Quando a estimativa de desempenho sai do esperado

Imagine que você é um cientista de dados em um banco, trabalhando em um caso de uso de inadimplência de empréstimos. Você recebe rótulos todos os meses para validar seu modelo e o algoritmo de estimativa de desempenho. Em um mês específico, você observa que muitos clientes com bons empregos estão ficando inadimplentes com mais frequência devido a um forte aumento da inflação e a uma crise de empregos correspondente.

Ao comparar o desempenho estimado e o realizado, você nota uma diferença significativa entre eles.

O que pode explicar por que o algoritmo de estimativa de desempenho não é tão eficaz nessa situação?