Gartner: 40% van bedrijven gebruikt AI-observability in 2028

"AI is inmiddels overal, maar de meeste organisaties worstelen nog met de vraag hoe ze deze systemen kunnen monitoren en vertrouwen," zegt Padraig Byrne, VP Analyst bij Gartner. In tegenstelling tot traditionele software is de besluitvorming van AI vaak een 'black box'. Zonder goed zicht op wat er onder de motorkap gebeurt, riskeren bedrijven financiële schade, reputatieverlies en juridische problemen.

Verder dan traditionele monitoring

Gartner definieert observability (waarneembaarheid) als de eigenschap van systemen waardoor ze begrepen kunnen worden op basis van hun output. Waar traditionele monitoring kijkt of een applicatie 'draait', gaat AI observability een stap verder. Het richt zich specifiek op:

• Model drift: Het fenomeen waarbij de nauwkeurigheid van een model afneemt omdat de werkelijke data verandert.
• Bias: Het opsporen van ongewenste vooroordelen in de besluitvorming.
• LLM-logica: Het begrijpen van de redenering achter de antwoorden van grote taalmodellen.

Volgens Byrne drijven vooral zorgen op directieniveau deze trend aan. "Er is een groeiende behoefte aan voorspellende detectie van problemen en real-time inzichten. Wie deze tools niet adopteert, stelt de organisatie bloot aan aanzienlijke governance-risico's."

De rol van IT-infrastructuren

Voor Infrastructure & Operations (I&O) teams is de uitdaging groot. Zonder gestandaardiseerde meetgegevens (telemetrie) duurt het oplossen van incidenten bij complexe deep learning-modellen onnodig lang. Het handmatig achterhalen van fouten in deze ondoorzichtige systemen is vaak onbegonnen werk.

Gespecialiseerde observability-tools bieden de technische fundering die nodig is om algoritmes te controleren. Dit is volgens Gartner een voorwaarde voor de grootschalige adoptie van AI binnen ondernemingen.

Roadmap voor de toekomst

Gartner adviseert IT-leiders om nu al actie te ondernemen door vier pijlers op te nemen in hun AI-strategie:

1. Verplicht beleid: Stel vaste regels op voor het monitoren van elk AI-model dat in productie gaat, met een focus op eerlijkheid en datakwaliteit.
2. Standaardisatie: Zorg dat data scientists, MLOps-teams en engineers dezelfde monitoring-frameworks gebruiken om silo's te voorkomen.
3. Infrastructuur: Investeer in systemen die grote hoeveelheden data van AI-modellen kunnen verwerken en analyseren.
4. Toekomstbestendigheid: Houd rekening met de detectie van 'shadow AI' (niet-geautoriseerd gebruik van AI) en de kostenbeheersing van deze technologie naarmate deze volwassen wordt.

Met deze maatregelen kunnen organisaties de stap zetten van het simpelweg inzetten van AI naar het verantwoord en controleerbaar beheren van hun digitale intelligentie.