Primeiro, precisamos de detecção de anomalias comportamentais para sistemas de IA. A observabilidade tradicional concentra-se na latência, nos erros e na utilização de recursos. Mas os sistemas de IA requerem uma lente diferente para detectar quando o comportamento se desvia das expectativas, mesmo quando não ocorre nenhum “erro” explícito.
Em segundo lugar, precisamos de trilhas de auditoria à prova de falsificação. À medida que os sistemas de IA assumem mais responsabilidades, é necessário ser capaz de reconstruir as decisões. As equipes precisam entender o que aconteceu e, mais importante, por quê. E precisam confiar que os dados não foram alterados.
Terceiro, a observabilidade deve tornar-se dinâmica e adaptativa. Painéis estáticos e métricas predefinidas não são suficientes. Os sistemas de IA operam em ambientes em constante mudança e a observabilidade deve ser capaz de:
