Vamos analisar cada uma das alternativas apresentadas: 1. A integração de diferentes algoritmos de IA deve sempre priorizar a execução sequencial para garantir consistência dos resultados, mesmo que isso aumente a latência total do sistema. - Essa afirmação não é verdadeira, pois a execução sequencial pode aumentar a latência e não é sempre necessária para garantir consistência. 2. Implementar cache inteligente para resultados de modelos computacionalmente intensivos e utilizar processamento assíncrono para tarefas não-críticas pode reduzir significativamente a latência percebida pelo usuário. - Esta afirmação é correta. O uso de cache e processamento assíncrono são práticas recomendadas para melhorar a performance e reduzir a latência em sistemas que utilizam IA. 3. Todos os algoritmos devem ser executados com a mesma frequência e prioridade para garantir balanceamento da carga computacional entre os diferentes módulos de IA. - Isso não é necessariamente verdade, pois diferentes algoritmos podem ter diferentes requisitos de execução e prioridade. 4. A arquitetura de microserviços é inadequada para integração de algoritmos de IA pois introduz overhead de comunicação que sempre compromete a performance em aplicações de tempo real. - Essa afirmação é exagerada. Embora a arquitetura de microserviços possa introduzir algum overhead, ela também oferece vantagens em termos de escalabilidade e manutenção. 5. Modelos de deep learning devem ser evitados em aplicações que requerem baixa latência, sendo preferível usar apenas algoritmos de machine learning tradicional para garantir performance adequada. - Essa afirmação é muito restritiva. Embora modelos de deep learning possam ter latências mais altas, existem maneiras de otimizar seu uso, e não é correto afirmar que devem ser evitados em todas as situações. Diante da análise, a alternativa correta é: Implementar cache inteligente para resultados de modelos computacionalmente intensivos e utilizar processamento assíncrono para tarefas não-críticas pode reduzir significativamente a latência percebida pelo usuário.