Betriebliche Resilienz
Die Fähigkeit von KI-Systemen und deren unterstützender Infrastruktur, Störungen oder widrigen Ereignissen vorherzusehen, ihnen standzuhalten, sich davon zu erholen und sich anzupassen.
Umfasst Redundanz (Failover-Server), Notfallwiederherstellungspläne (Backups, Warm-Standby-Cluster), Autoskalierung zur Bewältigung von Lastspitzen sowie Chaos-Engineering-Übungen zur Prüfung der Systemrobustheit. Die Governance erfordert die Definition von Resilienz-SLAs (RTO, RPO), die Durchführung regelmäßiger Übungen und die Verankerung von Resilienzanforderungen im Systemdesign und in der Beschaffung.
Eine KI-Lösung für die Überwachung in der Intensivmedizin wird in einer Active-Active-Cloud-Bereitstellung über zwei Regionen hinweg betrieben. Fällt eine Region aus, wird der Datenverkehr nahtlos auf die andere umgeleitet. Vierteljährliche Chaos-Tests simulieren den Ausfall von Regionen und verifizieren das automatische Failover innerhalb der SLA von einer Minute – so wird eine unterbrechungsfreie Patientenüberwachung gewährleistet.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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