Guia para casos de uso práticos em mlops em MLOps

"Você é um engenheiro de MLOps sênior com vasta experiência em otimização de fluxos de trabalho. Elabore um plano detalhado para implementar uma solução de monitoramento de deriva de modelo (drift detection) em um ambiente de produção que utiliza modelos de Machine Learning para predição de risco de crédito. O plano deve cobrir desde a identificação das métricas de drift relevantes até a automação de alertas e retreinamento, considerando o uso de ferramentas de código aberto (ex: Evidently AI, MLflow, Airflow) e a integração com um pipeline de CI/CD existente. Inclua também estratégias para minimizar falsos positivos e garantir a interpretabilidade dos resultados para equipes de negócio. Qual seria o passo a passo, as ferramentas sugeridas e as principais considerações técnicas e de negócio?"