Postmortem für KI-Bildvorfälle 2025 — Wiederholungsprävention für mehr Qualität und Governance

Bild-Pipelines, die auf KI-Generierung oder automatische Optimierer setzen, können durch minimale Parameteränderungen markenschädliche oder regulatorische Defekte produzieren. Sobald ein Vorfall sichtbar wird, brauchen wir ein nachvollziehbares Protokoll, wer wann wie reagiert hat, und einen Weg, die Erkenntnisse in Schutzmaßnahmen zu überführen. Aufbauend auf Incident-Response-Protokoll für Bildauslieferung 2025 — Cache-Invalidierung und Fail-Safe-Design, Zero-Trust-UGC-Bildpipeline 2025 — Risikobewertung und Human-Review-Flow und Bildqualitäts-Budgets und CI-Gates 2025 — Betrieb zur proaktiven Störungsverhinderung beschreibt dieser Leitfaden einen wiederholbaren Postmortem-Workflow für KI-Bildprozesse.

TL;DR

• Postmortem innerhalb von 48 Stunden veröffentlichen: Hintergrund, Auswirkungen und Wiederholungsbremsen templatisieren und den Veröffentlichungsfortschritt live verfolgen.
• Mehrschichtiges Monitoring & Triage: Qualitätsmetriken, Metadaten-Prüfungen und Nutzersignale kombinieren und On-Call nach Schweregrad alarmieren.
• Root Cause Analysis (RCA): Kausaldiagramme mit 5-Why hinterlegen und Präventionsmaßnahmen entlang von Modell, Daten und Betrieb definieren.
• Präventionsmaßnahmen in CI/CD verankern: Neue Tests, Regeln und Kennzahlen automatisieren und den Fortschritt über KPIs verfolgen.
• Lerntransfer und Kulturpflege: Blameless-Retrospektiven verteidigen und Governance-Dokumente kontinuierlich aktualisieren.

Incident-Lebenszyklus von Detektion bis Abschluss

sequenceDiagram
  participant W as Watchers (Monitoring)
  participant O as On-call
  participant P as Postmortem Lead
  participant C as Control Board
  participant R as Repository

  W->>O: Alert (Severity S1)
  O->>P: Eskalation
  P->>C: Lage-Update + Mitigation
  O->>R: Impact-Report
  P->>R: Postmortem-Entwurf
  C->>R: Freigabe & Veröffentlichung

• Severity S0–S3: S0 = Notfall (Leak oder Rechtsverstoß), S1 = schwerer Markenschaden, S2 = begrenzter Umfang, S3 = geringfügig.
• Mitigation: Zonen isolieren, Rollbacks oder CDN-Abschaltungen innerhalb von 30 Minuten durchführen.
• Remediation: Dauermaßnahmen mit Ownern und Fälligkeiten in den Backlog einpflegen.

Postmortem-Vorlage

# Incident PM-2025-09-27-01

## Kontext
- Entdeckt: 2025-09-27 04:12 UTC
- Severity: S1
- Impact: 4.200 Bilder weichen von der Markenpalette ab
- Stakeholder: Marketing, Legal, SRE

## Timeline
| Uhrzeit | Ereignis | Verantwortlich |
| --- | --- | --- |
| 04:12 | L*a*b*-Monitoring überschreitet Schwelle | MonitorBot |
| 04:17 | On-Call stoppt Auslieferung via CDN-Regel | On-call |
| 04:31 | Analyse betroffener Pfade abgeschlossen | Analyst |

## Root Cause Analysis
- Direkte Ursache: Git-Hook beim LUT-Update fehlgeschlagen
- Beitragende Faktoren: CI-Testlücke, parallele Reviews

## Corrective Actions
- [ ] ΔE-Prüfung zu `scripts/validate-lut.mjs` hinzufügen — 2025-10-01
- [ ] CODEOWNERS erweitern, um Markenfreigabe zu erzwingen — 2025-10-03

## Lessons Learned
- Review-Schritte dokumentieren
- On-Call-Handbuch aktualisieren

Bewahre die Vorlage in /run/_/postmortems/ als Markdown und JSON auf, damit Dashboards und Analysen darauf zugreifen können.

Monitoring und Triage

Sammle Telemetrie mit OpenTelemetry und definiere Alert-Regeln wie diese.

alertRules:
  - name: deltaE-spike
    expr: sum(rate(image_delta_e_over_threshold_total[5m])) by (pipeline) > 0
    for: 10m
    labels:
      severity: S1
    annotations:
      summary: "Markenfarbabweichung ({{ $labels.pipeline }})"
      runbook: "https://runbooks/ui/color-drift"

RCA in der Praxis

1. Daten sammeln: CI-Logs, Git-Diffs, Prompts und Modellversionen unter evidence/pm-<id>/ ablegen.
2. Kausalmap: Ursache-Wirkungs-Beziehungen in Miro oder Excalidraw visualisieren und direkte vs. beitragende Faktoren trennen.
3. 5 Whys: Fünfmal „Warum?“ fragen, um Prozess- oder Kulturursachen freizulegen.
4. Falsifikations-Tests: Vorfall reproduzieren, um die Hypothese zu verifizieren; schlägt dies fehl, Datenlage erweitern.
5. Maßnahmen definieren: Aufwand/Nutzen (S/M/L) bewerten und in die Roadmap einplanen.

Verbesserungen in CI/CD verankern

• Testfälle ergänzen: Reproduktions-Prompt als E2E-Test einbauen (npm run -s test -- --filter=incident).
• Guardrails: scripts/pre-merge-checks.mjs um neue Kontrollen erweitern.

if (metrics.deltaE00 > thresholds.deltaE00) {
  throw new Error(`DeltaE00 ${metrics.deltaE00} exceeds ${thresholds.deltaE00}`)
}

• Visualisierung: Offene Remediations und Time-to-Resolution als KPI nachverfolgen.
• Knowledge Base: Ergebnisse in /run/_/postmortems/reports.csv bündeln und quartalsweise reviewen.

Checklist

• [ ] Mitigation binnen 30 Minuten nach Detektion umgesetzt
• [ ] Postmortem innerhalb 48 Stunden veröffentlicht
• [ ] RCA deckt direkte, beitragende und systemische Ursachen ab
• [ ] Langfristmaßnahmen ticketiert und transparent getrackt
• [ ] Lessons Learned fließen in Schulungen und Governance-Dokumente ein

Fazit

Postmortems in KI-Bildpipelines sind kein Pranger, sondern das Fundament für nachhaltige Qualität und Vertrauen. Mit schneller Detektion, transparenter Reflexion und quantifizierten Verbesserungszyklen bleibt das Team trotz Modell-Updates oder neuer Assets resilient. Kombiniere eine blameless Kultur mit datengetriebenen Analysen, um die Lernkurve des Teams zu beschleunigen.