Desafíos empresariales
A medida que las organizaciones pasan de experimentar con IA generativa a implementar IA agéntica en producción, han surgido nuevos desafíos operativos. Los sistemas de IA ya no son modelos aislados, son flujos de trabajo dinámicos de agentes, LLM y servicios que toman decisiones en tiempo real. Las herramientas tradicionales de observabilidad no se diseñaron para sistemas que razonan, evolucionan y actúan de forma autónoma, lo que deja a los equipos sin la visibilidad y el contexto necesarios para garantizar el rendimiento, controlar los costes y mantener la confianza.
Las aplicaciones de IA evolucionan continuamente a medida que cambian los agentes, los modelos y las dependencias, lo que dificulta la comprensión de lo que se está ejecutando y de cómo interactúan los componentes.
Los equipos carecen de formas coherentes de medir la calidad, la relevancia y la precisión del output en los flujos de trabajo de la IA, y se basan en la revisión manual y la comprobación puntual.
Los sistemas de IA pueden desviarse con el tiempo, con cambios en la latencia, los outputs y el uso de tokens que son difíciles de detectar antes de que afecten a los usuarios o a los presupuestos.
Los equipos no pueden entender fácilmente cómo ni por qué los agentes toman las decisiones, lo que dificulta la resolución de problemas de los flujos de trabajo o garantizar la rendición de cuentas y el gobierno.
La solución de observabilidad de agente de IA y LLM de Instana
IBM Instana proporciona observabilidad full-stack para aplicaciones con IA, ampliando las capacidades existentes de observabilidad de IA generativa con una mayor visibilidad sobre el comportamiento de los agentes, la toma de decisiones y el impacto empresarial.
Instana descubre automáticamente los componentes de IA, rastrea los flujos de trabajo de extremo a extremo entre agentes y servicios y correlaciona las señales de rendimiento, coste y calidad en una solución unificada. Con las evaluaciones integradas, la base de referencia adaptativa y la visibilidad a nivel de tarea del razonamiento de los agentes, los equipos pueden supervisar, entender y optimizar de forma continua los sistemas de IA en producción.
El resultado es un cambio de la resolución reactiva de problemas a operaciones de IA proactivas y controladas, lo que permite a los equipos gestionar el rendimiento, controlar los costes y generar confianza en la IA a escala.
Funciones
Supervise la latencia, el rendimiento, el uso de tokens y el coste en todos los modelos y servicios. Identifique los factores que impulsan los costes, optimice el uso y alinee el rendimiento de la IA con los objetivos operativos.
Rastree las solicitudes entre agentes, llamadas de LLM, herramientas y servicios tradicionales. Visualice flujos de trabajo completos y comprenda cómo interactúan los componentes de IA dentro del contexto completo de la aplicación.
Realice un seguimiento del uso de tokens y del coste modelado a nivel granular para optimizar los modelos, las instrucciones y la tenencia. Utilice estos conocimientos para evitar excesos y ajustar los gastos a los objetivos de rendimiento.
Mediante las evaluaciones integradas, evalúe los resultados de la IA para comprobar su precisión, relevancia y coherencia. Aprenda automáticamente el comportamiento normal para detectar desviaciones, anomalías y cambios de rendimiento a lo largo del tiempo.
Comprenda cómo toman decisiones los agentes mediante la visualización de flujos de trabajo de varios pasos, el uso de herramientas y las interacciones de LLM. Diagnostique los problemas más rápidamente con un contexto completo de cómo se generan los resultados.
Vea cómo funciona con una demostración interactiva
Beneficios
Recursos
Obtenga acceso gratuito al informe completo Gartner Magic Quadrant y explore cómo está evolucionando el mercado de plataformas de observabilidad, qué buscar en una solución de observabilidad moderna y por qué IBM es una opción de confianza.
Vea cómo los agentes de IA transforman la detección y resolución de anomalías.
Vea cómo los agentes de IA y los LLM predicen y previenen los problemas de TI en tiempo real.
Casos de uso relacionados
Preguntas más frecuentes
IBM Instana rastrea automáticamente cada solicitud de IA en todo el flujo de trabajo de la IA, desde la instrucción del usuario hasta la inferencia del modelo y cualquier servicio posterior, sin necesidad de instrumentación manual. Instana mapea todas las dependencias, correlaciona los patrones de latencia y errores, y destaca problemas como la lentitud de la inferencia, cuellos de botella en los tokens, rendimiento degradado de la GPU o fallos de instrucción.
Instana proporciona una visibilidad detallada del uso y el coste de los tokens en todos los modelos, servicios y flujos de trabajo, lo que ayuda a los equipos a identificar los factores de coste, optimizar el uso y evitar gastos inesperados.
Instana combina la monitorización en tiempo real con evaluaciones continuas y una base adaptativa para detectar problemas de rendimiento, derivas y anomalías a tiempo, asegurando que los sistemas de IA sigan siendo fiables y estén alineados con los resultados previstos.
Sí. Instana proporciona una observabilidad unificada y full stack de todos los componentes de la IA y los servicios tradicionales, lo que permite una visibilidad de extremo a extremo y una resolución de problemas más rápida en las aplicaciones híbridas.
IBM Instana captura métricas específicas de IA, como el tiempo de ejecución de instrucciones, la latencia de inferencia, el recuento de tokens, el comportamiento del enrutamiento del modelo, el tiempo de generación de embedding y la latencia de recuperación de bases de datos vectoriales. También muestra errores como los límites de la ventana de contexto, las instrucciones mal formadas y los eventos de tiempo de espera, lo que ayuda a los equipos a monitorizar tanto el comportamiento del modelo como los servicios circundantes.
Instana visualiza cada paso de un RAG o pipeline multimodelo, incluidos los servicios de embedding, los almacenes de vectores, las llamadas a la API, los endpoint de LLM y los microservicios downstream. Sus análisis identifican automáticamente la causa raíz de problemas como la recuperación lenta, bucles de respaldo, saturación del modelo o cuellos de botella de la API, haciendo que la resolución de problemas sea más eficiente.