Việc chạy phân tích mở rộng với một mô hình AI có thể gây hiểu lầm. Bạn có thể nghĩ rằng mình đã phát hiện ra các mẫu chắc chắn, nhưng việc thêm một lớp xác minh thứ hai? Đó là lúc mọi thứ bắt đầu sụp đổ. Chúng tôi đã phát hiện ra hai lỗi nghiêm trọng khiến gần như vô hiệu hóa nhiều tuần làm việc. Vấn đề ngày càng phức tạp—một sai sót dẫn đến sai sót khác, và trước khi bạn nhận ra, toàn bộ nền tảng đã sụp đổ. Bạn không thể chấp nhận những sai sót lớn trong phân tích như thế này vì chúng sẽ gây ra hiệu ứng dây chuyền. Hiện tại, chúng tôi đang nhìn vào một lịch trình dự án bị trì hoãn vài tuần chỉ để quay lại sửa những gì lẽ ra đã được phát hiện sớm hơn. Đó là thực tế khắc nghiệt của việc dựa vào một phương pháp xác thực duy nhất.