AI-systemen testen: waarom QA belangrijker is dan ooit

Artificial Intelligence is allang geen toekomstmuziek meer. AI maakt inmiddels deel uit van de software die we dagelijks ontwikkelen en gebruiken. Het ondersteunt geautomatiseerde besluitvorming en beïnvloedt steeds vaker de gebruikerservaring. Van recommendation engines en copilots tot autonome workflows: AI verandert moderne software in hoog tempo. Tegelijkertijd geldt dat hoe krachtiger deze systemen worden, hoe minder voorspelbaar hun gedrag kan zijn.

In dit artikel bekijken we waarom Quality Assurance verder moet gaan dan traditionele softwarevalidatie om vertrouwen, betrouwbaarheid, veiligheid en effectief AI-risicomanagement te waarborgen.

De verschuiving naar AI

Lange tijd was softwaretesting gebaseerd op een relatief eenvoudige aanname: wanneer je een systeem dezelfde input geeft, zou dat systeem steeds dezelfde output moeten produceren. Traditionele softwaresystemen gedragen zich doorgaans voorspelbaar. Daardoor kunnen teams binnen software testing en QA zich richten op het valideren van logica, het controleren van gebruikersflows en het waarborgen van consistent gedrag binnen duidelijk gedefinieerde scenario's. 

AI-systemen wijken hiervan af. Ze zijn datagedreven, probabilistisch en vaak niet-deterministisch. Dezelfde input kan daardoor tot verschillende resultaten leiden, afhankelijk van bijvoorbeeld de context, de status van het model, opgehaalde informatie of veranderingen in de onderliggende data.

Deze verschuiving verandert fundamenteel hoe we naar softwaretesting kijken. Vanuit QA-perspectief is de belangrijkste vraag daarom niet langer alleen: “Werkt het systeem correct?”, maar vooral: “Gedraagt het systeem zich ook correct onder onzekerheid? Is het veilig, betrouwbaar en blijft het gedrag in de loop van de tijd in lijn met de verwachtingen?”

AI-risico's beheersen

AI-systemen brengen een ander type risico met zich mee. De uitdaging beperkt zich niet langer tot bugs of functionaliteit die niet werkt. Het gaat ook om inzicht krijgen in hoe systemen zich onder echte omstandigheden gedragen, vaak op manieren die moeilijker te detecteren zijn en tegelijkertijd veel grotere gevolgen voor gebruikers kunnen hebben.

Verschillende soorten AI-systemen kunnen bovendien op verschillende manieren falen. Dat betekent dat QA-strategieën niet langer volgens één gestandaardiseerde aanpak kunnen worden ingericht:

• Predictieve systemen kunnen in de loop van de tijd gaan afwijken, hun kalibratie verliezen of zich verschillend gedragen voor verschillende gebruikersgroepen.
• Generatieve en agentic AI-systemen kunnen overtuigende maar onjuiste antwoorden produceren, reageren op kwaadaardige prompts of output genereren die niet langer door de gebruikte brondata wordt ondersteund.
• Agentic systems voegen daar nog een extra complexiteitslaag aan toe. Ze kunnen onbedoelde acties uitvoeren, taken verkeerd afhandelen of beslissingen nemen buiten vooraf vastgestelde grenzen.

Wat deze risico's bijzonder lastig maakt, is dat de ernstigste problemen vaak niet direct zichtbaar zijn. Een kleine onnauwkeurigheid is in veel gevallen minder gevaarlijk dan een systeem dat overtuigend klinkt terwijl het onjuist is, een onveilige actie uitvoert of gedurende langere tijd ongemerkt slechter gaat presteren voor specifieke gebruikersgroepen.

Verder dan validatie

Binnen deze context gaat QA verder dan alleen validatie en krijgt het steeds meer het karakter van risicomanagement. Het doel is niet uitsluitend om te bevestigen dat een systeem binnen een gecontroleerde omgeving correct functioneert, maar ook om te begrijpen, beheersen en continu te evalueren hoe het zich onder echte omstandigheden gedraagt, waar onzekerheid eerder de norm dan de uitzondering is.

Teams richten zich daarom niet meer uitsluitend op codepaden en gebruikersinterfaces. In plaats daarvan wordt naar het volledige systeem gekeken en naar alles wat invloed heeft op het uiteindelijke resultaat. Denk daarbij aan trainings- en evaluatiedata, prompts, retrievalgedrag, interacties tussen tools, human-in-the-loop-beslissingen en het gedrag van het systeem nadat het in productie is genomen. Kwaliteit kan daardoor niet langer losstaand worden beoordeeld, maar alleen door te begrijpen hoe al deze onderdelen in de praktijk met elkaar samenwerken.

Deze ontwikkeling sluit aan bij bestaande richtlijnen uit de industrie, zoals die van het National Institute of Standards and Technology en de Responsible AI-principes van Microsoft. Deze frameworks beschrijven verschillende dimensies die bepalen of AI als betrouwbaar kan worden beschouwd: eerlijkheid, betrouwbaarheid en veiligheid, privacy en security, transparantie, verantwoordelijkheid en inclusiviteit. Elk van deze aspecten vertaalt zich naar concrete kwaliteitskenmerken die QA actief moet toetsen in plaats van als vanzelfsprekend te beschouwen.

QA is daarmee niet langer alleen een laatste controle aan het einde van het ontwikkelproces, maar een continu proces rondom twee belangrijke vragen:

• Is het systeem veilig genoeg om in productie te nemen?
• Blijft het systeem veilig wanneer het eenmaal in productie is?
  
  

AI-testing opnieuw bekijken

Het testen van AI-systemen betekent niet dat traditionele QA-methoden moeten worden vervangen. Het betekent dat deze methoden moeten worden uitgebreid om ook gedrag te kunnen beoordelen waarvoor deterministische systemen nooit zijn ontworpen. De testaanpak verschilt daarom per type systeem, omdat verschillende AI-architecturen ook verschillende risico's, foutpatronen en operationele uitdagingen introduceren.

• Predictieve systemen vereisen validatie van kalibratie en consistentie. Confidence scores moeten daadwerkelijk overeenkomen met de correctheid in de praktijk en niet alleen statistisch acceptabele resultaten opleveren.
• RAG-systemen moeten ervoor zorgen dat antwoorden verbonden blijven aan de opgehaalde informatie en geen ongefundeerde claims of speculatieve antwoorden bevatten die het vertrouwen in het systeem kunnen verminderen.
• Generatieve systemen vragen om actief testen van hallucinatiescenario's, controles op consistentie tussen verschillende varianten en validatie van het gedrag van het model bij dubbelzinnige of adversarial input.
• Agentic systems vereisen validatie van veilig toolgebruik, betrouwbare besluitvorming over meerdere stappen en strikte naleving van operationele grenzen en beperkingen.

Naast het valideren van output moet QA ook verwachtingen valideren. De mogelijkheden, beperkingen en het verwachte gedrag van een systeem moeten duidelijk worden gedefinieerd en vervolgens consequent worden gerespecteerd. Vertrouwen in AI wordt namelijk niet alleen bepaald door wat een systeem produceert, maar ook door de mate waarin dat gedrag op de lange termijn voorspelbaar en uitlegbaar blijft.

Ook security testing in softwareontwikkeling verandert mee. Dat zien we bijvoorbeeld terug in standaarden zoals de OWASP Top 10 for LLM Applications, waarin risico's als prompt injection, onveilige verwerking van output en agent overreach worden benoemd. Dit zijn niet langer randgevallen, maar belangrijke testvereisten voor moderne AI-systemen.

Samen zorgen deze ontwikkelingen ervoor dat QA-teams opnieuw moeten nadenken over zowel de manier waarop AI-systemen worden getest als over wat er precies getest moet worden.

Een van de belangrijkste veranderingen in de manier waarop we naar AI-QA kijken, is het besef dat niet langer alleen een losstaand model wordt getest. Het gaat om een volledig systeem dat bestaat uit verschillende onderling verbonden componenten die elkaar op subtiele en soms moeilijk voorspelbare manieren beïnvloeden.

Moderne AI-applicaties bestaan doorgaans uit modellen, datapipelines en retrievalsystemen. Daarnaast zijn er API's, componenten voor het aansturen van complexe processen, externe tools en mechanismen voor het monitoren van prestaties. Al deze onderdelen kunnen problemen veroorzaken die met traditionele testmethoden mogelijk niet worden ontdekt.

Daarom kan responsible AI ook niet als een losstaand onderwerp worden gezien. Het is nauw verweven met het technische systeem zelf. Ontwikkeling, governance, operationele beheersing en continue monitoring komen samen in één geïntegreerd proces.

Als gevolg daarvan moet QA verder gaan dan traditionele validatie en ook controles op datakwaliteit, observability, tracing, feedbackregistratie en rollbackstrategieën omvatten. Problemen binnen AI-systemen ontstaan namelijk zelden in één afzonderlijk onderdeel, maar juist in de interactie tussen meerdere lagen van het systeem.

De grootste uitdaging is daardoor niet langer alleen het bouwen van een model, maar vooral het veilig, betrouwbaar en verantwoord laten functioneren van het volledige systeem in een productieomgeving.

QA binnen de AI-lifecycle

AI verandert ook het QA-proces zelf. Door AI in te zetten binnen dagelijkse QA-werkprocessen kunnen teams sneller testcases ontwikkelen, eerder risico's identificeren en beter bepalen welk deel van het systeem daadwerkelijk wordt getest.  Dat wordt steeds belangrijker naarmate systemen complexer worden. Hierdoor kunnen veel onderdelen van het testproces aanzienlijk worden versneld.

Deze versnelling brengt tegelijkertijd een belangrijk aandachtspunt met zich mee: ook door AI gegenereerde output moet worden gevalideerd, net als iedere andere systeemoutput. Zonder voldoende controle kan AI fouten juist versterken in plaats van voorkomen. QA wordt daardoor niet alleen verantwoordelijk voor het valideren van AI-systemen, maar ook voor het controleren van de AI-tools die tijdens het testproces worden ingezet.

In de praktijk betekent dit dat QA onderdeel moet worden van de volledige AI-lifecycle, waaronder versioning, continuous integration en deployment, monitoring en feedbackloops. De kwaliteit van een AI-systeem kan niet op één specifiek moment worden gegarandeerd, maar vereist continue evaluatie in productieomgevingen.

Tegelijkertijd krijgen AI-systemen steeds vaker te maken met regelgeving en governance-eisen. Kwaliteit is daardoor niet alleen een technisch vraagstuk, maar ook een kwestie van compliance, verantwoordelijkheid en operationeel vertrouwen. Regelgeving zoals de AI Act en de GDPR stelt bijvoorbeeld eisen aan transparantie, traceerbaarheid, risicomanagement en menselijk toezicht. QA vormt daarmee het onderdeel van het ontwikkelproces waarin deze eisen worden vertaald naar de werking van echte systemen.

Responsible AI-frameworks versterken bovendien het idee dat compliance geen eenmalige controle aan het einde van het proces is, maar een continu proces waarin technische maatregelen, monitoring en documentatie samenkomen. QA maakt governance daarmee meetbaar en aantoonbaar in plaats van uitsluitend theoretisch. Zonder QA blijft compliance een concept; met QA wordt het bewijsbaar.

Tot slot

We bouwen niet langer uitsluitend statische systemen, maar systemen die leren, zich aanpassen en zelfstandig kunnen handelen. Dat maakt ze aanzienlijk krachtiger, maar tegelijkertijd complexer en minder voorspelbaar dan traditionele software. Naarmate AI zich verder ontwikkelt, gaat testen daarom niet langer alleen over het vinden van fouten. Het draait steeds meer om het begrijpen van gedrag, omgaan met onzekerheid, beperken van risico's en het opbouwen van vertrouwen in systemen die in toenemende mate invloed hebben op beslissingen en acties in de praktijk.

Deze ontwikkeling verandert ook de rol van QA zelf. QA-engineers zijn niet langer uitsluitend testers die functionaliteit valideren. Ze ontwikkelen zich steeds meer tot kwaliteitsstrategen, risicoanalisten, systeemdenkers en AI-collaborators. Daarbij moeten zij niet alleen begrijpen hoe systemen technisch werken, maar ook hoe deze systemen zich onder echte omstandigheden gedragen. Binnen AI-systemen is correctheid niet langer binair, maar contextafhankelijk en sterk verbonden met datagedrag, beperkingen van modellen, interacties tussen systeemcomponenten en de impact op gebruikers.

In deze nieuwe realiteit verliest QA niet aan relevantie. Integendeel: het wordt een van de belangrijkste controlepunten binnen de ontwikkellifecycle. QA bepaalt namelijk niet alleen of een systeem technisch werkt, maar uiteindelijk ook of we het systeem kunnen vertrouwen.