Ein Modell sollte neu trainiert werden, wenn sich die Realität ändert, die es abbildet – etwa durch neue Kundenverhalten, Preisstrukturen, Produkte oder externe Rahmenbedingungen. Auch deutlich veränderte Datenverteilungen oder ein messbarer Leistungsabfall sind klare Hinweise auf notwendigen Retraining-Bedarf.

ML Ops verhindert stille Modellverschlechterung, indem Eingabedaten und Vorhersagequalität kontinuierlich überwacht werden. Abweichungen werden automatisch erkannt, dokumentiert und können definierte Prozesse auslösen, etwa eine erneute Trainingspipeline. So bleibt das Modell fachlich aktuell und verliert nicht unbemerkt an Wirkung.