Erfassung von Produktanalysen

Qualetics sammelt Nutzungs- und Leistungsdaten aus den Produkten, in die es eingebettet ist, und wandelt sie in Analysen um. Ein Beam-Agent liest eingehende Metrikdatensätze und wendet die Kundenregel an, um diese zu taggen, zu gruppieren oder an das richtige Dashboard oder nachgelagerte System weiterzuleiten. Verarbeitete Datensätze werden mit einem Vermerk zu ihrem Status für spätere Überprüfungen zurückgeschrieben. Wenn ein Datenstrom abreißt, eine Metrik in einem unerwarteten Format eintrifft oder die Werte außerhalb des vereinbarten Bereichs liegen, pausiert der Agent diesen Feed und benachrichtigt den Dateneigentümer, anstatt fragwürdige Zahlen in die Berichte einfließen zu lassen, auf die sich Personen bei ihren Entscheidungen verlassen.

Überwachung von Modellausgaben

Qualetics macht die Ausgaben und Qualitätssignale von KI-Funktionen sichtbar, die in einem Produkt ausgeführt werden. Ein Beam-Agent liest Prognosedatensätze und Genauigkeitsindikatoren und wendet dann die genehmigte Regel an, um Abweichungen zu erfassen, eine Schwellenwertüberschreitung zu protokollieren oder eine Nachverfolgung zu erstellen. Die Ergebnisse werden für das jeweilige Modell erfasst, sodass der Verlauf für jeden Prüfer nachvollziehbar ist. Wenn die Ausgabequalität unter das vereinbarte Niveau sinkt oder ein Signal auftritt, für das die Regel keinen Eintrag enthält, übergibt der Agent den Fall mitsamt den letzten Messwerten an einen Data Scientist. So bleibt die Beurteilung des Modellverhaltens fest in menschlicher Hand.

Integrierte Warnmeldungen

Qualetics schlägt Alarm, wenn die integrierten Analysen eine wesentliche Änderung des Produktverhaltens erkennen. Ein Beam-Agent liest die ausgelösten Warnmeldungen und wendet die Kundenregel an, um diese zu bestätigen, verwandte Meldungen zu gruppieren oder das zuständige Team über den verbundenen Kanal zu benachrichtigen. Jede Aktion wird zur späteren Bezugnahme in den Warnmeldungshistorie geschrieben. Warnmeldungen, die einen Schweregrad überschreiten, den die Regel nicht abdeckt, oder die sich so häufen, dass sie auf einen größeren Fehler hindeuten, werden an einen Entwickler eskaliert – zusammen mit dem Kontext aus den zugehörigen Datensätzen, damit ein Mensch entscheiden kann, wie dringend die Reaktion tatsächlich sein muss.