本場次將探討企業如何從生成式 AI 的實驗階段，邁向可正式上線、可治理且可持續擴展的 GenAI 系統。

首先說明為何傳統的可觀測性（Observability）不足以支撐 GenAI 工作負載，並介紹 GenAI Observability 的核心概念，包括模型行為追蹤、Prompt 與回應監控、Agent 決策歷程、以及成本與延遲的可視化。

在可觀測性的基礎之上，本場次將提出一套實務導向的 GenAI 成熟度模型（GenAI Maturity Model），說明企業如何從零散的 PoC、團隊各自為政的導入方式，逐步演進至標準化平台、最後達到企業級治理與持續優化。

透過實際案例與經驗分享，協助 DevOps 團隊理解：可觀測性不只是除錯工具，而是建立 GenAI 穩定性、可信度與組織協作能力的關鍵基石。

聽眾收穫：

• 了解為何傳統 Observability 無法滿足 GenAI 與 Agent 系統的可監控需求
• 掌握 GenAI Observability 的關鍵指標與實作面向（Prompt、模型行為、Agent 決策、成本與延遲）
• 學習一套可落地的 GenAI 成熟度模型，評估企業目前所處階段
• 理解如何以 Observability 作為基礎，逐步建立企業級 GenAI 治理與最佳化能力
• 帶走可直接應用於 DevOps 與 MLOps 團隊的實務架構與導入建議