Serviceziele für KI — Präzision im Fokus — Schritt für Schritt
In der Einführung von KI-Services in Unternehmen spielt die Definition von Service Level Objectives (SLOs) eine zentrale Rolle. SLOs sind messbare Ziele, die den gewünschten Leistungszustand eines Dienstes beschreiben. Sie bieten einen klaren Rahmen, der nicht nur die Qualität und Zuverlässigkeit eines KI-Systems gewährleistet, sondern auch als Kommunikationsmittel zwischen technischen und nicht-technischen Beteiligten fungiert.
Typische Fehler bei der Definition von SLOs
Ein häufiger Fehler bei der Festlegung von SLOs für KI-Services besteht darin, die Messgrössen zu unspezifisch zu wählen. Allgemeine oder vage Formulierungen erschweren das Monitoring und die Bewertung der Systemleistung. Die Korrektur liegt hier in der Spezifizierung und Quantifizierung der SLOs. Ein Ziel könnte zum Beispiel sein, dass eine KI-Applikation eine Antwortzeit von unter 200 Millisekunden in 99,9% der Fälle aufweisen soll.
Ein weiterer typischer Fehler ist, sich ausschliesslich auf technische Metriken zu fokussieren und dabei geschäftsrelevante Aspekte zu vernachlässigen. Während technische Kennzahlen wie Latenzzeit oder Verfügbarkeit wichtig sind, sollten auch geschäftsorientierte Metriken einbezogen werden. So könnte beispielsweise ein SLO das Ziel setzen, dass 95% der Nutzerinteraktionen positiv bewertet werden.
Nicht zuletzt kommt es oft vor, dass SLOs ohne Rücksicht auf historische Daten oder vergleichbare Benchmarks festgelegt werden. Diese Praxis führt zu unrealistischen Erwartungen, die weder für das Team noch für die Technologie erfüllbar sind. Korrigiert werden kann dieser Fehler durch eine gründliche Analyse bestehender Leistungsdaten und durch Heranziehung von Branchen-Benchmarks als Vergleichspunkte.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Datensammlung und Analyse (Tag 1-7): Beginnen Sie mit der Sammlung von Leistungsdaten aus Ihrem aktuellen KI-System. Achten Sie darauf, sowohl technische als auch nutzerorientierte Kennzahlen zu erfassen. Diese Daten bilden das Fundament für die Definition realistischer SLOs.
Workshops zur Zielsetzung (Tag 8-14): Planen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern, darunter Management, technische Teams und Endnutzer. Diese Sitzungen sollten dazu dienen, sowohl die Anforderungen an das System zu klären als auch erste Entwürfe für SLOs zu erarbeiten. Nutzen Sie diese Gelegenheit, um Konsens über die wichtigsten messbaren Ziele zu erzielen.
Erstellung und Validierung von SLOs (Tag 15-21): Basierend auf den gesammelten Daten und den während der Workshops erarbeiteten Zielen, formulieren Sie SLOs, die spezifisch, messbar und realistisch sind. Führen Sie eine Validierungsrunde durch, um sicherzustellen, dass diese Ziele mit den Erwartungen aller Beteiligten übereinstimmen und dass es weder technologisch noch organisatorisch unüberwindbare Hindernisse gibt.
Implementierung und Monitoring-Setup (Tag 22-30): Setzen Sie die definierten SLOs in Ihrem Monitoring-System auf. Stellen Sie sicher, dass Echtzeit-Dashboards und Benachrichtigungsmechanismen sinnvoll konfiguriert sind, um das Team bei Abweichungen sofort zu informieren.
Durch diesen durchdachten Ansatz können Unternehmen nicht nur die Leistungsfähigkeit ihrer KI-Services optimieren, sondern auch eine Transparenz schaffen, die für alle Beteiligten nachvollziehbar ist. Dies bildet die Basis für kontinuierliche Verbesserung und langfristigen Erfolg im Einsatz von KI-Technologien.