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ModelOps spiegato bene: monitoraggio, drift e controlli per l’AI enterprise

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Quando l’AI entra nei processi chiave, l’accuracy non basta. Conta come l’azienda gestisce il modello nel tempo: controlli, monitoraggio dei cambiamenti nei dati, supervisione umana e spiegazioni delle scelte. Duty of care e accountability diventano regole operative, grazie a ModelOps ed explainability.

Pubblicato il 2 feb 2026
Davide Liberato lo Conte

Adjunct Professor of Data Analysis Laboratory for Business Decision & PhD in Management, Banking & Commodity Sciences – Sapienza University of Rome

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Nei sistemi decisionali basati su intelligenza artificiale, la qualità di un modello non può più essere misurata esclusivamente in termini di accuracy statistica.

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Davide Liberato lo Conte
Adjunct Professor of Data Analysis Laboratory for Business Decision & PhD in Management, Banking & Commodity Sciences – Sapienza University of Rome
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