AI-benchmarks: Hvorfor de kan vildlede – og koste dyrt

En ny omfattende akademisk gennemgang har sat spot på et overset problem: De AI-benchmarks, som mange virksomheder bruger til at vurdere og sammenligne AI-løsninger, er ofte fejlbehæftede og mangelfulde. Det kan føre til, at ledere træffer beslutninger på et forkert grundlag – med risiko for både økonomiske tab og skader på omdømmet. For danske CTO’er, AI-leads og digitaliseringschefer er det en advarsel, der ikke kan ignoreres.

Benchmarks er blevet et fast holdepunkt, når leverandører skal vurderes. Men hvis tallene ikke afspejler virkeligheden, kan det få store konsekvenser. Her dykker vi ned i, hvordan fejl i AI-benchmarks opstår, hvad det betyder for forretningen, og hvordan du som beslutningstager kan beskytte din organisation.

Hvad er problemet med AI-benchmarks?

Studiet ‘Measuring what Matters: Construct Validity in Large Language Model Benchmarks’ analyserede hele 445 benchmarks fra førende AI-konferencer. Eksperterne fandt svagheder i næsten alle artikler, hvilket underminerer pålideligheden af de resultater, virksomheder ofte baserer store investeringer på. Kernen i problemet er det, forskerne kalder ‘construct validity’ – altså om testen faktisk måler det, den påstår. Hvis et benchmark ikke præcist måler fx ‘sikkerhed’ eller ‘robusthed’, kan en høj score være misvisende og i værste fald føre til fejlslagne AI-projekter.

Det er ikke kun teori. Studiet viser, at nøglebegreber ofte er vagt defineret eller slet ikke operationaliseret. Det kan føre til dårligt underbyggede videnskabelige påstande, misvisende forskning og forkerte forretningsvalg. Når leverandører konkurrerer om kontrakter ved at fremhæve flotte benchmarks, stoler ledere på, at tallene er et reelt udtryk for forretningsværdi. Men den tillid kan være malplaceret.

Eksempler på fejlslagne benchmarks i praksis

Forestil dig en forsyningsvirksomhed, der vælger et AI-system baseret på høje benchmarks for ‘harmlessness’. Hvis definitionen af ‘harmlessness’ er uklar eller forskellig fra virksomhedens egne krav, kan systemet vise sig at være risikabelt i praksis. I finanssektoren kan et benchmark, der ikke tester for reelle risici, føre til store tab, hvis modellen fejler under uforudsete markedsforhold.

Offentlige organisationer kan også blive ramt. Hvis en kommune investerer i AI til sagsbehandling på baggrund af flotte benchmarks, men uden at undersøge om dataene matcher lokale forhold, kan det føre til fejlinvesteringer og politisk kritik. Et konkret eksempel: En større dansk bank implementerede et AI-system til kreditvurdering, der scorede højt på et internationalt benchmark. Men da modellen blev testet på danske kundedata, viste den sig at overse lokale risikofaktorer – og banken måtte justere hele sin risikomodel efterfølgende.

Fire typiske faldgruber i AI-benchmarks

• Uklare definitioner: Næsten halvdelen af benchmarks bruger begreber, der enten er vagt defineret eller omdiskuteret. Det gør det svært at sammenligne resultater på tværs af leverandører.
• Manglende statistisk grundighed: Kun 16% af benchmarks bruger statistiske tests. Dermed kan små forskelle mellem modeller være tilfældige – ikke reelle.
• Dataforurening: Mange benchmarks indeholder spørgsmål, som AI-modellen allerede har set i træningen. Det betyder, at modellen måske bare genkender svaret, fremfor at løse opgaven reelt.
• Ikke-repræsentative datasæt: Over en fjerdedel af benchmarks bruger bekvemmelighedsdata, der ikke matcher de udfordringer, virksomheden faktisk står med.

Konkrete konsekvenser for forretningen

For en IT-arkitekt eller CTO kan fejlagtige benchmarks føre til, at man vælger en løsning, der ikke performer i praksis. Det kan betyde spildte investeringer, ineffektive arbejdsgange eller endda sikkerhedsbrister. I den offentlige sektor kan det føre til fejlinvesteringer, der rammer borgerne direkte og skader tilliden til digitalisering.

Eksempel: En kommune indførte AI til borgerhenvendelser baseret på et benchmark, der viste høj ‘hjælpsomhed’. Men i praksis viste det sig, at modellen kun fungerede godt på standardspørgsmål – ikke på de komplekse sager, der fylder mest i hverdagen. Kommunen måtte derfor tilpasse både datasæt og evalueringsmetoder for at få reelt udbytte.

Sådan kan du validere AI internt

Det vigtigste råd fra forskerne er klart: Offentlige benchmarks kan ikke stå alene. Virksomheder skal supplere med egne, domænespecifikke tests. Her er nogle konkrete metoder:

• Definér præcist, hvad du vil måle: Hvad betyder ‘nøjagtighed’ eller ‘hjælpsomhed’ i din kontekst? Lav en operationel definition, der matcher dine forretningsmål.
• Byg egne datasæt: Brug data fra din egen drift, så testen afspejler de reelle udfordringer og cases, du står med.
• Fejlanalyse: Undersøg ikke kun hvor ofte modellen fejler, men også hvordan og hvorfor. Er fejlene alvorlige eller ligegyldige?
• Statistisk validering: Brug usikkerhedsestimater og statistiske tests, så du kan skelne mellem reelle forskelle og tilfældigheder.

Stil de rigtige spørgsmål til leverandører

Når leverandører præsenterer flotte benchmarks, bør du som CTO eller AI-lead spørge:

• Hvordan er benchmarket defineret? Matcher det vores behov?
• Er datasættet repræsentativt for vores domæne?
• Er der risiko for dataforurening?
• Er resultaterne statistisk signifikante?
• Hvordan performer modellen på vores egne data?

Governance og kontrol: Sådan beskytter du din organisation

ISO/IEC 42001:2023 anbefaler fem principper for ansvarlig AI: ansvarlighed, fairness, transparens, sikkerhed og mulighed for indsigelse. Ved at bygge governance op omkring disse principper, kan du sikre, at AI-løsninger ikke kun lever op til benchmarks, men også til virksomhedens og samfundets krav.

Indfør løbende intern validering, og sørg for, at både teknikere og beslutningstagere forstår, hvad tallene betyder. Overvej at inddrage eksterne eksperter eller samarbejde med andre virksomheder for at dele erfaringer og best practices.

Snillds anbefalinger til danske virksomheder

Hos Snilld hjælper vi organisationer med at udvikle og validere egne benchmarks, der matcher netop deres forretningsmål og risikoprofil. Vi rådgiver om, hvordan du kan:

• Udforme domænespecifikke tests med egne data
• Implementere governance og kontrolmekanismer
• Træne både teknikere og ledere i kritisk brug af benchmarks
• Opbygge et evalueringsmiljø, hvor fejl bliver en læringsmulighed

Konklusion: Mål det, der betyder noget for dig

AI-benchmarks kan være nyttige – men kun hvis de er relevante og valide for netop din organisation. Lad dig ikke forføre af flotte tal, men stil de kritiske spørgsmål og byg din egen evalueringsramme. Det er den eneste sikre vej til at undgå dyre fejlinvesteringer og sikre, at AI skaber reel værdi. Og husk: Hvis du er i tvivl, så spørg – vi hjælper gerne med at gøre tallene til virkelighed.

Kilder:

• https://www.artificialintelligence-news.com/news/flawed-ai-benchmarks-enterprise-budgets-at-risk/
• https://www.artificialintelligence-news.com/news/flawed-ai-benchmarks-enterprise-budgets-at-risk/
• https://neurips.cc/virtual/2025/poster/121477
• https://www.artificialintelligence-news.com/news/flawed-ai-benchmarks-enterprise-budgets-at-risk/
• https://www.iso.org/standard/42001

Målgruppens mening om artiklen

Anders, CTO i mellemstor dansk produktionsvirksomhed:
Jeg giver artiklen 92. Den rammer plet i forhold til de udfordringer, jeg selv oplever, når vi skal vælge AI-løsninger. Jeg synes, den er meget konkret og giver gode råd til, hvordan man kan supplere benchmarks med egne tests. Det er præcis den slags kritisk tilgang, vi har brug for i branchen.

Camilla, AI-lead i større finansiel virksomhed:
Jeg giver artiklen 85. Den er relevant og sætter fokus på et problem, vi ofte overser, især i finanssektoren hvor vi stoler alt for meget på internationale benchmarks. Jeg kunne dog godt have ønsket mig endnu flere konkrete eksempler fra finansverdenen, men overordnet er det en vigtig artikel.

Jonas, digitaliseringschef i dansk kommune:
Jeg giver den 95. Artiklen rammer virkelig de problemstillinger, vi står med i det offentlige, hvor vi ofte bliver præsenteret for flotte tal uden at forstå, hvad de egentlig dækker over. Jeg kan især bruge de anbefalinger, der handler om at bygge egne datasæt og lave intern validering.

Signe, IT-arkitekt i større dansk energiselskab:
Jeg giver den 88. Det er en stærk artikel, der får mig til at reflektere over vores egne processer. Det er vigtigt, at vi ikke bare køber ind på leverandørernes præsentationer, men faktisk udfordrer dem på data og metode. Jeg savner dog lidt mere om, hvordan man konkret kan operationalisere egne benchmarks.

Michael, CIO i international logistikvirksomhed:
Jeg giver artiklen 80. Den er absolut relevant og rammer mange af de faldgruber, jeg selv har set i praksis. Dog synes jeg, at artiklen bliver lidt langtrukken og kunne være mere skarp på de vigtigste pointer. Men budskabet om at supplere benchmarks med egne tests er spot on.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af FLUX.1.1 Pro fra Black Forest Labs.