Поточні методи валідації у сфері AI різноманітні, але більшість з них відхиляються від правильного напрямку. Деякі просто нарощують обчислювальні потужності, але не вирішують реальні проблеми; деякі тримаються за один модельний підхід і не бажають його змінювати, що обмежує їхню перспективу; інші, хоча й мають високий технічний поріг, але їх застосування дуже обмежене, ніби вони крутилися у глухому куті. Замість того, щоб називати це інноваціями, краще сказати, що це — інновації заради інновацій. Дійсно надійні рішення повинні відповідати кільком умовам: мати достатню технічну глибину, здатність вирішувати реальні потреби та бути адаптованими до різноманітних сценаріїв. У нових підходах, які зараз випробовує індустрія, все ще є напрямки, що заслуговують уваги, особливо ті, що справді руйнують обмеження окремих точок і рухаються до комплексної валідації.