Realizar uma análise extensa com um único modelo de IA pode ser enganoso. Pode pensar que descobriu padrões sólidos, mas introduzir uma segunda camada para verificação? É aí que as coisas desmoronam. Descobrimos dois erros críticos que basicamente anularam semanas de trabalho. O problema é cumulativo—um erro leva a outro, e antes que perceba, toda a base desmorona. Não pode permitir falhas graves nesta análise porque elas se propagam. Neste momento, estamos a olhar para um cronograma de projeto que foi adiado por várias semanas apenas para voltar e corrigir o que deveria ter sido detectado mais cedo. Essa é a dura realidade de confiar em um único método de validação.