KI-Beobachtbarkeit beschreibt die Fähigkeit, KI-Modelle, -Agenten und -Anwendungen in Echtzeit überwachen zu können. Teams mit dieser Fähigkeit können Probleme schnell erkennen und beheben und die Systeme sicher und zuverlässig halten. Da Unternehmen zunehmend generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) einsetzen, ist die Beobachtbarkeit von entscheidender Bedeutung, um Modelldrift, Token-Verwendung und durch KI verursachte Störungen zu kontrollieren.
Im Folgenden wird erläutert, wie KI-Beobachtbarkeit funktioniert, was sie von herkömmlichen Formen der IT-Überwachung unterscheidet und wie Unternehmen Technologien einsetzen, um KI-Transparenz in Echtzeit in Umgebungen zu erreichen.
Wie funktioniert die KI-Beobachtbarkeit?
KI-Beobachtbarkeit bedeutet, dass man in Echtzeit sehen kann, wie Systeme, die künstliche Intelligenz nutzen, funktionieren. Das heißt, dass man sehen kann, wie Modelle und KI-Agenten Eingaben verarbeiten, Ausgaben erzeugen und mit anderen Systemen interagieren. Im Gegensatz zur herkömmlichen Beobachtung (die sich auf die Betriebszeit oder die Latenzzeit konzentriert) werden bei der KI-Beobachtung Aufforderungen, Antworten, Token-Verwendung, Modellauswahlen, Entscheidungspfade und Sicherheitsprüfungen genau untersucht. So können Teams nicht nur sehen, ob die KI-Systeme laufen, sondern auch, ob sie sich wie vorgesehen verhalten – oder nicht.
Diese Funktionalität ist von entscheidender Bedeutung für anspruchsvolle KI-Anwendungen, die in Branchen wie dem Gesundheitswesen und den Finanzdienstleistungen oder im Bereich der Cyber-Sicherheit und des Kundendienstes eingesetzt werden können. Wenn Modelle unklar oder ungeprüft sind, können sie Sicherheitsprobleme und kostspielige Ausfälle verursachen. Durch die umfassende Überwachung von KI-Workloads erhalten Unternehmen die Informationen, die sie benötigen, um Probleme schnell zu finden und zu beheben, unabhängig davon, ob sie durch Cyber-Angriffe oder KI-Fehler verursacht wurden.
Warum die KI-Beobachtbarkeit heute wichtig ist
Generative KI, LLMs und autonome KI-Agenten bergen Risiken, die bei der herkömmlichen Überwachung übersehen werden, z. B. Halluzinationen, Prompt-Injektion, falsch abgestimmte Aktionen, übermäßige Verwendung von Tokens und die Preisgabe sensibler Daten während des Trainings oder der Inferenz. Wenn Agenten LLMs mit betrieblichen Tools wie Ticketing-Systemen, CI/CD-Pipelines oder Datenplattformen verknüpfen, können sie schnell große Probleme verursachen, wenn ihre Aktionen nicht in Echtzeit gesteuert werden.
Gleichzeitig verschärfen sich weltweit die Gesetze und ethischen Standards für verantwortungsvolle KI. Unternehmen müssen nun klar darlegen, wie sie die von KI-Entscheidungen Betroffenen schützen. Richtlinien wie das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) und die KI-Grundsätze der OECD fordern Transparenz, Rechenschaftspflicht und Rückverfolgbarkeit – Standards, die alle eine starke KI-Beobachtbarkeit voraussetzen.
Schlüsselkomponenten der KI-Beobachtbarkeit
Eine effektive KI-Überwachung beruht auf mehreren Schlüsselfähigkeiten, die sowohl Modelle als auch Agenten betreffen.
Telemetrie für Modelle und Agenten: Telemetrie ist die Grundlage für schnelle, zuverlässige KI-Systeme. Sie ermöglicht die Verfolgung von Aufforderungen, Antworten, Token-Nutzung, Modellauswahl, Latenz und Antwortqualität. Diese Daten helfen bei der Messung von Halluzinationen, Fehlern und Nutzungstrends bei KI-Anwendungen.
Verhaltenskontrolle: Bei der Verhaltensüberwachung wird überprüft, was KI-Agenten tun, womit sie interagieren, auf welche Daten sie zugreifen und welche Änderungen sie vornehmen. Teams werden gewarnt, wenn Agenten außerhalb genehmigter Workflows agieren oder ohne Grund auf sensible Daten zugreifen.
Modelldrift und Leistungsverfolgung: Modelle können sich im Laufe der Zeit aufgrund von neuen Daten oder Anpassungen ändern. Die Beobachtbarkeit verdeutlicht diese Veränderungen durch den Vergleich der aktuellen Ergebnisse mit historischen Leistungen. Durch das frühzeitige Erkennen von Problemen können Teams die Änderungen rückgängig machen, bevor die Benutzer davon betroffen werden.
Durchsetzung von Ethik und Sicherheit: Tools für die KI-Beobachtung senden Warnungen bei ethischen oder regulatorischen Verstößen, z. B. bei verzerrten Ergebnissen oder der Offenlegung persönlicher Daten. Sicherheitskontrollen und Prüfprotokolle helfen, Standards für alle KI-Workloads durchzusetzen.
Wie die KI-Beobachtbarkeit eine verantwortungsvolle KI unterstützt
Durch die Überwachung von KI und frühzeitige Erkennung von Problemen können Frameworks für das KI-Risikomanagement implementiert werden. Teams können Probleme schnell angehen und Standards wie das NIST AI Risk Management Framework erfüllen, indem sie Daten über KI-Systemaktivitäten mit Risikobereichen wie Sicherheit, Zuverlässigkeit und Fairness verknüpfen.
Beobachtbarkeit unterstützt Data Governance und Audits, indem aufgezeichnet wird, welche Daten die Modelle speisen, wie die Modelle verwendet werden und welche Ergebnisse sie erzeugen. Diese Rückverfolgbarkeit macht alles transparent und einfach erklärbar und trägt dazu bei, die Datenqualität und den Datenschutz von der Schulung bis zur praktischen Anwendung zu gewährleisten.
KI-Beobachtbarkeit: Anwendungsfälle in Unternehmen
Im Unternehmen bietet die KI-Beobachtbarkeit einen konkreten Nutzen in Bezug auf Sicherheit, Compliance, Kosten und Zuverlässigkeit.
Anwendungsfall | Herausforderungen | Nutzen | Ergebnisse |
KI-Sicherheit | Agenten können kompromittiert oder ausgetrickst werden, was zu Datenlecks und unsicheren Aktionen führt. | Findet umgehend verdächtiges Agentenverhalten, anomalen Datenzugriff und riskante Eingabeaufforderungen. | Stoppt Datenlecks und hilft Teams, schneller auf Vorfälle zu reagieren. |
Compliance | Es ist schwierig zu zeigen, wie KI Entscheidungen trifft und welche Daten sie bei Prüfungen verwendet. | Führt klare Prüfprotokolle für alle Modell- und Agentenaktionen, einschließlich der Eingaben und Ausgaben. | Erleichtert die Berichterstattung und die Einhaltung von Vorschriften. |
Kostenkontrolle | Eine unkontrollierte Token- und GPU-Nutzung kann die Kosten unerwartet in die Höhe treiben. | Überwacht die Token- und Computernutzung in allen Modellen und Anwendungen. | Hilft bei der Kostensenkung, indem die Optimierung gesteuert und Richtlinien durchgesetzt werden. |
Qualität | Halluzinationen und unentdeckte Modellfehler erschüttern das Vertrauen der Benutzer. | Kennzeichnet Halluzinationen, Fehlerspitzen und Leistungseinbrüche mithilfe von Analysen. | Verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI. |
Berechtigungen | Agenten mit zu vielen Berechtigungen können auf sensible Systeme zugreifen oder unerwünschte Änderungen vornehmen. | Verfolgt die Zugriffsrechte und Aktionen von Agenten über alle Anwendungen und Datenspeicher hinweg. | Schützt sensible Werte und reduziert Risiken. |
Mit guter KI-Beobachtbarkeit können Teams genau verfolgen, wo Workflows fehlschlagen, sowie Halluzinationen erkennen oder feststellen, wann Bedrohungen in das System eindringen. Diese Klarheit hilft, externe Angriffe von internen Fehlern oder KI-Fehlern wie falschen Klassifizierungen und versehentlichen Massenänderungen zu unterscheiden.
Wie Rubrik KI-Beobachtbarkeit im großen Maßstab ermöglicht
Die Beobachtbarkeit von KI funktioniert nur so gut wie die Tools, die sie unterstützen. Rubrik Agent Cloud bietet eine einzige, leistungsstarke Plattform, um KI-Agenten zu finden und zu überwachen, ihre Aktionen zu kontrollieren und Fehler rückgängig zu machen. Mit Agent Rewind können Sie jede KI-Agentenaktion nachverfolgen, sehen, welche Eingabeaufforderung sie ausgelöst hat, und nur die Änderungen rückgängig machen, die Sie nicht wünschen – ohne den Rest Ihres Betriebs zu beeinträchtigen.
Rubrik findet aktive KI-Agenten automatisch, zeichnet Datenzugriffe und Identitätsaktivitäten auf und zeigt alles in einem einzigen Dashboard mit detaillierten Audit-Protokollen an. Sicherheits-, Daten- und Compliance-Teams können das Verhalten der Agenten an einem Ort einsehen, was Rubrik zu einem wichtigen Tool für sichere und transparente KI in regulierten Branchen macht.
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