O treino de modelos de IA enfrenta um problema real: erros podem acumular silenciosamente através de ciclos de retroalimentação, criando pontos cegos que ninguém detecta até ser tarde demais. A supervisão humana em cada ponto de verificação muda o jogo completamente. Quando as pessoas permanecem envolvidas ao longo de todo o processo de treino — não apenas nas extremidades — isso altera fundamentalmente a forma como o modelo aprende. Os resultados falam por si: maior precisão, menos vieses ocultos e outputs que realmente correspondem ao que acontece no mundo real. Esta abordagem em camadas com intervenção humana não é apenas tecnicamente melhor; é assim que se constroem sistemas de IA em que as pessoas podem realmente confiar. Em contextos de Web3 e blockchain, onde a precisão importa, este tipo de validação rigorosa torna-se ainda mais crítico.