Die 10 besten Tools zur KI-Beobachtbarkeit (Januar 2026)

Der Markt für künstliche Intelligenz zur Beobachtung erlebt ein explosives Wachstum und wird voraussichtlich $ 10.7 Milliarden 2033 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 22.5 %. Da die Einführung von KI beschleunigt wird – mit 78 % der Unternehmen nutzen KI bereits in mindestens einer Geschäftsfunktion, gegenüber 55 % vor nur zwei Jahren – ist eine effektive Überwachung für die Gewährleistung von Zuverlässigkeit, Transparenz und Compliance von entscheidender Bedeutung geworden.

Unternehmen, die KI in großem Maßstab einsetzen, stehen vor besonderen Herausforderungen wie Datendrift, Konzeptdrift und emergentem Verhalten, für die herkömmliche Überwachungstools nicht ausgelegt sind. Moderne KI-Beobachtungsplattformen kombinieren die Fähigkeit zur Verfolgung der Modellleistung mit speziellen Funktionen wie Bias-Erkennung, Erklärbarkeitsmetriken und kontinuierlicher Validierung anhand von Ground-Truth-Daten.

Dieser umfassende Leitfaden untersucht die leistungsstärksten KI-Beobachtungsplattformen, die heute verfügbar sind, und bietet detaillierte Informationen zu Funktionen, Preisen, Vor- und Nachteilen sowie aktuellen Entwicklungen, damit Sie eine fundierte Entscheidung für die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens treffen können.

Vergleichstabelle der besten KI-Beobachtungstools

1. Arize-KI

Arize AI wurde 2020 gegründet und hat sich eine Finanzierung in Höhe von 131 Millionen US-Dollar gesichert, darunter kürzlich 70 Millionen US-Dollar Serie C-Runde im Februar 2025Das Unternehmen betreut namhafte Kunden wie Uber, DoorDash und die US Navy. Die Plattform bietet durchgängige KI-Transparenz mit OpenTelemetry-Instrumentierung und bietet kontinuierliche Auswertungsmöglichkeiten mit LLM-als-Richter-Funktionalität.

Die Stärke von Arize liegt in seinem speziell für KI entwickelten Design, anstatt an traditionelle Überwachungstools angepasst zu sein. Die Plattform umfasst Arize AI Copilot zur Unterstützung bei der Fehlerbehebung und unterstützt eine umfassende Palette von KI-Anwendungen von traditionellem ML bis hin zu LLMs und AI-Agenten. Ihr Ansatz zur Leistungsverfolgung ermöglicht es Teams, Modellfehler schnell zu lokalisieren, während sich ihr starkes Partner-Ökosystem nahtlos in die wichtigsten Cloud-Plattformen integrieren lässt.

Preise (USD)

• AX Pro: 50 $/Monat für 3 Benutzer, 2 Modelle/Apps, 10,000 Spannen

• AX Enterprise: Individuelle Preise für erweiterte Anforderungen

• Kostenlos: Open-Source-Phoenix-Option verfügbar

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2. Fiddler-KI

Fiddler AI hat 68.6 Millionen US-Dollar aufgebracht, darunter eine 18.6 Millionen US-Dollar Serie B Prime-Runde im Dezember 2024. Das Unternehmen positioniert sich als Pionier in den Bereichen KI-Beobachtbarkeit und KI-Sicherheit. Seine Plattform bietet Echtzeitüberwachung der Modellleistung und Datendrift sowie branchenführende Erklärungstools für Modellvorhersagen und -verhalten.

Das herausragende Merkmal von Fiddler sind die umfassenden Frameworks zur Fairness- und Bias-Bewertung sowie der Fiddler Trust Service zur Bewertung und Überwachung von LLM-Anwendungen. Die Plattform bietet modernste LLM-Beobachtungsfunktionen mit Fiddler Guardrails für eine schnelle Reaktionsmoderation. Mit Enterprise-Sicherheit, einschließlich SOC 2 Typ 2 und HIPAA-Konformität, hat sich Fiddler als vertrauenswürdige Lösung für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen etabliert.

Preise (USD)

• Lite-Plan: Für einzelne Praktiker
• Standard-/Business-Plan: Für Teams mit Ausrichtung auf geschäftliche KPIs
• Premium-/Enterprise-Plan: Für komplexe Unternehmensanforderungen

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3. Superweise

Superwise zeichnet sich durch Datenqualitätsüberwachung und Pipeline-Validierung mit umfassender Drifterkennung für verschiedene Datentypen aus. Die Plattform hat Anerkennung gefunden für ihre intelligente Vorfallkorrelation, die die Alarmmüdigkeit deutlich reduziert. Die Funktionen der Plattform zur Überwachung von Voreingenommenheit und Fairness gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und bieten gleichzeitig Einblicke in die Leistung auf Segmentebene. Ihre branchenspezifischen KI-Lösungen zeugen von einem tiefen Verständnis branchenspezifischer Herausforderungen.

Preise (USD)

• Gemeinschaftsausgabe: Kostenlos für bis zu 3 Modelle und 3 Benutzer
• Scale- und Enterprise-Pläne: Nutzungsbasierte Preisgestaltung
• Mengenrabatte werden automatisch angewendet, wenn die Nutzung zunimmt

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4. Datadog

Datadog ist eine führende Cloud-Monitoring-Plattform, die ihre umfassende KI-Beobachtungslösung weiterentwickelt hat, um Teams bei der Überwachung, Verbesserung und Sicherung von LLM-Anwendungen zu unterstützen. Der integrierte Ansatz kombiniert KI-Monitoring mit der Überwachung bestehender Infrastrukturen für eine einheitliche Sicht auf die Systemleistung. Die Plattform bietet End-to-End-Tracing von LLM-Ketten mit ausgefeilten Prompt- und Response-Clustering-Funktionen.

Eines der herausragenden Merkmale von Datadog ist die nahtlose Integration in die bestehende Infrastrukturüberwachung. Dadurch können Teams die KI-Leistung mit den zugrunde liegenden Systemmetriken korrelieren. Die Plattform umfasst erweitertes Clustering für die Prompt-/Response-Analyse und integrierte Sicherheitsfunktionen durch die Integration mit dem Sensitive Data Scanner. Der umfassende Transparenzansatz stellt sicher, dass Teams alles von der Anwendungsleistung bis zum KI-Modellverhalten in einem einzigen Dashboard überwachen können.

Preise (USD)

• Kostenloses Kontingent: Eingeschränkte Funktionen, 5 Hosts, 100 GB Protokollverwaltung
• Pro-Plan: 15 $/Gastgeber/Monat
• Unternehmensplan: 23 $/Gastgeber/Monat

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5. Dynatrace

Dynatrace bietet eine einheitliche Observability- und Sicherheitsplattform auf Basis der Davis-KI-Engine. Diese kombiniert prädiktive, kausale und generative KI-Funktionen für präzise Antworten und intelligente Automatisierung. Ihr hypermodaler KI-Ansatz zeichnet sich durch die Integration mehrerer KI-Methoden in eine einheitliche Plattform aus, die gleichzeitig Vorhersagen, Erklärungen und Erkenntnisse generieren kann.

Die Stärke der Plattform liegt in der automatisierten Ursachenanalyse mit natürlichsprachlichen Erklärungen durch Davis CoPilot. Davis AI ermöglicht Problemerkennung und -lösung in Echtzeit und erstellt durchgängige Topologiekarten, die Teams helfen, komplexe Systemabhängigkeiten zu visualisieren. Die ausgefeilten Prognosefunktionen der Plattform unterstützen Unternehmen bei der Kapazitätsplanung und der Vermeidung von Problemen, bevor diese sich auf die Benutzer auswirken.

Preise (USD)

• Full-Stack-Überwachung: ~69 $/Monat/Host (jährlich)
• Infrastrukturüberwachung: ~21 $/Monat/Host (jährlich)
• Überwachung digitaler Erlebnisse: Preis pro Benutzer/Besuch

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6. New Relic

New Relic hat sich von einer traditionellen Zuverlässigkeitsplattform zu einer umfassenden intelligenten Observability-Plattform entwickelt, die Geschäftswachstum und Entwicklergeschwindigkeit fördert. Die KI-Engine kombiniert zusammengesetzte und agentenbasierte KI-Technologien, um kontextbezogene Einblicke in den gesamten Stack zu liefern. Die Plattform zeichnet sich durch die Verknüpfung technischer Kennzahlen mit Geschäftsergebnissen durch Funktionen wie Pathpoint Plus für Business Observability aus.

Was New Relic auszeichnet, ist der Fokus auf den Geschäftswert statt nur auf technische Kennzahlen. Die Funktion „Response Intelligence“ kontextualisiert Kennzahlen, um Teams zu helfen, die geschäftlichen Auswirkungen technischer Probleme zu verstehen. Mit über 50 Plattformfunktionen und umfassenden Integrationen mit Entwicklertools bietet New Relic eine Full-Stack-Lösung, die von kleinen Teams bis hin zu Großunternehmen skalierbar ist.

Preise (USD)

• Kostenloses Kontingent: 100 GB Daten, 1 Vollplattformbenutzer
• Standardstufe: 49 $/Kernbenutzer, 100 GB Daten
• Pro-Stufe: 349 $/Vollplattformbenutzer
• Enterprise-Stufe: Kundenspezifische Preisgestaltung

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7. WarumLabs

WhyLabs bietet KI-Beobachtungs- und Sicherheitstools an, die im Januar 2 unter der Apache 2025-Lizenz Open Source wurden und es Unternehmen ermöglichen, die Plattform auf ihrer eigenen Infrastruktur zu betreiben. Ihr Ansatz legt den Schwerpunkt auf eine datenschutzorientierte Architektur mit Echtzeit-Leitplanken für GenAI-Anwendungen. Die Plattform verfügt über integrierte Prompt-Injection- und Jailbreak-Erkennung mit anpassbaren Regeln zur Bedrohungserkennung.

Der Open-Source-Charakter von WhyLabs gibt Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Überwachungsinfrastruktur und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen. Die Plattform bietet umfassende Sicherheitsfunktionen mit einer geringen Latenzzeit von unter 300 ms. Unternehmen sollten jedoch beachten, dass die Plattform zwar kostenlos ist, aber eine Highcharts-Lizenz zur Visualisierung.

Preise (USD)

• Open Source: Kostenlos unter der Apache 2-Lizenz
• Bisherige SaaS-Stufen werden auslaufen

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8. Grafana

Grafana Labs bietet eine Open-Source-Plattform zur Visualisierung und Analyse von Daten mit AI Observability-Funktionen, die speziell für die Überwachung generativer KI-Anwendungen, LLMs, Vektordatenbanken und GPUs. Ihre Plattform integriert mit OpenLIT SDK um umfassende Überwachungs-Dashboards bereitzustellen, die sich durch die Visualisierung komplexer KI-Metriken auszeichnen. Die Stärke von Grafana liegt in seinen außergewöhnlichen Visualisierungsfunktionen und flexiblen Bereitstellungsoptionen.

Der Visualisierungsansatz der Plattform erleichtert es Teams, die Leistung von KI-Systemen auf einen Blick zu erfassen. Mit Unterstützung für GPU-Leistungsüberwachung, Token-Nutzungsverfolgung und Kostenüberwachung bietet Grafana einen umfassenden Überblick über den Zustand von KI-Anwendungen. Die modulare Architektur ermöglicht es Teams, Dashboards anzupassen und maßgeschneiderte Überwachungslösungen für spezifische KI-Workloads zu erstellen.

Preise (USD)

• Kostenlos: 10 Metriken, 50 GB Protokolle, 50 GB Traces
• Vorteile: 49 $/Monat mit 100 GB Protokollen/Traces, 20 Metriken
• Erweitert/Enterprise: Individuelle Preise (ab 299 $/Monat)

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9. IBM Instana

IBM Instana bietet automatisierte Echtzeit-Beobachtung für komplexe Cloud-Umgebungen mit KI-gestützten Funktionen, die Teams bei der Fehlerbehebung und Optimierung der Anwendungsleistung unterstützen. Die Plattform bietet automatisierte Erkennung in hybriden Umgebungen kombiniert mit Echtzeit-Überwachung im Sekundentakt.

Die Plattform eignet sich hervorragend für komplexe Unternehmensumgebungen, in denen automatisierte Erkennung und schnelle Wertschöpfung entscheidend sind. Der GenAI Runtime-Sensor ermöglicht eine umfassende Überwachung von KI-Workloads und gewährleistet gleichzeitig die hohen Sicherheits- und Compliance-Standards von IBM.

Preise (USD)

• Grundlagen der Beobachtbarkeit: ~20 $/MVS/Monat
• Beobachtbarkeitsstandard: ~75 $/MVS/Monat
• Unternehmen: Maßgeschneidert

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10 Middleware

Middleware bietet eine umfassende Cloud-Beobachtungsplattform, die Metriken, Protokolle, Traces und Ereignisse in einer einzigen Zeitleiste zusammenfasst und KI zur Anomalieerkennung und Fehlerbehebung nutzt. Der innovative Ansatz einer einheitlichen Zeitleiste hilft Teams, die Abfolge von Ereignissen, die zu Problemen führen, intuitiver zu verstehen.

Der kostengünstige Ansatz der Middleware macht sie für Unternehmen attraktiv, die ihr Observability-Budget optimieren möchten, ohne auf Funktionalität verzichten zu müssen. Die Installation mit nur einem Befehl vereinfacht die Bereitstellung, während die KI-gestützte Analyse erweiterte Erkenntnisse liefert, die mit Enterprise-Plattformen vergleichbar sind.

Preise (USD)

• Kostenloser Forever-Plan: Eingeschränkt, aber funktional
• Zahlen Sie wenn sie hinausgehen: Nutzungsbasierte Preisgestaltung
• Unternehmen: Kundenspezifische Preisgestaltung

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So wählen Sie das richtige KI-Beobachtungstool aus

Bei der Auswahl der geeigneten KI-Beobachtungslösung müssen mehrere kritische Faktoren bewertet werden:

1. Bewerten Sie die KI-Reife Ihres Unternehmens

Bevor Sie Tools evaluieren, sollten Sie sich über die aktuellen KI-Implementierungen, kritischen Risiken, regulatorischen Anforderungen und technischen Möglichkeiten Ihres Unternehmens informieren. Unternehmen mit mehreren Produktionsmodellen haben andere Anforderungen als solche, die gerade erst mit KI beginnen.

2. Klare Anforderungen definieren

Identifizieren Sie die spezifischen Kennzahlen, die Sie verfolgen müssen, legen Sie Leistungsbasislinien fest, bestimmen Sie Warnprioritäten und klären Sie die Berichtsanforderungen für die Beteiligten. Überlegen Sie, welche Arten von Modellen Sie überwachen (traditionelles ML, LLMs, Computer Vision) und welche spezifischen Anforderungen an die Beobachtbarkeit bestehen.

3. Technische Kompatibilität bewerten

Überprüfen Sie Ihren vorhandenen Technologie-Stack und identifizieren Sie Integrationspunkte. 97 % der IT-Entscheidungsträger steuern aktiv die Kosten für die ObservabilityDaher ist es wichtig, Tools auszuwählen, die sich gut in Ihre Infrastruktur integrieren lassen und gleichzeitig die Kosten optimieren.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI in allen Branchen wird die Notwendigkeit robuster Beobachtbarkeit immer wichtiger. Die in diesem Leitfaden vorgestellten Tools repräsentieren den neuesten Stand der KI-Überwachungstechnologie und bieten jeweils einzigartige Ansätze zur Gewährleistung von Zuverlässigkeit, Leistung und Compliance.

FAQ (KI-Beobachtungstools)

1. Auf welche Hauptfunktionen sollte man bei einem KI-Beobachtungstool achten?

Zu den wesentlichen Funktionen gehören Echtzeitüberwachung der Modellleistung, Drifterkennung, Erklärbarkeitsfunktionen, automatische Anomalieerkennung, Integration in vorhandene Infrastruktur und Leitplanken für die KI-Sicherheit.

2. Wie funktioniert die Anomalieerkennung in KI-Beobachtungstools?

KI-Beobachtungstools nutzen statistische Modelle und Machine-Learning-Algorithmen, um Basisverhalten für KI-Systeme zu ermitteln. Weichen die Messwerte deutlich vom Normalmuster ab, lösen die Tools Warnmeldungen aus und liefern Kontext für die Untersuchung.

3. Welches KI-Beobachtungstool bietet die beste Integration mit bestehenden Systemen?

Datadog ist dank seines umfangreichen Ökosystems und der Fähigkeit, KI-Monitoring nahtlos mit der bestehenden Infrastrukturüberwachung zu verbinden, führend in der Integrationsfähigkeit. Der einheitliche Plattformansatz eliminiert Datensilos.

4. Wie helfen KI-Beobachtungstools dabei, Modellverzerrungen zu reduzieren?

Diese Tools überwachen kontinuierlich Fairnesskennzahlen, demografische Parität und Indikatoren für Chancengleichheit. Sie weisen in Echtzeit auf potenzielle Verzerrungen hin und bieten Visualisierungstools, um zu identifizieren, welche Datensegmente unterschiedliche Ergebnisse aufweisen.

5. Welche Vorteile bietet die Verwendung KI-gestützter Beobachtungstools wie Arize AI?

Arize AI bietet maßgeschneiderte KI-Überwachung mit umfassender Lebenszyklusabdeckung, Open-Source-Flexibilität und automatisierter Fehlerbehebung. Die erweiterten Tracing-Funktionen und die Cloud-Plattform-Integration beschleunigen die Fehlerbehebung für Entwicklungsteams.