Fehlerquote

Ausführliche Erklärung

Die Fehlerquote ist eine Kennzahl zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Prozessen und Systemen. Sie wird berechnet, indem die Anzahl fehlerhafter Ergebnisse durch die Gesamtzahl aller Vorgänge geteilt wird, und meist als Prozentsatz angegeben. Entscheidend ist dabei, was im jeweiligen Zusammenhang als Fehler gilt – diese Festlegung muss vor der Messung erfolgen, sonst sind Werte aus verschiedenen Quellen nicht vergleichbar.

Bei manueller Datenerfassung gilt branchenübergreifend ein Richtwert von etwa einem Prozent Fehlern je erfasstem Feld; Ursachen sind Tippfehler, Zahlendreher, Übertragungsfehler und Unterbrechungen. Mit jedem zusätzlichen manuell erfassten Feld steigt die Wahrscheinlichkeit, dass ein ganzer Datensatz mindestens einen Fehler enthält – deshalb lohnt sich Automatisierung vor allem bei Vorgängen mit vielen Einzelangaben.

Bei KI-Systemen hängt die Fehlerquote stark von der Aufgabe ab und lässt sich nicht pauschal angeben. Eng umgrenzte Aufgaben wie die Prüfung gleichartiger Bauteile oder das Auslesen standardisierter Formulare erreichen Fehlerquoten im Bereich von Zehntelprozent (siehe Erkennungsquote). Offene Faktenfragen an allgemeine Chatbots liegen um Größenordnungen darüber: Ein Audit von NewsGuard über zehn führende Modelle ergab für August 2025 einen Anteil von 35 Prozent Antworten mit Falschbehauptungen gegenüber 18 Prozent im August 2024, wobei die Spanne zwischen den einzelnen Modellen von 10 bis rund 57 Prozent reichte (Stand: Oktober 2026). Solche erfundenen Angaben werden als Halluzination bezeichnet.

In der Modellentwicklung ist die Fehlerquote (englisch Error Rate) das Gegenstück zur Genauigkeit (Accuracy) und wird auf zurückgehaltenen Testdaten gemessen, um zu prüfen, ob ein Modell auch auf unbekannten Fällen funktioniert. Für einzelne Anwendungsgebiete gibt es eigene, nicht austauschbare Fehlerkennzahlen – in der Spracherkennung etwa die Word Error Rate. Eine Fehlerquote aus einem Benchmark lässt sich deshalb nicht ohne Weiteres auf den eigenen Datenbestand übertragen.

Für betriebliche Entscheidungen zählt neben der Höhe vor allem die Art der Fehler. Ein automatisiertes System arbeitet gleichmäßiger als ein Mensch, kann aber bei fehlerhaften Regeln oder Trainingsdaten systematisch in dieselbe Richtung irren – und solche Fehler fallen in Stichproben schlechter auf als zufällige. Die Fehlerquote ist daher immer zusammen mit der Schwere der möglichen Folgen und der Datenqualität zu beurteilen.