Neue Modelle, neue Agenten, neue Fähigkeiten. Scheinbar wöchentlich gibt es eine neue, unverzichtbare KI-Funktion. Kein Wunder, dass Führungskräfte unter Druck stehen, schnell zu handeln. PagerDuty on Tour-Veranstaltung Ein Kunde scherzte, er könne sich eine fünfjährige KI-Strategie nicht vorstellen; eine fünfminütige sei viel sinnvoller.

Diese Aussage enthält einen wahren Kern. Die rasante Entwicklung neuer KI-Tools macht langfristige Planung nahezu unmöglich, und Unternehmen treiben die KI-Einführung in der Produktion schneller voran, als ihre operativen Grundlagen mithalten können. Doch in der Eile, neue Tools zu implementieren und nicht den Anschluss zu verlieren, übersehen viele Teams eine wichtige Frage: Was passiert, wenn die KI versagt?

Jedes neue KI-Tool, jeder neue Prozess und jede neue Integration birgt potenzielle Fehlerquellen, die zuvor nicht existierten. Der Erfolg von KI im großen Maßstab hängt davon ab, diese neuen Risiken zu verstehen und sich darauf vorzubereiten.

Wenn Ihre Organisation nicht in der Lage ist, KI-bezogene Fehler zu erkennen, zu diagnostizieren, sich davon zu erholen und daraus zu lernen, setzt Sie Ihre Strategie möglicherweise einem größeren Risiko aus, als Ihnen bewusst ist.

Die neuen, schwerer zu erkennenden Fehlermodi, die KI einführt

Wie jeder Bestandteil eines Technologie-Ökosystems kann auch KI auf offensichtliche und subtile Weise ausfallen. Beispielsweise kann ein von Ihrem Unternehmen genutztes KI-Tool eines Drittanbieters eine Störung aufweisen und einfach nicht mehr funktionieren. Darüber hinaus kann KI unbemerkt Leistungseinbußen erleiden, sich unvorhersehbar verhalten oder falsche Aktionen ausführen, ohne eine eindeutige Fehlermeldung auszulösen. Tritt ein solcher Fehler auf, ist es oft schwierig, die Ursache zu ermitteln, insbesondere für Organisationen, die keine Prozesse für KI-bezogene Ausfälle etabliert haben.

• Ein Scheitern in diesen Fällen könnte wie folgt aussehen:
• Ein Akteur, der auf der Grundlage eines unvollständigen oder falsch interpretierten Kontextes handelt
• Ein Arbeitsablauf, der zu lange dauert oder nicht abgeschlossen wird
• Aktionen, die 10 Mal korrekt ausgeführt werden, dann beim 11. Mal unvorhersehbar.
• Modellabweichungen, die ohne langfristige Überwachung unbemerkt bleiben

Organisationen erkennen die Herausforderung. In unserer jüngsten Studie PagerDuty -Umfrage 85 % der Befragten gaben an, dass ihre Organisation bessere Verfahren zur Erkennung von Fehlern oder Ausfällen in KI-Tools benötigt. Dies beginnt mit dem Verständnis der Ursachen für KI-Fehler und der Entwicklung von Incident-Management-Prozessen, die speziell für KI-bezogene Vorfälle konzipiert sind.

Warum KI-Strategien scheitern

Menschen lernen, mit den Schwächen und Inkonsistenzen ihrer Systeme umzugehen. Sie passen sich an und wenden ihr Urteilsvermögen an. Setzt man jedoch KI in einem Unternehmen ein, das die für große Organisationen typische Komplexität aufweist, birgt dies das Risiko neuer, folgenschwerer Fehler.

Bei diesen drei Formen operativer Verschuldung scheitern die meisten KI-Strategien.

1. Technische und Automatisierungsschulden

Viele Unternehmen haben über Jahre hinweg Inkonsistenzen in ihren Systemen, Diensten und Arbeitsabläufen angehäuft; manuelle Schritte, die nie automatisiert wurden, und unterschiedliche Prozesse für ähnliche Aufgaben in verschiedenen Teams.

KI kann hier helfen. Sorgfältig implementiert, analysiert sie Arbeitsabläufe Service für Service, erkennt Muster selbst in hochkomplexen Systemen und schlägt Automatisierungsmöglichkeiten für manuelle Prozesse vor. Entscheidend ist, der KI die richtigen Daten bereitzustellen, damit sie die Funktionsweise des Systems untersuchen und korrekte Schlussfolgerungen ziehen kann. Mit der Zeit lernt die KI immer besser, wie sich die Effizienz eines Systems steigern lässt, und die vorgeschlagenen Automatisierungen sind besonders wertvoll für Teams, die Arbeitsprozesse vereinfachen möchten. Das Ergebnis: mehr Zeit für die wirklich wichtigen Aufgaben.

Stellen Sie sich einen KI-Agenten vor, der Dienste in Umgebungen bereitstellt, deren Bereitstellungsprozesse standardisiert sind und in denen Genehmigungen durch Experten erfolgen. Der Agent bereitet Änderungen vor, validiert Konfigurationen und kennzeichnet Ausnahmen, während Entwickler die Aktionen an definierten Kontrollpunkten prüfen und freigeben. Da Build-Skripte, Genehmigungsschritte und Konfigurationsstandards teamübergreifend einheitlich sind, werden Bereitstellungen wiederholbar und nachvollziehbar. Die KI übernimmt die Ausführung schnell, und Experten behalten die Kontrolle, wo Beurteilungsvermögen erforderlich ist.

2. Integrationsschulden

KI kann nicht isoliert funktionieren. Um den von Anbietern versprochenen ROI zu erzielen, muss sie mit verschiedenen Tools, Diensten und Datenquellen zusammenarbeiten, um Kontext zu erfassen, Maßnahmen zu ergreifen und durchgängige Arbeitsabläufe zu realisieren. Viele Unternehmen führen Dutzende von KI-Tools in verschiedenen Teams und Abteilungen ein, doch wenn diese nicht miteinander vernetzt sind, bleiben die Ergebnisse isoliert und lassen sich nicht skalieren.

Doch wenn KI-Tools durchdacht und gezielt in die gesamte Technologieinfrastruktur eines Unternehmens integriert werden, können sie bahnbrechend sein. Unternehmen nutzen sie bereits. MCP (Model Context Protocol) um KI-Agenten und -Assistenten einen sicheren Zugriff auf zusätzliche Datenquellen und Aktionen in Echtzeit zu ermöglichen.

3. Schulden aus der Mensch-KI-Partnerschaft

KI lässt sich nicht effektiv einsetzen, wenn man nicht versteht, welche Aspekte der Arbeit von Menschen und welche von KI übernommen werden sollten. Jede Organisation hat drei Kategorien von operativen Aufgaben:

• Gut verstandene Aufgaben das vollständig automatisiert werden kann
• Teilweise verstandene Aufgaben die von der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI profitieren
• Neue Aufgaben die in erster Linie menschliches Fachwissen erfordern, mit KI-Unterstützung im Hintergrund

Wenn Teams ihre Arbeitsabläufe genau verstehen – inklusive der einzelnen Schritte, der in jeder Phase erforderlichen Entscheidungen und der zuverlässig wiederkehrenden Aufgaben –, können sie KI präzise einsetzen. Sie automatisieren Routinearbeiten souverän, nutzen KI zur Unterstützung komplexer Entscheidungen und konzentrieren menschliches Fachwissen auf die entscheidenden Bereiche. Dadurch arbeiten Teams schneller, KI liefert messbaren Mehrwert und die Arbeit wird zielgerichtet statt reaktiv.

Wie man die operative Resilienz von KI aufbaut

Eine höhere Resilienz bedeutet nicht, Innovationen zu ersticken. Im Gegenteil. Wenn Teams lernen, Fehler zu erkennen, darauf zu reagieren und sie zu verhindern, können sie mehr ausprobieren, schneller lernen und KI in höherwertige Anwendungsfälle einbringen.

Nachfolgend finden Sie vier Möglichkeiten, wie Sie Ihre Betriebsabläufe widerstandsfähiger gestalten können, um KI zu unterstützen und zu skalieren.

1. Einen Vorfallmanagementprozess für KI-Fehler einrichten

Wenn KI-Systeme fehlerhaft funktionieren, kann dies Auswirkungen auf mehrere Teams, Dienste und sogar Geschäftsbereiche haben. Oftmals ist unklar, wer für solche Vorfälle zuständig ist und welche Fachexperten die Verantwortung tragen.

Wer reagiert, wenn ein KI-Agent eine unbeabsichtigte Aktion ausführt? Wie diagnostizieren Teams, ob das Problem im Modell, den Daten oder einer nachgelagerten Abhängigkeit begründet liegt? Wie lässt sich eine KI-Entscheidung rückgängig machen, die bereits weitreichende Änderungen ausgelöst hat?

Die widerstandsfähigsten Organisationen behandeln die Reaktion auf KI-Vorfälle als funktionsübergreifende Disziplin. Sie legen klare Verantwortlichkeiten und Eskalationswege fest, erstellen Handlungsanweisungen für häufige KI-Fehlermuster und stellen sicher, dass die Reaktion im Falle eines Ausfalls von KI-Systemen eine koordinierte Geschäftsmaßnahme ist.

2. Klären Sie, wo KI agieren sollte und wo nicht.

Beginnen Sie damit, die Arten kritischer Arbeiten mithilfe eines dreistufiges Rahmenwerk Identifizieren Sie die gut verstandenen Aufgaben, bei denen die Automatisierung einen sicheren und unmittelbaren Mehrwert bietet. Behalten Sie die menschliche Aufsicht für neuartige Bereiche vor.

3. KI-Verhalten beobachtbar machen

Behandeln Sie KI wie jedes andere Betriebssystem, das überwacht werden muss. Überwachen Sie Nutzungsmuster, Fehlersignale, unerwartete Ausgaben, Aktionsprotokolle und die langfristige Leistung.

Standardmäßige Observability-Tools bieten jedoch möglicherweise nicht die Funktionen, die Sie für die sichere Verwaltung von KI-Systemen benötigen. LLMOps Werkzeuge wie z.B. Arise sind explizit für das Verhalten von KI ausgelegt und können erkennen, wann Modelle sich verschlechtern oder Agenten Entscheidungen außerhalb akzeptabler Parameter treffen, bevor dies Auswirkungen auf den Betrieb hat.

4. Sich dem kontinuierlichen Lernen verpflichten

Wie jeder Vorfall bieten auch KI-bezogene Vorfälle Teams die Möglichkeit, daraus zu lernen und sich zu verbessern. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für die Integration in bestehende Prozesse. Möglicherweise wurde die mittlere Reparaturzeit (MTTR) durch unklare Zuständigkeiten für KI-Tools verschärft. Vielleicht wurde ein Problem aufgrund einer Lücke in der Beobachtbarkeit nicht früh genug erkannt. Die Dokumentation dieser kritischen Punkte kann Unternehmen helfen, ihre KI-Initiativen voranzutreiben und KI-bezogene Risiken zu minimieren.

Integrieren Sie von Anfang an Resilienz in Ihre KI-Strategie.

Erfolgreiche Führungskräfte wissen, dass Resilienz und Geschwindigkeit ein sorgfältiges Gleichgewicht erfordern. Sie berücksichtigen von Anfang an das operationelle Risiko und fragen sich: Wie viel Risiko sind wir bereit einzugehen, um die Einführung von KI zu beschleunigen?

Ein Ansatz, der die Resilienz in den Vordergrund stellt, gewährleistet, dass Ihre operativen Systeme, wenn die KI ausfällt – und das wird sie –, die Komplexität bewältigen, das Risiko mindern und den Arbeitsablauf aufrechterhalten können.

Erfahren Sie, wie die PagerDuty Operations Cloud Unterstützt Teams bei der Bewältigung von Vorfällen – von der Erkennung über die Priorisierung und Behebung bis hin zum kontinuierlichen Lernen, einschließlich KI-Fehlern, die mehrere Systeme und Teams betreffen. Die