AI-Überwachung in Microsoft 365: Warum es unverzichtbar ist

Künstliche Intelligenz (KI) verändert in rasantem Tempo die Art und Weise, wie wir arbeiten, innovieren und interagieren – insbesondere in kollaborativen Umgebungen wie Microsoft 365. Von der Automatisierung von Aufgaben bis hin zur Gewinnung von Erkenntnissen mit Tools wie Copilot verspricht KI eine nie dagewesene Effizienz. Der Einsatz von KI ohne Aufsicht ist jedoch so, als würde man mit verbundenen Augen durch ein Minenfeld navigieren.

An dieser Stelle kommt der KI-Überwachung eine strategische Rolle zu, insbesondere in Microsoft 365-Umgebungen. Es geht darum, einen Überblick darüber zu erhalten, wie KI in Ihre Systeme eingebettet ist, wie Agenten mit Daten interagieren und ob Konfigurationen mit Ihren Governance-Standards übereinstimmen.

Was ist KI-Überwachung?

KI-Überwachung ist der kontinuierliche Prozess der Beobachtung, Bewertung und Aufrechterhaltung der Leistung, Zuverlässigkeit und Governance von KI-Systemen während ihres gesamten Lebenszyklus. So wird sichergestellt, dass diese Systeme wie vorgesehen funktionieren, die Compliance-Anforderungen erfüllen und unter realen Bedingungen vertrauenswürdige Ergebnisse liefern.

Je nach Anwendungsfall kann die KI-Überwachung verschiedene Ebenen umfassen. Diese reichen von der Verfolgung der Modellgenauigkeit und der Datenabweichung bis hin zur Überwachung, wie KI-Agenten konfiguriert werden, auf welche Daten sie zugreifen und wie sie in geschäftskritischen Umgebungen wie Microsoft 365 eingesetzt werden.

Im Unternehmenskontext bedeutet eine effektive KI-Überwachung auch, die Beziehungen zwischen Benutzern, Berechtigungen, Wissensbeständen und KI-Komponenten zu verstehen. Diese breitere Perspektive ermöglicht es Unternehmen, eine verantwortungsvolle und skalierbare KI-Nutzung zu etablieren, die sowohl mit betrieblichen als auch mit regulatorischen Zielen in Einklang steht.

Warum KI-Überwachung so wichtig ist: Risiken abmildern und Vertrauen aufbauen

Der Einsatz von KI-Systemen ohne laufende Überwachung ist ein riskantes Unterfangen. Die Dynamik der Daten und die Komplexität der KI-Modelle bedeuten, dass die Ergebnisse stark variieren können, dass Verzerrungen auftreten können und dass Sicherheitslücken noch lange nach der Bereitstellung auftreten können. Die Vernachlässigung dieser wichtigen Praxis setzt Ihr Unternehmen ernsthaften Risiken aus, von Modellabweichungen und Halluzinationen bis hin zu Compliance-Fehlern und Datenschutzverletzungen.

Lassen Sie uns im Detail untersuchen, warum eine sorgfältige KI-Überwachung so wichtig ist:

1. Leistungsverschlechterung (Modellabweichung)

KI-Modelle werden auf bestimmten Datensätzen trainiert. Im Laufe der Zeit können sich die realen Daten, mit denen sie konfrontiert werden, ändern, wodurch die Leistung des Modells abnimmt. Dieses Phänomen wird als Modelldrift bezeichnet. Dies kann zu ungenauen Vorhersagen, schlechten Empfehlungen und letztlich zu fehlerhaften Geschäftsentscheidungen führen. Eine effektive Überwachung von KI-Modellen hilft dabei, diese Abweichung frühzeitig zu erkennen, sodass ein erneutes Training oder Anpassungen möglich sind, um die Modellgenauigkeit aufrechtzuerhalten und geschäftsrelevante Fehler zu vermeiden.

2. Unerwartetes Verhalten und Halluzinationen

Generative KI-Modelle (GenAI), wie die von Copilot, können manchmal ungenaue, unsinnige oder komplett erfundene Ergebnisse ("Halluzinationen") produzieren. Ohne Überwachung können diese Ergebnisse Fehlinformationen verbreiten, den Ruf der Marke schädigen oder Nutzer zu kritischen Fehlern verleiten. Die Überwachung hilft, unzuverlässige Verhaltensmuster zu erkennen.

3. Sicherheitsschwachstellen

KI-Systeme können, wie jede Software, Schwachstellen aufweisen. Sie können anfällig für Angriffe sein, die darauf abzielen, ihre Ergebnisse zu manipulieren, sensible Daten zu stehlen oder ihre Verfügbarkeit zu unterbrechen. Eine kontinuierliche Überwachung hilft, anormale Aktivitäten zu erkennen, die auf eine Sicherheitsverletzung oder einen Versuch, das System auszunutzen, hindeuten könnten.

4. Compliance und ethische Risiken

KI-Systeme verarbeiten oft große Datenmengen, darunter auch potenziell sensible personenbezogene Daten. Vorschriften wie die DSGVO stellen strenge Anforderungen an die Datenverarbeitung und die Transparenz von Algorithmen. Unüberwachte KI kann unbeabsichtigt Verzerrungen in den Trainingsdaten nach sich ziehen, was zu diskriminierenden Ergebnissen führt. Zudem besteht die Gefahr, gegen Datenschutzbestimmungen zu verstoßen, was zu hohen Geldstrafen und Rufschädigung führen kann. Eine engmaschige Überwachung gewährleistet die Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften.

Einen tieferen Einblick in die Anpassung von KI-Praktiken an Microsoft Purview und Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO erhalten Sie in unserem Artikel über die Einhaltung von Vorschriften in KI-gesteuerten Arbeitsumgebungen.

Aufrechterhaltung von Vertrauen und Zuverlässigkeit

Letztlich müssen Nutzer und Stakeholder darauf vertrauen, dass KI-Systeme zuverlässig und fair sind. Eine wirksame KI-Überwachung schafft Klarheit darüber, wie KI-Tools wie Copilot konfiguriert sind, auf welche Daten sie zugreifen können und welche Richtlinien für ihre Nutzung gelten. Diese Transparenz stärkt das interne Vertrauen, fördert die Akzeptanz und hilft Ihnen, ein verantwortungsvolles Management zu demonstrieren. Dies sind Schlüsselfaktoren für die langfristige Wertschöpfung aus Ihren KI-Initiativen.

Diese Risiken zu ignorieren ist keine Option, wenn Sie KI verantwortungsvoll und nachhaltig nutzen wollen. Ein proaktives KI-Überwachungssystem ist Ihre erste Verteidigungslinie.

Schlüsselkomponenten einer robusten KI-Überwachungsstrategie

Eine wirksame KI-Überwachung ist ein vielseitiger Ansatz, der verschiedene Aspekte des KI-Systems abdeckt. Hier sind die wichtigsten Komponenten, die Sie berücksichtigen müssen:

Leistungsmetriken

Hier geht es um die Verfolgung quantitativer Messwerte darüber, wie gut das KI-System seine Aufgabe erfüllt. Zu den wichtigsten Metriken gehören häufig:

• Genauigkeit: Wie oft produziert das Modell die richtige Ausgabe? Die Verfolgung der Genauigkeit hilft Ihnen zu erkennen, wann die Leistung des Modells aufgrund von Datenabweichungen oder sich ändernden realen Bedingungen abnimmt.
• Latenzzeit: Wie lange dauert es, bis die KI eine Anfrage verarbeitet und eine Antwort zurückgibt? Eine hohe Latenzzeit kann Benutzer frustrieren und Echtzeitanwendungen behindern.
• Durchsatz: Wie viele Anfragen kann die KI innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens bearbeiten? Dies ist entscheidend für die Skalierbarkeit.
• Vertrauen und Vertrauenswerte: Wie sicher ist das Modell bei Vorhersagemodellen in Bezug auf seine eigenen Ergebnisse? Die Überwachung dieser Werte kann anzeigen, wann das Modell außerhalb seiner Komfortzone arbeitet.
• Ressourcennutzung: Wie viel Rechenleistung (CPU, GPU, Speicher) verbraucht die KI? Dies wirkt sich auf die Kosten und die Planung der Infrastruktur aus.

Datenintegrität und -abweichung

KI-Modelle reagieren in Echtzeit auf die Daten, die sie erhalten. Die Überwachung der Datenintegrität beinhaltet:

• Validierung der Eingabedaten: Stellen Sie sicher, dass die in das Live-Modell eingespeisten Daten mit den Merkmalen der Trainingsdaten übereinstimmen (z. B. Format, Bereich, Typ).
• Erkennung von Drifts: Identifizieren Sie statistische Änderungen in der Verteilung der Eingabedaten im Vergleich zu den Trainingsdaten (Datendrift) oder Änderungen in der Beziehung zwischen den Eingabemerkmalen und der Zielvariablen (Konzeptdrift). Dies geht häufig einer Verschlechterung der Modellleistung voraus.

Modellverhalten

Hier geht es um die qualitativen Aspekte des Outputs und der internen Arbeitsweise der KI:

• Automatisierte Erkennung von Anomalien: Erkennen Sie ungewöhnliche oder unerwartete Vorhersagen oder Verhaltensweisen, die erheblich von der Norm abweichen.
• Verfolgung der Ausgabe: Protokollieren und analysieren Sie die KI-Ausgaben zur Erkennung von Mustern, Verzerrungen oder potenziellen Halluzinationen, besonders relevant für die Überwachung von GenAI.
• Metriken zur Erklärbarkeit: Bei einigen Modellen kann die Verfolgung von Metriken, die sich darauf beziehen, wie Erklärungen für Vorhersagen generiert werden, Transparenz und Fairness gewährleisten.

Sicherheit und Compliance

Diese Komponente gewährleistet, dass das KI-System sicher arbeitet und die einschlägigen Richtlinien und Vorschriften einhält:

• Zugriffsüberwachung: Verfolgen, wer auf das KI-System und seine Daten zugreift, und Aufspüren unbefugter Versuche.
• Schwachstellen-Scanning: Regelmäßige Überprüfung des KI-Systems und seiner Abhängigkeiten auf bekannte Sicherheitslücken.
• Compliance-Prüfungen: Überprüfung des KI-Betriebs anhand interner Governance-Richtlinien und externer Vorschriften (z. B. GDPR, AI Act). Sicherstellen, dass Datenschutz und ethische Richtlinien eingehalten werden.
• Agententätigkeit: Spezielles Überwachen der Erstellung, Nutzung und Berechtigungen von KI-Agenten (wie Copilot-Erweiterungen oder Power Platform-Agenten), um Auswüchse und nicht autorisierte Aktionen zu verhindern. Dies ist ein wichtiger Teil der Überwachung von KI-Agenten.

Die Implementierung einer umfassenden KI-Überwachungssoftware oder mehrerer KI-Überwachungstools, die diese Komponenten abdecken, bietet den ganzheitlichen Überblick, der für ein effektives KI-Management erforderlich ist.

KI-Überwachung in Microsoft 365-Umgebungen: Einzigartige Herausforderungen, gezielte Lösungen

Die Integration von KI, insbesondere von Tools wie Microsoft Copilot und KI-Funktionen innerhalb der Power Platform, in Ihre Microsoft 365-Umgebung bringt einzigartige Herausforderungen für Governance und Überwachung mit sich. Die Natur dieses vernetzten Ökosystems kann die Risiken verstärken, wenn die KI-Nutzung nicht sorgfältig verwaltet wird.

Herausforderungen der KI-Überwachung in Microsoft 365

Sie sehen sich potenziellen Problemen gegenüber wie:

• Der Mangel an zentraler Transparenz macht es schwierig zu erkennen, wo und wie KI eingesetzt wird, insbesondere Copilot und benutzerdefinierte KI-Agenten. Dies beeinträchtigt den Überblick über Plattformen wie Teams, SharePoint und Power Platform.
• Agenten und Anwendungen wuchern, wenn Copilot-Erweiterungen, Power Automate-Flows oder KI-aktivierte Power Apps ohne Kontrolle erstellt werden. Diese "Schattenagenten" arbeiten oft außerhalb der offiziellen Governance.
• Risiken in Bezug auf die Informationsqualität entstehen, wenn Copilot veraltete, doppelte oder schlecht verwaltete Daten abruft. Dies kann zu ungenauen oder irreführenden KI-generierten Inhalten führen.
• Sicherheits- und Compliance-Lücken entstehen, wenn Copilot ohne Schutzmaßnahmen auf sensible Informationen zugreift oder diese weitergibt. Sie können auch auftreten, wenn die KI-Nutzung nicht mit der Datenresidenz oder den gesetzlichen Vorschriften übereinstimmt.
• Die Kostenkontrolle wird schwierig, wenn nur ein begrenzter Einblick in die Copilot-Lizenznutzung besteht. Ohne diesen Einblick ist die Zuweisung von Kosten oder die Optimierung von Ausgaben über Abteilungen hinweg eine Herausforderung.

Diese und weitere Herausforderungen werden in unserem Whitepaper zu Microsoft Copilot Governance behandelt, das Best Practices für KI-Bereitschaft und -Überwachung bietet.

Wie Rencore diese Herausforderungen angeht

Genau hier hilft Rencore Ihnen, eine robuste Governance und Überwachung für KI innerhalb von Microsoft 365 zu etablieren. Wir stellen die Tools und Erkenntnisse bereit, die für eine effektive Überwachung von KI in dieser komplexen Umgebung erforderlich sind. Unsere Plattform hilft Ihnen:

1. Sichern Sie die KI-Bereitschaft und verhindern Sie ein Oversharing:

Wir bieten eine vollständige Bestandsaufnahme von Microsoft 365, einschließlich der Standorte sensibler Daten und Benutzerberechtigungen. So können Sie Ihre KI-Bereitschaft vor dem breiten Einsatz bewerten und Richtlinien implementieren, um zu verhindern, dass Copilot oder andere KI-Agenten auf eingeschränkte Daten zugreifen oder diese teilen. Wir helfen dabei, veraltete, verwaiste oder duplizierte Inhalte zu erkennen, die die Qualität der KI-Ausgabe beeinträchtigen könnten.

2. Kontrolle der Ausbreitung von Agenten

Rencore bietet Ihnen einen vollständigen Überblick über alle KI-gesteuerten Agenten und Anwendungen in Ihrem Microsoft 365-Mieter, einschließlich benutzerdefinierter Copilot-Erweiterungen und Power Platform-Lösungen. Durch die Analyse der Eigentumsverhältnisse, der Nutzung, der verbundenen Datenquellen und der Berechtigungsstrukturen ermöglicht Rencore eine proaktive Steuerung der KI-Nutzung im großen Maßstab. Sie erhalten die Kontrolle, die Sie benötigen, um Risiken zu verwalten, Compliance zu gewährleisten und die KI-Bereitstellung mit Ihren Unternehmensstandards abzustimmen.

3. Optimieren Sie die KI-Kosten:

Gewinnen Sie Transparenz über die Nutzung von Copilot- und Power Platform-Lizenzen. Mit unseren Dashboards können Sie die Akzeptanz nachverfolgen, Kosten überwachen, ungenutzte Lizenzen identifizieren und Chargeback-Modelle für verschiedene Abteilungen implementieren, um den ROI für Ihre KI-Investitionen zu maximieren.

4. Validieren Sie die Genauigkeit der Informationen (Grundlage):

Während die direkte Validierung des KI-Outputs komplex ist, hilft Rencore bei der Verwaltung der Grundlage, auf die sich KI stützt. Indem Sie veraltete, doppelte oder qualitativ minderwertige Informationen in Ihrem M365-Tenant identifizieren und Ihnen dabei helfen, diese zu verwalten, erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die von der KI generierten Inhalte korrekt und relevant sind, erheblich. Wir arbeiten aktiv an der Integration von KI-Wissensbewertungsfunktionen.

5. Durchsetzung von Compliance und Sicherheit:

Implementieren Sie granulare Richtlinien zur Regelung der KI-Nutzung und zur Kontrolle des Zugriffs auf sensible Daten über KI-Schnittstellen. Verwalten Sie außerdem Konnektoren von Drittanbietern, die von KI-Agenten verwendet werden, um die Kontrolle zu gewährleisten und umfassende Prüfprotokolle für die Compliance-Berichterstattung zu erstellen (z. B. GDPR, kommende KI-Vorschriften).

5. Visualisieren Sie KI-Aktivitäten:

Visualisieren Sie KI-Aktivitäten mit anpassbaren Dashboards und Berichten, die relevante Metriken für alle Services anzeigen. Ganz gleich, ob Sie die Akzeptanz von Agenten, die Nutzung von Lizenzen, Richtlinienverstöße oder die Informationsqualität verfolgen möchten, Rencore bietet flexible, konfigurierbare Berichte, die auf Ihre spezifischen Ziele und Ihre Governance-Struktur abgestimmt sind.

Durch die Bereitstellung einer zentralen Sichtbarkeit und Kontrolle, die speziell auf das Microsoft 365-Ökosystem zugeschnitten ist, versetzt Rencore Sie in die Lage, KI mit Zuversicht zu nutzen, Risiken zu mindern und Governance für verantwortungsvolle KI im großen Maßstab zu gewährleisten.

Implementierung effektiver KI-Überwachungsstrategien

Die Einrichtung eines erfolgreichen KI-Überwachungsprogramms erfordert eine sorgfältige Planung und die richtigen Tools. Hier sind einige Best Practices:

1. Definieren Sie klare Ziele: Was wollen Sie mit der KI-Überwachung erreichen? Konzentrieren Sie sich auf Leistung, Kosten, Sicherheit, Compliance oder alles zusammen? Ihre Ziele bestimmen die Metriken, die Sie verfolgen, und die Tools, die Sie benötigen.

2. Legen Sie Leitplanken fest: Bevor Sie Anomalien erkennen können, müssen Sie wissen, wie "normal" aussieht. Lassen Sie Ihr KI-System unter typischen Bedingungen laufen, um grundlegende Leistungs- und Verhaltenskennzahlen zu ermitteln.

3. Wählen Sie die richtigen Tools: Wählen Sie ein KI-Überwachungssystem oder eine Kombination von KI-Überwachungstools, die zu Ihrer technischen Umgebung (insbesondere bei Integration mit Plattformen wie Microsoft 365) und Ihren Überwachungszielen passen. Achten Sie auf Lösungen mit Dashboards und Integrationsfunktionen. Überlegen Sie, ob Sie spezielle KI-Modellüberwachungsfunktionen oder breitere GenAI-Überwachungsfunktionen benötigen.

4. Automatisieren Sie, wo immer möglich: Manuelle Überwachung ist nicht skalierbar. Verwenden Sie Lösungen, die auf der Grundlage definierter Regeln Abweichungen von erwarteten Konfigurationen, Nutzungsanomalien oder Richtlinienverstöße aufdecken. Dies erhöht die Effizienz und Konsistenz.

5. Integrieration mit anderen Systemen: Verbinden Sie Ihr Überwachungssystem mit Ihren bestehenden IT-Service-Management- (ITSM) oder Incident-Response-Workflows. Wenn ein Problem entdeckt wird, können Sie sicherstellen, dass die richtigen Teams umgehend benachrichtigt werden, um es zu untersuchen und zu beheben.

6. Feedback-Schleifen einrichten: Die Überwachung sollte nicht nur Probleme aufdecken, sondern auch zu Verbesserungen führen. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus der Überwachung, um Governance-Richtlinien zu aktualisieren, Berechtigungen zu verfeinern, die Datenqualität zu verbessern oder Benutzerschulungen zu unterstützen.

7. Kontinuierliche Bewertung und Anpassung: Die KI-Landschaft und Ihre Geschäftsanforderungen werden sich weiterentwickeln. Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Überwachungsstrategie, Metriken und Tools, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Systeme weiterhin mit optimaler Leistung arbeiten, wenn sich die Bedingungen weiterentwickeln.

Übernehmen Sie die Kontrolle: Überwachen Sie Ihre KI für eine zuverlässige Zukunft

KI bietet transformatives Potenzial, aber die sichere und nachhaltige Nutzung ihrer Vorteile erfordert Wachsamkeit. Die KI-Überwachung ist kein optionales Add-on, sondern eine zentrale Voraussetzung für die Verwaltung der Leistung, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Compliance Ihrer KI-Systeme.

Wenn Sie die Schlüsselkomponenten der Überwachung verstehen und effektive Strategien implementieren, insbesondere innerhalb der komplexen, vernetzten Microsoft 365-Umgebung, können Sie Risiken wie Modelldrift, Halluzinationen und Sicherheitsverletzungen verringern. Sie bauen Vertrauen bei Nutzern und Stakeholdern auf und stellen sicher, dass Ihre KI-Initiativen einen echten, dauerhaften Wert liefern.

Wenn Sie sich mit der Komplexität der KI-Governance innerhalb von Microsoft 365 auseinandersetzen müssen, können wir Ihnen helfen. Rencore bietet Ihnen die Transparenz und Kontrolle, die Sie benötigen, um die KI-Bereitschaft, die Bereitstellung von Agenten, die Interaktion mit Endbenutzern und die Kosten effektiv zu verwalten.

Möchten Sie sicherstellen, dass Ihre KI zuverlässig, konform und sicher ist? Finden Sie heraus, wie Rencore Ihre KI-Governance- und Überwachungsstrategie noch heute stärken kann. Starten Sie Ihre kostenlose Testversion!

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist KI-Überwachung in einfachen Worten?

Das KI-Monitoring ist wie ein Gesundheitscheck für Ihre Systeme der künstlichen Intelligenz, nachdem sie bereitgestellt wurden. Dazu gehört die kontinuierliche Beobachtung ihrer Leistung, die Überprüfung der Qualität der von ihnen verwendeten Daten, die Suche nach ungewöhnlichem Verhalten oder Fehlern und die Gewährleistung eines sicheren Betriebs und der Einhaltung der Regeln.

Warum ist die Überwachung generativer KI (wie Copilot) besonders wichtig?

Generative KI-Modelle können manchmal falsche oder unsinnige Informationen (Halluzinationen) produzieren oder Verzerrungen aus ihren Trainingsdaten widerspiegeln. Die Überwachung von GenAI hilft dabei, die Qualität des Outputs zu verfolgen, Muster problematischer Antworten zu erkennen, sicherzustellen, dass die KI nicht auf eingeschränkte Informationen innerhalb von Plattformen wie Microsoft 365 zugreift, und ihre Nutzung zu verwalten, um Kosten und Compliance zu kontrollieren.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Tests und KI-Überwachung?

KI-Tests finden vor dem Einsatz statt, um zu prüfen, ob das Modell unter kontrollierten Bedingungen korrekt funktioniert. Die KI-Überwachung erfolgt nach der Bereitstellung in der realen Welt, wobei Leistung, Verhalten und Sicherheit im Laufe der Zeit kontinuierlich verfolgt werden, während die KI mit Live-Daten und Benutzern interagiert.

Kann die KI-Überwachung bei der Einhaltung von Vorschriften wie GDPR oder dem KI-Gesetz helfen?

Ja, absolut. Ein robustes KI-Überwachungssystem bietet Prüfprotokolle, verfolgt den Datenzugriff, hilft bei der Erkennung von Verzerrungen und stellt sicher, dass KI-Abläufe mit den gesetzlichen Anforderungen und internen Richtlinien übereinstimmen, was für den Nachweis der Compliance entscheidend ist.

Welche gängigen KI-Überwachungstools oder -software gibt es?

Es gibt einen wachsenden Markt für KI-Überwachungstools und KI-Überwachungssoftware. Einige konzentrieren sich speziell auf die Überwachung von KI-Modellen (Drift, Leistung), während andere breitere Plattformen anbieten, die Datenqualität, Sicherheit und Beobachtbarkeit abdecken. Plattformen wie Rencore bieten spezialisierte Überwachungs- und Governance-Funktionen, die auf Umgebungen wie Microsoft 365 zugeschnitten sind und Herausforderungen wie die Überwachung von KI-Agenten und die Nutzung von Copilot abdecken.