Es el proceso continuo de monitorear el rendimiento de los modelos de machine learning en producción para detectar problemas como la degradación del rendimiento, el data drift o el concept drift. Es una pieza fundamental para cerrar la brecha entre la teoría y los resultados confiables a largo plazo. Permite combinar de forma segura los datos internos con las predicciones del modelo al asegurar que este sigue siendo preciso y justo. Se implementa con dashboards, alertas automáticas y evaluaciones continuas.