When Ashan Willy, the CEO of New Relic, took the stage at Transform 2025, he brought a fresh—and much-needed—perspective to the AI conversation. Instead of just touting data or breakthrough algorithms, Willy spotlighted something many overlook: observability. His message was simple but hard-hitting: as we build smarter, more autonomous AI systems—what he calls “agentic AI”—we need to make sure we can actually see how they work.
Was genau ist also agentische KI? Stellen Sie sich diese Systeme so vor, dass sie nicht nur Daten verarbeiten oder einfache Anweisungen befolgen, sondern selbstständig in Echtzeit Entscheidungen treffen und dabei auf die Ziele hinarbeiten, die wir ihnen vorgeben. Doch diese Art von Autonomie bringt auch Komplexität mit sich. Es ist ein bisschen so, als würde man einen superschlauen Mitarbeiter einstellen, der nie schläft und nie um freie Tage bittet, der aber auch so schnell arbeitet, dass es schwierig ist, den Überblick darüber zu behalten, was er gerade tut. Deshalb betont Willy immer wieder, wie wichtig eine bessere Transparenz – oder Beobachtbarkeit – ihrer Handlungen ist.
Willy puts it plainly: “You can’t improve what you can’t measure.” The more independence we give these AI agents, the more important it is to be able to follow their thought processes, measure their performance, and understand their choices. Observability tools are the answer—they give development teams a real-time window into what these AI agents are doing, how they’re performing, and whether they’re behaving as expected.
In der Tech-Branche gibt es einen seit langem kursierenden Witz (und ein anhaltendes Problem) rund um das “Black-Box”-Problem. Wir entwickeln intelligente Systeme, doch manchmal können selbst die Entwickler nicht genau erklären, wie eine KI-Engine zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt ist. Das ist nicht nur eine Kuriosität – es ist ein echtes Problem, insbesondere wenn KI an Stellen eingesetzt wird, an denen Fehler nicht in Frage kommen.
This is where Willy and his team at New Relic come in. Their goal is to change that black box into what he calls a “glass box”—where everything inside is visible, measurable, and manageable from day one. By baking observability into the very core of autonomous AI systems, they’re aiming for a world where decisions can be traced, tweaks can be made quickly, and accountability isn’t an afterthought.
Neben Transparenz und Vertrauen gibt es noch einen weiteren wichtigen Grund, warum Observability so wichtig ist: die Kapitalrendite. Unternehmen investieren enorme Summen in KI, und es reicht nicht mehr aus, einfach nur darauf zu hoffen, dass alles gut läuft. Observability liefert die entscheidenden Daten und den Kontext, die Sie benötigen, um die Leistung zu optimieren, Abläufe zu rationalisieren und Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren.
Wie Willy es ausdrückt: Wenn man überwachen kann, was die KI-Agenten gerade tun, kann man schneller iterieren, Probleme beheben, bevor sie zu Katastrophen werden, und letztendlich einen viel größeren Mehrwert schaffen. Mit anderen Worten: Observability ermöglicht es Teams, nicht mehr nur auf Probleme zu reagieren, sondern diese proaktiv zu bewältigen – wodurch KI überall dort, wo sie eingesetzt wird, sicherer, schneller und zuverlässiger wird.
Und je mehr Unternehmen ihre eigenen intelligenten Agenten einführen, desto größer wird der Bedarf an einer robusten Überwachbarkeit. Unternehmen, die Transparenz und Überwachung bereits heute in den Vordergrund stellen, werden nicht nur über eine bessere KI verfügen – sie werden einen echten Vorteil haben und zuverlässigere sowie skalierbarere Systeme aufbauen, um für alles gerüstet zu sein, was die Zukunft bringt.
Wenn Sie mehr über Ashan Willys Vision erfahren und sehen möchten, wie New Relic die Zukunft der agentenbasierten KI mitgestaltet, lesen Sie den vollständigen Artikel auf VentureBeat: hier.
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