{"id":123952,"date":"2025-04-28T07:42:48","date_gmt":"2025-04-28T07:42:48","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?post_type=news&p=123952"},"modified":"2025-04-28T07:54:57","modified_gmt":"2025-04-28T07:54:57","slug":"barc-studie-ohne-observability-keine-vertrauenswuerdige-kuenstliche-intelligenz","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/barc.com\/de\/news\/barc-studie-ohne-observability-keine-vertrauenswuerdige-kuenstliche-intelligenz\/","title":{"rendered":"Europa verschl\u00e4ft Observability \u2013 und gef\u00e4hrdet seine KI-Zukunft"},"content":{"rendered":"\n

Mit der neuen Studie Observability for AI Innovation \u2013 Adoption Trends, Requirements and Best Practices<\/a><\/em> zeigt BARC, wie sich Observability als unverzichtbare Grundlage f\u00fcr Datenschutz, Transparenz und Verl\u00e4sslichkeit im Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz etabliert. Befragt wurden daf\u00fcr mehrere hundert internationale Experten aus Data & AI-Abteilungen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eVertrauensw\u00fcrdige KI entsteht nicht zuf\u00e4llig \u2013 sie basiert auf klarer Governance und konsequenter Observability. Wer KI-Initiativen erfolgreich skalieren will, muss Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Anfang an mitdenken\u201c, kommentiert Timm Grosser, Senior Analyst Data & Analytics bei BARC und Mitautor der Studie.<\/p>\n\n\n\n

Observability und Governance als Fundament reifer KI-Initiativen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Zwei Drittel der befragten Unternehmen verf\u00fcgen \u00fcber strukturierte Prozesse zur Beobachtung ihrer Datenfl\u00fcsse und Modelle. Die Hauptziele sind Datenschutz, die Sicherstellung der Modellgenauigkeit sowie vollst\u00e4ndige Auditierbarkeit. Die gr\u00f6\u00dften Hindernisse liegen jedoch weniger in der Technik als in organisatorischen Defiziten: Fachkr\u00e4ftemangel, manuelle Verfahren und voneinander abgeschottete Teams gef\u00e4hrden eine systematische Umsetzung. Nur 59 Prozent der Organisationen vertrauen uneingeschr\u00e4nkt auf ihre Modellergebnisse \u2013 ein Wert, der den Handlungsbedarf klar unterstreicht.<\/p>\n\n\n\n

Neue Anforderungen durch generative KI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Studie zeigt zudem: Der Fokus erweitert sich zunehmend von klassischen strukturierten Daten hin zu unstrukturierten und semi-strukturierten Informationen wie Dokumenten, Bildern, Videos und Logs. Diese Entwicklung ist insbesondere im Kontext von generativer KI relevant, die auf die pr\u00e4zise \u00dcberwachung der Vektorisierung und Verwaltung gro\u00dfer Datenmengen angewiesen ist.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Nordamerika als Taktgeber \u2013 Europa mit Aufholbedarf<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

W\u00e4hrend in Nordamerika bereits 88 Prozent der Unternehmen formalisierte Observability-Programme eingef\u00fchrt haben, liegt der Anteil in Europa bei lediglich 57 Prozent. Zudem zeigen nordamerikanische Unternehmen eine breitere Abdeckung unterschiedlicher Datentypen und eine st\u00e4rkere Methodik. Europ\u00e4ische Unternehmen, die ihre KI-Projekte skalieren und operationalisieren m\u00f6chten, m\u00fcssen ihre Observability-Ans\u00e4tze deutlich professionalisieren.<\/p>\n\n\n\n

Fazit: Ohne Observability keine vertrauensw\u00fcrdige KI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die zunehmende Verbreitung von generativer KI beschleunigt die Anforderungen an Observability zus\u00e4tzlich. Der Aufbau transparenter, team\u00fcbergreifender Prozesse und eine enge Integration verschiedener Datendom\u00e4nen werden zum Schl\u00fcsselfaktor f\u00fcr belastbare und vertrauensw\u00fcrdige KI-Initiativen.<\/p>\n\n\n\n

Hier finden Sie die vollst\u00e4ndige Studie<\/a><\/p>\n\n\n\n

Infografik Observability for AI Innovation<\/a><\/p>\n\n\n\n

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