Det är viktigt att säkerställa att datadrivna lösningar fortsätter att fungera korrekt över tiden. Genom att övervaka och underhålla dessa system kan man upptäcka eventuella fel eller avvikelser och vidta åtgärder för att rätta till dem.

Drift och underhåll kan bidra till att förbättra prestandan och effektiviteten hos systemen. Genom att, t. ex., optimera algoritmer, justera parametrar och uppgradera hårdvara, kan man öka systemets kapacitet och göra det ännu mer användbart och effektivt.

Ytterligare en viktig aspekt är att drift och underhåll möjliggör kontinuerlig inlärning och förbättring av AI-/ML-modeller. Genom att analysera feedback och användardata kan man identifiera områden där systemet kan förbättras och implementera dessa förbättringar.

Drift och underhåll kan också hjälpa till att säkerställa att AI/ML-system uppfyller relevanta etiska och rättsliga krav. Genom att kontinuerligt övervaka och granska systemets beteende kan man upptäcka och åtgärda eventuella buggar eller fördomar (bias) som kan påverka systemets rättvishet och tillförlitlighet.