Derivar información a partir de hallazgos

Los resultados producidos por el proceso IA/AA sin duda pueden ser interesantes para un profesional; tal vez fue capaz de exprimir un poco más de rendimiento de un modelo, o tal vez fue capaz de consolidar los datos para que fuera fácil para usted trabajar con ellos. Pero estas cosas no serán valiosas para un público más amplio por sí solas. Debe poder traducir estos resultados en información (nueva información sobre la que pueda tomar medidas) para demostrar el valor del proyecto.

Ayuda a comenzar revisando el proceso general y los resultados que vinieron de él. Al hacerlo, puede hacerse a sí mismo (y a sus compañeros de equipo) preguntas como:

Cuando se trata de comunicar información, debe asegurarse de que sea relevante y se coloque en el contexto adecuado. Aunque pueda parecer que su visión es inherentemente valiosa, puede no significar mucho para ciertas partes interesadas cuando se comunica en ciertos momentos. Por ejemplo, a los usuarios en general les importará menos su información sobre cómo puede ganar más dinero y más información sobre cómo se puede mejorar su experiencia de usuario.

La información también debe ser clara y precisa. Decir que su clasificador de imágenes es "altamente preciso" no comunica realmente cómo puede ayudar a las personas. En su lugar, podría decir algo al efecto de: "El clasificador de imágenes determinará el tipo correcto de imagen el 95 % del tiempo y ahorrará 20 horas por semana en comparación con la revisión manual de las imágenes".