Cách tiếp cận của nhóm tác giả bao gồm ba yếu tố chính: (1) một khung “mức độ nghiêm trọng” phân cấp để phát hiện sự cố, xác định và phân loại lỗi đồng thời quy định tỷ lệ lỗi cụ thể của thành phần, tạo điều kiện thuận lợi cho việc cải thiện có mục tiêu; (2) một phương pháp luận có thể mở rộng và có nguyên tắc để xây dựng, đánh giá và triển khai tiêu chuẩn, được thiết kế để phù hợp với nhiều nhóm phát triển, giảm thiểu rủi ro quá khớp và đánh giá tác động tiếp theo của các sửa đổi hệ thống; và (3) một chiến lược cải tiến liên tục tận dụng đánh giá đa chiều, cho phép xác định và thực hiện các cơ hội nâng cao đa dạng. Bằng cách áp dụng khung toàn diện này, các tổ chức có thể nâng cao một cách có hệ thống độ tin cậy và hiệu năng của Trợ lý AI, đảm bảo hiệu quả của chúng trong môi trường doanh nghiệp quan trọng.

Nhóm nghiên cứu kết luận bằng cách thảo luận về cách tiếp cận đa diện này mở ra nhiều hướng đi cho các loại cải tiến khác nhau, bao gồm đánh giá hợp tác giữa con người và AI, mở đường cho các hệ thống AI mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.