Waarom waarneembare AI de ontbrekende SRE-laag is die bedrijven nodig hebben voor vertrouwde LLM’s

Nu AI-systemen in productie gaan, kunnen betrouwbaarheid en bestuur niet meer afhankelijk zijn van wensdenken. Dit is hoe de waarneembaarheid verandert grote taalmodellen (LLM’s) in verifieerbare en betrouwbare bedrijfssystemen.

Waarom observatie de toekomst van zakelijke AI veiligstelt

De haast van bedrijven om LLM-systemen te implementeren weerspiegelt de begindagen van de adoptie van de cloud. Leidinggevenden houden van beloftes; naleving vereist verantwoording; de ingenieurs willen gewoon een verharde weg.

Maar ondanks het enthousiasme geven de meeste leiders toe dat ze niet kunnen begrijpen hoe AI-beslissingen worden genomen, of ze nu het bedrijf hebben geholpen of regels hebben overtreden.

Laten we een Fortune 100-bank nemen die een LLM heeft geïmplementeerd om leningaanvragen te classificeren. Benchmarknauwkeurigheid het zag er hemels uit. Toch ontdekten auditors zes maanden later dat 18% van de kritieke gevallen verkeerd was doorverwezen, zonder enige waarschuwing of spoor. De hoofdoorzaak was niet vooringenomenheid of slechte gegevens. Het was onzichtbaar. Geen waarneembaarheid, geen verantwoordelijkheid.

Als je het niet kunt observeren, kun je het ook niet vertrouwen. En onopgemerkte AI zal stilletjes falen.

Zichtbaarheid is geen luxe; het is de basis van vertrouwen. Zonder dit wordt kunstmatige intelligentie onbestuurbaar.

Begin met resultaten, niet met modellen

De meeste AI-projecten voor ondernemingen beginnen met technologieleiders die een model kiezen en vervolgens successtatistieken definiëren. Dit is achteruit.

Draai de volgorde om:

• Definieer eerst het resultaat. Wat is de meetbare bedrijfsdoelstelling?

  • Leid 15% van de gefactureerde oproepen door

  • Reduceer de revisietijden van documenten met 60%

  • Verminder de tijd voor casemanagement met twee minuten

• Ontwerp telemetrie op basis van dit resultaat, niet rond “nauwkeurigheid” of “BLEU-score”.

• Selecteer aanwijzingen, herstelmethoden en patronen die deze KPI’s aantoonbaar in beweging brengen.

Bij een wereldwijde verzekeraar bijvoorbeeld transformeerde het herformuleren van succes als ‘bespaarde minuten per claim’ in plaats van ‘modelnauwkeurigheid’ een geïsoleerd proefproject in een ondernemingsbrede routekaart.

Een drielaags telemetriemodel voor LLM-observatie

Net zoals microservices afhankelijk zijn van logbestanden, statistieken en sporen, hebben AI-systemen een gestructureerde observatiestapel nodig:

a) Hints en context: wat er is ingevoegd

• Registreer elk promptpatroon, elke variabele en elk opgehaald document.

• Registreer model-ID, versie, latentie en aantal tokens (uw belangrijkste kostenindicatoren).

• Houd een controleerbaar redactielogboek bij waarin wordt weergegeven welke gegevens zijn gemaskeerd, wanneer en volgens welke regel.

b) Beleid en controles: de vangrails

• Leg de resultaten vast van beveiligingsfilters (toxiciteit, PII), aanwezigheid van citaten en regeltriggers.

• Bewaar beleidsredenen en risiconiveau voor elke implementatie.

• Verbind de uitgangen met het tabblad Overheidsmodel om transparantie te garanderen.

c) Resultaten en feedback: werkte het?

• Verzamel menselijke beoordelingen en wijzig de afstanden tot geaccepteerde antwoorden.

• Volg downstream zakelijke gebeurtenissen, gesloten cases, goedgekeurde documenten en opgeloste problemen.

• Meet KPI-delta’s, beltijd, achterstand en heropeningspercentage.

Alle drie de lagen zijn met elkaar verbonden via een gemeenschappelijke track-ID, zodat u elke beslissing kunt afspelen, verifiëren of verbeteren.

Diagram © SaiKrishna Koorapati (2025). Speciaal voor dit artikel gemaakt; in licentie gegeven aan VentureBeat voor publicatie.

Toepassen van de SRE-discipline: SLO’s en foutbudgetten voor AI

Service betrouwbaarheidstechniek (SRE) heeft de softwareactiviteiten getransformeerd; nu is het de beurt aan AI.

Definieer drie ‘gouden signalen’ voor elke kritische workflow:

Als hallucinaties of ontkenningen het budget overschrijden, stuurt het systeem automatisch naar veiligere instructies of menselijke beoordeling, net zoals het omleiden van verkeer tijdens een storing.

Dit is geen bureaucratie; het is betrouwbaarheid toegepast op redeneren.

Bouw de dunne laag van waarneembaarheid op in twee agile sprints

Je hebt geen roadmap van zes maanden nodig, alleen focus en twee korte sprints.

Sprint 1 (week 1-3): Basisprincipes

• Versiegestuurd promptlogboek

• Beleidsgebonden redactionele middleware

• Loggen van verzoeken/antwoorden met trace-ID

• Basisbeoordelingen (PII-controles, aanwezigheid van citaten)

• Eenvoudige Human-in-the-loop (HITL) gebruikersinterface.

Sprint 2 (week 4-6): Vangrails en KPI’s

• Offline testset (100-300 echte voorbeelden)

• Politieke poorten voor feitelijkheid en veiligheid

• Lichtgewicht dashboard dat SLO en kosten monitort

• Geautomatiseerde token- en latentietracker

In 6 weken tijd heb jij de dunne laag die 90% van jouw governance- en productvragen beantwoordt.

Mvoer continue (en saaie) evaluaties uit

Beoordelingen mogen geen eenmalige heldendaden zijn; ze zouden routine moeten zijn.

• Testsets samengesteld uit echte cases; upgrade 10-20% per maand.

• Definieer duidelijke acceptatiecriteria die worden gedeeld door product- en risicoteams.

• Voer de suite uit bij elke aanvraag/model/beleidswijziging en wekelijks voor driftcontroles.

• Publiceer elke week een uniforme scorekaart die de realiteit, veiligheid, bruikbaarheid en kosten weergeeft.

Wanneer beoordelingen deel uitmaken van CI/CD, zijn ze niet langer het toneel van naleving, maar worden ze operationele polscontroles.

H toepassenmenselijk toezicht waar het telt

Volledige automatisering is noch realistisch, noch verantwoord. Bij gevallen met een hoog risico of dubbelzinnige gevallen moet een menselijke beoordeling plaatsvinden.

• Directe reacties op deskundigen die onbetrouwbaar zijn of door beleid worden gekenmerkt.

• Leg elke verandering en reden vast als trainingsgegevens en auditbewijs.

• Neem de feedback van recensenten op in suggesties en beleid voor voortdurende verbetering.

Bij één gezondheidszorgtechnologiebedrijf verminderde deze aanpak het aantal valse positieven met 22% en produceerde in slechts een paar weken een hertrainbare, compliance-ready dataset.

Cmeer controle door ontwerp, niet door hoop

De LLM-kosten groeien niet-lineair. Budgetten zullen je niet redden, architectuur wel.

• De structuur suggereert daarom dat deterministische secties vóór generatieve secties worden uitgevoerd.

• Comprimeer en herclassificeer de context in plaats van hele documenten te downloaden.

• Cache veel voorkomende zoekopdrachten en sla tooluitvoer op met TTL.

• Houd de latentie, doorvoer en het tokengebruik bij per functie.

Wanneer de waarneembaarheid tokens en latentie omvat, worden de kosten een gecontroleerde variabele en geen verrassing.

Het 90 dagenprogramma

Binnen drie maanden na de invoering van waarneembare AI-principes moeten bedrijven het volgende zien:

• 1-2 productie-AI’s helpen met HITL voor randgevallen

• Geautomatiseerd evaluatiepakket voor pre-implementatie en nachtelijke uitvoeringen

• Wekelijkse scorekaart gedeeld tussen SRE, product en risico

• Voor audits geschikte traceringen die verzoeken, beleid en resultaten met elkaar verbinden

Bij een Fortune 100-klant verminderde dit raamwerk de responstijden met 40% en bracht het product- en compliance-roadmaps op één lijn.

Het vergroten van vertrouwen door waarneembaarheid

Waarneembare AI is hoe je AI transformeert van een experiment naar een infrastructuur.

Met telemetrie, SLO en duidelijke menselijke feedbackloops:

• Leidinggevenden krijgen vertrouwen, ondersteund door bewijsmateriaal.

• Complianceteams krijgen reproduceerbare auditketens.

• Ingenieurs itereren sneller en verzenden veilig.

• Klanten ervaren betrouwbare en verklaarbare AI.

Waarneembaarheid is geen extra laag, het is de basis voor vertrouwen op schaal.

SaiKrishna Koorapati is een leider op het gebied van software-engineering.

Lees meer van onze gastschrijvers. Of overweeg om uw eigen bericht in te dienen! Zie de onze richtlijnen hier.