En la escuela de posgrado, el departamento de Física organizaba semanalmente coloquios, donde los ponentes invitados vendrían a presentar sus investigaciones. La historia típica era que la mayoría de la audiencia entendió la primera diapositiva (título) y tal vez la segunda (agenda), pero después se perdió.

El Lo mismo sucede en la ciencia de datos. cuando las partes interesadas no técnicas asisten a presentaciones de (la mayoría) de los científicos de datos. “Tenía sentido hasta que empezaste a hablar de divisiones de pruebas de trenes y AUC.”, podrían decir.

Si bien esto puede parecer una realidad inevitable de la ciencia de datos, he aprendido que explicar estos temas de manera más efectiva no solo es posible sino esencial para avanzar en una carrera en ciencia de datos.

Aquí, comparto los consejos clave de comunicación que he utilizado para conseguir un ascenso, conseguir clientes y explicarles la IA. Más de 100.000 personas.

La importancia de la comunicación puede sorprender a algunos y encontrar cierta resistencia. Entonces, permítanme explicarles esto un poco más.

Los científicos de datos no suelen resolver sus problemas; más bien, resuelven los problemas de otras personas (es decir, de las partes interesadas). Así generan valor los científicos de datos en un contexto empresarial.

Por lo tanto, la cantidad de valor que proporciona un científico de datos es directamente proporcional a la eficacia con la que pueden colaborar con sus partes interesadas no técnicas. Para decirlo claramente, si las partes interesadas no comprenden ni adoptan su solución, proporciona valor cero.

Algunos podrían pensar que la comunicación es una de esas habilidades que se tienen o no se tienen. Esto, por supuesto, es falso. Comunicación (como cualquier otra habilidad) puede y debe desarrollarse a través de la práctica.

Por ejemplo, comencé este viaje como un estudiante de posgrado en física demasiado técnico, pero después de 5 años de dar presentaciones, escribir artículos, hacer videos de YouTube, organizar eventos, entrevistar a empresarios y realizar consultas técnicas, ahora me elogian (y me pagan). por mis habilidades comunicativas. Si yo puedo hacerlo, tú también puedes.

Los siguientes son los consejos de comunicación que uso con más frecuencia. Aunque aquí me estoy centrando en presentaciones técnicas, estos consejos se aplican ampliamente a las conversaciones, la escritura y más.

Una ventaja de desarrollar esta habilidad como científico de datos es que el listón es tan bajo que incluso convertirse en un comunicador decente puede ponerte por delante de la mayoría de tus compañeros (soy prueba viviente de ello).

La forma más poderosa de comunicarse es a través de la narración. Nuestros cerebros están programados para historias [1]. Entonces, cuanto más puedas usarlos, mejor.

Cuando digo «historia», podrías pensar en la definición del libro de texto, es decir, un relato de personas y eventos imaginarios o reales [2]. Sin embargo, lo digo en un sentido más amplio, que tomé del libro El secreto del narrador [1].

Allí, el autor define un historia como cualquier narrativa de 3 partes. Algunos ejemplos de esto son:

• Status quo. Problema. Solución.
• ¿Qué? ¿Por qué? ¿Cómo?
• ¿Qué? ¿Así que lo que? ¿Ahora que?

Así es como se ve el primer ejemplo anterior en acción.

La IA ha arrasado en el mundo empresarial (status quo). Si bien su potencial es claro, traducirlo en aplicaciones comerciales específicas que generen valor sigue siendo un desafío (problema). Aquí analizo 5 historias de éxito de IA para ayudar a guiar su desarrollo en su negocio (solución).

La ciencia de datos está llena de ideas abstractas que se parecen poco a nuestra vida diaria (por ejemplo, características, sobreajuste, maldición de la dimensionalidad). Una manera poderosa de Hacer que estas ideas abstractas sean identificables es a través de ejemplos específicos..

Demostremos el poder de los ejemplos con el ejemplo. Supongamos que una parte interesada le pregunta: «¿Qué es una característica?»

Su instinto podría ser dar una definición, es decir, «Las características son lo que utilizamos para hacer predicciones». Sin embargo, esta es una afirmación bastante vaga.

Una forma sencilla de aclarar esto es siguiendo la definición general con un ejemplo específico como, «Por ejemplo, las características de nuestra pérdida de clientes son Antigüedad de la cuenta y Número de inicios de sesión en los últimos 90 días».

Aunque los ejemplos son poderosos, a veces no funcionan. Aquí es donde entran las analogías. Analogías son poderosos porque mapear lo familiar a lo desconocido.

Por ejemplo, el otro día me encontré explicando Interpretabilidad mecanicista a un cliente no técnico. Este es un término amplio y aterrador (incluso para los científicos de datos), así que así es como lo expliqué.

Las IA modernas como ChatGPT son poderosas, pero no sabemos realmente cómo funcionan bajo el capó. La idea con la Interpretabilidad Mecanística es mirar debajo del capó para descubrir qué hacen las diferentes partes del modelo.

Al comparar un LLM (desconocido) con el motor de un automóvil (familiar), este concepto abstracto se vuelve mucho más digerible.

En un mar de ideas y palabras, los números tienden a destacar. Esto los convierte en una forma eficaz de transmitir información.

Por ejemplo, estoy usando esta técnica para estructurar los 7 consejos de comunicación de este artículo. Sin embargo, esto va más allá de la típica lista de Internet que puede ver.

Otra forma de utilizar listas numeradas es cuando Hacer múltiples puntos en el flujo de comunicación.. Por ejemplo, quiero destacar dos puntos aquí: 1) los números nos llaman la atención y 2) proporcionan una forma clara de estructurar la información.

La razón (en mi opinión) esto funciona tan bien es porque números como 1, 2, 3, etc. son conceptos tan básicos y familiares que requieren poco esfuerzo cognitivo para procesarlos.

«No tuve tiempo de escribir una carta corta, así que escribí una larga». – Mark Twain

Este es el principio más fundamental de la comunicación eficaz. Tu audiencia solo tiene un cantidad finita de atención darte. Por lo tanto, como comunicadores, debemos ser económicos a la hora de dedicar la atención de nuestra audiencia.

Si bien podría pensar que menos palabras significan menos tiempo, a menudo ocurre lo contrario. Resumir ideas hasta lo más esencial requiere muchas iteraciones.

Esto puede significar reducir la cantidad de diapositivas de una presentación, la cantidad de elementos en cada diapositiva e incluso la cantidad de caracteres utilizados en el título.

A continuación se muestran algunas heurísticas que utilizo en un contexto empresarial:

• Mantenga las charlas de 20 minutos o menos (~10 diapositivas o menos)
• No tenga más de 3 a 5 elementos por diapositiva
• Haga las viñetas lo más breves posible (hasta el personaje)

Un corolario de menos es más es imágenes sobre palabras. Se necesita más de nuestro cerebro para procesar texto que imágenes, por lo que transmitir ideas a través de imágenes es una forma irrazonablemente efectiva de preservar la atención limitada de las personas y al mismo tiempo transmitir el mensaje.

Aquí está la analogía de ajuste del Consejo 3, en comparación con una representación visual de la misma idea.

Esto resalta el poder de las visualizaciones de datos. Aunque este tema merece un artículo dedicado, comparte el principio fundamental de menos es más.

Este último consejo fue un punto de inflexión para mí. Antes, solía apresurarme en las presentaciones. Probablemente esto fue el resultado de los nervios y del simple hecho de intentar terminar con esto de una vez. Sin embargo, al final me di cuenta de que Los nervios disminuirían naturalmente al disminuir mi ritmo y usar un tono más tranquilo..

Disminuir la velocidad tiene el beneficio adicional de mejorar la experiencia de la audiencia. Una charla apresurada puede parecer como si te bombardeara una estación de bomberos, mientras que una charla a buen ritmo es como una corriente relajante. En consecuencia, una charla breve y apresurada es más dolorosa que una larga y a buen ritmo.

Si bien los consejos anteriores pueden generar mejoras rápidas en la comunicación, su impacto será limitado si la comunicación no se adapta a la audiencia. Esto resalta la importancia de la empatía.

Empatía medio ver las cosas desde la perspectiva de otra persona. Es esencial para una comunicación eficaz porque proporciona el contexto para enmarcar todos los aspectos de su presentación.

Cuanto más puedas ponerte en el lugar de la audiencia, más eficazmente podrás hablar de lo que les importa y entienden.

El factor limitante de la mayoría de los científicos de datos no son sus habilidades técnicas sino su capacidad para comunicarse de manera efectiva. Desarrollar esta habilidad es una de las mejores formas para que los profesionales de la ciencia de datos avancen en sus carreras y generen un mayor impacto.

Aquí, compartí 7 consejos que me han sido de gran ayuda para mejorar mi comunicación. Si tienes consejos que te hayan ayudado, déjalos en los comentarios 🙂