DevOps: Der Schlüssel zu zuverlässigen KI-Daten und Governance

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) verändern Branchen, eröffnen neue Umsatzströme und verbessern die Fähigkeiten von Entwicklern und den Lösungen, die sie erstellen, unabhängig davon, ob sie Ihre Prozesse oder Produkte direkt beeinflusst haben.

Dennoch geht mit großer Macht, Innovation und Chancen eine enorme Verantwortung einher. Alle KI-Modelle basieren auf Daten, und Ihre Teams und Technologien sind für die Qualität, Herkunft und Einhaltung dieser Daten verantwortlich. Unabhängig davon, wie stark und überzeugend die Garantien und Schutzmaßnahmen des Datenanbieters sind, können Sie sich nicht auf sie verlassen.

Die Auswirkungen treten schneller ein als je zuvor, die Einsätze sind höher und die Folgen sind weitreichender. Die Auswirkungen von fehlerhaften, nicht überprüften oder schlecht verwalteten Daten breiten sich im KI-Prozess aus: Sie verlieren die Glaubwürdigkeit und das Vertrauen Ihrer Endbenutzer, egal ob es sich um externe zahlende Kunden oder interne Analysten handelt, wenn Sie ungenaue oder nicht geprüfte Daten verwenden. Diese „schlechten Daten“-Probleme können auch häufig mit Halluzinationen in KI-Programmen in Verbindung gebracht werden; jedoch kann die Identifizierung konkreter Probleme herausfordernd sein.

Auch wenn Ihr Unternehmen möglicherweise KI-Fähigkeiten benötigt, um erfolgreich zu sein, erfordert die Aufrechterhaltung der Datenintegrität, Herkunft und Einhaltung einen gründlichen Ansatz für die KI-Governance.

Die Bedeutung des Vertrauens in KI-Daten

Obwohl unsere KI/ML-Erkenntnisse, Modelle und Produkte viel Potenzial haben, sind sie nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Die Ergebnisse können von falsch und enttäuschend bis hin zu katastrophal und peinlich reichen, wenn sie auf einer fehlerhaften Grundlage aus fehlerhaften, unüberprüften oder unzureichend überwachten Quellen basieren.

Es geht nicht nur darum, Ihre KI-Daten vor Fehlern zu schützen; es geht auch darum, den Ruf Ihres Unternehmens und das Vertrauen Ihrer Kunden in die Technologie zu wahren. Es ist auch entscheidend, um die Rendite von KI-Investitionen zu maximieren und kontinuierlich neue, praktische und erfolgreiche Lösungen bereitzustellen. 

Weil es weit teurer ist, Fehler während der Produktion zu korrigieren als solche, die früher gefunden wurden, müssen Organisationen nach links gehen und von Anfang an Governance und Compliance in ihre KI-Daten-Workflows integrieren. Eine unzureichende Datenbank-, Daten- und KI-Governance beeinträchtigt nicht nur die Leistung, sondern auch Ihren Gewinn.

Das Ziel ist es, sowohl den Kunden als auch den Anbieter zu schützen. Wenn KI-Systeme versagen, wird das Vertrauen des Kunden beeinträchtigt. Schlecht verwaltete KI-Pipelines können negative Auswirkungen auf den Ruf des Anbieters haben, die Betriebskosten erhöhen und möglicherweise zu regulatorischen Strafen führen.

Die Governance zielt darauf ab, Teams zu ermöglichen, schneller, selbstbewusster und agiler zu arbeiten, um Schäden zu vermeiden. Organisationen können KI-Programme ausbauen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen, vorausgesetzt, die richtigen Verfahren sind vorhanden.

Mit einer Verschiebung nach links haben DevOps-Konzepte bereits lange ihre Wertigkeit bewiesen, indem sie Produktionszwischenfälle durch frühzeitiges Erkennen und Beheben möglicher Probleme reduzieren.

Die Verschiebung der KI-Governance in die Datenbank-DevOps

Unabhängig von der Quelle schützt die frühzeitige Integration von Governance, Sicherheit und Compliance die Integrität der KI-Daten, indem sie Endbenutzer und den Ruf der Organisation schützt. Die Grundlage der KI-Governance muss die Datenbanken sein, die Quelldaten beherbergen, sowie die Daten, die im gesamten Unternehmen umgewandelt und verwendet wurden.

Das grundlegende Rahmenwerk für eine organisationweite, end-to-end KI-Governance wird durch die Automatisierung von Datenbankaktualisierungen, der Sicherung des Datenpipeline-Zugriffs und der frühzeitigen Bewertung von Daten in der Pipeline festgelegt.

1. Automatisierung der KI-Datenpipeline

In diesem Verfahren ist Automatisierung entscheidend, da sie Skalierbarkeit und Reproduzierbarkeit in der KI-Pipeline ermöglicht. Ohne Automatisierung ist es praktisch schwierig, Änderungen nachzuvollziehen und zu validieren, was Unternehmen anfällig für Fehler und Compliance-Probleme macht.

Die Implementierung automatisierter Workflows gibt Teams die Möglichkeit:

• Änderungen zu überwachen und Aktionen zu protokollieren
• Überprüfbare Aufzeichnungen zu erstellen
• Die Quelle der Daten zu überprüfen, damit Governance nicht als nachträglicher Gedanke, sondern als Merkmal der KI-Entwicklung betrachtet wird

2. Begrenzung des Zugriffs auf KI-Daten

Starke, maßgeschneiderte und anpassungsfähige Datenzugriffsregeln sind für die KI-Governance erforderlich, um sicherzustellen, dass private Daten sicher sind, nur autorisierten Benutzern zur Verfügung stehen und für die entsprechenden Personen leicht zugänglich sind.

Berechtigungen können durch die Erweiterung der Automatisierung zur Verwaltung von Zugriffsbeschränkungen problemlos eingeschränkt werden, wodurch das Risiko von Verstößen und illegalen Änderungen gesenkt wird, während die Einhaltung erhalten bleibt. Die gleiche Vorsicht gilt erneut: Selbst wenn KI-Datenanbieter Versprechen abgeben, die Sicherheit, Einhaltung und Zugriffssteuerung zu verwalten, können Sie sich nicht auf sie verlassen, dies zu tun.

Datenbankorganisationen können diese Schutzmaßnahmen einheitlich im gesamten Prozess anwenden, indem sie DevOps als Service in ihren Prozessen implementieren. Workflows müssen überwachen, wer auf Daten zugegriffen oder diese geändert hat und wann dies geschah, und Daten müssen auf diejenigen beschränkt sein, die es wissen müssen. Durch dieses Tracking wird die Rechenschaftspflicht garantiert, und die Sicherheit wird gestärkt.

3. Frühe Validierung von Daten

Da KI-Modelle auf präzisen, konformen Daten basieren, ist eine frühzeitige Validierung entscheidend. Durch die rechtzeitige Bewältigung von Compliance- und Datenqualitätsbedenken im Prozess werden teure und zeitaufwändige Fehler vermieden. Darüber hinaus garantiert dies verlässliche Ergebnisse und verbesserte Benutzererfahrungen.

Wiederholbare Tests zur Schema-Kompatibilität, Datenpräzision und Compliance in frühen Entwicklungsphasen werden durch die Automatisierung des Datenbank-Änderungsmanagementverfahrens ermöglicht, das die Grundlage der KI-Pipeline bildet. Neben der Reduzierung von Risiken in der Folgezeit fördert dies Offenheit und Vertrauen in die KI-Entwicklung zur kontinuierlichen Verbesserung.

Eine frühzeitige Validierung gewährleistet, dass KI-Systeme auf einer soliden und fundierten Basis von Eingabedaten aufgebaut werden, indem Teams Probleme erkennen können, bevor sie ernster werden. Organisationen können ihre KI-Initiativen sicher skalieren, während sie Integrität und Compliance wahren, indem sie Daten proaktiv überwachen, wenn sie eintreten, umgewandelt werden und über verschiedene Plattformen und Datenbanken bewegt werden.

Schlussfolgerung

Die Verwendung von Database DevOps als Grundlage Ihres KI-Governance-Plans gewährleistet, dass Ihre Teams mit Sicherheit entwickeln können, verantwortungsbewusst wachsen und während des gesamten Prozesses Vertrauen bewahren. Die Integration von Governance, Compliance und Sicherheit in Ihre Prozesse schützt Ihr Unternehmen und legt den Grundstein für KI-Systeme, die verlässliche, greifbare Vorteile bieten.