Stai investendo tempo ed energie per integrare l'Intelligenza Artificiale nella tua applicazione web, ma hai la sensazione di navigare a vista? La paura che tutto il sistema collassi sotto il peso di un picco di traffico ti impedisce di scalare con fiducia. Progettare un'architettura web per l'IA che sia robusta, performante e pronta per la crescita non è un'opzione, ma una necessità strategica per chiunque voglia costruire un asset digitale duraturo.
📌 TL;DR (In Breve)
Costruire architetture scalabili per applicazioni web basate su IA richiede un approccio strategico che superi il monolite tradizionale. Le best practice si fondano su architetture a microservizi, containerizzazione (con Docker e Kubernetes) e paradigmi serverless per garantire elasticità e resilienza. È fondamentale identificare e risolvere i colli di bottiglia, come l'accesso ai dati e l'inferenza dei modelli, e implementare strategie di caching efficaci. Il monitoraggio continuo delle performance, la gestione della sicurezza e l'ottimizzazione dei costi cloud sono passaggi non negoziabili per una crescita sostenibile e prevedibile.
Le best practice per lo sviluppo web con Intelligenza Artificiale nel 2026: Una panoramica completa
Guardando al 2026, lo sviluppo di applicazioni web con IA non si concentrerà più solo sull'accuratezza del modello, ma sull'integrazione sistemica e sulla sostenibilità operativa. La principale best practice è l'adozione di un approccio "API-first", dove i modelli di machine learning non sono codificati direttamente nell'applicazione, ma esposti come servizi indipendenti. Questo disaccoppiamento è fondamentale per la manutenibilità e l'aggiornamento indipendente dei componenti.
Un'altra tendenza consolidata è l'automazione dei processi di MLOps (Machine Learning Operations). Questo significa automatizzare il training, la validazione, il deployment e il monitoraggio dei modelli in produzione. Piattaforme che integrano CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) per i modelli di IA diventeranno lo standard, permettendo ai team di rilasciare aggiornamenti in modo più rapido e sicuro. Dalla nostra esperienza ultra-quindicennale nel settore digitale, abbiamo osservato che i team che adottano MLOps fin dall'inizio riducono drasticamente il time-to-market e gli errori in produzione.
Infine, l'edge computing sta emergendo come una pratica cruciale per applicazioni che richiedono bassa latenza. Invece di inviare ogni richiesta a un server centrale, i modelli di inferenza più leggeri vengono eseguiti direttamente sul dispositivo dell'utente o su server "edge" vicini. Questa strategia non solo migliora la reattività dell'applicazione, ma riduce anche il carico sui server centrali e i costi di banda, un fattore chiave per la scalabilità di massa.
Ottieni massime prestazioni: 5 strategie per la scalabilità dei modelli di Machine Learning nelle applicazioni web
La scalabilità di un modello di Machine Learning all'interno di un'applicazione web dipende da come viene gestita la sua componente più costosa: l'inferenza. La prima strategia è l'ottimizzazione del modello. Tecniche come la quantizzazione (ridurre la precisione dei pesi del modello, ad esempio da 32-bit a 8-bit) e il pruning (rimuovere le connessioni neurali meno importanti) possono ridurre drasticamente le dimensioni del modello e la latenza di inferenza senza un impatto significativo sull'accuratezza.
La seconda strategia è il batching delle richieste. Invece di processare una richiesta di inferenza alla volta, il sistema può raggruppare più richieste e processarle insieme, sfruttando al massimo l'accelerazione hardware come le GPU. Questo approccio aumenta il throughput complessivo, anche se potrebbe introdurre una leggera latenza iniziale. La terza tattica è l'offloading asincrono: le operazioni di inferenza pesanti non dovrebbero bloccare il thread principale dell'applicazione. Devono essere gestite da worker separati o code di messaggi, permettendo all'interfaccia utente di rimanere reattiva.
La quarta strategia riguarda l'hardware specializzato. L'uso di GPU, TPU (Tensor Processing Unit) o altri acceleratori hardware è spesso indispensabile per carichi di lavoro ad alta intensità. I provider cloud offrono istanze ottimizzate per l'inferenza che possono essere scalate dinamicamente. Infine, la quinta strategia è l'adozione di un'architettura multi-modello, dove si utilizzano modelli diversi per compiti diversi, scegliendo quello più leggero ed efficiente per ogni specifica richiesta, invece di affidarsi a un unico, enorme modello generalista.
Dopo il deployment: I prossimi passi per il monitoraggio delle performance nelle applicazioni web IA distribuite
Una volta che l'applicazione è online, il lavoro è appena iniziato. Il monitoraggio delle performance in un sistema IA distribuito è un'attività complessa ma vitale. Il primo passo è definire le metriche chiave (KPI). Queste non includono solo le metriche di sistema classiche come l'utilizzo della CPU, la memoria e la latenza di rete, ma anche metriche specifiche dell'IA: la latenza di inferenza (p95, p99), il throughput del modello (inferenze al secondo) e il tasso di errore del modello.
Il secondo passo è implementare un sistema di logging centralizzato e di tracing distribuito. Strumenti come OpenTelemetry, Jaeger o Datadog permettono di seguire una singola richiesta attraverso i vari microservizi (ad esempio, dal frontend al servizio di autenticazione, fino al servizio di inferenza IA e al database). Questo è l'unico modo per identificare con precisione dove si verificano i rallentamenti e i colli di bottiglia.
Il terzo passo consiste nel monitorare il "model drift", ovvero il degrado delle performance del modello nel tempo a causa di cambiamenti nei dati di input del mondo reale. È essenziale impostare alert che si attivano quando l'accuratezza del modello scende al di sotto di una certa soglia o quando la distribuzione dei dati di input si discosta significativamente da quella utilizzata per il training. Questo permette di intervenire proattivamente, ad esempio avviando un ciclo di ri-addestramento.
Come i microservizi possono rendere le tue applicazioni web IA veramente scalabili: Una guida pratica
L'architettura a microservizi è forse il paradigma più efficace per costruire applicazioni IA scalabili. Invece di avere un'unica applicazione monolitica, la logica viene suddivisa in piccoli servizi indipendenti, ognuno responsabile di una specifica funzione di business. Ad esempio, potremmo avere un servizio per l'autenticazione, uno per il profilo utente e, crucialmente, uno o più servizi dedicati esclusivamente all'esecuzione dei modelli di IA.
Il vantaggio principale è la scalabilità indipendente. Se il servizio di inferenza del tuo modello di raccomandazione diventa un collo di bottiglia a causa dell'alto traffico, puoi scalare solo quel servizio, aggiungendo più istanze, senza dover replicare l'intera applicazione. Questo porta a un uso molto più efficiente delle risorse. Inoltre, ogni servizio può essere sviluppato, deployato e aggiornato in modo indipendente, consentendo ai team di lavorare in parallelo e di utilizzare lo stack tecnologico più adatto per ogni compito specifico (es. Python e TensorFlow per il servizio IA, Node.js per un'API gateway).
Per implementare questo approccio in modo pratico, si inizia definendo confini chiari tra i servizi (Bounded Context). Ogni microservizio comunica con gli altri tramite API leggere, come REST o gRPC. La gestione di questa complessità è facilitata da strumenti di orchestrazione come Kubernetes, che automatizzano il deployment, la scalabilità e la gestione dei servizi containerizzati.
La tua applicazione web basata su IA non scala come dovrebbe? Scopri i veri motivi del fallimento
Molti team si scontrano con problemi di scalabilità perché sottovalutano alcuni aspetti critici. Il motivo più comune di fallimento non è il modello di IA in sé, ma l'architettura dei dati. Se il tuo modello di inferenza ha bisogno di accedere a grandi quantità di dati da un database lento e monolitico per ogni richiesta, hai creato un collo di bottiglia insormontabile. La latenza di accesso ai dati spesso supera di gran lunga il tempo di calcolo dell'inferenza.
Un altro motivo frequente è la gestione dello stato. Le applicazioni scalabili dovrebbero essere il più possibile "stateless". Se ogni istanza del tuo servizio di inferenza dipende da uno stato locale o da una sessione utente memorizzata in memoria, diventa impossibile scalarla orizzontalmente in modo efficace. Lo stato deve essere esternalizzato in un servizio dedicato e veloce, come un database in-memory (es. Redis).
Infine, un errore comune è la mancanza di un'API Gateway. Esporre direttamente i microservizi a Internet è rischioso e inefficiente. Un'API Gateway funge da unico punto di ingresso, gestendo compiti trasversali come l'autenticazione, il rate limiting, il routing delle richieste e il caching. Senza di essa, ogni microservizio deve reimplementare questa logica, portando a duplicazione del codice e a una gestione caotica della sicurezza e del traffico.
Progetta un'architettura web IA resiliente: 7 passi per garantire l'alta disponibilità
La resilienza è la capacità di un sistema di continuare a funzionare anche in presenza di guasti. Per un'applicazione IA, questo è fondamentale. Ecco sette passi per progettarla. Primo, implementa Health Checks: ogni microservizio deve esporre un endpoint che ne segnali lo stato di salute. L'orchestratore (es. Kubernetes) può così riavviare automaticamente le istanze non funzionanti. Secondo, utilizza Circuit Breaker: se un servizio dipendente non risponde, il circuit breaker "scatta", interrompendo le chiamate verso di esso per un certo periodo, evitando di sovraccaricarlo ulteriormente e di bloccare il servizio chiamante.
Terzo, progetta per il Graceful Degradation: se il tuo servizio di raccomandazione IA non è disponibile, l'applicazione non deve crashare. Dovrebbe piuttosto tornare a un'esperienza di base, magari mostrando i prodotti più popolari invece di quelli personalizzati. Quarto, implementa Retry con Exponential Backoff: in caso di fallimenti transitori, non ritentare la chiamata immediatamente, ma attendi un intervallo di tempo che aumenta esponenzialmente ad ogni tentativo fallito.
Quinto, assicurati la ridondanza geografica: distribuisci la tua applicazione su più data center o zone di disponibilità. Se un'intera regione geografica va offline, il traffico può essere reindirizzato automaticamente. Sesto, utilizza code di messaggi per le comunicazioni asincrone: se un servizio non è momentaneamente disponibile, i messaggi possono essere accodati e processati non appena torna online, evitando la perdita di dati. Settimo e ultimo, esegui Chaos Engineering: inietta deliberatamente guasti nel sistema in un ambiente controllato per scoprire le debolezze prima che lo facciano gli utenti.
Cloud Computing e IA per l'Enterprise: L'ecosistema che alimenta le applicazioni del futuro
Per le applicazioni enterprise, il cloud computing non è più una scelta, ma la base su cui costruire. I principali provider cloud (AWS, Google Cloud, Azure) offrono un ecosistema integrato che accelera enormemente lo sviluppo di applicazioni IA. Non si tratta solo di fornire macchine virtuali (IaaS), ma di offrire servizi gestiti (PaaS e SaaS) che astraono gran parte della complessità infrastrutturale.
Servizi come Amazon SageMaker, Google AI Platform o Azure Machine Learning forniscono pipeline complete di MLOps: dalla preparazione dei dati all'addestramento distribuito, fino al deployment di modelli su endpoint scalabili con un solo click. Questo permette alle aziende di concentrarsi sulla logica di business e sulla qualità dei modelli, invece di perdere tempo a configurare server e cluster. L'integrazione di questi servizi con soluzioni di data warehousing (es. BigQuery, Redshift) e data lake crea un flusso di dati continuo che alimenta il ciclo di vita dell'IA.
Inoltre, l'elasticità del cloud è perfetta per i carichi di lavoro dell'IA, che sono spesso "bursty" (con picchi intensi). È possibile provisionare migliaia di core di calcolo per un grande ciclo di addestramento e rilasciarli poche ore dopo, pagando solo per l'uso effettivo. Questa ottimizzazione dei costi è impensabile con un'infrastruttura on-premise e rappresenta un pilastro della nostra guida completa su Ottimizzazione dei Flussi di Lavoro di Sviluppo.
Quali sono i colli di bottiglia che sabotano le performance della tua web app con Intelligenza Artificiale?
Identificare i colli di bottiglia è un'attività da detective. Il primo sospettato è quasi sempre l'I/O (Input/Output). Come accennato, l'accesso a un database relazionale tradizionale per recuperare le feature necessarie all'inferenza può essere estremamente lento. Query complesse, mancanza di indici o un database sovraccarico possono bloccare l'intera pipeline.
Il secondo colpevole comune è il caricamento del modello. Se il tuo modello di IA è molto grande (diversi gigabyte), il tempo necessario per caricarlo in memoria all'avvio di un nuovo container ("cold start") può essere significativo, causando un'alta latenza per le prime richieste. Questo è un problema particolarmente sentito nelle architetture serverless.
Un terzo collo di bottiglia, più subdolo, è il pre-processing e post-processing dei dati. Spesso, i dati grezzi ricevuti dalla richiesta devono essere trasformati nel formato atteso dal modello (es. normalizzazione, tokenizzazione), e l'output del modello deve essere trasformato in una risposta comprensibile per l'utente. Queste operazioni, se non ottimizzate, possono consumare una quantità sorprendente di tempo di CPU, a volte più dell'inferenza stessa.
Migliora la velocità: Le migliori strategie di caching per le tue applicazioni web di Machine Learning
Il caching è una delle armi più potenti contro la latenza. La strategia più semplice è il caching a livello di API Gateway. Se due utenti fanno la stessa identica richiesta (ad esempio, la traduzione della stessa frase), l'API Gateway può servire la risposta dalla cache senza nemmeno interpellare il servizio di inferenza. Questo è efficace per richieste ripetitive e non personalizzate.
Una strategia più avanzata è il caching delle feature. Invece di interrogare ogni volta i database sorgente per costruire il vettore di feature per il modello, questo vettore può essere pre-calcolato e memorizzato in un feature store o in una cache veloce come Redis. Quando arriva una richiesta per un determinato utente, il sistema recupera il vettore di feature pre-calcolato, riducendo drasticamente la latenza di I/O.
Infine, si può implementare il caching a livello di modello (memoization). Se il modello di inferenza è una funzione deterministica (dato lo stesso input, produce sempre lo stesso output), è possibile memorizzare in cache i risultati delle inferenze più comuni. Questo è particolarmente utile per modelli che operano su un vocabolario finito, come quelli di classificazione del testo. La gestione dell'invalidazione della cache diventa cruciale per garantire che i dati non diventino obsoleti.
La tua architettura IA è scalabile ma sicura? I 3 rischi nascosti che potresti non considerare
La scalabilità non deve mai andare a discapito della sicurezza, specialmente in architetture distribuite. Un primo rischio nascosto è l'aumento della superficie di attacco. Con decine o centinaia di microservizi che comunicano tra loro, il numero di potenziali punti di ingresso per un malintenzionato si moltiplica. È fondamentale implementare l'autenticazione e l'autorizzazione non solo all'edge (API Gateway), ma anche tra i servizi interni (mTLS – Mutual TLS).
Un secondo rischio, specifico per l'IA, sono gli attacchi avversari (Adversarial Attacks). Un utente malintenzionato potrebbe creare input appositamente progettati per ingannare il modello, facendogli produrre un output errato. Ad esempio, una modifica impercettibile a un'immagine potrebbe farla classificare erroneamente. È necessario implementare tecniche di monitoraggio e difesa specifiche per rilevare e mitigare questi attacchi.
Il terzo rischio riguarda la provenienza e la sicurezza dei dati di training. Se i dati utilizzati per addestrare il modello sono stati compromessi o "avvelenati" (Data Poisoning), il modello stesso diventerà inaffidabile o addirittura dannoso. È cruciale garantire la sicurezza e l'integrità dell'intera pipeline di dati, dalla raccolta allo storage, fino all'addestramento, un aspetto che tocca anche la sfera del personal branding e della fiducia, come discusso nel nostro approfondimento su 5 minuti film.
Hai implementato architetture IA scalabili? Ecco come ottimizzare i costi operativi
Un'architettura scalabile può diventare rapidamente molto costosa se non gestita correttamente. La prima area di ottimizzazione sono le istanze di calcolo. Utilizza l'auto-scaling per adattare il numero di istanze al carico di lavoro reale, evitando di pagare per risorse inutilizzate. Sfrutta le istanze "spot" o "preemptible" offerte dai provider cloud: sono molto più economiche delle istanze on-demand, anche se possono essere interrotte con un breve preavviso, rendendole ideali per carichi di lavoro non critici o tolleranti ai guasti.
La seconda area è il trasferimento dei dati (Data Egress). I provider cloud addebitano costi significativi per i dati che escono dai loro data center. Progetta la tua architettura per minimizzare il trasferimento di dati tra diverse regioni geografiche o verso Internet. L'uso di reti di distribuzione di contenuti (CDN) e di caching all'edge può aiutare a ridurre questi costi.
Infine, implementa una cultura di FinOps (Financial Operations) nel tuo team. Utilizza strumenti di tagging per etichettare ogni risorsa cloud con il progetto, il team o l'ambiente di appartenenza. Questo ti permette di avere una visibilità chiara su dove vengono spesi i soldi e di identificare le aree di spreco. Imposta budget e alert per essere avvisato quando i costi superano una certa soglia, evitando sorprese a fine mese.
Perché la gestione di sistemi AI su larga scala è più complessa di quanto pensi: Le implicazioni da affrontare
La complessità della gestione di un sistema IA su larga scala cresce in modo non lineare. Un'implicazione spesso sottovalutata è la gestione delle versioni dei modelli. In un ambiente con decine di modelli in produzione, ognuno con le proprie dipendenze e versioni, tenere traccia di tutto diventa un incubo. È necessario un "model registry" centralizzato che documenti ogni modello, i dati con cui è stato addestrato, le sue metriche di performance e dove è stato deployato.
Un'altra sfida è la riproducibilità. Essere in grado di riprodurre esattamente un esperimento di training o un bug di produzione è fondamentale. Questo richiede di versionare non solo il codice, ma anche i dati, la configurazione e l'intero ambiente di esecuzione, spesso tramite container. Senza questa disciplina, si finisce per navigare a vista, incapaci di capire perché un modello si comporta in un certo modo.
Infine, c'è la complessità organizzativa. Un sistema a microservizi richiede un cambiamento culturale verso team autonomi e interfunzionali ("You build it, you run it"). La comunicazione e il coordinamento tra i team diventano una sfida manageriale. La governance centralizzata su aspetti come la sicurezza, il monitoraggio e i costi deve essere bilanciata con l'autonomia dei team di sviluppo.
Kubernetes contro OpenShift: Un confronto approfondito per il deployment di applicazioni web con Intelligenza Artificiale
Kubernetes è diventato lo standard de facto per l'orchestrazione di container. È un progetto open-source incredibilmente potente e flessibile, con un vasto ecosistema. OpenShift, sviluppato da Red Hat, è essenzialmente una distribuzione di Kubernetes "enterprise-ready", con l'aggiunta di strumenti e funzionalità che ne semplificano l'uso e ne aumentano la sicurezza.
| Caratteristica | Kubernetes (Vanilla) | OpenShift |
|---|---|---|
| Installazione | Complessa, richiede configurazione manuale di molti componenti (networking, storage, etc.). | Semplificata, con un installer automatizzato che configura un cluster pronto all'uso. |
| Sicurezza | Fornisce le basi, ma la configurazione di policy di sicurezza (es. RBAC, Pod Security Policies) è lasciata all'utente. | "Secure by default". Include policy di sicurezza pre-configurate e più restrittive fin dall'inizio. |
| Developer Experience | Si concentra sull'orchestrazione. Gli strumenti per il ciclo di vita dello sviluppo (CI/CD, build) sono esterni. | Integra strumenti per sviluppatori come pipeline CI/CD (Tekton), build di immagini (S2I) e un catalogo di servizi. |
| Supporto | Supporto dalla community open-source. Il supporto commerciale dipende dal vendor della distribuzione. | Supporto commerciale completo da Red Hat/IBM. |
In sintesi, Kubernetes offre massima flessibilità ed è ideale per team con una forte expertise DevOps che vogliono costruire la propria piattaforma su misura. OpenShift è più adatto per organizzazioni enterprise che cercano una soluzione "chiavi in mano", sicura e con supporto commerciale, disposte a pagare un premium per questa convenienza.
Serverless vs Container: Quale soluzione è migliore per la scalabilità delle architetture web AI nel 2026?
La scelta tra serverless (es. AWS Lambda, Google Cloud Functions) e container (es. Docker su Kubernetes) dipende dalla natura del carico di lavoro IA. Non è una scelta esclusiva; spesso, la soluzione migliore è un'architettura ibrida.
| Aspetto | Serverless (FaaS) | Container (es. Kubernetes) |
|---|---|---|
| Scalabilità | Automatica e quasi istantanea, da zero a migliaia di istanze. Ideale per carichi di lavoro imprevedibili e "bursty". | Scalabilità automatica ma più lenta (richiede il provisioning di nodi e l'avvio di container). Più adatta per carichi costanti o prevedibili. |
| Gestione | Minima. Il provider cloud gestisce l'infrastruttura sottostante. Il focus è solo sul codice della funzione. | Maggiore. È necessario gestire il cluster Kubernetes, la configurazione dei nodi, il networking e la sicurezza. |
| Costi | Pagamento per esecuzione (per millisecondo). Estremamente efficiente per carichi di lavoro sporadici. Può diventare costoso per carichi costanti. | Pagamento per le risorse provisionate (nodi/VM), indipendentemente dal loro utilizzo. Più efficiente per carichi di lavoro ad alta e costante utilizzazione. |
| Limiti | Limiti su tempo di esecuzione, memoria e dimensioni del pacchetto di deployment. Problema del "cold start" per modelli grandi. | Nessun limite intrinseco (dipende dalle risorse del cluster). Controllo completo sull'ambiente di esecuzione. |
Per le architetture web AI del 2026, il serverless sarà dominante per compiti di pre/post-processing, API gateway e inferenze su modelli leggeri con traffico sporadico. I container su Kubernetes rimarranno la scelta preferita per l'inferenza di modelli pesanti e a bassa latenza, per il training e per qualsiasi carico di lavoro che richieda un'esecuzione costante e un controllo granulare sull'ambiente.
La guida definitiva alle architetture web scalabili basate su IA nel 2026
Riepilogando, l'architettura ideale per un'applicazione web IA nel 2026 sarà un sistema distribuito, resiliente e ibrido. Il frontend comunicherà con un'API Gateway, che instraderà le richieste verso una rete di microservizi. I servizi di business-logic e le operazioni di data-wrangling più leggere saranno implementati come funzioni serverless per massimizzare l'efficienza dei costi e la scalabilità.
I modelli di machine learning più complessi e critici per la latenza saranno containerizzati e orchestrati da Kubernetes, sfruttando l'hardware specializzato e le strategie di auto-scaling. L'intera architettura sarà supportata da un'infrastruttura dati moderna, con feature store per l'accesso rapido ai dati di inferenza e data lake per l'analisi e il training. Il monitoraggio end-to-end, la sicurezza a più livelli e una solida pipeline MLOps non saranno opzionali, ma componenti integranti del sistema.
Tutto quello che devi sapere sul design di sistemi web con IA ad alta disponibilità
Progettare per l'alta disponibilità (High Availability – HA) significa mirare a un uptime il più vicino possibile al 100%. Nel contesto dei sistemi IA, questo si traduce in tre principi chiave. Il primo è l'eliminazione dei Single Point of Failure (SPOF). Ogni componente del sistema, dal load balancer al database, fino al servizio di inferenza, deve avere un'alternativa ridondante pronta a subentrare in caso di guasto.
Il secondo principio è il rilevamento affidabile dei guasti (Reliable Crossover). Non basta avere componenti ridondanti; il sistema deve essere in grado di rilevare un guasto e reindirizzare il traffico al componente sano in modo rapido e automatico. È qui che entrano in gioco gli health check e i meccanismi di failover automatico dei load balancer e degli orchestratori.
Il terzo principio è la prevenzione della perdita di dati. In caso di failover, bisogna garantire che le transazioni in corso non vengano perse o corrotte. Questo si ottiene tramite database replicati, code di messaggi persistenti e progettando i servizi in modo che siano idempotenti (ovvero, eseguire la stessa operazione più volte produce lo stesso risultato della singola esecuzione). La popolarità di un servizio, simile a quella che si può osservare nell' approfondimento su video con più visualizzazioni al mondo, dipende dalla sua affidabilità costante.
Domande Frequenti
Qual è la differenza principale tra architettura monolitica e microservizi per applicazioni IA?
Un'architettura monolitica raggruppa tutta la logica applicativa, inclusi i modelli di IA, in un unico blocco di codice. Questo la rende difficile da scalare e aggiornare. L'architettura a microservizi, invece, scompone l'applicazione in servizi più piccoli e indipendenti (es. uno per l'IA, uno per gli utenti), permettendo di scalare, aggiornare e gestire ogni componente separatamente, garantendo maggiore flessibilità e resilienza.
Perché il monitoraggio del "model drift" è così importante?
Il "model drift" si verifica quando le performance di un modello di IA peggiorano nel tempo perché i dati del mondo reale cambiano e non corrispondono più a quelli su cui è stato addestrato. Monitorarlo è cruciale perché un