Wat is A/B Testing voor AI? - Uitleg & Betekenis

Definitie

A/B testing voor AI is het systematisch vergelijken van twee of meer AI-varianten (modellen, prompts, parameters) op echte gebruikers om te bepalen welke beter presteert op business metrics zoals conversie, tevredenheid of nauwkeurigheid.

Technische uitleg

Klassieke A/B testing uit web- en productontwikkeling wordt toegepast op AI: variant A (oud model) vs. variant B (nieuw model). Bij LLMs: prompt A vs. prompt B, of GPT-4 vs. Claude. Uitdagingen: lange feedback loops (user actions), non-stationariteit, en meerdere metrics. Tools: Statsig, Eppo, GrowthBook, of custom experimentplatforms. Multi-armed bandits kunnen traffic dynamisch alloceren. Shadow deployment test eerst zonder impact. Statistical significance en sample size zijn cruciaal.

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions bouwt A/B test infrastructure voor AI-rollouts. We helpen klanten met experiment design, statistische power en juiste metrics. Voor LLM- en chatbot-projecten testen we prompt-varianten en modelkeuzes voordat we volledig overstappen.

Praktische voorbeelden

• Een supportbot waar variant A (oude prompt) en B (nieuwe RAG-prompt) naast elkaar draaien; B wint op klanttevredenheid.
• Een aanbevelingssysteem dat A/B test op een nieuw rankingmodel; conversion lift van 8% leidt tot rollout.
• Een LLM-chatbot waar drie prompt-strategieën worden getest; de winnaar wordt gepromoved naar productie.

Gerelateerde begrippen