AI-observability: zo pak je AI-fouten aan

Observability is het vermogen systemen van binnenuit te begrijpen door externe output. Nu AI steeds meer gebruikt wordt in kritieke processen, slaat deze techniek ook over op AI. 

AI-observability

Waar de meeste IT-systemen met vooraf bepaalde - deterministische - uitkomsten werken, is dat bij LLM's anders. Generatieve AI is probabilistisch ontworpen, waarbij de uitkomst niet vast staat, maar de kans groot is dat de juiste wel wordt gekozen. Dat verschil, waarbij het dus moeilijker is direct terug te traceren waar de fout zit, zorgt ervoor dat een nieuwe aanpak nodig is. Waar traditionele observability zich richt op metrics als CPU-gebruik, latency en foutmeldingen, kijkt AI-observability naar zaken als model drift, dataconsistentie, prediction bias en anomalieën in inferenties.

Zo pak je het aan

Een goede aanpak van AI-observability richt zich op de volgende punten:
 

• Model monitoring: detectie van performance degradatie, accuracy drop of anomalieën in real-time.
• Data drift detectie: signalering wanneer de inputdata significant verandert ten opzichte van trainingsdata.
• Explainability logging: vastleggen van beslissingsroutes binnen AI-modellen (o.a. SHAP- en LIME-methodes).
• Feedback loops: systemen om menselijke feedback (bijv. van eindgebruikers) te integreren in model-evaluatie.
• Root cause analysis: tools om snel de oorzaak van falend AI-gedrag te achterhalen (bijvoorbeeld bij bias of falende voorspellingen).

Deze componenten zijn essentieel om vertrouwen te behouden in geautomatiseerde systemen, zeker in omgevingen waar AI direct invloed heeft op klantbeleving, risicobeoordeling of juridische beslissingen.

De uitdagingen

Deze nieuwe aanpak integreer je natuurlijk niet zo maar. AI-observability brengt nieuwe uitdagingen met zich mee, vooral door de complexiteit van machine learning-systemen. Hier moet je op letten:
 

• Black-boxmodellen: De krachtigste modellen (zoals deep learning) zijn een stuk lastiger te doorgronden.
• Realtime monitoring: Inferenties gebeuren razendsnel. Monitoring kan daarom niet achterblijven en moet meegroeien.
• Schaalbaarheid: In multicloud- of edge-omgevingen vraagt dit om gestandaardiseerde logging en integratie.
• Compliance & ethiek: Dingen als transparantie worden in regelgeving zoals de AI Act steeds belangrijker. Ook bij observability blijft dit een rol spelen.
• Technische debt: Slechte documentatie of het ontbreken van observability bij MVP’s leidt op termijn tot instabiliteit.

Daarom is het cruciaal om AI-observability niet als ‘nice to have’, maar als fundamenteel onderdeel van de AI-levenscyclus te beschouwen.

Tools en technieken in opkomst

Hier is gelukkig hulp bij te krijgen. Er ontstaan steeds meer tools die AI-observability ondersteunen. Denk aan:
 

• OpenTelemetry: gestandaardiseerde telemetrieverzameling, nu ook met ML-uitbreidingen.
• Prometheus & Grafana: geschikt voor het visualiseren van inference latency en modelstatus. Deze twee werken ook mooi samen.
• Arize AI & Fiddler: platforms gericht op model performance en explainability.
• MLflow: tracking van modelversies, experimenten en logging voor observability.

Veel van deze tools integreren naadloos met MLOps-stacks zoals Kubeflow of Seldon, en ondersteunen hybrid cloud deployment.

Betrouwbaar & uitlegbaar

AI-observability is belangrijk in elke organisatie. Het zorgt voor snellere oplossingen, stabielere systemen en maakt fouten beter uitlegbaar. Zeker in sectoren als finance, zorg en overheid wordt AI onderworpen aan strengere eisen. Denk aan auditlogboeken, transparante besluitvorming en wettelijke verantwoording onder de Europese AI Act of NIS2-richtlijn. Met AI-observability bereik je al deze vereisten en voorkomt dat AI een afgesloten black box blijft in de organisatie.