Запуск розширеного аналізу за допомогою однієї моделі штучного інтелекту може бути оманливим. Ви можете подумати, що виявили надійні закономірності, але додавання другого рівня для перевірки? Саме тоді все починає руйнуватися. Ми виявили дві критичні помилки, які фактично анулювали тижні роботи. Проблема ускладнюється — одна помилка веде до іншої, і незабаром вся основа руйнується. Ви не можете собі дозволити серйозні недоліки в аналізі, оскільки вони спричиняють каскадні наслідки. Зараз ми дивимося на графік проекту, який був відкладений на кілька тижнів просто для того, щоб повернутися і виправити те, що слід було виявити раніше. Ось така жорстка реальність залежності від одного методу валідації.