Datadog vil gøre overvågning af digitale assistenter med kunstig intelligens mere forudsigelig
Flere virksomheder bygger i øjeblikket digitale assistenter, der kan udføre opgaver i flere trin: slå information op, vurdere den og sende et svar videre. Udfordringen er, at det kan være svært at styre både drift, økonomi og risiko, når noget går galt midt i processen. Datadog udvider nu sin overvågning, så løsninger bygget med Googles ADK (Googles udviklingsværktøj til digitale assistenter) kan følges trin for trin.
Kort fortalt
- Datadog kan nu koble overvågning på systemer bygget med Googles ADK
- Du kan følge en “sporingskæde” (en log over hvert trin), og se hvor tid og penge bruges
- Fokus er især på svartid, forbrug/omkostning og kvalitet/sikkerhed i svarene
- Giver bedre grundlag for at bruge kunstig intelligens i forretningskritiske arbejdsgange
Hvad er nyt – i praksis?
Datadog samler data fra hvert trin i en digital assistents arbejde, så man kan se, hvor et forløb bliver langsomt, dyrt eller begynder at levere dårlig kvalitet. Det handler ikke kun om fejl i traditionel forstand, men også om kvalitet og risici i det indhold, systemet sender ud.
| Hvad kan du følge? | Hvorfor det betyder noget |
|---|---|
| Svartid pr. trin | Du ser præcis, hvor flaskehalsen opstår |
| Forbrug/omkostning | Uventede “dyre” forløb bliver synlige (ofte når systemet prøver flere gange) |
| Kvalitetskontrol | Bedre chance for at opdage upræcise eller opdigtede svar |
| Sikkerhedskontrol | Kan hjælpe med at opdage læk af persondata og manipulationsforsøg via tekstinput |
Der er også fokus på at kunne gentage et forløb i et testmiljø, så ændringer kan sammenlignes før/efter, uden at man eksperimenterer direkte på brugerne.
Hvad betyder det for danske virksomheder?
Når kunstig intelligens bruges i fx kundeservice, økonomi eller sagsbehandling, bliver “driftshygiejne” hurtigt et ledelsesansvar: Hvad koster det? Hvornår fejler det? Og hvordan dokumenterer vi det?
Eksempel (hypotetisk): En regnskabsafdeling bruger en digital assistent til at klargøre bilag og forslag til kontering. Hvis den pludselig begynder at bruge markant længere tid, eller foreslår forkerte konti, kan overvågning gøre det synligt hurtigt nok til, at man kan stoppe det og rette årsagen — før det bliver dyrt i tid og fejlrettelser.
Husk samtidig, at overvågningsdata kan indeholde personoplysninger. Det kræver klare regler for, hvad der gemmes, og hvor længe (GDPR).
Det kan du gøre nu
- Vælg én forretningskritisk arbejdsgang med kunstig intelligens og beslut 3 målepunkter: svartid, omkostning, kvalitet.
- Aftal, hvem der reagerer, når der kommer advarsler (ikke kun “IT”).
- Gennemgå jeres logning med databeskyttelsesansvarlig: dataminimering, sletning og adgangsstyring.
- Stil krav til leverandører om sporbarhed og løbende kvalitetsmålinger i kontrakter og udbud.
Kilder
🤖 Denne artikel er skrevet af kunstig intelligens og kan indeholde fejl.
Læs original kilde →Fandt du en fejl?