AI Terlalu Yakin Jadi Hambatan

AI yang terlalu yakin pada jawabannya menyebabkan beban verifikasi besar sehingga ROI hilang.

Kesalahan berkepercayaan tinggi merusak kepercayaan pengguna lebih cepat daripada keberhasilan membangun kepercayaan.

Tanpa sinyal ketidakpastian, pengguna tidak tahu penyebab kesalahan sehingga motivasi untuk memperbaiki berkurang.

Akurasi 90% dalam alur kerja sepuluh langkah berarti dua dari tiga alur kerja mengandung kesalahan.

Sistem AI perlu memberi sinyal ketidakpastian asli, memungkinkan intervensi manusia, dan membangun loop umpan balik untuk meningkatkan akurasi.

Menggunakan rencana dalam DSL domain-spesifik dan spesialisasi model secara kontinu membantu mengkalibrasi dan meningkatkan kepercayaan perencanaan.