung. Es macht Leistung messbar, reduziert Risiko und beschleunigt den Weg vom Prototyp zum Nutzen. Für Unternehmen heißt das: – Echte Fälle statt generischer Benchmarks priorisieren. – Qualität konkret definieren, nicht nur allgemein. – Interdisziplinär arbeiten: Fachlichkeit und Technik zusammenbringen. – Mit kleinen, beweisbaren Schritten starten und skalieren. Wer so vorgeht, spart Zeit und Geld – und lernt schneller, wo KI heute schon zuverlässig hilft. Der Aufbau von Applied Evals zeigt: Die Branche bewegt sich von generischen Versprechen hin zu spezifischen Ergebnissen. Mit klaren Evals, Fachexpertise und enger Zusammenarbeit zwischen Forschung, Produkt und Kunden lassen sich KI-Projekte prüfen, gezielt verbessern und sicher ausrollen. Für Firmen, die den nächsten Schritt gehen wollen, ist ein KI Evaluierungsteam für Unternehmen der Hebel, um aus Potenzial verlässlichen Nutzen zu machen. (pSource: https://www.businessinsider.com/openai-new-applied-evals-team-signal-ai-talent-shift-2025-9)

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