Para garantir uma integração eficiente de dados provenientes de diferentes fontes, é fundamental que haja um processo de padronização e interoperabilidade. Isso é especialmente importante quando se lida com dados que têm formatos, frequências e granularidades diferentes, como no caso mencionado. Analisando as opções: a) Ignorar as bases menos confiáveis e usar apenas dados satelitais - Isso não resolve o problema da integração e pode levar à perda de informações valiosas. b) Ajustar os dados automaticamente com IA generativa - Embora a IA possa ajudar, o primeiro passo deve ser garantir que os dados estejam em um formato compatível. c) Estabelecer um protocolo de padronização e interoperabilidade entre os sistemas - Esta é a abordagem correta, pois garante que todos os dados possam ser integrados de forma eficaz. d) Cancelar o uso de IA e manter os modelos estatísticos tradicionais - Isso não é uma solução viável, pois a IA pode trazer benefícios significativos. e) Integrar os dados de forma imediata, sem padronização prévia - Isso pode resultar em dados inconsistentes e imprecisos. Portanto, a alternativa correta é: c) Estabelecer um protocolo de padronização e interoperabilidade entre os sistemas.