KI-Operationen beobachtbar gestalten

Observability ist in klassischer Software längst Standard – in KI-Systemen jedoch noch immer die Ausnahme. Dabei ist gerade hier die Nachvollziehbarkeit kritisch: Modelle driften, Eingabedaten ändern sich, und eine degradierende Accuracy fällt ohne geeignetes Monitoring erst auf, wenn echte Schäden entstanden sind.

Ein vollständiges Observability-Framework für KI umfasst drei Schichten: Metriken (Latenz, Throughput, Error-Rate), Traces (End-to-End-Verfolgung einzelner Requests) und Model-spezifische Signale (Feature-Drift, Prediction-Distribution, Accuracy auf Holdout-Samples).

Die Integration in bestehende Observability-Stacks wie Prometheus, Grafana oder Datadog ist dabei entscheidend – KI-Teams sollen keine eigene Monitoring-Infrastruktur aufbauen müssen.