I dibattiti in corso su dove i grandi modelli linguistici falliscono — nel ragionamento rigoroso, nella matematica precisa o nei fatti verificabili — non sono un motivo per evitare l'IA. Sono un motivo per essere precisi su dove collocarla. Un modello che redige, riassume o suggerisce è potente; uno a cui si affida l'ultima parola su qualcosa di esatto è un rischio.
Associamo ogni funzione IA a ciò che i modelli sanno fare davvero bene, e aggiungiamo verifica, recupero o revisione umana dove la correttezza non è negoziabile. L'obiettivo non è nascondere i limiti ma progettare tenendoli presenti — così il prodotto è sicuro dove può e prudente dove deve.