Em um prestigiado laboratório de Ciência de Dados e Informática de uma universidade federal, a equipe de pesquisa desenvolveu um modelo de machine learning avançado para prever a demanda por recursos computacionais de alta performance em projetos de pesquisa. Apesar da sofisticação técnica do modelo, os resultados gerados - expressos em métricas complexas de desempenho, intervalos de confiança e projeções estatísticas - não têm sido plenamente aproveitados. A gestão de dados histórica, utilizada para o treinamento, revelou-se inadequada devido a inconsistências e lacunas, e, paralelamente, observou-se uma baixa alfabetização em dados entre parte da equipe de gestão e alguns pesquisadores de outras áreas, que dependem desses insights. Essa lacuna de compreensão impede que as implicações dos resultados da modelagem sejam efetivamente interpretadas e discutidas para a tomada de decisões estratégicas sobre a alocação de hardware e software, resultando em subutilização de capacidade e gargalos operacionais persistentes. Interprete as implicações da baixa alfabetização em dados para a eficácia da modelagem matemática na tomada de decisão estratégica e assinale a alternativa que apresenta a interpretação correta.