For at undgå fejlbehæftede beslutninger baseret på forældet information, skal man implementere en struktureret proces for datahygiejne og governance. Det første skridt er at etablere en klar kilde til sandhed (Single Source of Truth), så AI-modellen kun trækker på verificerede og autoritative datakilder frem for spredte dokumenter.
Dernæst bør man indføre automatiserede valideringsregler, der fjerner duplikater, retter formateringsfejl og identificerer manglende værdier, før data når modellen. Det er afgørende med en fastlagt livscyklus for data, hvor forældet information automatisk markeres som irrelevant eller slettes, når den ikke længere er valid.
Desuden bør man implementere en løbende overvågningsmekanisme, der overvåger modellens output for tegn på hallucinationer eller bias. Ved at kombinere tekniske kontroller med menneskelig ekspertise i godkendelsesflowet, skabes der en sikkerhedsmekanisme. En god praksis er at anvende RAG (Retrieval-Augmented Generation), som gør det muligt for modellen at slå op i specifikke, opdaterede databaser frem for udelukkende at stole på sin indbyggede viden, hvilket minimerer risikoen for fejlslutninger markant.
