Uma capital lançou um ambicioso sistema de previsão de fluxo de tráfego baseado em IA para otimizar os tempos dos semáforos e reduzir o congestionamento em seus 50 principais cruzamentos. O sistema integra dados de GPS de 1.000 ônibus municipais, entradas de aplicativos de navegação de plataformas como o Google Maps e imagens de 200 câmeras de trânsito, processando-as por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Após um ano, as previsões do sistema são inconsistentes, com taxas de precisão caindo para 60% durante os horários de pico, de acordo com o Centro de Operações de Tráfego. Os engenheiros identificaram a fragmentação de dados entre plataformas, sem protocolos unificados, como um problema importante, causando incompatibilidades nas estimativas de fluxo. As empresas relatam perdas por atrasos imprevisíveis e a Prefeitura busca soluções. Com base nos fundamentos de inteligência artificial, Big Data e interoperabilidade, assinale a alternativa que apresenta os motivos técnicos e institucionais da falha do sistema de IA e estratégias para garantir a interoperabilidade e confiabilidade dos dados corretamente: