Ripensare l'osservabilità dell'IA aziendale

Perché la visibilità operativa deve estendersi oltre le infrastrutture

Man mano che l'intelligenza artificiale si integra nei processi aziendali quotidiani, le organizzazioni stanno andando oltre la questione di se un'applicazione di IA sia disponibile. Devono anche capire quanto bene stia funzionando, come viene utilizzata e se continua a offrire ciò che l'azienda si aspetta.

Questo introduce una sfida operativa diversa rispetto alle applicazioni tradizionali. Un servizio di IA può essere tecnicamente disponibile, rispondere entro un tempo accettabile e non mostrare problemi evidenti di infrastruttura, mentre la qualità o l'efficienza del servizio cambiano. Le risposte possono diventare meno utili, un flusso di lavoro può iniziare a effettuare chiamate inutili a strumenti esterni o un'applicazione può consumare molte più risorse di calcolo del previsto.

L'osservabilità tradizionale dell'infrastruttura e delle applicazioni resta essenziale. L'IA non sostituisce la necessità di comprendere la salute delle reti, delle piattaforme cloud, delle applicazioni e dell'infrastruttura sottostante. Amplia l'ambito dell'osservabilità introducendo ulteriori domande sulle prestazioni e sul funzionamento stesso del servizio IA.

Man mano che l'IA aziendale diventa sempre più importante per le operazioni aziendali, le organizzazioni hanno quindi bisogno di visibilità sia sull'infrastruttura che supporta l'IA sia sul modo in cui i servizi IA funzionano nella pratica.

L'IA introduce nuovi segnali operativi

Il monitoraggio tradizionale fornisce indicatori familiari dello stato delle applicazioni e dell'infrastruttura. Disponibilità, tempi di risposta, tassi di errore, prestazioni della rete e utilizzo delle risorse possono aiutare i team operativi a determinare se un servizio è accessibile e se la tecnologia che lo supporta funziona normalmente.

Le applicazioni di IA introducono variabili aggiuntive. I loro output possono dipendere dal modello, dal prompt e dal contesto, dalle informazioni recuperate dai sistemi aziendali, così come dagli strumenti o servizi esterni coinvolti nel completamento di un compito.

Per le organizzazioni che operano con l'IA su larga scala, ciò significa che le prestazioni tecniche devono essere considerate insieme a quanto efficacemente il servizio AI svolge la funzione prevista.

Un assistente AI aziendale, ad esempio, potrebbe rimanere disponibile e rispondere rapidamente mentre produce gradualmente risposte che i dipendenti trovano meno utili. Un flusso di lavoro supportato dall'IA potrebbe completarsi con successo effettuando più chiamate a modelli o API del necessario. Un agente AI può raggiungere il risultato desiderato ma seguire una strada diversa o più complessa per raggiungerlo.

Queste situazioni non si manifesterebbero necessariamente come guasti infrastrutturali convenzionali, ma possono comunque influire sulle prestazioni, sui costi e sull'affidabilità di un processo aziendale abilitato all'IA.

Spunto di riflessione: se l'osservabilità mostra che un servizio IA non funziona più come previsto, sai quale versione è cambiata, chi ne è responsabile e quale dovrebbe essere il fallback?

Collegare la salute dell'infrastruttura alle prestazioni dell'IA

L'osservabilità dell'IA deve quindi unire diversi tipi di informazioni.

La telemetria dell'infrastruttura rimane parte del quadro. Le organizzazioni hanno ancora bisogno di visibilità sulle risorse cloud, le reti, le applicazioni, le API e le altre tecnologie che supportano un servizio di IA. A seconda del caso d'uso, segnali aggiuntivi possono includere latenza di risposta, utilizzo del modello, consumo di token in input e output, errori, chiamate agli strumenti e i passaggi svolti attraverso un flusso di lavoro abilitato dall'IA.

Per alcune applicazioni, le organizzazioni potrebbero anche aver bisogno di metodi per valutare se i risultati rimangono rilevanti e coerenti con lo scopo del servizio.

Combinare queste prospettive può aiutare a distinguere tra diversi tipi di problemi. Se un assistente AI impiega improvvisamente molto più tempo a rispondere, la causa potrebbe risiedere nell'infrastruttura che supporta l'applicazione, in un'API esterna, nel modello stesso o nel modo in cui il flusso di lavoro è stato configurato. Se i tempi di risposta rimangono normali mentre l'utilità delle risposte si deteriora, potrebbe essere necessario un insieme diverso di segnali per capire cosa è cambiato.

L'obiettivo non è raccogliere ogni possibile metrica dell'IA, ma identificare quali segnali sono rilevanti per il processo aziendale supportato dall'IA e renderli abbastanza visibili da rilevare cambiamenti significativi.

Osservabilità mentre l'IA agisce

La necessità di questa visibilità cresce man mano che l'IA supera la generazione di informazioni e inizia a svolgere compiti su sistemi aziendali.

Gli agenti IA possono recuperare informazioni, interagire con applicazioni, chiamare strumenti e API, aggiornare record o attivare flussi di lavoro. Un singolo compito aziendale può quindi coinvolgere diversi passaggi e componenti tecnologici prima di raggiungere l'obiettivo desiderato.

Questo crea una questione operativa che va oltre il fatto che il compito finale sia stato completato con successo. Le organizzazioni potrebbero anche dover capire come è stato completato.

Se un agente AI risolve una richiesta di un cliente, ad esempio, può essere utile sapere quali sistemi ha accesso, quali strumenti ha chiamato, quante interazioni con il modello sono state richieste e se il flusso di lavoro ha seguito il percorso previsto. Se lo stesso compito richiedesse improvvisamente molti più passaggi o inizia a interagire con strumenti diversi, quel cambiamento potrebbe meritare attenzione anche quando il risultato finale appare corretto.

Osservabilità e sicurezza affrontano aspetti diversi ma complementari di questo sviluppo. I controlli di accesso determinano cosa un sistema IA può accedere e fare. L'osservabilità può aiutare le organizzazioni a capire cosa è successo quando l'IA ha operato entro quei permessi.

Questa distinzione diventa sempre più importante man mano che le organizzazioni conferiscono ai sistemi di IA un ruolo più attivo nei processi aziendali.

Comprendere i costi delle operazioni di IA

Le prestazioni operative non dipendono solo dalla disponibilità, velocità e qualità dei risultati. Per l'IA, ha anche una dimensione economica.

Chiamate modello, token, capacità di calcolo, recupero dati e servizi esterni possono tutti contribuire al costo di erogazione di un processo supportato dall'IA. Man mano che le applicazioni si espandono su più utenti e funzioni aziendali, inefficienze relativamente piccole possono diventare significative.

Un'applicazione IA può comunque produrre il risultato atteso utilizzando più risorse del necessario. Un agente potrebbe ripetere chiamate di modello, recuperare un contesto eccessivo o seguire un percorso inutilmente complesso attraverso un flusso di lavoro. Senza una visibilità sufficiente su questi schemi, le organizzazioni possono vedere aumentare i costi dell'IA senza comprendere cosa li stia guidando.

L'osservabilità può aiutare a collegare le prestazioni tecniche al consumo di risorse. Invece di guardare solo al costo complessivo di una piattaforma IA, le organizzazioni possono iniziare a comprendere come particolari applicazioni o flussi di lavoro utilizzino le risorse e se tali consumi rimangano proporzionali al loro scopo.

Questo diventa particolarmente rilevante man mano che le organizzazioni passano da un numero limitato di piloti di IA a portafogli più ampi di servizi abilitati all'IA.

I servizi di IA cambiano nel tempo

L'osservabilità è importante anche perché un servizio IA non rimane necessariamente statico dopo il deployment.

I modelli possono essere aggiornati, le fonti dati aziendali possono evolversi, i prompt e i flussi di lavoro possono cambiare, i requisiti degli utenti possono cambiare e nuovi strumenti o applicazioni possono essere collegati. Un servizio di IA che funziona bene oggi può quindi offrire risultati diversi tra diversi mesi, anche se l'infrastruttura sottostante rimane sana.

Le organizzazioni hanno bisogno di modi per identificare questi cambiamenti e determinare quali siano rilevanti. Questo non significa che ogni variazione rappresenti un problema. Diversi casi d'uso dell'IA richiedono diversi livelli di coerenza, performance e controllo.

Il punto importante è avere una visibilità sufficiente per distinguere la variazione normale dai cambiamenti nel comportamento dell'IA che potrebbero influenzare il processo aziendale.

Spunto di riflessione: se le prestazioni di un servizio di IA business critico cambiassero gradualmente nel tempo, quanto velocemente lo sapresti?

L'osservabilità dovrebbe riflettere il carico di lavorod

Non tutte le applicazioni di IA richiedono lo stesso livello di visibilità operativa.

Un assistente interno che aiuta i dipendenti a riassumere le informazioni ha un profilo di prestazioni e rischio diversi rispetto a un sistema IA che supporta le operazioni di produzione, le interazioni con i clienti o altri processi critici per il business. I segnali che contano dovrebbero quindi riflettere lo scopo e l'importanza del carico di lavoro.

Per un'applicazione, i tempi di risposta e il consumo di risorse possono essere le misure principali. Per un'altra, la qualità dell'output, il recupero dei dati o la sequenza di azioni eseguite da un agente IA possono richiedere un'attenzione più approfondita.

Le aziende dispongono già di grandi volumi di informazioni operative, quindi aggiungere più dati di monitoraggio non è un obiettivo di per sé. Ciò che conta è collegare l'infrastruttura giusta e i segnali specifici dell'IA al servizio aziendale che supportano.

Questo rende l'osservabilità parte di una questione operativa più ampia: come si presenta una performance di successo per questo carico di lavoro IA e quali informazioni sono necessarie per riconoscere quando cambiano?

Domande che i leader tecnologici dovrebbero porre

Man mano che l'IA passa dalla sperimentazione all'uso operativo, i leader tecnologici potrebbero voler considerare:

• Quali processi aziendali supportati dall'IA richiedono visibilità oltre il tradizionale monitoraggio dell'infrastruttura e delle applicazioni?
• Quali segnali ci dicono se i nostri servizi di IA più importanti stanno funzionando come previsto?
• Possiamo distinguere un problema di infrastruttura da un cambiamento nelle prestazioni o nella qualità dei risultati dell'IA?
• Abbiamo visibilità sull'uso del modello, sulla latenza, sugli errori, sul consumo di risorse e sulle chiamate esterne di strumenti o API dove sono rilevanti?
• Se gli agenti IA svolgono azioni su diversi sistemi, possiamo capire il percorso che hanno seguito e gli strumenti che hanno utilizzato?
• Possiamo identificare cambiamenti significativi nelle prestazioni o nel consumo di risorse di un'applicazione AI nel tempo?
• Comprendiamo cosa sta guidando il costo operativo dei singoli carichi di lavoro di IA?
• I nostri requisiti di osservabilità sono allineati all'importanza aziendale di ogni caso d'uso dell'IA?

Non ci sarà un unico insieme di metriche che si applichi a ogni applicazione di IA aziendale. Ciò che conta è stabilire una visibilità sufficiente per capire se i servizi AI importanti continuino a funzionare in linea con i loro requisiti tecnici, operativi e di business.

Estendere l'osservabilità per l'IA aziendale

Man mano che l'IA passa dalla sperimentazione alle operazioni quotidiane, l'osservabilità deve evolversi con essa. La sfida non è semplicemente generare più dati operativi, ma collegare la salute dell'infrastruttura, le prestazioni dell'IA e i processi aziendali che supportano.

Per i leader tecnologici, ciò significa definire come sia una gestione efficace per i servizi di IA più importanti e identificare i segnali che possono rivelare quando qualcosa cambia. Questi requisiti varieranno in base al carico di lavoro, ma il principio rimane lo stesso: le organizzazioni hanno bisogno di abbastanza visibilità per operare l'IA con sicurezza man mano che il suo ruolo nel business cresce.

Estendere l'osservabilità in questo modo può aiutare a rendere l'IA una parte più affidabile e gestibile dell'ambiente tecnologico aziendale.

Continua la conversazione

Man mano che l'IA diventa parte integrante di processi più critici per il business, le organizzazioni hanno bisogno di visibilità sia sull'infrastruttura che la supporta sia sul modo in cui i servizi di IA stessi funzionano nella pratica.

Se desideri discutere di come l'osservabilità possa supportare operazioni di IA aziendale affidabili e gestibili, i nostri specialisti sono disponibili per aiutarti.


Immagine: creata con l'IA