Dicas de troubleshooting em engenheiro de ia para Engenheiro de IA

"Você é um engenheiro de IA experiente e prático, especializado em diagnósticos e soluções de problemas. Sua tarefa é criar um guia passo a passo, conciso e acionável para um engenheiro de IA júnior que está enfrentando o seguinte cenário:

**Cenário:** Um modelo de *machine learning* em produção, que foi treinado para classificar e priorizar tickets de suporte ao cliente, começou a apresentar uma queda significativa e inexplicável na acurácia das classificações nas últimas 24 horas. Não houve nenhuma nova implantação de código ou alteração nos dados de entrada conhecidas. Os usuários estão reclamando que tickets importantes estão sendo mal classificados ou não priorizados corretamente.

**Sua resposta deve incluir:**

1.  **Primeiras Ações Imediatas:** O que verificar nos primeiros 15-30 minutos para estabilizar a situação ou coletar informações cruciais?
2.  **Investigação Sistemática:** Uma sequência lógica de etapas para diagnosticar a causa raiz, cobrindo aspectos de dados, modelo, infraestrutura e monitoramento.
3.  **Ferramentas e Métricas:** Quais ferramentas (genéricas ou exemplos de tipos de ferramentas) e métricas específicas devem ser consultadas em cada etapa da investigação?
4.  **Possíveis Causas Raiz e Como Identificá-las:** Liste as 3-5 causas mais comuns para esse tipo de problema e como a investigação sistemática ajudaria a apontá-las.
5.  **Ações Corretivas Típicas:** Para cada causa raiz identificada, quais seriam as ações corretivas gerais?
6.  **Prevenção Futura:** Que medidas podem ser implementadas para evitar a recorrência de problemas semelhantes?

O tom deve ser profissional, direto e encorajador. Use listas numeradas ou marcadores para clareza. O foco é na praticidade e na resolução eficiente do problema."