Testovanie AI systému pred nasadením overuje, či rieši úlohu dostatočne spoľahlivo na to, aby sa naň dalo spoľahnúť. Kľúčové je testovať na vlastných reálnych dátach, nie na ukážkových, a vopred si určiť akceptačné kritérium vyjadrené číslom – napríklad požadovaný podiel správnych výstupov alebo maximálny počet chýb určitého typu. Testovacia sada má obsahovať aj hraničné a netypické prípady, pretože práve tie v praxi rozhodujú, a prípady, kde správna odpoveď neexistuje, aby sa overilo, či systém prizná neistotu namiesto vymyslenej odpovede. Užitočné je porovnanie s výsledkom človeka na tej istej vzorke. Výsledky testu zdokumentujte, sú súčasťou technickej dokumentácie a podkladom pre neskoršie porovnanie.
Pozri aj: technická dokumentácia AI systému, monitorovanie AI systému, testovanie pred investíciou.
