Marta é gerente de produtos em um banco e recebeu a missão de desenvolver um novo cartão de crédito para clientes de alta renda. Para isso, ela precisa entender quais benefícios são mais atrativos para esse segmento e quais padrões de consumo devem ser considerados na oferta do produto. Sabendo que analisar manualmente um grande volume de dados de transações seria inviável, seu diretor sugeriu o uso de Inteligência Artificial para processar essas informações e gerar insights valiosos. Ao explicar como a IA poderia ajudá-la, ele afirmou que:

A situação descreve um problema típico de análise de grande volume de dados de transações para descobrir padrões de consumo e apoiar decisões de produto (benefícios do cartão para alta renda).

• A alternativa 1 é inadequada porque reduzir IA a “não precisar organizar planilhas” é simplista: até pode haver automação de ETL/categorização, mas não é o ponto central nem “instantâneo” de forma garantida; além disso, a análise relevante vai além de planilhas.
• A alternativa 2 é falsa: IA não substitui automaticamente toda a equipe de desenvolvimento de produto; prompts não bastam para “criar o modelo ideal” sem estratégia, dados, validação, requisitos regulatórios, testes etc.
• A alternativa 3 está correta: com aprendizado de máquina (Machine Learning), é possível processar transações, segmentar clientes, detectar tendências, preferências, recorrências (ex.: viagens, luxo, serviços, gastos internacionais), e com isso inferir quais benefícios tendem a ser mais atrativos para o público-alvo.
• A alternativa 4 é falsa e problemática: IA não pode acessar dados de qualquer cliente livremente; isso violaria privacidade, compliance e regras de acesso/consentimento.

Logo, a afirmação correta é a que descreve ML identificando padrões e tendências para orientar a definição de benefícios do cartão.

Alternativa correta: (C).