Waarom waarneembare AI de ontbrekende SRE-laag is die bedrijven nodig hebben voor betrouwbare 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 controleerbare, betrouwbare bedrijfssystemen.

Waarom observatie de toekomst van zakelijke AI veiligstelt

De zakelijke race om LLM-systemen te implementeren weerspiegelt de begindagen van de adoptie van de cloud. Leidinggevenden zijn dol op de belofte; naleving vereist verantwoording; ingenieurs willen gewoon een verharde weg.

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

Neem een ​​Fortune 100-bank die een LLM heeft ingezet om leningaanvragen te classificeren. Benchmarknauwkeurigheid zag er hemels uit. Toch ontdekten auditors zes maanden later dat 18% van de kritieke gevallen verkeerd werd gerouteerd, zonder enige waarschuwing of spoor. De hoofdoorzaak was geen 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 in stilte falen.

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

Begin met resultaten, niet met modellen

De meeste AI-projecten van bedrijven beginnen met technologieleiders die een model kiezen en later successtatistieken definiëren. Dat is achterlijk.

Draai de volgorde om:

• Bepaal eerst de uitkomst. Wat is het meetbare bedrijfsdoel?

  • 15% van de factureringsoproepen omleiden

  • Verkort de documentrevisietijd met 60%

  • Verkort de behandelingstijd van zaken met twee minuten

• Ontwerp telemetrie rond die uitkomst, niet rond ‘nauwkeurigheid’ of ‘BLEU-score’.

• Selecteer aanwijzingen, ophaalmethoden en modellen die deze KPI’s aantoonbaar in beweging brengen.

Bij een wereldwijde verzekeraar bijvoorbeeld veranderde het herformuleren van succes in ‘bespaarminuten per claim’ in plaats van ‘modelprecisie’ een geïsoleerde pilot in een routekaart voor het hele bedrijf.

Een drielaags telemetriemodel voor LLM-observatie

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

a) Prompts en context: wat er is binnengekomen

• Registreer elke promptsjabloon, variabele en opgehaald document.

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

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

b) Beleid en controles: De vangrails

• Leg de uitkomsten van veiligheidsfilters (toxiciteit, PII), citatieaanwezigheid en regeltriggers vast.

• Bewaar beleidsredenen en risicolaag voor elke implementatie.

• Koppel de uitgangen terug naar de betreffende modelkaart voor transparantie.

c) Resultaten en feedback: Heeft het gewerkt?

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

• Volg downstream zakelijke gebeurtenissen, zaak gesloten, document goedgekeurd, probleem opgelost.

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

Alle drie de lagen zijn met elkaar verbonden via een gemeenschappelijke trace-ID, waardoor elke beslissing kan worden herhaald, gecontroleerd of verbeterd.

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

Pas SRE-discipline toe: SLO’s en foutbudgetten voor AI

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

Definieer drie ‘gouden signalen’ voor elke kritische workflow:

Als hallucinaties of weigeringen het budget overschrijden, routeert het systeem automatisch naar veiliger aanwijzingen of menselijke beoordeling, net zoals het omleiden van verkeer tijdens een servicestoring.

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

Bouw de dunne waarneembaarheidslaag op in twee agile sprints

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

Sprint 1 (week 1-3): Basis

• Versiegestuurd promptregister

• Redactie-middleware gekoppeld aan beleid

• Logboekregistratie van aanvragen/antwoorden met trace-ID’s

• Basisevaluaties (PII-controles, citatieaanwezigheid)

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

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

• Offline testsets (100-300 echte voorbeelden)

• Beleidspoorten voor feitelijkheid en veiligheid

• Lichtgewicht dashboard voor het bijhouden van SLO’s en kosten

• Geautomatiseerde token- en latentietracker

Binnen zes weken beschikt u over de dunne laag die 90% van de governance- en productvragen beantwoordt.

Make evaluaties continu (en saai)

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

• Curate testsets van echte cases; maandelijks 10-20% vernieuwen.

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

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

• Publiceer elke week één uniforme scorekaart met betrekking tot feitelijkheid, veiligheid, bruikbaarheid en kosten.

Wanneer evaluaties deel uitmaken van CI/CD, zijn ze niet langer compliance-theater, maar worden ze operationele polscontroles.

H toepassenuman toezicht waar het er toe doet

Volledige automatisering is noch realistisch, noch verantwoord. Gevallen met een hoog risico of dubbelzinnige gevallen moeten worden geëscaleerd naar menselijke beoordeling.

• Stuur reacties met weinig vertrouwen of beleidsgerelateerde reacties door naar experts.

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

• Voer de feedback van recensenten terug in aanwijzingen en beleid voor voortdurende verbetering.

Bij één gezondheidstechnologiebedrijf verminderde deze aanpak het aantal valse positieven met 22% en produceerde binnen enkele weken een hertrainbare, compliance-ready dataset.

Ccontrole door middel van ontwerp, niet door hoop

De LLM-kosten groeien niet-lineair. Budgetten zullen je architectuur niet besparen.

• Structuur geeft aan dat deterministische secties vóór generatieve secties komen te staan.

• Comprimeer en herschik de context in plaats van hele documenten te dumpen.

• Cache veel voorkomende zoekopdrachten en onthoud tooluitvoer met TTL.

• Volg latentie, doorvoer en tokengebruik per functie.

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

Het 90-dagen-draaiboek

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

• 1–2 productie-AI helpt bij HITL voor randgevallen

• Geautomatiseerde evaluatiesuite voor pre-implementatie en nachtelijke uitvoeringen

• Wekelijkse scorekaart gedeeld voor SRE, product en risico

• Traceringen die gereed zijn voor audits en die prompts, beleid en resultaten met elkaar verbinden

Bij een Fortune 100-klant verminderde deze structuur de incidenttijd met 40% en bracht de product- en compliance-roadmaps op één lijn.

Vertrouwen vergroten door waarneembaarheid

Waarneembare AI is hoe je AI omzet van experiment naar infrastructuur.

Met duidelijke telemetrie, SLO’s en menselijke feedbackloops:

• Leidinggevenden krijgen op bewijsmateriaal gebaseerd vertrouwen.

• Complianceteams krijgen herspeelbare auditketens.

• Ingenieurs werken sneller en verzenden veilig.

• Klanten ervaren betrouwbare, 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 zelf een bericht te plaatsen! Zie onze richtlijnen hier.