Si votre système d'IA ne produit pas des résultats au niveau que vous attendez, vous pourriez faire face à de graves complications à l'avenir. Lorsque les systèmes d'automatisation se développent et que les modèles d'apprentissage automatique deviennent plus sophistiqués, de petites imperfections dans la génération de résultats peuvent entraîner des défaillances opérationnelles majeures. La différence entre une réponse d'IA correctement calibrée et une réponse défectueuse pourrait être l'écart entre des opérations fluides et des pannes catastrophiques, à mesure que ces technologies s'intègrent davantage dans des systèmes critiques. Il est judicieux de vérifier à nouveau vos résultats de modèle—surtout si vous misez dessus pour quelque chose d'important.