Если ваша система ИИ не дает результаты на ожидаемом уровне, это может привести к серьезным осложнениям в будущем. Когда системы автоматизации масштабируются, а модели машинного обучения становятся более сложными, небольшие ошибки в генерации результатов могут привести к крупным сбоям в работе. Разница между правильно откалиброванным ответом ИИ и неисправным может стать разницей между плавной работой и катастрофическими сбоями по мере интеграции этих технологий в критические системы. Стоит дважды проверить результаты вашей модели — особенно если вы делаете на них ставки в важных вопросах.