"Como um engenheiro de IA sênior, você está depurando um modelo de *machine learning* em produção que começou a gerar previsões inconsistentes, apesar de não ter havido mudanças no código ou nos dados de entrada recentes. O modelo é um classificador de imagens usado para identificar defeitos em peças industriais. Descreva, passo a passo, sua metodologia de *troubleshooting* para identificar a causa raiz do problema, incluindo as ferramentas e métricas que você utilizaria em cada etapa. Seja detalhado sobre como você diferenciaria entre problemas de *data drift*, *model drift*, degradação de hardware e problemas de infraestrutura."