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.
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.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
Eine wirksame KI-Überwachung ist ein vielseitiger Ansatz, der verschiedene Aspekte des KI-Systems abdeckt. Hier sind die wichtigsten Komponenten, die Sie berücksichtigen müssen:
Hier geht es um die Verfolgung quantitativer Messwerte darüber, wie gut das KI-System seine Aufgabe erfüllt. Zu den wichtigsten Metriken gehören häufig:
KI-Modelle reagieren in Echtzeit auf die Daten, die sie erhalten. Die Überwachung der Datenintegrität beinhaltet:
Hier geht es um die qualitativen Aspekte des Outputs und der internen Arbeitsweise der KI:
Diese Komponente gewährleistet, dass das KI-System sicher arbeitet und die einschlägigen Richtlinien und Vorschriften einhält:
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.
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.
Sie sehen sich potenziellen Problemen gegenüber wie:
Diese und weitere Herausforderungen werden in unserem Whitepaper zu Microsoft Copilot Governance behandelt, das Best Practices für KI-Bereitschaft und -Überwachung bietet.
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:
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.
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.
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.
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.
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).
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.
Die Einrichtung eines erfolgreichen KI-Überwachungsprogramms erfordert eine sorgfältige Planung und die richtigen Tools. Hier sind einige Best Practices:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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.
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.
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.
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.
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.