{"id":11081,"date":"2025-05-16T19:21:09","date_gmt":"2025-05-16T17:21:09","guid":{"rendered":"https:\/\/haimagazine.com\/?p=11081"},"modified":"2025-07-17T08:55:28","modified_gmt":"2025-07-17T06:55:28","slug":"observability-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/ai_branza\/observability-ai\/","title":{"rendered":"Observability \u2013 brakuj\u0105ce ogniwo w strategii AI"},"content":{"rendered":"

\u017byjemy w czasach zmian, kt\u00f3re mo\u017cna por\u00f3wna\u0107 do rewolucji przemys\u0142owej z prze\u0142omu XVIII i XIX wieku. \u00d3wczesna transformacja oznacza\u0142a przej\u015bcie z gospodarki opartej na rolnictwie i rzemio\u015ble do produkcji przemys\u0142owej, bazuj\u0105cej na maszynach i fabrykach.<\/p>

Podobnie jak wtedy, tak\u017ce teraz zmiany technologiczne poci\u0105gaj\u0105 za sob\u0105 istotne wyzwania spo\u0142eczne i gospodarcze. Mo\u017cna powiedzie\u0107, \u017ce stoimy przed takimi samymi i zupe\u0142nie i nowymi wyzwaniami. Z jednej strony istnieje potrzeba zapewnienia wysoko wykwalifikowanej i stale rozwijaj\u0105cej si\u0119 kadry \u2013 co w obecnych realiach bywa coraz trudniejsze. Z drugiej strony \u2013 konieczno\u015b\u0107 rozwoju AI przy jednoczesnym utrzymaniu kontroli nad kosztami i zasobami obliczeniowymi.<\/p>

Pami\u0119tacie moment, kiedy organizacje masowo przenosi\u0142y swoje systemy do chmur publicznych, takich jak AWS, Google Cloud Platform czy Microsoft Azure? Priorytetem by\u0142a wtedy szybko\u015b\u0107 migracji, skalowalno\u015b\u0107 i innowacyjno\u015b\u0107. I dopiero, gdy zacz\u0119\u0142y drastycznie rosn\u0105\u0107 rachunki, pojawi\u0142a si\u0119 potrzeba nowego podej\u015bcia do zarz\u0105dzania wydatkami \u2013 tak narodzi\u0142o si\u0119 podej\u015bcie FinOps.<\/p>

FinOps (Cloud Financial Operations) to metodologia, kt\u00f3ra \u0142\u0105czy zespo\u0142y finansowe, in\u017cynieryjne i zarz\u0105dcze<\/strong> we wsp\u00f3lnym celu: by monitorowa\u0107, kontrolowa\u0107 i optymalizowa\u0107 koszty w \u015brodowiskach chmurowych. Nie chodzi jedynie o oszcz\u0119dno\u015bci \u2013 to przede wszystkim \u015bwiadome i odpowiedzialne zarz\u0105dzanie bud\u017cetem, przy zachowaniu pe\u0142nej przejrzysto\u015bci, ci\u0105g\u0142ym doskonaleniu i wsp\u00f3\u0142dzieleniu odpowiedzialno\u015bci.<\/p>

Warto pami\u0119ta\u0107, \u017ce FinOps to nie jednorazowy projekt, lecz kultura dzia\u0142ania oparta na danych, automatyzacji i wsp\u00f3\u0142pracy. Jest kluczowa dla du\u017cych organizacji, w kt\u00f3rych chmura stanowi fundament IT.<\/p>

AI i potrzeba obserwowalno\u015bci<\/strong><\/h4>

W przypadku AI m\u00f3wimy o przetwarzaniu ogromnych wolumen\u00f3w danych, trenowaniu modeli oraz zarz\u0105dzaniu zasobami obliczeniowymi i pami\u0119ci\u0105 masow\u0105. W\u0142a\u015bnie tu pojawia si\u0119 potrzeba zaawansowanych narz\u0119dzi Observability for AI oraz podej\u015bcia FinOps, kt\u00f3re wspiera monitorowanie zu\u017cycia zasob\u00f3w, koszt\u00f3w operacyjnych oraz optymalizacj\u0119 ich wykorzystania. Przed tego typu wyzwaniami stoj\u0105  ju\u017c nie tylko domen\u0105 globalni giganci technologiczni, ale r\u00f3wnie\u017c.<\/p>

Potwierdzeniem tego jest og\u0142oszenie o uruchomieniu du\u017cego polskiego modelu j\u0119zykowego \u2013 PLLuM-a. Ministerstwo Cyfryzacji lutego 2025 roku zapowiedzia\u0142o, \u017ce ma on wspiera\u0107 transformacj\u0119 cyfrow\u0105 administracji i zwi\u0119ksza\u0107 dost\u0119pno\u015b\u0107 nowoczesnych inteligentnych us\u0142ug publicznych. Wicepremier i minister cyfryzacji Krzysztof Gawkowski podkre\u015bli\u0142, \u017ce Polska nie mo\u017ce zosta\u0107 jedynie konsumentem zagranicznych technologii AI, lecz musi inwestowa\u0107 we w\u0142asne rozwi\u0105zania<\/strong>, kt\u00f3re znajd\u0105 zastosowanie nie tylko w administracji, ale r\u00f3wnie\u017c w biznesie.<\/p>

Je\u017celi we\u017amiemy te\u017c pod uwag\u0119 bardzo dynamiczn\u0105 sytuacj\u0119 za oceanem, to ruch ministerstwa wydaje si\u0119 by\u0107 naprawd\u0119 dobrze przemy\u015blany. Unia Europejska ju\u017c dzi\u015b wyra\u017ca obawy o to, co stanie si\u0119, je\u015bli Stany Zjednoczone ogranicz\u0105 nam dost\u0119p do ich us\u0142ug?<\/p>

Sztuczna inteligencja jest kluczowym elementem nowoczesnych us\u0142ug cyfrowych. Jednak do tego, by efektywnie dzia\u0142a\u0142a  na du\u017c\u0105 skal\u0119, nie wystarczy tylko moc obliczeniowa infrastruktury. Potrzebne s\u0105 te\u017c narz\u0119dzia do monitorowania, optymalizacji i zarz\u0105dzania jej zachowaniem.<\/p>

Observability \u2013 wi\u0119cej ni\u017c monitoring samych modeli<\/strong><\/h4>

Cz\u0119sto w pracy spotykam si\u0119 z tym, \u017ce organizacje pr\u00f3buj\u0105 opiera\u0107 si\u0119 na narz\u0119dziach open source, takich jak ElasticSearch, Grafana czy Prometheus, by budowa\u0107 w\u0142asne narz\u0119dzia monitoruj\u0105ce. I cho\u0107 potrafi\u0105 by\u0107 one dobre, to ich skuteczne wdro\u017cenie wymaga odpowiednio wykwalifikowanej kadry \u2013 nie tylko architekt\u00f3w infrastruktury, ale r\u00f3wnie\u017c specjalist\u00f3w rozumiej\u0105cych kontekst dzia\u0142ania modeli AI, proces\u00f3w biznesowych, aplikacji itp. To z kolei sprawia, \u017ce w praktyce okazuje si\u0119, i\u017c rozw\u00f3j i utrzymanie w\u0142asnego rozwi\u0105zania monitoringowego bywa kosztowniejszy od zakupu gotowego, wyspecjalizowanego produktu. <\/p>

Istotnym problemem jest r\u00f3wnie\u017c skala. Modele AI, kt\u00f3re obs\u0142uguj\u0105 tysi\u0105ce czy nawet miliony zapyta\u0144 dziennie, musz\u0105 dzia\u0142a\u0107 niezawodnie, a tak\u017ce zgodnie z oczekiwaniami biznesu. Ka\u017cda anomalia, spadek dok\u0142adno\u015bci czy op\u00f3\u017anienie mog\u0105 skutkowa\u0107 nie tylko stratami finansowymi, ale tak\u017ce utrat\u0105 zaufania u\u017cytkownik\u00f3w.<\/p>

Dzi\u0119ki observability modeli AI organizacje mog\u0105 na bie\u017c\u0105co weryfikowa\u0107 dzia\u0142anie modeli, ich zgodno\u015b\u0107 z oczekiwaniami, zu\u017cycie zasob\u00f3w oraz jako\u015b\u0107 generowanych wynik\u00f3w. Umo\u017cliwia to szybk\u0105 reakcj\u0119 na wszelkie anomalie, spadki jako\u015bci czy problemy wydajno\u015bciowe.<\/p>

Kluczowe aspekty Observability to:<\/strong><\/p>

  • Jako\u015b\u0107 danych wej\u015bciowych<\/strong> \u2013 nawet najlepszy model nie zadzia\u0142a bez solidnych danych. <\/li>\n\n
  • Dryf modelu (ang. model drift)<\/strong> \u2013 zjawisko, kt\u00f3re polega na spadku skuteczno\u015bci modelu wskutek zmiany charakterystyki danych, na kt\u00f3rych model zosta\u0142 wytrenowany.<\/li>\n\n
  • Halucynacje modeli<\/strong> \u2013 sytuacje, w kt\u00f3rych model generuje pozornie sensowne, lecz nieprawdziwe odpowiedzi. Szczeg\u00f3lnie istotne w przypadku modeli generatywnych, kt\u00f3re operuj\u0105 j\u0119zykiem naturalnym.<\/li>\n\n
  • Wydajno\u015b\u0107 modelu<\/strong> \u2013 okre\u015bla, czy dzia\u0142anie modelu jest zgodne z ustalonymi wymaganiami SLA, oraz czy odpowiedzi generowane s\u0105 odpowiednio szybko i dok\u0142adnie.<\/li>\n\n
  • Zu\u017cycie zasob\u00f3w<\/strong> \u2013 monitorowanie pami\u0119ci, mocy obliczeniowej, energii \u2013 istotne z punktu widzenia koszt\u00f3w i zr\u00f3wnowa\u017conego rozwoju.<\/li>\n\n
  • Koszty operacyjne<\/strong> \u2013 analiza, kt\u00f3re modele generuj\u0105 najwy\u017csze koszty, a tak\u017ce rozpoznanie obszar\u00f3w, na kt\u00f3rych mo\u017cna je zoptymalizowa\u0107.<\/li>\n\n
  • \u015alad w\u0119glowy (ang. carbon footprint)<\/strong> \u2013 istotny aspekt w kontek\u015bcie strategii ESG oraz odpowiedzialno\u015bci \u015brodowiskowej organizacji.<\/li><\/ul>

    Obserwacja nie tylko modeli, ale ca\u0142ego ekosystemu<\/strong><\/h4>

    Model AI to jedynie cz\u0119\u015b\u0107 bardziej rozbudowanego ekosystemu, kt\u00f3ry obejmuje \u017ar\u00f3d\u0142a danych, systemy cache, bazy wektorowe oraz pipeline\u2019y danych. W przypadku zastosowania framework\u00f3w opartych o technologi\u0119 RAG (Retrieval-Augmented Generation), kluczowe staje si\u0119 kompleksowe monitorowanie baz wektorowych (np. Milvus, Weaviate, Chroma), cache’\u00f3w semantycznych oraz ci\u0105g\u0142a optymalizacja projektowania prompt\u00f3w. Dzi\u0119ki tym dzia\u0142aniom mo\u017cliwe jest efektywne zarz\u0105dzanie zasobami i znacz\u0105ce ograniczenie ryzyka halucynacji generowanych przez modele.<\/p>

    Frameworki orkiestracyjne, takie jak LangChain, zarz\u0105dzaj\u0105 przep\u0142ywami danych w architekturze system\u00f3w RAG. Integracja narz\u0119dzi Observability opartych na standardach, takich jak OpenTelemetry, umo\u017cliwia uzyskanie pe\u0142nej widoczno\u015bci przep\u0142yw\u00f3w danych, alokacji zasob\u00f3w oraz szczeg\u00f3\u0142ow\u0105 analiz\u0119 przebieg\u00f3w proces\u00f3w. Takie podej\u015bcie umo\u017cliwia wczesne wykrywanie problem\u00f3w wydajno\u015bciowych, monitorowanie koszt\u00f3w operacyjnych, pr\u00f3bkowanie prompt\u00f3w i odpowiedzi, a tak\u017ce precyzyjne mapowanie zale\u017cno\u015bci pomi\u0119dzy komponentami systemu. Istotnym aspektem jest unikanie pr\u00f3bkowania danych w obszarze Observability oraz zapewnienie pe\u0142nego kontekstu danych (transakcyjno\u015b\u0107 end-to-end).<\/p>

    Wdro\u017cenie technologii generatywnej AI wymaga znacz\u0105cych inwestycji finansowych oraz technologicznych. Observability umo\u017cliwia precyzyjne powi\u0105zanie ponoszonych koszt\u00f3w z realnymi efektami biznesowymi, optymalizacj\u0119 do\u015bwiadczenia u\u017cytkownika<\/strong> oraz wspieranie strategii zr\u00f3wnowa\u017conego rozwoju, m.in. poprzez szczeg\u00f3\u0142owy monitoring \u015bladu w\u0119glowego ca\u0142ego systemu AI.<\/p>

    Organizacje musz\u0105 aktywnie monitorowa\u0107 i analizowa\u0107 wdra\u017canie AI. I musz\u0105 zdawa\u0107 sobie spraw\u0119 z tego, \u017ce to proces a nie jednorazowy projekt. Efektywna implementacja AI wymaga d\u0142ugofalowej zmiany kultury organizacyjnej oraz kompleksowej analizy wszystkich etap\u00f3w projektowania i dostarczania us\u0142ug cyfrowych. Observability pozwala powi\u0105za\u0107 koszty wdro\u017cenia AI z rzeczywistymi celami biznesowymi oraz celami zr\u00f3wnowa\u017conego rozwoju. Dzi\u0119ki takiemu podej\u015bciu firmy mog\u0105 tworzy\u0107 oparte na AI us\u0142ugi, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 efektywne, niezawodne oraz skalowalne.<\/p>

    Dobrym przyk\u0142adem s\u0105 organizacje, kt\u00f3re dzi\u0119ki szczeg\u00f3\u0142owej analizie wykorzystania token\u00f3w, optymalizacji projektowania prompt\u00f3w oraz monitorowaniu cache\u2019\u00f3w semantycznych skutecznie wykrywaj\u0105 i eliminuj\u0105 problemy, takie jak dryf modeli czy b\u0142\u0119dy w embedowaniu danych. To podej\u015bcie pozwoli\u0142o Microsoftowi szybko zidentyfikowa\u0107 i rozwi\u0105za\u0107 powa\u017cny problem w us\u0142udze Azure OpenAI, a przy okazji zwi\u0119kszy\u0107 stabilno\u015b\u0107 i wydajno\u015b\u0107 dzia\u0142ania modeli.<\/p>

    Przysz\u0142o\u015b\u0107 Observability w kontek\u015bcie generatywnej AI<\/strong><\/h4>

    Technologie generatywne zmieniaj\u0105 spos\u00f3b funkcjonowania firm, poprzez wp\u0142ywanie na ich efektywno\u015b\u0107 i konkurencyjno\u015b\u0107. Historia pokazuje, \u017ce te firmy, kt\u00f3re nie potrafi\u0105 szybko adaptowa\u0107 nowych technologii, ryzykuj\u0105 utrat\u0105 pozycji rynkowej. Dzi\u015b \u2013 mimo \u015bwiadomo\u015bci zagro\u017ce\u0144, kt\u00f3re wi\u0105\u017c\u0105 si\u0119 z wdra\u017caniem GenAI \u2013 wiele organizacji nadal nie dysponuje skuteczn\u0105 strategi\u0105 ograniczania ryzyka. A to mo\u017ce spowalnia\u0107 ich rozw\u00f3j.<\/p>

    Na koniec zadam Ci pytanie:<\/p>

    Czy jeste\u015b pewien, \u017ce Twoja AI dzia\u0142a tak, jak my\u015blisz?<\/em><\/strong><\/p>

    Chcesz dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej o tym, jak wykorzysta\u0107 AI do skutecznego monitorowania wydajno\u015bci i bezpiecze\u0144stwa Twoich aplikacji? Odpowiedzi znajdziesz w kolejnym artykule.<\/p>

    <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Dzi\u015b organizacje przechodz\u0105 z manualnych, z\u0142o\u017conych proces\u00f3w, kt\u00f3re wymagaj\u0105 wykwalifikowanej kadry, do automatyzacji opartej na coraz intensywniejszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji.<\/p>\n","protected":false},"author":324,"featured_media":10974,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[756,757],"tags":[722],"popular":[],"difficulty-level":[38],"ppma_author":[721],"class_list":["post-11081","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai_branza","category-bezpieczenstwo-pl","tag-observability","difficulty-level-medium"],"acf":[],"authors":[{"term_id":721,"user_id":324,"is_guest":0,"slug":"radoslaw-jasinski","display_name":"Rados\u0142aw Jasi\u0144ski","avatar_url":{"url":"https:\/\/haimagazine.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/photo_2025-05-17_01-10-48.jpg","url2x":"https:\/\/haimagazine.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/photo_2025-05-17_01-10-48.jpg"},"first_name":"","last_name":"","user_url":"","job_title":"","description":"Ekspert IT w zakresie observability i automatyzacji, zafascynowany sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 i skutecznym monitorowaniem system\u00f3w. Praktyk \u0142\u0105cz\u0105cy technologi\u0119 z biznesem, otwarty na ci\u0105g\u0142y rozw\u00f3j i nowe wyzwania."}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11081","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/324"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11081"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11081\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11735,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11081\/revisions\/11735"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10974"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11081"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11081"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11081"},{"taxonomy":"popular","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/popular?post=11081"},{"taxonomy":"difficulty-level","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/difficulty-level?post=11081"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=11081"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}