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Kontinuierliche Überwachung der Leistung von KI-Systemen, von Daten-Drift, Bias-Metriken und Sicherheitsereignissen, um neu entstehende Risiken frühzeitig zu erkennen und proaktiv zu adressieren.
Dies umfasst die Modellüberwachung (Genauigkeit, Drift), die Integrität der Daten-Pipeline (Erfassungsfehler), Fairness-Bewertungen (demografische Disparität) sowie Sicherheitswarnungen (Erkennung von Eindringversuchen). Die kontinuierliche Überwachung erfolgt über Dashboards, automatisierte Warnmeldungen und regelmäßige Überprüfungen. Die Governance schreibt Anforderungen an die Überwachungsabdeckung, Schwellenwertdefinitionen, Playbooks für die Vorfallsreaktion sowie eine regelmäßige Berichterstattung an die Aufsichtsgremien vor.
Praxisbeispiel:
Eine E-Commerce-Plattform überwacht ihre Recommendation Engine täglich auf Genauigkeitsabfälle, Verzerrungen bei Benutzersegmenten und Laufzeitfehler. Benutzerdefinierte Dashboards stellen alle Kennzahlen dar; sobald eine Metrik ihren Schwellenwert überschreitet, erhält das ML-Ops-Team eine Slack-Benachrichtigung und folgt einem vordefinierten Incident-Response-Protokoll zur Untersuchung und Behebung.
