Para garantir a eficiência de um projeto de IA, especialmente em um contexto de análise de crédito, é fundamental ter práticas que envolvam a definição de métricas claras e um monitoramento contínuo. Vamos analisar as opções: a) Definição de KPIs, monitoramento contínuo e análise preditiva - Esta opção aborda a importância de ter indicadores de desempenho (KPIs) bem definidos, além de um monitoramento constante e a utilização de análise preditiva, que são práticas essenciais para o sucesso do projeto. b) Substituição total da equipe de análise por sistemas autônomos - Essa abordagem pode ser arriscada, pois a análise humana ainda é importante, especialmente em decisões de crédito. c) Implementação de IA Geral sem métricas claras - Isso não é uma prática recomendada, pois a falta de métricas claras pode levar a resultados indesejados. d) Redução de custos por meio de automação parcial sem monitoramento - A automação sem monitoramento pode resultar em problemas, pois não se pode garantir a eficiência e a qualidade do processo. e) Treinamento humano como única medida para melhorias - Embora o treinamento seja importante, depender apenas dele não é suficiente para garantir a eficiência do projeto. Diante dessa análise, a opção correta que garante maior eficiência ao projeto é: a) Definição de KPIs, monitoramento contínuo e análise preditiva.