Cuando los sistemas de IA proliferan, las inexactitudes menores tienden a acumularse y convertirse en problemas mayores en toda la red. Una capa de verificación que valide cruzadamente las salidas contra múltiples modelos puede resolver esto. Al hacer pasar las respuestas por diferentes modelos y estructurar los resultados, obtienes señales más claras y confiables en lugar de datos de IA sin verificar ni procesar. Este enfoque transforma la forma en que pensamos sobre la fiabilidad de la IA en sistemas descentralizados.