Modell-Drift: Die Verschlechterung der Leistungsfähigkeit eines KI-Modells im Zeitverlauf, weil sich die statistischen Eigenschaften der Eingabedaten ändern, auf denen das Modell operiert (Data Drift). Konzept-Drift: Eine Veränderung in der zugrundeliegenden Beziehung zwischen den Eingabemerkmalen und der Zielvariable, die das Modell zu lernen versucht hat. Beides erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Modelle.