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Spezialisierte KI-Observability-Lösungen bieten die notwendigen Mechanismen, um algorithmische Risiken zu überwachen und zu mindern.

Laut Gartner, Inc., einem Unternehmen für Geschäfts- und Technologieanalysen, werden bis 2028 rund 40 Prozent der Unternehmen, die KI einsetzen, spezielle KI-Observability-Tools implementieren, um Modellleistung, Verzerrungen und Ergebnisse zu überwachen.

»KI ist allgegenwärtig, doch die meisten Unternehmen stehen noch am Anfang, wenn es darum geht, diese Systeme zuverlässig zu überwachen und Vertrauen in sie aufzubauen«, sagte Padraig Byrne, VP Analyst bei Gartner. »Diese Transparenzlücke macht eine Skalierung riskant und genau deshalb ist Observability so wichtig. Anders als bei herkömmlicher Software bleibt die Entscheidungsfindung von KI häufig im Verborgenen. Das erschwert es, sie zu erklären oder ihr zu vertrauen. Fehler können jedoch erhebliche finanzielle Verluste, Reputationsschäden und behördliche Prüfungen nach sich ziehen.«

Gartner definiert Observability als eine Eigenschaft von Software und Systemen, die es ermöglicht, sie anhand ihrer Ergebnisse zu verstehen und Fragen zu ihrem Verhalten zu beantworten. KI-Observability erfordert spezielle Tools, mit denen sich Verhalten, Entscheidungsfindung und Risiken einer KI-Lösung steuern und bewerten lassen. Wie etwa Modelldrift, Verzerrungen oder die Logik von LLMs.

»Ohne klare, standardisierte Modell-Telemetrie stehen Infrastruktur- und Betriebs-Teams (I&O) bei KI-Anwendungen vor deutlich längeren Zeiten zur Störungsbehebung, da komplexe manuelle Aufwände erforderlich sind, um das Verhalten undurchsichtiger Deep-Learning-Modelle nachzuverfolgen und zu debuggen«, sagte Byrne. »Dedizierte KI‑Observability liefert die notwendigen Mechanismen, um algorithmische Risiken zu überwachen und zu mindern, und schafft damit die technische Grundlage für breites Vertrauen in KI sowie deren unternehmensweite Einführung.«

Gartner empfiehlt I&O-Verantwortlichen, die folgenden Schritte in ihre KI-Plattformstrategien einzubeziehen:

Verbindliche Richtlinien zur Überwachung von KI‑Modellen für alle produktiven Deployments festlegen, einschließlich einer kontinuierlichen Erfassung von Kennzahlen zu Fairness, Drift und Datenqualität.
Monitoring-Frameworks über Data-Science-, MLOps- und Engineering-Teams hinweg standardisieren, um Konsistenz und Steuerbarkeit sicherzustellen. Das reduziert organisatorische Silos und beschleunigt die Problemlösung.
Infrastruktur priorisieren, die große Mengen an Modell-Telemetrie aufnehmen und analysieren kann, mit Fokus auf spezialisierten Lösungen, die verteiltes Tracing von KI‑Inferenzaufrufen unterstützen.
Sicherstellen, dass IT‑Strategien Vorsorge für die künftige Überwachung der Performance von KI‑Plattformen, die Erkennung von Shadow‑IT‑Aktivitäten sowie das Kostenmanagement enthalten, um diese Herausforderungen zu adressieren, wenn die Technologie reift.

Gartner-Kunden können mehr dazu im Bericht Predicts: AI will unlock Observability at Scale lesen. Erfahren Sie, wie Sie die digitale Transformation beschleunigen, indem Sie KI integrieren, Cloud-Kosten optimieren und eine resiliente Infrastruktur aufbauen – mit der kostenlosen Gartner-Roadmap Boost Your I&O Leadership: Proven Tactics to Align CIO Priorities.

Über Gartner für Führungskräfte in Infrastruktur & IT Operations

Gartner für Führungskräfte in Infrastruktur & IT Operations unterstützt Leiterinnen und Leiter von I&O dabei, neu zu definieren, wie sie Mehrwert für das Geschäft liefern. Zusätzliche Informationen sind verfügbar unter https://www.gartner.com/en/infrastructure-and-it-operations-leaders.

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Gartner für Führungskräfte in Infrastruktur & IT Operations unterstützt Leiterinnen und Leiter von I&O dabei, neu zu definieren, wie sie Mehrwert für das Geschäft liefern. Zusätzliche Informationen sind verfügbar unter https://www.gartner.com/en/infrastructure-and-it-operations-leaders.

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