Uma empresa de e-commerce desenvolveu um sistema de recomendação baseado em redes neurais profundas para sugerir produtos aos clientes. O modelo foi treinado com dados de comportamento de navegação, histórico de compras e avaliações de produtos de mais de 1 milhão de usuários. Após três meses de desenvolvimento, a equipe precisa integrar o algoritmo ao ambiente de produção da empresa, que processa milhões de transações diárias. O sistema deve ser capaz de gerar recomendações em tempo real com latência inferior a 100 milissegundos, manusear picos de tráfego durante eventos promocionais, integrar-se com a API existente do catálogo de produtos, e ser monitorado continuamente para detectar degradação de performance. Para teste e validação, a equipe utilizará conjuntos de dados reais de transações históricas, simulará cenários de carga extrema, e implementará métricas de avaliação como precisão, recall e diversidade das recomendações. A implementação bem-sucedida requer conhecimento técnico em engenharia de software, arquiteturas distribuídas e otimização de algoritmos de machine learning para ambientes de alta disponibilidade. Considerando o contexto apresentado, assinale a alternativa correta. Alternativas: a) A integração de modelos de IA em produção requer apenas a conversão do código de treinamento para linguagens mais rápidas, sendo desnecessário considerar arquiteturas distribuídas ou otimizações específicas para ambiente de produção. b) A implementação eficiente de sistemas de IA em produção deve considerar técnicas de otimização como quantização de modelos, caching de resultados, balanceamento de carga e monitoramento de métricas de performance e qualidade das predições. c) Testes com conjuntos de dados reais são secundários na validação de sistemas de IA, sendo suficiente utilizar dados sintéticos para avaliar a performance do modelo em ambiente de produção. d) O monitoramento de sistemas de IA em produção deve focar exclusivamente em métricas técnicas como latência e throughput, sendo desnecessário ac