So hilft Observability CIOs und CTOs dabei, die KI-Einführung voranzubringen

Künstliche Intelligenz sorgt derzeit in den verschiedensten Branchen für tiefgreifende Veränderungen und hat das Potenzial, in Billionenhöhe zur globalen Wirtschaft beizutragen. Ein aktueller Bericht von McKinsey beziffert den jährlichen Beitrag generativer KI zur Weltwirtschaft auf schätzungsweise 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar. Dieses Potenzial auszuschöpfen, ist auch und insbesondere Aufgabe von CIOs und CTOs. Doch beim Übergang in die KI-Welt geht es nicht nur um die Einführung neuer Technologien – wichtig sind ein generelles Umdenken sowie Infrastrukturen, die das KI-Deployment unterstützen und optimieren. In diesem Blogpost werfen wir einen Blick auf die größten Stolpersteine bei der Einführung von KI und erklären, warum Observability entscheidend dazu beitragen kann, KI-Initiativen schneller voranzubringen.

Was ist KI-Observability?

Observability ist die Möglichkeit, anhand des externen Outputs eines Systems Rückschlüsse auf seinen internen Zustand zu ziehen. Sie ist ein wichtiger Bestandteil des modernen Anwendungs- und Infrastrukturmanagements und umfasst Metriken, Logs, Events und Traces, die verwertbare Einblicke in das System liefern. Dieser Gesamtüberblick ermöglicht es Unternehmen, Probleme in Echtzeit zu erkennen und zu diagnostizieren, um einen reibungslosen und effizienten Betrieb zu gewährleisten.  

KI-Observability erweitert dieses Konzept nun auf die komplexe Welt der KI-gestützten Anwendungen. Umfassende Einblicke in die Performance von KI-Anwendungen sowie in die Datenqualität und das Systemverhalten geben Unternehmen die Möglichkeit, ihre Systeme zu optimieren und präziser, effizienter und zuverlässiger zu machen. Außerdem lassen sich Risiken wie Bias und Drift entschärfen sowie Sicherheits- und Compliance-Bedenken ausräumen. Dies ist für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz sehr wichtig.

Stolpersteine bei der Einführung von KI

Bevor wir uns ansehen, wie Observability bei der KI-Einführung helfen kann, sollten wir uns über die damit verbundenen Herausforderungen im Klaren sein:

• Komplexität des KI-Deployments: Die Einführung von KI-Modellen ist aufgrund der benötigten Rechenressourcen und der Infrastrukturanforderungen ein komplexer und schwieriger Prozess.
• Betriebliche Effizienz: Eine nahtlose Integration von KI in bestehende Systeme kann aufgrund der Komplexität zur Herausforderung werden.
• Skalierbarkeit und Performance: Es gilt, eine optimale Performance der KI-Anwendungen aufrechtzuerhalten und dafür zu sorgen, dass die Infrastruktur wirksam skaliert werden kann, um alle Anforderungen der KI zu erfüllen.
• Kostenmanagement: Um die Kosten für KI-Modelle stets im Griff zu behalten und Budgetvorgaben einzuhalten, muss die Ressourcennutzung präzise erfasst werden.
• Datenqualität und Fairness: KI-Anwendungen müssen qualitativ hochwertige, zuverlässige Daten liefern, um Bias, Toxizität und Halluzinationen weitgehend auszuschließen. 
• Sicherheit und Compliance: Die Minderung von Sicherheitsrisiken und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sind wichtige Aspekte. 
• Unternehmenskultur und Kompetenzaufbau: Damit die Einführung von KI gelingen kann, müssen Sie eine KI-orientierte Unternehmenskultur fördern und in Ihren Teams die notwendigen Kompetenzen entwickeln.

Observability als Antrieb für den Einsatz von KI

Einfachere Einführung von KI-Anwendungen 

Bislang war die Umsetzung von KI-Modellen mit großen Schwierigkeiten und Risiken verbunden. Observability-Tools können diesen Prozess vereinfachen, da KI-Anwendungen vor ihrem Deployment in einer Staging-Umgebung getestet werden können, um die Einführung möglichst reibungslos zu gestalten. Automatisierte Rollouts mit Echtzeit-Monitoring sorgen zudem für Sicherheit und Effizienz. Tritt ein Problem auf, kann der Vorgang mithilfe der Observability-Tools und eines sofortigen Rollbacks angehalten werden, um die Downtime so gering wie möglich zu halten. Metriken und Vergleichsmöglichkeiten in diesen Tools liefern zudem wertvolle Einblicke in die Performance der verschiedenen Modellvarianten, damit die Data-Science-Teams die jeweils beste Deployment-Option ermitteln können.

Betriebliche Effizienz

Eine nahtlose Integration von KI in bestehende Systeme gestaltet sich aufgrund der betrieblichen Komplexität häufig sehr schwierig. Observability liefert in übersichtlichen Dashboards einen zentralen Überblick über alle relevanten Metriken im gesamten KI-Stack und hilft so, diese Hürde zu überwinden. Das erleichtert Performance Monitoring und Troubleshooting. Dank End-to-End-Tracing erhalten Sie zudem einen umfassenden Überblick über alle Transaktionen und Datenflüsse in den KI-Anwendungen, damit Sie etwaige Bottlenecks schnell erkennen und Workflows entsprechend anpassen können. Observability erlaubt Ihnen außerdem, proaktiv nach potenziellen Problemen zu suchen, bevor sich diese im laufenden Betrieb bemerkbar machen.

Skalierbarkeit und Performance

Für eine erfolgreiche KI-Einführung ist es wichtig, dass die Infrastruktur skalierbar ist und die Performance auf optimalem Niveau aufrechterhalten wird. Mit Observability-Tools können Sie die Performance Ihrer KI-Anwendungen, ‑Modelle und ‑Infrastrukturen ständig überwachen. Dieser datengestützte Ansatz gibt Ihnen die Möglichkeit, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und für optimale Leistung zu sorgen. Eine dynamische Ressourcenzuweisung auf Grundlage von Performance-Metriken, wie sie Observability-Lösungen in Echtzeit liefern, kann deutlich kosteneffizienter sein. Außerdem helfen Ihnen diese Tools dabei, etwaige Bottlenecks zu erkennen und schnell zu beheben, um einen reibungslosen Betrieb Ihrer KI-Systeme zu gewährleisten.

Kostenmanagement

Die mit KI-Anwendungen verbundenen Kosten im Griff zu halten, kann mitunter schwierig sein. Anhand detaillierter Einblicke in die Ressourcen- und Token-Nutzung für Ihre KI-Anwendung können Sie feststellen, in welchen Bereichen Optimierungsbedarf besteht. Observability ermöglicht durch dynamische Ressourcenzuweisung auf Basis aktueller Performance-Metriken zudem eine kosteneffiziente Skalierung. So stehen stets die gerade benötigten Ressourcen zur Verfügung, ohne dass in Zeiten mit geringer Auslastung unnötige Kosten entstehen. Observability-Tools helfen Ihnen, potenzielle Ineffizienzen in Ihren KI-Workflows punktgenau zu erkennen, damit Sie Abläufe straffen und Ressourcenverschwendung vermeiden können. Dieser umfassende Kostenmanagementansatz hilft Ihnen, den ROI Ihrer KI-Initiativen zu maximieren.

Datenqualität und Fairness

Statistiken von Forbes zufolge machen sich 75 % der Verbraucher:innen Sorgen um Desinformation durch KI. Damit KI-Modelle präzise und zuverlässige Ergebnisse liefern, müssen potenzielle Probleme frühzeitig behoben werden. Observability gibt Ihnen die nötigen Tools an die Hand, um Risiken wie Bias, Halluzinationen und Performance-Bottlenecks zu erkennen und auszuräumen. Durch ständiges Monitoring Ihrer KI-Anwendungen lassen sich Probleme mit der Datenqualität, die sich negativ auf die Performance auswirken können, proaktiv erkennen und beheben. Darüber hinaus verfügen Observability-Plattformen über moderne Funktionen zur Erkennung von Anomalien, mit denen sich Dateninkonsistenzen erkennen lassen, die zu Bias oder ungenauen Ergebnissen führen könnten. Die dank Observability mögliche genaue Aufzeichnung von Datentransformationen erhöht die Transparenz und Nachvollziehbarkeit, was wichtig ist, um Bedenken hinsichtlich der Fairness und Erklärbarkeit von Modellen auszuräumen.

Mehr Sicherheit und bessere Compliance

Fragen hinsichtlich Sicherheit und Compliance sollten bei der Einführung von KI an erster Stelle stehen. In einer Umfrage von ETR äußerten 35 % der Befragten Sicherheitsbedenken und 31 % machten sich Sorgen um die Compliance, was sie in ihrer KI-Nutzung einschränkte. Mit Observability-Tools und deren Monitoring-Funktionen lassen sich solche Bedenken ausräumen. Mit ihnen haben Sie ungewöhnliche Vorgänge, die auf Sicherheitsrisiken hindeuten könnten, immer im Blick und können sofort eingreifen, um Ihre Systeme zu schützen. Observability-Lösungen verfügen über detaillierte Logging- und Audit-Features, die die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten. Außerdem ermöglicht Observability eine schnelle Erkennung und Analyse potenzieller Bedrohungen und damit eine schnellere und effektivere Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.  

Unternehmenskultur und Kompetenzaufbau

Wenn Sie Ihr Unternehmen auf die KI-Welt einstimmen möchten, brauchen Sie Transparenz und Zusammenarbeit. Observability-Tools fördern Transparenz und Vertrauen, indem sie den Teams durch Visualisierungen und Dashboards klare Einblicke in die System-Performance und das Verhalten der KI-Modelle geben. Diese Tools fördern durch die gemeinsame Nutzung von Observability-Plattformen zudem die Zusammenarbeit von Teams aus verschiedenen Unternehmensbereichen, um KI-Initiativen gemeinsam voranzubringen. Echtzeit-Dateneinblicke aus Observability-Lösungen fördern schließlich eine Kultur ständigen Lernens und ständiger Verbesserungen an KI-Systemen und ‑Abläufen.

Der Schlüssel zum Erfolg mit KI

Die Einführung von KI ist ein vielschichtiger Vorgang, der nicht nur Investitionen in Technologie erfordert, sondern auch strategische Weitsicht. Mit Live-Einblicken, die Datenqualität, Betriebseffizienz, Skalierbarkeit, Sicherheit und kulturelle Transformation verbessern, erweist sich Observability bei diesem Vorgang als wichtiger Erfolgsfaktor. Wer Observability an zentraler Stelle in seine KI-Strategien integriert, kann die Komplexität der KI-Implementierung besser bewältigen und sich so nachhaltigen Erfolg und einen Wettbewerbsvorteil in der KI-Landschaft sichern.