Escalar la IA conlleva riesgos reales: los resultados no verificados pueden propagar errores rápidamente y dañar la credibilidad. La cuestión es que, a medida que las organizaciones implementan IA a gran escala, es necesario incorporar verificación automatizada en capas. ¿Sin ella? Estás navegando a ciegas. Con mecanismos de verificación adecuados, los equipos pueden confiar realmente en sus sistemas de IA incluso cuando aumentan el volumen. Es la diferencia entre un despliegue confiado y cruzar los dedos. Piénsalo como la validación en blockchain: cada resultado se verifica, cada resultado se sella. Así es como la IA deja de ser una responsabilidad y comienza a convertirse en un activo genuino.