{"id":82223,"date":"2021-11-17T05:00:00","date_gmt":"2021-11-17T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.applause.com\/blog\/5-best-practices-beim-testen-von-ki\/"},"modified":"2025-07-21T11:29:39","modified_gmt":"2025-07-21T15:29:39","slug":"5-best-practices-beim-testen-von-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.applause.com\/de\/blog\/5-best-practices-beim-testen-von-ki\/","title":{"rendered":"5 Best Practices beim Testen von KI-Anwendungen"},"content":{"rendered":"<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_flex_section preset--module--divi-section--31615dad-3f88-477f-a866-c2b40c889be5\"><div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_flex_row\"><div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et-last-child et_flex_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough et_flex_column_24_24 et_flex_column_24_24_tablet et_flex_column_24_24_phone et_flex_column_24_24_phoneWide et_flex_column_24_24_tabletWide et_flex_column_24_24_widescreen et_flex_column_24_24_ultraWide\"><div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_flex_module preset--module--divi-text--4564d33f-bb24-4931-8445-a739e42249ca\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>5 Best Practices beim Testen von KI-Anwendungen<\/h1>\n<p dir=\"ltr\">Mit der Ank\u00fcndigung des weltweit ersten rechtlichen Rahmens zur Regulierung k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI), dem\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/legal-content\/EN\/TXT\/?qid=1623335154975&amp;uri=CELEX%3A52021PC0206\">europ\u00e4ischen Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>\u00a0im April 2021, ist jetzt ein guter Zeitpunkt f\u00fcr Entwickler, ihre Strategien zum Testen von AI-Anwendungen zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Dank der anstehenden \u00c4nderungen wurde die Gruppe der Stakeholder, die sich f\u00fcr deine Testergebnisse interessiert, gr\u00f6\u00dfer und aktiver. Der Einsatz ist hoch. Das liegt nicht zuletzt daran, dass Verst\u00f6\u00dfe gegen dieses Gesetz teurer sind als die gegen die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). Aus Gr\u00fcnden der Transparenz m\u00fcssen die Metriken bestimmter KI-Typen den Nutzern zug\u00e4nglich gemacht werden. Funktionstests sollten also unbedingt korrekt ablaufen.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Basierend auf dem\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/go.applause.com\/5-steps-to-train-and-test-your-ai-algorithm.html\" rel=\"noopener\" data-href=\"https:\/\/go.applause.com\/5-steps-to-train-and-test-your-ai-algorithm.html\">Applause Leitfaden KI-Algorithmen trainieren und testen in 5 Schritten<\/a>, wird in diesem Artikel zusammengefasst, wie Entwickler KI-Anwendungen in Vorbereitung auf die neue \u00c4ra der KI-Normen testen sollten. Bevor wir zu den f\u00fcnf Best Practices \u00fcbergehen, sollte jedoch jeder verstehen, wie das europ\u00e4ische Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz die Arbeit der KI-Entwickler beeinflussen wird.<\/p>\n<h3><strong>Der Gesetzesentwurf der EU<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Im vorgeschlagenen Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz unterliegen nicht alle KI-Systeme denselben Regeln. Der Verordnungsentwurf sieht vor, KI-Systeme anhand ihres Risikos f\u00fcr die Gesellschaft in vier Kategorien zu unterteilen und rechtlich zu behandeln:<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">Systeme mit unzumutbarem Risiko (wie Dark Pattern-KI, biometrische Identifikationssysteme mit Fernzugriff in Echtzeit und Social Scoring-Mechanismen) sind vollst\u00e4ndig verboten.<\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">Systeme mit hohem Risiko (wie in der Strafverfolgung, bei der Mitarbeiterverwaltung, dem Betrieb kritischer Infrastruktur, biometrischer Identifikation in nicht \u00f6ffentlichen R\u00e4umen und Grenzkontrollen) werden stark reguliert.<\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">Systeme mit begrenztem Risiko (wie Deepfakes, Chatbots und Emotionserkennungssysteme) unterliegen bestimmten Offenlegungspflichten<\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">Systeme mit minimalen Risiken (wie KI-gest\u00fctzte Videospiele und Spamfilter) unterliegen keinen Anforderungen. Die Entwickler werden jedoch angehalten, Codes of Conduct auszuarbeiten.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\">Das bedeutet, dass gem\u00e4\u00df dem europ\u00e4ischen Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz haupts\u00e4chlich KI-Systeme mit hohem Risiko zahlreichen Anforderungen gen\u00fcgen m\u00fcssen. Wird der Gesetzesentwurf durchgebracht, m\u00fcssen alle weltweit entwickelten KI-Systeme mit hohem Risiko, die auf dem europ\u00e4ischen Markt vertrieben werden, mit der CE-Kennzeichnung (Conformit\u00e9 Europ\u00e9enne) versehen werden. Dieses EU-Logo erhalten Produkte, die bestimmten Sicherheitsvorschriften gen\u00fcgen. Dazu m\u00fcssen die Systeme mit hohem Risiko den Vorgaben bez\u00fcglich menschlicher Aufsicht, Transparenz, Cybersicherheit, Risikomanagement, Datenqualit\u00e4t, \u00dcberwachung und Meldepflichten gen\u00fcgen.<\/p>\n<h3><strong>Das m\u00fcssen KI-Entwickler beachten<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Die wichtigste Erkenntnis aus diesem Artikel ist wohl, dass das europ\u00e4ische Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz die KI-Entwicklung nicht allein in Europa, sondern weltweit beeinflussen kann. Der Gesetzesentwurf gilt n\u00e4mlich nicht nur f\u00fcr alle KI-Systeme auf dem europ\u00e4ischen Markt, sondern auch f\u00fcr die Systeme, deren Output in der EU verwendet wird. Der sogenannte\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/scholarship.law.columbia.edu\/books\/232\/\">Br\u00fcssel-Effekt<\/a>\u00a0wird daf\u00fcr sorgen, dass viele Tech-Entwickler au\u00dferhalb der EU das europ\u00e4ische Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz einhalten m\u00fcssen, wenn sie auf den europ\u00e4ischen Markt m\u00f6chten.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Auch wenn Entwickler nichts mit Europa zu tun haben, sind sie m\u00f6glicherweise indirekt vom europ\u00e4ischen Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz betroffen. EU-Vorschriften stellen h\u00e4ufig eine globale Grundsatzentscheidung dar, \u00e4hnlich wie die DSGVO, die entsprechende Datenschutzgesetze in L\u00e4ndern wie den USA, Chile und Indien beeinflusste. Margrethe Vestager, Executive Vice President von \u201eA Europe Fit for the Digital Age\u201c glaubt, dass das europ\u00e4ische Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz da keine Ausnahme ist. In einer\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/ec.europa.eu\/commission\/presscorner\/detail\/en\/IP_21_1682\">Pressemitteilung<\/a>\u00a0erkl\u00e4rt sie: \u201e Mit diesen wegweisenden Vorschriften steht die EU an vorderster Front bei der Entwicklung neuer weltweiter Normen.\u201c<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Wissen Unternehmen nicht genau, ob der Output ihrer KI in der EU genutzt wird, sollte Vorsicht walten lassen, denn die Nichteinhaltung der Regeln kann Strafen in H\u00f6he von bis zu 30 Millionen Euro oder 6 % des Jahresumsatzes des Unternehmens nach sich ziehen. Aus der Vergangenheit wissen wir, dass die EU Rechtsverst\u00f6\u00dfe streng ahndet. Google wurde im vergangenen Jahr wegen Versto\u00df gegen die DSGVO mit einer Strafe in H\u00f6he von 50 Millionen Euro belegt. Und das war nur eine der 220 verh\u00e4ngten Strafen f\u00fcr DSGVO-Verst\u00f6\u00dfe innerhalb der ersten 10 Monate des Jahres 2020. Zahlreiche Unternehmen untersch\u00e4tzten den Aufwand f\u00fcr die notwendige Anpassung ihrer Prozesse an die Vorgaben. So befolgen gem\u00e4\u00df einer Studie von\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/info.trustarc.com\/Web-Resource-2018-07-12-GDPR-ResearchReport_LP.html\">TrustArc<\/a>\u00a020 % der Unternehmen in den USA, in Gro\u00dfbritannien und selbst in der EU noch nicht alle Vorgaben der DSGVO.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Das europ\u00e4ische Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz wird in etwa f\u00fcnf Jahren wirksam. Egal ob KI-Unternehmen bereits heute mit Europa Gesch\u00e4fte betreiben oder den Vorsto\u00df in den EU-Markt erst planen: Sie m\u00fcssen jetzt handeln, um ausreichend Zeit zum Testen der KI-Anwendungen zu haben.\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/business-functions\/mckinsey-analytics\/our-insights\/what-the-draft-european-union-ai-regulations-mean-for-business\">Studien von McKinsey<\/a>\u00a0zeigen, dass 2020 nur 48 % der Technologieunternehmen die Risiken im Zusammenhang mit den neuen Gesetz erkannt hatten und dass weniger als 38 % aktiv daran arbeiteten. Trotzdem zeigt eine\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/www.accenture.com\/_acnmedia\/accenture\/conversion-assets\/dotcom\/documents\/global\/pdf\/strategy_8\/accenture-strategy-ai-exponential-growth-infographic.pdf\">andere Studie von Accenture<\/a>, dass 72 % der US-amerikanischen F\u00fchrungskr\u00e4fte davon ausgehen, dass KI ihre Branche dramatisch ver\u00e4ndert.<\/p>\n<h3><strong>5 Best Practices<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Jedes Unternehmen ist alleine f\u00fcr die Einhaltung der gelten Gesetze und des m\u00f6glicherweise in Kraft tretenden neuen Rahmens verantwortlich. Das Applause-Framework zum Testen und Trainieren von KI-Anwendungen antizipiert jedoch zahlreiche der im europ\u00e4ischen Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz betroffenen Bereiche. Schlie\u00dflich handelt es sich bei zahlreichen Anforderungen des Gesetzesentwurfs \u2013 wie bei der Garantie der Genauigkeit des Outputs, der Identifizierung von Verzerrungen und der Umsetzung guten Datenmanagements \u2013 schlicht um Best Practices, die die Qualit\u00e4t KI-basierter Erlebnisse deutlich verbessern k\u00f6nnen. Hier sind einige der Schl\u00fcsselbereiche, in denen wir dich unterst\u00fctzen k\u00f6nnen:<\/p>\n<h3><strong>1. Richtig loslegen<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Das Testen der KI-Anwendungen ist unumg\u00e4nglich, ist jedoch nur ein Teil des Ganzen. Algorithmen sind nur so smart, wie die Daten, auf denen sie basieren. Wurde deine KI also nicht mit hochwertigen Daten trainiert, kommst du auch mit Tests nicht viel weiter. Im europ\u00e4ischen Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz wird die Bedeutung der Trainingsdatens\u00e4tze f\u00fcr die Erzeugung akkurater und nicht verzerrter Ergebnisse betont und festgehalten, dass diese relevant, repr\u00e4sentativ, fehlerfrei und vollst\u00e4ndig sein m\u00fcssen.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Laut einer Umfrage von Alegion sagen 81 % der F\u00fchrungskr\u00e4fte, dass das Erfassen von Trainingsdaten f\u00fcr KI-Modelle schwieriger als erwartet ist. Viele Unternehmen auf der Suche nach Trainingsdatens\u00e4tzen untersch\u00e4tzen den finanziellen und organisatorischen Aufwand, der mit dem Auffinden und Aufbereiten gro\u00dfer Mengen Daten einhergeht. So entstehen durch Fehlstarts und Produktverz\u00f6gerungen hohe Gesamtkosten. Andere nutzen Datenanbieter wie Amazon Mechanical Turk, die gro\u00dfe Datenvolumen zu geringen Kosten bereitstellen, die h\u00e4ufig jedoch nicht genau auf die Bed\u00fcrfnisse der einzelnen Unternehmen zugeschnitten sind.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Unsere globale Tester-Community kann Applause schnell beliebige Trainingsdatens\u00e4tze wie Text, Bilder, Sprache, Handschriften, biometrische Daten und mehr in gro\u00dfem Umfang beschaffen. Bei der Beschaffung von Beispieldatens\u00e4tzen erzielen wir die gr\u00f6\u00dfte Reichweite, da wir authentische Datens\u00e4tze aus erster Hand aus verschiedenen L\u00e4ndern, Kulturen, Communitys, sozialen und ethnischen Gruppen, Altersgruppen und Geschlechtern erheben. Entwickler m\u00fcssen global denken, um die Vielseitigkeit der erforderlichen Daten zu garantieren und damit Verzerrungen zu vermeiden und genaue, repr\u00e4sentative Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n<h3><strong>2. Jenseits von Mobil und Web denken<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Das Testen von KI-Anwendungen war so viel einfacher, als die Verbraucher noch die meiste Zeit an mobilen Ger\u00e4ten und im Internet verbrachten. Der Entwurf des Europ\u00e4ischen Gesetzes \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00e4llt mit der Verbreitung von Technologien wie Sprache, Gesichtserkennung und IoT zusammen, die wiederum Trends wie Omnichannel- und multimediale Erlebnisse befeuern. Entwickler m\u00fcssen heutzutage KI-Anwendungen auf allen Ger\u00e4ten testen, auf denen sie angewendet werden k\u00f6nnten, also Wearables, intelligente Haushaltsger\u00e4te, Systeme in Fahrzeugen und Einkaufserlebnisse im Store.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Im europ\u00e4ischen Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz wird auch die dunklere Seite neuer Technologien nicht \u00fcbersehen, insbesondere die, bei der Verbraucher diese ohne ihr Wissen nutzen. Artikel 52 legt beispielsweise fest, dass Personen in der EU dar\u00fcber informiert werden m\u00fcssen, ob es sich bei einem Video um Deepfakes handelt, ob ein Gespr\u00e4chspartner ein Sprachassistent ist oder ob sie biometrisch kategorisiert werden. Unternehmen k\u00f6nnen testen, ob die Nutzer sich bewusst sind, wenn dies passiert. So k\u00f6nnen sie messen, ob sie diese Anforderung wirklich einhalten.<\/p>\n<h3><strong>3. Au\u00dferhalb des Labors testen<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Die Menschheit bildet den Kern des europ\u00e4ischen Gesetzes \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz. Das Gesetz wurde geschaffen, weil die Europ\u00e4ische Kommission erkannt hat, dass KI nur dann ihr volles wirtschaftliches Potenzial aussch\u00f6pfen kann, wenn Menschen ihr vertrauen. Unternehmen sehen das \u00e4hnlich: 58 % der F\u00fchrungskr\u00e4fte sagen\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/www.accenture.com\/_acnmedia\/accenture\/conversion-assets\/dotcom\/documents\/global\/pdf\/strategy_8\/accenture-strategy-ai-exponential-growth-infographic.pdf\">in einem Bericht von Accenture<\/a>, dass KI-getriebenes Wachstum durch h\u00f6here Kundenzufriedenheit und -bindung entsteht.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Ein Schl\u00fcsselproblem von KI-Systemen heute ist, dass sie nicht denselben Service wie Menschen erbringen.\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fi-en\/news\/consumers-are-embracing-ai-and-will-reward-organizations-that-offer-more-human-like-ai-experiences\/\">Untersuchungen von Capgemini<\/a>\u00a0zeigen, dass 64 % der Verbraucher sich menschen\u00e4hnlichere KIs w\u00fcnschen, wenn sie mehr mit Technologie interagieren sollen.\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/www.pega.com\/about\/news\/press-releases\/consumers-failing-embrace-ai-benefits-says-research\">Laut Pega<\/a>\u00a0bevorzugen weitere 70 % noch immer das Gespr\u00e4ch mit einem Menschen im Kundendienst. M\u00f6chten Tech-Entwickler die Bedenken der Verbraucher zu beschwichtigen und menschen\u00e4hnlichere KIs zu bauen, m\u00fcssen sie sicherstellen, dass ihre KI-Erlebnisse nicht nur theoretisch einwandfrei, sondern auch f\u00fcr die Nutzer wirklich praktisch sind.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Ob ein KI-Erlebnis die Kundenerwartungen erf\u00fcllt, kann jedoch nicht wirklich in einem Labor gepr\u00fcft werden. Im Labor kann man messen, ob eine KI Informationen korrekt erfasst oder angemessen reagiert, aber nur Menschen k\u00f6nnen folgende Leistungsindikatoren beurteilen:<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">Wurde ich verstanden?<\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">Habe ich das geh\u00f6rt oder gesehen, was ich erwartet habe?<\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">War die Benutzung einfach?<\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">Habe ich alles bekommen, was ich brauche?<\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">W\u00fcrde ich es nochmal nutzen?<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\">Nur in Tests mit echten Nutzern k\u00f6nnen Unternehmen wirklich hilfreiche KI-Erlebnisse produzieren.<\/p>\n<h3><strong>4. Verzerrungen aktiv identifizieren und beheben<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">KI-Systeme werden mit erhobenen Daten trainiert und von Menschen erstellt. Daher entstehen h\u00e4ufig unbeabsichtigte Verzerrungen: Unbeabsichtigt deswegen, weil Individuen ihre eigenen Verzerrungen nicht immer identifizieren k\u00f6nnen. Deshalb kann es sein, dass Verzerrungen bei KI-Erlebnissen, die mit einer kleinen Gruppe von Menschen getestet werden, nicht auffallen. Dies wiederum kann zur Marginalisierung bestimmter Gruppen oder der Verst\u00e4rkung von Vorurteilen f\u00fchren. Au\u00dferdem diskriminiert ein KI-System m\u00f6glicherweise einige deiner Nutzer, indem es bei bestimmten Gruppen besser funktioniert als bei anderen. Daher m\u00fcssen gem\u00e4\u00df dem europ\u00e4ischen Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz bestimmte Systeme auf Verzerrungen gepr\u00fcft werden.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Wie bereits besprochen, besteht ein Gro\u00dfteil der Arbeit bei der Beseitigung von Verzerrungen darin, dass die zum Training der KI verwendeten Daten eine m\u00f6glichst diverse Menschengruppe repr\u00e4sentieren. Repr\u00e4sentative Trainingsdaten k\u00f6nnen also Verzerrungen entsch\u00e4rfen, aber nur durch Tests kann sichergestellt werden, dass der Algorithmus deiner KI-Anwendungen nicht verzerrt ist. Entwickler k\u00f6nnen verzerrte Algorithmen nur mittels eines gro\u00dfen, vielseitigen Testerpools identifizieren, der die KI testet, sodass die Testergebnisse analysiert werden k\u00f6nnen. Hier kann die uTest-Community von Applause, die weltweit gr\u00f6\u00dfte Community ausgebildeter Tester, unsch\u00e4tzbare Dienste leisten.<\/p>\n<h3><strong>5. Feedback-Loops einbauen<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Algorithmen k\u00f6nnen nicht nur lernen, sondern auch vergessen und neu lernen. Nach dem Testen deiner KI-Anwendungen auf Ungenauigkeiten und Verzerrungen sollte ein Feedback-Loop in den Entwicklungsprozess eingebaut sein, die st\u00e4ndig Fehler behebt. Das Testen von KI-Anwendungen ist ein zirkul\u00e4rer Prozess, denn die Output-Daten k\u00f6nnen verwendet werden, um die Input-Daten so lange neu einzustellen, bis der Output korrekt ist. Angesichts der Tatsache, dass das europ\u00e4ische Gesetz \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz wahrscheinlich weltweit zu \u00e4hnlichen Gesetzen f\u00fchrt, m\u00fcssen sich auch KI-Systeme an neue Anforderungen anpassen.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Applause arbeitet mit den weltweit f\u00fchrenden Tech-Unternehmen f\u00fcr globale KI-Programme.\u00a0<a role=\"link\" href=\"https:\/\/www.applause.com\/de\/kuenstliche-intelligenz-trainieren-testen\/\">Erfahre mehr dar\u00fcber, wie wir dir helfen k\u00f6nnen<\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Testen von KI-Anwendungen in der \u00c4ra der AI-Vorgaben<\/p>\n","protected":false},"author":42,"featured_media":133917,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[282],"tags":[920],"resource-industry":[],"resource-solution":[1167,1180],"resources\/types":[1244],"class_list":["post-82223","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-unkategorisiert","tag-artificial-intelligence","resource-solution-ai-training-testing","resource-solution-kuenstliche-intelligenz-trainieren-testen","resource-type-blogs-de"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/82223","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/42"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=82223"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/82223\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/133917"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=82223"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=82223"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=82223"},{"taxonomy":"resource-industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resource-industry?post=82223"},{"taxonomy":"resource-solution","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resource-solution?post=82223"},{"taxonomy":"resource-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applause.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resources\/types?post=82223"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}