Kurs poświęcony jest jednemu z najważniejszych elementów pracy z AI — sprawdzaniu otrzymanych wyników. Uczestnik poznaje typowe źródła błędów modeli generatywnych, problemy z faktami, kontekstem, interpretacją polecenia oraz pozorną pewnością odpowiedzi. Omawiane są sposoby tworzenia procedur kontrolnych i porównywania wyniku z dostępnymi źródłami. Kurs pokazuje, dlaczego dobry prompt nie gwarantuje automatycznie poprawnego rezultatu. Ważną częścią jest rozróżnienie pomiędzy wynikiem, który można wykorzystać bezpośrednio, wynikiem wymagającym korekty oraz wynikiem, którego nie należy używać. Celem jest nauczenie świadomego korzystania z AI, w którym szybkość generowania nie zastępuje kontroli jakości.