Quando os sistemas de IA proliferam, pequenas imprecisões tendem a acumular-se e criar problemas maiores na rede. Uma camada de verificação que valida as saídas através de múltiplos modelos pode resolver isso. Ao processar as respostas por diferentes modelos e estruturar os resultados, obtém-se sinais mais claros e confiáveis em vez de dados brutos e não verificados de IA. Essa abordagem transforma a forma como pensamos sobre a confiabilidade da IA em sistemas descentralizados.