Takeaways -chave:

  • A observabilidade é essencial para a IA confiável -No entanto, a maioria das organizações não possui programas estruturados, ferramentas e colaboração entre equipes necessárias para torná-la eficaz.
  • A América do Norte está avançando – As organizações dos EUA mostram maturidade de observabilidade significativamente mais alta, confiança nas saídas de IA e uso de diversos tipos de dados em comparação à Europa.
  • Os líderes devem agir agora – abordar lacunas de habilidades, investir em ferramentas dedicadas e alinhar as práticas de governança são etapas críticas para garantir o sucesso da IA ​​e mitigar o risco.

Inteligência artificial (AI) e aprendizado de máquina (ML) estão transformando empresas em um ritmo sem precedentes. E, no entanto, muitos líderes de dados lutam para confiar em suas idéias orientadas pela IA devido a pobres observabilidade de dados.

Na verdade, Apenas 59% das organizações confiam em suas entradas e saídas do modelo AI/MLde acordo com a mais recente pesquisa de observabilidade do BARC Data: Observabilidade para a inovação de IA.

Se você é um líder de dados que luta com confiança, transparência e governança nos pipelines de dados da IA, você não está sozinho. Esse Pesquisa de 264 partes interessadas de dados e IA Descobra por que as organizações lutam contra a observabilidade dos dados-e o que as equipes líderes estão fazendo para resolver esse problema de frente.

Vamos mergulhar em algumas das principais conclusões da pesquisa. Para mais, não se esqueça de Obtenha sua cópia do relatório completo.

Observabilidade dos dados: um pilar crítico do sucesso da IA

A observabilidade dos dados não é apenas sobre monitoramento de sistemas – trata -se de garantir que qualidade de dadosData Pipelines e Modelos AI/ML produzem informações precisas e confiáveis. A pesquisa constatou que:
✅ 76% das organizações implementaram programas formais de observabilidade para a qualidade dos dados e os pipelines.
✅ Menos organizações (embora crescendo em número) abordaram a observabilidade do modelo AI/ML, levando a questões de confiança nas idéias geradas pela IA.
✅ A adoção de IA generativa (Genai) está se acelerando, exigindo novas abordagens de observabilidade para dados não estruturados, bancos de dados vetoriais e conteúdo gerado pela AI.

Para que a IA seja eficaz, os líderes de dados devem estabelecer fortes práticas de observabilidade que garantam insumos de alta qualidade e saídas transparentes e responsáveis.

Seus principais desafios – e como superá -los

Apesar do aumento da adoção, a observabilidade dos dados continua sendo um dos maiores obstáculos à maturidade da IA. A pesquisa identifica quatro desafios principais que os líderes de dados devem enfrentar:

1e. A lacuna de habilidades: falta de experiência na observabilidade dos dados da IA

🔴 A barreira nº 1 para a observabilidade é o falta de profissionais treinados que entendem como monitorar os pipelines de dados da IA ​​e o desempenho do modelo.
🔴 Muitas organizações confiam em processos manuais devido à escassez de habilidades de automação.

✅ Como consertar:

  • Upsekill suas equipes de dados com Treinamento de observabilidade específico da IA.
  • Invista em ferramentas que automatizar processos de observabilidadereduzindo a dependência do monitoramento manual.
  • Considere aproveitar Assistentes de observabilidade movidos a IA para melhorar a eficiência.

2. Problemas de confiança de dados da AI: Você pode confiar nos seus modelos AI/ML?

🔴 Apenas 59% das organizações confiam em seus resultados gerados pela IA-um grande problema para a tomada de decisão.
🔴 Drift de dados, viés do modelo e qualidade de dados não estruturados permanecem não abordados em muitos programas de observabilidade da IA.

✅ Como consertar:

  • Implemente o monitoramento em tempo real dos pipelines de IA/ML para detectar deriva, viés e anomalias antes de afetarem as decisões.
  • Priorizar a observabilidade dos dados não estruturados – mais de 60% das organizações agora reconhecem seu papel no sucesso da IA.
  • Fortalecer as estruturas de governança para garantir que os modelos de IA operem com total transparência e responsabilidade.

3. Lacunas de ferramentas: confiando em soluções herdadas em vez de ferramentas de observabilidade focadas na IA

🔴 A maioria das organizações ainda depende de BI tradicional, data warehouses e ferramentas de integração de dados para observabilidade.
🔴 Somente 8% usam plataformas de observabilidade dedicadaslimitando a automação e escalabilidade.

✅ Como consertar:

  • Vá além das ferramentas básicas de monitoramento e adote plataformas dedicadas de observabilidade de IA que fornecem:
    ✔️ Detecção de anomalia automatizada
    ✔️ Modelo AI Monitoramento de deriva
    ✔️ Observabilidade completa do ciclo de vida para dados estruturados e não estruturados
  • Evite soluções de retalhos – integre a observabilidade diretamente à sua estratégia de governança de IA.

4️. Maturidade da observabilidade da IA: a América do Norte lidera, a Europa fica para trás

🔴 88% das organizações norte -americanas formalizaram programas de observabilidade formalizados vs. apenas 47% na Europa.
🔴 empresas norte -americanas também Priorizar a conformidade regulatória e a precisão do modelo mais do que seus colegas europeus.

✅ Como consertar:

  • Realize sua maturidade de observabilidade: onde você cai no espectro?
  • Concentre -se no fechamento de lacunas de governança da IA ​​para se alinhar com as melhores práticas da América do Norte.
  • Estabeleça KPIs claros para o sucesso da observabilidade, incluindo precisão do modelo, integridade de dados e adesão à conformidade.

Relatório

Este estudo de pesquisa examina três disciplinas de observabilidade distintas: qualidade dos dados, pipeline de dados e modelo de IA/ml. Em cada observabilidade de caso, refere -se à medição, monitoramento e otimização desses elementos.

A ascensão de Genai: como a observabilidade deve evoluir

À medida que a adoção da Genai aumenta entre as empresas, novos requisitos entram em jogo que exigem uma abordagem modernizada para a observabilidade.

A observabilidade da IA ​​não se trata mais de dados estruturados – os modelos modernos de IA requerem observabilidade em todos os tipos de dados, incluindo:
🔹 Dados não estruturados (documentos, imagens, vídeo, áudio)
🔹 Bancos de dados vetoriais para aplicativos genai
🔹 Governança de conteúdo gerada pela AI

Hoje, 40% das organizações já reconhecem que a observabilidade de Genai é uma prioridade – sua organização é uma delas?

Nesse caso, existem algumas práticas recomendadas essenciais que você precisa colocar em ação:
🔹Fomentar a AI confiar através da transparência: Melhore a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros e líderes empresariais.
🔹Garanta a governança do modelo de IA: Rastrear a linhagem de dados e a precisão da entrada para a saída.
🔹Expandir a observabilidade além dos dados estruturados: Monitore documentos, dados de streaming e incorporação de vetores.

Agar

Com tudo isso em mente, o relatório descreve as principais recomendações para aqueles que estão prontos para avançar em sua jornada de observabilidade de dados. Aqui está uma prévia:

🔹Formalizar e otimizar programas de observabilidade
Afastar -se do monitoramento ad hoc – em vez disso, implemente programas estruturados que cobrem Qualidade de dados, integridade do pipeline e confiabilidade do modelo de IA.

🔹Fortalecer a governança e conformidade de dados
Garantir a observabilidade alinhada com Leis de privacidade, padrões de auditabilidade e estruturas de governança de IA manter a conformidade regulatória.

🔹Estabelecer métricas para o sucesso
Definir KPIs quantitativos e qualitativos Para medir a eficácia da observabilidade – como precisão do modelo, detecção de viés e monitoramento de desvio de dados.

🔹Invista em ferramentas de observabilidade específicas da IA
Vá além das plataformas tradicionais de BI e integração de dados. Adote soluções que oferecem Monitoramento automatizado de modelo de IAanálise de causa raiz e observabilidade do sistema cruzado.

🔹Fortalecer as habilidades e colaboração entre equipes
O sucesso da IA ​​depende da colaboração multidisciplinar. Estabelecer fluxos de trabalho estruturados entre cientistas de dados, engenheiros, proprietários de processos de negócios e equipes de governança de IA.

Você está pronto para o futuro da observabilidade da IA?

A pesquisa do BARC deixa uma coisa clara: As organizações que investem na observabilidade dos dados da IA ​​hoje criarão sistemas de IA mais confiáveis, escaláveis ​​e bem -sucedidos no futuro.

Isso significa que os líderes de dados que abordam proativamente os desafios de observabilidade-principalmente em torno da observabilidade da IA-diferenciam suas organizações da competição a longo prazo.

Então, a pergunta é: você está liderando ou atrasado? Agora é a hora de elevar sua estratégia de observabilidade e garantir que seus modelos de IA ofereçam valor comercial real.

Qual é o seu maior desafio de observabilidade da IA? Leia o completo Observabilidade para a inovação de IA Relate para uma análise aprofundada de todas as descobertas impactantes e veja como você pode aplicá-las aos obstáculos que está enfrentando atualmente em sua jornada.

E não hesite em Conecte -se com nossa equipe Para saber mais – estamos aqui para serem seus parceiros no sucesso da observabilidade de dados!