Ob KI beherrschbar ist, zeigt sich nicht im Regelbetrieb, sondern im Vorfall. Wirksame Führung beweist sich darin, auch bei unerwartetem Systemverhalten entscheidungsfähig zu bleiben. Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen längst vom Pilotprojekt in den produktiven Betrieb übergegangen. Modelle klassifizieren Daten, generieren Inhalte, unterstützen Entscheidungen oder steuern komplexe Prozesse. Doch während erhebliche Ressourcen in die Modellqualität und Time-to-Market fließen, bleibt die Sicherheits- und Betriebsseite häufig unterentwickelt. In der Praxis zeigen sich immer wieder fünf typische blinde Flecken, die Risiken für Stabilität, Compliance und Reputation erzeugen: 1. Fehlende Model Observability Viele Organisationen verfügen über ausgereiftes Monitoring für Infrastruktur, beobachten das Verhalten ihrer KI aber nur oberflächlich. Ohne geeignete Metriken zu Output-Qualität, Unsicherheiten oder Anomalien...